一种飞行具身智能的避障轨迹优化方法

本发明涉及路径规划与决策技术领域，具体为一种飞行具身智能的避障轨迹优化方法。具体实现步骤包括：首先获取感知数据，识别障碍物信息，结合预先构建的物理特性‑传感器置信度表，为传感器分配权重，利用卡尔曼滤波器和冲突化解机制，生成融合感知数据；然后，通过构建多任务学习模型并共享编码器，利用预测分割协同优化机制，生成障碍物轨迹概率图和可运动区域语义分割图，并基于梯度下降得到初始避障路径，通过计算初始避障路径与障碍物轨迹概率图重叠的时空碰撞概率，生成风险成本，给障碍物赋予碰撞权重。最后，基于时空碰撞概率、风险成本和碰撞权重构成综合风险，并输入到RRT*算法生成最优避障路径。