摘要
本发明提供了一种机器人系统的自动化部署方法,包括通过多模态传感器阵列,包括激光雷达、双目视觉相机、惯性测量单元采集目标环境的三维空间数据;基于时空同步算法融合传感器数据,生成环境特征矩阵;解析用户任务指令,提取任务目标并分解为时间、路径优先级和安全阈值参数;构建多目标优化模型,生成候选路径集合;采用改进的帕累托前沿筛选算法选取最优路径序列;在数字孪生环境中执行虚拟验证并调整路径偏差;驱动物理执行机构实施部署操作,检测到偏差超阈值时触发局部路径重规划模块。本发明可以提高路径规划的准确性、安全性和效率,降低能耗和时间成本。
技术关键词
自动化部署方法
多模态传感器
筛选算法
动态权重分配
机器人系统
同步算法
障碍物
环境传感器数据
融合激光雷达
视觉相机
语义理解模型
动态特征提取
激光雷达点云
指标
参数
融合传感器
数字孪生模型
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强化学习控制方法
强化学习框架
融合专家
网络
策略
配胶设备
智能故障诊断
恢复系统
抗干扰通信模块
混合诊断模型
滤波器
协方差矩阵
观测噪声
雅可比矩阵
激光雷达数据
分布式深度强化学习
面向多机器人
动态调度系统
机器人机械结构
深度强化学习算法
安全策略模型
机器人作业
多模态传感器
深度学习模型
深度学习算法