摘要：本发明公开了一种基于AI的虚拟电厂优化调度方法及系统，包括以下步骤：S01、获取必要信息，包括电网负荷、市场电价、发电机组信息及运行要求；S02、对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、和归一化；S03、搭建基于深度学习技术的神经网络模型；S04、利用训练出的神经网络模型，生成预测值，并输出预测结果；S05、根据预测结果，调整发电机组的输出功率以实时电力平衡。该发明提供的基于AI的虚拟电厂优化调度方法及系统，通过优化调度算法和模型，虚拟电厂能够更准确地预测市场电价和负荷需求，并根据实时情况调整发电机组的输出功率，从而最大限度地降低运行成本，提高发电设备的经济效益。

摘要：本发明公开了一种基于物联网的智慧能源数据采集管理系统，涉及能源管理技术领域，包括：数据采集模块，实时采集耗电单位的电流数据；数据处理模块，基于采集的电流数据，形成周期性电能损耗模型，并获取特定信息；电流输入管理模块，采集个补能单位的输入的实时电流，并生产电能补充模型；电池管理模块，基于电池的损耗以及实时电流的补入，生成动态反馈。该发明提供的基于物联网的智慧能源数据采集管理系统，实时采集耗电单位的电流消耗，与实际电流补充，从而对补充和消耗电量进行平衡，从而协调电池的输入和输出电流保持平衡的状态，从而保证电池组的良好运行。

摘要：本发明公开了用于充电机器人的路径规划方法及装置、存储介质及程序产品。提供了一种机器人路径规划方法，其包括：轨迹避碰条件设计步骤，通过采用卡尔曼滤波器来估计障碍物运行轨迹，按照静态和动态对障碍物进行分类，并且将动态障碍物建模为移动3D椭球体，来设计机器人轨迹避碰条件；动态避障优化目标函数构建步骤，通过采用B样条曲线描述机器人的运动轨迹，并设计静态障碍物避障指标、动态障碍物避障指标、机器人运动平滑度以及机器人自身运动约束，来构建机器人动态避障优化目标函数；最优轨迹获得步骤，通过采用L‑BFGS方法使动态避障优化目标函数最小化，来获得当前时刻的机器人的最优轨迹，并将第一个轨迹点作为机器人的当前目标位置。

摘要：本发明提供一种机械臂的运动规划方法及装置、存储介质以及计算机程序产品。运动规划方法包括：信息获取步骤，获取机械臂周围的环境信息和机械臂的运动信息；定位步骤，根据获取的环境信息和运动信息得到机械臂的当前位姿信息；局部地图构建步骤，根据环境信息和机械臂的当前位姿信息构建局部栅格地图；动作指令生成步骤，将当前位姿信息、局部栅格地图和机械臂的本体感知信息输入预先构建的动作策略网络，通过动作策略网络生成动作指令；更新步骤，通过评价网络对机械臂的动作生成评价信息，根据评价信息对动作策略网络和评价网络进行更新。本发明根据动态环境的感知信息对机器人的运动路径进行动态规划，使得机器人安全、快速地到达目标位姿。

摘要：本申请公开了一种基于模糊意图的机器人任务生成与规划方法及系统，属于机器人技术与人工智能领域。所述方法包括：接收用户输入的模糊意‑图指令；将所述模糊意图指令解析并扩展为一包含多个潜在任务节点的语义可能性超图谱；获取机器人所处物理环境的实时环境状态信息；对每一任务节点进行上下文可行性校验以确定其可行性得分；基于所述可行性得分对所述语义可能性超图谱进行剪枝，以收敛得到一确定性的已验证任务图谱；以及，根据所述已验证任务图谱，生成并执行一系列机器人动作指令。本申请通过将模糊意图的解析过程建模为信息熵减过程，有效解决了用户指令需精确具体的问题，提升了人机交互的自然性和机器人的自主规划能力。

