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摘要：本文以極智嘉RoboShuttle貨箱到人揀選方案所采用的機器人管理系統(tǒng)（RMS）為例，對大規(guī)模機器人集群調(diào)度技術(shù)進行分析與探討。針對高峰期節(jié)拍瓶頸、集群擁堵死鎖、異構(gòu)設(shè)備協(xié)同障礙三大核心問題，重點闡述RMS的超大規(guī)模混合調(diào)度引擎、智能路徑規(guī)劃及動態(tài)資源優(yōu)化機制，為智能倉儲調(diào)度系統(tǒng)發(fā)展提供參考。

關(guān)鍵詞：RMS；大規(guī)模集群調(diào)度；混合調(diào)度；機器人；多機協(xié)同

作者：譚文哲 白易欣 高巖 欒莉莉

北京極智嘉科技股份有限公司

一

引言

隨著智能倉儲行業(yè)發(fā)展，跨場景方案和混和調(diào)度已成為不可逆轉(zhuǎn)的技術(shù)趨勢。當(dāng)前市場上的料箱機器人解決方案百花齊放、欣欣向榮，但許多企業(yè)卻陷入過度關(guān)注硬件參數(shù)的誤區(qū)——執(zhí)著于追求料箱堆垛的極限高度、單機揀選的峰值速度或是貨位深度的最大數(shù)量。實際上，這些硬件指標(biāo)僅僅是方案的基礎(chǔ)要素，真正的核心競爭力在于能否精準(zhǔn)調(diào)度機器人集群，并實現(xiàn)三大關(guān)鍵目標(biāo)：明確分工不越位、有序運行不沖突、無縫銜接高協(xié)同。

要達成這一目標(biāo)，必須重點解決三個核心問題：一是如何通過智能調(diào)度最大化移動機器人的利用率，確保滿足業(yè)務(wù)高峰期的作業(yè)節(jié)拍；二是如何有效預(yù)防和化解機器人擁堵或死鎖問題，持續(xù)提升系統(tǒng)運行效率；三是如何實現(xiàn)多機型協(xié)同、多設(shè)備交互、多區(qū)域聯(lián)動的復(fù)雜場景下的高效運作。

圖1 極智嘉RoboShuttle貨箱到人揀選方案

本文以極智嘉RoboShuttle貨箱到人揀選方案（如圖1）的機器人管理系統(tǒng)（RMS）為例，討論如何實現(xiàn)機器人集群精準(zhǔn)調(diào)度。文章通過重點剖析技術(shù)架構(gòu)，從超大規(guī)?；旌险{(diào)度、智能路徑規(guī)劃及動態(tài)資源優(yōu)化等核心技術(shù)三個方面展開論述，為智能倉儲領(lǐng)域下一代調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計與發(fā)展提供參考。

二

核心問題與技術(shù)路線演進

1.智能倉儲集群調(diào)度的三大核心問題

盡管自主移動機器人（AMR）在倉儲領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用，但隨著部署規(guī)模逐步擴大，其調(diào)度系統(tǒng)面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)日益突出，主要體現(xiàn)在以下三個方面：

（1）高峰期節(jié)拍瓶頸

在訂單量激增的業(yè)務(wù)高峰期，傳統(tǒng)調(diào)度系統(tǒng)往往難以有效分配任務(wù)和管理資源，導(dǎo)致機器人利用率急劇下降，進而影響整體出庫節(jié)拍，無法滿足業(yè)務(wù)需求。

（2）大規(guī)模集群擁堵死鎖

當(dāng)同一倉庫內(nèi)機器人數(shù)量超過一定閾值（如1000臺），路徑交叉和資源競爭會顯著增加，導(dǎo)致頻繁的交通擁堵甚至死鎖，嚴(yán)重降低系統(tǒng)效率和穩(wěn)定性。

（3）異構(gòu)設(shè)備協(xié)同障礙

不同型號、不同協(xié)議的機器人設(shè)備難以實現(xiàn)高效協(xié)同，導(dǎo)致任務(wù)沖突、信號中斷等問題，阻礙系統(tǒng)的整體性。

