一种面向多场景的叉车自适应安全预警决策方法

本发明涉及叉车风险管理技术领域，尤其为一种面向多场景的叉车自适应安全预警决策方法，该方法通过多场景动态建模，依据叉车作业环境空间特征、货物物理属性及驾驶员行为参数构建多维场景特征向量，并借助迁移学习建立场景分类模型；利用多模态传感器数据融合技术，部署异构传感器网络采集数据，经时空对齐与置信度评估优化数据可靠性；通过模糊逻辑与强化学习生成动态安全阈值，并引入驾驶员行为修正因子实时调整；运用动态权重分配算法计算综合风险指数，触发分级预警与响应；采用联邦学习闭环优化风险评估模型，结合数字孪生验证鲁棒性，通过车际通信实现多叉车协同避障。本发明显著提升叉车在复杂多变场景下作业的安全性与决策精准度。