大多数AGV调度系统采用模块化架构：任务分配模块决定哪台车接任务，路径规划模块为每台车计算路线，交通管制模块处理冲突。这种“先分配再规划”的方式在AGV数量较少时工作良好，但当集群规模超过30台，模块间的割裂会导致效率急剧下降。原因是任务分配时没有考虑路径拥堵，导致多台车被分配到同一条“热路”上。一体化调度将三个问题联合求解，是解决大规模集群效率瓶颈的关键。
传统模块化调度的局限性
举个典型场景：仓库有A、B两个出库口，C、D两片存储区。任务分配模块收到两个任务：从C区取货到A口，从D区取货到B口。分配模块可能将两个任务分别派给车1和车2。但车1从C到A的路径与车2从D到B的路径在仓库中央十字路口交叉，两车必须一停一等。更糟的是，如果后续还有更多任务，拥堵会迅速蔓延。模块化调度中，分配模块不知道路径规划会走哪条路，路径规划不知道分配模块给了哪些任务，交通管制只是被动处理冲突。结果就是系统整体效率随车辆数增长而迅速下降。
一体化调度：多智能体强化学习框架
一体化调度将整个AGV集群视为一个多智能体系统，使用强化学习训练联合策略。核心思路：定义一个全局奖励函数（如最小化所有任务的平均完成时间），让每个AGV（智能体）在与环境交互中学习如何协作。状态空间包括：所有AGV的位置、速度、电量、当前任务、目的地；所有待分配任务的起点终点；全局交通热力图。动作空间：每个AGV可以选择加速、减速、改变路径、接受新任务、拒绝任务（由其他车执行）。训练时，算法（如MAPPO或QMIX）在仿真环境中进行数百万次迭代，直到学会一组策略，使得集群整体吞吐量最大化。
成都蓉希智能自研的调度系统“Rongxi-Fleet”采用一体化调度框架。在仿真测试中，针对50台AGV的场景，一体化调度相比模块化调度的平均任务完成时间缩短了28%，吞吐量提升41%。更重要的是，一体化调度在面对突发拥堵（如一台AGV故障）时，能自动重新分配任务和路径，而模块化调度往往需要人工介入。
路径规划与任务分配的联合优化
一体化调度中的关键创新是“任务-路径联合嵌入”。传统方法先分配任务再规划路径，而一体化方法同时考虑：对于每个待分配任务，系统为每台空闲AGV预估完成该任务所需的“总时间”（包括行驶时间、路口等待时间、充电预留时间），然后选择总时间最小的组合。但这个预估不是静态的，而是通过神经网络实时预测——输入当前全局状态，输出每个AGV-任务对的预期完成时间。这个神经网络与路径规划网络共享参数，从而实现了联合优化。
成都蓉希智能的实测数据：在48台AGV的电商仓库中，一体化调度上线后，高峰期平均任务响应时间从原来的1.8分钟降到1.1分钟，系统吞吐量从每小时320单提升到450单，提升40%。同时，死锁事件从每周平均3次降到零。
从仿真到实地的迁移学习
强化学习策略通常在仿真环境中训练，但仿真与现实的差异（如地面摩擦系数变化、传感器噪声）可能导致策略失效。成都蓉希智能采用“域随机化”技术：在仿真中随机改变AGV的加速度、最大速度、传感器误差等参数，让策略学会适应各种不确定环境。然后，使用少量实地数据对策略进行微调（通常只需要2-3小时的运行数据）。这种迁移学习方法使得训练好的策略可以直接部署到实地，无需重新训练。
实施一体化调度的硬件要求
一体化调度对计算资源要求较高。实时推理每个决策（每100毫秒一次）需要GPU加速。成都蓉希智能的调度服务器标配NVIDIA Orin或同等算力的边缘计算设备。对于超过100台AGV的大型项目，建议采用分布式推理：将AGV分成多个区域，每个区域由独立的推理节点负责，节点之间通过5G交换边界信息。这种架构可以支持到500台AGV的集群规模。
对于中小型项目（少于30台AGV），模块化调度已经足够。一体化调度的价值在30-50台以上才开始显现。成都蓉希智能会根据客户的规模推荐合适的调度方案，并提供从仿真训练到实地部署的全套服务。
模块化调度：适合<30台，简单易实现，但效率随车辆数下降
一体化调度（多智能体强化学习）：适合>30台，吞吐量可提升40%
联合优化：任务分配与路径规划同时决策，避免拥堵
仿真到实地：域随机化+微调，策略可直接部署
成都蓉希智能Rongxi-Fleet调度系统支持500台集群
