装车楼智能控制方法

本发明涉及铁路货运技术领域，具体是一种装车楼智能控制方法。本发明收集大量历史装车数据以及毫米波雷达、激光雷达、视觉摄像头采集到的数据，对循环神经网络进行训练；初始模型的神经网络学习到不同工况下，如不同车型、不同物料特性、不同天气条件等，装车操作与各种影响因素之间的复杂映射关系，由此生成推理模型；在装车过程中，使用推理模型进行装车控制，根据激光雷达、毫米波雷达、视觉摄像头实时输入的检测数据，与推理模型的推理逻辑结合，输出溜槽控制信号，动态地调整溜槽的开合程度。例如，当检测到车厢即将装满时，控制自动降低装料速度；当检测到车厢位置稍有偏差时，控制实时调整溜槽的出料方向，确保物料准确落入车厢。