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龙图腾网获悉江苏森蓝智能系统有限公司申请的专利一种智能仓库用全自由度AGV仓储存取方法及系统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：CN120258424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202510341763.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种智能仓库用全自由度AGV仓储存取方法及系统是由李明东;蒋克沨;李山山;杨东华;袁升驰;朱云龙;王祺设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能仓库用全自由度AGV仓储存取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及仓储存取技术领域，具体为一种智能仓库用全自由度AGV仓储存取方法及系统。包括：获取各AGV的位置信息和任务信息，并且根据各AGV的位置信息和任务信息进行路径规划与导航；获取各AGV的工作状态数据，对工作状态数据进行分析得到各AGV的协同调节指令；根据协同指令调动AGV，AGV根据协同指令进行货物的存取与搬运。本发明通过对各货物存取任务进行分析得到任务优先级信息，并对AGV数据进行分析得到AGV状态信息，以此来对货物存取任务进行AGV的任务分配，并对工作状态数据进行分析得到各AGV的协同调节指令，然后根据协同调节指令控制各AGV的工作负载，让各AGV的任务分配更加合理，避免AGV负载过大造成故障，保障仓储作业效率。

本发明授权一种智能仓库用全自由度AGV仓储存取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能仓库用全自由度AGV仓储存取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、接收货物存取任务信息并对货物存取任务信息进行识别的得到任务数据，对各货物存取任务的任务数据进行优先级分析得到任务优先级信息； 所述对各货物存取任务的任务数据进行优先级分析，其具体为：对任务数据进行识别得到任务信息和货物信息，任务信息包括任务来源和任务期限，根据任务来源得到各货物存取任务的客户信息，基于客户信息将客户设定多个客户级别，每个客户级别对应一个重要性指数，将各货物存取任务对应的客户信息与多个客户级别进行匹配得到对应的重要性指数；将各货物存取任务对应的任务期限与当前时刻进行计算得到各货物存取任务的剩余时长，将各货物存取任务的剩余时长按照从多到少进行排序得到各货物存取任务的剩余时长名次； 货物信息包括货物价值和货物种类，获取货物存取任务对应的各货物的货物价值，将货物价值划分为多个货物价值区间，每个货物价值区间对应一个货物优先值，将各货物的货物价值与多个货物价值区间进行匹配得到对应的货物优先值，将各货物存取任务的各货物的货物优先值进行相加求和得到货物优先总值；基于货物的存储时效将货物种类分为长时效存储货物、中时效存储货物和短时效存储货物，每个货物分类均对应一个存储影响值，将货物存取任务的各货物对应货物种类的存储影响值进行相加求和得到存储总影响值； 将重要性指数、货物优先总值和存储总影响值进行综合计算得到优先状态值；将各货物存取任务的优先状态值进行比较排序得到任务优先级排序，根据各货物存取任务的任务优先级排序得到对应的优先级信息； 步骤二、获取各获取存取任务的优先级信息和AGV数据，对AGV数据进行分析得到AGV状态信息，当AGV状态信息为正常时，通过智能算法对各货物存取任务进行智能分配得到各AGV的任务信息； 