• 随着柔性制造、智能仓储的普及，单一AGV的工作模式已无法满足复杂、动态、大规模的物料搬运需求。

• 传统AGV系统常出现路径阻塞、效率瓶颈、任务分配不均等问题，无法实现系统整体效率最优。

• “协同”是提升整个物料流转系统效能、鲁棒性和适应性的关键。

• 基于异构AGV的统一资源管理与任务分配技术

• 研究内容：​ 针对不同载重、不同移载方式（叉车式、辊筒式、牵引式等）的异构AGV，建立统一的能力模型。

• 关键技术：​ 研究基于组合优化（如匈牙利算法、拍卖算法）和强化学习的多目标（时间、成本、能耗）任务分配算法。算法需考虑任务优先级、AGV电量、工具切换等因素，实现全局最优或近似最优的任务动态分配。

• 2. 大规模AGV集群的分布式协同路径规划技术

• 研究内容：​ 解决多AGV运行时可能出现的死锁、拥堵问题。

• 关键技术：

  • 集中式与分布式混合规划：​ 全局层面采用时间窗（Time Window）​ 或预留表（Reservation Table）​ 算法进行粗略规划；局部层面采用改进的DLite、A算法**进行实时动态避障。

  • 基于强化学习的拥堵预测与疏导：​ 训练智能体预测潜在拥堵点，并主动引导AGV选择替代路径，实现“防堵于未然”。

• 3. 基于5G与边缘计算的高可靠、低延时通信技术

• 研究内容：​ 确保大规模AGV集群与控制中心之间海量状态数据（位置、速度、任务状态）的实时、可靠传输。

• 关键技术：

  • 利用5G网络的uRLLC（超高可靠低时延通信）​ 特性，替代传统的Wi-Fi网络，解决移动中断和延时抖动问题。

  • 采用边缘计算架构，将核心的协同决策算法下沉至现场边缘服务器，降低云端往返延时，提高系统响应速度和可靠性。

• 4. 融合多传感器信息的精准定位与建图技术

• 研究内容：​ 在复杂的室内环境下，实现AGV的厘米级、连续、稳定定位。

• 关键技术：

  • SLAM（同步定位与建图）技术深度融合：​ 融合激光雷达（LiDAR）、视觉里程计（VO）​ 和惯性测量单元（IMU），弥补单一传感器的不足。

  • 基础设施辅助定位：​ 研究使用UWB（超宽带）​ 或二维码等辅助定位手段，与自然导航（SLAM）相结合，在特定关键区域（如交接点、狭窄通道）提供绝对坐标基准，消除长期运行的累积误差。

• 5. 系统的数字孪生与可视化监控技术

• 研究内容：​ 构建与物理系统完全镜像的虚拟数字孪生模型。

• 关键技术：

  • 高保真建模：​ 使用3D引擎（如Unity3D、Unreal Engine）对AGV、环境、流程进行1：1建模。

  • 虚实同步与交互：​ 实现物理数据实时驱动虚拟模型运行，并能在数字孪生体中进行“what-if”仿真测试，如优化路径、调整调度策略、模拟突发故障等，再将优化后的参数下发至物理系统执行。

无

• 集群规模：​ 支持同时调度AGV数量 ≥ 100台。

• 调度效率：​ 任务分配算法响应时间 < 100ms。

• 定位精度：​ 静态定位精度 ≤ ±10mm，动态定位精度 ≤ ±30mm。

• 通信性能：​ 端到端通信延时 < 20ms，可靠性 > 99.99%。

• 路径优化：​ 与基线算法相比，平均任务完成时间缩短 ≥ 20%，路径冲突率 < 0.1%。

• 系统可用性：​ 整体系统无故障运行时间（MTBF） > 2000小时。

1. 软件系统：

   • AGV协同调度系统核心软件（含任务分配、路径规划模块）1套。

   • AGV集群监控与数字孪生平台软件1套。

   • AGV车载嵌入式控制程序。

2. 技术文档：

   • 《系统架构设计说明书》

   • 《核心算法设计报告》

   • 《系统接口API文档》

   • 《测试报告与性能分析报告》