基于AToT的物料工序移动管控方法与系统

本申请涉及工业自动化领域，公开了基于AToT的物料工序移动管控方法与系统，包括以下步骤：通过AToT网络实时采集工位工序状态，构建动态权重因子生成模型；基于深度强化学习动态优化任务分配权重，驱动分布式竞标机制实现多移动装置协同任务匹配；结合路径曲率与历史拥堵度动态划分弹性分片，生成兼顾控制精度与资源效率的行驶路径；通过优先级驱动的分片抢占机制与预测式路径重规划，形成闭环资源调度链路。该方法能够实现高优先级任务的快速响应、路径资源的动态优化配置及系统冲突的实时消解，适用于汽车制造、电子装配等高动态工业场景。