一种基于行人轨迹预测避障的移动机器人自主导航方法

本发明提供了一种基于行人轨迹预测避障的移动机器人自主导航方法，首先，初始化机器人H，获取其3D激光雷达信息、相机信息、局部地图数据和位姿信息；其次，通过机器人H的位置信息、多模态融合信息和局部地图数据，获取动态障碍物状态和静态障碍物位置，区分障碍物类别并划分可通行区域；接着，使用LSTM+GAN的渐进式学习轨迹预测网络生成预测轨迹，并结合RRT算法在可通行区域生成分目标点，通过评估函数选择最优分目标点，利用BIRRT进行全局路径规划；最后，将预测的轨迹输入DWA算法，实现机器人的局部路径规划和实时避障。显著提升了机器人的避障能力和导航效率，减少了绕行距离和时间，增强了其在物流仓储等场景中的适应性和灵活性。