一种融合潜意识学习的安全巡检机器人多模态导航系统

本发明涉及机器人导航技术领域，公开了一种融合潜意识学习的安全巡检机器人多模态导航系统。所述系统获取巡检环境的视觉图像、深度距离及惯性测量单元等多维度感知数据，进行环境特征提取以生成环境语义拓扑图，并据此构建动态导航代价地图及初步导航路径。在路径执行中，系统实时检测导航异常行为，提取其特征并获取第一修正系数。系统判断是否识别到隐含环境语义标识，若识别到，则将对应的路径关键节点作为语义导航基准点，融合生成最终导航路径并记录时间标记。若该时间标记超出预设容限，则提取对应的第二修正系数。系统结合基础导航性能评价值、第一及第二修正系数，输出多模态导航决策结果。