摘要
本发明提出一种智能装备视觉导航中的目标感知与规避决策方法,属于智能决策技术领域。所述方法包括以下步骤:构建时空图神经网络,引入语义标签编码定义时空图神经网络的节点和边,进而通过回归网络预测各障碍物的轨迹;定义环境语义标签,将环境语义标签与预测的障碍物轨迹进行耦合,生成语义增强的风险场;基于语义增强的风险场构建语义路网图,生成全局路径点序列,并以当前全局路径点为临时目标,调用动态步长RRT*算法避开障碍物。该方法能够更准确地评估不同区域的风险,并根据障碍物的类别和位置调整风险值,提升了在复杂环境中的安全性和可靠性,降低了因环境变化引发的决策误差。
技术关键词
障碍物
语义标签
智能装备
决策方法
风险
融合特征
图像
轨迹
视觉
延迟量
雷达
智能决策技术
节点
解码器
动态
定义
分布方差
网络
点云密度
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风险
报告生成方法
动态监控
蒙特卡洛模拟方法
数据可视化方法
逆变器
综合故障
故障预测方法
多模态传感器
多层感知器
区块链平台
数据风险评估
数据加密
认证服务器
农业物联网设备
激光刀模
设备安全监控方法
偏差
风险
路径分析模型
点击率预测模型
公平性提升方法
推荐系统
样本
数据