基于深度学习的施工机器人自主导航与避障方法及系统

本申请涉及一种基于深度学习的施工机器人自主导航与避障方法及系统。所述方法包括：获取施工机器人的当前位置、施工目标位置以及施工现场的平面地图；根据平面地图和当前位置、施工目标位置，生成第一导航路径；当施工机器人在第一导航路径运动时，实时获取施工机器人周围的环境数据；对环境数据进行障碍物特征提取处理，获取各障碍物信息、移动轨迹预测结果和威胁等级；若各障碍物的移动轨迹预测结果与第一导航路径的最短距离低于安全距离阈值，则根据各障碍物的威胁等级，生成临时避障方案，并根据临时避障方案生成避障指令。采用本方法能够提高施工机器人的避障成功率，同时提高施工效率。