基于视觉感知的四足机器人实时异常事件识别方法

本发明涉及机器人技术领域，具体为基于视觉感知的四足机器人实时异常事件识别方法，通过惯性测量单元和视觉传感器实时采集机器人的本体运动数据与环境图像序列；基于数据与控制指令预测生成短期期望运动轨迹；同时，利用视觉里程计技术估计机器人的实际运动轨迹；将期望轨迹与实际轨迹的偏差量，与从稠密光流场中提取的光流统计特征进行融合，形成多模态融合特征向量；采用预训练的长短期记忆网络模型计算实时异常置信度分数。本发明有效融合多模态感知信息，克服单一传感器局限性，实现对足部打滑、碰撞、地形突变等异常的高精度、实时识别与分类，并能够触发相应的应急控制策略，提升四足机器人在复杂环境中的自主性与可靠性。