CN119396060A 四向穿梭车自动控制系统及方法 （浙江中扬立库技术有限公司）

本申请公开了一种四向穿梭车自动控制系所述穿梭车到达目标点的行驶距离以及所述穿入编码特征以及换向节点数嵌入编码特征和当前需求语义嵌入编码特征之间的外部动态协同些因素被过度重视而导致其他方面资源浪费的2点的行驶距离以及换向节点数和所述当前需求的自然语言描述分别进行嵌入编码以得到入编码特征以及所述换向节点数嵌入编码特征与所述当前需求语义嵌入编码特征进行动态记忆协同交互和权重计算以得到所述目标穿梭车标点的行驶距离以及换向节点数分别进行嵌入编码以得到当前电量低维嵌入编码向量作求的自然语言描述进行语义嵌入编码以得到当前需求语义嵌入编码向量作为所述当前需的自然语言描述进行分词处理后输入包含词嵌入层的语义嵌入编码器以得到所述当前需所述当前需求语义嵌入编码特征进行动态记忆协同交互和权重计算以得到所述目标穿梭进行基于外部动态记忆的注意力交互以得到当前电量一当前需求语义协同交互编码向量；对所述行驶距离低维嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行所述基于外部点数嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行所述基于外部动态记忆的注意3嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行基于外部动态记忆的注意力交互以量低维嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行细粒度调制响应交互以得到键矩阵进行基于Transformer模型的优化调制以得到优化后的当前电量低维嵌入编码向Transformer模型的优化调制以得到优化后的当前需求语义嵌入编码向量；计算所述优化后的当前电量低维嵌入编码向量和所述优化后的当前需求语义嵌入编码向量之间的按位换向节点当前需求语义协同交互编码向量分别得到当前电量权重比、行驶距离权重比和9.一种四向穿梭车自动控制系统，用于执行如权利要求1所述的四向穿梭车自动控制4向节点数和所述当前需求的自然语言描述分别进行嵌入编码以得到当前电量低维嵌入编嵌入编码特征以及所述换向节点数嵌入编码特征与所述当前需求语义嵌入编码特征进行动态记忆协同交互和权重计算以得到所述目标穿梭车56语义嵌入编码特征进行动态记忆协同交互和权重计算以得到所述目标穿梭点的行驶距离以及换向节点数和所述当前需求的自然语言描述分别进行嵌入编码以得到义嵌入编码特征进行动态记忆协同交互和权重计算以得到所述目标穿梭车的码特征以及换向节点数嵌入编码特征和当前需求语义嵌入编码特征之间的外部动态协同[0010]通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、[0011]图1为根据本申请实施例的四向穿梭车自动控制方法中计算所述当前符合调度条7里阐述的实施例,相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的[0017]应当理解,本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，最小的穿梭车作为所述最优穿梭车。图1为根据本申请实施例的四向穿梭车自动控制方法标点的行驶距离以及换向节点数和所述当前需求的自然语言描述分别进行嵌入编码以得8低维嵌入编码特征以及所述换向节点数嵌入编码特征与所述当前需求语义嵌入编码特征进行动态记忆协同交互和权重计算以得到所述目标穿梭车或长距离的任务而言至关重要。为了保证所选穿梭车有足够的能量来执行任务直至结束，9及换向节点数和所述当前需求的自然语言描述分别进行嵌入编码以得到当前电量低维嵌距离以及换向节点数和所述当前需求的自然语言描述分别进行嵌入编码以得到当前电量点数分别进行嵌入编码以得到当前电量低维嵌入编码向量作为所述当前电量低维嵌入编嵌入编码以得到当前需求语义嵌入编码向量作为所述当前需求语义嵌分别进行嵌入编码以得到当前电量低维嵌入编码向量作为所述当前电量低维嵌入编码特理后输入包含词嵌入层的语义嵌入编码器以得到所述当前需求语义嵌入编码向量。相应维嵌入编码特征以及所述换向节点数嵌入编码特征与所述当前需求语义嵌入编码特征进行动态记忆协同交互和权重计算以得到所述目标穿梭车[0035]图2为根据本申请实施例的四向穿梭车自动控制方法中步骤S140的流程图。具体量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行基于外部动态记忆的注意力交互以得到当前电求语义协同交互编码向量；S230,对所述换向节点数嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌[0036]在步骤S210中,对所述当前电量低维嵌入编码向量量。