【技术实现步骤摘要】
本申请涉及物流，具体涉及一种自动引导车辆的调度方法及装置。
技术介绍
1、自动导引车辆（automated guided vehicle，agv）是一种自动化物流设备，通常用于在工业和仓储环境中自动搬运和运输物品。自动导引车辆通常是无人驾驶的电动车辆，通过内置的导航和控制系统，能够在设定的路径上自主导航和执行任务，可通过提高生产灵活性来改善内部物流结构，因此自动导引车辆的调度策略在物流作业过程中起着至关重要的作用。
2、现有技术中，通常是基于特定的调度环境，提前设定好一种自动导引车辆调度算法，自动导引车辆调度算法中除了输入和输出数据会有所变化外，其他相关参数通常是固定的，故现有的自动导引车辆调度算法的使用效果与运行效率取决于与调度环境的适配程度，难以适应变化的调度环境条件。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例所解决的技术问题之一在于提供一种自动引导车辆的调度方法及装置，用以克服现有技术中自动引导车辆调度算法的使用效果取决于与调度环境的适配程度，难以适应变化的调度环境条件的问题。
2、本申请实施例第一方面公开自动引导车辆的调度方法，所述方法包括：
3、根据当前任务数据和车辆状态数据，确定用于进行调度的目标最优解算法、目标决策变量和目标约束条件；其中，所述当前任务数据至少用于表征至少一项当前需执行任务的运输起点位置和运输终点位置；所述车辆状态数据至少用于表征至少一辆可执行所述当前需执行任务的自动引导车辆的当前位置；
4、根据所述
5、根据预设目标函数、所述目标约束条件、全部所述目标决策变量对应的所述敏感度权值、所述当前任务数据和所述车辆状态数据，利用所述目标最优解算法计算获得目标调度方案数据；其中，所述目标调度方案数据至少用于表征执行每项所述当前需执行任务的目标车辆、每辆所述目标车辆所执行的所述当前需执行任务的顺序。
6、本申请实施例第二方面公开一种自动引导车辆的调度装置，所述装置包括：
7、算法确定模块，用于根据当前任务数据和车辆状态数据，确定用于进行调度的目标最优解算法、目标决策变量和目标约束条件；其中，所述当前任务数据至少用于表征至少一项当前需执行任务的运输起点位置和运输终点位置；所述车辆状态数据至少用于表征至少一辆可执行所述当前需执行任务的自动引导车辆的当前位置；
8、权值确定模块，用于根据所述当前任务数据和所述车辆状态数据，确定全部所述目标决策变量对应的敏感度权值；其中，所述敏感度权值用于表征利用所述目标最优解算法进行计算时的优先级；
9、求解模块，用于根据预设目标函数、所述目标约束条件、全部所述目标决策变量对应的所述敏感度权值、所述当前任务数据和所述车辆状态数据，利用所述目标最优解算法计算获得目标调度方案数据；其中，所述目标调度方案数据至少用于表征执行每项所述当前需执行任务的目标车辆、每辆所述目标车辆所执行的所述当前需执行任务的顺序。
10、本申请提供的一种自动引导车辆的调度方法及装置首先根据当前任务数据和车辆状态数据，确定用于进行调度的目标最优解算法、目标决策变量和目标约束条件；然后根据当前任务数据和车辆状态数据，确定全部目标决策变量对应的敏感度权值；再根据预设目标函数、目标约束条件、全部目标决策变量对应的敏感度权值、当前任务数据和车辆状态数据，利用目标最优解算法计算获得目标调度方案数据。与现有技术相比，本专利技术实施例可根据每次进行调度的当前任务数据和车辆状态数据，确定出对应的全部目标决策变量对应的敏感度权值，使得针对不同的调度环境使用的调度算法相关参数取值会有所差别，以快速筛选出最有效的决策变量进行优化，在精度许可的范围内忽略无效或效果不明显的决策变量，可提高自动引导车辆调度算法的运行效率、使用效果与调度环境的适配程度，有利于提升物流作业效果。
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1.一种自动引导车辆的调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设目标函数、所述目标约束条件、全部所述目标决策变量对应的所述敏感度权值、所述当前任务数据和所述车辆状态数据，利用所述目标最优解算法计算获得目标调度方案数据包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设目标函数的计算结果根据多个目标评估参数所确定，全部所述目标评估参数包括下述候选评估参数中的至少其二：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述预设目标函数计算获得所述初步调度方案数据对应的综合评估分值包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述初步调度方案数据，计算获得每个所述目标评估参数对应的无量纲评估值包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前任务数据和车辆状态数据，确定用于进行调度的目标最优解算法、目标决策变量和目标约束条件包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述算法对应规则包括：当所述分类信息表征对所述自动引导车辆进行
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述算法对应规则包括：当所述分类信息表征对所述自动引导车辆进行调度的复杂程度不为低时，所述目标最优解算法为改进LASSO回归算法。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前任务数据和所述车辆状态数据，确定全部所述目标决策变量对应的敏感度权值包括：
10.一种自动引导车辆的调度装置，其特征在于，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种自动引导车辆的调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设目标函数、所述目标约束条件、全部所述目标决策变量对应的所述敏感度权值、所述当前任务数据和所述车辆状态数据，利用所述目标最优解算法计算获得目标调度方案数据包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设目标函数的计算结果根据多个目标评估参数所确定，全部所述目标评估参数包括下述候选评估参数中的至少其二：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述预设目标函数计算获得所述初步调度方案数据对应的综合评估分值包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述初步调度方案数据，计算获得每个所述目标评估参数对应的无量纲评估值包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：李政德，刘盛，武杰，戴冬冬，霍英杰，
申请(专利权)人：苏州澳昆智能机器人技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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