CN115933684A - 基于agv的数字孪生车间智能动态调度物流*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***，具体涉及车间智能调度技术领域，包括数据采集模块、数字孪生平台搭建模块、任务管理模块、AGV调度模块、AGV搬运机器人，所述数据采集模块用于采集车间数据，并将采集的数据传输至虚拟模型搭建模块和AGV调度模块；所述AGV调度模块分析获得的任务信息并生成最优路径交给AGV搬运机器人执行，监控AGV搬运机器人的执行情况，为AGV搬运机器人提供支持；所述AGV搬运机器人负责执行任务，同时上传任务执行的视频监控，并将遇到的问题通过通讯单元传输至调度模块，包括健康评估单元、运动单元、信息反馈单元。

Description

基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***

技术领域

本发明涉及体外诊断技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***。

背景技术

AGV是AutomatedGuidedVehicle的缩写，意即“自动导引运输车”AGV是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。

车间是生产制造的主要场所，车间包括了仓储设备、输送工具，实时掌握车间情况并进行预测需要搭建数字孪生车间，所述数字孪生车间指的是通过掌握车间信息建立虚拟模型。

物流***是指在一定的时间和空间里，由所需输送的物料和包括有关设备、输送工具、仓储设备、人员以及通信联系等若干相互制约的动态要素构成的具有特定功能的有机整体。物流***的成功要素是使物流***整体优化以及合理化，并服从或改善社会大***的环境。

在物流快速发展的当下，从业者越来越多，但多数人员从事的是简单重复的体力劳动，将智能AGV于物流结合，用于完成物流***中的运输、分类具有广阔前景和现实意义，现有的智能物流调度***存在低效缓慢、自动化低的问题。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***，通过完善任务管理、效率调度、AGV搬运机器人管理，以解决上述背景技术中提出的现有调度物流***存在的效率低、自动化低的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***，包括数据采集模块、数字孪生平台搭建模块、任务管理模块、AGV调度模块、AGV搬运机器人，所述数据采集模块用于采集车间的数据，并将采集的数据传输至虚拟模型搭建模块和AGV调度模块，数据采集模块包括空间信息采集单元、生产数据采集单元、销售数据采集单元；所述数字孪生平台搭建模块用于搭建数字孪生车间，包括三维模型搭建单元、数字孪生搭建单元、仿真预测单元，所述仿真预测单元根据实时的生产数据和销售数据得到预测任务信息，并将预测任务信息传输至任务管理模块；所述任务管理模块包括用户单元、任务生成单元和任务分级单元，任务管理模块用于生成任务信息并传输至AGV调度模块；所述AGV调度模块分析获得的任务信息进行效率调度并生成最优路径交给AGV搬运机器人执行，监控AGV搬运机器人的执行情况，为AGV搬运机器人提供支持，所述AGV调度模块包括效率调度单元、路径规划单元、监控显示单元、数据交互单元、存储单元；所述AGV搬运机器人负责执行任务，同时上传任务执行的视频监控，通过通讯单元将执行情况传输至调度模块，包括健康评估单元、运动单元、信息反馈单元。

在一个优选的实施方式中，所述仿真预测单元用于预测待处理任务，在数字孪生搭建单元中通过物理车间建立虚拟车间，以实时数据驱动虚拟车间，实现在虚拟空间中对设备运行装填、产品加工状态、物流状态、销售数据的可视化监视，通过采集车间实时数据和历史规律得到预测任务样本，所述预测任务样本中包括n个任务子集，通过将预测任务样本输入虚拟车间进行仿真预测，实现车间的在线预测，根据仿真预测的情况调整预测任务样本，直到得到的仿真预测满足预设值要求，同时得到预测任务样本中每个任务子集的理想执行时间，最后将调整后的预测任务样本和理想执行时间通过通讯机制传输至任务生成单元。

在一个优选的实施方式中，所述任务管理模块包括用户单元、任务生成单元和任务分级单元，所述用户单元用于管理用户信息，经过授权的用户上传任务、确定任务优先级，所述任务管理单元接收用户单元上传的任务和仿真预测单元预测的信息生成任务，所述任务分级单元用于确定任务优先级，将任务与优先级信息传输至AGV调度模块，所述任务生成单元接收仿真预测单元传输的任务和用户直接下达的任务，所述任务分级单元包用户直接确定任务优先级和自动确定任务优先级两种模式。

