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申请/专利权人：天津万事达物流装备有限公司

摘要：一种用于无人仓储的AGV小车的智能调测控制方法及系统，涉及AGV小车技术领域，构建远程监控平台，采集AGV小车的运行数据；构建仓储区域拓扑地图模型，提取仓储订单的关键数据以及各个AGV小车的运行数据，根据仓储区域拓扑地图模型中各个AGV小车与仓储订单的位置关系以及AGV小车的运行数据与关键数据之间的匹配关系，筛选出关键AGV小车；预先对AGV小车进行模拟测试，根据模拟测试结果获取关键AGV小车的故障矩阵集，实时监控关键AGV小车在仓储订单配送过程中的运行数据时序序列，根据所述运行数据时序序列以及故障矩阵集监测关键AGV小车运行状态，显著提高AGV小车仓储订单配送过程的可靠性和稳定性。

主权项：1.一种用于无人仓储的AGV小车的智能调测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1：构建远程监控平台，采集AGV小车的运行数据；步骤s2：构建仓储区域拓扑地图模型，当远程监控平台接收到仓储订单时，提取仓储订单的关键数据以及各个AGV小车的运行数据，根据仓储区域拓扑地图模型中各个AGV小车与仓储订单的位置关系以及AGV小车的运行数据与关键数据之间的匹配关系，筛选出关键AGV小车；步骤s3：预先对AGV小车进行模拟测试，根据模拟测试结果获取关键AGV小车的故障矩阵集，实时监控关键AGV小车在仓储订单配送过程中的运行数据时序序列，根据所述运行数据时序序列以及故障矩阵集监测关键AGV小车运行状态；构建远程监控平台，采集AGV小车的运行数据的过程包括：构建远程监控平台，所述远程监控平台通信连接有若干数据传输节点，所述数据传输节点部署在AGV小车上，所述数据传输节点用于采集AGV小车的运行数据并标记采集时间，设置采集周期，所述运行数据包括行驶位置、行驶速度、剩余电量和剩余载重量；构建仓储区域拓扑地图模型，当远程监控平台接收到仓储订单时，提取仓储订单的关键数据以及各个AGV小车的运行数据，根据仓储区域拓扑地图模型中各个AGV小车与仓储订单的位置关系以及AGV小车的运行数据与关键数据之间的匹配关系，筛选出关键AGV小车的过程包括：根据实际情况，构建仓储区域拓扑地图模型；仓储订单的关键数据包括货物重量、订单位置以及仓储配送轨迹，同时在仓储区域拓扑地图模型显示各个AGV小车的行驶位置、剩余电量和剩余载重量；首先剔除仓储区域拓扑地图模型中剩余载重量小于货物重量的AGV小车，之后获取仓储区域拓扑地图模型中各个AGV小车的行驶位置与订单位置之间的距离，筛选出与订单位置之间的距离最小的AGV小车，将所述AGV小车标记为第一AGV小车；预先对各个AGV小车进行场景模拟测试，并根据场景模拟测试结果获取第一AGV小车完成仓储订单配送过程的预估电量消耗，判断所述预估电量消耗是否大于第一AGV小车的剩余电量，若大于，则将第一AGV小车标记为关键AGV小车；若不大于，则剔除所述第一AGV小车，随后重新筛选出与订单位置之间的距离最小的AGV小车，将所述AGV小车标记为第一AGV小车，并根据场景模拟测试结果获取第一AGV小车完成仓储订单配送过程的预估电量消耗，判断所述预估电量消耗是否大于第一AGV小车的剩余电量，以此类推，直至筛选出关键AGV小车；预先对各个AGV小车进行场景模拟测试，并根据场景模拟测试结果获取第一AGV小车完成仓储订单配送过程的预估电量消耗的过程包括：预先设置若干模拟运行场景，对各个AGV小车进行若干模拟运行场景的运行测试，获取各个AGV小车在不同载重量和不同仓储配送轨迹复杂等级情况下对应的单位电量消耗，根据第一AGV小车的剩余载重量以及货物重量获取第一AGV小车的载重量，获取第一AGV小车对应的仓储配送轨迹复杂等级，获取第一AGV小车在所述载重量和仓储配送轨迹复杂等级情况下对应的单位电量消耗，根据第一AGV小车的行驶位置与订单位置之间的距离以及仓储订单的仓储配送轨迹获取第一AGV小车的配送距离，根据所述单位电量消耗和配送距离获取第一AGV小车的预估电量消耗；获取第一AGV小车对应的仓储配送轨迹复杂等级的