CN117829724A - 一种agv联合调度方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种AGV联合调度方法、装置、设备及介质，本申请属于AGV调度技术领域。该方法包括：获取任务池中待处理任务的任务执行参数，对所述待处理任务进行分组得到至少两个任务组别；获取所述任务组别的任务数据以及与所述任务组别对应的执行AGV的配置参数，通过调度模型计算所述执行AGV的执行时长；根据所述执行时长，按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务；识别所述执行AGV的当前电量，根据充电桩的位置信息、使用情况以及预计充电时长为所述执行AGV匹配充电桩。通过本技术方案，可以有效减少执行AGV的空载时长，提高了对AGV调度的效率以及调度资源利用率。

Description

一种AGV联合调度方法、装置、设备及介质

技术领域

本申请属于AGV调度技术领域，具体涉及一种AGV联合调度方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着社会的发展，以AGV(Automated Guided Vehicle，自动导引车)为代表的移动机器人在仓储管理以及物流分配等领域得到了广泛的应用。AGV作为一种高度自动化和智能化的载运工具，其本质是无人驾驶技术的一种应用形式。

相关技术中，对AGV的调度方式主要是根据仓库管理系统中待分配任务的信息以及仓储空间中AGV状态信息调度处于空闲状态的AGV，通过AGV将货架运输到拣选区供拣选人员进行进行集中拣选，或者将已拣选完毕的货物搬回货架等。

然而，仓储系统中的货物通常批量进出，仓库管理系统会离散地生成大量运输任务，AGV在任务间频繁地切换会浪费大量与生产效率无关的时间以及资源，同时在任务繁忙时段可能出现多车同时竞争充电桩的情况，因此，利用现有技术存在AGV调度效率低以及调度资源利用率低的问题。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种AGV联合调度方法、装置、设备及介质，解决了对AGV调度效率低以及对调度资源利用率低的问题，通过对待处理任务进行分组为待处理任务匹配执行AGV，利用调度模型计算执行AGV的执行时长，根据所述执行时长，按照执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务，可以有效减少执行AGV的空载时长，提高了对AGV调度的效率，同时，在所述执行AGV的电量低于充电阈值的情况下为所述执行AGV匹配充电桩，可以避免充电桩抢占的问题，提高了调度资源利用率。

第一方面，本申请实施例提供了一种AGV联合调度方法，所述方法包括：

获取任务池中待处理任务的任务执行参数，根据所述任务执行参数对所述待处理任务进行分组得到至少两个任务组别；其中，所述任务执行参数包括所述待处理任务的执行AGV以及执行顺序；且，每一个所述任务组别对应一个执行AGV；

获取所述任务组别的任务数据以及与所述任务组别对应的执行AGV的配置参数，通过调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的执行时长；

根据所述执行时长，按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务；

识别所述执行AGV的当前电量，在所述当前电量低于充电阈值的情况下，根据充电桩的位置信息、使用情况以及预计充电时长为所述执行AGV匹配充电桩。

进一步的，所述通过调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的执行时长，包括：

通过所述调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的载货时长以及空载时长；

通过所述调度模型计算所述载货时长以及所述空载时长的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长。

进一步的，在通过所述调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的载货时长以及空载时长之后，所述方法还包括：

获取所述任务组别的期望执行完成时刻以及实际执行完成时刻，并通过所述调度模型根据所述期望执行完成时刻以及所述实际执行完成时刻计算执行超时惩罚值；

相应的，所述通过所述调度模型计算所述载货时长以及所述空载时长的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长，包括：

通过所述调度模型计算所述载货时长、所述空载时长以及所述执行超时惩罚值的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长。

进一步的，在根据所述执行时长，按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务之后，所述方法还包括：

获取所述任务池中的新增任务参数以及所述任务组别的当前执行状态，并识别所述新增任务参数和/或所述当前执行状态是否符合调度触发条件；

若符合，则根据所述新增任务参数以及所述任务组别的当前执行状态重新调度所述执行AGV；

若不符合，则继续调度所述执行AGV执行所述待处理任务直至所述待处理任务处理完毕。

进一步的，所述根据所述任务执行参数对所述待处理任务进行分组得到至少两个任务组别，包括：

根据所述任务执行参数确定每个所述待处理任务的执行AGV以及执行顺序，基于所述执行AGV进行任务组别的划分，以及基于所述执行顺序进行任务组别内待处理任务的排序。

进一步的，所述在所述当前电量低于充电阈值的情况下，根据充电桩的位置信息、使用情况以及充电时长为所述执行AGV匹配充电桩，包括：

在所述当前电量低于电量阈值的情况下，识别当前时刻是否存在空闲充电桩；

若存在，则根据所述充电桩的位置，将距离所述执行AGV当前位置最近的充电桩作为目标充电桩；

若不存在，则识别当前时刻处于充电状态的最高电量执行AGV是否满足充电桩释放条件，若满足，则将被释放充电桩作为目标充电桩；其中，所述充电桩释放条件为当所述最高电量执行AGV耗电至可充电电量时，所述执行AGV已充电至可调度电量。