2.智能倉儲調(diào)度系統(tǒng)的兩種主要技術(shù)路線

為解決上述問題，目前行業(yè)內(nèi)主要發(fā)展出兩種技術(shù)路線：集成式單機方案與分工協(xié)作式方案，兩者在三維空間調(diào)度、系統(tǒng)彈性和規(guī)模擴展等方面展現(xiàn)出不同的技術(shù)特性，為不同場景的倉儲自動化提供了多樣化的解決方案。

（1）集成式單機方案（Integrated Single-Robot Solution）

• 特點：單個機器人集成搬運、舉升、揀選等多種功能。通常由單一機器人完成一個完整的作業(yè)流程，如從貨架取貨并搬運至揀選臺。調(diào)度系統(tǒng)不需要對任務(wù)進行分解和拆分。

• 適用場景：揀選任務(wù)相對簡單、機器人種類單一且數(shù)量有限的中小型倉儲場景。

（2）分工協(xié)作式方案（Division of Labor and Collaborative Solution）

• 特點：系統(tǒng)中的機器人根據(jù)功能進行分工，各司其職，相互配合，最大限度地發(fā)揮各自優(yōu)勢，例如“大車”負(fù)責(zé)高層貨架的存儲與搬運，“小車”負(fù)責(zé)地面的揀選和配送。調(diào)度系統(tǒng)需要對任務(wù)進行有序拆分，不同類型的機器人協(xié)同完成一個作業(yè)任務(wù)。

• 適用場景：高密度存儲、訂單量大、機器人種類與數(shù)量多的大型復(fù)雜倉儲中心，尤其適用于對出庫節(jié)拍有嚴(yán)苛要求的場景。

以極智嘉RoboShuttle貨箱到人揀選方案為例，該方案是由極智嘉RoboShuttle+P40機器人構(gòu)成的“大小車”組合方案?；谙到y(tǒng)特點，機器人管理系統(tǒng)（RMS）則創(chuàng)新性地采用存儲與揀選設(shè)備分工協(xié)作的模式，構(gòu)建起分層立體物流網(wǎng)絡(luò)。

三

分工協(xié)作式方案的技術(shù)構(gòu)成：以極智嘉RMS架構(gòu)為例

分工協(xié)作式方案的效能核心在于其RMS架構(gòu)的技術(shù)先進性。以極智嘉RoboShuttle貨箱到人揀選方案為例，其RMS架構(gòu)通過三大技術(shù)模塊，有效解決了上述行業(yè)核心問題。

1.超大規(guī)?；旌险{(diào)度引擎

為應(yīng)對高峰期節(jié)拍瓶頸和大規(guī)模集群調(diào)度，極智嘉RMS采用分層調(diào)度引擎和彈性資源調(diào)度機制。

（1）分層調(diào)度引擎

將復(fù)雜的業(yè)務(wù)任務(wù)分解為原子任務(wù)（如取貨、搬運、投放），并將其放入全局任務(wù)池。調(diào)度引擎通過一種基于機器人狀態(tài)（位置、電量、負(fù)載）的動態(tài)評分算法，為機器人分配最合適的任務(wù)，以實現(xiàn)負(fù)載均衡。這種分層架構(gòu)將任務(wù)分配的響應(yīng)延遲從傳統(tǒng)系統(tǒng)的300ms改善至80ms以下，顯著提高了任務(wù)吞吐量。

（2）彈性資源調(diào)度

系統(tǒng)通過實時計算每個區(qū)域的飽和度指數(shù)，識別并預(yù)測潛在的區(qū)域性瓶頸。當(dāng)某一區(qū)域飽和度過高時，系統(tǒng)會啟動跨區(qū)支援機制，將附近空閑的機器人或跨區(qū)資源調(diào)配至該區(qū)域，以保障作業(yè)節(jié)拍。此外，極智嘉RMS還集成了基于LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）的任務(wù)峰值預(yù)測模型，動態(tài)調(diào)整充電策略，確保機器人在線率在高峰期仍能保持為95%以上。

