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本发明请求保护一种基于传感器融合与改进Q学习算法的动态避障方法，包含步骤：S1:设置机器人运动时与障碍物的安全距离、目的坐标位置信息和范围；S2:确定机器人当前的位姿，进行导航路径规划，并开始前进；S3:导航过程中，将声纳传感器检测到的环境数据和激光传感器检测到环境数据进行预处理与特征化，然后相融合得到环境数据；S4:根据融合后的环境数据判断当前机器人状态是否需要进行动态避障，如果需要则进入S5，不需要则进入S6；S5:利用改进Q学习动态避障算法，得到下一步的动作状态(a,θ)；S6:判断机器人是否到达目标点，如果没有则返回S2继续导航，如果已到达则结束导航。本发明方法有效地克服了单一传感器缺陷并有效地提升了动态环境中避障效率。