进一步的，所述电量阈值包括：可调度阈值、可充电阈值以及安全阈值中的至少一个；

相应的，在所述根据充电桩的位置信息、使用情况以及充电时长为所述执行AGV匹配充电桩之前，所述方法还包括：

在所述当前电量低于安全阈值的情况下，等待所述执行AGV执行完毕当前任务，并不再继续调度所述执行AGV执行任务；

在所述当前电量低于可调度阈值的情况下，识别所述任务池中是否存在待执行任务，若存在，则控制所述执行AGV结束充电，并调度所述执行AGV至任务执行点；若不存在，则控制所述执行AGV继续充电至满电；

在所述当前电量低于充电阈值的情况下，识别当前是否存在空闲充电桩，若存在，则控制所述执行AGV提前充电，否则控制所述执行AGV继续执行任务。

第二方面，本申请实施例提供了一种AGV联合调度方法，所述方法包括：

任务分组模块，用于获取任务池中待处理任务的任务执行参数，根据所述任务执行参数对所述待处理任务进行分组得到至少两个任务组别；其中，所述任务执行参数包括所述待处理任务的执行AGV以及执行顺序；且，每一个所述任务组别对应一个执行AGV；

执行时长计算模块，用于获取所述任务组别的任务数据以及与所述任务组别对应的执行AGV的配置参数，通过调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的执行时长；

调度模块，用于根据所述执行时长，按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务；

充电匹配模块，用于识别所述执行AGV的当前电量，在所述当前电量低于充电阈值的情况下，根据充电桩的位置信息、使用情况以及预计充电时长为所述执行AGV匹配充电桩。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。

在本申请实施例中，获取任务池中待处理任务的任务执行参数，根据所述任务执行参数对所述待处理任务进行分组得到至少两个任务组别；其中，所述任务执行参数包括所述待处理任务的执行AGV以及执行顺序；且，每一个所述任务组别对应一个执行AGV；获取所述任务组别的任务数据以及与所述任务组别对应的执行AGV的配置参数，通过调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的执行时长；根据所述执行时长，按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务；识别所述执行AGV的当前电量，在所述当前电量低于充电阈值的情况下，根据充电桩的位置信息、使用情况以及预计充电时长为所述执行AGV匹配充电桩。通过上述AGV联合调度方法，解决了对AGV调度效率低以及对调度资源利用率低的问题，通过对待处理任务进行分组为待处理任务匹配执行AGV，利用调度模型计算执行AGV的执行时长，根据所述执行时长，按照执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务，可以有效减少执行AGV的空载时长，提高了对AGV调度的效率，同时，在所述执行AGV的电量低于充电阈值的情况下为所述执行AGV匹配充电桩，可以避免充电桩抢占的问题，提高了调度资源利用率。

附图说明

图1是本申请实施例一提供的AGV联合调度方法的流程示意图；

图2是本申请实施例二提供的AGV联合调度方法的流程示意图；

图3是本申请实施例三提供的AGV联合调度方法的流程示意图；

图4为本申请实施例的实施场景图；

图5为本申请实施例提供的AGV充电策略折线图；

图6是本申请实施例四提供的AGV联合调度装置的结构示意图；

图7是本申请实施例五提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本申请具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的AGV联合调度方法、装置、设备及介质进行详细地说明。

实施例一

图1是本申请实施例一提供的AGV联合调度方法的流程示意图。如图1所示，具体包括如下步骤：

S101，获取任务池中待处理任务的任务执行参数，根据所述任务执行参数对所述待处理任务进行分组得到至少两个任务组别；其中，所述任务执行参数包括所述待处理任务的执行AGV以及执行顺序；且，每一个所述任务组别对应一个执行AGV；

首先，本方案的使用场景可以是调度AGV进行货物搬运以及自主充电的场景。

基于上述使用场景，可以理解的，本方案的执行主体可以是数据接收、数据处理以及控制能力的电子设备，例如：手机、平板电脑以及台式电脑等，此处不做过多限定。

其中，AGV(Automated Guided Vehicle，自动导引运输车)是指装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。具有自动移载装置的AGV小车在控制系统的指挥下能够自动地完成货物的取、放以及水平运行的全过程。任务池可以是用于缓存已创建的待处理任务的容器，是业务层存储任务的组件。待处理任务可以是仓库中的货架搬运任务以及物品拿取业务等。任务执行参数可以是待处理任务本身的任务参数，还可以是用于处理待处理任务的处理参数。所述任务执行参数包括所述待处理任务的执行AGV的身份信息以及该任务的执行顺序。任务组别可以是对所述待处理任务按照执行AGV的身份信息进行分组后得到的组别。所述任务组别中的任务可以是一个或者多个，且相同任务组别中的任务具有相同的执行AGV。

在一个实施例中，可以通过读取任务池中存储的数据获取待处理任务的任务执行参数，根据所述任务执行参数确定所述待处理任务的执行AGV，对所述待处理任务进行分组，将相同执行AGV的待处理任务分配至相同任务组别，得到至少两个任务组别。