摘要：本发明提供用于机械臂的运动轨迹优化方法及存储介质，该方法包括以下步骤：建立用于力控制的充电机械臂模型及充电机械臂末端充电插头与车辆充电插孔间的交互动力学模型；设计充电机械臂末端充电插头的力位轨迹的优化目标和约束条件，以得到充电机械臂的力位轨迹优化问题；将该问题描述步骤中得到的力位轨迹优化问题解耦为独立的力位轨迹跟踪问题和带有凸约束的机械臂轨迹规划问题，并采用交替方向乘子法进行求解；设计该充电机械臂的末端力位混合模型预测控制器，并结合当前系统状态，得到机械臂在当前时刻的关节力矩控制指令，以由该充电机械臂各关节驱动器根据所得到的控制指令执行末端力位混合控制。

摘要：本发明提供充电机器人调度方法及存储介质。该充电机器人调度方法针对智能停车场中的多个充电请求，根据充电请求的优先级以及对新增充电请求的预测对充电机器人进行智能调度，包括如下步骤：基于用户的多充电请求，构建车位‑充电系统的优先势场；基于所构建的车位‑充电系统的优先势场，将多目标追踪与优先级智能调度过程建模为马尔可夫决策过程；基于所建模的马尔可夫决策过程，来设计基于模型的强化学习网络，其中强化学习网络包括动态网络、价值‑策略网络以及目标网络；基于所构建的强化学习网络，通过设计动态网络的模型和策略‑价值网络的模型与收集的数据集之间的交互方式，来实现多个网络的并行训练。

摘要：本发明提供一种自动充电系统的调度方法及调度装置、存储介质以及计算机程序产品。自动充电系统包括充电桩和机械臂，机械臂对充电桩上的充电枪进行插拔操作以使充电枪对电动车进行充电操作，调度方法包括：构建步骤，针对充电桩和机械臂分别构建策略价值函数和动作价值函数；建模步骤，利用神经网络对构建的充电桩和机械臂的动作价值函数和策略价值函数进行建模，以建立动作价值网络和策略网络；训练步骤，使用时序差分算法对建立的充电桩和机械臂的动作价值网络进行训练，并以最大化累积奖励为目标对建立的充电桩和机械臂的策略网络进行训练；参数更新步骤，在训练步骤完成后对神经网络参数进行更新，使得充电桩和机械臂的策略为最优调度策略。

摘要：本发明提供一种机器人的定位方法、定位装置、存储介质以及计算机程序产品。定位方法包括：初始位置信息获取步骤，采集目标位置上预先设置的二维码，获取二维码包含的目标位置信息，作为表示机器人初始位置的初始位置信息；运动状态信息获取步骤，获取机器人的运动状态信息；第二位置信息获取步骤，根据机器人与多个基站中的各个基站之间的距离，获取表示机器人与多个基站中的各个基站的相对位置的第二位置信息；当前位置信息计算步骤，根据获取的初始位置信息、运动状态信息以及第二位置信息，计算得到表示机器人当前位置的当前位置信息。本发明通过多种感知信息进行融合定位，提高了定位的精度和稳定性。

摘要：本发明涉及充电系统的智能体调度方法及装置、存储介质及程序产品。调度方法包括：充电系统网络拓扑构建步骤，构建网络拓扑；集中式任务分配步骤，响应于多个充电请求，对于异构多智能体系统，将任务分配问题建模为合作博弈优化模型；分布式路径规划步骤，以分配到的充电请求为目标，基于利用动态拓扑构建的局部通信全连通图，建立竞争‑合作博弈模型；规划策略设计步骤，基于博弈论，利用模型预测控制，对于集中式任务分配步骤和分布式路径规划步骤中的博弈模型进行求解，直至收敛至使得对应模型预测控制优化模型中的目标函数最小的纳什均衡解序列，并输出预测视野内的规划控制序列作为控制向量。