在步骤S220中,对所述行驶距离低维嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量量。在步骤S230中,对所述换向节点数嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行所述基于外部动态记忆的注意力交互以得到换向节点一当前需求语义协同交互编码向交互方式来对所述当前电量低维嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行处离低维嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行所述基于外部动态记忆的注向量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行所述基于外部动态记忆的注意力交互以得到换向节点当前需求语义协同交互编码向量作为所述换向节点当前需求语义协同交互编[0040]图3为根据本申请实施例的四向穿梭车自动控制方法中步骤S210的流程图。具体需求语义嵌入编码向量之间的当前电量一当前需求外部知识细粒度优化特征交互矩阵；维嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行细粒度调制响应交互以得到所述v,为所述当前电量低维嵌入编码向量，V2为所述当前需求语义嵌阵，norm(-)表示归一化函数，MY是当前电量一当前阵进行基于外部知识的注意力优化以将外部知识的特征嵌入到交互矩阵中，得到当前电[0045]图4为根据本申请实施例的四向穿梭车自动控制方法中步骤S320的流程图。更具编码向量进行细粒度调制响应交互以得到所述当前电量一当前需求语义协同交互编码向行基于Transformer模型的优化调制以得到优化后的当前电量低维嵌入编码向量，该过程可用以下公式表示其中，为所述当前电量低维嵌为当前电量查询嵌入矩阵和当前电量第一偏置[0046]S420,对所述当前需求语义嵌入编码向量进行线性变换以得到当前需求查询特征行所述基于Transformer模型的优化调制以得到优化后的当前需求语义嵌入编码向量，该当前需求查询特征向量，W2和分别为当前需求值嵌入矩阵和当前需求第二偏置向[0047]S430,计算所述优化后的当前电量低维嵌入编码向量和所述优化后的当前需求语义嵌入编码向量之间的按位置响应以得到所述当前电量一当前需求语义协同交互编码向义嵌入编码向量之间的按位置响应以综合评估穿梭车的电量状态与任务需求之间的关系，离当前需求语义协同交互编码向量和所述换向节点当前需求语义协同交互编码向量分互编码向量和所述换向节点一当前需求语义协同交互编码向量分别得到当前电量权重比、据作为标签，这些标签可以是人工设定的理想权重比或通过其他方法获得的经验值。定义一个损失函数来衡量预测权重比与真实标签之间的差异，常用的损失函数包括均方误差整网络中的权重和偏置参数。为了避免过拟合，还可以添加L1/L2正则化项或采用Dropout[0057]在步骤S250中,根据所述当前电量权重比该项得分越低（即更优因为高电量意味着车辆有更大的可能性顺利完成任务。(rxR)当前电量当前需求语义协同交互编码概率特征向量的每个特征值的幂函数以获得第一当前电量当前需求语义协同交互编码收敛特征向量；其中，是所述当前电量当前需求语义协同交互编码概率特征向量，vo(1-p)是以一减去所述当前电量当前需量与所述当前电量当前需求语义协同交互编码概率特征向量的点差特征向量的每个特征值的幂函数以获得第二当前电量一当前需求语义协同交互编码收敛特征向量语义协同交互编码分布概率值为指数计算点差特征向量中的每个特征值的幂函数，是量当前需求语义协同交互编码分布概率值的差值进行点乘以获得第一当前电量当前需vs-(IVOP；向量进行点加以获得优化的当前电量一当前需求语义协同交互编码向量量当前需求语义协同交互编码向量的概率收敛发散化的特征集合向概率密度分布空间的和所述换向节点权重比的优化过程和所述当前电量权重比的优化征以及换向节点数嵌入编码特征和当前需求语义嵌入编码特征之间的外部动态协同交互申请实施例的四向穿梭车自动控制系统100用于执行上述的四向穿梭车自动控制方法，其数和所述当前需求的自然语言描述分别进行嵌入编码以得到当前电量低维嵌入编码特征、编码特征以及所述换向节点数嵌入编码特征与所述当前需求语义嵌入编码特征进行动态记忆协同交互和权重计算以得到所述目标穿梭车具体操作已经在上面参考图1到图4的四向穿梭车自动控制方法的描述中得到了详细介绍，[0073]如上所述，根据本公