摘要
本发明公开了一种单晶改良掺杂物料智能运输方法,其特征在于,包括:在智能传感器节点中集成视觉传感器、声音传感器、振动传感器,以进行数据的多模态采集,得到多模态数据;利用数据融合算法,将所述多模态数据融合为统一的数据集;基于循环神经网络对所述多模态数据进行联合训练和学习,形成综合的异常检测模型;结合自适应学习率和正则化技术,优化所述异常检测模型的训练过程,提高所述异常检测模型的泛化能力和稳定性;包括物料运输车以及安装在物料运输车上的路径规划模块、智能避障模块、智能定位模块、综合管理模块;提高了运输装备的准确性、实时性和稳定性,降低了误报率,保障了运输设备作业的安全和效率。
技术关键词
物料运输车
智能运输方法
智能定位模块
网格
局部路径规划
运输系统
智能避障
障碍物
智能传感器节点
数据融合算法
路径规划算法
激光测距仪
多模态数据融合
正则化技术
单晶
三维点云数据
集成视觉