一种智能无人物流运输方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种智能无人运输和物流方法和系统，所述方法包括以下步骤：系统根据所述若干个输入的出发地和目的地规划路径，控制若干个智能无人小车在高架通道上运送货物；大数据采集整理模块接收数据信息；物流运输系统建模模块根据若干个智能无人小车的数据信息进行数据分析并建模，发送给物流运输高架通道控制模块计算所述高架通道上的若干个智能无人小车的平均交通延迟时间，并构建非线性多维约束全局优化算法优化每个若干个智能无人小车在高架通道上的行走路线和所需的交通情况进而减少到达若干个目的地的物流运送时间。本发明专利技术提供的系统和方法通过有的放矢的根据不同的交通条件下的总行程时间优化物流运输后，能够改善紧急情况下城镇的交通便利性。够改善紧急情况下城镇的交通便利性。够改善紧急情况下城镇的交通便利性。

【技术实现步骤摘要】
一种智能无人物流运输方法和系统


[0001]本专利技术属于物流运输
，具体涉及一种智能无人运输和物流系统和方法。

技术介绍

[0002]智能交通系统(Intelligent Traffic System，简称ITS)又称智能运输系统(Intelligent Transportation System)，是将先进的信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学、人工智能等技术理论有效地综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成一种提高效率、节约能源、保障安全、改善环境的综合运输系统。它主要是由交通信息采集系统、信息处理分析系统和信息发布系统三部分构成。
[0003]智能交通系统的构建离不开交通基础设施的智能化，依托全新的技术手段，对传统的公路基础设施进行改进，全线实现互通、互联、信息共享。智能交通系统与传统交通方式相比，可以最大限度地发挥道路基础设施的作用，所以只有不断地将最先进的信息技术、通讯技术和处理能力整合运用到相应的公路基础设施中，才能不断促进交通管理体系的发展，促进交通运输的效率，改善交通安全问题。
[0004]现有技术中，如中国专利201210195715.8公开了一种城市智能交通运输系统及其运行方法，其系统包括全立交全封闭轻型高架路通道，无人驾驶电动智能无人小车、节点车站、智能调度系统、物流服务系统等，选择所要达到的目的地后可以将乘客或者所要运送的物品在专门的高架路通道上运送到目的地；中国专利202010560392.2公开了一种自动驾驶车辆的导航方法，其通通过导航数据输出一个三维或二维参考坐标系，利用SLAM+RTK GPS+DR融合的导航方法，可以将自动驾驶车辆的位置进行误差的校正并精确定位，融合完毕后输出自动驾驶车辆可以理解的坐标系数据，可以使自动驾驶车辆在50HZ的频率下精度可达+
‑
2～5cm，在20HZ的频率下精度可达+
‑
1cm，大大的提高了自动驾驶车辆位置的精度，也使导航的精度大大提高。
[0005]虽然上述的202010560392.2无人物流运输系统，能够精确地导航无人运送装置到达目的地，但是如果多个物品同时发货，在高架路通道上运输，可能会造成拥堵，并不能使中国专利201210195715.8公开的这种物流运输系统能够减少运输的时间成本，因此，急需一种能够使运送物品的形成损失时间最小的一种智能无人运输和物流系统和方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术针对上述缺陷，提供一种能够监测高架路通道系统和运行状况，统筹规划多个小车的行走路线和高架路通道的交通管控措施的方法，进而能够使运送物品的形成损失时间最小的一种智能无人运输和物流系统和方法。
[0007]本专利技术提供如下技术方案：一种智能无人物流运输方法，包括以下步骤：
[0008]S1：物流发货客户确定若干个目的地；
[0009]S2：物流控制系统根据所述若干个输入的出发地和目的地规划路径，控制若干个
智能无人小车在高架通道上运送货物，所述高架通道分为若干段子高架通道，每段所述子高架通道间设置有节点车站，所述若干个智能无人小车在每段高架通道上的行驶状态造成所述高架通道上形成自由交通条件或拥挤交通条件；
[0010]S3：大数据采集整理模块接收若干个智能无人小车的数据信息，经过整理后发送给物流交通情况监测评估模块；
[0011]S4：所述物流交通情况监测评估模块中的物流运输系统建模模块根据若干个智能无人小车的数据信息进行数据分析并建模；
[0012]S5：所述物流运输系统建模模块将建立的模型发送给所述物流运输高架通道控制模块，所述物流运输高架通道控制模块根据若干个智能无人小车的实时定位信息及交通拥堵情况计算所述高架通道上的若干个智能无人小车的平均交通延迟时间d(q)，并构建非线性多维约束全局优化算法优化每个若干个智能无人小车在高架通道上的行走路线和所需的交通情况进而减少到达若干个目的地的物流运送时间，所述物流运输高架通道控制模块将每个所述智能无人小车的行走路线发送给该智能无人小车，并将所述智能无人小车所需的交通情况发送给区域交通流量控制模块；
[0013]S6：所述区域交通流量控制模块向与其通信连接的高架通道上的交通信号灯控制模块、可变交通指示控制模块和可变交通信息板控制模块发送信号，交通信号灯、可变交通指示和可变交通信息板根据所述所需交通情况进行变化。
