一种高密度车场停车机器人冲突消解方法与流程

本发明属于智能停车，具体涉及高密度车场多机器人协同调度方法。本文中的“停车机器人”为主术语，其可包括用于车辆搬运与转运的停车agv、夹持式停车机器人、托举式停车机器人或其他具备低速重载通行能力的停车搬运设备。

背景技术：

1、随着城市停车密度不断提高，立体车库、平面密集车场以及封闭式无人停车系统中，停车机器人承担车辆搬运、转运、换位和取车等任务的比例越来越高。在高密度车场中，机器人运行通道通常呈现窄巷道、强约束、局部单车道和多汇交点并存的拓扑特性，机器人不仅要满足车辆承载约束、转弯半径约束和加减速平滑约束，还要在任务高并发场景下处理共享节点、共享边、会车对向边以及临时阻塞区带来的时空竞争问题。与普通仓储agv不同，停车机器人面对的对象是整车载荷，启停惯性更大，低速重载下速度变化对停车精度和通行安全有直接影响，因此冲突消解不能仅停留在几何路径避障层面，而需要把车场空间拓扑、任务时序、占用区间和动力学执行能力一起纳入统一调度闭环。如果仍采用单纯的静态最短路径或事后重规划方法，路径集合虽然在空间上可达，但在时间轴上往往发生区间重叠，使得多个机器人在窄通道入口、交叉节点和车辆交接位形成等待链，进一步诱发局部拥堵、循环等待乃至系统级死锁。

2、针对前述停车机器人场景，现有技术已经给出部分路径防冲突和调度策略，但其适用前提与高密度车场存在明显差异。停车机器人常见工况为低速重载、窄通道、等待位有限、局部不可绕行、且车辆交接位与主通道出口距离短，在此条件下，机器人是否能够通行并不只取决于质心是否到达冲突点，而取决于车头进入、车体占用以及车尾完全清空资源的全过程。尤其在支路等待、主通道会车和交接位串行放行的场景下，即使路径本身不需要重新规划，也可能因为尾迹释放滞后、等待位选择不当或让行次序不合理而形成等待闭环。这一点与仓储agv在较宽通道、可侧向绕行或存在多替代支路的工况不同，因此停车机器人冲突消解需要对尾迹清空时间、复合资源释放判据、等待位断环方式以及授权进入时刻到速度曲线的映射进行专门设计。

3、为解决控制或处理过程中的具体问题，现有技术进行了一些探索。依据其技术流派，主要可分为两类：一类是聚焦于通用agv或车间机器人场景下的路径防冲突与优先级避让，另一类是着眼于停车机器人本体控制及停车业务管理。

4、第一类，即通用agv或车间机器人路径防冲突技术。中国专利cn202610353474.7公开了一种基于静态与动态路线结合的agv路径防冲突方法，其通过将路网划分为关键冲突区与非关键通行区，对关键冲突区进行资源预约，并在非关键通行区采用分布式避让策略，在接近关键冲突区时利用竞价获取通行权。该类方法的底层假设是路网中存在可清晰切分的“关键区/非关键区”二元结构，并且机器人可在非关键区通过局部自主绕行消化大部分冲突，其决策重点在于冲突区资源竞争与时隙分配。中国专利cn202511140565.4公开了一种基于ros2的车间机器人路径规划方法及系统，其通过在未来时间窗口内预测潜在冲突，并根据任务优先级进行路径调整，优先保障高优先级任务通行。该类方法的底层假设是任务优先级能够稳定映射为通行决策规则，且机器人具备较充分的侧向调整或局部改道空间，其决策时间尺度通常落在离散规划窗口内，偏向“预测后改路”的协同调度。

