多设备协同的工业物流机器人集群调度与路径优化管控系统的制作方法

本发明属于工业物流，具体的说是多设备协同的工业物流机器人集群调度与路径优化管控系统。

背景技术：

1、随着智能制造与工业 4.0 的深入推进，工业物流机器人已广泛应用于仓储分拣、产线物料配送、车间周转等场景，单一机器人作业正向多机器人集群协同作业方向演进，在大规模集群场景下，机器人数量多、作业密度高、路径交叉频繁，如何实现集群层面的高效调度与路径优化，已成为制约物流系统整体吞吐能力与运行安全性的核心问题。

2、现有工业物流机器人集群调度技术主要分为两类：一类为集中式调度架构，由中央调度服务器统一规划所有机器人的全局路径并下发运动指令；该方式虽能保证全局最优，但存在中央节点计算负担重、通信延迟敏感、单点故障风险高的缺陷，在机器人数量激增时调度响应时延显著上升，难以满足高密度作业场景的实时性要求，另一类为纯分布式避障架构，各机器人仅依赖车载传感器进行局部感知与独立避碰，缺乏机器人间的运动意图交互与协同决策机制；该方式虽实时性较好，但容易出现多机器人在交叉路口、狭窄通道等区域陷入 互让僵局或死锁，且局部最优决策往往导致全局路径效率低下、拥堵扩散。

3、现有技术在冲突消解机制上存在以下不足：其一，现有工业物流机器人集群缺乏机器人间运动意图的主动交互与时空对齐机制，冲突检测依赖事后车载传感器感知，预警提前量不足；其二，现有集群冲突消解策略单一，未根据冲突严重程度进行风险分级与差异化处理，低风险场景过度依赖协商导致调度效率损失，高风险场景分布式协商能力不足又无法及时消解冲突；其三，现有分布式协商与中央仲裁之间缺乏有效的分级衔接机制，协商僵局无法及时升级至中央层仲裁，易导致多机器人在交叉路口、狭窄通道等区域陷入死锁且持续时间过长；同时协商达成的通行顺序与时间窗约束缺乏嵌入本地路径规划器的闭环执行手段；因此，针对上述问题提出多设备协同的工业物流机器人集群调度与路径优化管控系统。

技术实现思路

1、为了弥补现有技术的不足，解决背景技术中所提出的至少一个技术问题，本发明提出多设备协同的工业物流机器人集群调度与路径优化管控系统。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：本发明所述的多设备协同的工业物流机器人集群调度与路径优化管控系统，包括部署于各机器人本体的车载子系统以及部署于中央调度层的中央仲裁模块；

3、所述车载子系统包括：运动意图广播模块、意图接收与解析模块、局部冲突自主检测模块、分布式通行权协商模块以及协商承诺执行模块；

4、所述运动意图广播模块，包括以预设频率通过车到车通信链路，向通信范围内其他机器人广播本机运动意图信息；

5、所述意图接收与解析模块，与所述运动意图广播模块信号交互，包括接收邻域机器人广播的运动意图信息，对多源意图信息进行解析与时空对齐处理，生成局部意图感知图谱；

6、所述意图接收与解析模块，与所述运动意图广播模块信号交互，接收邻域机器人广播的运动意图信息，对多源意图信息进行解析与时空对齐处理，生成局部意图感知图谱并输出至所述局部冲突自主检测模块；

7、所述局部冲突自主检测模块，与所述意图接收与解析模块相连，调取本机运动意图信息，结合所述局部意图感知图谱开展时空重叠检测，计算冲突严重度指数并进行风险分级，输出包含冲突位置、冲突时长、涉事机器人标识及冲突风险等级的冲突识别结果至所述分布式通行权协商模块；

8、所述分布式通行权协商模块，与所述局部冲突自主检测模块相连，根据所述冲突风险等级执行差异化协商触发策略：当冲突风险等级为低风险时，生成本机减速避让指令并直接发送至协商承诺执行模块；当冲突风险等级为中风险时，与所有涉事机器人建立点对点协商会话，基于机器人任务紧急度、剩余电量、载重状态、路径占用时长开展通行顺序协商，协商一致则将通行顺序与时间窗约束输出至协商承诺执行模块，协商僵局则向中央仲裁模块发起仲裁请求；当冲突风险等级为高风险时，直接向中央仲裁模块发起仲裁请求；

9、所述协商承诺执行模块，与所述分布式通行权协商模块相连，接收减速避让指令或协商达成的通行顺序与时间窗约束，并将该约束条件嵌入本机本地路径规划器，驱动机器人在时序约束下执行路径跟踪；

