摘要
本申请公开了一种无人车辆的路径优化方法、装置及电子设备。其中,该方法包括:获取工厂内的网络流量和交通信息,其中,网络流量用于表示工厂内各个网络设备之间的数据传输量,交通信息用于表示工厂内的无人车辆的运行状态;通过图神经网络模型对网络流量进行预测,得到流量预测结果;依据流量预测结果和交通信息确定无人车辆的交通代价,其中,交通代价用于表示无人车辆在不同路径上的通行成本;依据流量预测结果和交通代价确定无人车辆的最优路径。本申请解决了在复杂的工业网络环境下,相关技术中的AGV调度方法无法应对网络流量和交通需求的实时变化,存在调度延迟和系统响应速度较慢的技术问题。
技术关键词
网络设备
路径优化方法
交通
神经网络模型
非易失性存储介质
车辆
节点特征
时序特征
网络拓扑
工业网络环境
系统响应速度
存储程序指令
电子设备
邻域
计算机程序产品
优化装置
时间段
存储器
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路径规划技术
驾驶辅助方法
机器学习模型
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