2.智能路徑規(guī)劃與擁堵預(yù)防機制

為解決大規(guī)模集群下的擁堵死鎖問題，極智嘉RMS采用創(chuàng)新的MAPF算法和擁堵預(yù)測模型。

（1）MAPF（Multi-Agent Path Finding，多智能體路徑規(guī)劃）算法

MAPF的核心目標(biāo)是為一組智能體（如機器人、無人機）規(guī)劃從起點到目標(biāo)位置的無沖突路徑集合，同時優(yōu)化全局成本（如總移動時間或路徑長度）。

與傳統(tǒng)的分布式靜態(tài)路徑規(guī)劃不同，極智嘉RMS采用MAPF全局動態(tài)路徑規(guī)劃技術(shù)，在機器人持續(xù)運動過程中，系統(tǒng)能以毫秒級的響應(yīng)速度根據(jù)實時環(huán)境變化和預(yù)測的沖突重新規(guī)劃路徑，使機器人在持續(xù)運動狀態(tài)下即可完成路徑切換，響應(yīng)時間小于100ms，徹底消除傳統(tǒng)方案中停車換路徑的效能損耗；并且RMS中還集成了多種最先進、最前沿的尋路引擎，如基于規(guī)則的搜索算法、基于強化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)的大模型等，做到了學(xué)術(shù)與工業(yè)的結(jié)合落地；此外，RMS通過弧線轉(zhuǎn)彎控制算法，在密集存儲區(qū)域?qū)崿F(xiàn)更平滑、更高效的路徑，可將通行效率提升一倍以上。

（2）基于深度學(xué)習(xí)的熱度值預(yù)測模型

與傳統(tǒng)的系統(tǒng)相比，極智嘉RMS根據(jù)歷史信息與實時信息，如機器人當(dāng)前位置、任務(wù)終點、路徑情況、倉庫熱力圖等使用深度學(xué)習(xí)模型來預(yù)測未來的交通流和潛在的沖突及擁堵情況，可提前幾秒或1～3分鐘識別潛在擁堵區(qū)域，并自動觸發(fā)動態(tài)疏散策略，對機器人進行重規(guī)劃避開潛在擁堵區(qū)域，來提升調(diào)度效率，并配合毫米級精度的路徑跟隨技術(shù)，整體業(yè)務(wù)吞吐能力提升100%以上。

圖2 基于MAPF算法進行路徑規(guī)劃

3.動態(tài)資源優(yōu)化機制

極智嘉RMS采用創(chuàng)新的動態(tài)資源優(yōu)化機制，通過智能協(xié)同調(diào)度算法實現(xiàn)高效倉儲作業(yè)管理。其核心在于雙機器人協(xié)同作業(yè)模式，需合理利用緩存位實現(xiàn)作業(yè)解耦，達到最佳資源平衡。

（1）銷量預(yù)測模型

通過上游的銷量預(yù)測模型，實現(xiàn)高效的爆品應(yīng)對機制與動態(tài)儲位調(diào)整形成一體的協(xié)同體系。預(yù)測模型可實現(xiàn)爆品SKU識別準(zhǔn)確率達99.99%，進而系統(tǒng)會根據(jù)爆品自動進行貨位調(diào)整，使得爆品調(diào)整至緩存層，高頻品閑時調(diào)整至次優(yōu)區(qū)位，常規(guī)品則維持現(xiàn)有儲位，以應(yīng)對業(yè)務(wù)波峰波谷，能在高峰期提升效率20%。

