摘要
本发明涉及一种基于人工智能的机器人群大脑构建方法及系统,属于智慧矿山技术领域。该方法包括:建立包括感知层、认知层、决策层和执行层的群大脑;通过感知层接收井下多源异构机器人的状态数据;在认知层构建矿井的数字孪生地图,并实时映射异构机器人,同时在认知层构建安全风险多模型进行态势分析,实现多时间步的风险概率预测;在决策层进行任务分配、路径规划、冲突检测及动态阈值调整;在执行层通过路径及任务指令下发实现群体级协作。本发明通过群大脑的全局协同与多智能体自适应调度,提升井下机器人群的整体作业效率和生存能力,实现群体级的鲁棒性和自治性,可实现针对井下环境的未来态势分析,提供准确的实时风险预警。
技术关键词
移动机器人
异构机器人
数字孪生
传感器
风险
卡尔曼滤波
时序特征
地图
矿井
节点
数据验证
动态障碍物
自主巡检机器人
火灾
警报
融合特征
规划
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风险评估值
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时间段
对象
肢体康复训练装置
生理反馈信息
反馈控制模块
力学传感器
序列
末端执行器
图像采集器
示教方法
坐标
激光传感器
反演模型
长短期记忆网络
植被
反演方法
反射率数据