基于多模态感知的等离子机器人自适应路径规划系统

本发明公开了基于多模态感知的等离子机器人自适应路径规划系统，涉及路径规划技术领域，解决了现有技术中，无法根据多模态数据进行融合补偿，以至于机器人移动路径规划不准确的问题，具体为通过多模态融合单元对激光雷达、视觉相机、IMU等传感器数据进行融合补偿，结合采集场景的光线亮度等具备条件参数，区分任意采集时段与融合采集时段并适配传感器类型，有效降低强光、黑暗等复杂环境下机器人决策异常风险，避免单一传感器性能缺陷导致的决策偏差；应对光照变化、动态障碍物、传感器性能衰减等多种不确定性，实现“感知‑决策‑规划‑执行‑验证”的全流程自适应。