在一个可行的实施例中，可选的，所述根据所述任务执行参数对所述待处理任务进行分组得到至少两个任务组别，包括：

根据所述任务执行参数确定每个所述待处理任务的执行AGV以及执行顺序，基于所述执行AGV进行任务组别的划分，以及基于所述执行顺序进行任务组别内待处理任务的排序。

在一个实施例中，可以根据所述任务执行参数确定每个所述待处理任务的执行AGV的身份信息以及执行顺序，根据所述执行AGV的身份信息对所述待处理任务进行任务组别的划分，将相同执行AGV的待处理任务分配至同一组别，并根据所述执行顺序对任务组别内的待处理任务进行排序。

本方案，通过根据所述任务执行参数对待处理任务进行任务组别的划分以及任务组别内的排序，可以将相同执行AGV的待处理任务划分至同一组，避免了执行AGV的空载时长，进而提高了对执行AGV的调度效率。

S102，获取所述任务组别的任务数据以及与所述任务组别对应的执行AGV的配置参数，通过调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的执行时长；

其中，任务数据可以是所述待执行任务的任务参数。例如：待搬运物品尺寸、运输距离以及搬移高度等。执行AGV的配置参数可以是执行AGV的自身参数以及运行参数。所述执行AGV的自身参数可以是AGV的载货量、尺寸以及电量参数等。所述执行AGV的运行参数可以是AGV的运行速度以及运行最远距离等。调度模型可以是用于根据任务数据以及配置参数计算所述执行AGV最优执行路径以及执行方式的模型。执行AGV的执行时长可以是所述执行AGV从起始位置开始直至全部任务完成时所需要的总时长。

在一个实施例中，根据所述任务池中存储的数据获取所述任务组别的任务数据以及与所述任务组别对应的执行AGV的配置参数，通过调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的执行时长。

在一个可行的实施例中，可选的，所述通过调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的执行时长，包括：

通过所述调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的载货时长以及空载时长；

通过所述调度模型计算所述载货时长以及所述空载时长的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长。

其中，执行AGV的载货时长可以是所述执行AGV的搬运货物的总时长。执行AGV的空载时长可以是所述执行AGV从执行任务之前的初始位置到达待执行任务所在位置的总时长。

在一个实施例中，可以根据所述任务数据确定所述执行AGV的初始位置以及各待执行任务点的所在位置，根据所述配置参数确定所述执行AGV的空载运行速度以及载货运行速度。通过所述调度模型根据所述执行AGV的初始位置、各待执行任务点的所在位置、所述执行AGV的空载运行速度以及载货运行速度计算所述执行AGV的载货时长以及空载时长，并通过所述调度模型计算所述载货时长以及所述空载时长的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长。

本方案，通过所述调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的载货时长以及空载时长，并通过所述调度模型计算所述载货时长以及所述空载时长的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长，可以达到最小化执行AGV的执行时长的目的，进而提高了对执行AGV调度的可靠性。

在一个可行的实施例中，可选的，在通过所述调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的载货时长以及空载时长之后，所述方法还包括：

获取所述任务组别的期望执行完成时刻以及实际执行完成时刻，并通过所述调度模型根据所述期望执行完成时刻以及所述实际执行完成时刻计算执行超时惩罚值；

相应的，所述通过所述调度模型计算所述载货时长以及所述空载时长的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长，包括：

通过所述调度模型计算所述载货时长、所述空载时长以及所述执行超时惩罚值的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长。

其中，期望执行完成时刻可以是用户根据调度需求预先设置的期望执行AGV完成该任务组别中全部任务的时刻。实际执行完成时刻可以是根据所述任务数据以及所述配置参数计算得到的执行AGV实际完成该任务组别中全部任务的时刻。执行超时惩罚值可以是在所述实际执行完成时刻大于所述期望执行完成时刻的情况下，所述实际执行完成时刻与所述期望执行完成时刻之间的差值。

在一个实施例中，可以获取所述任务组别的期望执行完成时刻以及实际执行完成时刻，并通过所述调度模型根据所述期望执行完成时刻以及所述实际执行完成时刻计算执行超时惩罚值。通过所述调度模型计算所述载货时长、所述空载时长以及所述执行超时惩罚值的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长。

本方案，通过计算执行超时惩罚值，并计算所述载货时长、所述空载时长以及所述执行超时惩罚值的最小加权和，将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长，可以进一步最小化执行AGV的执行时长，进一步提高了对执行AGV调度的可靠性。

S103，根据所述执行时长，按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务；

在一个实施例中，可以根据所述执行时长确定所述执行AGV的空载时长以及载货时长，根据所述空载时长以及载货时长确定所述执行AGV的最优路线，根据所述最优路线按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务。

在一个可行的实施例中，可选的，在根据所述执行时长，按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务之后，所述方法还包括：

获取所述任务池中的新增任务参数以及所述任务组别的当前执行状态，并识别所述新增任务参数和/或所述当前执行状态是否符合调度触发条件；

若符合，则根据所述新增任务参数以及所述任务组别的当前执行状态重新调度所述执行AGV；

若不符合，则继续调度所述执行AGV执行所述待处理任务直至所述待处理任务处理完毕。

其中，新增任务参数可以是所述任务池中新增任务的任务数量、任务所在位置、任务期望完成时刻以及任务执行AGV的身份信息等参数。所述任务组别的当前执行状态可以是所述任务组别中已执行任务数量、待执行任务数量以及待执行任务的期望完成时刻。调度触发条件可以是所述任务池中新增任务的任务数量大于所述任务组别中待执行任务数量、新增任务的期望完成时刻早于所述任务组别中待执行任务的期望完成时刻以及所述任务组别中存在修改或删除的已派发任务。

