基于gps技术的智慧物流园交通管理系统和方法

文档序号:170685 发布日期:2021-10-29 浏览:47次 >En<

阅读说明:本技术 基于gps技术的智慧物流园交通管理系统和方法 (Intelligent logistics park traffic management system and method based on GPS technology ) 是由 蒋林霞 于 2021-06-02 设计创作,主要内容包括:本申请公开了基于GPS技术的智慧物流园交通管理系统和方法,该方法包括:在无人驾驶运货车辆沿路径运送货物完毕之后,从无人驾驶运货车辆在路径上行驶记录的日志文件中获取无人驾驶运货车辆停车等待的地理位置;对于所有路径中的每一条路径,分别统计预定时间段内该路径中停车等待次数最多的地理位置;再次规划从起点到终端的路径时,确定再次规划的路径是否经过等待次数最多的地理位置,如果未经过则确定使用该路径,如果经过等待次数最多的地理位置则重新规划路径。通过本申请解决相关技术中根据距离最短原则确定无人车运送路线有可能导致运送效率降低的问题,在一定程度上提高了无人车运送效率。(The application discloses wisdom logistics garden traffic management system and method based on GPS technique, the method includes: after the unmanned freight vehicle finishes transporting goods along the path, acquiring the geographical position of the unmanned freight vehicle for parking and waiting from a log file recorded by the unmanned freight vehicle in the traveling process on the path; for each path in all paths, respectively counting the geographical position with the maximum number of parking waiting times in the path within a preset time period; when the path from the starting point to the terminal is planned again, whether the planned path passes through the geographical position with the largest waiting times is determined, if not, the path is determined to be used, and if the geographical position with the largest waiting times passes, the path is planned again. The problem that the conveying efficiency is possibly reduced due to the fact that the conveying route of the unmanned vehicle is determined according to the shortest distance principle in the related technology is solved, and the conveying efficiency of the unmanned vehicle is improved to a certain extent.)

基于GPS技术的智慧物流园交通管理系统和方法

技术领域

本申请涉及交通管理领域,具体而言,涉及一种基于GPS技术的智慧物流园交通管理系统和方法。

背景技术

物流园是指在物流作业集中的地区,在几种运输方式衔接地,将多种物流设施和不同类型的物流企业在空间上集中布局的场所,也是一个有一定规模的和具有多种服务功能的物流企业的集结点。随着时代的发展,物流园将在现代物流业中发挥着越来越重要的作用。

物流园内部也需要进行货物的流转,随着无人驾驶技术的发展,在物流园内部基本上使用无人驾驶运货车辆(以下简称为无人车)来进行获取的运送。对于无人车来说,其路径的规划影响了无人车的运送效率,在相关技术中,一般是根据距离最短的原则来确定无人车的运送路径或路线的,这种规划方法有可能导致无人车的拥堵从而使等待时间变长,降低运送效率。

发明内容

本申请提供一种基于GPS技术的智慧物流园交通管理系统和方法,以解决相关技术中根据距离最短原则确定无人车运送路线有可能导致运送效率降低的问题。

根据本发明的一个方面,提供了一种基于GPS技术的智慧物流园交通管理方法,包括:获取无人驾驶运货车辆在物流园内运送货物的路径,其中,所述路径是根据运送货物的起点和终点规划的;在所述无人驾驶运货车辆沿所述路径运送货物完毕之后,从所述无人驾驶运货车辆在所述路径上行驶记录的日志文件中获取所述无人驾驶运货车辆停车等待的地理位置;对于所有路径中的每一条路径,分别统计预定时间段内该路径中停车等待次数最多的地理位置;再次规划从所述起点到所述终端的路径时,确定再次规划的所述路径是否经过所述等待次数最多的地理位置,如果未经过则确定使用该路径,如果经过所述等待次数最多的地理位置则重新规划路径。

