一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法技术

一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法，包括以下步骤：步骤一：系统的搭建；该系统包括智能设备、云端服务、隔离装置、数据中台四个部分；步骤二：启动机器人系统；开启智能设备后，机器人系统启动并处于等待语音或者图形输入的状态；同时，机器人系统判定是否开启了智能调度模式；步骤三：语音或图像输入：智能设备启动后，等待语音或者图形输入；智能设备判定是否有语音输入或图形输入。该方法围绕车队管理人员的日常工作，通过人工智能、语音识别、大数据、AIOT等技术，实现对车辆的智能化调度、数据的自动录入，提高车调业务智能化水平，实现一线班组的减负，提升车辆运行效率。提升车辆运行效率。提升车辆运行效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法


[0001]本专利技术涉及车联网系统
，具体为一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法。

技术介绍

[0002]现有的车队管理工作多由人工记录实现，车队管理人员是各单位车辆用车调度、费用管理、数据维护等工作的负责人，工作任务多；同时，各单位车辆管理人员在配置上存在兼职、人数少等情况，因此车队管理人员的工作量普遍较大。车队管理人员在每日高峰用车时段时每小时需要调度20
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40个单子，存在工作繁琐、人工调度容易出错等问题；同时，车队管理人员往往还要负责车辆维保费用等基础数据的录入工作，工作量较大。
[0003]因此，如何采用一种智能系统替代人工负责繁杂的车队管理工作，是本领域人员亟待解决的技术问题。
[0004]通过公开专利检索，发现以下对比文件：CN112085347A
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公开了一种集装箱货车车队数字化调拨管理系统及方法，车队端、用户端和司机端共同组成一个数字化集装箱卡车运输平台，进行数据对接处理，车队端、用户端和司机端的三端系统各有侧重，且三端系统的目标用户不同，由车用户端派发订单，车队端接受订单，司机端实施订单，交互页面由实时抢单、车队管理和资质认证三部分组成，且实时抢单页面包括地图信息及订单管理信息，需求侧数字化领域由货主、第三方物流和货代、车队三部分组成。该集装箱货车车队数字化调拨管理系统及方法为调度员提供获取业务、分发任务、任务追踪、车辆管理、司机管理、资质认证等功能，显著提升车队的管理效率，降低管理端人力成本。
[0005]经分析，上述专利在系统架构及功能上均不同于本申请，因此不影响本申请的新颖性。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法，该方法围绕车队管理人员的日常工作，通过人工智能、语音识别、大数据、AIOT等技术，实现对车辆的智能化调度、数据的自动录入，提高车调业务智能化水平，实现一线班组的减负，提升车辆运行效率。
[0007]一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法，包括以下步骤：步骤一：系统的搭建；该系统包括智能设备、云端服务、隔离装置、数据中台四个部分；其中，智能设备具体包括语音识别模块、图形识别模块、语音播报模块、智能调度模块、控制模块和加密芯片；其中，云端服务具体包括用户偏好分析微服务、AI智能分析微服务、运行微服务、监控微服务；
步骤二：启动机器人系统；开启智能设备后，机器人系统启动并处于等待语音或者图形输入的状态；同时，机器人系统判定是否开启了智能调度模式，如果没有开启智能调度模式，则持续等待开启智能调度模式；如果开启了智能调度模式，则进行智能调度；步骤三：语音或图像输入：智能设备启动后，等待语音或者图形输入；智能设备判定是否有语音输入，如果有则进行语音解析，没有则判定是否有图形的输入；如果有图形输入，则进行图形识别，如没有图形输入则持续等待输入信息。
[0008]而且，步骤一的智能设备语音识别模块负责接收车队管理人员的语音指令；具体步骤如下：A、语音接受；智能设备提供语音的接收，接收的语音通过加密芯片进行加密，加密后通过4G网络调用云端的AI智能分析微服务；B、指令解析；云端的AI智能分析微服务获取到指令数据后，调用加解密机，并进行指令的解析；C、微服务调用；AI智能分析微服务在解析完指令后，根据指令的类别进行微服务调用，并将结果返回给智能设备；D、语音播报；微服务调用的结果返回给智能设备；智能设备通过语音的方式进行结果播报。
[0009]根据权利要求1的一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法，步骤一的智能设备图像识别模块负责证件和票据的识别和数据的自动录入；具体步骤如下：A、图像数据的采集；车队管理人员将驾驶员或者维保单放置在智能设备的摄像头前，智能设备通过摄像头采集图像数据；B、图像数据的传输；采集的图像数据通过加密芯片进行加密，加密后通过4G网络调用云端的AI智能分析微服务；C、图像数据的解析；AI智能分析微服务接受到图像数据后，调用加解密机进行解密，并进行图形类别的识别；D、微服务的调用；图形数据解析后，根据图形的类别，调用云端的微服务；E、语音播报；微服务调用的结果返回给智能设备；智能设备通过屏幕显示的方式进行结果展示。
[0010]根据权利要求1的一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法，步骤一智能设备语音播报模块负责将云端返回的内容通过智能设备进行播报；具体步骤如下：A、内容转语音；将云端返回的内容进行组织，调用文字转语音的SDK，将返回的内容转换成语音；B、语音播报；转换后的内容通过智能设备的播放器进行播放。
[0011]根据权利要求1的一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法，步骤一的智能设备智能调度模块负责派车单的智能调度和驾驶员的状态确认；具体的处理步骤如下：A、获取派车单列表；调用云端的运行管理微服务，获取派车单列表，并将数据缓存在本地文件；B、云端获取推荐的驾驶员和车辆；智能调度模块根据用车申请人调用云端的用户偏好分析微服务，获取推荐的驾驶员和车辆，并给用车人发送短信提醒；C、预估驾驶员状态；对预计用车在当前时间两小时内的派车单，进行驾驶员状态