在一个实施例中，获取所述任务池中的新增任务参数以及所述任务组别的当前执行状态，并识别所述新增任务参数和/或所述当前执行状态是否符合调度触发条件。若符合，则根据所述新增任务参数以及所述任务组别的当前执行状态重新调度所述执行AGV执行所述新增任务；若不符合，则继续调度所述执行AGV执行所述任务组别中的待处理任务直至所述待处理任务处理完毕。

本方案，通过获取所述任务池中的新增任务参数以及任务组别的当前执行状态，确定是否调整执行AGV的调度可以达到调度执行AGV及时处理紧急任务的目的，提高了对执行AGV调度的可靠性以及合理性。

S104，识别所述执行AGV的当前电量，在所述当前电量低于充电阈值的情况下，根据充电桩的位置信息、使用情况以及预计充电时长为所述执行AGV匹配充电桩。

其中，充电阈值可以是所述执行AGV的能过够继续执行任务的最低电量。所述充电阈值大于0且能够供所述执行AGV运行至充电桩位置。充电桩的预计充电时长可以是已被占用充电桩完成当前占用执行AGV充电的预计时长，还可以是空闲充电桩完成所述执行AGV充电的预计时长。

在一个实施例中，可以识别所述执行AGV的当前电量是否低于充电阈值，在所述当前电量低于充电阈值的情况下，根据充电桩的位置信息、使用情况以及预计充电时长为所述执行AGV匹配空闲状态、距离最近以及预计充电时长最短的充电桩。

本申请实施例所提供的技术方案，获取任务池中待处理任务的任务执行参数，根据所述任务执行参数对所述待处理任务进行分组得到至少两个任务组别；其中，所述任务执行参数包括所述待处理任务的执行AGV以及执行顺序；且，每一个所述任务组别对应一个执行AGV；获取所述任务组别的任务数据以及与所述任务组别对应的执行AGV的配置参数，通过调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的执行时长；根据所述执行时长，按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务；识别所述执行AGV的当前电量，在所述当前电量低于充电阈值的情况下，根据充电桩的位置信息、使用情况以及预计充电时长为所述执行AGV匹配充电桩。通过上述AGV联合调度方法，解决了对AGV调度效率低以及对调度资源利用率低的问题，通过对待处理任务进行分组为待处理任务匹配执行AGV，利用调度模型计算执行AGV的执行时长，根据所述执行时长，按照执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务，可以有效减少执行AGV的空载时长，提高了对AGV调度的效率，同时，在所述执行AGV的电量低于充电阈值的情况下为所述执行AGV匹配充电桩，可以避免充电桩抢占的问题，提高了调度资源利用率。

实施例二

图2是本申请实施例二提供的AGV联合调度装置的流程示意图。如图2所示，具体包括如下步骤：

S201，获取任务池中待处理任务的任务执行参数，根据所述任务执行参数对所述待处理任务进行分组得到至少两个任务组别；其中，所述任务执行参数包括所述待处理任务的执行AGV以及执行顺序；且，每一个所述任务组别对应一个执行AGV；

S202，获取所述任务组别的任务数据以及与所述任务组别对应的执行AGV的配置参数，通过调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的执行时长；

S203，根据所述执行时长，按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务；

S204，识别所述执行AGV的当前电量，在所述当前电量低于电量阈值的情况下，识别当前时刻是否存在空闲充电桩；

其中，空闲充电桩可以是未处于充电状态或者前方没有排队等待待充电执行AGV的充电桩。

在一个实施例中，可以根据所述执行AGV上报的电量数据，识别所述执行AGV的当前电量，在所述当前电量低于电量阈值的情况下，获取充电桩的充电状态信息，根据所述充电状态信息识别当前时刻是否存在空闲充电桩。

S2041，若存在，则根据所述充电桩的位置，将距离所述执行AGV当前位置最近的充电桩作为目标充电桩；

在一个实施例中，若存在空闲充电桩，则获取所述空闲充电桩的位置，根据所述充电桩的位置以及所述执行AGV的当前位置，将距离所述执行AGV当前位置最近的充电桩作为目标充电桩。

S2042，若不存在，则识别当前时刻处于充电状态的最高电量执行AGV是否满足充电桩释放条件，若满足，则将被释放充电桩作为目标充电桩；其中，所述充电桩释放条件为当所述最高电量执行AGV耗电至可充电电量时，所述执行AGV已充电至可调度电量。

在一个实施例中，若不存在空闲充电桩，则识别当前时刻处于充电状态的最高电量执行AGV是否满足充电桩释放条件，若满足，则将被释放充电桩作为目标充电桩；其中，所述充电桩释放条件为当所述最高电量执行AGV耗电至可充电电量时，所述执行AGV已充电至可调度电量。

