一种基于异构拓扑图与轻量级全局推理的机器人探索方法

本申请公开了一种基于异构拓扑图与轻量级全局推理的机器人探索方法，涉及机器人探索技术领域，方法包括：获取环境的点云数据；将点云数据增量更新到占据概率栅格中，进而构建得到概率栅格图；以环境中的开放区域或目标地标作为顶点，以概率栅格图中占据概率栅格的连通性作为边，构建得到异构拓扑图；将异构拓扑图输入到策略网络中，得到策略网络输出的目标视点；根据异构拓扑图计算出机器人从当前位置到目标视点的路径，进而生成路径对应的运动指令；根据运动指令驱动机器人。本申请通过引入异构拓扑图与轻量级全局推理架构的策略网络，显著提升了机器人自主探索的性能与实用性，提高了机器人探索的效率。