基于实时状态监测的仓储AGV与缓存架协同调度系统的制作方法

本发明涉及仓储物流自动化与智能调度，具体为基于实时状态监测的仓储agv与缓存架协同调度系统。

背景技术：

1、在电商零售与制造企业的仓储作业场景中，升降式缓存架与agv组合的自动化作业模式已得到规模化应用，企业通常依托仓储管理系统下发出入库任务，由独立的agv管控系统与缓存架电控系统分别执行路径规划与货架作业控制，部分企业部署数字孪生系统用于设备状态的可视化展示与事后运维分析。日常作业中，缓存架承担货物暂存、分拣缓冲与集货周转功能，agv负责货物的跨区域转运与货位叉取，二者的协同效率直接决定仓储环节的整体作业产能。

2、现有独立调度模式下，agv路径规划与缓存架作业控制缺乏联合校验环节，调度方案直接下发执行，任务密集时段易出现agv到达等待、通道空间干涉、作业时序错位等问题，需人工介入调整，大幅拉低作业效率。同时数字孪生模型采用出厂固定参数，随设备磨损、地面沉降、载荷变化会持续产生虚实偏差，仿真结果可信度逐步下降，新调度规则与作业流程的调整必须依赖现场实测调试，不仅周期长、试错成本高，还会占用正常作业产能，异常工况下也无法快速生成可行的容错调度方案。

3、综上，现有技术难以同时实现agv与缓存架的协同调度预校验、孪生模型自适应迭代与调度策略低成本验证，无法适配订单波动下仓储系统高效、稳定运行的实际需求，存在调度冲突率高、模型精度衰减快、策略迭代成本高的技术瓶颈。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了基于实时状态监测的仓储agv与缓存架协同调度系统，它能够通过多源状态感知单元采集agv与升降式缓存架的实时运行数据，完成边缘侧清洗与时空对齐后驱动全要素数字孪生体同步运行，依托仿真推演校验单元对调度任务开展联合全流程预演，完成空间冲突、时序匹配与时效达标性校验，由调度执行单元按最优时序下发设备指令，最终通过闭环优化单元基于虚实偏差迭代修正模型参数与调度策略，实现感知、仿真、优化、执行、反馈的完整闭环协同调度。

2、本发明为解决上述技术问题，提供如下技术方案：基于实时状态监测的仓储agv与缓存架协同调度系统，该系统包括以下组成部分：

3、多源状态感知单元：部署于仓储物理现场，分别采集agv端与升降式缓存架端的实时运行状态数据，完成边缘侧数据清洗与时空对齐后传输至数字孪生建模单元；

4、数字孪生建模单元：构建仓储场景全要素数字孪生体，接收实时状态数据驱动孪生体与物理系统同步运行，维持几何、物理、行为、规则层面的双向映射关系；

5、仿真推演校验单元：接收待执行调度任务，在数字孪生体中同步开展agv行驶路径与缓存架升降作业的联合全流程预演，按设定校验规则完成空间冲突、时序匹配与时效达标性校验，输出校验通过的协同调度方案；

6、调度执行单元：将校验通过的调度方案拆解为agv运动指令与缓存架作业指令，按匹配时序分别下发至对应物理设备执行；

7、闭环优化单元：采集物理设备实际执行数据与仿真推演数据的偏差，反向迭代优化孪生模型参数与调度算法规则，形成感知-仿真-优化-执行-反馈的完整运行闭环。

8、进一步地，所述多源状态感知单元包含agv车载感知模组与缓存架原位感知模组，agv车载感知模组集成激光slam定位模块、六轴姿态传感器、电量检测模块与叉齿压力传感器，分别采集agv的平面坐标、行驶速度、电池剩余电量、叉齿高度与载荷重量数据，采集频率设置为20hz，缓存架原位感知模组在每层货位部署光电占位传感器，在立柱与横梁位置部署应变式形变传感器，在升降机构部署绝对值编码器，分别采集货位占用状态、结构形变量、升降台位置数据，采集频率设置为10hz，所有感知数据接入仓储现场的边缘计算网关，网关采用工业以太网协议完成数据汇聚，支持多设备并行接入，数据传输丢包率低于0.01%。