所述对AGV数据进行分析，具体分析步骤如下： A1：通过对AGV数据进行识别得到电池电量数据、行驶速度数据和故障数据； A2：根据各AGV的电池电量数据得到剩余电量百分比，获取预先设定的剩余电量阈值，当剩余电量百分比小于剩余电量阈值时，将剩余电量阈值与剩余电量百分比进行差值计算得到电量差值，将电量差值划分为多个电量差值区间，每个电量差值区间对应一个电量影响值，把各AGV的电量差值与多个电量差值区间进行匹配得到对应的电量影响值； A3：对行驶速度数据进行识别得到单位时间的平均速度、最大速度和最小速度； A31：获取单位时间内预先设定的速度最低限值，将各AGV对应单位时间内的平均速度与速度最低限值进行比较，当平均速度小于速度最低限值时，将速度最低限值与平均速度进行差值计算得到速度差影响值； A32：根据各AGV的最大速度和最小速度得到速度波动范围，获取预先设定的速度参照范围，将各AGV的速度波动范围与速度参照范围进行重合匹配，得到最大速度和最小速度对应的上限超出值和下限超出值，将上限超出值和下限超出值计算求和得到超出总值； A33：将速度差影响值和超出总值进行计算求和得到速度影响指数； A4：对故障数据进行识别得到历史故障数据和故障时间； A41：基于历史故障数据获取单位时间内的故障次数，获取预先设定的故障次数阈值，将各AGV的故障次数与故障次数阈值进行比较，当故障次数大于故障次数阈值时，将故障次数标记为故障影响值； A42：获取预先设定的故障时间阈值，将各AGV对应单位时间内的故障的故障时间与故障时间阈值进行比较，当故障时间大于故障时间阈值时，将对应的故障标记为高影响故障，统计高影响故障的次数并标记为高影故障数，把高影故障数与对应单位时间内的故障总次数进行比值计算得到高影故障比值； A43：将故障影响值与高影故障占比进行乘积计算得到故障影响指数； A5：以电量影响值和速度影响指数的数值为直角三角形的两条直角边构建直角三角形，以两条直角边的交点为起始点，作垂直于直角三角形的直线，直线的长度等于故障影响指数的数值，再以直角三角形和直线构建三棱锥，计算三棱锥的体积并将体积的数值标记为AGV状态值； A6：当AGV状态值大于设定阈值时，生成对应的AGV状态信息为状态异常； 步骤三、获取各AGV的位置信息和任务信息，并且根据各AGV的位置信息和任务信息进行路径规划与导航； 步骤四、获取各AGV的工作状态数据，对工作状态数据进行分析得到各AGV的协同调节指令； 所述对工作状态数据进行分析，具体分析步骤如下： S1：通过对工作状态数据进行识别得到任务状态、运行负载和任务进度数据； S2：将AGV的任务状态设定为工作状态和空闲状态，当AGV的任务状态对应为工作状态时，将对应的AGV标记为工作AGV，记录各工作AGV单位时间内的工作时长；将工作时长与运行总时长进行比值计算得到工作占比，获取预先设定的工作占比阈值，把工作占比与工作占比阈值进行比较当工作占比大于工作占比阈值时，将对应的工作占比标记为忙碌状态值； S3：根据运行负载得到各AGV单位时间的能耗值，将单位时间的能耗值与设定的阈值进行比较，当各AGV单位时间的能耗值大于设定的阈值时，将对应的能耗值标记为能耗影响值； S4：对任务进度数据进行识别得到任务总量、任务完成量和任务时间数据； S41：将任务总量与任务完成量进行差值计算得到剩余任务量，将剩余任务量划分为多个剩余任务量区间，每个剩余任务量区间对应一个任务影响值，将各任务对应的剩余任务量与多个剩余任务量区间进行匹配得到对应的任务影响值； S42：基于任务时间数据得到任务截止时间和当前时间点，将任务截止时间和当前时间点进行差值计算得到剩余任务时间，将剩余任务时间划分为多个剩余时间区间，每个剩余时间区间对应一个剩余时影值，把剩余任务时间与多个剩余时间区间进行匹配得到对应的剩余时影值； S43：将任务影响值与剩余时影值进行相加计算得到进度影响值； S5：以忙碌状态值和能耗影响值的数值为正三角形的边构建两个正三角形，以两个正三角形的重心为起始点和终点，作垂直于两个正三角形的直线，直线的长度等于进度影响值的数值，再以两个正三角形和直线构建三棱台，计算三棱台的体积并将体积的数值标记为工作状态值； S6：将工作状态值与设定的阈值进行比较，当工作状态值大于设定的阈值时，生成对应的工作紧急信息，根据工作紧急信息对各AGV进行重新分配并生成对应的协同调节指令； 步骤五、根据协同指令调动AGV，AGV根据协同指令进行货物的存取与搬运。

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