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申请/专利权人：华芯智上半导体设备(上海)有限公司;华芯(嘉兴)智能装备有限公司
申请日：2024-04-23
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118083808B
主分类号：B66C13/22
分类号：B66C13/22;B66C13/16;B66C13/46;G01C21/20
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：本发明提供一种面向天车系统的动态路径规划方法和装置，通过基于样本轨道环境信息、样本天车的天车状态以及任意两个样本节点间的样本最短行驶时间，对多层卷积神经网络进行训练后得到优化启发式网络，将优化启发式网络作为启发式函数集成到A‑Star算法中，以在初始状态下，基于天车系统的轨道地图和优化启发式网络，为当前天车进行路径规划；在行进过程中，若当前最优路径中任一未走路径点的轨道状态发生变化，则基于优化启发式网络和轨道子图，对当前最优路径进行更新，利用预先训练的优化启发式网络对A‑Star算法进行搜索指导，综合空间环境信息和天车的运动约束进行路径代价预测，提升搜索准确性，提高了天车系统路径规划的精度。
主权项：1.一种面向天车系统的动态路径规划方法，其特征在于，包括：基于天车系统的轨道地图和优化启发式网络，利用A-Star算法为当前天车进行路径规划，得到当前最优路径，并控制所述当前天车沿着所述当前最优路径行进；在所述当前天车的行进过程中，若所述当前最优路径中任一未走路径点的轨道状态发生变化，则基于所述优化启发式网络和轨道子图，对所述当前最优路径进行更新；所述轨道子图是将从所述当前天车的起始点到终点的包含轨道状态发生变化的未走路径点的路径删除后得到的；所述优化启发式网络用于预测任一节点至所述当前天车的终点的最短预计行驶时间；其中，所述优化启发式网络是基于样本轨道环境信息、样本天车的天车状态以及任意两个样本节点间的样本最短行驶时间，对多层卷积神经网络进行训练后得到的；所述样本轨道环境信息包括样本轨道地图和障碍轨道，所述样本天车的天车状态包括所述样本天车在不同运动状态下的运动参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华芯智上半导体设备(上海)有限公司;华芯(嘉兴)智能装备有限公司 一种面向天车系统的动态路径规划方法和装置
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