一种基于生成对抗网络的人形机器人避障路径规划方法

本发明涉及机器人路径规划技术领域，特别涉及一种基于生成对抗网络的人形机器人避障路径规划方法。本发明不同于激光雷达和SLAM测距算法等直接测量机器人与障碍物之间的距离的方法，生成对抗网络可以生成图像数据，生成器生成的图像数据和真实图像数据重合时，即机器人与障碍物之间的距离相等时，机器人执行避障操作，结合这些生成的图像数据和深度相机记录的行走过程，可以得到完整的路径规划；生成对抗网络可以模拟出各种复杂的场景和情况进行距离测量而并非简单的通过物理手段获取距离信息，不受物理因素的限制，且通过训练可以学习到数据的复杂分布和模式，具有较强的适应性和泛化能力，可以适应不同的场景和任务。