一种智能张拉机器人的张拉控制方法及系统

技术领域

本发明涉及机器人控制技术领域，尤其涉及一种智能张拉机器人的张拉控制方法及系统。

背景技术

机器人控制技术领域是一个集成了先进的控制理论、人工智能、传感器技术及机械工程的综合技术领域，在机器人控制技术领域内，研究和开发重点放在如何提高机器人的自主性、灵活性以及执行任务的准确性上。包括对机器人的运动控制、路径规划、环境感知与交互、任务执行策略的优化，技术发展的目标是使机器人能够在复杂多变的环境中，更加智能、高效地完成目标任务，尤其是在人类难以直接介入或存在安全风险的情况下。

其中，智能张拉机器人的张拉控制方法是一种专为提升张拉任务效率和准确性而设计的控制策略，旨在通过智能化手段优化机器人执行张拉作业的性能。这种控制方法的目的是确保在建筑施工、桥梁维修或需要张拉操作的场景中，机器人能够自主完成张拉任务，减少人工干预，提高作业的安全性和效率。达成的效果包括提高张拉作业的精确度、缩短作业时间、降低劳动成本以及提升作业环境的安全性。这对于要求高精度和高安全标准的工程尤为重要，例如大跨度桥梁的建设和高速铁路的维护。

传统方法在环境感知、特征提取、路径规划和稳定性分析方面存在明显不足。传统环境拓扑结构方法忽略了环境的复杂几何和物理约束，导致环境信息的表示不够准确，影响了后续路径规划的有效性。在路径规划方面，缺乏动态关注机制，使得路径选择不够灵活，难以在效率、安全性和可行性之间取得最优平衡。在稳定性分析和控制决策方面，传统方法没有充分参照动态系统的复杂性，缺乏有效的分岔控制和决策优化机制，导致系统的适应性和鲁棒性不足。不足限制了机器人在复杂环境下的操作性能，增加了任务执行的难度和风险，传统方法在实际应用中面临着效率低下、安全性差和适应性不足等问题，问题直接影响了机器人系统的整体性能和应用价值。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种智能张拉机器人的张拉控制方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种智能张拉机器人的张拉控制方法，包括以下步骤：

S1：基于机器人的初始环境信息，采用Dijkstra算法构建环境拓扑结构，通过为图中节点分配临时标记，估算起点到节点的路径距离，更新相邻节点的距离，并通过持续的节点分析和距离更新，生成环境拓扑结构；

S2：基于所述环境拓扑结构，采用图卷积网络算法对场景的几何和物理约束进行特征提取，通过在图结构上应用卷积操作，利用节点的邻接关系和节点特征进行信息聚合，更新节点表示，进行图结构深度特征的提取，生成环境特征信息数据；

S3：基于所述环境特征信息数据，通过图注意力网络模型进行动态路径规划，引入注意力机制对节点进行加权，动态关注关键邻居节点，优化节点的特征表示，进行路径选择，参照效率、安全性和可行性，生成优化后的路径规划；

S4：基于所述优化后的路径规划，采用李雅普诺夫稳定性理论进行稳定性分析和分岔控制，通过分析动态行为和参数变化的影响，识别导致动态行为改变的临界条件，生成稳定性调整参数；

S5：基于所述稳定性调整参数，采用决策树算法进行决策优化，通过构建决策树模型，对特征信息进行分类和回归分析，根据特征值的差异化分支选择，优化决策过程，并通过确定最优张拉时机和位置，生成张拉执行策略；

S6：基于所述张拉执行策略，应用支持向量机模型进行实时控制决策，通过构建超平面，对样本空间进行分割，根据样本特征将决策问题转换为捕捉最优分割超平面的问题，进行数据分类，优化控制策略，并根据环境变化实时调整，收集执行反馈，生成最终执行指令及反馈信息。

作为本发明的进一步方案，所述环境拓扑结构具体指节点和边的集合，所述环境特征信息数据包括空间布局、物体大小和对应位置特征，所述优化后的路径规划包括选择的路径点序列、估计的行进时间和路径的安全性评估，所述稳定性调整参数具体为调整阈值、临界分岔点和响应时间，所述张拉执行策略包括张拉力度、张拉位置和执行时机的参数集，所述最终执行指令及反馈信息具体指控制命令的内容、执行状态的实时更新和环境变化对控制策略调整的指导意见。

作为本发明的进一步方案，基于机器人的初始环境信息，采用Dijkstra算法构建环境拓扑结构，通过为图中节点分配临时标记，估算起点到节点的路径距离，更新相邻节点的距离，并通过持续的节点分析和距离更新，生成环境拓扑结构的步骤具体为；

S101：基于机器人的初始环境信息，采用迪杰斯特拉算法，进行环境的图表示构建，通过从起点将节点加入已处理集合，计算起点到节点的最短路径，更新节点间的最短路径，生成初步环境图；

S102：基于所述初步环境图，采用优先队列优化的迪杰斯特拉算法，进行路径距离的细化估算，利用优先队列按照节点最短路径估算值的优先级排序，更新相邻节点的距离信息，生成更新后环境图；

S103：基于所述更新后环境图，进行节点最短路径距离的计算，通过图表示反应环境结构，并进行特征提取和路径规划，生成环境拓扑结构。

作为本发明的进一步方案，基于所述环境拓扑结构，采用图卷积网络算法对场景的几何和物理约束进行特征提取，通过在图结构上应用卷积操作，利用节点的邻接关系和节点特征进行信息聚合，更新节点表示，进行图结构深度特征的提取，生成环境特征信息数据的步骤具体为；

S201：基于所述环境拓扑结构，采用图卷积网络算法，进行环境的几何和物理约束的特征提取，通过在图的节点上应用卷积操作，聚合邻接节点的信息，更新节点表示，生成环境特征基础集；

S202：基于所述环境特征基础集，采用深层图卷积网络，进行特征提取的强化，通过增加网络层次深度，并进行层次的特征提取和信息聚合，生成环境特征增强集；

S203：基于所述环境特征增强集，采用特征选择算法进行特征优化，通过评估并挑选描述环境约束的特征，并对特征反映环境的物理和几何限制，生成环境特征信息数据。

作为本发明的进一步方案，基于所述环境特征信息数据，通过图注意力网络模型进行动态路径规划，引入注意力机制对节点进行加权，动态关注关键邻居节点，优化节点的特征表示，进行路径选择，参照效率、安全性和可行性，生成优化后的路径规划的步骤具体为；

