一种AGV运行状态预测方法

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摘要

本发明公开了一种AGV运行状态预测方法，涉及控制方法技术领域。提出了一种AGV运行状态预测方法，为了保证AGV在复杂环境下的安全性，该方法根据现实环境下AGV运行状态的多维性且与时间关联性强的特点，提出一种使用长短期记忆神经网络(LSTM)的AGV运行状态预测方法。并将其部署在AGV系统中。该方法可以更准确地对AGV运行状态进行实时预测和风险评估，具有状态识别率高、智能性和鲁棒性强的特点。按以下方法进行预测：1)生成数据集；2)搭建模型；3)实时运行状态预测。不仅包括对风险类型的预测，还包括对当前类型的风险值进行评估，增强了评估结果的多元性；预测结果准确性大大提高，准确率可达88.51％；提高了AGV本身的的鲁棒性和智能性。

基本信息

专利标题：

一种AGV运行状态预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112783133A

申请号：

CN202110096225.1

公开（公告）日：

2021-05-11

申请日：

2021-01-25

授权号：

CN112783133B

授权日：

2022-04-22

发明人：

楼佩煌钱晓明孙天

申请人：

南京航空航天大学

申请人地址：

江苏省南京市秦淮区御道街29号

代理机构：

江苏圣典律师事务所

代理人：

陶得天

优先权：

CN202110096225.1

主分类号：

G05B19/418

IPC分类号：

G05B19/418