摘要
本发明公开了一种基于数字孪生的智能自适应工业原料运输系统,包含由UWB定位单元、IMU补偿单元、RFID校验单元构成的多源定位传感模块、边缘计算模块和动态执行器,系统通过卡尔曼滤波融合多传感器数据实现高精度定位,并基于数字孪生模型,采用改进的深度强化学习算法进行动态障碍物预测与实时路径规划,生成最优运输路径,动态执行器根据规划路径控制运输车运动,实现自适应导航与避障;本发明通过改进的深度强化学习算法,结合动态障碍物预测,有效避免局部最优解导致的路径失效问题,增强复杂环境下的路径多样性探索和动态避障能力,提高规划鲁棒性。