一种基于运动趋势的起重机群防碰撞方法

本发明公开了一种基于运动趋势的起重机群防碰撞方法，涉及机械自动化控制技术领域，包括在起重机部署多传感器，采集多模态数据并整合，获取非线性状态向量，基于非线性状态向量，构建改进型扩展卡尔曼滤波模型，并结合深度学习算法进行联合优化，获取运动轨迹概率分布，基于运动轨迹概率分布，为每台起重机分配角色，采用A*算法为领航者生成全局路径，获取初始速度指令，本发明通过部署多类型传感器收集多模态数据，并将其整合为非线性状态向量，实现了多源异构数据的有效融合，同时采用改进型扩展卡尔曼滤波模型结合深度学习算法，对起重机的运动轨迹进行概率分布预测，有效地预见未来可能发生的碰撞风险，进行规避，实现起重机群的防碰撞。