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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种基于物体偏见修正与有向注意力图的物体导航方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114910071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210385355.1，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于物体偏见修正与有向注意力图的物体导航方法是由陈启军;党荣浩;刘成菊设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物体偏见修正与有向注意力图的物体导航方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于物体偏见修正与有向注意力图的物体导航方法，包括以下步骤：S1、机器人实时获取当前时刻的原始图像；S2、提取视觉输入的全局图像特征It和局部物体特征St；S3、通过多头注意力分数生成模块得到自适应物体注意力图Gv；S4、得到当前时刻的物体注意力权重Gt；S5、得到物体支路最终编码S6、通过多头注意力得到图像支路最终编码S7、对图像、物体和过去动作三个支路进行聚合得到特征表示Ht；S8、预测动作执行概率；S9、加强检测到目标物体时输出停止动作的概率；S10、选择概率最大的动作对场景进行探索。与现有技术相比，本发明具有解决注意力偏见问题、加强信息融合利用、更好区分支路类型、提高支路特征聚合合理性等优点。

本发明授权一种基于物体偏见修正与有向注意力图的物体导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物体偏见修正与有向注意力图的物体导航方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在物体导航过程中，机器人实时获取当前时刻的原始图像作为视觉输入；S2、通过ResNet18提取视觉输入的全局图像特征It，并且通过FasterRCNN提取视觉输入的局部物体特征St；S3、以全局图像特征It作为查询，局部物体特征St作为键值，通过多头注意力分数生成模块得到自适应物体注意力图Gv；S4、将自适应物体注意力图Gv与固定的物体注意力图加权相加得到当前时刻的物体注意力权重Gt；S5、利用物体注意力权重Gt对局部物体特征St进行加权得到物体支路最终编码S6、利用经过物体注意力权重加权后的物体语义表示D作为查询，全局的图像信息作为键值，通过多头注意力得到图像支路最终编码S7、对图像、物体和过去动作三个支路进行能量重新分配再聚合得到特征表示Ht；S8、利用LSTM循环神经网络和A3C强化学习方法预测动作执行概率；S9、加强检测到目标物体时输出停止动作的概率；S10、机器人选择概率最大的动作对场景进行探索。

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