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龙图腾网获悉苏州德力智慧物流科技有限公司申请的专利基于机器学习的多层穿梭机器人动态任务分配方法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：CN121084828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511639728.3，技术领域涉及：B65G1/04；该发明授权基于机器学习的多层穿梭机器人动态任务分配方法是由朱绍林;李鹏;张旭;曹欣;熊黎勇设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的多层穿梭机器人动态任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及物流仓储的任务分配管理技术领域，更具体地，本发明涉及基于机器学习的多层穿梭机器人动态任务分配方法，方法包括：对于待分配任务与空闲机器人的每个组合，计算理想执行时间；预测机器人的未来运动轨迹，在未来运动轨迹经过的关键资源点上，将所有机器人对关键资源点产生的时空占用势场进行叠加，得到关键资源点的时空聚集密度；计算空闲机器人的调度稳定性惩罚项；将空闲机器人的理想执行时间与调度稳定性惩罚进行时间相加，得到最终评估值；选择最终评估值最小的空闲机器人执行待分配任务，有效地提高了机器人任务分配的准确性，提高机器人执行任务的效率。

本发明授权基于机器学习的多层穿梭机器人动态任务分配方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的多层穿梭机器人动态任务分配方法，其特征在于，包括： 采集提升机和机器人的运行数据后进行预处理，得到提升机的状态信息和机器人的状态信息；提升机的状态信息包括提升机历史服务数据中的单次服务时间、提升机入口处的排队机器人数量；机器人的状态信息包括当前位置、运行状态、运行速度、实际电量； 获取待分配任务信息、各提升机的状态信息以及所有空闲机器人的状态信息；待分配任务信息至少包括任务点位置，将运行状态为空闲的机器人作为空闲机器人； 对于待分配任务与空闲机器人的每个组合，计算理想执行时间，理想执行时间包括空闲机器人与任务点位置之间的水平移动时间、以及基于排队机器人数量和提升机历史服务数据预测得到的跨层作业所需动态等待时间，满足： ； 、分别为第i个空闲机器人执行待分配任务j的理想执行时间、跨层作业所需动态等待时间，为第i个空闲机器人的当前位置与执行待分配任务j的任务点位置之间的水平移动时间，为空闲机器人的满电电量，为第i个空闲机器人的实际电量； 预测机器人的未来运动轨迹，在未来运动轨迹经过的关键资源点上，将所有机器人对关键资源点产生的时空占用势场进行叠加，得到关键资源点的时空聚集密度；计算空闲机器人的调度稳定性惩罚项，调度稳定性惩罚项与该空闲机器人未来运动轨迹上各关键资源点的时空聚集密度正相关： ； 、分别为第i个空闲机器人执行待分配任务j的调度稳定性惩罚项、未来运动轨迹上经过的关键资源点的集合，为延迟转换系数，为第i个空闲机器人执行待分配任务j时到达关键资源点的时刻的时空聚集密度，为取最大值函数； 将空闲机器人的理想执行时间与调度稳定性惩罚进行时间相加，得到最终评估值；选择最终评估值最小的空闲机器人执行待分配任务。

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