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龍圖騰網恭喜浙江中揚立庫技術有限公司申請的專利四向穿梭車自動控制系統及方法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：CN119396060B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25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：202411959628.4，技術領域涉及：G05B19/042；該發明授權四向穿梭車自動控制系統及方法是由陳新安;黃慶光;王開偉;謝誠孝;汪巍薔;王開勝;陳麗麗;董燕君;肖佳東;謝君杰設計研發完成，并于2024-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本四向穿梭車自動控制系統及方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種四向穿梭車自動控制系統及方法，涉及智能控制領域，其使用基于深度學習的數據分析和編碼技術來對所述當前電量、所述穿梭車到達目標點的行駛距離以及所述穿梭車換向節點數進行嵌入編碼，同時對所述當前需求的自然語言描述進行語義嵌入，以此分別根據當前電量低維嵌入編碼特征、行駛距離低維嵌入編碼特征以及換向節點數嵌入編碼特征和當前需求語義嵌入編碼特征之間的外部動態協同交互表示來智能地生成當前電量權重比、行駛距離權重比和換向節點權重比，并得到得分值。通過該方式，減少了對人工經驗的依賴，避免因某些因素被過度重視而導致其他方面資源浪費的問題。

本發明授權四向穿梭車自動控制系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種四向穿梭車自動控制方法，包括：根據倉庫布局預設穿梭車的BLOCK機制；系統啟動時加載預設的所述BLOCK機制并啟動死鎖監控；響應于接收到任務需求，獲取當前符合調度條件的穿梭車并從中確定最優穿梭車；計算所述最優穿梭車的最小行駛路線，并將所述最小行駛路線發送給所述最優穿梭車；通過所述死鎖監控實時監測所述最優穿梭車的運行狀態，并檢測是否與其他穿梭車發生死鎖；響應于所述最優穿梭車與其他穿梭車發生死鎖，為受影響的穿梭車重新規劃路線，并將新規劃的行駛路線發送給所述受影響的穿梭車；其特征在于，響應于接收到任務需求，獲取當前符合調度條件的穿梭車并從中確定最優穿梭車，包括：計算所述當前符合調度條件的穿梭車中各個穿梭車的得分值，并將得分值最小的穿梭車作為所述最優穿梭車，包括：獲取目標穿梭車的當前電量、到達目標點的行駛距離以及換向節點數；獲取當前需求的自然語言描述；對所述目標穿梭車的當前電量、到達目標點的行駛距離以及換向節點數和所述當前需求的自然語言描述分別進行嵌入編碼以得到當前電量低維嵌入編碼特征、行駛距離低維嵌入編碼特征、換向節點數嵌入編碼特征和當前需求語義嵌入編碼特征；分別將所述當前電量低維嵌入編碼特征、所述行駛距離低維嵌入編碼特征以及所述換向節點數嵌入編碼特征與所述當前需求語義嵌入編碼特征進行動態記憶協同交互和權重計算以得到所述目標穿梭車的得分值；其中，分別將所述當前電量低維嵌入編碼特征、所述行駛距離低維嵌入編碼特征以及所述換向節點數嵌入編碼特征與所述當前需求語義嵌入編碼特征進行動態記憶協同交互和權重計算以得到所述目標穿梭車的得分值，包括：對當前電量低維嵌入編碼向量和當前需求語義嵌入編碼向量進行基于外部動態記憶的注意力交互以得到當前電量-當前需求語義協同交互編碼向量；對所述行駛距離低維嵌入編碼向量和所述當前需求語義嵌入編碼向量進行所述基于外部動態記憶的注意力交互以得到行駛距離-當前需求語義協同交互編碼向量；對所述換向節點數嵌入編碼向量和所述當前需求語義嵌入編碼向量進行所述基于外部動態記憶的注意力交互以得到換向節點-當前需求語義協同交互編碼向量；根據所述當前電量-當前需求語義協同交互編碼向量、所述行駛距離-當前需求語義協同交互編碼向量和所述換向節點-當前需求語義協同交互編碼向量分別得到當前電量權重比、行駛距離權重比和換向節點權重比；根據所述當前電量權重比、所述行駛距離權重比和所述換向節點權重比，得到所述目標穿梭車的得分值；其中，對所述當前電量低維嵌入編碼向量和所述當前需求語義嵌入編碼向量進行基于外部動態記憶的注意力交互以得到當前電量-當前需求語義協同交互編碼向量，包括：計算所述當前電量低維嵌入編碼向量和所述當前需求語義嵌入編碼向量之間的當前電量-當前需求外部知識細粒度優化特征交互矩陣；根據所述當前電量-當前需求外部知識細粒度優化特征交互矩陣，對所述當前電量低維嵌入編碼向量和所述當前需求語義嵌入編碼向量進行細粒度調制響應交互以得到所述當前電量-當前需求語義協同交互編碼向量；其中，根據所述當前電量-當前需求外部知識細粒度優化特征交互矩陣，對所述當前電量低維嵌入編碼向量和所述當前需求語義嵌入編碼向量進行細粒度調制響應交互以得到所述當前電量-當前需求語義協同交互編碼向量，包括：對所述當前電量低維嵌入編碼向量進行線性變換以得到當前電量查詢特征向量和當前電量值特征向量且以所述當前電量-當前需求外部知識細粒度優化特征交互矩陣作為鍵矩陣，對所述當前電量查詢特征向量、所述當前電量值特征向量和所述鍵矩陣進行基于Transformer模型的優化調制以得到優化后的當前電量低維嵌入編碼向量；對所述當前需求語義嵌入編碼向量進行線性變換以得到當前需求查詢特征向量和當前需求值特征向量且以所述當前電量-當前需求外部知識細粒度優化特征交互矩陣作為鍵矩陣，對所述當前需求查詢特征向量、所述當前需求值特征向量和所述鍵矩陣進行所述基于Transformer模型的優化調制以得到優化后的當前需求語義嵌入編碼向量；計算所述優化后的當前電量低維嵌入編碼向量和所述優化后的當前需求語義嵌入編碼向量之間的按位置響應以得到所述當前電量-當前需求語義協同交互編碼向量；其中，計算所述優化后的當前電量低維嵌入編碼向量和所述優化后的當前需求語義嵌入編碼向量之間的按位置響應以得到所述當前電量-當前需求語義協同交互編碼向量，該過程可用以下公式表示：；其中，是優化后的當前電量低維嵌入編碼向量，是優化后的當前需求語義嵌入編碼向量，是所述當前電量-當前需求語義協同交互編碼向量。

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