在一个优选的实施方式中，所述自动确定任务优先级模式，采用任务优先级排序算法确定任务优先级，与确定任务优先级最相关的因素有：任务的价值性V、任务的紧迫性T，任务的价值性V和任务的紧迫性T具有随时间变化的特性，执行中的任务具有即时价值性和即时紧迫性，所述任务的紧迫性T的影响因素有任务的截止时间、AGV搬运机器人工作效率E，所述任务按照状态不同划分为待处理的任务、正常执行中的任务、中断的任务、完成的任务。

在一个优选的实施方式中，所述任务优先级排序算法，通过下列步骤得到任务优先级顺序：

步骤S01、计算当前任务存在的价值性V：所述任务存在的价值性V指完成该任务带来的效益，以车间生产产品的生命周期能够实现的经济效益为价值总量，将实现产品生命周期需要完成的任务的价值累加得到车间产品生命周期的价值总量；

步骤S02、计算当前任务的紧迫性T：先得到完成理想执行时间t1，根据当前时间t2和任务截止日期t3的差值得到任务剩余时间，若剩余时间不大于任务需要的时间，则任务的紧迫性数值高，将任务输入数字虚拟车间经过由仿真预测单元得到完成任务需要的时间；

步骤S03、计算任务的即时价值性：任务IVi表示任务集中的第i个任务的即时价值性，IV_i＝k×t^P，k表示任务预期价值与任务理论执行时间的比值，p表示任务即时价值产生的速度变化，当p＝1表示任务的即时价值匀速产生，当p＝1表示任务的即时价值变加速产生，p＜11表示任务的即时价值变减速产生；

步骤S04、计算任务的即时紧迫性：通过公式

计算任务的即时紧迫性，其中Ti表示任务集中的第i个任务的即时紧迫性，t*表示任务已经执行的时间；

步骤S05、计算任务优先级：通过计算IVi^Q1×Ti^Q2的积得到任务优先级的数值，数值最大的任务为第一优先级任务，其中Q1表示任务价值的权重系数，Q2表示任务紧迫性权重系数。

在一个优选的实施方式中，所述效率调度单元通过判断当前AGV工作效率能否满足第一优先级任务要求，若能满足则直接执行，若不能满足则从正常执行中的任务中筛选出可中断地任务，提高当前效率，所述可中断的任务指计算任务优先级数值小的任务。

在一个优选的实施方式中，所述AGV调度模块中的路径规划单元利用路径规划算法生成与任务对应的最佳路径，并将任务和最佳路径传输给AGV搬运机器人，所述路径规划算法为，蚁群算法、粒子群算法、遗传算法中的任一一种。

在一个优选的实施方式中，所述AGV搬运机器人具有导航定位功能、运动功能、通讯接口、电源，AGV搬运机器人根据指令完成搬运功能，将物品传输至指定位置，并反馈执行情况，采用无感识别技术——无线射频识别技术实现AGV机器人的定位模块，所述通信功能由Zigbee技术实现。

在一个优选的实施方式中，所述AGV搬运机器人用于执行指令，反馈执行信息，包括下列步骤：

步骤S11、执行任务：AGV搬运机器人按照AGV调度模块发送的任务和路径进行活动，将物品A搬运到B处；

步骤S12、数据反馈：采用AGV搬运机器人采用机器视觉识别路径中障碍物，并将采集的画面传输至AGV调度模块中的监控显示单元；

步骤S13、障碍物评估：AGV调度模块调用存储单元中的历史数据库评估障碍物处理方式，评估方式为对比历史数据库，根据经验数据库是否存在相同的问题和处理方式，判断是否能处理，若能处理将解决方案传输至AGV搬运机器人，问题解决；

步骤S14、若不能处理则上传至任务管理模块中的用户单元，由用户提供解决方案。

在一个优选的实施方式中，所述健康评估单元用于评估AGV搬运机器人的健康状态，评估内容包括电池健康程度、定位准确性、平均运动速度数值，通过加权计算得到AGV搬运机器人的健康评分，当评分低于预设值时向AGV调度模块发出警报，提醒维修，AGV搬运机器人的工作效率E受健康评分影响，AGV搬运机器人工作效率E，AGV搬运机器人工作效率满足下列公式E＝e×f，其中e表示AGV搬运机器人初始的工作效率，f表示AGV搬运机器人的健康评分，健康评分越高，工作效率越高。

