摘要：本文以极智嘉RoboShuttle货箱到人拣选方案所采用的机器人管理系统（RMS）为例，对大规模机器人集群调度技术进行分析与探讨。针对高峰期节拍瓶颈、集群拥堵死锁、异构设备协同障碍三大核心问题，重点阐述RMS的超大规模混合调度引擎、智能路径规划及动态资源优化机制，为智能仓储调度系统发展提供参考。

关键词：RMS；大规模集群调度；混合调度；机器人；多机协同

一、引言

随着智能仓储行业发展，跨场景方案和混和调度已成为不可逆转的技术趋势。当前市场上的料箱机器人解决方案百花齐放、欣欣向荣，但许多企业却陷入过度关注硬件参数的误区——执着于追求料箱堆垛的极限高度、单机拣选的峰值速度或是货位深度的最大数量。实际上，这些硬件指标仅仅是方案的基础要素，真正的核心竞争力在于能否精准调度机器人集群，并实现三大关键目标：明确分工不越位、有序运行不冲突、无缝衔接高协同。

要达成这一目标，必须重点解决三个核心问题：一是如何通过智能调度最大化移动机器人的利用率，确保满足业务高峰期的作业节拍；二是如何有效预防和化解机器人拥堵或死锁问题，持续提升系统运行效率；三是如何实现多机型协同、多设备交互、多区域联动的复杂场景下的高效运作。

图1 极智嘉RoboShuttle货箱到人拣选方案

本文以极智嘉RoboShuttle货箱到人拣选方案（如图1）的机器人管理系统（RMS）为例，讨论如何实现机器人集群精准调度。文章通过重点剖析技术架构，从超大规模混合调度、智能路径规划及动态资源优化等核心技术三个方面展开论述，为智能仓储领域下一代调度系统的设计与发展提供参考。

二、核心问题与技术路线演进

1.智能仓储集群调度的三大核心问题

尽管自主移动机器人（AMR）在仓储领域已得到广泛应用，但随着部署规模逐步扩大，其调度系统面临的技术挑战日益突出，主要体现在以下三个方面：

（1）高峰期节拍瓶颈

在订单量激增的业务高峰期，传统调度系统往往难以有效分配任务和管理资源，导致机器人利用率急剧下降，进而影响整体出库节拍，无法满足业务需求。

（2）大规模集群拥堵死锁

当同一仓库内机器人数量超过一定阈值（如1000台），路径交叉和资源竞争会显著增加，导致频繁的交通拥堵甚至死锁，严重降低系统效率和稳定性。

（3）异构设备协同障碍

不同型号、不同协议的机器人设备难以实现高效协同，导致任务冲突、信号中断等问题，阻碍系统的整体性。

2.智能仓储调度系统的两种主要技术路线

为解决上述问题，目前行业内主要发展出两种技术路线：集成式单机方案与分工协作式方案，两者在三维空间调度、系统弹性和规模扩展等方面展现出不同的技术特性，为不同场景的仓储自动化提供了多样化的解决方案。

（1）集成式单机方案（Integrated Single-Robot Solution）

• 特点：单个机器人集成搬运、举升、拣选等多种功能。通常由单一机器人完成一个完整的作业流程，如从货架取货并搬运至拣选台。调度系统不需要对任务进行分解和拆分。

• 适用场景：拣选任务相对简单、机器人种类单一且数量有限的中小型仓储场景。

（2）分工协作式方案（Division of Labor and Collaborative Solution）

• 特点：系统中的机器人根据功能进行分工，各司其职，相互配合，最大限度地发挥各自优势，例如“大车”负责高层货架的存储与搬运，“小车”负责地面的拣选和配送。调度系统需要对任务进行有序拆分，不同类型的机器人协同完成一个作业任务。

• 适用场景：高密度存储、订单量大、机器人种类与数量多的大型复杂仓储中心，尤其适用于对出库节拍有严苛要求的场景。

以极智嘉RoboShuttle货箱到人拣选方案为例，该方案是由极智嘉RoboShuttle+P40机器人构成的“大小车”组合方案。基于系统特点，机器人管理系统（RMS）则创新性地采用存储与拣选设备分工协作的模式，构建起分层立体物流网络。

三、分工协作式方案的技术构成：以极智嘉RMS架构为例

分工协作式方案的效能核心在于其RMS架构的技术先进性。以极智嘉RoboShuttle货箱到人拣选方案为例，其RMS架构通过三大技术模块，有效解决了上述行业核心问题。

