一种基于多源数据驱动的机器人目标识别方法及系统

本发明公开了一种基于多源数据驱动的机器人目标识别方法及系统，涉及智能机器人环境感知技术领域，包括，将动态环境向量输入至LSTM网络，通过激活函数输出视觉、声呐和激光雷达的实时融合权重；基于实时融合权重对视觉、声呐和激光雷达进行加权融合，构建因果图神经网络，通过反事实干预样本分离伪关联特征，输出因果特征向量；将因果特征向量输入预训练的轻量化目标识别模型进行目标分类，当检测到新场景时触发知识库检索与对比蒸馏，生成识别置信度。本发明通过通过构建因果图神经网络并引入反事实干预机制，实现了对多模态传感器数据中因果性与相关性的有效区分，从而提升了模型在复杂动态环境下的识别准确性与泛化能力。