【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种智能化车厢清扫方法。
技术介绍
1、在复杂的车厢内部环境中，残余物料的分布和粘附情况千差万别，给清扫设备的自适应能力提出了严峻挑战。车厢内部结构复杂多变，存在大量凹槽、死角和狭窄空间，使得清扫工具难以触及每一处残留物料。此外，物料的粘附程度差异很大，有些物料牢牢地吸附在车厢内壁，难以清理干净。清扫设备需要能够灵活调整清扫工具的角度、压力和运动轨迹，针对不同区域的物料特性采取差异化的清理策略，在尽可能短的时间内达到彻底清理的目标。这就要求清扫设备具备精细的环境感知和决策规划能力，能够实时分析物料分布图并制定最优清扫路径。同时，还需要开发一套多样化的清扫工具，并实现工具的快速更换，以适应复杂多变的车厢内部环境。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种智能化车厢清扫方法，主要包括：
2、通过激光雷达扫描获取车厢内部三维点云数据，并结合深度学习算法对点云数据进行语义分割，识别出车厢内部的复杂结构和残余物料的分布情况，得到车厢内部环境信息模型；根据车厢内部环境信息模型，采用基于规则的推理算法，分析物料的位置分布特征，并通过光谱分析传感器检测物料的粘附程度，将车厢内部划分为多个清扫区域，确定各区域的清扫优先级；根据清扫区域的特点和物料属性，从预定义的工具库中匹配和选择合适的清扫工具，并通过机械臂实现工具的自动装配，提高清扫适应性；针对每个清扫区域，通过强化学习算法，结合车厢内部环境约束条件和清扫效率目标，学习和优化清扫工具的运动轨迹和作业参数，制定清
3、本专利技术实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
4、本专利技术公开了一种智能化车厢清扫方法。该方法通过激光雷达扫描获取车厢内部三维点云数据，结合深度学习算法进行语义分割，识别车厢内部结构和残余物料分布，构建环境信息模型。基于该模型，采用规则推理和光谱分析划分清扫区域并确定优先级。根据区域特点，自动选择和装配合适的清扫工具。利用强化学习算法，结合环境约束和效率目标，优化清扫路径。清扫过程中，实时更新物料分布图并动态调整路径。对于粘附物料，通过力反馈传感器调节清扫工具参数。本专利技术还通过持续学习和优化，提升清扫设备的自适应能力，实现了车厢清扫的智能化和高效率。
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1.一种智能化车厢清扫方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过激光雷达扫描获取车厢内部三维点云数据，并结合深度学习算法对点云数据进行语义分割，识别出车厢内部的复杂结构和残余物料的分布情况，得到车厢内部环境信息模型，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据车厢内部环境信息模型，采用基于规则的推理算法，分析物料的位置分布特征，并通过光谱分析传感器检测物料的粘附程度，将车厢内部划分为多个清扫区域，确定各区域的清扫优先级，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据清扫区域的特点和物料属性，从预定义的工具库中匹配和选择合适的清扫工具，并通过机械臂实现工具的自动装配，提高清扫适应性，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个清扫区域，通过强化学习算法，结合车厢内部环境约束条件和清扫效率目标，学习和优化清扫工具的运动轨迹和作业参数，制定清扫路径，包括:
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在清扫过程中，利用视觉传感器实时获取残余
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对于粘附程度高的物料，通过力反馈传感器实时监测清扫工具与物料之间的接触力，并结合预先建立的物料特性数据库，动态调节清扫工具的压力和角度，直至物料被清理，包括:
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在清扫作业过程中，记录和积累不同车厢环境和物料特性下的清扫数据，通过卷积神经网络和决策树算法，持续优化清扫路径规划和工具选择策略，实现清扫设备的自我学习和进化，提升其自适应能力和清扫效果，包括:
...【技术特征摘要】
1.一种智能化车厢清扫方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过激光雷达扫描获取车厢内部三维点云数据，并结合深度学习算法对点云数据进行语义分割，识别出车厢内部的复杂结构和残余物料的分布情况，得到车厢内部环境信息模型，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据车厢内部环境信息模型，采用基于规则的推理算法，分析物料的位置分布特征，并通过光谱分析传感器检测物料的粘附程度，将车厢内部划分为多个清扫区域，确定各区域的清扫优先级，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据清扫区域的特点和物料属性，从预定义的工具库中匹配和选择合适的清扫工具，并通过机械臂实现工具的自动装配，提高清扫适应性，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个清扫区域，通过强化学习算法...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖丽峥，
申请(专利权)人：湖北华电襄阳发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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