智能装车ALS系统垛形计算解决方案面向物流、煤炭、化工等行业，针对传统算法无法有效应对不同车厢尺寸（如厢式货车/挂车/改装车）和非规整空间（如鹅颈板结构）的复杂装车场景，通过贪心算法与空间分割算法的深度耦合，结合业务策略动态配置，实现车厢空间利用率、装车效率与垛形稳定性的多目标优化。

智能装车ALS系统垛形计算算法组合及实现逻辑如下：

（1）贪心算法（Greedy Algorithm）

    最大优先策略：每次选择当前最大可放置垛形，通过贪心思想快速逼近局部最优解，最大化单次装载空间利用率。

    动态适应性：结合车厢尺寸、货物规格实时更新候选垛形集合，确保优先级的动态调整。

图1 垛形装载视图

（2）空间分割算法（Space Partitioning）

    递归分割法：放置垛形后，将剩余车厢空间分解为多个独立子空间（如三维矩形区域），采用轴向对齐包围盒（AABB）进行几何划分。

    切割策略：根据垛形边缘对剩余空间进行正交切割（水平/垂直切割），生成可递归处理的新空间单元。

图2 空间切割视图

（3）空间利用率与装载策略配置

    空间利用率模式：

      基础模式（不充分利用）：同一排仅允许放置单一垛形，优先保障装卸效率与垛形稳定性；

      高效模式（充分利用）：同一排根据剩余空间动态适配多种垛形组合，最大化填充率。

    装车方式配置：支持逐排装载（按车厢横向顺序依次填充）或逐层装载（按货物堆叠高度分层叠加），适应不同货物特性与作业场景。

算法以贪心算法为骨架，通过空间分割生成子问题迭代求解，结合空间利用率模式与装车策略的动态配置，形成「贪心推进-空间分割-策略适配」的闭环计算流程，在保障装载效率的同时实现业务场景的精细化适配。