基于物理模型与神经网络融合的无人夹抱车货物码放偏差学习方法

本发明公开了一种基于物理模型与神经网络融合的无人夹抱车货物码放偏差学习方法，包括以下步骤：步骤1，构建车辆夹抱车动力学微孪生模型预测夹抱车轨迹得到轨迹预测结果Ypy；步骤2，构建基于神经网络的轨迹预测模型预测夹抱车轨迹得到轨迹预测结果Yta；步骤3，搭建交互多模融合模块，融合Ypy和Yta，输出融合后的轨迹预测结果Yfso，Yfso＝wp·Ypy+wn·Yta；步骤4，Yfso和棉包货架的横向延长线的交点为预测的货物码放点，所述货物码放点与期望的放货点之间的距离为夹抱车货物码放偏差。