10、所述中央仲裁模块，与各机器人的分布式通行权协商模块通信连接，接收分布式通行权协商模块发送的仲裁请求，并在点对点协商无法达成共识或高风险冲突直接上报时，向涉事机器人下发仲裁通行指令。

11、优选地，所述运动意图信息包含规划路径、速度曲线、任务紧急度、载重状态以及预计到达各路径节点的时间窗；所述运动意图广播模块按照预设频率，经由车到车通信链路，向通信范围内其他机器人广播携带有所述运动意图信息的广播报文，所述广播报文头部包含机器人唯一标识、报文序列号与全局时间戳。

12、优选地，所述车到车通信链路配置通信容错与报文补全机制，定义通信有效状态判定公式：

13、；

14、其中为报文传输时延，为预设最大允许通信时延，为指示函数，为通信有效标识；当检测到通信时延超限或报文丢包时，自动触发本地历史意图数据补全与短时通信重连机制，基于最近帧历史意图数据通过线性外推补全缺失帧的路径节点与时间窗，并将补全数据标记为低置信度输入所述意图接收与解析模块，避免因通信波动导致的意图感知缺失与协商中断。

15、优选地，所述意图接收与解析模块配置多源意图时空对齐算法，统一以系统全局时钟为基准完成时间戳校准，通过坐标转换矩阵将各机器人本地坐标系路径数据映射至全局坐标系，满足：

16、；

17、其中为全局坐标向量，为机器人本地坐标向量，为旋转矩阵，为平移向量；消除多机器人本地时钟偏差与坐标基准差异后，对所有邻域机器人的路径轨迹、运行速度、节点时间窗数据完成归一化对齐，以机器人唯一标识为索引，关联匹配路径空间区间与时序占用窗口参数，结构化构建局部意图感知图谱；所述局部意图感知图谱中每条意图记录均携带置信度标签，来源于通信容错模块的补全数据标记为低置信度，来源于实时广播数据标记为高置信度。

18、优选地，所述局部冲突自主检测模块配置时空耦合冲突严重度分级判定模型，分别量化路径空间重叠占比、时间窗重叠占比与机器人相对速度因子，定义冲突严重度指数计算公式：

19、；

20、其中为冲突严重度指数，为路径空间重叠区域面积，为单机占位面积，为时间窗重叠时长，为对应路径节点的时间窗宽度，为涉事机器人相对速度，为系统最大允许速度，、、为空间、时间、速度维度的加权系数且满足；

21、预设两级风险阈值、且，按以下规则进行风险分级：当时判定为低风险，当时判定为中风险，当时判定为高风险；仅当路径空间存在交集且时间窗重叠时长大于零时启动 csi 计算，剔除空间无交集或时间窗完全错位的伪冲突干扰。

22、优选地，所述分布式通行权协商模块构建含紧急度非线性放大的多维度通行优先级量化算法与四阶段协商状态机；

23、对任务紧急度、剩余电量、载重状态、路径占用时长四类核心指标分别进行 0-1区间归一化处理，通过非线性加权融合模型计算机器人通行优先级得分：

24、；

25、其中为第台机器人优先级得分，、、、分别为归一化后的任务紧急度、剩余电量、载重状态、路径占用时长指标，为任务紧急度指数放大项，为预设放大系数且>0，、、、为场景自适应动态权重且满足+++= 1；

26、所述四阶段协商状态机包括：提议阶段，各涉事机器人广播本机与拟通行时间窗；反提议阶段，优先级较低的机器人根据邻域最高优先级调整本机拟通行时间窗并重新广播；承诺阶段，当所有机器人的拟通行时间窗在连续两轮交互中无重叠时，各机器人发出承诺报文；确认阶段，收到所有涉事机器人承诺报文后生成统一通行序列；预设固定协商迭代轮次，达到仍未进入承诺阶段则判定为协商僵局，自动向中央仲裁模块发起仲裁请求。

27、优选地，所述场景自适应动态权重具备实时迭代更新机制，构建带饱和约束的权重动态调整模型：

28、；

29、其中为更新后第项权重，为更新前权重，为固定权重调节步长且，为第项指标对应的场景调节系数；所述场景调节系数由厂区拥堵密度、任务紧急批次占比、低电量机器人占比三类场景特征线性融合得到：

30、；

31、其中为厂区拥堵密度，为任务紧急批次占比，为低电量机器人占比，、、为预设的场景特征映射系数；高拥堵场景下路径占用时长对应的增大从而放大，紧急任务场景下任务紧急度对应的增大从而放大；更新后通过归一化处理重新满足。

32、优选地，所述协商承诺执行模块配置时序约束闭环校验算法，将协商得到的通行顺序、节点时间窗约束作为硬约束参数植入本地路径规划器，迭代生成满足时序约束的平滑跟踪路径；定义时序偏差计算公式：