1.超大规模混合调度引擎

为应对高峰期节拍瓶颈和大规模集群调度，极智嘉RMS采用分层调度引擎和弹性资源调度机制。

（1）分层调度引擎

将复杂的业务任务分解为原子任务（如取货、搬运、投放），并将其放入全局任务池。调度引擎通过一种基于机器人状态（位置、电量、负载）的动态评分算法，为机器人分配最合适的任务，以实现负载均衡。这种分层架构将任务分配的响应延迟从传统系统的300ms改善至80ms以下，显著提高了任务吞吐量。

（2）弹性资源调度

系统通过实时计算每个区域的饱和度指数，识别并预测潜在的区域性瓶颈。当某一区域饱和度过高时，系统会启动跨区支援机制，将附近空闲的机器人或跨区资源调配至该区域，以保障作业节拍。此外，极智嘉RMS还集成了基于LSTM（长短期记忆网络）的任务峰值预测模型，动态调整充电策略，确保机器人在线率在高峰期仍能保持为95%以上。

2.智能路径规划与拥堵预防机制

为解决大规模集群下的拥堵死锁问题，极智嘉RMS采用创新的MAPF算法和拥堵预测模型。

（1）MAPF（Multi-Agent Path Finding，多智能体路径规划）算法

MAPF的核心目标是为一组智能体（如机器人、无人机）规划从起点到目标位置的无冲突路径集合，同时优化全局成本（如总移动时间或路径长度）。

与传统的分布式静态路径规划不同，极智嘉RMS采用MAPF全局动态路径规划技术，在机器人持续运动过程中，系统能以毫秒级的响应速度根据实时环境变化和预测的冲突重新规划路径，使机器人在持续运动状态下即可完成路径切换，响应时间小于100ms，彻底消除传统方案中停车换路径的效能损耗；并且RMS中还集成了多种最先进、最前沿的寻路引擎，如基于规则的搜索算法、基于强化学习和模仿学习的大模型等，做到了学术与工业的结合落地；此外，RMS通过弧线转弯控制算法，在密集存储区域实现更平滑、更高效的路径，可将通行效率提升一倍以上。

（2）基于深度学习的热度值预测模型

与传统的系统相比，极智嘉RMS根据历史信息与实时信息，如机器人当前位置、任务终点、路径情况、仓库热力图等使用深度学习模型来预测未来的交通流和潜在的冲突及拥堵情况，可提前几秒或1～3分钟识别潜在拥堵区域，并自动触发动态疏散策略，对机器人进行重规划避开潜在拥堵区域，来提升调度效率，并配合毫米级精度的路径跟随技术，整体业务吞吐能力提升100%以上。

图2 基于MAPF算法进行路径规划

3.动态资源优化机制

极智嘉RMS采用创新的动态资源优化机制，通过智能协同调度算法实现高效仓储作业管理。其核心在于双机器人协同作业模式，需合理利用缓存位实现作业解耦，达到最佳资源平衡。

（1）销量预测模型

通过上游的销量预测模型，实现高效的爆品应对机制与动态储位调整形成一体的协同体系。预测模型可实现爆品SKU识别准确率达99.99%，进而系统会根据爆品自动进行货位调整，使得爆品调整至缓存层，高频品闲时调整至次优区位，常规品则维持现有储位，以应对业务波峰波谷，能在高峰期提升效率20%。

图3 销量预测模型

（2）双机器人协同模型

在分工式方案中，大车和小车之间的交接区是潜在的瓶颈。极智嘉RMS通过缓存位水位管理技术与巷道均衡技术，来实时监控交接区的货物存量与未来拣选需求动态调整缓存位的货箱数量，并结合业务系统的“预派单”驱动货箱预搬运策略，驱动大车提前工作以应对未来缓存位可搬运任务不够的情况，这种前瞻性的调度策略将交接区的命中率提升了40%，将大车的使用率提升20%，显著提高了双机器人的系统效率。

（3）跨巷道支援与热度响应

根据巷道热度智能调度机器人，灵活支援高需求区域，提升整体效率。

这套机制通过动态任务优先级调整，在保证作业连续性的同时，有效优化了缓存位利用率，减少拥堵风险。所有参数均可通过RMS管理平台灵活调整阈值，满足不同业务场景的个性化需求，实现仓储作业效率与资源利用的最佳平衡。

四、大规模混合调度案例

1. RMS概述

极智嘉RoboShuttle货箱到人拣选方案所采用的机器人管理系统（RMS），能实时处理大规模移动机器人集群的路径规划、交通管理、任务分配、产能优化、可视化状态监控、地图维护和共享、多机型协同调度、安全急停等任务。

