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申请/专利权人：合肥焕智科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于AGV站点自定义业务路径规划配置系统，涉及AGV站点路径规划技术领域，包括启动模块、调度模块、路径监测模块、异常报警模块、完结模块；启动模块：用于获取卷盘机的下线信号和货物数据，依据货物数据向WMS系统发送获取货物位置数据请求；调度模块：用于获取货物位置数据和AGV位置数据，并发送起点和终点任务给AGV；路径监测模块：获取任务执行数据；异常报警模块：依据任务执行数据输入预设建立任务异常分析模型，判断任务异常情况，并发出警报；完结模块：获取AGV的任务完成信号后，向WMS系统发送卸货完成信号，并将货位占用；本发明设计了一种与第三方自动化设备进行有效对接，并能及时发现任务执行偏差的方法。

主权项：1.一种基于AGV站点自定义业务路径规划配置系统，其特征在于，包括启动模块、调度模块、路径监测模块、异常报警模块、完结模块；启动模块：用于获取卷盘机的下线信号和货物数据，依据货物数据向仓库管理系统WMS发送获取货物位置数据请求；调度模块：用于获取货物位置数据和AGV位置数据，并发送起点和终点任务给AGV；路径监测模块：获取任务执行数据，任务执行数据包括路径数据和打码数据；所述路径数据包括取货送货异常系数和运送过程交互异常系数，打码数据包括打码贴标异常系数；所述取货送货异常系数的具体获取方法如下：计算实际运输时间与预期运输时间之间的时间差异值，评估AGV装货中目标位置的位置偏差值，获取振动幅值，结合时间差异值、位置偏差值、振动幅值通过几何平均的方法计算获取取货送货异常系数；所述运送过程交互异常系数的具体获取方法如下：收集AGV在实际的运送过程中的交互数据，交互数据包括每次开门、关门、上下电梯的数据和时间；对采集到的交互数据进行预处理，包括去除重复记录、缺失值处理；根据交互数据，提取出可用于分析的交互特征，交互特征包括每次开门、关门的持续时间、开关门的次数、电梯使用的频率；基于K均值聚类算法结合预先获取的交互特征的时序数据将交互特征进行事件聚类，识别获得异常簇，通过计算异常簇中异常事件的比例得到运送过程交互异常系数；所述打码贴标异常系数的具体获取方法如下：获取历史每次打码贴标任务，记录历史误差率，计算平均误差率和误差率标准差；根据平均误差率和误差率标准差来设定上控制限和下控制限；实时记录超过上控制限和下控制限的异常打码事件数量；将异常打码事件数量与总任务数量进行对比分析得到打码贴标异常系数；异常报警模块：依据任务执行数据输入预设建立任务异常分析模型，判断任务异常情况，并发出警报；完结模块：获取AGV的任务完成信号后，向WMS系统发送卸货完成信号，并将货位占用。

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