过程包括：提取仓储区域拓扑地图模型中所有路段的路段宽度以及障碍物数量，同时提取各个路段在历史采集周期内的交通流量时序序列，将所述交通流量时序序列作为测试集以及训练集，基于深度学习构建交通流量预估模型；将所述训练集输入到所述交通流量预估模型中进行训练，直至损失函数训练平稳，并保存模型参数，通过测试集对所述交通流量预估模型进行测试，直至符合预设要求，输出所述交通流量预估模型；根据交通流量预估模型输出当前采集周期内仓储区域拓扑地图模型中所有路段的预估交通流量；提取第一AGV小车对应的仓储配送轨迹中包括的若干路段的路段宽度、障碍物数量、预估交通流量以及第一AGV小车在所述仓储配送轨迹对应的转弯次数，根据所述若干路段的路段宽度、障碍物数量、预估交通流量以及转弯次数获取第一AGV小车对应的仓储配送轨迹复杂等级；根据所述若干路段的路段宽度、障碍物数量、预估交通流量以及转弯次数获取第一AGV小车对应的仓储配送轨迹复杂等级的过程包括：根据第一AGV小车对应的若干路段的路段宽度、障碍物数量、预估交通流量以及转弯次数作为评价指标，预设评价指标的指标权重矩阵、仓储配送轨迹复杂等级以及隶属度函数，通过模糊综合评价获取所述评价指标对于仓储配送轨迹复杂等级的隶属度矩阵；将隶属度矩阵和指标权重矩阵评价指标进行矩阵融合获得模糊综合评价矩阵，根据所述模糊综合评价矩阵获取所述评价指标对于不同仓储配送轨迹复杂等级的隶属度，筛选出所述评价指标对应的隶属度最高的仓储配送轨迹复杂等级，将所述仓储配送轨迹复杂等级作为第一AGV小车对应的仓储配送轨迹复杂等级；预先对AGV小车进行模拟测试，根据模拟测试结果获取关键AGV小车的故障矩阵集，实时监控关键AGV小车在仓储订单配送过程中的运行数据时序序列，根据所述运行数据时序序列以及故障矩阵集监测关键AGV小车运行状态的过程包括：预先设置不同类型的故障场景，对各个AGV小车进行不同类型的故障场景的运行测试，获取各个AGV小车发生不同类型的故障前的运行数据时序序列，根据所述运行数据时序序列提取各个AGV小车发生不同类型的故障前的运行数据稳定性系数矩阵，所述运行数据稳定性系数矩阵包括行驶位置稳定性系数、行驶速度稳定性系数和剩余电量稳定性系数；构建关键AGV小车的任务规划表，所述任务规划表包括关键AGV小车对应的仓储配送轨迹中每个路段的规划行驶速度和预估电量消耗；当关键AGV小车开始仓储订单配送时，实时监测关键AGV小车的运行数据，并将所述运行数据与任务规划表进行比较，获取关键AGV小车的运行数据稳定性系数矩阵，获取关键AGV小车发生不同类型的故障前的运行数据稳定性系数矩阵，并根据所述运行数据稳定性系数矩阵构建故障矩阵集，将关键AGV小车的运行数据稳定性系数矩阵与故障矩阵集进行匹配，获取关键AGV小车的运行数据稳定性系数矩阵与故障矩阵集中各个运行数据稳定性系数矩阵的相似度，预设相似度系数阈值，若故障矩阵集中存在相似度大于相似度系数阈值的运行数据稳定性系数矩阵，则获取运行数据稳定性系数矩阵对应的故障类型，生成关键AGV小车的所述故障类型的预警信号，若故障矩阵集中不存在相似度大于相似度系数阈值的运行数据稳定性系数矩阵，则生成关键AGV小车的正常行驶信号；一种用于无人仓储的AGV小车的智能调测控制方法，其特征在于，包括监控中心，所述监控中心通信连接有数据采集模块、AGV小车提取模块和AGV小车监测模块；所述数据采集模块用于构建远程监控平台，采集AGV小车的运行数据；所述AGV小车提取模块用于构建仓储区域拓扑地图模型，当远程监控平台接收到仓储订单时，提取仓储订单的关键数据以及各个AGV小车的运行数据，根据仓储区域拓扑地图模型中各个AGV小车与仓储订单的位置关系以及AGV小车的运行数据与关键数据之间的匹配关系，筛选出关键AGV小车；所述AGV小车监测模块用于预先对AGV小车进行模拟测试，根据模拟测试结果获取关键AGV小车的故障矩阵集，实时监控关键AGV小车在仓储订单配送过程中的运行数据时序序列，根据所述运行数据时序序列以及故障矩阵集监测关键AGV小车运行状态；单位电量消耗表示AGV小车每行驶一米的电量消耗值。

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