进一步地,还包括:将所述多条行车路线中不包括所述等待次数最多的地理位置的路线发送至所述无人驾驶运货车辆,作为所述无人驾驶运货车辆的运行路线。

进一步地,所述地理位置是使用安装在所述无人驾驶运货车辆上的GPS获取的。

进一步地,所述地理位置是使用安装在所述无人驾驶运货车辆上的北斗定位系统获取的。

根据本发明的另一个方面,还提供了一种基于GPS技术的智慧物流园交通管理系统,包括:第一获取模块,用于获取无人驾驶运货车辆在物流园内运送货物的路径,其中,所述路径是根据运送货物的起点和终点规划的;第二获取模块,用于在所述无人驾驶运货车辆沿所述路径运送货物完毕之后,从所述无人驾驶运货车辆在所述路径上行驶记录的日志文件中获取所述无人驾驶运货车辆停车等待的地理位置;统计模块,用于对于所有路径中的每一条路径,分别统计预定时间段内该路径中停车等待次数最多的地理位置;规划模块,用于再次规划从所述起点到所述终端的路径时,确定再次规划的所述路径是否经过所述等待次数最多的地理位置,如果未经过则确定使用该路径,如果经过所述等待次数最多的地理位置则重新规划路径。

进一步地,还包括:发送模块,用于将所述多条行车路线中不包括所述等待次数最多的地理位置的路线发送至所述无人驾驶运货车辆,作为所述无人驾驶运货车辆的运行路线。

进一步地,所述地理位置是使用安装在所述无人驾驶运货车辆上的北斗定位系统获取的。

进一步地,所述地理位置是使用安装在所述无人驾驶运货车辆上的GPS获取的。

根据本申请的另一个方面,还提供了一种存储器,用于存储软件,其中,所述软件用于执行上述的方法。

根据本申请的另一个方面,还提供一种处理器,用于执行软件,其中,所述软件用于执行上述的方法。

本申请采用以下步骤:获取无人驾驶运货车辆在物流园内运送货物的路径,其中,所述路径是根据运送货物的起点和终点规划的;在所述无人驾驶运货车辆沿所述路径运送货物完毕之后,从所述无人驾驶运货车辆在所述路径上行驶记录的日志文件中获取所述无人驾驶运货车辆停车等待的地理位置;对于所有路径中的每一条路径,分别统计预定时间段内该路径中停车等待次数最多的地理位置;再次规划从所述起点到所述终端的路径时,确定再次规划的所述路径是否经过所述等待次数最多的地理位置,如果未经过则确定使用该路径,如果经过所述等待次数最多的地理位置则重新规划路径。通过本申请解决相关技术中根据距离最短原则确定无人车运送路线有可能导致运送效率降低的问题,在一定程度上提高了无人车运送效率。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:

图1是根据本申请实施例提供的基于GPS技术的智慧物流园交通管理方法的流程图。

具体实施方式

需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

在本实施例中,提供了一种基于GPS技术的智慧物流园交通管理方法,图1是根据本发明实施例的基于GPS技术的智慧物流园交通管理方法的流程图,如图1所示,该方法包括如下步骤:

步骤S102,获取无人驾驶运货车辆在物流园内运送货物的路径,其中,所述路径是根据运送货物的起点和终点规划的;

步骤S104,在所述无人驾驶运货车辆沿所述路径运送货物完毕之后,从所述无人驾驶运货车辆在所述路径上行驶记录的日志文件中获取所述无人驾驶运货车辆停车等待的地理位置;

步骤S106,对于所有路径中的每一条路径,分别统计预定时间段内该路径中停车等待次数最多的地理位置;例如,以天为单位,统计距离当前30天内的每条路径中的停车等待次数最多的地理位置,这样在当前再次规划的时候就可以规避掉该地理位置了。

每天系统在开始工作的时间点,获取距离当前30天内的停车地理位置的信息,然后根据该信息遍历所有的起点和终点,将所有可能用到的路径信息均规划好,规划好的路径不经过停车等待次数最多的地理位置,将规划好的所有路径信息均发送给无人车。在这种情况下,无人车只需要联网一次,就可以得到所有的路径信息。在无人车工作的时候,只需要接受终点和起点信息就好。无人车上设置有输入装置,用户通过该输入装置可以直接输入终点和起点,此时无人车就可以直接根据起点和终点获取路径开始工作。

作为一个优选的实施例,一条路径中,A车在第一位置和第二位置分别停车等待其他车辆通过,等待时间分别是T11和T12,在该路径中,B车在第一位置和第三位置分别停车等待其他车辆通过,等待时间是T21和T22,C车载在第二位置和第三位置分别停车等待其他车辆通过,等待时间是T31和T32。此时,在第一位置、第二位置、第三位置等待的次数均是两次,在这种情况下,可以根据等待时长来进行判断,第一位置的等待时长是T11+T21,第二位置的等待时长是T12+T31,第三位置的等待时长是T22+T32,将这三个等待时间最短的位置作为等待次数最多的地理位置。

