智能仓储与 AGV 调度仿真培训课程
培训对象
智能仓储规划师、AGV 调度算法工程师、仓库管理系统（WMS）实施顾问。
培训目标
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掌握智能仓储系统的核心组成（WMS、WCS、AGV 调度系统）。
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理解 AGV 调度算法（任务分配、路径规划、交通管理）的仿真实现。
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能够独立构建智能仓储仿真模型，验证并优化调度策略。
培训内容介绍
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智能仓储系统概述：智能仓储的架构（WMS—WCS—设备层）；仓储自动化设备（AGV、堆垛机、穿梭车、分拣机）的协同；智能仓储的关键性能指标。
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AGV 调度系统原理：调度系统的功能模块（任务管理、车辆管理、路径规划、交通控制）；任务分配策略（最短路径优先、最早可用优先、任务优先级）。
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路径规划算法：Dijkstra 算法与 A* 算法在 AGV 路径规划中的应用；动态路径规划（实时避障）；路径代价的定义（距离、时间、能耗）。
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交通控制与管理：路段锁（Section Lock）机制；交叉口避碰策略（资源申请与释放）；多 AGV 死锁的检测与预防；交通管制区的设计。
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任务分配策略优化：基于强化学习的动态任务分配；负载均衡调度策略；任务组合与批量分配。
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仓库布局对调度的影响：货架布局与 AGV 行驶路径的关系；工作站位置优化；充电站位置与 AGV 续航能力的平衡。
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仓储作业流程建模：收货上架流程；拣选作业（人到货、货到人、货到机器人）；盘点与补货流程；波次拣选（Batch Picking）的仿真。
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WMS 逻辑的仿真实现：库存数据的实时更新；订单分配的算法逻辑；与 AGV 调度系统的接口设计。
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仿真模型的验证：调度算法的对比验证；AGV 数量的敏感性分析；系统吞吐量的极限测试。
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数字孪生与实时调度：仿真模型与真实 AGV 调度系统的对接；实时数据驱动的仿真监控；调度策略的在线优化。
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案例分析：亚马逊 Kiva 机器人的调度策略分析；极智嘉（Geek+）系统的仿真复现；海康机器人的仓储解决方案仿真。
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综合实战项目：基于开源调度框架或自研算法，在仿真环境中实现多 AGV 协同作业系统，对比不同调度策略的性能差异。
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