童凯晋

本发明公开了一种面向室内复杂环境的具身智能导航基模拓扑记忆增强方法，属于人工智能与机器人导航技术领域。该方法针对现有端到端导航模型在长程规划、动态避障及跨场景泛化能力上的不足，首先，通过视觉‑语言模型提取环境语义特征，构建包含空间功能与布局先验的环境基模；其次，基于基模相似性动态维护一个分层拓扑图，将连续空间离散化为语义节点，并利用基模预测节点间的连通性与通行代价；最后，结合在线强化学习与图搜索算法，实现从宏观拓扑路径规划到微观动作执行的闭环控制。本发明通过引入基模作为先验知识指导拓扑图的构建与更新，显著降低了无效探索，提高了机器人在未知、动态及复杂室内环境下的导航成功率与路径最优性。