在极限压力测试环境中，极智嘉RMS实现了单系统、单场地超过5000台机器人的同场调度，可满足客户快捷扩仓需求，为客户提供更高吞吐规划设计上限。在货箱到人场景中，超50000平方米的场地，调度超600台RS系列机器人管理超百万级货箱，并配合2000台P40机器人为96个拣选工作站流畅供箱。

2.某鞋服电商行业案例

（1）项目概述

该公司是一家成熟的B2C鞋服电商，核心业务特点是面向海外消费市场，经营服装等时尚品类，其业务模式对仓储物流的时效、柔性和处理能力提出了极高要求。具体痛点为：

①海量订单与极速周转压力

服装SKU繁多，季节性波动大，其备货仓需实现高达40万箱的库存量，并严格控制在5天内的极速周转，传统人工作业模式在效率和准确性上均面临瓶颈。

②苛刻的履约时效要求

服务海外终端消费者，订单处理的及时性与准确性直接影响客户体验与平台声誉，对“出库+入库”双向作业的峰值处理能力与稳定性是巨大考验。

（2）解决方案核心价值

针对以上痛点，极智嘉RoboShuttle货箱到人拣选方案通过多机器人协同的柔性自动化系统，高效适配高动态业务场景。该方案不仅实现了超高效率，其P40机器人无缝对接输送线，显著提升了仓储运营的自动化程度、吞吐能力及响应速度，有力保障了海外业务的履约时效与增长需求。

（3）RMS核心优化亮点

①人机协作再升级

• 智能高度调节：P40小车自动匹配拣货员身高（70～110cm可调），减少弯腰动作，降低疲劳损耗。

• 效率提升：人体工学设计+无缝协作，拣货流畅性显著优化。

②动态储位管理

• 热度分区：根据订单实时数据动态调整储位，高频商品触手可及。

• 履约保障：24小时内订单完成率大幅提升，单日峰值突破40万件。

③超大规模协同

2000台机器人同仓运行，通过智能调度算法实现零冲突、高密度作业。

图4 某鞋服电商项目中的大规模调度

3.跨境3PL万邑通案例

（1）项目概述

万邑通作为跨境3PL解决方案的早期开拓者和行业标杆，其业务核心是为众多出海商家提供一体化、端到端的海外仓配服务。其业务特点决定了仓储物流系统面临多重严峻挑战：

①高复杂性

需同时处理海量不同客户、不同平台的海量SKU商品，管理复杂度极高。

②高吞吐压力

作为服务平台，必须满足众多客户订单的集中处理需求，对仓库的出入库吞吐量有极致要求。

②高稳定性与时效性

服务链路长，需无缝对接多客户系统，保证订单处理的准确、可用与高效，任何延迟都直接影响下游商家消费者的体验。

（2）解决方案核心价值

极智嘉RoboShuttle货箱到人拣选方案实现了海量SKU的精准高效管理，大幅提升了仓库的吞吐能力和人均效率，其稳定可靠的自动化流程保障了7x24小时不间断作业，最终有力支撑了万邑通为其客户提供高效、准时、可靠的优质履约服务，巩固了其行业领导地位。

（3）RMS核心优化亮点

①存储能力提升

通过立体空间优化与智能储位算法，仓储容量提升263%，相同占地面积下，处理能力实现质的飞跃。

②快部署速度

美国本土团队专业支持，5个月完成从规划到投产；克服跨国部署时差、标准差异等挑战，创行业新标杆。

③弹性扩容设计

模块化架构支持无缝场地扩展；随业务增长灵活追加设备，避免重复建设投资。

图5 万邑通项目中的批量机器人调度

五、结语

料箱机器人解决方案基于其柔性化、高效率等优势，正获得更加广泛、更大规模的应用。与此同时，如何进一步提高移动机器人利用率，持续提升系统运行效率，以满足业务高峰期作业需求，实现多机型协同、多区域联动、多设备交互，以及复杂场景下的高效运作，也随之成为行业关心的重要课题。本文通过梳理行业核心问题与大规模调度技术路线，重点剖析了极智嘉RoboShuttle货箱到人拣选方案中的机器人管理系统（RMS）架构，并以极智嘉实际落地项目应用为例，分析了超大规模混合调度、智能路径规划及动态资源优化等核心技术对于提升仓储作业效率与资源利用率的价值，为行业提供技术借鉴，为智能仓储领域下一代调度系统的设计与发展提供参考。