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摘要：本发明公开了一种基于多源目标数据协同处理方法及系统，本发明通过实时图像分析和障碍物影响指数的计算，能够提前预警并有效规避潜在的碰撞风险，动态路径规划和运动过程优化机制确保机器人能够快速适应不断变化的运行环境，提高运动的流畅性和安全性，通过精细化的运动状态监控和一致性评估，减少了不必要的路径更改，保证了行驶效率和能源经济性，系统的自适应优化机制促进了算法的不断学习和改进，长期而言能更精准地预测和响应复杂场景。

主权项：1.一种基于多源目标数据协同处理方法，其特征在于，包括：获取并分析运动环境的待控制目标的运动环境图像，通过图像识别技术识别并定位待控制目标在其预定运动路径上的潜在的障碍物；根据识别出的障碍物的位置、尺寸及类型，计算每个障碍物的影响指数，此量化障碍物对目标运动路径的阻碍程度；当任一障碍物的影响指数超过预设的安全阈值时，系统自动触发路径规划模块，对原运动路径进行调整以规避障碍；实时收集并分析目标的运动状态数据，所述运动状态包括速度、方向及加速度，运用碰撞预测算法监测运动过程中的即时碰撞风险，同时，计算运动一致性系数，该系数综合反映了目标实际运动轨迹与规划路径之间的契合度及稳定性；将计算得出的运动一致性系数与系统预设的最优阈值进行对比分析，若运动一致性系数低于预设阈值，表明实际运动与规划路径存在偏差，启动运动过程优化机制以确保目标能够顺利避障并沿优化后的路径继续行进；其中，计算每个障碍物的影响指数的步骤，包括：对于固定障碍物，通过分析运动环境图像，确定固定障碍物与待控制目标初始运动路径之间的重叠区域，计算此重叠区域的像素面积作为障碍面积；结合预设的障碍面积标准，计算得出固定障碍物指数，该指数量化了固定障碍物对按照初始路径行进的待控制目标的阻碍程度；对于移动障碍物，首先分析运动环境图像以确定移动障碍物的障碍面积，并结合其移动速度和方向，计算移动障碍物通过当前位置至不再与待控制目标初始运动路径重叠所需的安全移动时间；再依据待控制目标到达该移动障碍物影响区域的预计第一运动时间，计算移动障碍物指数，用以评估移动障碍物对目标运动路径的动态影响；分别将计算出的固定障碍物指数和移动障碍物指数与各自的预设阈值进行比较，计算得出固定障碍物指数相对偏差和移动障碍物指数相对偏差；综合固定障碍物指数相对偏差与移动障碍物指数相对偏差的分析结果，对待控制目标的初始运动路径进行评估，确定综合性的障碍物指数；其中，所述障碍物指数的表达式如下： ；其中，障碍物指数表示待控制目标面临的整体障碍影响程度，α和β：分别为固定障碍物和移动障碍物影响的权重系数，固定障碍物指数代表固定障碍物对目标运动路径的阻碍程度，障碍面积是从图像分析中获得的，以反映了障碍物覆盖在目标初始路径上的像素面积，固定障碍物指数阈值表示预设的标准值，用以判断固定障碍物影响的严重程度，移动障碍物指数表示体现移动障碍物对目标运动路径的动态影响，所述安全移动时间表示移动障碍物离开目标路径所需的时间，以及第一运动时间目标到达移动障碍物影响区的时间，所述移动障碍物指数阈值表示预设的参考值，用于评估移动障碍物是否构成即时威胁；其中，所述α和β的表达式如下： ； ；其中，和分别为固定障碍物密度和移动障碍物数量的幂指数，与分别表示总障碍物密度和总障碍物数量的幂指数，用于调节总障碍物环境对α和β的减缓，与为学习率参数，用于反映经验学习对当前决策的影响，当冲突率越高，相应的权重降低，以减少未来碰撞风险，与分别表示过去预设周期内，目标与固定和移动障碍物发生碰撞，目标尺寸因子:表示目标自身的尺寸大小，目标灵活性因子表征目标转向，与:表示动态调整因子，以基于最近几次路径规划的成功率和效率，根据近期表现动态调整对固定。

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