一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法，涉及物流技术领域，该方法包括以下步骤：制定多维传感器数据融合策略；生成一个综合的、精确的环境模型和通道模型；边缘计算实时数据处理与评估；即通过预先部署在运输路径的关键节点边缘计算设备接收实时传感器数据，并对数据进行快速处理和分析，更新和优化通道模型；基于实时更新的通道模型和障碍物信息，使用智能避障算法，规划避障路径。本发明专利技术通过采用多传感器数据融合算法，综合处理多源数据，生成更加精确的环境模型和通道模型，有效提升评估结果的准确性，采用卡尔曼滤波和多传感器数据融合算法，综合处理多源数据，生成更加精确通道模型，提升评估结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及物流的，尤其涉及一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法。

技术介绍

1、大件货物运输在物流和供应链管理中占据重要地位，特别是在工程建设、机械设备运输、航天航空和能源行业等领域，大件货物运输的安全性和效率直接影响到项目的进度和成本。然而，大件货物运输面临着诸多挑战，如运输路线的复杂性、多种障碍物的存在、环境条件的动态变化等。

2、传统的通过性评估方法通常依赖于人工经验和静态评估模型，难以实时响应实际运输过程中的动态变化，导致运输过程中容易出现不可预见的风险和障碍，从而影响运输效率和安全性现有技术中，通过性评估方法大多基于单一传感器的数据采集，缺乏多维数据融合和实时处理能力。这些方法通常难以提供精确的环境模型和动态的通道模型，导致评估结果不准确，无法有效指导大件货物的运输路径规划和避障操作。此外，传统方法缺乏智能避障技术的应用，在识别和处理障碍物方面存在局限性，无法确保大件货物在复杂环境中的安全通过。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法，其特征在于：数据的预处理方式为使用高斯滤波函数Gσ(x)进行处理，则滤波后的数据可表示为：

3.根据权利要求2所述的一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法，其特征在于：所述数据融合算法包括：数据归一化和加权求和的方式进行多多源数据进行融合；

4.根据权利要求3所述的一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法，其特征在于：基于多源数据的融合结果，使用高阶积分函数I(F(t))进行特征提取，则有：...

【技术特征摘要】

1.一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法，其特征在于：数据的预处理方式为使用高斯滤波函数gσ(x)进行处理，则滤波后的数据可表示为：

3.根据权利要求2所述的一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法，其特征在于：所述数据融合算法包括：数据归一化和加权求和的方式进行多多源数据进行融合；

4.根据权利要求3所述的一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法，其特征在于：基于多源数据的融合结果，使用高阶积分函数i(f(t))进行特征提取，则有：

5.根据权利要求4所述的一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估方法，其特征在于：通过实时通道模型c(t)和传感器数据di(t)来识别障碍物，识别函数：

6.根据权利要求5所述的一种基于通道模型的大件货物运输通过性评估...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵前亮，
申请(专利权)人：江苏广瀛物流控股有限公司，
类型：发明
国别省市：