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申请/专利权人：山东舜网传媒股份有限公司

摘要：本发明涉及轨迹规划领域，提供了一种基于元宇宙空间的轨迹规划方法、系统、介质及设备。所述方法包括，对三维场景组件和二维场景组件进行空间特征提取，对不同时间节点的空间特征进行时间特征提取，得到时空特征；基于前一时间点的动作信息、前一时间点的空间特征、当前时间点的动作信息以及前一时间点的动作信息，采用双向长短期记忆网络，捕捉动作序列的长期依赖关系特征；基于时空特征、动作序列的长期依赖关系特征和获取的数字人行走状态，采用动作预测模型，预测下一时间点的动作；将下一时间点的动作和环境的实际反馈，输入反馈循环层，根据奖励函数，输出下一时间点的最优动作。实现了在元宇宙空间中高效、安全的数字人自主寻径。

主权项：1.一种基于元宇宙空间的轨迹规划方法，其特征在于，包括：基于元宇宙空间的三维场景组件和二维场景组件，构建元宇宙三维空间模型，并定义数字人的状态空间、动作空间和奖励函数；对三维场景组件和二维场景组件进行空间特征提取，对不同时间节点的空间特征进行时间特征提取，得到时空特征；基于前一时间点的动作信息、前一时间点的空间特征、当前时间点的动作信息以及前一时间点的动作信息，采用双向长短期记忆网络，捕捉动作序列的长期依赖关系特征；基于时空特征、动作序列的长期依赖关系特征和获取的数字人行走状态，采用动作预测模型，预测下一时间点的动作；将下一时间点的动作和环境的实际反馈，输入反馈循环层，根据奖励函数，输出下一时间点的最优动作，以此生成当前时间点到下一时间点的路径；所述对三维场景组件和二维场景组件进行空间特征提取的过程包括：采用三维卷积神经网络提取三维场景组件的三维空间特征，采用二维卷积神经网络提取二维场景组件的二维空间特征，将三维空间特征和二维空间特征进行拼接，得到空间特征；为实现3D元宇宙时序特征及空间特征提取，建立基于Gym动态神经网络的三维空间实时规划层设计，采用三维卷积神经网络来提取空间特征，引入双向时空注意力机制，具体步骤包括：创建三维空间特征提取层，时空注意力机制层，动作预测模型，和实时规划反馈循环层，模拟动作预测，使用近端策略优化算法对创建的三维空间实时规划层进行训练，确保其能够学习到最优的策略输出。

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