公开(公告)号：CN119879904A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510347663.9

申请日：2025-03-24

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 张伟 ,  李延彬 ,  张治国

IPC: G01C21/00 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0455 ,  G06F30/25

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的退化环境检测方法及系统，该方法的步骤包括：实时获取机器人采集的传感器数据，将每一帧的传感器数据作为一个粒子，采用SLAM算法计算机器人的位置估计值；调用机器人在历史时间的位置估计值，将多个位置估计值输入到预训练的退化检测模型中；所述退化检测模型包括数据处理模块、前向传播模块和推算模块；所述数据处理模块基于输入的多个位置估计值得到输入张量，将所述输入张量输入到所述前向传播模块中，所述前向传播模块基于内部设置的多个基本块计算得到第一置信度和第二置信度，所述推算模块基于第一置信度和第二置信度判定是否出现退化环境。本发明采用退化检测模型进行处理，判断机器人是否进入退化环境。