5、第二类，即停车机器人控制及停车业务管理技术。中国专利cn202210008809.3公开了一种基于物联网的夹持式停车机器人控制系统及方法，其通过摄像装置与车位感应器获取车辆及车位状态，再由泊车平台生成停取车路径规划并向夹持式停车机器人下发控制指令。该类方法更侧重停取车流程自动化和设备联网控制，其底层假设是平台生成路径后，机器人能够按照既定指令顺利完成搬运，重点处理的是“有无任务、分配到哪个车位、如何完成停取车动作”的业务流程问题，而非多个停车机器人在高密度受限通道中围绕共享资源展开的连续时空冲突消解问题。其控制粒度更多停留在任务级和路径级，对秒级甚至亚秒级的位置反馈、速度曲线协调和死锁解除链条涉及较少。现有技术的缺陷主要体现在以下几个方面。

6、空间可达与时间可通行被割裂处理。现有技术如cn202210008809.3更关注停取车任务分配和路径下发，默认路径一旦生成即可执行；cn202511140565.4虽然引入未来时间窗口预测，但主要围绕任务优先级做路径调整。对于高密度车场而言，冲突并非仅由几何交叉导致，而是由“同一拓扑资源在重载速度曲线下的占用时间重叠”引起。若仅判断路径是否重叠，而不显式建模边段占用起止时刻、节点释放时刻和车体长度对应的尾迹清空时刻，就会出现空间上可走但时间上无法会车的情况，导致规划层与执行层脱节。

7、固定优先级或局部竞价难以抑制循环等待链。cn202511140565.4依赖任务优先级进行通行决策，cn202610353474.7采用关键区预约与博弈竞价机制。该类方案在开放物流场景中有效，但高密度车场常见的是窄通道串联、节点间距短、可绕行支路少，多个机器人对共享边和相邻节点形成强耦合竞争。单纯的固定优先级会使低优先级机器人长期饥饿，局部竞价则只在冲突点局部求解，无法识别“前方让行会占住后方出口”的链式阻塞关系，因此难以消解由多个相邻资源构成的循环等待闭环。

8、缺乏与机器人动力学相耦合的冲突消解执行机制。cn202610353474.7重点在资源预约和区域通行权，cn202210008809.3重点在泊车平台控制，二者都未充分处理停车机器人重载、低速、短距离频繁启停条件下的加减速曲线协调问题。若冲突消解结果仅输出“停”“让”“改道”等离散指令，而不进一步转换为可执行的速度剖面、进站等待位选择和释放后再加速策略，则机器人在实际执行中容易出现频繁急停、尾部未完全清空即判定资源释放、二次冲突重新触发等现象，进而使调度结果在物理层面失效。

9、因此，本领域亟需一种能够同时统一描述高密度车场空间拓扑资源、未来占用时间窗、循环等待关系以及执行层速度曲线约束的冲突消解方法，以解决多停车机器人在窄通道、交叉口和交接位等受限区域中的时空冲突累积、等待闭环和执行失配问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种高密度车场停车机器人冲突消解方法，用于解决现有技术中停车机器人调度仅关注静态路径可达而未统一描述资源占用时间窗的问题，进而克服窄通道、交叉口和车辆交接位处因时空占用重叠导致的隐性冲突累积；同时解决固定优先级、局部竞价或单点规则避让无法识别多机器人循环等待链的问题，使冲突消解不再停留于单冲突点的被动处理，而能够在车场拓扑层面提前识别共享边-共享节点构成的等待环；此外，本发明还解决现有方案中冲突消解结果无法直接映射为停车机器人可执行速度曲线的问题，通过将通行授权与加减速曲线动态调整耦合，保证重载停车机器人在短距离受限空间内完成平滑让行、顺序穿越和异常退化执行。

2、为实现上述目的，本发明提出一种面向高密度车场的“拓扑资源时窗图—冲突环识别—协同让行速度曲线”一体化冲突消解方案。该方法既可由车场控制服务器实施，也可由边缘调度控制器实施。在全局静态路径已确定的基础上，将每台停车机器人未来若干个拓扑段的占用过程投影到统一的时窗资源图中，再识别共享资源上的时序冲突与循环等待关系，最终输出带有进入时刻、等待位和速度曲线参数的执行指令。

