AGV多机调度实验：人机混行场景的任务分配

自动化流程实验室近期在一家汽配仓库开展多台AGV与人工叉车混行场景下的调度实验。传统调度按「最近空闲车辆优先」派单，高峰期常出现通道堵塞与任务排队。本次实验将订单到达预测与通道占用估计纳入派单决策：先用历史出库数据训练短期任务量预测模型，再在派单时叠加通道占用权重，避免多车集中涌入同一巷道。阶段性进展：①日均1200单的测试周内，AGV平均单程等待时间下降约18%，巷道拥堵告警减少约三成；②AGV与人工叉车交汇冲突由日均9次降至5次左右，未新增硬件投入。下一步计划：将拣选位动态调整纳入同一决策框架，验证促销高峰等极端订单结构下的稳定性，并整理混行场景调度规则模板，评估向其他仓库复制的适配成本。