一种AGV小车任务分配及充电管理方法与流程

本发明属于小车任务分配及充电管理领域，涉及到一种agv小车任务分配及充电管理方法。

背景技术：

1、在现代化的物流系统中，自动导引小车（agv）作为实现高效、自动化物料运输的关键设备，发挥着至关重要的作用。随着物流系统的不断发展和复杂化，如何高效地管理agv小车的电量以及如何合理地分配仓库中的小车任务，确保其持续、稳定地运行，已经成为一个亟待解决的问题。

2、当前，agv的任务分配主要依据小车的负载量进行筛选。这种方法虽然在一定程度上提高了运输效率，但筛选方式过于单一，未充分考虑其他重要因素，如运输路径时长和agv剩余电量。这种局限性可能导致agv在运输过程中因电量不足或路径过长而延迟，从而影响整体运输效率。

3、另一方面，现有的agv小车充电管理在进行充电判断时，主要依赖于将小车剩余电量与预设值进行比较来决策，未考虑结合下一任务执行数据来预测小车剩余电量能否满足其继续执行任务，这种方法可能导致小车在执行关键任务时因电量不足而中断，或者在电量充足的情况下过早进行充电，使得充电决策管理过程不精确，降低了整体的工作效率，也造成了充电资源的浪费。

技术实现思路

1、鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种agv小车任务分配及充电管理方法。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种agv小车任务分配及充电管理方法，该方法包括如下步骤：步骤一、任务数据提取：将置物仓划分为各访问区和各响应区，将发送请求任务的访问区记为目标访问区，获取目标访问区的任务请求数据，任务请求数据包括任务请求量、目标访问区位置和指定响应区位置，并将置物仓内各小车的编号记为。

3、步骤二、电量层面分析：实时监测各小车当前剩余电量，获取各小车当前执行任务数据，分析各小车的电量符合度。

4、步骤三、充电判断：获取各小车单次执行任务额定量和置物仓内最大任务执行距离，计算各小车在置物仓内执行任务的最大需求余电量，据此确认各小车是否执行自主充电。

5、步骤四、位置层面分析：从各小车中筛选出各执行小车，将其编号记为，汇总各执行小车所属综合影响路径距离，确认各执行小车的运行位置适宜度。

6、步骤五、时间层面分析：获取各执行小车与其他各执行小车之间的取货时间偏差时长，据此分析各执行小车的任务时间影响因子。

7、步骤六、任务分配确认：分析各小车的任务完成优先级，获取各小车的额定载货量，据此筛选出agv小车任务执行数量。

8、优选的，所述分析各小车的电量符合度内容包括：b1、实时获取各小车当前执行任务点位置和当前剩余电量，并提取各小车单位行驶距离耗电量。

9、b2、从各小车当前执行任务数据中提取对应小车当前执行任务所属目标访问区位置，获取其与对应小车当前执行任务点位置之间的剩余路径距离，记为。

10、b3、将目标访问区的任务请求数据作为小车下一执行任务数据，进而获取各小车当前执行任务所属目标访问区位置与小车下一执行任务数据中的指定响应区位置之间的距离，记为。

11、b4、获取小车下一执行任务数据中的目标访问区位置和指定响应区位置之间的距离，记为。

12、b5、提取各充电点的位置，获取各访问区至各充电点位置的距离，筛选出最小值作为各访问区所属充电补偿路径距离，从中提取当前执行任务所属目标访问区位置的充电补偿路径距离。

13、b6、统计各小车执行任务的综合过程路径距离，据此计算各小车执行任务的预计需电量，为单位路径距离。

14、b7、由分析公式得到各小车的电量符合度，其中为剩余电量与预计需电量之间的设定偏差允许值。

15、优选的，所述计算各小车在置物仓内执行任务的最大需求余电量具体方法为：获取置物仓内各访问区位置与各响应区位置之间的距离，将其二倍值记为置物仓内各访问区的各任务执行距离，筛选出最大值，记为置物仓内各访问区所属最大任务执行距离，为置物仓内访问区的编号，。

16、将各访问区所属充电补偿路径距离记为，获取小车单位执行任务量对应的需耗电量，将各小车单次执行任务额定量记为，计算各小车在置物仓内执行任务的最大需求余电量，其中为各访问区所属任务执行和充电过程中的最大综合路径距离，为单位执行任务量。

17、优选的，所述确认各小车是否执行自主充电内容包括：获取各小车当前执行任务完毕时的预计存电量，将其与对应小车在置物仓内执行任务的最大需求余电量进行对比，若某小车当前执行任务完毕时的预计存电量小于对应小车在置物仓内执行任务的最大需求余电量，则控制该小车在当前任务执行完毕后自主充电。

18、反之则，将该小车执行任务的预计需电量与该小车当前剩余电量进行对比，得到该小车下一执行任务完毕时的预计存电量，进一步将其与该小车在置物仓内执行任务的最大需求余电量进行对比，若其小于该小车在置物仓内执行任务的最大需求余电量，则确认该小车在下一执行任务完毕时进行自主充电。