评估，确定驾驶员能否正常到达出发地；D、云端获取推荐的驾驶员和车辆；智能调度模块根据用车申请人调用云端的用户偏好分析微服务，获取推荐的驾驶员和车辆，并给用车人发送短信提醒；E、预估驾驶员状态；对预计用车在当前时间两小时内的派车单，进行驾驶员状态评估，确定驾驶员能否正常到达出发地；F、驾驶员状态确认；驾驶员根据语音提示，进行状态的反馈，智能设备进行语音的解析；驾驶员反馈的内容包括可及时出单和不可及时出单两种情况。
[0012]根据权利要求1的一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法，步骤一中云端用户偏好分析微服务，是根据用车人的偏好，进行用车偏好的分析；具体步骤如下：A、基本信息获取；获取微服务调用的输入信息，包括用车人ID、用车人的数量、预计用车时间、出发地点；B、获取推荐的驾驶员和车辆；用户偏好分析微服务负责根据基本信息返回推荐的驾驶员和车辆。
[0013]根据权利要求1的一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法，步骤一中的数据中台，部署在信息内网，是企业数据的共享平台，并实现和业务系统的松耦合。
[0014]根据权利要求1的一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法，步骤二中智能调度步骤如下：A、获取派车单列表；机器人智能设备调用云端运行管理微服务，获取派车单列表；B、判定是否完成派车；智能设备循环派单车单列表，判定是否还有派车单没有完成派车；如果没有，重复 获取派车单列表；如果有，则调用云端服务获取推荐的驾驶员和车辆；C、判定是否距离出车时间小于2小时；从派车单列表中分析派车信息，判定分配车辆和驾驶员的派工单的出车时间是否当前时间的2小时之内；如果没有在2个小时之内的派车单，则继续等待；如果有则开始预估驾驶员状态；D、预估驾驶员状态；根据驾驶员的位置信息，规划驾驶员到下一单出发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：系统的搭建；该系统包括智能设备、云端服务、隔离装置、数据中台四个部分；其中，智能设备具体包括语音识别模块、图形识别模块、语音播报模块、智能调度模块、控制模块和加密芯片；其中，云端服务具体包括用户偏好分析微服务、AI智能分析微服务、运行微服务、监控微服务；步骤二：启动机器人系统；开启智能设备后，机器人系统启动并处于等待语音或者图形输入的状态；同时，机器人系统判定是否开启了智能调度模式，如果没有开启智能调度模式，则持续等待开启智能调度模式；如果开启了智能调度模式，则进行智能调度；步骤三：语音或图像输入：智能设备启动后，等待语音或者图形输入；智能设备判定是否有语音输入，如果有则进行语音解析，没有则判定是否有图形的输入；如果有图形输入，则进行图形识别，如没有图形输入则持续等待输入信息。2.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法，其特征在于：所述步骤一的智能设备语音识别模块负责接收车队管理人员的语音指令；具体步骤如下：A、语音接受；智能设备提供语音的接收，接收的语音通过加密芯片进行加密，加密后通过4G网络调用云端的AI智能分析微服务；B、指令解析；云端的AI智能分析微服务获取到指令数据后，调用加解密机，并进行指令的解析；C、微服务调用；AI智能分析微服务在解析完指令后，根据指令的类别进行微服务调用，并将结果返回给智能设备；D、语音播报；微服务调用的结果返回给智能设备；智能设备通过语音的方式进行结果播报。3.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法，其特征在于：所述步骤一的智能设备图像识别模块负责证件和票据的识别和数据的自动录入；具体步骤如下：A、图像数据的采集；车队管理人员将驾驶员或者维保单放置在智能设备的摄像头前，智能设备通过摄像头采集图像数据；B、图像数据的传输；采集的图像数据通过加密芯片进行加密，加密后通过4G网络调用云端的AI智能分析微服务；C、图像数据的解析；AI智能分析微服务接受到图像数据后，调用加解密机进行解密，并进行图形类别的识别；D、微服务的调用；图形数据解析后，根据图形的类别，调用云端的微服务；E、语音播报；微服务调用的结果返回给智能设备；智能设备通过屏幕显示的方式进行结果展示。4.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法，其特征在于：所述步骤一智能设备语音播报模块负责将云端返回的内容通过智能设备进行播报；具体步骤如下：A、内容转语音；将云端返回的内容进行组织，调用文字转语音的SDK，将返回的内容转换成语音；
B、语音播报；转换后的内容通过智能设备的播放器进行播放。5.根据权利要求1所述的一种基于数据中台的车队管理机器人设计方法，其特征在于：所述步骤一的智能设备智能调度模块负责派车单的智能调度和驾驶员的状态确认；具体的处理步骤如下：A、获取派车单列表；调用云端的运行管理微服务，获取派车单列表，并将数据缓存在本地文件；B、云端获取推荐的驾驶员和车辆；智能调度模块根据用车申请人调用云端的用户偏好分析微服务，获取推荐的驾驶员和车辆，并给用车人发送短信提醒；C、预估驾驶员状态；对预计用车在当前时间两小时内的派车单，进行驾驶员状态评估，确定驾驶员能否正常到达出发地；D、云端获取推荐的驾驶员和车辆；智能调度模块根据用车申请人调用云端的用户偏好分析微服务，获取推荐的驾驶员和车辆，并给用车人发送短信提醒；E、预估驾驶员状态；对预计用车在当前时间两小时内的派车单，进行驾驶员状态评估，确定驾驶员能否正常到达出发地；F、驾驶...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡浩瀚，郭正雄，单宝麟，张立，李宽荣，高勇，赵凯峰，刘盼，田野，佘梦媛，
申请(专利权)人：国网信息通信产业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：