【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能运输，具体为一种用于智能运输的搬运设备管理方法及系统。
技术介绍
1、智能运输的搬运设备管理主要依赖于先进的技术手段来提高设备的效率、灵活性和自适应能力。这种管理系统结合物联网、数字孪生技术、强化学习和多维度优化策略，实时监控设备的运行状态，智能化地进行调度和优化。
2、现有设备存在以下缺点：传统方法通常依赖手动采集或低频率的传感器数据，导致数据更新延迟或不一致，无法提供实时的设备状态监控，传统方法在特征提取方面通常依赖固定的规则或简单模型，难以动态适应设备运行的复杂性和变化。传统调度方法通常只关注单一目标（如路径规划或任务优先级），而忽视其他关键因素如能耗、设备磨损等，无法实现全面的多维度优化。结果可能导致设备运行效率低，甚至增加能源消耗或加剧设备损耗，传统方法通常缺乏数字孪生技术和双向反馈机制，无法实时获取设备的实际响应数据，也无法根据实际运行状态调整调度策略。这使得设备管理难以持续改进，且在复杂环境中响应能力较弱传统方法大多依赖人工干预或预设规则进行调度决策，缺乏自适应优化能力。无法像强化学习算法一样...
【技术保护点】
1.一种用于智能运输的搬运设备管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于智能运输的搬运设备管理方法，其特征在于，根据设备作业区域的物联网传感器，采集搬运设备的原始数据流；对所述原始数据流进行时空对齐校准，以得到具有设备时空关联性的结构化运行状态数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于智能运输的搬运设备管理方法，其特征在于，根据设备作业区域的物联网传感器，采集搬运设备的原始数据流；对所述原始数据流进行时空对齐校准，以得到具有设备时空关联性的结构化运行状态数据集，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于智能...
【技术特征摘要】
1.一种用于智能运输的搬运设备管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于智能运输的搬运设备管理方法，其特征在于，根据设备作业区域的物联网传感器，采集搬运设备的原始数据流；对所述原始数据流进行时空对齐校准，以得到具有设备时空关联性的结构化运行状态数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于智能运输的搬运设备管理方法，其特征在于，根据设备作业区域的物联网传感器，采集搬运设备的原始数据流；对所述原始数据流进行时空对齐校准，以得到具有设备时空关联性的结构化运行状态数据集，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于智能运输的搬运设备管理方法，其特征在于，将所述结构化运行状态数据集输入至时空卷积网络进行特征学习；通过虚拟仿真推演设备在未来时域的潜在运动轨迹，结合动态路径规划算法生成多目标优化调度指令集，以得到包含设备避障路径、能耗最优解和任务优先级的智能调度策略数据，包括：
5.根据权利要求4所述的一种用于智能运输的搬运设备管理方法，其特征在于，将所述结构化运行状态数据集输入至时空卷积网络进行特征学习；通过虚拟仿真推演设备在未来时域的潜在运动轨迹，结合动态路径规划算法生成多目标优化调度指令集，以得到包含设备避障路径、能耗最优解和任务优先级的智能调度策略数据，还包括：
6.根据权利要求5所述的一种用于智能运输的搬运设备管理方法，其特征在于，将智...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱志杰，
申请(专利权)人：苏州南元智能装备科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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