CN119514156B 集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真方法及系统 （郑州综合交通运输研究院有限公司）

司区金水东路21号永和国际广场A2010号US2023298268A1,2023.09.21集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真方代价地图及安全代价地图进行多尺度路径拓扑根据正面吊运机作业的最优路径评分和动力学了集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真2基于所述集装箱堆场数字化参数，对预置的集装箱堆场空间进行非对所述异构数据集进行自适应分辨率多层网格划分分析，得到对所述动态代价地图、所述密度代价地图以及所述安全代价地图对所述潜在路径流形数据进行非平稳状态量化分析，得到路径动力根据预设的路径性能标准，对所述路径动力学特征进行多模态特所述正面吊运机作业的最优路径评分和所述动力学性能参数生成自校正路径规划方2.根据权利要求1所述的集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真方法，其特征在对集装箱堆场的静态布局数据进行空间网格分析处对所述堆场基础空间参数表中的通道区域数据进行拓扑结构分析，得对所述通道连通性图谱进行节点重要度计算，得到关键路径节点集通过双向长短时记忆网络对所述关键路径节点集合和所述设备典型工况谱进行时空对所述关键时空特征向量进行归一化处理，得到标准化特征数据集，3.根据权利要求1所述的集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真方法，其特征在3对所述集装箱堆场数字化参数中的设备参数进行非线性动力学三对所述设备耦合状态数据进行约束条件分析处理，得到初始约束条对所述动态约束传播数据进行边界特征提取处理，得到固定边界约束对所述设备耦合状态数据中的设备位置数据进行相对运动分析处理，得到设通过多模态数据融合算法对所述设备耦合状态数据、所述动态约束4.根据权利要求1所述的集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真方法，其特征在对所述动态代价地图中的拓扑变化数据进行时序分段处理，得到拓扑变化特征序列，通过自适应网格细化算法对所述动态代价地图、所述密度代价5.根据权利要求1所述的集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真方法，其特征在对所述动态代价地图进行多尺度分解处理，得到不同尺度的拓扑结构集对所述密度代价地图进行层次化特征提取处理，得到密度梯度场数据对所述安全代价地图进行概率场构建处理，得到时变概率分布图对所述路径连通性矩阵和所述初始流形结构进行特征融合处理，6.根据权利要求1所述的集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真方法，其特征在对所述潜在路径流形数据进行微分几何计算处理，得到曲率变化对所述潜在路径流形数据进行时空状态分析处理，得到状态转移矩对所述潜在路径流形数据进行能量函数构建处理，得到能量分布4对所述路径微分几何特征、所述时空熵特征和所述能量梯度特征进行特征组合处理，7.根据权利要求1所述的集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真方法，其特征在根据所述正面吊运机作业的最优路径评分和所述动力学性能参数生成自校正路径规划方对所述路径动力学特征进行多模态分层分解处理，得到特征子对所述模态间关联矩阵进行非线性特征解耦处理，得到关键模态组件通过深度概率图网络对所述多层特征表征向量进行置信度推理处理对所述自适应权重分配方案进行时空一致性约束处理，得到所述正面通过双向循环神经网络对所述正面吊运机作业的最优路径评分和所述动力学性能参对所述初始规划方案进行鲁棒性分析处理，得到方案稳定性指标对所述备选方案集进行多目标权衡处理，得到候选规划方案，并对所述候通过变分推理网络对所述规划可行性评估进行不确定性量化处理，得到风险评估矩8.一种集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真系统，用于实现如权利要求1_7中分析模块，用于对集装箱堆场与正面吊运机进行时空建模模块，用于基于所述集装箱堆场数字化参数，对预置的集对所述异构数据集中的时空状态数据进行多层网格密度计算处理，得到基础网格划分矩5拓扑模块，用于对所述动态代价地图、所述密度代价地图量化模块，用于对所述潜在路径流形数据进行非平稳状态量化分分配模块，用于根据预设的路径性能标准，对所述路径动6提高集装箱堆场正面吊运机作业的最优路径规划仿[0005]第一方面，本申请提供了一种集装箱堆场正面吊运机作7[0006]第二方面，本申请提供了一种集装箱堆场正面吊运机作所述集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿与堆场环境的动态交互关系。基于集装箱堆场数字化参数进行非线性多体动力学三维建[0015]图1为本申请实施例中集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真方法的一个实8[0016]图2为本申请实施例中集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真系统的一个实[0017]本申请实施例提供了一种集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真方法及系样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描有的其它步骤或单元。例中集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真方9虑到该区域内另外两台正在作业的正面吊运机的影响，计算出三台设备之间的耦合[0040]其中P(i,)表示网格(i,)的空间参数值，0(i,)表示网格占用度，D(i,j)表示[0043]其中C()表示节点v的连通性值，N(v)表示与节点相邻的节点集合，[0045]I(n)-axF(n)+βXB(n)+YXH(n)[0046]其中I(n)表示节点的重要度，F(n)表示前向连通性，B(n)表示后向连通性，[0057](K,XY…,X)=0l概率ρ=0.25，状态熵值为1.82。能量分析显示该点的总能量值为48.5kJ，能量梯度值为得到的模态间关联矩阵进行非线性特征解耦，目的是分离出各个模态中的关键组成部分。通过自注意力计算得到5×5的模态关联矩阵，其中几何特征与动力学特征的关联强度为[0112]上面对本申请实施例中集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真方法进行了描述，下面对本申请实施例中集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真系统进行描述，请参阅图2，本申请实施例中集装箱堆场正面吊运机作业的路径规划仿真系统一个实施