面向巷战的多模态端到端强化学习四足机器狗侦察与控制方法

本发明公开了面向巷战的多模态端到端强化学习四足机器狗侦察与控制方法，包括以下步骤：(1)利用A*算法生成全局路径，结合动态窗口算法实时规划得到局部路径；(2)输入多模态感知数据(局部路径、点云信息、环境深度图、运动状态信息及环境特权信息)，通过结合变分自编码器的并行近端策略优化算法训练教师策略，生成对应的动作指令；(3)输入带噪声的多模态数据，结合信念编码器，最小化与教师策略的损失并更新学生策略；(4)将学生策略部署至机器狗，实时输入路径信息、巷战环境信息以及运动状态信息，生成动作指令。本发明融合多模态数据以及端到端强化学习实现机器狗对巷战环境的高效感知，适用于巷战场景下机器狗侦察与控制任务。