在医药、3C电子等高洁净度要求的行业中，多AGV协同调度算法需解决三大核心矛盾：任务分配的效率与公平性、路径规划的动态避障、系统扩展的稳定性。以下从算法设计、行业适配、技术突破三个维度展开分析：
一、任务分配：从“抢单模式”到“智能竞标”
传统调度算法（如FIFO、最短路径优先）在多AGV场景下易导致“忙闲不均”。例如，某药企仓库曾出现3台AGV日均接单50次，而另2台仅接单10次，电量耗尽与闲置并存。现代算法通过以下机制优化：
竞标机制：AGV根据电量、负载、位置等状态动态竞标任务。例如，当系统发布“搬运原料A至反应釜”任务时，电量>80%、距离任务点最近的AGV优先中标，避免低效长途运输。
负载均衡算法：通过实时监测每台AGV的任务队列长度，动态调整任务分配权重。某生物制药企业采用该算法后，AGV利用率标准差从35%降至8%，设备闲置率降低42%。
紧急任务插队：为高优先级任务（如疫苗冷链运输）设置动态权重。当突发任务到达时，系统重新计算路径代价，强制中断低优先级任务，确保关键任务0延误。
二、路径规划：从“固定轨道”到“动态博弈”
在狭窄通道（如0.5米窄道）或高密度作业场景中，传统A*算法易因交通拥堵导致效率下降。行业创新算法包括：
改进蚁群算法：通过栅格法构建仓库电子地图，引入“信息素负反馈机制”避免局部最优。例如，某半导体工厂应用后，AGV路径重复率降低60%，单趟运输时间缩短22%。
栅格阻塞度模型（GBM）：实时记录每个栅格的拥堵程度，动态调整路径代价。当某通道AGV数量超过阈值时，系统自动将路径代价提升30%，引导后续AGV绕行。某医药仓库应用后，拥堵等待时间减少75%。
两阶段调度算法：将任务分配与路径规划解耦，先通过启发式算法确定任务顺序，再结合A*算法规划路径。某物流中心测试显示，该算法在50台AGV协同场景下，任务完成时间较传统方法缩短31%。
三、行业适配：医药行业的特殊需求与算法定制
医药行业对AGV调度算法提出更高要求：
洁净度控制：AGV需采用无尘设计（如无线充电、密封轴承），避免油污或颗粒物污染。某疫苗生产企业要求AGV在GMP车间内运行时的微粒排放量≤0.5μm/m³，算法需优化急停、转向等动作以减少扬尘。
冷链运输支持：部分AGV需集成温控模块，调度算法需优先分配低温任务。例如，某血制品企业通过算法将2-8℃药品运输任务的响应时间压缩至30秒内，较人工操作提升5倍。
合规性追溯：算法需记录每批药品的搬运时间、AGV编号、操作人员等信息，满足FDA/GMP追溯要求。某跨国药企的AGV系统与MES对接后，数据完整率达100%，审计通过率提升90%。
四、技术突破：从“单点优化”到“全链协同”
未来算法发展将聚焦三大方向：
5G+AI深度融合：5G网络支持AGV以1ms时延、10Gbps速率传输数据，AI算法实现实时决策。例如，某汽车工厂通过5G-AGV集群调度，使30台设备动态路径重规划的拥堵率降至2.7%。
数字孪生仿真：构建仓库虚拟镜像，通过仿真模拟优化设备布局与调度参数。某电商仓库应用后，AGV部署周期从3个月缩短至2周，试错成本降低80%。
标准化与生态化：推动AGV与WMS、MES等系统接口统一，降低集成成本。例如，ISO 3691-4标准已明确AGV安全规范，促进跨厂商设备协同。
五、行业实践：医药领域的标杆案例
珐玛珈AGV：在制药包装车间实现毫米级定位，8小时续航+自动充电支持24小时作业。某药企引入后，物料运输效率提升40%，单条产线人工成本降低30%。
楚天科技智慧工厂：在4万平方米单体车间内，AGV以毫米级精度穿梭，结合SCADA系统实现全流程自动化。该方案助力恒瑞医药、科伦药业等企业提升生产合规性，单厂年产能突破10亿支
