摘要
一种基于实时场景解析的矿井辅助运输车辆安全导航方法,首先,本发明设计图像和点云分支的特征提取模块,通过引入CBAM方法来重点提取感知信息中的关键特征;其次,针对图像和点云信息间由于模态差异导致的特征不匹配问题,设计图像特征转换模块,实现特征空间的统一与特征融合,增强对矿井环境的全局感知;再者,针对矿井巷道内GPS定位信息缺失的挑战,通过部署UWB定位模块于车辆控制的关键区域,并构建巷道的整体拓扑地图,实现了对车辆导航路径的精确规划;最后,针对巷道工况的安全稳定需求,设计了一个具有多分支的连续控制模块,通过对应的导航指令进行多步预测,并通过底层控制检测来确保井下特种辅助运输车辆执行控制的安全性。
技术关键词
矿井辅助运输
跨模态融合特征
导航方法
点云特征
特征提取模块
场景
网络
辅助运输车辆
拓扑地图
车辆控制指令
多尺度特征
车辆导航
矿井巷道
图像多尺度
图像特征提取
定位模块
预测车辆速度
迪杰斯特拉算法
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轻量化神经网络
低比特量化
参数
计算机可执行指令
数据
陶瓷微观结构
身份认证系统
图像采集模块
特征提取模块
图像分析算法
高炉故障
智能诊断方法
故障诊断模型
特征提取模块
高炉工况
时序特征
动态变化规律
数据
工况识别方法
深度神经网络