基于深度学习的缆索吊装路径优化系统

本发明属于缆索吊装领域，具体是公开了基于深度学习的缆索吊装路径优化系统，系统包括：缆索吊装数据库、吊装数据预处理模块、吊装路径初步规划模块、吊装路径优化模块和吊装路径反馈评估模块。本方案利用深度自编码器构建吊装路径规划模型，自动生成初始规划轨迹；同时建立了吊装过程的动力学模型，并利用贝塞尔曲线对吊装轨迹进行参数化，为路径优化提供理论基础，采用反向进化算法对初始规划轨迹进行优化，以吊装物摆动最小为目标，采用平均模糊隶属函数作为多准则决策器，综合考虑多个因素，从初始规划轨迹中寻找最优路径，找到最优的缆索吊装路径。