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龙图腾网获悉成都思越智能装备股份有限公司申请的专利一种双伸位立体仓库调度方法、系统及计算机可读存储介质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：CN121010313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511544382.9，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种双伸位立体仓库调度方法、系统及计算机可读存储介质是由赵建普;熊小靖;李磊设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双伸位立体仓库调度方法、系统及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及智能仓储技术领域，具体涉及一种双伸位立体仓库调度方法、系统及计算机可读存储介质，提供了一种双伸位立体仓库调度方法，包括：根据双伸位立体仓库的实时待执行任务，生成待执行任务动态数据库；基于双伸位立体仓库的预设三维模型以及待执行任务动态数据库，建立库位‑任务动态映射关系；基于库位‑任务动态映射关系，获取初始路径规划；根据双伸位立体仓库的设备参数和待执行任务动态数据库，计算任务冲突指数；基于任务冲突指数对初始路径规划进行调整，得到调度方案。本发明的双伸位立体仓库调度方法解决了相关技术中双伸位立体仓库调度系统动态调度能力不足导致的效率损失的技术问题。

本发明授权一种双伸位立体仓库调度方法、系统及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种双伸位立体仓库调度方法，其特征在于，包括： 根据双伸位立体仓库的实时待执行任务，生成待执行任务动态数据库； 所述生成待执行任务动态数据库的方法包括： 实时接收出入库单据，其中，所述出入库单据包括任务申报时间、任务紧急程度及任务关联度； 基于所述任务申报时间及所述任务紧急程度对所述实时待执行任务进行排序，得到待执行任务顺序表； 根据所述出入库单据，对所述待执行任务顺序表进行动态调整，得到待执行任务动态数据库； 基于所述双伸位立体仓库的预设三维模型以及所述待执行任务动态数据库，建立库位-任务动态映射关系； 所述建立库位-任务动态映射关系的方法包括： 基于所述双伸位立体仓库的预设三维模型，获取所述双伸位立体仓库的实时库存分布以及设备负载； 所述预设三维模型为基于改进型沃罗诺伊图算法构建的动态分区模型，所述预设三维模型使用双伸位单元建模，以堆垛机当前位置为生成元，根据实时任务队列密度自动生成可变尺寸的虚拟作业区域，相邻分区允许最大40%的重叠率； 基于所述实时库存分布、所述设备负载以及所述待执行任务动态数据库，得到所述库位-任务动态映射关系； 基于库位-任务动态映射关系，获取初始路径规划； 所述获取初始路径规划的方法包括： 基于所述库位-任务动态映射关系，获取所述双伸位立体仓库的动态参数和待执行任务特征，其中，所述动态参数包括巷道风速、托盘重心、双伸臂协同角度、货位深度以及伸臂切换成本；所述待执行任务特征包括巷道坐标、货物尺寸以及时效要求； 将所述动态参数和所述待执行任务特征输入预设路径规划模型，获取所述初始路径规划； 所述预设路径规划模型包括： 离线学习层，所述离线学习层基于所述双伸位立体仓库的出库作业历史数据生成高频路径模板库； 在线匹配层，所述在线匹配层将所述待执行任务特征与所述动态参数进行编码，与所述高频路径模板库进行相似度匹配，得到匹配值； 基于所述匹配值，在所述高频路径模板库中选择对应的路径模板，输出为初始路径规划； 所述双伸位立体仓库调度方法包括：若所述匹配值低于预设阈值，则利用预设搜索算法得到所述初始路径规划，其中，所述预设搜索算法具体为双伸位协同强化学习算法； 所述双伸位协同强化学习算法为启发式搜索算法，所述双伸位协同强化学习算法在探索路径时，将九维约束矩阵作为核心奖励惩罚因子； 根据所述双伸位立体仓库的设备参数和所述待执行任务动态数据库，计算任务冲突指数； 基于所述任务冲突指数对所述初始路径规划进行调整，得到调度方案； 所述得到调度方案的方法包括： 基于所述双伸位立体仓库的设备参数和所述待执行任务动态数据库，建立冲突概率预测模型； 基于所述冲突概率预测模型计算所述任务冲突指数； 基于所述任务冲突指数，获取响应机制； 根据所述响应机制对所述初始路径规划进行调整，得到所述调度方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都思越智能装备股份有限公司，其通讯地址为：611731 四川省成都市高新区新航路18号104栋1单元1层1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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