紅外防撞器通過多維度數據采集、動態模型分析和分級控制策略進行風險評估，具體流程如下：

數據采集與感知

防撞器利用激光、毫米波雷達、UWB定位等技術實時獲取天車與障礙物（包括其他天車、軌道終端、設備等）的距離、相對速度及加速度數據。例如，激光傳感器通過測量激光束往返時間計算距離，毫米波雷達利用多普勒效應分析目標速度，UWB系統則通過無線信號飛行時間實現高精度定位。這些數據為風險評估提供基礎參數。

風險評估模型構建

距離-速度耦合模型：通過計算安全時間裕度（TTC），即當前距離與相對速度的比值，判斷碰撞可能性。例如，當TTC低于預設閾值（如2秒）時，系統判定存在風險。

多目標協同算法：在多天車作業場景中，系統根據各天車的位置、速度及任務優先級，動態分配避讓策略，避免因路徑沖突引發碰撞。

環境風險分級：針對不同障礙物類型（靜態/動態）及作業區域（高危/普通），設定差異化安全閾值。例如，鋼水包吊運路徑的安全距離要求高于普通貨物區域。

風險等級劃分與響應

*級預警：當TTC≤5秒時，觸發聲光報警，提醒操作人員注意。

二級干預：當TTC≤3秒時，系統通過PLC向變頻器發送指令，限制天車速度至安全范圍（如額定速度的30%）。

三級制動：當TTC≤1秒或檢測到機械觸碰時，立即切斷主電源并啟動電磁剎車，確保天車停止。

動態調整與優化

自適應學習：系統通過機器學習算法分析歷史碰撞案例，優化風險評估模型參數。例如，根據不同工況下的碰撞數據，動態調整安全距離閾值。

環境適應性設計：針對高溫、粉塵、強電磁干擾等惡劣環境，采用冗余傳感器配置和抗干擾算法，確保數據采集的可靠性。