摘要
本发明公开了一种基于数字孪生的智能自适应工业原料运输系统,包含由UWB定位单元、IMU补偿单元、RFID校验单元构成的多源定位传感模块、边缘计算模块和动态执行器,系统通过卡尔曼滤波融合多传感器数据实现高精度定位,并基于数字孪生模型,采用改进的深度强化学习算法进行动态障碍物预测与实时路径规划,生成最优运输路径,动态执行器根据规划路径控制运输车运动,实现自适应导航与避障;本发明通过改进的深度强化学习算法,结合动态障碍物预测,有效避免局部最优解导致的路径失效问题,增强复杂环境下的路径多样性探索和动态避障能力,提高规划鲁棒性。
技术关键词
原料运输车
运输系统
动态障碍物
动态路径规划
深度强化学习算法
表达式
卡尔曼滤波融合
动态执行器
数字孪生模型
数据处理单元
策略
卡尔曼滤波算法
多源定位
协方差矩阵
传感模块
定位单元
加速度
系统为您推荐了相关专利信息
智能调度方法
联合运行控制系统
智能优化调度
梯级
分布式光伏电站
三维运动轨迹
跟踪方法
参数
规划
激光雷达点云数据
双层自动化
直线运动模组
Z轴机械手
量测系统
上料模组
动态路径规划
实时监测方法
RRT算法
水电站设备
轨迹