【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及垃圾回收，具体为一种基于智能物联的垃圾回收机器人调度方法及系统 。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速，垃圾处理成为城市管理中的重要问题。传统的垃圾回收方式存在效率低下、资源浪费、用户体验差等问题，无法满足现代城市对垃圾处理高效、智能、环保的需求。为了解决这些问题，市场上出现了各种智能垃圾回收设备，但这些设备大多只能实现简单的垃圾投放功能，缺乏系统化和智能化的调度管理。
2、现有技术中的垃圾回收机器人虽然在一定程度上提高了垃圾回收的自动化程度，但仍然存在调度不精准、作业效率低、用户体验差等问题。例如，一些垃圾回收机器人缺乏实时状态监控和智能调度系统，导致机器人无法根据实际需求进行高效作业；同时，用户在使用这些机器人时也缺乏便捷、直观的操作界面和预约服务，使得用户体验大打折扣。
3、因此，迫切需要一种创新的智能物联垃圾回收机器人调度系统及其操作方法，以解决现有技术中存在的问题，实现垃圾回收流程的智能化、自动化管理，提高垃圾回收效率与资源利用率，并提升用户体验。
技术实现思路
【技术保护点】
1.一种垃圾回收机器人调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种垃圾回收机器人调度方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的一种垃圾回收机器人调度方法，其特征在于，所述深度学习模块包括UBP用户行为预测算法模块和DOA动态优化算法模块；
4.根据权利要求2所述的一种垃圾回收机器人调度方法，其特征在于，所述深度学习模块，使用卷积神经网络和循环神经网络深度学习模型来识别和预测垃圾类型和体积。
5.一种垃圾回收机器人调度系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的一种...
【技术特征摘要】
1.一种垃圾回收机器人调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种垃圾回收机器人调度方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的一种垃圾回收机器人调度方法，其特征在于，所述深度学习模块包括ubp用户行为预测算法模块和doa动态优化算法模块；
4.根据权利要求2所述的一种垃圾回收机器人调度方法，其特征在于，所述深度学习模块，使用卷积神经网络和循环神经网络深度学习模型来识别和预测垃圾类型和体积。
5.一种垃圾回收机器人调度系统，其特征在于，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：李敏，
申请(专利权)人：山东乐享环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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