S301：基于所述环境特征信息数据，采用图注意力网络模型，进行初步路径规划，通过计算节点间的注意力系数，动态调整节点间信息的流动，引入注意力机制对节点加权，生成初步路径评估数据；

S302：基于所述初步路径评估数据，采用改进的图注意力网络模型，进行路径规划的细化，通过引入注意力机制和强化网络深度，提升路径选择的准确性和效率，生成细化路径选择数据；

S303：基于所述细化路径选择数据，采用启发式搜索算法，进行路径效率分析，通过评估路径的通行时间和障碍物避让情况，对路径安全性进行量化评估，参照机器人的动态导航能力，对候选路径进行审查，通过迭代优化过程，生成优化后的路径规划。

作为本发明的进一步方案，基于所述优化后的路径规划，采用李雅普诺夫稳定性理论进行稳定性分析和分岔控制，通过分析动态行为和参数变化的影响，识别导致动态行为改变的临界条件，生成稳定性调整参数的步骤具体为；

S401：基于所述优化后的路径规划，采用李雅普诺夫稳定性理论，进行动态模型构建，通过建立数学模型分析状态变量随时间变化的稳定性，判断机器人控制在差异化初始条件和参数下的稳定性，通过边界条件的设定，识别机器人控制稳定性变化的临界点，生成稳定性边界条件分析结果；

S402：基于所述稳定性边界条件分析结果，采用参数敏感性分析方法，通过计算机器人控制响应对参数变动的敏感度，评估参数的变化，对参数变化进行稳定性转变，生成临界参数值识别结果；

S403：基于所述临界参数值识别结果，采用分岔理论，分析在临界参数值附近行为的变化，通过数学建模分析参数变化导致的分支行为，生成稳定性调整参数。

作为本发明的进一步方案，基于所述稳定性调整参数，采用决策树算法进行决策优化，通过构建决策树模型，对特征信息进行分类和回归分析，根据特征值的差异化分支选择，优化决策过程，并通过确定最优张拉时机和位置，生成张拉执行策略的步骤具体为；

S501：基于所述稳定性调整参数，采用决策树算法，对机器人控制特征进行分类和回归分析，通过构建树状结构模型，根据特征值的差异化分支条件，逐层筛选和分割数据集，捕捉最优决策路径，通过特征的关键性评估，优化决策过程，生成决策树模型框架；

S502：基于所述决策树模型框架，采用特征选择技术，通过分析特征对决策结果的贡献度，选取特征进行模型训练，简化模型结构，减少过拟合风险，提升模型的预测精度和决策效率，生成特征优化决策模型；

S503：基于所述特征优化决策模型，采用模型验证和测试方法，通过对模型进行交叉验证和差异化场景下的性能测试，验证模型的泛化能力和准确性，根据测试结果调整模型参数，优化决策过程，生成张拉执行策略。

作为本发明的进一步方案，基于所述张拉执行策略，应用支持向量机模型进行实时控制决策，通过构建超平面，对样本空间进行分割，根据样本特征将决策问题转换为捕捉最优分割超平面的问题，进行数据分类，优化控制策略，并根据环境变化实时调整，收集执行反馈，生成最终执行指令及反馈信息的步骤具体为；

S601：基于所述张拉执行策略，采用支持向量机模型，对实时控制决策进行分类和回归分析，通过构建最优分隔超平面，将数据集分割为差异化类别，根据样本特征和超平面的间隔原则，优化分类决策，根据实时数据调整超平面位置，匹配环境变化，生成控制策略优化模型；

S602：基于所述控制策略优化模型，采用交叉验证方法，通过分割数据集进行多轮训练和验证，评估模型在未知数据上的表现，捕捉模型参数的最优配置，根据参数调优结果，优化模型的决策能力，生成参数优化控制模型；

S603：基于所述参数优化控制模型，实施环境匹配性调整，根据环境变化和实时反馈数据调整控制策略，优化模型的实时响应能力，收集执行结果和性能反馈，进行动态优化和性能监控，生成最终执行指令及反馈信息。

一种智能张拉机器人的张拉控制系统，所述智能张拉机器人的张拉控制系统用于执行上述智能张拉机器人的张拉控制方法，所述系统包括环境感知模块、图构建模块、特征分析模块、路径决策模块、稳定性评估模块、执行策略模块、反馈调整模块。

作为本发明的进一步方案，所述环境感知模块基于机器人的初始环境信息，采用激光雷达扫描算法，通过发射激光束并接收其反射信号测量与周围物体的距离，结合计算机视觉算法，通过图像识别技术识别环境特征和障碍物，生成环境地形图谱；

所述图构建模块基于环境地形图谱，采用图论算法，将收集到的环境数据转化为图形表示，节点表示环境中的关键点，边表示节点间的可通行路径，优化图的连接性，生成环境拓扑结构；

所述特征分析模块基于环境拓扑结构，采用图卷积网络算法，通过在图上应用卷积操作提取节点的深层特征，利用节点的邻域信息增强特征表示的能力，对环境的关键几何和拓扑特征进行学习，生成环境特征信息数据；

所述路径决策模块基于环境特征信息数据，采用图注意力网络算法，通过为图中的节点分配差异化的注意力权重，强化关键节点的影响力，综合考量路径的效率和安全性，生成优化后的路径规划；

所述稳定性评估模块基于优化后的路径规划，采用动态机器人控制理论和李雅普诺夫稳定性分析方法，通过计算机器人控制在动态条件下的响应，识别导致机器人控制不稳定的参数变化，评估和调整路径规划的稳定性，生成稳定性调整参数；

所述执行策略模块基于稳定性调整参数，采用基于决策树的优化策略，通过分析执行方案的结果，选择最优张拉力度、时间和顺序，生成张拉执行策；

所述反馈调整模块基于张拉执行策略，采用支持向量机算法，通过构建最优决策边界，分类执行过程中的状态反馈，根据反馈结果实时调整执行策略，生成执行指令及反馈信息。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过利用Dijkstra算法构建的环境拓扑结构，结合图卷积网络算法对环境的几何和物理约束进行深度特征提取，有效地提高环境信息的表示准确性。通过图注意力网络模型的动态路径规划，实现对关键路径点的动态关注，优化了路径的效率、安全性和可行性。李雅普诺夫稳定性理论的应用，增强动态系统的稳定性分析和分岔控制能力，从而提升对环境变化的适应性和鲁棒性。决策树算法和支持向量机模型的结合，进一步优化了决策过程和实时控制策略，使得机器人能够在复杂环境中作出更加精准和稳定的控制决策。

