摘要
本发明涉及智能运输领域,公开了一种用于智能运输的搬运设备管理方法,包括:根据物联网传感器采集搬运设备的原始数据流;对所述原始数据流进行时空对齐校准,以得到具有设备时空关联性的结构化运行状态数据集;将所述结构化运行状态数据集输入至时空卷积网络进行特征学习;本发明通过物联网传感器采集搬运设备的原始数据流,结合时空对齐校准技术,能够实时获取设备的状态数据,并确保数据的时空关联性。这种精确的实时监控为后续的决策提供了可靠的数据基础,避免了传统方法中由于数据延迟或不一致导致的调度问题,通过将结构化数据输入时空卷积网络进行特征学习,可以有效地提取设备的运行特征,为后续的动态路径规划提供准确的输入。
技术关键词
搬运设备
动态路径规划算法
管理方法
数字孪生模型
物联网传感器
避障路径
强化学习算法
管理策略
指令
动态时间规整算法
设备运动轨迹
物理系统
生成对抗网络
知识图谱数据
采集设备
光纤光栅传感器阵列
动态分配网络资源
系统为您推荐了相关专利信息
变桨系统
数字孪生模型
全天候监测
测试方法
全息波导显示技术
数据风险管理方法
风险管理系统
风险评估值
动态时间规整
多模态
智能密集架
智能管理系统
存储单元
数据嵌入
档案库