有益效果

本发明具体采用通过数据采集模块采集数据将物理车间映射在数字孪生平台中得到虚拟车间，通过预测单元预测车间将要执行的任务，该预测单元能够实现车间自动化运行，通过任务管理模块实现对任务的管理，其中的任务分级单元根据任务的紧迫性和价值将任务按照顺序进行排列，有利于提高车间生产的效率，通过AGV调度模块中的效率调度单元保证第一优先级任务的执行，通过监控显示单元、数据交互单元实现对AGV搬运机器人的监控，在AGV搬运机器人模块中，通过评估搬运机器人的健康状态，实现对搬运机器人的管理，并且能够得到准确的搬运机器人工作效率。

附图说明

图1为本发明的***结构框图。

图2为本发明的任务优先级排序算法流程图。

图3为本发明AGV搬运机器人执行任务流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本申请使用的“模块”、“***”等术语旨在包括与计算机相关的实体，例如但不限于硬件、固件、软硬件组合、软件或者执行中的软件。例如，模块可以是，但并不仅限于：处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行程序、执行的线程、程序和/或计算机。举例来说，计算设备上运行的应用程序和此计算设备都可以是模块。一个或多个模块可以位于执行中的一个进程和/或线程内，一个模块也可以位于一台计算机上和/或分布于两台或更多台计算机之间。

本发明中的车间为利用资源进行生产获得成品，包括若干AGV搬运机器人，AGV搬运机器人接收任务后，将生产资料运输至生产车间或将成品运输至成品仓储车间，在接收到销售订单后通过AGV搬运机器人将产品运输至待装运区。

实施例1

本实施例提供了如图1所示基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***，包括数据采集模块、数字孪生平台搭建模块、任务管理模块、AGV调度模块、AGV搬运机器人，所述数据采集模块用于采集车间的空间信息数据、实时生产数据、实时销售数据，并将采集的数据传输至虚拟模型搭建模块和AGV调度模块，数据采集模块包括空间信息采集单元、生产数据采集单元、销售数据采集单元；所述数字孪生平台搭建模块用于搭建数字孪生车间，包括三维模型搭建单元、数字孪生搭建单元、仿真预测单元，所述仿真预测单元根据实时的生产数据和销售数据得到预测任务信息，并将预测任务信息传输至任务管理模块；所述任务管理模块包括用户单元、任务生成单元和任务分级单元，任务管理模块用于生成任务信息并传输至AGV调度模块；所述AGV调度模块分析获得的任务信息进行效率调度并生成最优路径交给AGV搬运机器人执行，监控AGV搬运机器人的执行情况，为AGV搬运机器人提供支持，AGV调度模块在接收任务管理单元分配的任务后，先进行效率调度分析，按照路径规划算法进行路径规划，并将得到的最优路径规划结果传输至AGV搬运机器人，通过监控显示单元监控AGV搬运机器人的执行情况，通过通讯机制与AGV搬运机器人进行信息交互，为搬运机器人提供信息支持，最后搬运机器人执行情况和任务状态，所述AGV调度模块包括效率调度单元、路径规划单元、监控显示单元、数据交互单元、存储单元；所述AGV搬运机器人负责执行任务，同时上传任务执行的视频监控，通过通讯单元将执行情况传输至调度模块，包括健康评估单元、运动单元、信息反馈单元。

进一步的，所述仿真预测单元用于预测待处理任务，在数字孪生搭建单元中通过物理车间建立虚拟车间，以实时数据驱动虚拟车间，实现在虚拟空间中对设备运行装填、产品加工状态、物流状态、销售数据的可视化监视，通过采集车间实时数据和历史规律得到预测任务样本，所述预测任务样本中包括n个任务子集，通过将预测任务样本输入虚拟车间进行仿真预测，实现车间的在线预测，根据仿真预测的情况调整预测任务样本，直到得到的仿真预测满足预设值要求，同时得到预测任务样本中每个任务子集的理想执行时间，最后将调整后的预测任务样本和理想执行时间通过通讯机制传输至任务生成单元。