3、本发明中采用的物理参数可包括机器人车体等效长度、安全附加长度、标准巡航速度上限、会让速度下限、最大加速度、最大减速度和最大加加速度。

4、优选地，机器人车体等效长度可根据停车机器人结构尺寸确定，在一种适用于平面载车停车机器人的实施方式中，可取2.0米至2.4米，优选取2.2米；安全附加长度可通过现场安全间隔标定获得，可取0.2米至0.5米，优选取0.3米；标准巡航速度上限可根据低速重载工况下的稳定跟踪能力设定，可取0.8米每秒至1.5米每秒，优选取1.2米每秒；会让速度下限可取0.10米每秒至0.20米每秒，优选取0.15米每秒；最大加速度可由驱动系统额定性能确定，可取0.4米每二次方秒至0.8米每二次方秒，优选取0.6米每二次方秒；最大减速度可取0.6米每二次方秒至1.0米每二次方秒，优选取0.8米每二次方秒；最大加加速度可根据电驱与载车平顺性标定，可取0.4米每三次方秒至1.2米每三次方秒，优选取0.8米每三次方秒。设备参数可包括停车机器人数量范围、定位刷新周期、调度更新周期和通信超时阈值，其中定位刷新周期可取0.05秒至0.20秒，优选0.1秒；调度更新周期可取0.2秒至1.0秒，优选0.5秒；通信超时阈值可取0.8秒至1.5秒，优选1.0秒。拓扑参数可包括节点集合大小、边集合大小、冲突预测步长以及单资源最大邻接冲突数限制。风险与安全参数可包括资源占用重叠阈值、死锁风险阈值、紧急制动触发距离阈值、等待饥饿补偿阈值、释放偏差修正阈值、最低安全速度以及版本回滚判定窗口。优选地，资源占用重叠阈值可取0.1秒至0.5秒，优选取0.2秒；死锁风险阈值可取0.55至0.75，优选取0.65；紧急制动触发距离阈值可取0.3米至1.0米，优选取0.6米；等待饥饿补偿阈值可取10秒至30秒，优选取18秒；释放偏差修正阈值可取0.3秒至1.0秒，优选取0.5秒；最低安全速度可取0.05米每秒至0.15米每秒，优选取0.08米每秒；版本回滚判定窗口可取10个至50个调度周期。前述优选值和范围可通过样机路测、空载与载车切换试验、窄通道会车试验、关键交叉口通行试验以及历史调度日志统计进行标定。模型与计算参数优选采用规则-预测融合形式，不依赖深度神经网络。

5、本发明的方法按以下步骤执行。

6、步骤s1：构建高密度车场空间拓扑与资源映射。

7、具体地，将车场可通行空间抽象为有向拓扑图，其中，表示车场拓扑图；表示节点集合，节点类型包括通道拐点、会车口、交叉口、车位前置位、装卸位和缓冲等待位；表示边集合，每条边对应一段单向或双向可通行通道。对双向窄通道，不直接建模为一条无向边，而拆分为两个方向边并额外标记互斥对向关系。

8、在节点和边层面建立资源占用单元。节点资源用于描述停车机器人车头进入交叉点、等待位、车位前置位、装卸位或缓冲等待位的占用；边资源用于描述停车机器人自边入口驶入至车尾完全离开对应边段的占用。对于长度小于停车机器人等效长度与安全附加长度之和的边段，将其与相邻节点合并形成复合资源，以避免由于分段过细导致尾迹未清空却被误判为资源已释放。进一步地，复合资源仅当停车机器人车尾离开该复合资源中的最后一个几何单元，且所述复合资源下游首个主通道出口未被该停车机器人尾部再次遮挡时，才判定释放完成。根据地图结构进一步生成资源邻接关系、对向互斥关系和不可并发通行关系，其中不可并发通行关系不仅包括几何相交资源，也包括停车机器人载车转向时外扩包络产生干涉的相邻边段。