9、更进一步地，所述多源状态感知单元的边缘计算网关执行数据预处理与时空调和，先剔除超出设备额定量程120%的异常数据，采用前后帧线性插值方式补全连续缺失不超过3帧的数据，再基于北斗授时统一时间戳，结合ptp精确时间协议，以10ms为时间片对两类设备数据进行插值对齐，时空同步误差控制在8ms以内，完成格式标准化处理后传输至数字孪生建模单元。

10、更进一步地，所述数字孪生建模单元采用分层架构构建全要素孪生体，几何层基于仓储cad图纸与现场三维扫描数据构建1:1场景模型，还原场地通道、立柱、agv本体与缓存架的空间尺寸与初始位置，空间建模误差不超过±5mm，物理层录入设备出厂标定参数，结合现场空载、满载工况下各100组实测数据进行校正，分别构建agv行驶动力学模型与缓存架升降动力学模型，行为层封装agv直行、转弯、叉取、放货的动作逻辑，以及缓存架升降、货位锁定解锁、货位整理的运行逻辑，动作执行参数与物理设备控制参数一一对应，规则层嵌入仓储作业的任务优先级规则、设备安全距离约束、通道通行规则与异常处置规则，分层架构同步接收实时状态数据驱动更新，模型整体更新频率不低于10hz，维持与物理系统的实时双向映射。

11、更进一步地，所述仿真推演校验单元的空间冲突校验采用时空冲突风险量化方法，通过以下公式计算单台agv与对应缓存架的冲突风险值：，其中为agv与缓存架作业边界的实时直线距离，单位为m，为agv的等效安全半径，取设备本体轮廓外扩0.1m安全余量后的等效半径值，单位为m，为缓存架作业区域的等效安全半径，取货架作业轮廓外扩0.1m安全余量后的等效半径值，单位为m，为agv的实时行驶速度，单位为m/s，为缓存架升降机构的实时运动速度，单位为m/s，为仓储内设备的最大额定运动速度，单位为m/s，为距离因子权重，为速度因子权重，两类权重基于现场采集的1200组不同距离、不同运动速度下的冲突工况样本，以实际碰撞临界状态对应的风险值为标定目标，通过多元线性回归分析拟合得到，取0.6，取0.4，当计算得到的≥1时判定为存在空间冲突风险，系统自动调整agv行驶路径与缓存架作业时序，再次计算风险值直至＜1，时序匹配校验提取agv预计到达时间与缓存架预计就绪时间，计算时间偏差值，普通出入库任务的时间窗设为±1.5s，高优先级紧急订单的时间窗设为±0.8s，偏差值处于对应时间窗范围内判定为时序匹配通过，超出范围则优先微调agv行驶速度与加减速参数，调整幅度控制在额定参数的10%以内，二次校验仍不通过则调整缓存架作业启动时机，单次任务的时序调整次数不超过3次，超过上限则触发任务重新分配流程。

12、更进一步地，所述仿真推演校验单元支持异常工况预演功能，多源状态感知单元实时采集设备运行数据，按异常程度划分为轻微、中度、严重三个等级，轻微异常包含agv剩余电量处于15%-20%区间、缓存架形变为额定限值的80%-90%，中度异常包含agv剩余电量处于10%-15%区间、缓存架形变为额定限值的90%-95%、agv行驶偏差超出额定值2倍，严重异常包含agv剩余电量低于10%、缓存架形变超出额定限值、设备停机告警，检测到异常预警信号后，系统将对应异常参数注入数字孪生体，启动异常扩散仿真推演，模拟异常对周边作业链路的影响范围与持续时长，同步生成对应等级的容错调度方案，包含任务转移路径、备用设备补位逻辑、故障区域隔离规则，方案经仿真校验通过后存储为备用方案，实际触发对应异常时直接调用执行，异常工况下的调度响应时长控制在3s以内。

