摘要
本发明提供了一种智能体避障导航方法及系统、存储介质、智能叉车，其中方法步骤包括：采集相对智能体俯视角周向视野的场景图像信息，及目标位置信息；设置端到端神经网络模型包括图像编码器、策略解码器；将场景图像信息及目标位置信息输入端到端神经网络模型，经图像编码器，处理场景图像信息，以提取障碍物的特征图，并排列为特征序列；经策略解码器，处理目标位置信息及特征序列，获取动作策略；预估智能体执行动作策略的未来运动轨迹，当判断未来运动轨迹内无障碍物时允许执行。籍此以基于端到端神经网络模型对智能体周向广角图像的推理，来立体感知智能体周围的障碍物，进而实现相对低成本、低复杂度的避障导航。