可以统计过去三十天内,在工作时间中,每个小时内每条路径上的等待次数,例如,在9点到10时,从A到B的所有路径中,等待次数最多的是第一位置。此时在该时间段内规划路径就规避掉第一位置。在10点到11点,从A到B的所有路径中,等待次数最多的是第二位置,此时在该时间段内规划路径规避掉第二位置。即获取无人车运行的时间,根据该时间所在的时间范围内的等待次数最多的位置来进行路径规划,规划得到的路径规避掉该时间范围内的等待次数最多的位置。时间范围是每小时。

步骤S108,再次规划从所述起点到所述终端的路径时,确定再次规划的所述路径是否经过所述等待次数最多的地理位置,如果未经过则确定使用该路径,如果经过所述等待次数最多的地理位置则重新规划路径。

作为一个可以增加的实施方式,如果重新规划的所有路径均经过所述等待次数最多的地理位置,则获取重新规划的所有路径中的每一条路径上需要等待的地理位置的总数,从所有路径中选择总数最少的路径作为行车路径。

还有另外一个可以增加的实施方式,可以通过机器学习训练一个模型,该模型是神经网络模型,该模型是使用多组训练数据训练得到的,其中,每一组训练数据均包括输入数据和输出数据,输入数据是路径信息,输出数据是走完所述路径信息对应的路径所需要的时间;经过训练之后,该模型就可以使用了,将重新规划的所有路径均输入到模型中,得到重新规划的每一条路径的行驶时间,然后从其中选择行驶时间最短的路径作为行车路径。

可选地,判断总数最少的路径和时间最短的路径是否为相同的行车路径,如果是相同的行车路径,则将该路径作为行车路径;如果不是相同的行车路径,则选择两者中距离最短的路径作为行车路径。

通过上述步骤解决相关技术中根据距离最短原则确定无人车运送路线有可能导致运送效率降低的问题,在一定程度上提高了无人车运送效率。

优选地,还包括:将所述多条行车路线中不包括所述等待次数最多的地理位置的路线发送至所述无人驾驶运货车辆,作为所述无人驾驶运货车辆的运行路线。

优选地,所述地理位置是使用安装在所述无人驾驶运货车辆上的GPS获取的。

优选地,所述地理位置是使用安装在所述无人驾驶运货车辆上的北斗定位系统获取的。

在本实施例中还提供了一种系统,该系统中的模块对应于上述的方法步骤,在上述实施例中已经进行过说明的,在此不再赘述。

本实施例提供了一种基于GPS技术的智慧物流园交通管理系统,包括:第一获取模块,用于获取无人驾驶运货车辆在物流园内运送货物的路径,其中,所述路径是根据运送货物的起点和终点规划的;第二获取模块,用于在所述无人驾驶运货车辆沿所述路径运送货物完毕之后,从所述无人驾驶运货车辆在所述路径上行驶记录的日志文件中获取所述无人驾驶运货车辆停车等待的地理位置;统计模块,用于对于所有路径中的每一条路径,分别统计预定时间段内该路径中停车等待次数最多的地理位置;规划模块,用于再次规划从所述起点到所述终端的路径时,确定再次规划的所述路径是否经过所述等待次数最多的地理位置,如果未经过则确定使用该路径,如果经过所述等待次数最多的地理位置则重新规划路径。

优选地,还包括:发送模块,用于将所述多条行车路线中不包括所述等待次数最多的地理位置的路线发送至所述无人驾驶运货车辆,作为所述无人驾驶运货车辆的运行路线。

优选地,所述地理位置是使用安装在所述无人驾驶运货车辆上的北斗定位系统获取的。

优选地,所述地理位置是使用安装在所述无人驾驶运货车辆上的GPS获取的。

在本实施例中,提供了一种存储器,用于存储软件,其中,该软件用于执行上述的方法。

在本实施例中,提供了一种处理器,用于执行软件,其中,该软件用于执行上述的方法。

需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本发明实施例提供了一种存储介质,其上存储有程序或者软件,该程序被处理器执行时实现上述方法。存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM),存储器包括至少一个存储芯片。

以上仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。

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