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龙图腾网恭喜浙江中扬立库技术有限公司申请的专利四向穿梭车自动控制系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119396060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411959628.4，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权四向穿梭车自动控制系统及方法是由陈新安;黄庆光;王开伟;谢诚孝;汪巍蔷;王开胜;陈丽丽;董燕君;肖佳东;谢君杰设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本四向穿梭车自动控制系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种四向穿梭车自动控制系统及方法，涉及智能控制领域，其使用基于深度学习的数据分析和编码技术来对所述当前电量、所述穿梭车到达目标点的行驶距离以及所述穿梭车换向节点数进行嵌入编码，同时对所述当前需求的自然语言描述进行语义嵌入，以此分别根据当前电量低维嵌入编码特征、行驶距离低维嵌入编码特征以及换向节点数嵌入编码特征和当前需求语义嵌入编码特征之间的外部动态协同交互表示来智能地生成当前电量权重比、行驶距离权重比和换向节点权重比，并得到得分值。通过该方式，减少了对人工经验的依赖，避免因某些因素被过度重视而导致其他方面资源浪费的问题。

本发明授权四向穿梭车自动控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种四向穿梭车自动控制方法，包括：根据仓库布局预设穿梭车的BLOCK机制；系统启动时加载预设的所述BLOCK机制并启动死锁监控；响应于接收到任务需求，获取当前符合调度条件的穿梭车并从中确定最优穿梭车；计算所述最优穿梭车的最小行驶路线，并将所述最小行驶路线发送给所述最优穿梭车；通过所述死锁监控实时监测所述最优穿梭车的运行状态，并检测是否与其他穿梭车发生死锁；响应于所述最优穿梭车与其他穿梭车发生死锁，为受影响的穿梭车重新规划路线，并将新规划的行驶路线发送给所述受影响的穿梭车；其特征在于，响应于接收到任务需求，获取当前符合调度条件的穿梭车并从中确定最优穿梭车，包括：计算所述当前符合调度条件的穿梭车中各个穿梭车的得分值，并将得分值最小的穿梭车作为所述最优穿梭车，包括：获取目标穿梭车的当前电量、到达目标点的行驶距离以及换向节点数；获取当前需求的自然语言描述；对所述目标穿梭车的当前电量、到达目标点的行驶距离以及换向节点数和所述当前需求的自然语言描述分别进行嵌入编码以得到当前电量低维嵌入编码特征、行驶距离低维嵌入编码特征、换向节点数嵌入编码特征和当前需求语义嵌入编码特征；分别将所述当前电量低维嵌入编码特征、所述行驶距离低维嵌入编码特征以及所述换向节点数嵌入编码特征与所述当前需求语义嵌入编码特征进行动态记忆协同交互和权重计算以得到所述目标穿梭车的得分值；其中，分别将所述当前电量低维嵌入编码特征、所述行驶距离低维嵌入编码特征以及所述换向节点数嵌入编码特征与所述当前需求语义嵌入编码特征进行动态记忆协同交互和权重计算以得到所述目标穿梭车的得分值，包括：对当前电量低维嵌入编码向量和当前需求语义嵌入编码向量进行基于外部动态记忆的注意力交互以得到当前电量-当前需求语义协同交互编码向量；对所述行驶距离低维嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行所述基于外部动态记忆的注意力交互以得到行驶距离-当前需求语义协同交互编码向量；对所述换向节点数嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行所述基于外部动态记忆的注意力交互以得到换向节点-当前需求语义协同交互编码向量；根据所述当前电量-当前需求语义协同交互编码向量、所述行驶距离-当前需求语义协同交互编码向量和所述换向节点-当前需求语义协同交互编码向量分别得到当前电量权重比、行驶距离权重比和换向节点权重比；根据所述当前电量权重比、所述行驶距离权重比和所述换向节点权重比，得到所述目标穿梭车的得分值；其中，对所述当前电量低维嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行基于外部动态记忆的注意力交互以得到当前电量-当前需求语义协同交互编码向量，包括：计算所述当前电量低维嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量之间的当前电量-当前需求外部知识细粒度优化特征交互矩阵；根据所述当前电量-当前需求外部知识细粒度优化特征交互矩阵，对所述当前电量低维嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行细粒度调制响应交互以得到所述当前电量-当前需求语义协同交互编码向量；其中，根据所述当前电量-当前需求外部知识细粒度优化特征交互矩阵，对所述当前电量低维嵌入编码向量和所述当前需求语义嵌入编码向量进行细粒度调制响应交互以得到所述当前电量-当前需求语义协同交互编码向量，包括：对所述当前电量低维嵌入编码向量进行线性变换以得到当前电量查询特征向量和当前电量值特征向量且以所述当前电量-当前需求外部知识细粒度优化特征交互矩阵作为键矩阵，对所述当前电量查询特征向量、所述当前电量值特征向量和所述键矩阵进行基于Transformer模型的优化调制以得到优化后的当前电量低维嵌入编码向量；对所述当前需求语义嵌入编码向量进行线性变换以得到当前需求查询特征向量和当前需求值特征向量且以所述当前电量-当前需求外部知识细粒度优化特征交互矩阵作为键矩阵，对所述当前需求查询特征向量、所述当前需求值特征向量和所述键矩阵进行所述基于Transformer模型的优化调制以得到优化后的当前需求语义嵌入编码向量；计算所述优化后的当前电量低维嵌入编码向量和所述优化后的当前需求语义嵌入编码向量之间的按位置响应以得到所述当前电量-当前需求语义协同交互编码向量；其中，计算所述优化后的当前电量低维嵌入编码向量和所述优化后的当前需求语义嵌入编码向量之间的按位置响应以得到所述当前电量-当前需求语义协同交互编码向量，该过程可用以下公式表示：；其中，是优化后的当前电量低维嵌入编码向量，是优化后的当前需求语义嵌入编码向量，是所述当前电量-当前需求语义协同交互编码向量。

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