13、更进一步地，所述仿真推演校验单元支持调度策略离线验证功能，新增调度规则、调整货位分配规则或扩充设备数量时，直接在数字孪生体中配置对应参数与场景条件，构建包含平峰作业、高峰作业、异常工况三类典型场景的测试集，每类场景设置不少于1000组标准测试任务，启动连续7天每天24小时的全周期仿真测试，全程自动采集系统吞吐率、设备冲突率、设备利用率、单任务平均时长四类核心指标，测试完成后与现有策略的运行指标进行对比，当新策略的系统吞吐率提升5%以上且设备冲突率下降10%以上时，判定为验证通过，验证通过的策略采用灰度上线方式，先在仓储四分之一区域内试运行72小时，运行稳定无异常后逐步扩大至全区域，策略调整的验证周期较现场实测调试方式缩短80%以上。

14、更进一步地，所述调度执行单元设置指令时序匹配模块，接收校验通过的调度方案后，将方案拆解为独立的agv运动指令与缓存架作业指令，模块基于仿真推演得到的最优时间节点，提前2s向目标缓存架下发升降就位与货位解锁指令，实时接收缓存架的状态反馈信号，确认升降台到位且货位锁止机构完成解锁后，再向对应agv下发行驶与叉取作业指令，指令下发过程中持续监测设备运行状态，若缓存架出现临时作业延迟，则同步向agv下发减速等待指令，若agv出现路径延迟，则同步向缓存架下发待机保持指令，确保agv到达目标货位时，缓存架已完成全部作业准备，二者的衔接等待时长控制在1s以内，指令传输采用工业以太网协议，单条指令下发延迟控制在100ms以内。

15、更进一步地，所述闭环优化单元设置孪生模型参数自适应修正机制，通过以下公式计算修正后的动力学参数：，其中为修正前孪生模型的当前动力学参数，为当前单次任务的虚实偏差率，由物理设备实际运行值与仿真推演值差值的绝对值除以仿真值计算得到，为单次偏差修正增益系数，为近10次同类型任务的平均虚实偏差率，为历史偏差平滑因子，与基于现场连续3个月的运行数据，每类任务样本量不少于500组，以最小化全局平均虚实偏差为目标，通过梯度下降迭代拟合标定，取0.72，取0.28，当连续3次同类型任务的虚实偏差率均超过5%时自动触发参数修正流程，修正后的参数直接更新至数字孪生建模单元的物理层，用于后续所有仿真推演过程，参数修正过程在业务低峰期自动完成，无需停机，逐步缩小虚实映射误差，提升孪生模型的仿真精度。

16、更进一步地，所述闭环优化单元嵌入深度强化学习调度策略网络，采用以下多目标综合奖励函数指导策略迭代：，其中为单任务平均完成时长，单位为s，为预设的基准任务完成时长，取近30天同类型任务的平均完成时长，为单任务综合能耗，单位为j，为预设的基准单任务能耗，取近30天同类型任务的平均能耗，为单步决策内的设备冲突次数，为单步决策内的最大允许冲突次数，为时效指标权重，为能效指标权重，为冲突惩罚权重，三类权重结合仓储作业时效优先的需求构造三阶判断矩阵，通过层次分析法计算并经一致性检验后确定，取0.5，取0.3，取0.2，三个分项均映射至0-1的无量纲区间，系统每日在业务低峰期调用当日历史调度数据与仿真偏差数据训练策略网络，训练完成的新策略先在数字孪生体中进行全量仿真验证，性能指标达标则自动替换现有策略上线，全程无需停机，调度策略持续迭代优化，适配仓储业务的动态变化需求。

17、与现有技术相比，该基于实时状态监测的仓储agv与缓存架协同调度系统具备如下有益效果：

18、一、本系统通过数字孪生体开展agv与升降式缓存架的联合仿真预演，在指令下发前完成空间冲突与时序匹配校验，从源头规避设备干涉与作业等待问题，可显著降低调度冲突发生率，缩短设备衔接等待时长，提升仓储出入库作业的整体吞吐效率。

19、二、本系统构建虚实数据闭环优化机制，基于实际运行数据自适应修正孪生模型动力学参数，支持调度策略离线仿真验证与灰度上线，在提升孪生仿真精度的同时，大幅缩短策略迭代周期，降低现场调试成本，增强系统对业务波动的适配能力。

20、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。