摘要
本发明提供爬索机器人智能电源管理与自适应返航控制方法,属于爬索机器人电源管理领域,方法包括如下步骤:采集爬索机器人当前电源的剩余量,获取机身重量、索杆倾斜度、电机功率的数据,将获取的数据和电源剩余量输入到预先训练好的深度学习模型,得到可继续行驶的距离,然后根据已行驶的实际距离和初始采集运算可行驶的距离进行处理,然后除以2,可得到当前实际可前进的距离。本发明准确预测电源余量,避免不必要的提前返航,同时确保在电量低时及时安全返回,减少高空作业风险,精细化管理电源,最大化利用每一单位电能,提升整体作业的能源效率。
技术关键词
爬索机器人
返航控制方法
智能电源管理
深度循环神经网络
可伸缩结构
训练深度学习模型
机身
功率
能量消耗
数据
重力
电能
电机
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