33、；

34、其中为时序偏差值，为机器人实际到达时间，为协商预设规划时间；设置偏差容忍阈值，当时判定路径跟踪时序失效，主动重启局部冲突自主检测模块开展二次冲突检测，若二次检测仍存在中风险及以上冲突则触发分布式通行权协商模块进行二次协商，实现动态闭环纠错；当时序偏差由通信中断导致时，优先触发通信容错补全机制后再进行二次冲突检测。

35、优选地，所述中央仲裁模块配置含公平性约束的全局最优仲裁决策算法，接收仲裁请求后，同步采集涉事机器人优先级得分、全局路网拥堵占用率、集群任务时序余量及各机器人历史被仲裁压制次数，构建多目标优化仲裁决策模型：

36、；

37、其中为单机器人协商优先级损失函数，定义为被仲裁压制机器人的优先级得分之和与全部涉事机器人优先级得分总和之比；为集群全局调度时延损失函数，定义为仲裁方案下全部涉事机器人额外等待时长之和与基准调度时长之比；为仲裁公平性损失函数，定义为各机器人历史被仲裁压制次数的极差：

38、；

39、其中为第台机器人历史被仲裁压制次数；、、为平衡权重且满足；通过求解最小化得到全局最优通行时序方案，生成标准化仲裁通行指令同步下发至所有涉事机器人，强制覆盖局部协商分歧结果，作为集群统一执行的刚性约束。

40、优选地，所述中央仲裁模块具备基于贝叶斯优化的仲裁结果迭代归档与策略优化机制，单次仲裁执行完成后，自动采集并存储冲突类型、协商僵局原因、仲裁指令参数、机器人执行耗时、实际调度时延及公平性指标数据；构建以平衡权重、、为优化变量、以滑动窗口内仲裁事件的平均损失为目标函数的贝叶斯优化问题，采用高斯过程建模权重向量与平均损失之间的映射关系，并基于期望改进采集函数：

41、；

42、其中为权重向量，为当前最优权重向量；每累计次仲裁事件后执行一次权重更新迭代，输出使期望改进最大的权重向量作为下一阶段仲裁决策模型的平衡权重。

43、本发明的有益效果：

44、本发明提供多设备协同的工业物流机器人集群调度与路径优化管控系统，通过车到车通信链路，以预设频率主动广播本机运动意图信息，同时实时接收邻域机器人的多源运动意图数据，并完成多源信息的统一解析与时空对齐处理，精准构建局部意图感知图谱。该前置化、主动化的信息交互方式，可提前预判机器人集群的路径运行态势，无需依赖传感器实时检测现场工况，大幅提升机器人冲突感知的提前预警量，从源头降低突发碰撞、路径干涉的概率，有效弥补了传统事后感知机制的滞后性缺陷，为后续冲突检测与消解预留充足的调度处理时间。

45、本发明提供多设备协同的工业物流机器人集群调度与路径优化管控系统，基于局部意图感知图谱完成时空重叠检测，精准计算冲突严重度指数并实现冲突风险分级，针对不同等级冲突匹配专属处理策略：针对低风险冲突，无需发起多机器人协商，直接通过本机减速避让指令快速消解冲突，规避了传统无差别协商带来的冗余调度流程，大幅提升低风险场景下的集群通行效率；针对中风险冲突，结合机器人任务紧急度、剩余电量、载重状态、路径占用时长等多维核心参数开展点对点通行权协商，保障协商结果的合理性与适配性；针对高风险冲突，直接跳过分布式协商流程发起中央仲裁，避免高风险场景因无效协商延误冲突处置。通过差异化分层处理模式，兼顾了集群调度的高效性与安全性，彻底解决传统单一消解策略适配性差、效率与安全无法兼顾的技术痛点。

46、本发明提供多设备协同的工业物流机器人集群调度与路径优化管控系统，通过搭建了完善的分布式协商升级仲裁机制，当中风险场景出现协商僵局、分布式协商无法达成一致时，可快速将冲突问题升级至中央仲裁模块介入处理，打通了底层分布式调度与顶层中央调度的联动通道，有效避免多机器人在交叉路口、狭窄通道等关键区域陷入长时间死锁、拥堵的情况，保障工业物流场景通行秩序的稳定性。同时，通过协商承诺执行模块将协商达成的通行顺序、时间窗约束等核心条件直接嵌入机器人本地路径规划器，实现“意图感知-冲突检测-协商仲裁-约束执行”的全流程闭环管控，让协商与仲裁的调度结果可落地、可执行，杜绝调度决策与机器人实际运行脱节的问题，大幅提升机器人集群路径调度的精准度、可靠性与协同运行效率。