9、步骤s2：采集实时状态并构建时窗资源占用序列。

10、具体地，接收各停车机器人的当前位置、航向角、当前速度、任务编号、任务状态、任务紧急度、载车状态和已分配静态路径，并统一转换到车场全局坐标系。以调度周期为基准对各停车机器人的上报数据进行时间对齐；对一个调度周期内多次上报的位置采用最近时刻值；对缺失不超过预设时长的速度样本采用恒速度外推；对缺失超过预设时长的停车机器人标记为低可信状态，并限制其进入交叉口资源、互斥对向资源或未来预测时域内与两台及以上停车机器人存在候选冲突边的资源。所述预设时长优选为与通信超时阈值一致的0.8秒至1.5秒，进一步优选为1.0秒。

11、对第台停车机器人在第个调度周期将要占用的第个资源，定义其预测占用区间为，其中，表示第台停车机器人在第个调度周期对第个资源的时间占用区间；表示该停车机器人车头预计进入第个资源的时刻；表示该停车机器人车尾预计完全离开第个资源的时刻。

12、所述释放时刻满足，其中，表示第台停车机器人在第个调度周期对第个资源的预测释放时刻；表示第台停车机器人对第个资源的预测进入时刻；表示第个资源的几何长度，单位为米；表示停车机器人等效长度，单位为米；表示安全附加长度，单位为米；表示第台停车机器人在第个资源上的预测平均通行速度，单位为米每秒；表示速度平滑项，用于防止分母为零，优选可取0.01米每秒至0.05米每秒。若停车机器人当前位于资源内部，则预测进入时刻取当前调度时刻；当停车机器人处于等待状态且预测平均通行速度低于预设速度阈值时，将对应资源标记为待授权占用，并由后续冲突消解决策确定该资源的进入授权时刻；当资源长度为零并对应纯节点资源时，占用时长仅由车体清空时间决定。所述预设速度阈值优选与最小会让速度关联设定，可取至米每秒。

13、为保证释放时刻可计算，预测平均速度采用基于当前位置到目标资源入口的沿路径剩余距离、当前实测速度和目标接近速度的分段估计规则：

14、，其中，表示第台停车机器人当前位置到第个资源入口的沿路径剩余距离；表示第台停车机器人的当前实测速度；表示第台停车机器人面向第个资源的目标接近速度；表示最小会让速度；表示最大巡航速度。当目标资源已获得通行授权时，将最大巡航速度作为目标接近速度；当目标资源未获得通行授权且前方存在已分配等待位时，将满足等待位目标到达时刻的参考速度作为目标接近速度；当停车机器人处于低可信限制状态时，将最小会让速度作为目标接近速度。上述分段估计规则使短距离接近工况优先保持低速稳定性，中距离工况兼顾当前速度与目标速度，长距离工况适当提高目标速度权重以减小预测滞后。

15、进一步地，为每台停车机器人构造资源占用序列向量，其中，表示第台停车机器人在第个调度周期的预测占用序列；表示第个预测步对应的资源编号；和分别表示进入时刻与释放时刻；表示资源类型标记，取值可为边资源、节点资源或复合资源；表示预测步数。该资源占用序列用于后续共享资源冲突识别、互斥对向冲突识别和不可并发冲突识别。优选地，预测时域可取4秒至10秒，预测步数可由预测时域与调度更新周期共同确定，在调度更新周期为0.5秒、预测时域为6秒的实施方式中，可取12。

16、步骤s3：生成冲突图并识别循环等待环。

17、具体地，遍历不同停车机器人之间的预测占用序列。若两个停车机器人在同一资源、互斥对向资源或不可并发资源上的占用区间满足时间重叠，则计算时间重叠量：，其中，表示第台停车机器人与第台停车机器人在第个共享资源、互斥资源或不可并发资源上的时间重叠长度；当两个停车机器人对应的资源不同但属于互斥对向关系时，式中的表示互斥资源对索引；当任一停车机器人对该资源不存在预测占用时，直接令时间重叠量为零。若重叠量超过预设重叠阈值，则生成候选冲突边。所述预设重叠阈值优选采用前述。