在一个可行的实施例中，可选的，所述电量阈值包括：可调度阈值、可充电阈值以及安全阈值中的至少一个；

相应的，在所述根据充电桩的位置信息、使用情况以及充电时长为所述执行AGV匹配充电桩之前，所述方法还包括：

在所述当前电量低于安全阈值的情况下，等待所述执行AGV执行完毕当前任务，并不再继续调度所述执行AGV执行任务；

在所述当前电量低于可调度阈值的情况下，识别所述任务池中是否存在待执行任务，若存在，则控制所述执行AGV结束充电，并调度所述执行AGV至任务执行点；若不存在，则控制所述执行AGV继续充电至满电；

在所述当前电量低于充电阈值的情况下，识别当前是否存在空闲充电桩，若存在，则控制所述执行AGV提前充电，否则控制所述执行AGV继续执行任务。

其中，安全阈值可以是执行AGV能够执行任务的最低电量。可调度阈值可以是执行AGV能够完整的执行一个任务组别中任务的电量。充电阈值可以是满电电量。

在一个实施例中，所述电量阈值包括：可调度阈值、可充电阈值以及安全阈值中的至少一个。在所述当前电量低于安全阈值的情况下，等待所述执行AGV执行完毕当前任务，并不再继续调度所述执行AGV执行任务；在所述当前电量低于可调度阈值的情况下，识别所述任务池中是否存在待执行任务，若存在，则控制所述执行AGV结束充电，并调度所述执行AGV至任务执行点；若不存在，则控制所述执行AGV继续充电至满电；在所述当前电量低于充电阈值的情况下，识别当前是否存在空闲充电桩，若存在，则控制所述执行AGV提前充电，否则控制所述执行AGV继续执行任务。

本方案，通过根据执行AGV的当前电量与各个充电阈值比较，确定执行AGV是否充电，可以达到调度执行AGV提前充电的目的，避免了充电桩抢占的问题。

本申请实施例所提供的技术方案，通过识别所述执行AGV的当前电量是否低于电量阈值以及当前是否存在空闲充电桩调度执行AGV充电，可以达到调度执行AGV及时充电的目的，避免了充电桩抢占的问题，进一步提高了对执行AGV调度的可靠性。

实施例三

图3是本申请实施例三提供的AGV联合调度方法的流程示意图。如图3所示，具体包括如下步骤：

S301，获取WMS系统中待分配任务的信息以及仓储空间中AGV状态信息，所述待分配任务包括将货物搬运到指定拣选点或者将已拣选的货物搬回货架；

S302，获取的任务信息和AGV状态信息送入动态任务链模型中，通过模型计算总体资源利用率来设计任务调度方案；

S303，根据所述总体资源利用率得出最合适的调度分配方案通过，总体资源利用率通过时间利用率和能量利用率衡量。

优选地，一种AGV联合调度方法，其特征在于，仓储系统中的货物通常批量进出，WMS会离散地生成大量运输任务，导致任务池中的任务数大于AGV数量，在该情况下AGV系统需要连续作业，为了降低AGV从一个任务终点到下一个任务起点的空载行驶距离，可以将由相同设备执行的前后任务关联，在任务分配的调度计算时选取一组合适的任务给某AGV，让其顺序执行。

优选地，一种AGV联合调度方法，以任务链的形式实现多AGV多任务调度，动态任务链调度指同时计算多辆AGV，为每辆AGV分配多个有序任务，并动态执行调度计算。

图4为本申请实施例的实施场景图。

如图4所示，智能仓储主要由以下成分组成：一般采用立体库模式，包括货物存储区、拣选区、入库缓冲区、出库缓冲区、提升机作业区、AGV充电区以及AGV自由通行区(通行道路为示意图中除去货物存储区、拣选区、入库缓冲区、出库缓冲区、提升机作业区、AGV充电区以外的区域)。其中，入库缓冲区为货物进入仓库的地点，出库缓冲区为货物装载结构货架离开仓库的地点，拣选区为货物需要前往被拣选的地点，AGV自由通行区为AGV可以通行的区域。主要涉及的运输设备有AGV、有轨穿梭小车RGV(运行于除第一层外的楼层，可以执行与AGV相同的搬运货物任务)和提升机。

优选地，一种基于动态任务链调度模型，其模型假设为：

AGV在空载和载货状态下分别以恒定速度行驶，忽略其加减速过程对行程时间的影响；

AGV每次转弯用时恒定，装卸货用时恒定；

任务池中所有任务关联的存储区节点均不相同；

出入库缓存区、拣选区、提升机出入口的货物缓存空间充足。

所述的一种基于动态任务链的AGV调度模型，其调度模型目标函数为：

Z＝min(αF_t+βF_e+γF_p)；

其中，F_t为最末任务完成时间，F_e为总空载运行时间，F_p为超时惩罚时间，目标函数表现为最小化三者加权和。

所述的一种基于动态任务链的AGV调度模型，其特征在于，其调度模型约束条件为：

公式表示为完工时间最晚的AGV执行所有任务的总时间，其中/>表示单个任务总耗时；公式/>表示为所有AGV空载运行的总时间，其中/>表示单个任务响应时间；公式/>表示为所有任务超时惩罚值之和，其中p_m表示单个任务超时惩罚值；公式/>表示一个任务的总耗时由响应时间与执行时间组成。公式表示任务的响应时间从AGV起点或上一个任务终点到该任务起点的行程时间。公式/>表示任务的执行时间由载货运输时间、装载及卸载时间构成。公式/>表示AGV的行程时间通过匀速行驶耗时与转弯耗时来预估。公式/>为任务超时的惩罚值计算方法，如果任务的预计完成时刻晚于期望最晚完成时刻，则罚值取为二者差值，否则为0。公式/>表示为时间利用率系数；公式/>利用AGV数量平均总空载行驶消耗，约束了其数值范围。公式约束了每个务被且只被分配给一辆AGV执行。

