基于行为树的移动机器人多策略避障决策智能体及方法

本发明涉及机器人自主导航与智能决策技术领域，尤其涉及基于行为树的移动机器人多策略避障决策智能体及方法，包括：通过障碍物特征提取模块接收传感器原始感知数据，计算障碍物位移量以判定其运动状态并输出结构化描述信息；通过传感器置信度评估模块获取各传感器运行状态与环境条件，计算单传感器综合置信度评分并融合输出；利用行为树避障决策引擎，以回退节点为根节点按优先级从高到低串联多个策略分支，在递归遍历中由条件节点读取所述结构化信息与融合置信度评分，校验失败时通过回退节点自动降级路由，直至某一分支激活并输出抽象动作指令；通过避障动作执行模块将该指令转换为底盘底层控制命令或全局重规划请求。