摘要
本发明公开了一种四足机器人的巡检方法及系统,涉及机器人智能控制技术领域,包括实时采集四足机器人所在的巡检区域的数据,并将所述数据整合为数据向量后进行预处理;利用深度强化学习模型规划所述四足机器人的巡检路径,并利用MPC对所述巡检路径进行实时优化;根据故障风险预测公式计算所述巡检区域中被巡检设备的故障风险概率并设定巡检区域中巡检任务的任务优先级;构建四足机器人任务分配与动态调度机制。
技术关键词
巡检设备
巡检方法
深度强化学习模型
巡检路径
四足机器人控制器
风险
机器人智能控制技术
深度Q网络
障碍物
规划
定义
剔除噪声
巡检系统
策略
数据采集模块
机制
坐标
系统为您推荐了相关专利信息
深度强化学习模型
网络
SAC算法
参数
嵌入式芯片技术
超级电容器
再生制动能量
深度强化学习模型
电梯
虚拟储能
区块链技术
巡检数据
巡检方法
粒子群优化算法
动态时间规整算法