[0014]进一步地，所述物流运输系统建模模块构建基于拥挤交通流附加时间损失估算总行程时间t的模型：
[0015][0016]其中，所述t为若干个智能无人小车送货达到目的的总行程时间，单位为辆
·
h；所述L为所述高架通道的分段长度，单位为km；所述v(q为若干个智能无人小车的平均行驶速度，单位为km/h；所述q为不拥挤的交通容量，单位为辆/h；所述Δ是间隔时间，单位为h；所述v
crit
是通行能力下的临界速度，单位为km/h；所述t
loss
是与拥堵相关的行程时间损失，单位为辆
·
h。
[0017]进一步地，所述若干个智能无人小车的平均行驶速度v(q)的计算公式如下：
[0018][0019]其中，所述v(q)为平均行驶速度，所述v0、L0、C0为模型参数。
[0020]进一步地，所述拥堵相关的行程时间损失t
loss
的计算公式如下：
[0021][0022]其中，所述c为高架通道最大智能无人小车容量，单位为辆/h；所述A和所述B为拥堵相关的行程时间损失计算参数。
[0023]进一步地，所述S5步骤中所述物流运输高架通道控制模块(2
‑
2)根据若干个智能
无人小车的实时定位信息及交通拥堵情况计算所述高架通道上的若干个智能无人小车的平均交通延迟时间d(q)的计算公式如下：
[0024][0025]其中，所述d(q)为平均延迟时间，单位为s；所述C为若干个智能无人小车送货的相位周期时间，单位为s；所述g为循环时间内的绿灯时间，单位为s；所述q为不拥挤的交通容量，单位为辆/h；所述c为高架通道最大智能无人小车容量，单位为辆/h；所述T为所述d(q的计算持续时间，单位为h；所述k为取决于所述物流运输高架通道控制模块设置的增量延迟因子，所述I为上游过滤和计量调整系数。
[0026]进一步地，所述S5步骤中所述物流运输高架通道控制模块构建的非线性多维约束全局优化算法模型如下：
[0027][0028]其中，所述m为所述高架通道的总段数，所述t
j
(x)是第j段子高架通道内的若干个智能无人小车的总行程时间，单位为辆
·
h；所述d
j
(x)为所述第j段子高架通道内若干个智能无人小车的向所述目的地行进的平均延误时间，单位为车辆
·
h；所述x是第j段高架通道内所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能无人物流运输方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：物流发货客户确定若干个目的地；S2：物流控制系统根据所述若干个输入的出发地和目的地规划路径，控制若干个智能无人小车(1)在高架通道上运送货物，所述高架通道分为若干段子高架通道，每段所述子高架通道间设置有节点车站，所述若干个智能无人小车(1)在每段高架通道上的行驶状态造成所述高架通道上形成自由交通条件或拥挤交通条件；S3：大数据采集整理模块(2)接收若干个智能无人小车(1)的数据信息，经过整理后发送给物流交通情况监测评估模块(3)；S4：所述物流交通情况监测评估模块(3)中的物流运输系统建模模块(3
‑
1)根据若干个智能无人小车的数据信息进行数据分析并建模；S5：所述物流运输系统建模模块(3
‑
1)将建立的模型发送给所述物流运输高架通道控制模块(3
‑
2)，所述物流运输高架通道控制模块(3
‑
2)根据若干个智能无人小车的实时定位信息及交通拥堵情况计算所述高架通道上的若干个智能无人小车的平均交通延迟时间d(q)，并构建非线性多维约束全局优化算法优化每个若干个智能无人小车在高架通道上的行走路线和所需的交通情况进而减少到达若干个目的地的物流运送时间，所述物流运输高架通道控制模块(3
‑
2)将每个所述智能无人小车的行走路线发送给该智能无人小车，并将所述智能无人小车所需的交通情况发送给区域交通流量控制模块(4)；S6：所述区域交通流量控制模块(4)向与其通信连接的高架通道上的交通信号灯控制模块(5
‑
1)、可变交通指示控制模块(5
‑
2)和可变交通信息板控制模块(5
‑
3)发送信号，交通信号灯、可变交通指示和可变交通信息板根据所述所需交通情况进行变化。2.根据权利要求1所述的一种智能无人物流运输方法，其特征在于，所述物流运输系统建模模块(2
‑
1)构建基于拥挤交通流附加时间损失估算总行程时间t的模型：其中，所述t为若干个智能无人小车送货达到目的的总行程时间，单位为辆
·
h；所述L为所述高架通道的分段长度，单位为km；所述v(q)为若干个智能无人小车的平均行驶速度，单位为km/h；所述q为不拥挤的交通容量，单位为辆/h；所述Δ是间隔时间，单位为h；所述v
crit
是通行能力下的临界速度，单位为km/h；所述t
loss
是与拥堵相关的行程时间损失，单位为辆
·
h。3.根据权利要求2所述的一种智能无人物流运输方法，其特征在于，所述若干个智能无人小车的平均行驶速度v(q)的计算公式如下：其中，所述v(q)为平均行驶速度，所述v0、L0、C0为模型参数。4.根据权利要求2所述的一种智能无人物流运输方法，其特征在于，所述拥堵相关的行程时间损失t
loss
的计算公式如下：
其中，所述c为高架通道最大智...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘红斌，
申请(专利权)人：江苏佳利达国际物流股份有限公司，
类型：发明
国别省市：