AGV仓储机器人调度系统架构（agv物流机器人）

系统架构层次划分
采用分层模块化设计，分为以下五层：
1.1 用户接口层
功能：提供人机交互界面（Web/桌面端），支持任务下发、实时监控、数据可视化和报警管理。
模块：
任务管理面板：接收订单（如拣货、搬运请求），支持优先级设置。
地图可视化：显示仓库布局、AGV实时位置及任务路径。
报表系统：统计AGV利用率、任务完成时间等指标。
1.2 调度核心层
功能：全局决策中枢，负责任务分配、路径规划及交通协调。
关键模块：
任务分配模块：
基于贪心算法、拍卖算法或强化学习，动态分配任务。
考虑AGV负载、电量、距离等因素。
路径规划模块：
静态规划：使用A*、Dijkstra算法生成初始路径。
动态调整：采用时间窗模型（Time Window）或冲突预测（如ORCA算法）避免碰撞。
交通控制模块：
实时监测路径冲突，通过优先级调度（如任务紧急度）或路径重规划解决死锁。
1.3 通信层
功能：实现调度系统与AGV之间的低延迟数据传输。
技术方案：
协议：MQTT（轻量级发布-订阅模式）或基于TCP/UDP的自定义协议。
网络：工业Wi-Fi（5G备选），支持高并发连接。
消息格式：JSON/Protobuf，包含AGV ID、坐标、速度、任务状态等字段。
1.4 设备控制层
功能：AGV本地的实时控制与决策。
模块：
导航模块：结合SLAM（激光雷达/视觉）实现定位与避障。
运动控制：PID控制器或模型预测控制（MPC）确保平稳移动。
边缘计算：本地处理紧急避障，减少通信依赖。
1.5 数据存储与分析层
功能：持久化存储运行数据，支持离线优化。
技术栈：
数据库：时序数据库（如InfluxDB）存储AGV轨迹，关系型数据库（如MySQL）记录任务日志。
分析工具：基于ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）实现日志分析，优化调度策略。

核心算法与策略
2.1 任务分配算法
集中式调度：匈牙利算法（最小化总任务时间）或遗传算法（多目标优化）。
分布式调度：合同网协议（Contract Net Protocol）实现AGV自主竞标任务。
2.2 路径规划优化
动态障碍处理：结合滚动窗口规划（Rolling Horizon）实时更新路径。
多AGV协同：基于时空地图（Spatio-Temporal Map）预留路径，避免冲突。
2.3 充电调度策略
阈值触发：电量低于20%时自动排队充电。
动态插队：高优先级任务AGV可抢占充电队列。

容错与安全机制
硬件冗余：双机热备中央调度器，防止单点故障。
通信重试：AGV断线时缓存指令，恢复后重传。
安全协议：
紧急停止：AGV内置红外/超声波传感器，触发急停。
心跳检测：周期性地监控AGV在线状态，超时则重新分配任务。

仿真与测试
工具链：ROS/Gazebo仿真环境模拟AGV运动，验证调度逻辑。
压力测试：模拟高并发任务（如“双十一”峰值），评估系统吞吐量。

扩展性与集成
水平扩展：通过Kubernetes部署多调度器实例，支持千台级AGV集群。
WMS集成：通过REST API与仓库管理系统（WMS）对接，同步库存及订单数据。

典型工作流程
1. 任务下发：WMS发送搬运请求至调度系统。
2. 任务分配：调度器选择最近/最闲AGV，生成最优路径。
3. 路径执行：AGV沿规划路径移动，实时上报状态。
4. 冲突解决：交通控制模块动态调整路径，避免拥堵。
5. 任务完成：AGV返回待命区，数据入库分析。

技术挑战与解决方案
实时性：采用内存数据库（如Redis）缓存任务队列，减少响应延迟。
动态环境：融合深度学习预测货架移动趋势，提前规划。
大规模调度：分区调度策略，将仓库划分为多个区域，分片管理。