摘要
本发明提出基于多模态感知与自主决策判别的无人系统安全监控方法,属于人工智能与工业自动化交叉技术领域,本发明为解决现有无人系统的机器学习决策安全监控系统难以快速感知环境变化并做出精准响应,导致在高动态场景下对突发风险的识别滞后、决策调整缓慢,影响任务执行的安全性和稳定性的问题,包括:S1:无人自主系统关键参数筛选;S2:参数耦合关系建模;S3:时序驱动的关键参数极值边界建模与统计分析;S4:危险认知发现;S5:搭建实时预测架构;S6:构建风险评估模型;S7:确立最优安全切换机制,本发明适用于无人机、自动驾驶车辆、工业机器人等无人设备的实时安全管控。
技术关键词
系统安全监控
参数耦合关系
自主系统
广义极值分布
多模态
Pearson相关系数
表达式
动态贝叶斯网络
数据
风险
情景
机器学习决策
指标
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指数
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