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内容大纲
作为全球矿山开采的主要方式,露天开采随着无人驾驶技术的发展,以及工业化、信息化、数字化的深度融合,正朝着智能化、无人化的方向发展。本书使用无人驾驶矿卡代替传统矿卡,降低人工运输成本,借助车路协同技术提前获取对运输作业有帮助的信息,提出在交叉口路、道路堵塞等场景下无人驾驶矿卡的调度方案,实现安全、高效、节能环保的绿色智慧矿山建设。本书主要面向智慧矿山方面的研究人员。 -
作者介绍
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目录
第1章 概述
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状与进展
1.3 研究目标
1.4 结构安排
本章小结
本章参考文献
第2章 车路协同技术
引言
2.1 车路协同技术概述
2.2 车路协同技术在露天矿无人矿卡中的应用
2.3 相关技术和方法介绍
本章小结
本章参考文献
第3章 基于车路协同的全局路径规划机制
引言
3.1 全局路径规划算法原理
3.2 无人矿卡全局路径规划算法设计
3.3 算法实现与验证
本章小结
本章参考文献
第4章 基于车路协同的局部路径规划机制
引言
4.1 局部路径规划算法原理
4.2 无人矿卡局部路径规划算法设计
4.3 算法实现与验证
本章小结
本章参考文献
第5章 基于车路协同的动态全局车路规划调度优化机制
引言
5.1 动态全局车路规划调度优化算法原理
5.2 无人矿卡动态全局车路规划调度优化算法设计
5.3 算法实现与验证
本章小结
本章参考文献
第6章 基于车路协同的无冲突弯道交叉路口规划调度机制
引言
6.1 无冲突弯道交叉路口规划调度算法原理
6.2 无人矿卡无冲突弯道交叉路口规划调度算法设计
6.3 算法实现与验证
本章小结
本章参考文献
第7章 混动矿卡低能耗调度机制
引言
7.1 混动矿卡低能耗调度算法设计
7.2 算法实现与验证
本章小结
本章参考文献
第8章 基于车路协同的混动矿卡动态调度机制
引言
8.1 混动矿卡动态调度算法原理
8.2 混动矿卡动态调度算法设计
8.3 算法实现与验证
本章小结
本章参考文献
第9章 基于深度学习的露天矿山卡车低油耗调度优化机制
引言
9.1 基于深度学习的露天矿卡油耗预测
9.2 矿卡低油耗调度模型的构建
9.3 仿真结果与分析
本章小结
本章参考文献
第10章 基于深度学习预测的露天矿山卡车最佳车队规模调度优化机制
引言
10.1 基于深度学习预测的最佳车队规模模型的建立与分析
10.2 最佳车队规模建立与求解方案
本章小结
本章参考文献
第11章 基于深度强化学习的露天矿无人矿卡终端多任务并行卸载机制
引言
11.1 深度强化学习概述
11.2 露天矿无人矿卡终端多任务并行卸载算法设计
11.3 算法实现与验证
本章小结
本章参考文献
第12章 基于深度强化学习的露天矿无人矿卡跨区域计算卸载机制
引言
12.1 D2D通信技术
12.2 跨区域计算卸载算法设计
12.3 算法实现与验证
本章小结
本章参考文献
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