摘要
本申请涉及路径规划技术领域,公开了一种集装箱港口自动驾驶车辆的路径规划及控制方法及系统。该方法包括:经多源传感器采集环境数据并通过时空配准融合得到港区数字孪生模型;基于该模型用三层递进式规划器优化生成主备路径方案;利用时序注意力网络预测动态目标轨迹获取态势评估;通过分布式预测控制算法处理评估数据生成控制指令;经自适应安全约束监控运动状态形成安全策略并用深度强化学习持续优化。本申请在复杂多变的港区环境下,实现自动驾驶车辆的安全可靠运行,特别是在面对动态障碍物时,能够做出准确的路径规划和控制决策。
技术关键词
集装箱港口
车辆控制指令
预测控制算法
规划
车辆控制参数
深度强化学习
数字孪生
分布式模型
配准算法
数据
控制策略
车辆运动状态
时序
节点间距离
生成路网
网络
高风险
注意力
运动状态监控
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构建状态转移模型
生成方法
车辆
特征点
工况参数
飞行设备
异常状态
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申威平台
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数据
划定方法
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国土空间规划
中心线
计算机程序产品
步态规划方法
复合结构
关节
强化学习模型
激光雷达