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龙图腾网获悉惠州市宏大自动化涂装系统工程有限公司;惠州市宏瑞智能装备有限公司;惠州市宏大智慧科技有限公司申请的专利基于RGV小车的高密度立体仓库出库调度与运输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：CN120688713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510813130.5，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于RGV小车的高密度立体仓库出库调度与运输系统及方法是由何玉洪;胡小亚;何琳设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RGV小车的高密度立体仓库出库调度与运输系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于RGV小车的高密度立体仓库出库调度与运输系统及方法，涉及仓库出库调度与运输技术领域，包括调度管理中心，所述调度管理中心通信连接有虚拟模型构建模块、任务解析及规划模块、任务分配模块和实时监控干预模块，其中，各模块间电信号连接；所述虚拟模型构建模块，用于构建仓库及RGV小车的虚拟模型。本发明通过构建仓库及RGV小车的虚拟模型，并结合数字孪生技术，能够实时同步物理实体的状态，精确模拟多RGV小车的时空路径，有效避免路径冲突和交通拥堵，不仅显著提高了出库作业的效率，还大大减少了因路径冲突导致的任务延误，确保了出库作业的准确性和及时性，从而提升了整体物流效率。

本发明授权基于RGV小车的高密度立体仓库出库调度与运输系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于RGV小车的高密度立体仓库出库调度与运输系统，包括调度管理中心，其特征在于：所述调度管理中心通信连接有虚拟模型构建模块、任务解析及规划模块、任务分配模块和实时监控干预模块，其中，各模块间电信号连接； 所述虚拟模型构建模块，用于构建仓库及RGV小车的虚拟模型，同步映射货架层高、通道布局及RGV小车实时定位，实时同步仓库及RGV小车的物理状态； 所述任务解析及规划模块，用于接收解析出库订单，生成初始任务队列，并基于仓库及RGV小车虚拟模型，模拟任务分配的不同路径方案，所述任务解析分配模块包括任务接收解析单元和路径规划仿真单元； 其中，所述任务接收解析单元，用于接收出库订单，解析任务需求，明确出库订单优先级、货物位置及RGV小车负载状态，生成带时间窗的初始任务队列，具体包括： 通过与仓库管理系统的接口接收出库订单信息，并对接收到的订单数据进行初步格式化和完整性检查，同时，对订单进行分类和标记； 对每个出库订单进行详细解析，提取关键任务需求信息，包括货物位置、出库数量、优先级和货物类型，并结合仓库的实时库存信息和三维空间索引算法，生成货物空间坐标； 获取当前空闲RGV小车的负载参数，分析空闲RGV小车的剩余载重和已分配任务量，建立任务-设备匹配度矩阵，筛选符合载重要求的候选设备集合，为每个任务分配时间窗约束； 通过时间轴投影法验证时间窗约束是否与现有任务队列重叠，若存在冲突则触发优先级仲裁机制，调整当前的任务时间窗，将解析后的任务按优先级降序、时间窗紧迫性升序排序，生成初始任务队列，初始任务队列包含任务唯一标识、货物空间坐标、候选RGV小车列表和时间窗约束； 所述任务-设备匹配度矩阵的建立过程包括： 从RGV小车的控制系统中获取当前空闲RGV小车的负载参数，包括最大载重、已分配任务量和当前负载量，记录每辆空闲RGV小车的当前位置和状态； 根据获取的负载参数，通过将RGV小车的最大载重减去当前负载量，计算每辆空闲RGV小车的剩余载重能力，同时，分析已分配任务量对RGV小车任务执行能力的干扰，判断RGV小车是否能承担新的任务； 根据任务的货物重量、任务位置与RGV小车当前位置的距离、RGV小车的剩余载重因素计算出匹配度值，建立任务-设备匹配度矩阵，按照匹配度值的大小进行降序排列； 基于任务-设备匹配度矩阵，筛选出符合载重要求的候选设备集合，对于每个任务，根据其货物重量和紧急程度要求，从匹配度矩阵中选出匹配度较高且剩余载重充足的RGV小车作为候选设备，并为每个任务分配时间窗约束； 所述路径规划仿真单元，用于结合虚拟模型模拟多RGV时空路径冲突，生成不同路径方案的无碰撞轨迹，优化出库路径，具体包括： 从虚拟模型构建模块获取仓库及RGV小车的虚拟模型，包括货架布局、通道信息和RGV小车的初始位置，并同步生成的初始任务队列，获取任务的货物空间坐标、候选RGV小车列表和时间窗约束，将初始任务队列的相关数据映射到虚拟模型中； 基于虚拟模型，模拟多RGV小车在执行任务时的时空路径，通过时间轴投影法和空间位置分析，检测不同RGV小车路径之间的潜在冲突，分析各RGV小车在不同时间点的位置和运动方向，识别碰撞点和拥堵区域，并记录冲突发生的时间和位置信息，形成冲突报告； 根据冲突检测结果，调整RGV小车的路径规划策略，采用遗传算法生成不同路径方案的无碰撞轨迹，通过多次仿真迭代，逐步优化路径方案，记录每次迭代的最优路径方案； 多次迭代后，选择适应度最高的路径方案作为最优路径方案，对最优路径方案进行仿真验证，确保其无碰撞且符合任务的时间窗约束，若仿真验证发现新的冲突或不符合时间窗约束，则调整遗传算法的参数，重新进行优化迭代，直到生成的路径方案在仿真中无冲突且满足所有任务要求，进而将优化后的路径方案输出反馈给任务分配模块； 匹配度值的计算表达式为： ； 式中，Mi,j为任务i与RGV小车j的匹配度值，表示任务与RGV小车之间的匹配程度，Wtask,i为任务i的货物重量，为RGV小车j的最大载重，为RGV小车j的当前负载量，Di,j为任务i的货物位置与RGV小车j当前位置的距离； 所述任务分配模块，用于根据出库订单优先级与RGV小车的当前位置，智能分配任务至相应的RGV小车执行； 所述实时监控干预模块，用于可视化展示RGV实时轨迹、任务进度及异常事件，支持人工紧急介入。

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