18、进一步地，建立冲突图其中，表示第个调度周期内的冲突图；表示机器人节点集合；表示有向等待边集合。若停车机器人应等待停车机器人释放某资源，则在冲突图中建立从停车机器人指向停车机器人的有向边。等待边方向由综合让行代价确定，而非固定由任务优先级决定。为此，针对一对冲突停车机器人构造让行代价：，其中，表示在第个调度周期中，让停车机器人等待停车机器人的综合代价；表示归一化等待时间指标，用于表征若停车机器人在当前冲突中被判定等待时产生的附加等待时长；表示归一化尾部阻塞扩散指标，用于表征停车机器人停车后对后方同向路径造成的排队影响；表示归一化关键资源阻塞风险，用于表征停车机器人等待后是否持续占住关键资源入口或出口；表示归一化任务紧急度，用于表征当前任务已执行时长、是否为取车任务以及是否接近交接位；表示归一化快速清空能力，用于表征停车机器人若优先通行后多快释放共享资源；分别表示上述五个指标的权重，且各权重之和为一。

19、优选地，可根据历史调度日志标定权重，或在未特别配置时采用、、、、的初始权重。若某指标不可得，则采用预设默认值替代。

20、其中，归一化等待时间指标可表示为，式中，表示若停车机器人在当前冲突对中被判定等待，则从当前时刻到可安全进入冲突资源的预测附加等待时长；表示等待饥饿补偿阈值；表示限幅函数，用于将数值裁剪到零至一的区间。

21、归一化尾部阻塞扩散指标可表示为，式中，表示若停车机器人停止等待，其后方在同一路径方向上受影响的停车机器人数量；表示由该等待动作导致的后方累计受限路径长度；表示受影响停车机器人数量的归一化上限；表示受限路径长度的归一化上限；表示长度项权重。

22、归一化关键资源阻塞风险可表示为，式中，表示停车机器人当前所在位置至前方两跳范围内的关键资源集合；表示资源的关键度权重；表示二值阻塞标志，若停车机器人在等待后会持续占住资源的入口或出口，则取一，否则取零；表示用于防止分母为零的平滑项。

23、归一化任务紧急度可表示为，式中，表示当前任务自下发以来的已执行时长；表示任务时长归一化上限；表示取车任务指示量，取车时取一，停车或挪车时取零；表示是否已接近车辆交接位的指示量；表示紧急度权重。

24、归一化快速清空能力可表示为，式中，表示停车机器人若优先通行，从当前时刻到其车尾完全释放当前冲突资源所需的预测时长；表示清空时间归一化上限。

25、若则建立等待边；反之建立等待边。当双向让行代价之差的绝对值小于预设差值阈值时，先比较两停车机器人最近一次进入冲突资源的预测时刻，先到者优先；若仍相同，则比较两停车机器人的累计等待时长，累计等待时长较长者优先，以抑制长期饥饿。所述预设差值阈值可取0.02至0.10，优选取0.05。

26、进一步地，在冲突图中查找有向环。若不存在有向环，则按照拓扑排序结果生成通行顺序和等待位分配；若存在有向环，则说明已出现循环等待链。为量化死锁风险，定义环风险指数：，其中，表示第个调度周期中冲突环的风险指数；表示该环内平均归一化时间重叠强度；表示平均下游出口受限程度；表示平均等待链闭合强度；表示对应权重，且三者之和为一。优选地，、、可分别取0.40、0.35和0.25，或由历史死锁样本回放标定。

27、其中，平均归一化时间重叠强度可表示，式中，表示冲突环中的等待边集合；表示该等待边集合中的边数；表示环内边对应资源上的时间重叠量；表示重叠时长归一化上限。

28、平均下游出口受限程度可表示为：，式中，表示冲突环中的停车机器人集合；表示该停车机器人集合中的元素个数；表示停车机器人在前方两跳范围内可用于释放当前主冲突资源的出口总数；表示其中未被其他停车机器人预测占用且满足车尾可完全停入条件的可用出口数；表示平滑项。

