申请/专利权人：中油管道物资装备有限公司

申请日：2023-09-19

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117273606B

主分类号：G06Q10/087

分类号：G06Q10/087;G06Q10/0631;G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于智能仓库的无人搬运车调度方法及系统，涉及智能仓库技术领域，使用训练后的分类器将仓库的电子地图分割为若干个搬运子区域，查询并获取仓库当前批次的待入库货物，获取卸货点内当前存放的待搬运货物的属性信息；以训练后的搬运预测模型对搬运子区域内的货物能否从卸货点搬运至存放点进行判断，并获取判断结果；若不能够及时完成搬运，则将相应的搬运子区域在电子地图上标记，并将其标记为超负荷区域，剩余的将若干个搬运子区域确定为低负荷区域；将低负荷区域内的搬运车辆向超负荷区域内调度。获取到满足条件或者接近满足条件的调度方案，依据该调度方案，能够完成或者最大限度的在搬运周期内完成搬运任务。

主权项：1.一种基于智能仓库的无人搬运车调度系统，其特征在于：包括查询单元20、处理分析单元30、搬运车辆控制单元40：其中，建立仓库调度的电子地图，结合仓库内卸货点的位置信息，使用训练后的分类器将仓库的电子地图分割为若干个搬运子区域，由所述查询单元20查询并获取仓库当前批次的待入库货物，获取当前批次待入库货物的属性信息，属性信息至少包括：货物的卸货点及存放点；将当前批次待入库货物引导至卸货点，在完成卸货后获取卸货点内当前存放的待搬运货物的属性信息，属性信息至少包括：货物类别、体积及搬运行程；获取位于各个搬运子区域内搬运车辆的数量以及待搬运货物的体积，结合搬运车的搬运效率，由所述处理分析单元30判断在搬运周期内，搬运子区域内的货物能否从卸货点搬运至存放点；使用机器学习算法，在训练和测试后，生成搬运预测模型，以该搬运预测模型对搬运子区域内的货物能否从卸货点搬运至存放点进行判断，并获取判断结果；若不能够及时完成搬运，则将相应的搬运子区域在电子地图上标记，并将其标记为超负荷区域，剩余的将若干个搬运子区域确定为低负荷区域；由搬运车辆控制单元40将低负荷区域内的搬运车辆向超负荷区域内调度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中油管道物资装备有限公司 一种基于智能仓库的无人搬运车调度方法及系统

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