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随着智能仓储和柔性制造的快速发展，多AGV协同作业已成为提升物流效率的关键环节。当前仓储场景中AGV系统普遍存在任务分配不均、路径冲突频发、动态避障滞后等问题，尤其在双十一等业务高峰期，传统调度方式难以应对订单量激增带来的复杂作业需求。制造领域则面临AGV与生产线节拍匹配度低、跨区域转运协同性差等痛点，制约了智能工厂的响应速度和生产柔性。现有控制系统多采用固定路径规划或简单优先级规则，缺乏对动态环境的实时感知和智能决策能力，亟需研发新一代多AGV协同控制系统以突破规模化应用的瓶颈。

需攻克多AGV系统在复杂环境下的实时动态路径规划问题，解决任务分配时既要考虑全局最优又要避免死锁的决策矛盾；需开发高效的冲突预测与消解算法，处理交叉路口、窄通道等高并发场景下的交通管制；需建立精准的环境感知体系，实现动态障碍物识别与自适应避障；需设计可靠的通信机制保障多设备间状态同步，克服网络延迟和数据丢包的影响；需构建弹性调度架构，支持不同品牌、型号AGV的混合调度与协同作业。

研发具备自主决策能力的多AGV协同控制平台，实现大规模AGV集群的高效调度与无冲突作业，显著提升仓储拣选和制造物流的整体运行效率。通过智能算法优化任务分配与路径规划，形成动态环境下的自适应调度策略，确保系统在订单波动时的稳定性。建立开放兼容的控制架构，支持异构AGV设备的即插即用与协同管理，降低企业智能化改造门槛。最终构建可扩展、高可靠的协同控制系统，为智能仓储和数字工厂提供核心物流技术支持。