附图说明

图1为本发明的工作流程示意图；

图2为本发明的S1细化流程图；

图3为本发明的S2细化流程图；

图4为本发明的S3细化流程图；

图5为本发明的S4细化流程图；

图6为本发明的S5细化流程图；

图7为本发明的S6细化流程图；

图8为本发明的系统流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种智能张拉机器人的张拉控制方法，包括以下步骤：

S1：基于机器人的初始环境信息，采用Dijkstra算法构建环境拓扑结构，通过为图中节点分配临时标记，估算起点到节点的路径距离，更新相邻节点的距离，并通过持续的节点分析和距离更新，生成环境拓扑结构；

S2：基于环境拓扑结构，采用图卷积网络算法对场景的几何和物理约束进行特征提取，通过在图结构上应用卷积操作，利用节点的邻接关系和节点特征进行信息聚合，更新节点表示，进行图结构深度特征的提取，生成环境特征信息数据；

S3：基于环境特征信息数据，通过图注意力网络模型进行动态路径规划，引入注意力机制对节点进行加权，动态关注关键邻居节点，优化节点的特征表示，进行路径选择，参照效率、安全性和可行性，生成优化后的路径规划；

S4：基于优化后的路径规划，采用李雅普诺夫稳定性理论进行稳定性分析和分岔控制，通过分析动态行为和参数变化的影响，识别导致动态行为改变的临界条件，生成稳定性调整参数；

S5：基于稳定性调整参数，采用决策树算法进行决策优化，通过构建决策树模型，对特征信息进行分类和回归分析，根据特征值的差异化分支选择，优化决策过程，并通过确定最优张拉时机和位置，生成张拉执行策略；

S6：基于张拉执行策略，应用支持向量机模型进行实时控制决策，通过构建超平面，对样本空间进行分割，根据样本特征将决策问题转换为捕捉最优分割超平面的问题，进行数据分类，优化控制策略，并根据环境变化实时调整，收集执行反馈，生成最终执行指令及反馈信息。

环境拓扑结构具体指节点和边的集合，环境特征信息数据包括空间布局、物体大小和对应位置特征，优化后的路径规划包括选择的路径点序列、估计的行进时间和路径的安全性评估，稳定性调整参数具体为调整阈值、临界分岔点和响应时间，张拉执行策略包括张拉力度、张拉位置和执行时机的参数集，最终执行指令及反馈信息具体指控制命令的内容、执行状态的实时更新和环境变化对控制策略调整的指导意见。

在S1步骤中，机器人通过其传感器收集初始环境信息，数据格式为三维坐标系中的点集，反映了环境中的障碍物和空间布局，采用Dijkstra算法构建环境拓扑结构时，首先将环境信息转化为图论中的图，其中节点表示空间中的特定位置，边代表节点间的可行移动路径，边的权重反映了移动的成本或距离。Dijkstra算法开始时，为图中的起始节点分配零距离值，而节点分配无穷大距离值，作为临时标记。算法逐步遍历图中的节点，使用贪心策略更新相邻节点的距离标记，即如果通过当前节点到达相邻节点的路径距离小于已知的距离，则更新该路径距离，直至所有节点被分析，最终生成的环境拓扑结构以图的形式存储，明确表示了从起点到图中各节点的最短路径距离。此环境拓扑结构为后续步骤提供了精确的空间关系数据，使得基于此结构的进一步分析和规划活动能够准确反映实际环境条件。

在S2步骤中，环境特征信息数据的生成涉及图卷积网络(GCN)算法，利用环境拓扑结构中的图表示来提取场景的几何和物理约束特征。GCN通过在图结构上应用卷积操作实现，涉及每个节点及其邻接节点的特征信息，通过特定的权重矩阵进行聚合，从而更新节点的表示。权重矩阵在训练过程中学习得到，目的是捕捉节点间的空间关系和属性关联。通过反复应用这种卷积操作，GCN能够提取出深层次的图结构特征，生成的环境特征信息数据以节点的新特征表示形式存储，每个节点的表示现包含了不仅其本身的信息，还有其在环境中邻接节点的相关信息，这种深度特征提取为动态路径规划提供了丰富的几何和物理约束信息，使得路径规划能够考虑到环境的复杂性和动态变化。

在S3步骤中，动态路径规划通过图注意力网络(GAT)模型实现，该模型在环境特征信息数据的基础上工作，引入注意力机制以动态加权图中节点的特征表示。GAT中的注意力机制计算每个节点对其邻居节点的重要性权重，使模型能够集中关注对当前任务最为关键的邻居节点。这种加权方法基于节点间的相互作用学习得到，能够动态调整，以反映环境中的变化或规划任务的特定要求。通过这种方式，GAT更新节点的特征表示，使其更加贴近于优化路径选择的目标，如效率、安全性和可行性。最终生成的优化后的路径规划考虑了环境的动态特性和任务要求，为机器人提供了一条考虑了多种因素的最优路径，不仅增强了机器人在复杂环境中的导航能力，还提高了其执行任务的效率和安全性。

在S4步骤中，采用李雅普诺夫稳定性理论对优化后的路径规划进行稳定性分析和分岔控制，数据格式为路径规划的输出参数，包括路径坐标、速度、加速度等，以及系统的状态变量如位置、速度和加速度。通过构建系统的动态模型，引入李雅普诺夫函数，该函数的选择依赖于系统的具体特性，确保其对于系统状态的全局稳定性提供了有效的度量。在此基础上，分析系统响应对参数变化的敏感度，识别导致系统稳定性改变的临界条件，涉及到对系统动态方程的求解，需要运用数值分析方法，如有限差分法或龙格-库塔法，确保精确捕获动态行为。识别临界条件后，采用优化算法，如梯度下降或遗传算法，调整系统参数，生成稳定性调整参数。参数直接影响系统的控制策略，以确保在各种工作条件下的稳定性，不仅优化了路径规划的稳定性，还提高了系统对外部干扰和内部参数变化的鲁棒性，生成的稳定性调整参数文件为后续控制提供了基础。