19、优选的，所述筛选出各执行小车的方法为：筛选出在当前任务执行完毕后自主充电的各小车，将其标记为各匮电小车，进而从置物仓内各小车中剔除各匮电小车，将剩余各小车标记为各执行小车。

20、优选的，所述确认各执行小车的运行位置适宜度具体步骤为：获取各执行小车所属综合影响路径，识别各执行小车在下一执行任务完毕时是否自主充电，若某执行小车在下一执行任务完毕时自主充电，则将该执行小车执行任务的综合过程路径距离记为该执行小车所属综合影响路径距离，反之则以为该执行小车所属综合影响路径距离，为该执行小车当前执行任务所属目标访问区位置与其当前执行任务点位置之间的剩余路径距离，为该执行小车当前执行任务所属目标访问区位置与小车下一执行任务数据中的指定响应区位置之间的距离，汇总得到各执行小车所属综合影响路径距离，记为。

21、获取各执行小车执行任务的综合影响路径，统计各执行小车执行任务的综合影响路径中的转向位置数量及各转向位置所属子路径距离，为转向位置的编号，。

22、分析各执行小车的运行位置适宜度，式中表示转向位置的数量。

23、优选的，所述分析各执行小车的任务时间影响因子相应内容为：获取各执行小车在单位时间内的行驶路径，将其与对应执行小车所属综合影响路径距离对比，得到各执行小车的基础路程行进时长。

24、获取小车取货间歇时长，以发送请求任务的发送时间点为起始时间点，基于各执行小车的基础路程行进时长，得到各执行小车行至下一执行任务数据中的指定响应区位置所属终结时间点，将其相互对比得到各执行小车与其他各执行小车之间的取货时间偏差时长，并获取各执行小车所属终结时间邻近度，为其他各执行小车的编号，。

25、分析各执行小车的任务时间影响因子，其中分别为设定的基础路程行进时长、取货时间偏差时长对应任务时间影响占比权重，为基础路程的单位行进时长，为小车取货间歇时长，，为执行小车数量。

26、优选的，所述各执行小车所属终结时间邻近度获取方式为：将各执行小车行至下一执行任务数据中的指定响应区位置所属终结时间点与起始时间点进行对比，得到各执行小车所属终结时间偏差时长，进而由分析公式得到各执行小车所属终结时间邻近度，为设定参照偏差时长，e为自然常数。

27、优选的，所述分析各执行小车的任务完成优先级，过程如下：从各小车的电量符合度筛选出各执行小车的电量符合度，记为，结合各执行小车的运行位置适宜度、各执行小车的任务时间影响因子，计算各执行小车执行任务的综合优先权重，其中分别为各执行小车的电量符合度、运行位置适宜度、任务时间影响因子所属设定影响因子。

28、将各执行小车执行任务的综合优先权重按从大至小顺序进行排序，所得排序顺序即为各执行小车的任务完成优先级。

29、优选的，所述筛选出agv小车任务执行数量的方法为：从各小车的额定载货量中提取各执行小车的额定载货量，按照任务完成优先级的排序顺序对各执行小车进行重新编号，将其编号记为，。

30、获取任务完成优先级排在前个的执行小车所属综合额定载货量，进而将其与任务请求量进行对比，当任务完成优先级排在前个的执行小车所属综合额定载货量小于任务请求量、任务完成优先级排在前个的执行小车所属综合额定载货量大于或等于任务请求量时，将任务完成优先级排在前个的执行小车均作为任务请求数据的任务接收车辆，即agv小车任务执行数量为。

31、相较于现有技术，本发明的有益效果如下：（1）本发明通过实时监测各小车当前剩余电量，从电量层面分析各小车的电量符合度，并基于各小车在置物仓内执行任务的最大需求余电量，控制各小车执行自主充电，确保了agv小车在执行任务过程中不会因电量不足而中断，保证了任务的连续性和稳定性。同时避免了在剩余电量能够满足下一执行任务过程时，出现过早充电现象，这种优化策略有助于最大程度地提高agv小车的电量使用率，减少不必要的资源浪费。

32、（2）本发明通过获取各执行小车与其他各执行小车之间的取货时间偏差时长，分析各执行小车的任务时间影响因子，这种分析方式可以更好地了解小车之间的相互影响和任务执行情况，这有助于优化调度策略和路径规划，减少小车之间的冲突和滞留，提高整个物流系统的流畅性和效率，同时加快物品的流动速度。

33、（3）本发明从多层面综合分析各小车的任务完成优先级，据此筛选出agv小车任务执行数量，这有助于提高整个物流系统的效率和响应速度。同时可以提供更准确、全面的信息，有助于决策者更好地理解物流系统的运行状况，做出更明智、及时的决策。