AGV集群调度AI定制：拥堵规避与任务均衡

在某汽配零部件仓库的试点中，我们围绕二十余台潜伏式AGV的调度问题开展了阶段性实验。此前调度依赖固定规则：任务按下单顺序派发，车辆沿预设路径行驶，高峰期通道拥堵与空驶并存，单趟完成时间波动较大。本轮实验将调度拆解为任务分配与路径规划两层：任务分配层以等待时间与空驶里程为综合目标做在线匹配；路径规划层在关键通道引入时间窗约束，避免多车同时抢占同一节点，并接入WMS出库波次计划，让车辆提前向高频拣选区预布防。两点阶段性观察：1. 高峰时段通道死锁次数下降约六成，人工干预解锁频率明显降低；2. 车辆空驶率由31%降至22%左右，单均任务完成时间缩短约12%。需要说明的是，上述结论仅基于该仓库的库位布局与订单结构，跨仓推广前需重新标定通道通行时间模型。下一步计划引入面向订单结构变化的在线学习机制，并评估调度层与货梯等外部资源的联动接口。