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龍圖騰網獲悉湖南大學無錫智能控制研究院;青島新前灣集裝箱碼頭有限責任公司申請的專利自動化碼頭多AGV路口協同控制方法、裝置及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120406473B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510912898.8，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權自動化碼頭多AGV路口協同控制方法、裝置及系統是由秦曉輝;張連鋼;邊有鋼;李永翠;韓亮;徐彪;胡滿江設計研發完成，并于2025-07-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本自動化碼頭多AGV路口協同控制方法、裝置及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及自動化碼頭技術領域，具體公開了一種自動化碼頭多AGV路口協同控制方法、裝置及系統，包括：獲取當前路口區域的所有AGV的運行狀態信息；根據當前路口區域的AGV的運行狀態信息建立當前路口區域的AGV動力學模型；根據AGV動力學模型確定每輛AGV應當與前車保持的位置誤差以及速度誤差，并根據位置誤差以及速度誤差構建跟蹤誤差狀態空間模型；以每輛AGV與其前車的安全距離為目標對跟蹤誤差狀態空間模型進行求解，獲得每輛AGV的運行控制信息；將每輛AGV的運行控制信息發送至對應的AGV。本發明提供的自動化碼頭多AGV路口協同控制方法能夠考慮在有限空間內多AGV的實時協同通行以提升沖突區域的通行效率。

本發明授權自動化碼頭多AGV路口協同控制方法、裝置及系統在權利要求書中公布了：1.一種自動化碼頭多AGV路口協同控制方法，其特征在于，包括： 獲取當前路口區域的所有AGV的運行狀態信息，所述運行狀態信息至少包括AGV位置、運行速度以及運行加速度； 根據當前路口區域的所有AGV的運行狀態信息建立當前路口區域的AGV動力學模型； 根據AGV動力學模型確定每輛AGV應當與前車保持的位置誤差以及速度誤差，并根據所述位置誤差以及速度誤差構建跟蹤誤差狀態空間模型； 以每輛AGV與其前車的安全距離為目標對所述跟蹤誤差狀態空間模型進行求解，獲得每輛AGV的運行控制信息； 將每輛AGV的運行控制信息發送至對應的AGV，以使得該AGV根據接收到的運行控制信息調整自身的運行狀態； 其中，以每輛AGV與其前車的安全距離為目標對所述跟蹤誤差狀態空間模型進行求解，獲得每輛AGV的運行控制信息，包括： 以一維AGV虛擬隊列的穩定性為目標構建集中式控制器； 根據所述跟蹤誤差狀態空間模型構建預測安全濾波器，以糾正所述集中式控制器中的不安全控制輸入； 以每輛AGV與其前車的安全距離為目標對所述預測安全濾波器進行計算，獲得每輛AGV的運行控制信息； 其中，根據當前路口區域的所有AGV的運行狀態信息建立當前路口區域的AGV動力學模型，包括： 將當前路口區域的所有二維AGV車群轉換為一維AGV虛擬隊列； 根據一維AGV虛擬隊列中每輛AGV的運行狀態信息構建當前路口區域的AGV動力學模型； 其中，根據一維AGV虛擬隊列中每輛AGV的運行狀態信息構建當前路口區域的AGV動力學模型，包括： 根據距離當前路口區域的中心點的距離對所述一維AGV虛擬隊列中的每輛AGV進行一維位置編號； 根據所述一維AGV虛擬隊列中每輛AGV的運行狀態信息并結合其一維位置編號構建當前路口區域的AGV動力學模型，其中AGV動力學模型的表達式為： ， ， ， 其中，、、、和分別表示第i輛AGV的位置、運行速度、運行加速度、執行器時滯和控制輸入； 其中，根據AGV動力學模型確定每輛AGV應當與前車保持的位置誤差以及速度誤差，并根據所述位置誤差以及速度誤差構建跟蹤誤差狀態空間模型，包括： 根據AGV動力學模型定義當前AGV與前車的位置誤差和速度誤差，其中所述位置誤差的表達式為： ， 其中，表示恒定距離，表示時距，所述速度誤差的表達式為： ； 選取狀態向量，并根據所述位置誤差以及所述速度誤差構建跟蹤誤差狀態空間模型，其中所述狀態向量的表達式為： ， 所述跟蹤誤差狀態空間模型的表達式為： ， 其中，，，； 其中，以一維AGV虛擬隊列的穩定性為目標構建集中式控制器，包括： 確定所述集中式控制器采用線性反饋形式，其中所述集中式控制器的表達式為： ， 其中，表示反饋增益，表示位置誤差，表示速度誤差； 針對所述反饋增益確定其選取規則以滿足一維AGV虛擬隊列中每輛AGV的響應速度和穩定性，其中所述反饋增益的選取規則為： 。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南大學無錫智能控制研究院;青島新前灣集裝箱碼頭有限責任公司，其通訊地址為：214000 江蘇省無錫市經濟開發區高浪東路999號D1棟6、7、8層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。