29、平均等待链闭合强度可表示为：，式中，表示等待链闭合强度，进一步定义为，其中，表示若停车机器人等待停车机器人，则停车机器人所在位置或其后移位置会立即封堵的其他停车机器人出口数量；表示归一化上限；表示唯一出口闭合指示量，若该等待动作会占住另一台停车机器人唯一可用出口，则取一，否则取零；表示唯一出口影响权重。

30、当环风险指数超过预设阈值时，判定为高风险循环等待，需要触发断环策略。所述预设阈值优选采用前述死锁风险阈值。

31、步骤s4：实施基于最小扰动的冲突消解与死锁解除。

32、对于非环冲突，依据拓扑排序结果生成通行顺序，并对需要等待的停车机器人分配目标等待位。等待位不是任意空闲节点，而是从目标停车机器人当前路径前向一跳、后向一跳以及与当前资源直接邻接的预标定缓冲位中形成候选等待位集合。随后依次判断各候选等待位的可达性、车尾完全停入后对当前主冲突资源及其下游首个出口资源的释放能力、是否形成新的互斥对向冲突或不可并发冲突，以及是否位于关键出口保护区内。仅保留满足可达、可释放当前主冲突资源、不形成新增冲突且不位于关键出口保护区的候选等待位，并从中选择代价最小的候选等待位作为目标等待位。若不存在满足条件的等待位，则不分配等待位，而执行资源进入授权时刻后移并原地受控减速的策略。

33、在一种可选实施方式中，候选等待位的选择代价可表示为，其中，表示停车机器人进入候选等待位的选择代价；表示停车机器人沿路径到候选等待位的距离；表示停车机器人到达候选等待位的预测时间；表示该候选等待位引入新冲突风险的归一化值；表示距离归一化上限；表示时间归一化上限；表示对应权重。

34、对于高风险循环等待环，从环内停车机器人中筛选断环执行候选停车机器人，并排除已进入关键交叉区且无法在当前资源内安全停止的停车机器人。对各断环执行候选停车机器人计算断环代价：，其中，表示选择停车机器人作为断环执行者的总代价；表示归一化退让距离或退让难度；表示归一化新增延迟；表示归一化速度曲线重构复杂度；表示归一化解锁收益，表示断开该停车机器人相关等待边后可释放的冲突边数量和出口数量；表示对应权重。优选地，断环代价各权重可满足解锁收益权重不低于新增延迟权重，以优先选择能够有效打破等待闭环的执行对象。

35、其中，归一化退让距离或退让难度可表示为，式中，表示停车机器人为退出当前等待闭环所需的退让距离；表示退让距离归一化上限；表示后方安全退让可行标志，可退让时取一，否则取零；表示不可退让惩罚权重。

36、归一化新增延迟可表示为，式中，表示将停车机器人设为断环执行者后，相比当前最短可行放行顺序增加的任务完成时间；表示延迟归一化上限。

37、归一化速度曲线重构复杂度可表示为，式中，表示需要重新生成速度剖面的路径段数量；表示路径段数量归一化上限；表示重新配置中参考速度最大调整幅度；表示最大巡航速度；表示是否需要执行受控倒车或换向，需要时取一，否则取零；表示对应权重。

38、归一化解锁收益可表示为，式中，表示当停车机器人退让后可被解除的等待边数量；表示可恢复可用状态的出口数量；表示等待边释放数量的归一化上限；表示出口恢复数量的归一化上限；表示对应权重。

39、选择断环代价最小的停车机器人作为主动让行停车机器人，并对其执行进入预设缓冲等待位、关键资源进入时刻后移或受控退让中的至少一种断环操作。若停车机器人转向机构仅支持前进转向、不支持原地换向，则仅允许执行前向驶入等待位的断环策略，不执行倒车断环；若停车机器人后方无安全退让空间，则提高其退让代价或不将其选作断环执行者。

