本申请涉及智能机器人控制与人工智能技术领域，公开了强化学习加多传感器融合的机器人动态轨迹控制方法，该方法首先利用扩展卡尔曼滤波融合多模态传感器数据，并通过长短期记忆网络预测动态障碍物的时序分布；同时计算机器人的动态可操作度与奇异性风险因...