进一步的，所述任务管理模块包括用户单元、任务生成单元和任务分级单元，所述用户单元用于管理用户信息，经过授权的用户上传任务、确定任务优先级，所述任务管理单元接收用户单元上传的任务和仿真预测单元预测的信息生成任务，所述任务分级单元用于确定任务优先级，将任务与优先级信息传输至AGV调度模块，所述任务生成单元接收仿真预测单元传输的任务和用户直接下达的任务，所述任务分级单元包用户直接确定任务优先级和自动确定任务优先级两种模式。

进一步的，所述自动确定任务优先级模式，采用任务优先级排序算法确定任务优先级，与确定任务优先级最相关的因素有：任务的价值性V、任务的紧迫性T，任务的价值性V和任务的紧迫性T具有随时间变化的特性，执行中的任务具有即时价值性和即时紧迫性，所述任务的紧迫性T的影响因素有任务的截止时间、AGV搬运机器人工作效率E，所述任务按照状态不同划分为待处理的任务、正常执行中的任务、中断的任务、完成的任务。

进一步的，如图2所示，所述任务优先级排序算法，通过下列步骤得到任务优先级顺序：

步骤S01、计算当前任务存在的价值性V：所述任务存在的价值性V指完成该任务带来的效益，以车间生产产品的生命周期能够实现的经济效益为价值总量，将实现产品生命周期需要完成的任务的价值累加得到车间产品生命周期的价值总量；

步骤S02、计算当前任务的紧迫性T：先得到完成理想执行时间t1，根据当前时间t2和任务截止日期t3的差值得到任务剩余时间，若剩余时间不大于任务需要的时间，则任务的紧迫性数值高，将任务输入数字虚拟车间经过由仿真预测单元得到完成任务需要的时间；

步骤S03、计算任务的即时价值性：任务IVi表示任务集中的第i个任务的即时价值性，IV_i＝k×t^P，k表示任务预期价值与任务理论执行时间的比值，p表示任务即时价值产生的速度变化，当p＝1表示任务的即时价值匀速产生，当p＝1表示任务的即时价值变加速产生，p＜11表示任务的即时价值变减速产生；

步骤S04、计算任务的即时紧迫性：通过公式

计算任务的即时紧迫性，其中Ti表示任务集中的第i个任务的即时紧迫性，t*表示任务已经执行的时间；

步骤S05、计算任务优先级：通过计算IVi^Q1×Ti^Q2的积得到任务优先级的数值，数值最大的任务为第一优先级任务，其中Q1表示任务价值的权重系数，Q2表示任务紧迫性权重系数。

进一步的，所述效率调度单元通过判断当前AGV工作效率能否满足第一优先级任务要求，若能满足则直接执行，若不能满足则从正常执行中的任务中筛选出可中断地任务，提高当前效率，所述可中断的任务指计算任务优先级数值小的任务。

进一步的，所述AGV调度模块中的路径规划单元利用路径规划算法生成与任务对应的最佳路径，并将任务和最佳路径传输给AGV搬运机器人，所述路径规划算法为，蚁群算法、粒子群算法、遗传算法中的任一一种。

进一步的，所述AGV搬运机器人具有导航定位功能、运动功能、通讯接口、电源，AGV搬运机器人根据指令完成搬运功能，将物品传输至指定位置，并反馈执行情况，采用无感识别技术——无线射频识别技术实现AGV机器人的定位模块，所述通信功能由Zigbee技术实现。

进一步的，如图3所示，所述AGV搬运机器人用于执行指令，反馈执行信息，包括下列步骤：

步骤S11、执行任务：AGV搬运机器人按照AGV调度模块发送的任务和路径进行活动，将物品A搬运到B处；

步骤S12、数据反馈：采用AGV搬运机器人采用机器视觉识别路径中障碍物，并将采集的画面传输至AGV调度模块中的监控显示单元；

步骤S13、障碍物评估：AGV调度模块调用存储单元中的历史数据库评估障碍物处理方式，评估方式为对比历史数据库，根据经验数据库是否存在相同的问题和处理方式，判断是否能处理，若能处理将解决方案传输至AGV搬运机器人，问题解决；

