摘要
本发明提供一种微重力环境飞行机器人感知与场景理解方法及系统，属于机器人智能感知与场景理解领域。为解决微重力环境下室内工作场景存在设施布局拥挤、空间光照复杂和漂浮物遮挡，导致图像特征提取困难与传感器视线受阻，影响三维环境建模精度与目标识别准确度的问题。采用轻量级卷积神经网络结构，减少计算负担；在多模态数据融合方面结合RGB图像与激光测距传感器的数据，在目标检测与位姿估计中加入多模态信息融合模块，适用于高精度操作所需的目标物体的识别和定位；在任务自适应语义分割方面，针对微重力环境下的特定任务场景，基于特定数据集进行网络训练；通过迁移学习方式使模型具备更强的适应性。