在S5步骤中，基于稳定性调整参数，采用决策树算法对决策过程进行优化。此时，输入数据格式为稳定性调整参数和系统状态信息，包括位置、速度、加速度等，决策树模型通过对特征信息进行分类和回归分析，对决策过程进行优化。在构建决策树时，采用信息增益或基尼不纯度作为分裂标准，深入分析特征值的差异化对决策路径的影响，实现优化。通过递归分裂，构建出一棵反映特征信息和决策关系的决策树，该模型能够根据输入的稳定性调整参数和当前系统状态，预测最优的张拉时机和位置，不仅优化了决策过程，还通过精确控制张拉时机和位置，减少了能耗，提高了系统效率，生成的张拉执行策略文件为实时控制提供了依据。

在S6步骤中，基于张拉执行策略，应用支持向量机(SVM)模型进行实时控制决策。输入数据格式为系统当前状态信息和张拉执行策略，如位置、速度、加速度和预定的张拉参数。SVM模型通过构建最优分割超平面，将复杂的决策问题转化为高维空间中的线性分类问题，优化控制策略，采用核技巧将原始输入空间映射到高维特征空间，利用拉格朗日乘子法求解对偶问题，找到最优的分割超平面，高度优化的分类策略不仅提高了决策的准确性，还通过实时调整控制参数，适应环境变化，保证了系统的稳定性和可靠性。生成的最终执行指令及反馈信息文件，为系统提供了执行的具体指南和后续性能评估的基础，确保了系统在复杂环境下的高效稳定运行。

请参阅图2，基于机器人的初始环境信息，采用Dijkstra算法构建环境拓扑结构，通过为图中节点分配临时标记，估算起点到节点的路径距离，更新相邻节点的距离，并通过持续的节点分析和距离更新，生成环境拓扑结构的步骤具体为；

S101：基于机器人的初始环境信息，采用迪杰斯特拉算法，进行环境的图表示构建，通过从起点将节点加入已处理集合，计算起点到节点的最短路径，更新节点间的最短路径，生成初步环境图；

S102：基于初步环境图，采用优先队列优化的迪杰斯特拉算法，进行路径距离的细化估算，利用优先队列按照节点最短路径估算值的优先级排序，更新相邻节点的距离信息，生成更新后环境图；

S103：基于更新后环境图，进行节点最短路径距离的计算，通过图表示反应环境结构，并进行特征提取和路径规划，生成环境拓扑结构。

在S101子步骤中，通过迪杰斯特拉算法，对机器人的初始环境信息进行图表示构建。初始环境信息由机器人的传感器系统提供，以二维或三维坐标形式记录环境中的障碍物、通道等特征，信息被转化为图的形式，图中的节点代表环境中的特定点，边反映点之间的可通行路径及其距离。迪杰斯特拉算法初始化时，从起点开始，将该节点加入已处理集合，并将起点到自身的最短路径设为零，节点的最短路径估算值设为无穷大。算法逐步遍历未处理的节点，选择距起点最短路径估算值最小的节点，计算经该节点到达其相邻节点的路径是否比当前已知的最短路径更短，则更新节点的最短路径估算值，过程重复执行，直至所有节点均被处理，生成的初步环境图以图的数据结构存储，详细记录了起点到环境中各节点的最短路径信息，初步环境图为机器人提供了对环境的基本理解，包括各节点间的相对位置和可通行性，为后续的路径规划和导航决策提供了必要的基础数据。

在S102子步骤中，采用优先队列优化的迪杰斯特拉算法进一步细化环境图中的路径距离估算，优先队列是一种特殊的队列，能够根据元素的优先级进行排序，使用优先队列按照节点到起点的最短路径估算值进行排序。在算法执行过程中，每次从优先队列中取出最短路径估算值最小的节点，即当前认为距起点最近的节点，然后探索该节点的所有未处理的邻接节点，更新邻接节点的最短路径估算值。如果通过当前节点到达邻接节点的路径比已知的最短路径更短，就更新那个邻接节点的最短路径估算值，并将其重新加入优先队列以便重新排序，优化过程减少了不必要的节点处理，提高了算法的执行效率。生成的更新后环境图在原有基础上，对节点间的最短路径估算值进行了更为精细的调整，提高了环境图的准确性和路径规划的可靠性，为机器人在复杂环境中的有效导航提供了更为精确的数据支持。

在S103子步骤中，基于更新后的环境图进行节点最短路径距离的计算，进一步精化图表示以反映环境结构，同时进行特征提取和路径规划。此时的环境图已经包含了起点到所有节点的最短路径信息，算法通过图表示对环境的结构进行分析，识别出关键节点和路径，影响机器人导航和任务执行的重要因素。特征提取过程关注于识别环境中的特殊结构，如狭窄通道、开放空间等，特征对于路径规划具有决定性影响。基于分析和提取的特征，进行路径规划，考虑效率、安全性等因素，生成最终的环境拓扑结构，不仅包括了环境的图表示，还综合了路径规划的结果，为机器人提供了一份详细的导航地图和行动指南。通过这三个子步骤的执行，机器人能够获得对环境的深入理解和精确导航能力，有效提升其在未知或复杂环境中的自主行动能力。

请参阅图3，基于环境拓扑结构，采用图卷积网络算法对场景的几何和物理约束进行特征提取，通过在图结构上应用卷积操作，利用节点的邻接关系和节点特征进行信息聚合，更新节点表示，进行图结构深度特征的提取，生成环境特征信息数据的步骤具体为；

S201：基于环境拓扑结构，采用图卷积网络算法，进行环境的几何和物理约束的特征提取，通过在图的节点上应用卷积操作，聚合邻接节点的信息，更新节点表示，生成环境特征基础集；

