你有沒有看過工廠里幾十臺AGV同時作業的畫面？每臺車都像在執行各自的“使命”，它們有的奔向成品區，有的繞開障礙前往裝貨區，還有的乖乖排隊等待過道空出來。

沒有指揮、沒有喊口令，但整個場面卻不混亂，甚至比人管還高效。

這不禁讓人好奇：這么多AGV在車間里“穿梭如魚”，難道不會打架？不會堵車？不會撞上人或者撞上彼此？

我們得承認：一旦AGV數量從個位數變成十幾、幾十臺，協調不當確實容易“亂成一鍋粥”。

但也正因為如此，調度系統才成了AGV背后的“靈魂指揮官”。

所以問題來了：多臺AGV為什么不亂？靠的是什么調度邏輯？它背后的“大腦”到底有多聰明？途靈機器人就來掰開了、揉碎了、講清楚。

一、多車調度的“秩序感”從哪來？答案是：一個字——“算”

AGV調度之所以能避免混亂，靠的并不是“幸運”，而是一整套嚴密的邏輯運算。簡單來說就是：

它們每一步怎么走、什么時候走、走哪條路線、和誰讓路、在哪里等待，全都提前“算”好了。

我們可以把AGV調度系統理解成一個“智能指揮中心”，它會實時監控每臺車的位置、狀態、任務優先級，然后基于這些信息做出“更優解”。

二、多車不亂，靠這四個“高智商”調度邏輯

2.1路徑規劃系統：每一臺車都有“專屬導航”

你以為AGV是靠一條條“劃好線”的地面軌跡前行？那你就落伍了。

現在主流的AGV使用的是激光SLAM、視覺導航等“自主導航”技術。調度系統會根據工廠地圖，給每臺車“量身定做”一條更優路徑：

哪條通道最短？

哪條路徑人最少？

哪條路線有障礙？

哪臺AGV正在使用某段道路？

這些因素統統納入考慮，每條路線都像在玩一個“動態迷宮游戲”，算法時刻都在“重算、更新、避讓”。一旦有車臨時插隊、任務中斷，系統立刻重新規劃路線，確保整體節奏不亂。

2.2交通控制邏輯：紅綠燈、單行道、讓行規則一個都不少

在“虛擬道路”上，AGV也得守規矩——調度系統就像交警局，提前給每個區域設好“通行規則”：

窄路段不能兩車并行：那就設為“單行道”；

路口易發生沖突：那就設“優先權”；

車多的時候要排隊：那就開啟“流量管控”。

舉個例子：

如果兩臺AGV要同時進入一個T字路口，系統會自動判斷哪臺優先、哪臺等待，并控制另一臺車減速或暫停，保證“進退有序”。

2.3任務優先級排序：不是誰快誰上，而是“按需派單”

AGV不是“搶活干”，而是根據任務優先級接單。

什么叫優先級？比如以下幾種情況：

某工位即將缺料，補料任務優先；

成品要按節拍流轉到下一道工序，時間緊的任務優先；

部分車有電量限制，優先讓電量高的AGV接遠任務。

2.4避障與碰撞預判系統：不靠“剎車反應”，而靠“提前避開”

人開車靠眼睛和剎車，但AGV靠的是激光雷達、攝像頭、紅外傳感器等多種“感官設備”。
一旦前方出現障礙（比如突然走來的工人、橫擺的推車），AGV能在幾十毫秒內完成判斷，并結合調度系統進行“路徑重算”或“繞行指令”。

更厲害的是：AGV還會和其他車“交流”——

比如某車臨時掉頭，它會在調度平臺上發送狀態更新，系統立刻同步給其他車輛，避免其他車還傻乎乎往那開。

這就是為什么AGV幾乎不“撞車”：因為每一臺車都“知道”對方在哪、在干嘛、打算去哪。

四、調度系統到底是啥？不是界面，而是整個“大腦+神經網”

很多人誤以為AGV調度系統就是一個畫面好看的“調度大屏”，能看到每臺車的位置、狀態就行了。其實，那只是“皮毛”。

真正的調度系統，包括以下幾個核心模塊：

地圖引擎：把工廠物理場景“數字化建模”，并實時更新；

任務分發模塊：接受上位系統（如MES、WMS）下發的任務并進行智能分配；

路徑規劃算法：負責為每臺車實時計算更優路線；

交通管控模塊：實現紅綠燈、優先級、車道控制等復雜調度邏輯；

協同控制模塊：多車之間協調，讓任務“前后接得上”；

仿真系統：上線前可以進行“虛擬演練”，預測瓶頸與沖突點；

實時監控系統：隨時監控AGV狀態、電量、位置、任務進度等信息；

異常處理機制：如車體故障、路線堵塞等都能自動上報并調度補位。

也就是說，AGV背后的“大腦”不僅會“調度車”，還會思考“怎么避免出問題”，甚至“出問題了怎么補救”。

五、那調度系統會不會出錯？真要多人車混行，還靠譜嗎？

當然，系統再智能，也有邊界。比如以下幾種情況可能會讓調度效率打折：

地圖維護不及時，造成“認路錯誤”；

多個系統接口不同步，出現“指令沖突”；

外部環境劇烈變化（如突然施工封路），導航系統難以及時響應。

這也是為什么靠譜的AGV供應商不僅提供系統，還會持續提供“地圖更新+軟件優化+場景仿真”服務。一個調度系統是否靠譜，關鍵不在“初次跑得好不好”，而在“環境一變還能不能穩”。