本发明公开了一种基于单目相机的机器人室内复杂场景避障方法，属于机器人导航与避障领域。本发明所述单目避障导航网络由环境感知阶段和控制决策阶段组成，具体包括深度预测模块、语义掩膜模块、深度切片模块、特征提取指导模块、强化学习模块和数据增强。该网络以单目RGB图像作为输入，获取语义深度图之后进行动态最小池化操作获取“伪激光”数据，以此作为强化学习的状态输入，生成最终的机器人决策动作。本发明解决了机器人室内环境避障任务中，难以充分感知复杂障碍物，从而导致避障失败的困难，帮助机器人利用环境的语义信息，去除冗余像素的干扰，从而进行高效的强化学习训练与决策，在不同场景上具有有效性和适用性。
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来源：北方有色网
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