基于3D高斯场与高斯过程机器人风险感知轨迹优化方法

本发明涉及一种基于3D高斯场与高斯过程机器人风险感知轨迹优化方法，本发明利用三维高斯原语显式表示环境，结合各向同性正则化损失构建各向同性建图模型，从源头抑制地图几何退化；将机器人包围盒结合代数Sigmoid函数进行保守近似，构建闭式的碰撞风险代理函数并进行解析求导，获得平滑的空间风险梯度；赋予轨迹高斯过程先验，利用离散化稀疏状态序列构建运动先验因子与避障惩罚因子，并在因子图优化框架下进行最小二乘求解，通过插值映射矩阵将梯度反向传播至稀疏节点生成平滑轨迹。本发明大幅降低了碰撞检测算力开销，降低了求解器死锁概率，实现了复杂未知环境中的高频实时安全避障。