一种基于时空上下文感知转换器的室内机器人物体导航方法

本发明公开了一种基于时空上下文感知转换器的室内机器人物体导航方法，包含导航编码器和导航解码器。导航编码器包含了三个多层卷积神经网络，不仅能编码鸟瞰图视角下的场景空间布局和机器人的时序位姿轨迹，还能编码一种新的可行边界图来增强导航模型对潜在的高价值可探索区域线索的理解。导航解码器包含了基于自注意力机制的特征增强模块，以及基于交叉注意力机制的空间边界编码器和时序位姿编码器。这两种子解码器模块利用导航编码器中输出的三种编码特征来构建空间布局和时序位姿之间的长距离时空上下文状态表示。本发明在不同的室内场景数据集中都取得了较高的成功率。