40、步骤s5：将冲突消解决策映射为可执行加减速曲线。

41、在确定通行顺序和等待位分配后，更新所有相关停车机器人的资源进入授权时刻。对于每个需要调速的停车机器人，设其当前位置到目标受控资源入口的剩余距离为，期望最早进入时刻为，当前时刻为，则目标参考速度定义为，其中，表示第台停车机器人在第个调度周期的参考速度；表示当前位置到目标受控资源入口的沿路径剩余距离；表示授权进入时刻；表示当前时刻；表示时间平滑项，用于避免目标时刻过近导致参考速度异常增大，优选可取0.05秒至0.20秒；和分别表示最小会让速度和最大巡航速度。当时，说明该停车机器人应立即通行，系统可直接令参考速度取最大巡航速度，并结合前向资源状态进行安全限速；当剩余距离小于紧急制动触发距离阈值且前方资源仍未释放时，触发低速爬行或停车模式；当通信中断超过通信超时阈值时，停车机器人本体控制器转入本地保守速度模式。所述低速爬行模式下的目标速度优选采用最低安全速度。

42、本体控制器依据参考速度和加减速度约束生成平滑加减速曲线。参考加速度可表示为，其中，表示第台停车机器人在第个调度周期的加速度指令；表示第台停车机器人当前实测速度；表示调度更新周期；表示最大允许减速度下界；表示最大允许加速度上界。本体控制器优选采用s形速度曲线而非阶跃式变速，并可采用三段式限跃度速度剖面，使加速度按“加加速度上升段—恒加速度段—加加速度下降段”连续变化，减速过程与之对称。若最大加加速度记为，当相邻调度周期的目标加速度变化量超过时，以作为单周期最大加速度变化量进行限幅，从而避免加速度突变。对载车质量较大或路面附着下降工况，可同步下调最大加速度、最大减速度和最大加加速度。

43、进一步地，本体控制器在本地执行速度闭环，并向调度端回传当前位置、当前速度、是否按时到达等待位、是否完成资源释放等执行反馈，以形成下一调度周期的状态输入。

44、在一种可选实施方式中，调度端向停车机器人下发的通信控制指令可包括指令编号、停车机器人编号、生成时间戳、预测生效时间戳、目标资源编号、资源进入授权时刻、离散时延补偿步长、目标等待位编号、参考速度、控制增量、任务安全等级和完整性校验信息中的至少一种，本领域技术人员可根据通信链路和控制器能力选择其中部分或全部字段。本体控制器基于生成时间戳和预测生效时间戳判断所述控制指令是否位于允许执行窗口内，并基于完整性校验信息判断所述控制指令在传输过程中是否发生截断、篡改或乱序。

45、进一步地，若检测到位置连续丢失超过预设阈值、前向障碍突发出现、停车机器人未到指定等待位或通信中断，则立即冻结该停车机器人未来授权，将其当前所在资源及下游一个资源标记为临时封锁资源，并对受影响邻近停车机器人重新计算冲突图。若本地控制器在失联期间仍可获取前方障碍信息，则按“最低安全速度前移至最近释放位”或“原地制动”两种保守策略之一执行。最近释放位优选为当前位置可达的相邻节点或等待位中，满足车尾完全停入后能够释放当前主冲突资源且不位于关键出口保护区内的最近节点；若存在多个候选，则按沿路径距离最短优先；若均不满足，则执行原地制动。前述异常退化与最近释放位处置优选作为增强机制使用，用于降低局部异常扩散为系统级拥堵的概率。

46、进一步地，若某停车机器人实际释放时刻与预测释放时刻之差超过释放偏差修正阈值，则对其后续资源占用序列整体平移修正，并重算相关冲突边。所述释放偏差修正阈值优选采用前述0.3秒至1.0秒范围内的值，进一步优选为0.5秒。

47、进一步地，系统保留最近预设个数调度周期的冲突处置记录，计算平均等待时间、二次冲突率和断环成功率，并形成综合处置指标：，其中，表示第个统计窗口的综合处置指标；表示归一化平均等待时间；表示归一化二次冲突率；表示归一化断环成功率；表示三项指标的权重，且三者之和为一。