步骤S14、若不能处理则上传至任务管理模块中的用户单元，由用户提供解决方案。

进一步的，所述健康评估单元用于评估AGV搬运机器人的健康状态，评估内容包括电池健康程度、定位准确性、平均运动速度数值，通过加权计算得到AGV搬运机器人的健康评分，当评分低于预设值时向AGV调度模块发出警报，提醒维修，AGV搬运机器人的工作效率E受健康评分影响，AGV搬运机器人工作效率E，AGV搬运机器人工作效率满足下列公式E＝e×f，其中e表示AGV搬运机器人初始的工作效率，f表示AGV搬运机器人的健康评分，健康评分越高，工作效率越高。

综上所述：本发明采用通过数据采集模块采集数据将物理车间映射在数字孪生平台中得到虚拟车间，通过预测单元预测车间将要执行的任务，该预测单元能够实现车间自动化运行，通过任务管理模块实现对任务的管理，其中的任务分级单元根据任务的紧迫性和价值将任务按照顺序进行排列，有利于提高车间生产的效率，通过AGV调度模块中的效率调度单元保证第一优先级任务的执行，通过监控显示单元、数据交互单元实现对AGV搬运机器人的监控，在AGV搬运机器人模块中，通过评估搬运机器人的健康状态，实现对搬运机器人的管理，并且能够得到准确的搬运机器人工作效率，本发明提供的基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***具有智能化、自动化、高效率的特点，解决了本发明中的问题。

此外，本发明实施例仅仅提供一种实施方式，而不是具体的限定本发明的保护范围。

最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***，其特征在于：包括数据采集模块、数字孪生平台搭建模块、任务管理模块、AGV调度模块、AGV搬运机器人，所述数据采集模块用于采集车间的数据，并将采集的数据传输至虚拟模型搭建模块和AGV调度模块，数据采集模块包括空间信息采集单元、生产数据采集单元、销售数据采集单元；所述数字孪生平台搭建模块用于搭建数字孪生车间，包括三维模型搭建单元、数字孪生搭建单元、仿真预测单元，所述仿真预测单元根据实时的生产数据和销售数据得到预测任务信息，并将预测任务信息传输至任务管理模块；所述任务管理模块包括用户单元、任务生成单元和任务分级单元，任务管理模块用于生成任务信息并传输至AGV调度模块；所述AGV调度模块分析获得的任务信息进行效率调度并生成最优路径交给AGV搬运机器人执行，监控AGV搬运机器人的执行情况，为AGV搬运机器人提供支持，所述AGV调度模块包括效率调度单元、路径规划单元、监控显示单元、数据交互单元、存储单元；所述AGV搬运机器人负责执行任务，同时上传任务执行的视频监控，通过通讯单元将执行情况传输至调度模块，包括健康评估单元、运动单元、信息反馈单元。

2.根据权利要求1所述的基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***，其特征在于：所述仿真预测单元用于预测待处理任务，在数字孪生搭建单元中通过物理车间建立虚拟车间，以实时数据驱动虚拟车间，实现在虚拟空间中对设备运行装填、产品加工状态、物流状态、销售数据的可视化监视，通过采集车间实时数据和历史规律得到预测任务样本，所述预测任务样本中包括n个任务子集，通过将预测任务样本输入虚拟车间进行仿真预测，实现车间的在线预测，根据仿真预测的情况调整预测任务样本，直到得到的仿真预测满足预设值要求，同时得到预测任务样本中每个任务子集的理想执行时间，最后将调整后的预测任务样本和理想执行时间通过通讯机制传输至任务生成单元。

3.根据权利要求1所述的基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***，其特征在于：所述任务管理模块包括用户单元、任务生成单元和任务分级单元，所述用户单元用于管理用户信息，经过授权的用户上传任务、确定任务优先级，所述任务管理单元接收用户单元上传的任务和仿真预测单元预测的信息生成任务，所述任务分级单元用于确定任务优先级，将任务与优先级信息传输至AGV调度模块，所述任务生成单元接收仿真预测单元传输的任务和用户直接下达的任务，所述任务分级单元包用户直接确定任务优先级和自动确定任务优先级两种模式。

4.根据权利要求3所述的基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***，其特征在于：所述自动确定任务优先级采用任务优先级排序算法确定任务优先级，与确定任务优先级最相关的因素有：任务的价值性V、任务的紧迫性T，任务的价值性V和任务的紧迫性T具有随时间变化的特性，执行中的任务具有即时价值性和即时紧迫性，所述任务的紧迫性T的影响因素有任务的截止时间、AGV搬运机器人工作效率E，所述任务按照状态不同划分为待处理的任务、正常执行中的任务、中断的任务、完成的任务。

