基于人工智能的矿井电机车无人驾驶综合控制方法

本发明涉及矿井电机车技术领域，公开了基于人工智能的矿井电机车无人驾驶综合控制方法，包括以下步骤；S1、多模态环境感知：多模态传感器获取矿井环境的静态与动态数据，并通过传感器融合技术进行数据处理；S2、实时环境建模：融合多模态数据构建矿井三维实时环境模型；S3、动态目标轨迹预测：基于深度学习模型对动态目标的运动轨迹进行预测。通过深度学习模型，对动态目标的历史运动轨迹进行建模和预测。通过多头自注意力机制，模型能够精准捕捉目标轨迹中的时间相关性和多目标交互关系，生成未来轨迹的概率分布，为复杂动态环境下的避障决策和路径优化提供了重要支持。