圖3 銷量預(yù)測模型

（2）雙機器人協(xié)同模型

在分工式方案中，大車和小車之間的交接區(qū)是潛在的瓶頸。極智嘉RMS通過緩存位水位管理技術(shù)與巷道均衡技術(shù)，來實時監(jiān)控交接區(qū)的貨物存量與未來揀選需求動態(tài)調(diào)整緩存位的貨箱數(shù)量，并結(jié)合業(yè)務(wù)系統(tǒng)的“預(yù)派單”驅(qū)動貨箱預(yù)搬運策略，驅(qū)動大車提前工作以應(yīng)對未來緩存位可搬運任務(wù)不夠的情況，這種前瞻性的調(diào)度策略將交接區(qū)的命中率提升了40%，將大車的使用率提升20%，顯著提高了雙機器人的系統(tǒng)效率。

（3）跨巷道支援與熱度響應(yīng)

根據(jù)巷道熱度智能調(diào)度機器人，靈活支援高需求區(qū)域，提升整體效率。

這套機制通過動態(tài)任務(wù)優(yōu)先級調(diào)整，在保證作業(yè)連續(xù)性的同時，有效優(yōu)化了緩存位利用率，減少擁堵風(fēng)險。所有參數(shù)均可通過RMS管理平臺靈活調(diào)整閾值，滿足不同業(yè)務(wù)場景的個性化需求，實現(xiàn)倉儲作業(yè)效率與資源利用的最佳平衡。

四

大規(guī)模混合調(diào)度案例

1. RMS概述

極智嘉RoboShuttle貨箱到人揀選方案所采用的機器人管理系統(tǒng)（RMS），能實時處理大規(guī)模移動機器人集群的路徑規(guī)劃、交通管理、任務(wù)分配、產(chǎn)能優(yōu)化、可視化狀態(tài)監(jiān)控、地圖維護和共享、多機型協(xié)同調(diào)度、安全急停等任務(wù)。

在極限壓力測試環(huán)境中，極智嘉RMS實現(xiàn)了單系統(tǒng)、單場地超過5000臺機器人的同場調(diào)度，可滿足客戶快捷擴倉需求，為客戶提供更高吞吐規(guī)劃設(shè)計上限。在貨箱到人場景中，超50000平方米的場地，調(diào)度超600臺RS系列機器人管理超百萬級貨箱，并配合2000臺P40機器人為96個揀選工作站流暢供箱。

2.某鞋服電商行業(yè)案例

（1）項目概述

該公司是一家成熟的B2C鞋服電商，核心業(yè)務(wù)特點是面向海外消費市場，經(jīng)營服裝等時尚品類，其業(yè)務(wù)模式對倉儲物流的時效、柔性和處理能力提出了極高要求。具體痛點為：

①海量訂單與極速周轉(zhuǎn)壓力

服裝SKU繁多，季節(jié)性波動大，其備貨倉需實現(xiàn)高達40萬箱的庫存量，并嚴(yán)格控制在5天內(nèi)的極速周轉(zhuǎn)，傳統(tǒng)人工作業(yè)模式在效率和準(zhǔn)確性上均面臨瓶頸。

②苛刻的履約時效要求

服務(wù)海外終端消費者，訂單處理的及時性與準(zhǔn)確性直接影響客戶體驗與平臺聲譽，對“出庫+入庫”雙向作業(yè)的峰值處理能力與穩(wěn)定性是巨大考驗。

（2）解決方案核心價值

針對以上痛點，極智嘉RoboShuttle貨箱到人揀選方案通過多機器人協(xié)同的柔性自動化系統(tǒng)，高效適配高動態(tài)業(yè)務(wù)場景。該方案不僅實現(xiàn)了超高效率，其P40機器人無縫對接輸送線，顯著提升了倉儲運營的自動化程度、吞吐能力及響應(yīng)速度，有力保障了海外業(yè)務(wù)的履約時效與增長需求。

（3）RMS核心優(yōu)化亮點

①人機協(xié)作再升級

• 智能高度調(diào)節(jié)：P40小車自動匹配揀貨員身高（70～110cm可調(diào)），減少彎腰動作，降低疲勞損耗。

• 效率提升：人體工學(xué)設(shè)計+無縫協(xié)作，揀貨流暢性顯著優(yōu)化。

②動態(tài)儲位管理

• 熱度分區(qū)：根據(jù)訂單實時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整儲位，高頻商品觸手可及。

