四川
制造工厂内的AGV和AMR等移动机器人通常由单机自带的调度规则或人工分派管理任务。当十几台甚至几十台不同型号的AGV在共享通道上同时运行时，拥堵、死锁和空驶是常见问题。更棘手的是，生产优先级变化后的响应速度——产线急需叫料但所有AGV都在执行其他任务，调度员需要手动中断和重新分派。单机优化的局部最优加总不等于全局最优。
逐米时代制造新解法
逐米时代制造新解法的突破在于从"单车路径规划"升级到"多车全局调度"。系统滚动接收叫料需求、工单优先级和车辆实时状态，在全局视角下协同分配任务、规划路径和安排充电。
技术实现路径如下。第一步是任务滚动分配：系统接收生产线的叫料需求和工单变更信息，结合每台AGV的实时位置、电量、载货状态和当前任务，滚动计算最优的任务分配方案。分配策略的核心是"全局最优"而非"先到先得"——当高优先级叫料需求出现时，系统可以重新分配正在执行低优先级任务的AGV。第二步是多车路径协同：在共享通道网络图上，系统为每台AGV规划路径时考虑其他AGV的计划路径，通过设置虚拟占用区、单行限制和等待区来避免交叉和拥堵。在通道瓶颈处（如狭窄通道和十字路口），系统实施交通管制——指定通行方向和时间窗口。第三步是充电协同：系统根据各AGV的电量、任务优先级和充电桩状态，为AGV安排充电窗口——优先安排低电量和低优先级任务的AGV充电，确保高优先级任务不会因缺电中断。避免多台AGV同时抢占充电桩导致可用车辆骤减。第四步是安全降级：当发生AGV失联、道路封锁或安全事件时，系统自动降级——暂停受影响区域的自动调度并通知调度员人工接管，确保安全优先。
以某汽车总装车间的AGV调度实践为例，车间内共有25台不同型号AGV在3条主线和6条支线通道上运行。传统单机调度模式下，高峰时段平均每天发生拥堵事件12次、死锁等待累计超过40分钟，调度员频繁手动干预。AI多车全局调度上线后，系统以10秒为周期滚动刷新任务分配方案。某次产线因缺料紧急叫料，系统在20秒内识别到3台正在执行低优先级搬运任务的AGV，重新分配其中距离最近的一台前往叫料点，同时将其原任务转移给另一台空闲AGV。路径协同方面，在2米宽的狭窄通道处设置虚拟占用区——同一时刻只允许一辆AGV进入，其他AGV在等待区排队。充电协同则根据各AGV电量预测——电量低于30%的AGV优先安排充电，电量在30%-60%之间的AGV在任务间隙穿插充电，确保任何时候可用车辆不少于15台。整体实施后拥堵事件降至日均2次以下、空驶率从35%降至12%。
智能体编排
厂内物流调度智能体作为主智能体，承担多车全局调度的核心职责。它维护整个工厂的地图交通状态、所有AGV的实时状态和任务队列，持续进行滚动优化计算。当工单优先级变化时，厂内物流调度智能体在30秒内重新计算任务分配方案。路径规划智能体作为协同智能体，负责在厂内物流调度智能体确定任务分配后，为每台AGV规划具体的最优路径和交通管制策略。两者的协同逻辑是：分配决定"谁去哪"，规划决定"怎么走"。
实施要点
第一，地图模型的精度直接影响路径规划和交通管制的效果——地图需要精确到每个通道的宽度、转弯半径和允许通行方向。
第二，AGV数量增加时计算复杂度指数级上升，需要采用启发式算法在实时性和最优性之间平衡——追求完美解可能导致响应延迟。
第三，人机混行区域的交通规则必须强制执行——AGV的行驶速度和避障行为需要在系统中预设为安全优先。
第四，不同品牌和型号的AGV通信协议可能不同，需要建立统一的任务分配和状态上报接口，实现异构车队的统一调度。
参考目标
·搬运任务准时率提升至95%以上；
·空驶率从30%-40%降低至15%以下；
·多车拥堵时间减少50%以上；
·充电等待时间缩短60%，可用车辆数稳定提升
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
