工厂AGV智能调度系统定制：多车协同与拥堵预测

围绕工厂AGV/AMR车队的实时调度难题，介绍一套基于强化学习与启发式算法混合的调度引擎定制思路。在50台以上多车协同场景下，传统固定路径规划易在交叉口与窄通道出现死锁，调度系统需融合WMS任务流、地图拓扑与实时交通状态，输出无冲突路径与节拍均衡方案，整体提升搬运周转效率。关键点：1）任务分配与路径规划解耦为两层调度器，支持插单、撤销与优先级动态调整的热重排，单次重排控制在200毫秒内；同时基于历史流量训练轻量拥堵预测模型，在交叉口与汇流段提前分流。2）调度指令下发到车端控制器的协议适配与心跳监控，掉线自动接管，避免单点故障引发全网瘫痪。落地通常先在仿真环境完成上千次场景压测与边界用例覆盖，参数固化后再切换实车灰度运行，整体迭代周期可压缩到2-3周。