一种基于强化学习的露天矿无人卡车动态调度系统及方法

本发明公开了一种基于强化学习的露天矿无人卡车动态调度系统及方法，通过车载传感器与车载终端对无人矿卡进行实时状态判断，并将状态信息反馈至调度处理中心，调度处理中心对满足要求的所有矿卡进行调度优化，基于强化学习构建调度模型，利用历史数据进行训练，采用贪婪算法提升解的质量，采用自适应的奖励调整机制，并重复训练调度模型，从而得到更优解。故障预警模块可以对无人矿卡是否发生故障进行预警；系统以5G网络为数据传输手段，计算机技术为工具，实现对矿卡实时优化调度。本发明能够实现露天矿无人矿卡动态调度的无人化，准确预测车辆故障，降低人员劳动强度，提高运输效率，保障生产运输安全，加快矿山智能化进程。