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龙图腾网获悉湖南大学无锡智能控制研究院;青岛新前湾集装箱码头有限责任公司申请的专利自动化码头多AGV路口协同控制方法、装置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：CN120406473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510912898.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权自动化码头多AGV路口协同控制方法、装置及系统是由秦晓辉;张连钢;边有钢;李永翠;韩亮;徐彪;胡满江设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动化码头多AGV路口协同控制方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自动化码头技术领域，具体公开了一种自动化码头多AGV路口协同控制方法、装置及系统，包括：获取当前路口区域的所有AGV的运行状态信息；根据当前路口区域的AGV的运行状态信息建立当前路口区域的AGV动力学模型；根据AGV动力学模型确定每辆AGV应当与前车保持的位置误差以及速度误差，并根据位置误差以及速度误差构建跟踪误差状态空间模型；以每辆AGV与其前车的安全距离为目标对跟踪误差状态空间模型进行求解，获得每辆AGV的运行控制信息；将每辆AGV的运行控制信息发送至对应的AGV。本发明提供的自动化码头多AGV路口协同控制方法能够考虑在有限空间内多AGV的实时协同通行以提升冲突区域的通行效率。

本发明授权自动化码头多AGV路口协同控制方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种自动化码头多AGV路口协同控制方法，其特征在于，包括： 获取当前路口区域的所有AGV的运行状态信息，所述运行状态信息至少包括AGV位置、运行速度以及运行加速度； 根据当前路口区域的所有AGV的运行状态信息建立当前路口区域的AGV动力学模型； 根据AGV动力学模型确定每辆AGV应当与前车保持的位置误差以及速度误差，并根据所述位置误差以及速度误差构建跟踪误差状态空间模型； 以每辆AGV与其前车的安全距离为目标对所述跟踪误差状态空间模型进行求解，获得每辆AGV的运行控制信息； 将每辆AGV的运行控制信息发送至对应的AGV，以使得该AGV根据接收到的运行控制信息调整自身的运行状态； 其中，以每辆AGV与其前车的安全距离为目标对所述跟踪误差状态空间模型进行求解，获得每辆AGV的运行控制信息，包括： 以一维AGV虚拟队列的稳定性为目标构建集中式控制器； 根据所述跟踪误差状态空间模型构建预测安全滤波器，以纠正所述集中式控制器中的不安全控制输入； 以每辆AGV与其前车的安全距离为目标对所述预测安全滤波器进行计算，获得每辆AGV的运行控制信息； 其中，根据当前路口区域的所有AGV的运行状态信息建立当前路口区域的AGV动力学模型，包括： 将当前路口区域的所有二维AGV车群转换为一维AGV虚拟队列； 根据一维AGV虚拟队列中每辆AGV的运行状态信息构建当前路口区域的AGV动力学模型； 其中，根据一维AGV虚拟队列中每辆AGV的运行状态信息构建当前路口区域的AGV动力学模型，包括： 根据距离当前路口区域的中心点的距离对所述一维AGV虚拟队列中的每辆AGV进行一维位置编号； 根据所述一维AGV虚拟队列中每辆AGV的运行状态信息并结合其一维位置编号构建当前路口区域的AGV动力学模型，其中AGV动力学模型的表达式为： ， ， ， 其中，、、、和分别表示第i辆AGV的位置、运行速度、运行加速度、执行器时滞和控制输入； 其中，根据AGV动力学模型确定每辆AGV应当与前车保持的位置误差以及速度误差，并根据所述位置误差以及速度误差构建跟踪误差状态空间模型，包括： 根据AGV动力学模型定义当前AGV与前车的位置误差和速度误差，其中所述位置误差的表达式为： ， 其中，表示恒定距离，表示时距，所述速度误差的表达式为： ； 选取状态向量，并根据所述位置误差以及所述速度误差构建跟踪误差状态空间模型，其中所述状态向量的表达式为： ， 所述跟踪误差状态空间模型的表达式为： ， 其中，，，； 其中，以一维AGV虚拟队列的稳定性为目标构建集中式控制器，包括： 确定所述集中式控制器采用线性反馈形式，其中所述集中式控制器的表达式为： ， 其中，表示反馈增益，表示位置误差，表示速度误差； 针对所述反馈增益确定其选取规则以满足一维AGV虚拟队列中每辆AGV的响应速度和稳定性，其中所述反馈增益的选取规则为： 。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南大学无锡智能控制研究院;青岛新前湾集装箱码头有限责任公司，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市经济开发区高浪东路999号D1栋6、7、8层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。