5.根据权利要求4所述的基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***，其特征在于：所述任务优先级排序算法，通过下列步骤得到任务优先级顺序：

步骤S01、计算当前任务存在的价值性V：所述任务存在的价值性V指完成该任务带来的效益，以车间生产产品的生命周期能够实现的经济效益为价值总量，将实现产品生命周期需要完成的任务的价值累加得到车间产品生命周期的价值总量；

步骤S02、计算当前任务的紧迫性T：先得到完成理想执行时间t1，根据当前时间t2和任务截止日期t3的差值得到任务剩余时间，若剩余时间不大于任务需要的时间，则任务的紧迫性数值高，将任务输入数字虚拟车间经过由仿真预测单元得到完成任务需要的时间；

步骤S03、计算任务的即时价值性：任务IVi表示任务集中的第i个任务的即时价值性，计算公式为IV_i＝k×t^P，k表示任务预期价值与任务理论执行时间的比值，p表示任务即时价值产生的速度变化，当p＝1表示任务的即时价值匀速产生，当p＝1表示任务的即时价值变加速产生，p＜11表示任务的即时价值变减速产生；

步骤S04、计算任务的即时紧迫性：通过公式

计算任务的即时紧迫性，其中Ti表示任务集中的第i个任务的即时紧迫性，t*表示任务已经执行的时间；

步骤S05、计算任务优先级：通过计算IVi^Q1×Ti^Q2的积得到任务优先级的数值，数值最大的任务为第一优先级任务，其中Q1表示任务价值的权重系数，Q2表示任务紧迫性权重系数。

6.根据权利要求5所述的基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***，其特征在于：所述效率调度单元通过判断当前AGV工作效率能否满足第一优先级任务要求，若能满足则直接执行，若不能满足则从正常执行中的任务中筛选出可中断地任务，提高当前效率，所述可中断的任务指计算任务优先级数值小的任务。

7.根据权利要求1所述的基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***，其特征在于：所述AGV调度模块中的路径规划单元利用路径规划算法生成与任务对应的最佳路径，并将任务和最佳路径传输给AGV搬运机器人，所述路径规划算法为，蚁群算法、粒子群算法、遗传算法中的任一一种。

8.根据权利要求1所述的基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***，其特征在于：所述AGV搬运机器人具有导航定位功能、运动功能、通讯接口、电源，AGV搬运机器人根据指令完成搬运功能，将物品传输至指定位置，并反馈执行情况，采用无感识别技术——无线射频识别技术实现AGV机器人的定位模块，通信功能由Zigbee技术实现。

9.根据权利要求1所述的基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***，其特征在于：所述AGV搬运机器人用于执行指令，反馈执行信息，包括下列步骤：

步骤S11、执行任务：AGV搬运机器人按照AGV调度模块发送的任务和路径进行活动，将物品A搬运到B处；

步骤S12、数据反馈：采用AGV搬运机器人采用机器视觉识别路径中障碍物，并将采集的画面传输至AGV调度模块中的监控显示单元；

步骤S13、障碍物评估：AGV调度模块调用存储单元中的历史数据库评估障碍物处理方式，评估方式为对比历史数据库，根据经验数据库是否存在相同的问题和处理方式，判断是否能处理，若能处理将解决方案传输至AGV搬运机器人，问题解决；

步骤S14、若不能处理则上传至任务管理模块中的用户单元，由用户提供解决方案。

10.根据权利要求1所述的基于AGV的数字孪生车间智能动态调度物流***，其特征在于：所述健康评估单元用于评估AGV搬运机器人的健康状态，评估内容包括电池健康程度、定位准确性、平均运动速度数值，通过加权计算得到AGV搬运机器人的健康评分，当评分低于预设值时向AGV调度模块发出警报，提醒维修，AGV搬运机器人的工作效率E受健康评分影响，AGV搬运机器人工作效率E，AGV搬运机器人工作效率满足下列公式E＝e×f，其中e表示AGV搬运机器人初始的工作效率，f表示AGV搬运机器人的健康评分，健康评分越高，工作效率越高。

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