所述的一种基于动态任务链的AGV调度模型，其特征在于，针对实际生产环境中对调度计算的时效性要求，每轮计算的任务数量存在上限N。针对WMS生成的紧急任务，以及AGV的调度状态转换，让系统保持在整体效率优先的状态，调度系统需要及时重新评估任务池中未执行任务并对各任务链进行动态调整。调度计算触发条件包括：

任务池新增任务的期望最晚完成时刻早于已派发任务中最晚的期望完成时刻；

AGV任务链中待执行任务总数小于N/2，并且小于任务池新增任务的数量；

修改或删除已派发的任务；

有AGV变为空闲状态，如完成所有被指派的运输任务，或结束充电；

有AGV变为不可调度状态，但任务链中有剩余运输任务未执行。

图5为本申请实施例提供的AGV充电策略折线图。

如图5所示，在多级充电管理的基础上，定义安全阈值，充电阈值和可用阈值，具体设计如下：

安全阈值L_safe：AGV剩余电量低于L_safe后不再执行任务，而是完成是完成当前任务后立即前往充电桩充电。同时AGV在每个任务执行前，都需要根据当前电量评估能否安全完成任务并返回充电桩；

可用阈值L_over：当AGV充电至L_over时，将其置为可调度状态，若仓储系统中有待分配任务则结束充电，若系统空闲无任务则其可以继续充至满电；

充电阈值L_charge：每辆AGV都有各自的L_charge，低于该值后若存在空闲充电桩则AGV执行充电任务，否则继续执行运输任务。差异化L_charge的意义在于，诱导部分AGV提前充电，避免AGV对有限充电资源的占用冲突。

优选地，所述的一种基于动态差异化阈值的充电调度策略，其特征在于，将所有AGV根据剩余电量升序排列并分组，每组的AGV数量为充电桩数。假设最低电量的组中AGV的L_charge与L_safe相等，对于每相邻的两组，根据充电模型计算低电量组中AGV从L_charge充电至L_over的时间，根据电量消耗模型计算在该时间内高电量组中AGV将要消耗的电量。若相邻两组间的电量差大于上述消耗的电量，则表示这两组AGV之间不会发生充电桩占用竞争，它们可以具有相同的L_charge；否则当低电量组AGV尚未充电至L_over时，高电量组AGV已产生充电需求，可能导致竞争充电桩的情况出现，应提高低电量组AGV的L_charge(所有电量低于该组的AGV的L_charge等量提高)。若系统处于空闲状态，所有AGV的L_charge均取为充电效率曲线拐点电量与饱和电量的算数平均值。

所述的一种基于动态差异化阈值的充电调度策略，其特征在于，AGV触发充电任务时对于充电桩的选择策略是，优先选择最近的空闲充电桩，若系统当前无空闲充电桩，判断正在充电的最高电量AGV是否满足为其释放充电桩的条件。高电量AGV为低电量AGV释放充电桩的条件为：假设前者进入工作状态，同时后者进入充电状态，根据AGV充放电模型计算，当前者电量消耗至L_charge时，后者能够充电至L_over以上。若满足上述充电桩竞争占用条件，则高电量AGV立即结束充电并释放充电桩，低电量AGV进入充电状态。

所述的一种基于动态差异化阈值的充电调度策略，其特征在于，将充电调度和基于任务链的多AGV协同调度，根据AGV的作业状态预估其电量变化。在插入充电任务后需要模拟充电过程，将充电时间和结果反馈至AGV状态的预估。其AGV电量消耗模型为:

L＝min(L_o+k₁t,L_o+L^*+k₂t)；

其中k₁，k₂均为充电效率系数，L^*为充电效率曲线拐点电量，根据电池充电特性，当电量小于L^*时，AGV充电速度较快，电量大于L^*后，充电速度变缓。

根据电量消耗模型和各AGV设置的L_charge，将充电任务插入任务链调度中，将将AGV从当前位置行驶到充电桩的路程消耗，纳入目标函数中能量利用率的计算。若AGV充电完成后继续执行运输任务，将充电任务总耗时纳入目标函数中时间利用率的计算，即在考虑充电过程时间消耗的基础上，预估剩余任务完成时间，实现AGV运输和充电任务的协同调度。

实施例四

图6是本申请实施例四提供的AGV联合调度装置的结构示意图。如图6所示，具体包括如下：

任务分组模块601，用于获取任务池中待处理任务的任务执行参数，根据所述任务执行参数对所述待处理任务进行分组得到至少两个任务组别；其中，所述任务执行参数包括所述待处理任务的执行AGV以及执行顺序；且，每一个所述任务组别对应一个执行AGV；

