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申请/专利权人：山西建投云数智科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于属性增强PointLSTM模型的群塔防碰撞运动轨迹预测方法，属于群塔安全控制技术领域，该方法通过激光雷达对塔机周边环境进行实时检测形成三维点云数据，同时通过塔机传感器获取吊臂长度、吊钩高度、小车位置等塔机空间特征，根据上述特征信息计算点云相对位置信息建立属性增强特征矩阵。再通过PointLSTM模型对上述特征矩阵的空间特征及时序特征进行学习分析，从而实现对未来点云运动轨迹的预测并通过点云数据重合度及重合度变化趋势进行分析，从而判断是否即将发生碰撞事件，显著提高塔群防碰撞问题的解决效率与准确度。
主权项：1.一种基于属性增强PointLSTM模型的群塔防碰撞运动轨迹预测方法，其特征在于：具体按照以下步骤进行操作，S1、在塔臂前端安装激光雷达，在塔机运行过程中采集自身塔臂下方及前方的三维点云环境数据，即t时刻的点云数据为Pt∈Rn*3，n*3为点云数量*三维空间信息；S2、通过塔机传感器获取高塔吊钩高度、小车位置等塔机空间特征，并计算点云数据与高塔吊钩、小车的相对平面距离，相对高度距离及空间距离，即t时刻的点云空间属性增强特征矩阵为Xt∈Rn*5，n*5为点云数量*属性数量；S3、将以上数据以时间序列拼接形成时空输入数据为P∈RT*N*3，X∈RT*N*5，P,X∈RT*N*8,其中，T为时间序列节点编号维度，N为t时刻点云数据中点的数量；S4、利用点云长短期记忆网络模型PointLSTM对时空输入数据P,X进行空间特征及时间特征分析得出轨迹预测结果；S5、对t+1时刻到t+∆t时刻点云轨迹预测结果进行分析，判断点云重合程度及趋势,从而判断是否存在碰撞情况，提前采取警示措施。
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百度查询： 山西建投云数智科技有限公司 一种基于属性增强PointLSTM模型的群塔防碰撞运动轨迹预测方法
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