一种基于大语言模型的无人化塔吊智能语音驾驶系统

本发明公开了一种基于大语言模型的无人化塔吊智能语音驾驶系统，通过控制终端接收单次语音指令，经大语言模型生成含起吊与目标位置的结构化指令，结合吊钩实时位置及障碍物分布的环境信息，采用改进A*算法与RRT算法融合的路径规划模块生成运动路径，并基于动态窗口算法对位置偏差和新增障碍物进行双重检测与局部路径重规划，实现吊钩自主移动至目标位置后发送装卸确认。本发明通过单次语音输入完成全流程控制，无需重复指令交互，有效提升作业效率，通过实时路径修正和障碍物动态规避增强安全性，减少人工干预，实现了塔吊无人化智能运输。