S202：基于环境特征基础集，采用深层图卷积网络，进行特征提取的强化，通过增加网络层次深度，并进行层次的特征提取和信息聚合，生成环境特征增强集；

S203：基于环境特征增强集，采用特征选择算法进行特征优化，通过评估并挑选描述环境约束的特征，并对特征反映环境的物理和几何限制，生成环境特征信息数据。

在S201子步骤中，环境的几何和物理约束特征提取采用图卷积网络(GCN)算法，开始于环境拓扑结构的表达，其中数据格式为图，顶点代表环境中的关键位置或对象，边反映位置或对象之间的物理或几何关系。GCN算法通过在图的节点上应用卷积操作，有效聚合邻接节点的信息，以此更新节点表示，包括初始化每个节点的特征向量，然后通过定义的卷积层传播和更新向量。卷积操作在每一层通过聚合每个节点的邻居信息并结合节点自身的特征信息，通过加权和的方式实现，权重由训练过程中学习得到，确保能够捕获邻接节点间的依赖关系，应用非线性激活函数进一步处理聚合的特征向量，增强模型的表达能力，重复进行，直至生成环境特征基础集，该集合捕获了环境的核心几何和物理约束特征，为后续分析提供了坚实的基础。通过此操作，不仅提高了特征提取的效率和准确性，而且生成的环境特征基础集在描述环境的复杂结构方面具有显著优势，为进一步的特征强化和优化提供了高质量的输入数据。

在S202子步骤中，环境特征基础集的强化通过深层图卷积网络(Deep GCN)实现，扩展了标准GCN，通过增加网络层次的深度来增强特征提取能力。数据格式保持为图，深层GCN通过构建更多的卷积层，使得每一层能够在前一层提取的特征基础上进一步进行细化和强化。每个卷积层的操作依旧是基于邻接节点信息的聚合，但随着网络深度的增加，模型能够捕获更广泛的上下文信息，实现层次更深的特征提取和信息聚合，特别注意避免过深的网络结构导致的梯度消失问题，通过采用如残差连接等技术保证信息在深层网络中的有效传播。深层GCN的执行结果，即环境特征增强集，包含了经过层次化强化的特征信息，信息更全面地反映了环境的物理和几何约束，为特征优化提供了丰富而深入的基础。

在S203子步骤中，采用特征选择算法对环境特征增强集进行优化，旨在识别和挑选最能代表环境约束的特征子集，涉及多种特征选择技术，例如基于信息增益的选择、基于模型的特征重要性评估等，目标是从环境特征增强集中筛选出最具代表性和效用的特征，首先对特征集进行评估，计算每个特征与环境约束之间的相关性或重要性得分，根据预定的标准或阈值选择得分最高的特征，特征构成了环境特征信息数据。该数据集中的特征被优化以准确反映环境的物理和几何限制，减少了冗余和不相关特征的干扰。通过特征选择算法的应用，环境特征信息数据在保持描述能力的同时实现了数据量的减少，提高了后续处理和分析的效率和准确性，不仅优化了特征集的质量，还为环境约束的高效识别和分析奠定了坚实基础。

请参阅图4，基于环境特征信息数据，通过图注意力网络模型进行动态路径规划，引入注意力机制对节点进行加权，动态关注关键邻居节点，优化节点的特征表示，进行路径选择，参照效率、安全性和可行性，生成优化后的路径规划的步骤具体为；

S301：基于环境特征信息数据，采用图注意力网络模型，进行初步路径规划，通过计算节点间的注意力系数，动态调整节点间信息的流动，引入注意力机制对节点加权，生成初步路径评估数据；

S302：基于初步路径评估数据，采用改进的图注意力网络模型，进行路径规划的细化，通过引入注意力机制和强化网络深度，提升路径选择的准确性和效率，生成细化路径选择数据；

S303：基于细化路径选择数据，采用启发式搜索算法，进行路径效率分析，通过评估路径的通行时间和障碍物避让情况，对路径安全性进行量化评估，参照机器人的动态导航能力，对候选路径进行审查，通过迭代优化过程，生成优化后的路径规划。

在S301子步骤中，环境特征信息数据采用结构化格式，如图节点和边的表示，其中节点代表环境中的关键位置，边表示节点间的可达性，通过图注意力网络模型，该模型计算节点间的注意力系数来动态调整信息流动。具体实现包括使用图注意力层，其中每个节点的隐藏状态更新依赖于其邻居节点的加权特征和自身特征的结合，权重由注意力机制决定。这种机制允许模型专注于与当前路径规划任务最相关的环境特征。注意力系数的计算涉及节点间相似度的评估和归一化处理，确保信息的有效聚合，生成初步路径评估数据，这份数据详细描述了各路径选项及其评估指标，如路径长度和预期障碍物避让效率。此阶段的成果是提供了一个基于环境动态重要性调整的初步路径规划框架，为后续步骤提供了优化的起点。

在S302子步骤中，改进的图注意力网络模型采用深层网络结构，并结合先进的注意力机制，针对初步路径评估数据进行细化处理，改进措施包括增加网络深度和引入多头注意力机制，允许模型在不同的表示子空间中并行学习节点间的关系。通过这种方式，模型能够捕捉更复杂的路径依赖性和环境特征间的相互作用，从而提升路径规划的准确性和效率。细化操作中，每个节点的特征更新不仅考虑了直接邻居的信息，还考虑了更广泛的上下文，这通过在多层中重复应用图注意力层实现。结果生成的细化路径选择数据包含了更精确的路径评估，以及对每条路径选择的细节描述，如预计的通行效率和安全性评分，确保了路径规划在复杂环境中的适应性和高效性，为最终路径选择提供了坚实的数据支持。

在S303子步骤中，启发式搜索算法应用于细化路径选择数据，进行路径效率和安全性的深入分析，结合了路径的通行时间估计和障碍物避让能力评估，执行路径安全性的量化评估。操作过程中，启发式搜索利用细化路径选择数据作为输入，考虑不同路径的优劣，根据定义好的启发式规则(如最短时间优先或最低风险优先)进行路径的探索和评估。通过迭代优化过程，算法不断调整路径选择，以找到最佳平衡点，即在保证安全性的同时最大化效率。生成的优化后的路径规划包含了对每条候选路径的综合评分，明确指出了最优路径及其特点，如预计的最短通行时间和最小避障风险，为机器人或自动导航系统提供了可行性高、风险低的导航方案，确保了在动态变化的环境中能够高效、安全地完成任务。