• 履約保障：24小時內(nèi)訂單完成率大幅提升，單日峰值突破40萬件。

③超大規(guī)模協(xié)同

2000臺機器人同倉運行，通過智能調(diào)度算法實現(xiàn)零沖突、高密度作業(yè)。

圖4 某鞋服電商項目中的大規(guī)模調(diào)度

3.跨境3PL萬邑通案例

（1）項目概述

萬邑通作為跨境3PL解決方案的早期開拓者和行業(yè)標(biāo)桿，其業(yè)務(wù)核心是為眾多出海商家提供一體化、端到端的海外倉配服務(wù)。其業(yè)務(wù)特點決定了倉儲物流系統(tǒng)面臨多重嚴(yán)峻挑戰(zhàn)：

①高復(fù)雜性

需同時處理海量不同客戶、不同平臺的海量SKU商品，管理復(fù)雜度極高。

②高吞吐壓力

作為服務(wù)平臺，必須滿足眾多客戶訂單的集中處理需求，對倉庫的出入庫吞吐量有極致要求。

②高穩(wěn)定性與時效性

服務(wù)鏈路長，需無縫對接多客戶系統(tǒng)，保證訂單處理的準(zhǔn)確、可用與高效，任何延遲都直接影響下游商家消費者的體驗。

（2）解決方案核心價值

極智嘉RoboShuttle貨箱到人揀選方案實現(xiàn)了海量SKU的精準(zhǔn)高效管理，大幅提升了倉庫的吞吐能力和人均效率，其穩(wěn)定可靠的自動化流程保障了7x24小時不間斷作業(yè)，最終有力支撐了萬邑通為其客戶提供高效、準(zhǔn)時、可靠的優(yōu)質(zhì)履約服務(wù)，鞏固了其行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位。

（3）RMS核心優(yōu)化亮點

①存儲能力提升

通過立體空間優(yōu)化與智能儲位算法，倉儲容量提升263%，相同占地面積下，處理能力實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

②快部署速度

美國本土團隊專業(yè)支持，5個月完成從規(guī)劃到投產(chǎn)；克服跨國部署時差、標(biāo)準(zhǔn)差異等挑戰(zhàn)，創(chuàng)行業(yè)新標(biāo)桿。

③彈性擴容設(shè)計

模塊化架構(gòu)支持無縫場地擴展；隨業(yè)務(wù)增長靈活追加設(shè)備，避免重復(fù)建設(shè)投資。

圖5 萬邑通項目中的批量機器人調(diào)度

五

結(jié)語

料箱機器人解決方案基于其柔性化、高效率等優(yōu)勢，正獲得更加廣泛、更大規(guī)模的應(yīng)用。與此同時，如何進一步提高移動機器人利用率，持續(xù)提升系統(tǒng)運行效率，以滿足業(yè)務(wù)高峰期作業(yè)需求，實現(xiàn)多機型協(xié)同、多區(qū)域聯(lián)動、多設(shè)備交互，以及復(fù)雜場景下的高效運作，也隨之成為行業(yè)關(guān)心的重要課題。本文通過梳理行業(yè)核心問題與大規(guī)模調(diào)度技術(shù)路線，重點剖析了極智嘉RoboShuttle貨箱到人揀選方案中的機器人管理系統(tǒng)（RMS）架構(gòu)，并以極智嘉實際落地項目應(yīng)用為例，分析了超大規(guī)?；旌险{(diào)度、智能路徑規(guī)劃及動態(tài)資源優(yōu)化等核心技術(shù)對于提升倉儲作業(yè)效率與資源利用率的價值，為行業(yè)提供技術(shù)借鑒，為智能倉儲領(lǐng)域下一代調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計與發(fā)展提供參考。

———— 物流技術(shù)與應(yīng)用 ————

編輯、排版：王茜

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