执行时长计算模块602，用于获取所述任务组别的任务数据以及与所述任务组别对应的执行AGV的配置参数，通过调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的执行时长；

调度模块603，用于根据所述执行时长，按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务；

充电匹配模块604，用于识别所述执行AGV的当前电量，在所述当前电量低于充电阈值的情况下，根据充电桩的位置信息、使用情况以及预计充电时长为所述执行AGV匹配充电桩。

进一步的，所述执行时长计算模块602，具体用于：

通过所述调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的载货时长以及空载时长；

通过所述调度模型计算所述载货时长以及所述空载时长的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长。

进一步的，所述执行时长计算模块602，还用于：

获取所述任务组别的期望执行完成时刻以及实际执行完成时刻，并通过所述调度模型根据所述期望执行完成时刻以及所述实际执行完成时刻计算执行超时惩罚值；

相应的，所述通过所述调度模型计算所述载货时长以及所述空载时长的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长，包括：

通过所述调度模型计算所述载货时长、所述空载时长以及所述执行超时惩罚值的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长。

进一步的，所述装置还包括：

新增任务识别模块，用于获取所述任务池中的新增任务参数以及所述任务组别的当前执行状态，并识别所述新增任务参数和/或所述当前执行状态是否符合调度触发条件；

调度重启模块，用于根据所述新增任务参数以及所述任务组别的当前执行状态重新调度所述执行AGV；

调度保持模块，用于继续调度所述执行AGV执行所述待处理任务直至所述待处理任务处理完毕。

进一步的，所述任务分组模块601，具体用于：

根据所述任务执行参数确定每个所述待处理任务的执行AGV以及执行顺序，基于所述执行AGV进行任务组别的划分，以及基于所述执行顺序进行任务组别内待处理任务的排序。

进一步的，所述充电匹配模块604，具体用于：

在所述当前电量低于电量阈值的情况下，识别当前时刻是否存在空闲充电桩；

若存在，则根据所述充电桩的位置，将距离所述执行AGV当前位置最近的充电桩作为目标充电桩；

若不存在，则识别当前时刻处于充电状态的最高电量执行AGV是否满足充电桩释放条件，若满足，则将被释放充电桩作为目标充电桩；其中，所述充电桩释放条件为当所述最高电量执行AGV耗电至可充电电量时，所述执行AGV已充电至可调度电量。

进一步的，所述电量阈值包括：可调度阈值、可充电阈值以及安全阈值中的至少一个；

所述充电匹配模块604，具体用于：

在所述当前电量低于安全阈值的情况下，等待所述执行AGV执行完毕当前任务，并不再继续调度所述执行AGV执行任务；

在所述当前电量低于可调度阈值的情况下，识别所述任务池中是否存在待执行任务，若存在，则控制所述执行AGV结束充电，并调度所述执行AGV至任务执行点；若不存在，则控制所述执行AGV继续充电至满电；

在所述当前电量低于充电阈值的情况下，识别当前是否存在空闲充电桩，若存在，则控制所述执行AGV提前充电，否则控制所述执行AGV继续执行任务。

本申请实施例所提供的技术方案，任务分组模块，用于获取任务池中待处理任务的任务执行参数，根据所述任务执行参数对所述待处理任务进行分组得到至少两个任务组别；其中，所述任务执行参数包括所述待处理任务的执行AGV以及执行顺序；且，每一个所述任务组别对应一个执行AGV；执行时长计算模块，用于获取所述任务组别的任务数据以及与所述任务组别对应的执行AGV的配置参数，通过调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的执行时长；调度模块，用于根据所述执行时长，按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务；充电匹配模块，用于识别所述执行AGV的当前电量，在所述当前电量低于充电阈值的情况下，根据充电桩的位置信息、使用情况以及预计充电时长为所述执行AGV匹配充电桩。通过上述AGV联合调度装置，解决了对AGV调度效率低以及对调度资源利用率低的问题，通过对待处理任务进行分组为待处理任务匹配执行AGV，利用调度模型计算执行AGV的执行时长，根据所述执行时长，按照执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务，可以有效减少执行AGV的空载时长，提高了对AGV调度的效率，同时，在所述执行AGV的电量低于充电阈值的情况下为所述执行AGV匹配充电桩，可以避免充电桩抢占的问题，提高了调度资源利用率。

本申请实施例中的AGV联合调度装置可以是装置，也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置可以是移动电子设备，也可以为非移动电子设备。示例性的，移动电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本或者个人数字助理(personaldigital assistant，PDA)等，非移动电子设备可以为服务器、网络附属存储器(NetworkAttached Storage，NAS)、个人计算机(personal computer，PC)、电视机(television，TV)、柜员机或者自助机等，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例中的AGV联合调度装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(Android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本申请实施例不作具体限定。

本申请实施例提供的AGV联合调度装置能够实现上述各方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。

实施例五

如图7所示，本申请实施例还提供一种电子设备700，包括处理器701，存储器702，存储在存储器702上并可在所述处理器701上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器701执行时实现上述AGV联合调度装置实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

需要说明的是，本申请实施例中的电子设备包括上述所述的移动电子设备和非移动电子设备。

实施例六

本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述AGV联合调度装置实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等。