请参阅图5，基于优化后的路径规划，采用李雅普诺夫稳定性理论进行稳定性分析和分岔控制，通过分析动态行为和参数变化的影响，识别导致动态行为改变的临界条件，生成稳定性调整参数的步骤具体为；

S401：基于优化后的路径规划，采用李雅普诺夫稳定性理论，进行动态模型构建，通过建立数学模型分析状态变量随时间变化的稳定性，判断机器人控制在差异化初始条件和参数下的稳定性，通过边界条件的设定，识别机器人控制稳定性变化的临界点，生成稳定性边界条件分析结果；

S402：基于稳定性边界条件分析结果，采用参数敏感性分析方法，通过计算机器人控制响应对参数变动的敏感度，评估参数的变化，对参数变化进行稳定性转变，生成临界参数值识别结果；

S403：基于临界参数值识别结果，采用分岔理论，分析在临界参数值附近行为的变化，通过数学建模分析参数变化导致的分支行为，生成稳定性调整参数。

在S401子步骤中，通过李雅普诺夫稳定性理论对优化后的路径规划进行动态模型构建和稳定性分析，涉及构建机器人控制系统的数学模型，模型以状态空间的形式表示，其中状态变量包括机器人的位置、速度、加速度等，随时间变化。模型的建立基于机器人动力学和控制理论，确保能够准确描述机器人在特定控制策略下的行为。通过引入李雅普诺夫函数，该函数是根据系统的能量特性或物理特性设计的，用于评估系统状态的变化是否会导致系统从稳定状态偏离。接着，通过求解差分方程或微分方程，分析状态变量随时间的变化规律，从而判断在不同初始条件和参数设置下系统的稳定性。设置边界条件，如系统参数的极值或操作环境的特殊条件，通过数值模拟方法识别导致机器人控制稳定性发生变化的临界点。临界点表明系统从稳定到不稳定的转变，为调整控制策略和改进系统设计提供了依据。生成的稳定性边界条件分析结果，以文件形式存储，包括系统的临界状态和对应的系统参数，信息对于理解系统在极限工作条件下的行为至关重要。

在S402子步骤中，基于S401的稳定性边界条件分析结果，采用参数敏感性分析方法，对机器人控制系统的响应对参数变动的敏感度进行评估，采集的数据格式主要为系统的状态变量和控制参数，通过构建参数敏感性模型，该模型能够量化地描述参数变化对系统稳定性的影响程度。该分析方法通过对参数进行微小变化，并观察变化如何影响系统的稳定性状态，从而识别出对系统稳定性影响最大的参数，包括局部敏感性分析和全局敏感性分析，前者关注单一参数的影响，考虑多参数的综合影响。通过数值计算方法，如蒙特卡洛模拟，评估参数变化对系统稳定性的影响，从而确定临界参数值。临界参数值是系统稳定性发生转变的关键点，生成的临界参数值识别结果文件包含了关键参数及其临界值，对于制定稳定性控制措施和参数调整策略具有重要意义。

在S403子步骤中，基于临界参数值识别结果，采用分岔理论来分析在临界参数值附近行为的变化。通过建立数学模型，不仅包含机器人控制系统的基本动力学方程，还引入了参数作为变量，以研究参数变化对系统行为的影响。特别是在临界参数值附近，系统行为发生显著变化，如从稳定到不稳定的转变，或出现新的稳定状态。分岔理论提供了一套数学工具，用于分析变化，包括定性分析和定量分析方法，如平衡点分析和分岔图绘制。分析揭示了参数变化导致的系统行为变化，包括稳定性的丧失和新稳定状态的出现。生成的稳定性调整参数文件，详细记录了在特定参数设置下保持系统稳定所需的调整措施，措施对于设计灵活、可靠的机器人控制系统至关重要，确保机器人在各种操作条件下均能保持稳定性。

请参阅图6，基于稳定性调整参数，采用决策树算法进行决策优化，通过构建决策树模型，对特征信息进行分类和回归分析，根据特征值的差异化分支选择，优化决策过程，并通过确定最优张拉时机和位置，生成张拉执行策略的步骤具体为；

S501：基于稳定性调整参数，采用决策树算法，对机器人控制特征进行分类和回归分析，通过构建树状结构模型，根据特征值的差异化分支条件，逐层筛选和分割数据集，捕捉最优决策路径，通过特征的关键性评估，优化决策过程，生成决策树模型框架；

S502：基于决策树模型框架，采用特征选择技术，通过分析特征对决策结果的贡献度，选取特征进行模型训练，简化模型结构，减少过拟合风险，提升模型的预测精度和决策效率，生成特征优化决策模型；

S503：基于特征优化决策模型，采用模型验证和测试方法，通过对模型进行交叉验证和差异化场景下的性能测试，验证模型的泛化能力和准确性，根据测试结果调整模型参数，优化决策过程，生成张拉执行策略。

在S501子步骤中，采用决策树算法对机器人控制特征进行分类和回归分析，基于稳定性调整参数进行。数据集格式为结构化数据表，包含机器人控制的多种特征及其对应的输出结果，例如机器人的动作反应时间、速度、负载能力等特征及其效果。决策树算法通过构建树状结构模型，根据特征值的差异化分支条件，逐层筛选和分割数据集。执行过程涉及选择最优特征作为节点分裂标准，使用信息增益、增益比或基尼不纯度等准则评估各特征的分裂效果，逐步构建决策树。在每个节点，算法计算所有的特征及其分裂点的评估指标，选择最优的分裂特征和点，将数据集分为子集，过程重复进行，直到满足停止条件，如树达到最大深度、节点数据量低于阈值或节点纯度达到要求，生成的决策树模型框架优化了决策过程，通过特征的关键性评估，提高了分类和回归的准确性，生成的模型框架为后续特征选择和模型训练提供了基础。

在S502子步骤中，基于决策树模型框架，通过特征选择技术进一步优化模型，特征选择技术通过分析特征对决策结果的贡献度，选取对模型预测精度和决策效率贡献最大的特征进行模型训练。执行此技术时，首先计算每个特征对模型性能的影响，包括评估特征对分类或回归结果的改进度，使用如特征重要性评分等指标。基于评分结果，选择贡献度高的特征，排除对模型贡献低或无贡献的特征，以简化模型结构，减少过拟合风险。简化后的模型通过关键特征进行训练，提升了模型的预测精度和决策效率，生成的特征优化决策模型在处理机器人控制任务时表现出更高的效能和稳定性。