48、其中，

49、，

50、，

51、，式中，表示统计窗口内平均等待时间；表示平均等待时间归一化上限；表示统计窗口内二次冲突率；表示二次冲突率归一化上限；表示统计窗口内断环成功率；表示断环成功率归一化上限。若当前参数版本相对于上一稳定参数版本的综合处置指标持续恶化超过预设阈值，则执行参数回滚，以防止在线调权导致系统性能漂移。前述版本回滚优选作为可选增强机制与实时调度主链路解耦实施。

52、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种高密度车场停车机器人冲突消解方法的步骤。

53、本发明与现有技术相比具有如下有益效果。

54、首先，本发明能够降低高密度窄通道中的时序冲突。现有技术更多围绕任务分配、路径下发或优先级路径调整，未针对停车机器人尾迹清空过程建立统一资源时窗模型。本发明通过引入资源占用区间、时间重叠量和复合资源映射，将“路径相交”进一步细化为“共享资源占用是否在时间上重叠”的可计算问题。其作用机理在于：释放时刻中显式引入资源长度、停车机器人等效长度和安全附加长度，并对短边与相邻节点采用复合资源合并处理，使车尾完全清空前不提前释放资源，从而减少空间可达但时间不可通行的隐性冲突。在示例性仿真结果中，相比固定优先级调度方案，平均二次冲突率由14.8%降至5.9%，资源占用超时事件由每小时23次降至每小时9次。

55、其次，本发明能够降低多机器人循环等待造成的死锁触发概率。现有技术中的关键区预约、局部竞价或任务优先级调整，通常难以识别“一个机器人让行后又堵住另一出口”的闭环等待链。本发明通过构建有向冲突图并计算环风险指数，再利用断环代价选择扰动较小的主动让行对象，使冲突处理从单个冲突点提升为环级死锁解除。其作用机理在于：等待边方向不是仅由固定优先级决定，而是同时比较等待时间、尾部阻塞扩散、关键资源阻塞风险、任务紧急度和快速清空能力；在环解除阶段进一步比较退让距离、新增延迟、速度曲线重构复杂度和解锁收益，从而优先选取能够释放关键出口且对整体任务影响较小的停车机器人执行断环。在示例性仿真结果中，相比区域锁控制方案，死锁触发率由3.7次/千任务降至0.6次/千任务，平均死锁恢复时长由28.4秒降至7.9秒。

56、再次，本发明能够改善执行平滑性并提升通道吞吐。现有技术中的冲突消解决策往往停留在“先走/后走”或“停/让”的离散层面，缺乏与停车机器人实际动力学的联动。本发明通过引入资源进入授权时刻、参考速度和加速度指令，将调度结果映射为可执行的s形速度曲线。其作用机理在于：调度端先将授权进入时刻换算为参考接近速度，再由本体控制器结合加速度和加加速度约束生成连续速度剖面，从而减少硬停硬走造成的频繁急停和资源释放时刻漂移。在示例性仿真结果中，相比单机独立调度方案，单任务平均完成时长由142.6秒降至118.4秒，急停次数由每百任务31.2次降至12.7次，平均通道吞吐由每小时96车次提升至每小时112车次。

57、最后，本发明能够提高异常工况下的连续运行能力。现有技术通常默认通信链路和状态上报持续稳定，缺乏针对位置丢失、等待位未到达和临时障碍插入的统一退化机制。本发明通过在执行层引入低可信限制、临时封锁资源、授权冻结和本地保守速度模式，使异常状态不会进一步扩散为系统级拥堵。其作用机理在于：对低可信状态停车机器人限制其进入高风险关键资源，对临时障碍执行最近释放位退化策略，并对释放偏差进行在线平移修正，从而保证异常停车机器人周边的资源状态能够被重新建模并纳入后续冲突图重算。在示例性仿真结果中，针对5%的随机通信抖动和3%的临时障碍插入工况，本发明的任务成功完成率为99.1%，而单机独立调度方案为94.8%。