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龍圖騰網獲悉四川參盤供應鏈科技有限公司申請的專利一種基于冷鏈倉庫深度強化學習的無人叉車動態任務調度方法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：CN120235559B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202510725013.3，技術領域涉及：G06Q10/087；該發明授權一種基于冷鏈倉庫深度強化學習的無人叉車動態任務調度方法及系統是由孫曉宇;劉方琦;張祥陽;董力成;何高;何麗梅;楊淵達;周斯涵;韓沖;吳萬江;龔丹;黃俊才;江培榮;龐翼;林曉波設計研發完成，并于2025-06-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于冷鏈倉庫深度強化學習的無人叉車動態任務調度方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于冷鏈倉庫深度強化學習的無人叉車動態任務調度方法及系統，屬于無人叉車調度領域，所述方法包括：在目標冷鏈倉庫中布置傳感器，采集目標冷鏈倉庫的環境數據，基于數字孿生技術在云端構建目標冷鏈倉庫的數字孿生模型；根據傳感器反饋的數據構建目標冷鏈倉庫的動態環境狀態，并基于路徑生成算法生成初始的無人叉車軌跡，使用部署于云端的多特征耦合的時空聯合路徑規劃算法，對初始的無人叉車軌跡進行優化，生成最優的路徑和調度計劃；云端將指令下發到邊緣網關，邊緣網關對指令進行分解并下發到各個無人叉車。本發明提升了調度方案的優化效果。

本發明授權一種基于冷鏈倉庫深度強化學習的無人叉車動態任務調度方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于冷鏈倉庫深度強化學習的無人叉車動態任務調度方法，其特征在于，所述動態任務調度方法包括： 在目標冷鏈倉庫中布置傳感器，并將采集到的數據發送到云端構建為傳感器數據庫， 采集目標冷鏈倉庫的環境數據，根據采集到的環境數據基于數字孿生技術在云端構建目標冷鏈倉庫的數字孿生模型； 根據傳感器反饋的數據構建目標冷鏈倉庫的動態環境狀態，并基于路徑生成算法生成初始的無人叉車軌跡， 使用部署于云端的多特征耦合的時空聯合路徑規劃算法，對初始的無人叉車軌跡進行優化，生成最優的路徑和調度計劃； 云端將指令下發到邊緣網關，邊緣網關對指令進行分解并下發到各個無人叉車，實現動態任務調度的具體操作； 所述時空聯合路徑規劃算法通過如下步驟構建得到： 根據無人叉車動態任務調度的主要優化目標或約束條件，構建主優化目標子模型，所述主優化目標子模型包括： 幫助優化無人叉車在冷鏈倉庫中的路徑，使得總耗時最短的路徑耗時子模型； 幫助優化無人叉車的路徑，使得能耗最低，延長電池使用壽命，降低運營成本的路徑能耗子模型； 實時評估路徑上的碰撞風險，幫助叉車選擇風險最低的路徑的碰撞風險子模型； 幫助叉車選擇擁堵程度最低的路徑，避免因擁堵導致延誤的貨位擁堵懲罰子模型； 基于構建得到的子模型，通過加權方式匯總形成時空聯合路徑規劃模型總目標函數，總目標函數通過結合各子模型的輸出，創建一個綜合的路徑代價最小化目標，所述總目標函數通過下式表示： ， 其中，為路徑耗時子模型，為路徑耗時子模型的權重系數；為路徑能耗子模型，為路徑能耗子模型的權重系數；為碰撞風險子模型，為碰撞風險子模型的權重系數；為貨位擁堵懲罰子模型，為貨位擁堵懲罰子模型的權重系數。

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