在S503子步骤中，采用模型验证和测试方法对特征优化决策模型进行评估，涉及模型的交叉验证和在差异化场景下的性能测试，旨在全面验证模型的泛化能力和准确性。交叉验证方法采用k折交叉验证，将数据集分为k个子集，轮流使用其中一个子集作为测试集，其余作为训练集，重复此过程k次以确保每个子集均被用作测试集。差异化场景测试涉及将模型应用于多种不同的操作环境和任务中，评估模型在各种条件下的表现，通过测试和验证方法，收集模型的性能指标，如准确率、召回率和F1分数等。根据测试结果，调整模型参数，如决策树的深度、分裂准则等，以优化决策过程，最终生成的张拉执行策略为机器人控制提供了经过验证的高效决策工具，确保了在不同环境和任务中的应用性能和稳定性。

请参阅图7，基于张拉执行策略，应用支持向量机模型进行实时控制决策，通过构建超平面，对样本空间进行分割，根据样本特征将决策问题转换为捕捉最优分割超平面的问题，进行数据分类，优化控制策略，并根据环境变化实时调整，收集执行反馈，生成最终执行指令及反馈信息的步骤具体为；

S601：基于张拉执行策略，采用支持向量机模型，对实时控制决策进行分类和回归分析，通过构建最优分隔超平面，将数据集分割为差异化类别，根据样本特征和超平面的间隔原则，优化分类决策，根据实时数据调整超平面位置，匹配环境变化，生成控制策略优化模型；

S602：基于控制策略优化模型，采用交叉验证方法，通过分割数据集进行多轮训练和验证，评估模型在未知数据上的表现，捕捉模型参数的最优配置，根据参数调优结果，优化模型的决策能力，生成参数优化控制模型；

S603：基于参数优化控制模型，实施环境匹配性调整，根据环境变化和实时反馈数据调整控制策略，优化模型的实时响应能力，收集执行结果和性能反馈，进行动态优化和性能监控，生成最终执行指令及反馈信息。

在S601子步骤中，支持向量机(SVM)模型被采用来处理实时控制决策的分类和回归分析，数据集采取结构化的形式，每个样本包含多维特征，代表控制环境的瞬时状态。SVM通过构建一个最优分隔超平面来将数据集分割为不同的类别，涉及到复杂的数学计算，包括选择合适的核函数来转换数据到更高维度空间，使得不同类别的数据能够被线性分割。超平面的确定依赖于间隔最大化原则，即选择能够使得最近的不同类别样本之间的间隔最大的超平面。通过调整SVM的参数，如惩罚系数C和核函数参数，模型在迭代过程中不断优化超平面的位置，以匹配实时数据和环境变化。这种动态调整机制使得控制策略具有高度的适应性和准确性。生成的控制策略优化模型为每个实时控制决策提供了一个明确的分类依据和预测值，确保了控制系统的高效和精确响应。

在S602子步骤中，控制策略优化模型通过交叉验证方法进行进一步的评估和优化。交叉验证通过将数据集分割成多个小组，并轮流使用其中一组作为验证集，其余作为训练集，来评估模型在未知数据上的表现，每一轮都会捕捉到模型参数的一个最优配置，确保了模型的泛化能力，避免了过拟合现象的发生。通过详细记录每轮训练和验证的结果，分析模型性能指标如准确率、召回率和F1分数，选定最终的模型参数配置。参数直接影响到SvM模型的决策边界，从而优化了模型的决策能力。生成的参数优化控制模型在提供决策支持时，具有更高的准确性和稳定性，使得实时控制更加精确和可靠。

在S603子步骤中，参数优化控制模型被用于实施环境匹配性调整，依赖于环境变化和实时反馈数据，调整控制策略优化模型的实时响应能力。具体来说，实时反馈数据被用于持续评估和调整控制决策，以确保控制策略能够快速适应环境变化。通过分析执行结果和性能反馈，模型的参数和策略进行动态优化，实现性能监控和调节，核心在于利用机器学习算法的自适应性，通过不断的学习和调整，提高控制策略的准确性和效率。生成的最终执行指令及反馈信息为控制系统提供了一个实时更新的决策支持基础，使得系统能够在变化的环境中保持高效和稳定的性能。成果体现了先进的控制策略在实际应用中的强大能力，为实现高度自动化和智能化的控制系统提供了重要的技术支持。

请参阅图8，一种智能张拉机器人的张拉控制系统，智能张拉机器人的张拉控制系统用于执行上述智能张拉机器人的张拉控制方法，系统包括环境感知模块、图构建模块、特征分析模块、路径决策模块、稳定性评估模块、执行策略模块、反馈调整模块。

环境感知模块基于机器人的初始环境信息，采用激光雷达扫描算法，通过发射激光束并接收其反射信号测量与周围物体的距离，结合计算机视觉算法，通过图像识别技术识别环境特征和障碍物，生成环境地形图谱；

图构建模块基于环境地形图谱，采用图论算法，将收集到的环境数据转化为图形表示，节点表示环境中的关键点，边表示节点间的可通行路径，优化图的连接性，生成环境拓扑结构；

特征分析模块基于环境拓扑结构，采用图卷积网络算法，通过在图上应用卷积操作提取节点的深层特征，利用节点的邻域信息增强特征表示的能力，对环境的关键几何和拓扑特征进行学习，生成环境特征信息数据；

路径决策模块基于环境特征信息数据，采用图注意力网络算法，通过为图中的节点分配差异化的注意力权重，强化关键节点的影响力，综合考量路径的效率和安全性，生成优化后的路径规划；

稳定性评估模块基于优化后的路径规划，采用动态机器人控制理论和李雅普诺夫稳定性分析方法，通过计算机器人控制在动态条件下的响应，识别导致机器人控制不稳定的参数变化，评估和调整路径规划的稳定性，生成稳定性调整参数；

