【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及路径规划，尤其涉及一种路径规划方法、自主移动设备及存储介质。
技术介绍
1、随着机器人和智能设备的广泛应用，智能路径规划是机器人和自动化系统中的一个关键组成部分，它涉及到在给定的环境中找到从起始点到终点的最佳路径。智能路径规划技术对于无人车、无人机、服务机器人以及各种自主导航设备来说至关重要，智能路径规划不仅需要考虑静态障碍物，还需要能够处理动态变化的环境，例如移动的物体或突然出现的新障碍。
2、相关技术提供的路径规划算法依赖于单一类型的信息源，例如只有地图或实时传感器数据，难以迅速适应快速变化的环境，从而导致环境信息不完整或过时，影响路径规划的准确性和鲁棒性。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例其中一个目的旨在提供一种路径规划方法、自主移动设备及存储介质，以解决现有技术中单一数据源难以适应快速变化的环境而导致自主移动设备路径规划的准确性和鲁棒性降低的技术问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供以下技术方案：
3...
【技术保护点】
1.一种路径规划方法，应用于自主移动设备，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络模型包括特征提取网络和特征融合网络，所述将所述图像数据、所述文本数据、所述位置数据和所述形状数据输入至预训练的目标神经网络模型，获得所述静态目标的静止位置数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络包括图像特征提取网络和文本特征提取网络，所述将所述图像数据、所述文本数据、所述位置数据以及所述形状数据输入至所述特征提取网络，获得第一特征向量和第二特征向量，包括：
4.根据权利要求3...
【技术特征摘要】
1.一种路径规划方法，应用于自主移动设备，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络模型包括特征提取网络和特征融合网络，所述将所述图像数据、所述文本数据、所述位置数据和所述形状数据输入至预训练的目标神经网络模型，获得所述静态目标的静止位置数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络包括图像特征提取网络和文本特征提取网络，所述将所述图像数据、所述文本数据、所述位置数据以及所述形状数据输入至所述特征提取网络，获得第一特征向量和第二特征向量，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像特征提取网络包括第一编码网络和第一提取网络，所述将所述图像数据和所述形状数据输入至所述图像特征提取网络，获得所述第一特征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺红兵，苏超宝，
申请(专利权)人：深圳数联天下智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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