实施例七

本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述AGV联合调度装置实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

上述仅为本申请的较佳实施例及所运用的技术原理。本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行的各种明显变化、重新调整及替代均不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由权利要求的范围决定。

Claims (10)

1.一种AGV联合调度方法，其特征在于，所述方法包括：

获取任务池中待处理任务的任务执行参数，根据所述任务执行参数对所述待处理任务进行分组得到至少两个任务组别；其中，所述任务执行参数包括所述待处理任务的执行AGV以及执行顺序；且，每一个所述任务组别对应一个执行AGV；

获取所述任务组别的任务数据以及与所述任务组别对应的执行AGV的配置参数，通过调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的执行时长；

根据所述执行时长，按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务；

识别所述执行AGV的当前电量，在所述当前电量低于充电阈值的情况下，根据充电桩的位置信息、使用情况以及预计充电时长为所述执行AGV匹配充电桩。

2.根据权利要求1所述的AGV联合调度方法，其特征在于，所述通过调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的执行时长，包括：

通过所述调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的载货时长以及空载时长；

通过所述调度模型计算所述载货时长以及所述空载时长的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长。

3.根据权利要求2所述的AGV联合调度方法，其特征在于，在通过所述调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的载货时长以及空载时长之后，所述方法还包括：

获取所述任务组别的期望执行完成时刻以及实际执行完成时刻，并通过所述调度模型根据所述期望执行完成时刻以及所述实际执行完成时刻计算执行超时惩罚值；

相应的，所述通过所述调度模型计算所述载货时长以及所述空载时长的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长，包括：

通过所述调度模型计算所述载货时长、所述空载时长以及所述执行超时惩罚值的最小加权和，并将所述最小加权和作为所述执行AGV的执行时长。

4.根据权利要求1所述的AGV联合调度方法，其特征在于，在根据所述执行时长，按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务之后，所述方法还包括：

获取所述任务池中的新增任务参数以及所述任务组别的当前执行状态，并识别所述新增任务参数和/或所述当前执行状态是否符合调度触发条件；

若符合，则根据所述新增任务参数以及所述任务组别的当前执行状态重新调度所述执行AGV；

若不符合，则继续调度所述执行AGV执行所述待处理任务直至所述待处理任务处理完毕。

5.根据权利要求1所述的AGV联合调度方法，其特征在于，所述根据所述任务执行参数对所述待处理任务进行分组得到至少两个任务组别，包括：

根据所述任务执行参数确定每个所述待处理任务的执行AGV以及执行顺序，基于所述执行AGV进行任务组别的划分，以及基于所述执行顺序进行任务组别内待处理任务的排序。

6.根据权利要求1所述的AGV联合调度方法，其特征在于，所述在所述当前电量低于充电阈值的情况下，根据充电桩的位置信息、使用情况以及充电时长为所述执行AGV匹配充电桩，包括：

在所述当前电量低于电量阈值的情况下，识别当前时刻是否存在空闲充电桩；

若存在，则根据所述充电桩的位置，将距离所述执行AGV当前位置最近的充电桩作为目标充电桩；

若不存在，则识别当前时刻处于充电状态的最高电量执行AGV是否满足充电桩释放条件，若满足，则将被释放充电桩作为目标充电桩；其中，所述充电桩释放条件为当所述最高电量执行AGV耗电至可充电电量时，所述执行AGV已充电至可调度电量。

7.根据权利要求1所述的AGV联合调度方法，其特征在于，所述电量阈值包括：可调度阈值、可充电阈值以及安全阈值中的至少一个；

相应的，在所述根据充电桩的位置信息、使用情况以及充电时长为所述执行AGV匹配充电桩之前，所述方法还包括：

在所述当前电量低于安全阈值的情况下，等待所述执行AGV执行完毕当前任务，并不再继续调度所述执行AGV执行任务；

在所述当前电量低于可调度阈值的情况下，识别所述任务池中是否存在待执行任务，若存在，则控制所述执行AGV结束充电，并调度所述执行AGV至任务执行点；若不存在，则控制所述执行AGV继续充电至满电；

在所述当前电量低于充电阈值的情况下，识别当前是否存在空闲充电桩，若存在，则控制所述执行AGV提前充电，否则控制所述执行AGV继续执行任务。

8.一种AGV联合调度装置，其特征在于，所述装置包括：

任务分组模块，用于获取任务池中待处理任务的任务执行参数，根据所述任务执行参数对所述待处理任务进行分组得到至少两个任务组别；其中，所述任务执行参数包括所述待处理任务的执行AGV以及执行顺序；且，每一个所述任务组别对应一个执行AGV；

执行时长计算模块，用于获取所述任务组别的任务数据以及与所述任务组别对应的执行AGV的配置参数，通过调度模型根据所述任务数据以及所述配置参数计算所述执行AGV的执行时长；

调度模块，用于根据所述执行时长，按照所述执行顺序调度所述执行AGV执行所述待处理任务；

充电匹配模块，用于识别所述执行AGV的当前电量，在所述当前电量低于充电阈值的情况下，根据充电桩的位置信息、使用情况以及预计充电时长为所述执行AGV匹配充电桩。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的AGV联合调度方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的AGV联合调度方法的步骤。