执行策略模块基于稳定性调整参数，采用基于决策树的优化策略，通过分析执行方案的结果，选择最优张拉力度、时间和顺序，生成张拉执行策；

反馈调整模块基于张拉执行策略，采用支持向量机算法，通过构建最优决策边界，分类执行过程中的状态反馈，根据反馈结果实时调整执行策略，生成执行指令及反馈信息。

在环境感知模块中，通过激光雷达扫描算法和计算机视觉算法结合的方式对机器人初始环境信息进行感知和处理，激光雷达扫描算法首先发射激光束并接收其反射信号，测量与周围物体的距离，数据格式为点云，在三维空间中的点，每个点代表激光与物体接触点的坐标，计算机视觉算法对捕获的图像进行处理，通过图像识别技术识别环境中的特征和障碍物，包括图像预处理、特征提取、目标检测和分类等步骤。预处理包括去噪声、对比度增强等，以改善图像质量，特征提取则依赖于边缘检测、纹理分析等技术，目标检测和分类则通过训练好的深度学习模型完成，能够识别和分类图像中的各种对象。最终，模块生成环境地形图谱，该图谱结合了激光雷达生成的三维空间数据和计算机视觉算法提供的详细环境特征，为机器人提供了全面的环境感知能力，使其能够识别和规避障碍，导航于复杂环境中。

在图构建模块中，采用图论算法将环境地形图谱转化为图形表示，以有效表达环境的拓扑结构，节点代表环境中的关键点，如障碍物的边缘、转角、开放空间的入口等，而边则表示节点间的可通行路径。图形表示的构建涉及将环境地形图谱中的空间数据点集转换为图中的节点，以及基于节点之间的物理距离和可达性定义边。通过分析环境中的通行障碍和可行路径，优化图的连接性，确保每个节点都以最有效的方式连接，减少死胡同和不必要的路径，不仅包括静态环境特征的转换，还需考虑动态变化，如临时障碍物或变化的通行条件，以实时更新图的结构。生成的环境拓扑结构提供了一种高效的方式来表示和分析机器人所处环境的复杂性，为特征分析和路径决策提供了基础。

在特征分析模块中，通过图卷积网络(GCN)算法对环境拓扑结构进行深层特征提取，GCN算法通过在图上应用卷积操作，利用节点的邻域信息来增强特征表示的能力，每个节点的特征不仅包括其自身的属性，还包括其邻居的信息，通过卷积层对信息进行聚合和更新，实现深层特征的提取。GCN的核心在于能够捕捉节点之间的拓扑关系，使得模型能够学习到环境的关键几何和拓扑特征，如通行路径的连通性、障碍物的分布等。通过这种方式，GCN不仅提取了单个节点的特征，还综合了节点间复杂的相互作用，生成的环境特征信息数据包含了丰富的环境几何和拓扑信息，为路径决策提供了有力的支持。

在路径决策模块中，采用图注意力网络(GAT)算法，通过为图中的节点分配差异化的注意力权重，强化了关键节点的影响力，GAT算法的关键在于能够自动识别并赋予更高的权重给对决策过程更为关键的节点，如决策路径中的关键转折点或狭窄通道，通过计算节点间的注意力系数，动态调整每个节点对邻居节点特征的影响程度，从而优化路径选择。GAr的执行过程中考虑了路径的效率和安全性，通过综合考量各种因素如距离、障碍物密集度、通行难易度等，生成了优化后的路径规划。这种基于注意力机制的路径规划方式能够更灵活地适应复杂多变的环境，提高了路径规划的准确性和效率，生成的优化后的路径规划不仅确保了机器人的安全通行，还提高了其在复杂环境中的导航效率。

在稳定性评估模块中，通过动态机器人控制理论和李雅普诺夫稳定性分析方法，进行机器人路径规划的稳定性评估。该模块首先接收优化后的路径规划数据，数据格式包括机器人的预定路径坐标、速度、加速度等动态参数。接着，基于动态机器人控制理论，构建了一个描述机器人运动和控制系统行为的数学模型，模型考虑了机器人的动力学特性和控制输入。李雅普诺夫稳定性分析方法随后被应用于该数学模型，通过定义李雅普诺夫函数来评估系统的稳定性。李雅普诺夫函数的选择关键在于必须能够证明在给定的控制策略下，系统状态的任何偏差都会随时间减少至零。通过数值分析和仿真，模块计算系统在不同动态条件下的响应，识别导致机器人控制不稳定的参数变化，涉及到对不同初始条件和参数设置下系统行为的模拟，以及对系统稳定性边界的探索。生成的稳定性调整参数是基于对稳定性边界条件的分析，提供了调整路径规划以增强稳定性的具体参数设置。参数以文件形式存储，文件包含关键参数的调整值及其对稳定性影响的详细描述，为后续路径规划的优化提供了依据。

在执行策略模块中，通过基于决策树的优化策略，对机器人的执行方案进行优化。模块输入包括稳定性调整参数和机器人当前状态信息，如位置、速度和预定的任务目标。采用决策树算法，模块首先根据输入数据构建决策树模型，模型通过分析执行方案的结果来选择最优张拉力度、时间和顺序。在构建决策树过程中，每个节点代表一个决策点，如张拉力度的选择，而分支代表基于该决策的结果。通过计算每种结果的效用值或成本，算法能够识别最优的执行策略。决策树的生成考虑了多种因素，包括稳定性要求、任务效率和安全性等，确保所选择的策略在满足稳定性调整参数的前提下，最大化任务效率。生成的张拉执行策略以文件形式存储，详细记录了执行任务所需的最优张拉力度、时间和顺序，为实时控制提供了精确指导，确保机器人能够在保持稳定的同时，高效完成任务。

在反馈调整模块中，通过支持向量机算法，对执行过程中的状态反馈进行分类，并实时调整执行策略，模块接收的输入数据包括执行过程中的实时状态反馈信息，如机器人的位置、速度和执行任务中的各种传感器数据。利用支持向量机算法，模块构建了一个分类模型，该模型能够在高维空间中找到最优决策边界，以区分不同的状态反馈类型。在执行策略过程中，根据实时反馈信息的分类结果，模块评估当前执行策略的有效性，识别是否需要调整。如果模型识别出某种状态反馈表明当前执行策略导致稳定性问题或效率下降，模块则自动调整执行策略，以优化机器人的性能和稳定性，调整过程基于对最优决策边界的实时分析，确保了机器人能够适应环境变化和任务需求的变动。生成的执行指令及反馈信息文件记录了所有执行指令的调整情况和对应的状态反馈，为后续性能评估和系统优化提供了宝贵数据。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。