摘要
本发明公开了一种基于AI的智慧校园物资配送方法及系统,涉及物资配送技术领域,通过采集小车定位的多模态数据,基于图优化模型融合各模态数据,输出小车在校园地图内的三维位置,构建小车随时间变化的位置动态图;分析动态图中各时刻融合位置与各模态数据输出位置的差值,计算每种模态数据在各时刻的贡献权重,计算数据贡献不稳定值;记录图优化模型在多轮迭代中的状态增量变化,计算迭代收敛过程的收敛异常值;最终,结合收敛异常值与数据贡献不稳定值综合判断融合结果是否可靠。若判断结果显示数据融合出现错误,系统将立刻停止当前小车的物资配送任务,防止因定位误差导致配送故障或安全隐患,确保配送系统整体运行的安全性与准确性。
技术关键词
智慧校园
配送方法
定位系统
多模态数据融合
坐标
配送系统
LiDAR点云数据
定位小车
指数
采集小车
比率
物资配送技术
归一化模块
数据采集模块
超声波
误差
视觉
系统为您推荐了相关专利信息
网络模型训练
模型训练方法
图像去噪方法
计算机存储介质
关键点
引导控制方法
机器人动力学模型
压阻材料
虚拟势场
地图
机械腿
机器人控制方法
深度相机
机器人外壳
履带底盘