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龙图腾网获悉浪潮智慧供应链科技(山东)有限公司申请的专利一种智能仓储多AGV调度方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120652942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511156714.6，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种智能仓储多AGV调度方法及系统是由孙世国;高亚坤;焦学瑞;李泽泰设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能仓储多AGV调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能仓储多AGV调度方法及系统，涉及仓储调度技术领域，采用图优化算法联合多目标调度权衡因子模型对任务路径进行求解，输出任务分配与路径规划方案，将任务分配与路径规划方案加载至时间轴，对路径进行时序仿真，识别路径中潜在拥堵点或资源冲突区域，并依据识别结果对部分AGV路径进行优化，将时间通行压力指标与实际AGV运行状态作为输入，通过多轮离线仿真进行调度验证，整合多AGV调度全息数据集，构建任务状态驱动的多AGV闭环调度方案。该调度方法通过构建融合任务、路径与资源信息的多维调度模型，并结合图优化、动态仿真与闭环控制，实现多AGV系统的高效协同与实时响应。

本发明授权一种智能仓储多AGV调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能仓储多AGV调度方法，其特征在于：所述调度方法包括以下步骤： 步骤S1：采集端获取仓储工厂的结构化布局信息，结合AGV集群当前的运行状态初始化任务状态图谱； 步骤S2：对AGV在空间路径与时间资源上的交汇与资源占用进行标注，生成多AGV协同调度图谱； 步骤S3：对每条可行路径与任务分配方案赋予综合调度权重，构建多目标调度权衡因子模型； 步骤S4：采用图优化算法联合多目标调度权衡因子模型对任务路径进行求解，输出任务分配与路径规划方案； 步骤S5：将任务分配与路径规划方案加载至时间轴，对路径进行时序仿真，识别路径中潜在拥堵点或资源冲突区域，并依据识别结果对部分AGV路径进行优化； 步骤S6：统计各路径在调度周期内的时间通行压力指标，将时间通行压力指标与实际AGV运行状态作为输入，通过多轮离线仿真进行调度验证； 步骤S7：整合多AGV调度全息数据集，构建任务状态驱动的多AGV闭环调度方案； 对路径进行时序仿真，识别路径中潜在拥堵点或资源冲突区域，并依据识别结果对部分AGV路径进行优化，包括以下步骤： 在任务分配与路径规划方案中构造每一条路径的时间占用区间； 潜在拥堵点或资源冲突区域判断表达式为：，i≠j，其中，表示第i台AGV在路径段上的实际占用时间区间，表示第j台AGV在路径段上的实际占用时间区间； 将所有满足判断表达式的路径标记为冲突敏感段，引入时间通行压力指标，用于描述单位时间内路径段上的AGV平均占用强度，依据时间通行压力指标排序所有冲突敏感段的通行压力等级，并依据仿真结果执行路径冲突优化策略，包括错峰行驶、路径重选以及缓启动控制； 统计各路径在调度周期内的时间通行压力指标，将时间通行压力指标与实际AGV运行状态作为输入，通过多轮离线仿真进行调度验证，包括以下步骤： 将平均AGV通行频率以及任务密度加权计算获取时间通行压力指标； 引入任务执行动态反馈参数，从实际运行数据中提取每台AGV的过车时长以及调度延迟反馈； 将所有路径的时间通行压力指标与AGV实际运行状态共同输入至多轮离线仿真程序，仿真不同调度参数下的运行表现； 平均AGV通行频率表示路径在整个调度周期内被AGV通过的平均次数，表示为：，其中，为路径的通行频率，为调度周期总时间，为AGV数量，为指示函数，当AGV在周期内通过路径时，取值为1，否则为0，任务密度则衡量路径上的任务覆盖程度，定义为单位长度路径在调度周期内被任务访问的总次数，计算表达式为：，其中，为路径的任务密度，为路径物理长度，为任务总数，表示任务Tj是否涉及该路径； 基于上述两个特征量，定义路径的时间通行压力指标为： ，其中，与分别为通行频率与任务密度的权重系数，为路径的任务密度，为路径的通行频率； 统计每个路径段在多个调度周期内的平均通行频率波动系数与任务密度波动系数，据此动态调整权重：

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