车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本公开提供一种车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通等技术领域。具体实现方案为：获取运输任务信息，根据所述运输任务信息，确定待运输目标的到达流量的分布作为输入过程分布；获取待调度车辆的车辆信息，根据所述待调度车辆的车辆信息，确定待调度车辆服务时间的分布作为服务过程分布；根据所述输入过程分布以及所述服务过程分布构建排队模型；基于所述排队模型确定最优调度方案，并根据所述最优调度方法对所述待调度车辆进行调度。述最优调度方法对所述待调度车辆进行调度。述最优调度方法对所述待调度车辆进行调度。

【技术实现步骤摘要】
车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质


[0001]本公开涉及人工智能领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通等
，具体而言，本公开涉及一种车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着智能技术的发展，自动驾驶车辆已经具备在简单场景完成自动驾驶任务的能力，并开始尝试在一些特定的场景落地应用，解决生活、工业生产中的一些实际问题。
[0003]在具体落地应用过程中，往往需要多台自动驾驶车辆协作完成一项任务，比如乘客运送、货物搬运等。在车辆协作完成任务中，需要根据场景、作业任务类型、任务数量、任务达到的分布等，对自动驾驶车辆动态的调度，以实现总体系统性能最优。

技术实现思路

[0004]本公开为了解决上述缺陷中的至少一项，提供了一种车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种车辆调度方法，该方法包括：
[0006]获取运输任务信息，根据所述运输任务信息，确定待运输目标的到达流量的分布作为输入过程分布；
[0007]获取待调度车辆的车辆信息，根据所述待调度车辆的车辆信息，确定待调度车辆服务时间的分布作为服务过程分布；
[0008]根据所述输入过程分布以及所述服务过程分布构建排队模型；
[0009]基于所述排队模型确定最优调度方案，并根据所述最优调度方法对所述待调度车辆进行调度。
[0010]根据本公开的第二方面，提供了一种车辆调度装置，该装置包括：
[0011]任务信息模块，用于获取运输任务信息，根据所述运输任务信息，确定待运输目标的到达流量的分布作为输入过程分布；
[0012]调度信息模块，用于获取待调度车辆的车辆信息，根据所述待调度车辆的车辆信息，确定待调度车辆服务时间的分布作为服务过程分布；
[0013]模型构建模块，用于根据所述输入过程分布以及所述服务过程分布构建排队模型；
[0014]车辆调度模块，用于基于所述排队模型确定最优调度方案，并根据所述最优调度方法对所述待调度车辆进行调度。
[0015]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：
[0016]至少一个处理器；以及
[0017]与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0018]存储器存储有可被上述至少一个处理器执行的指令，指令被上述至少一个处理器执行，以使上述至少一个处理器能够执行上述车辆调度方法。
[0019]根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使计算机执行上述车辆调度方法。
[0020]根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现上述车辆调度方法。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0023]图1是本公开实施例提供的一种车辆调度方法的流程示意图；
[0024]图2是本公开实施例提供的另一种车辆调度方法的部分步骤的流程示意图；
[0025]图3是本公开实施例提供的一种车辆调度装置的结构示意图；
[0026]图4是用来实现本公开实施例的车辆调度方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0027]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0028]在一些相关技术中，通过提升车辆的驾驶能力来提升任务的完成效率，并没有考虑多辆车辆协作完成任务中的调度问题。
[0029]根据经验来对车辆进行调度往往不能达到预期要求，实现总体系统性能最优。
[0030]本公开实施例提供的车辆调度方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，旨在解决现有技术的如上技术问题中的至少一个。
[0031]本公开实施例提供的车辆调度方法可以由终端设备或服务器等电子设备执行，终端设备可以为车载设备、用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等，所述方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读程序指令的方式来实现。或者，可通过服务器执行所述方法。
[0032]图1示出了本公开实施例提供的一种车辆调度方法的流程示意图，如图1中所示，该方法主要可以包括：
[0033]在步骤S110中，获取运输任务信息，根据运输任务信息，确定待运输目标的到达流量的分布为输入过程分布；
[0034]在步骤S120中，获取待调度车辆的车辆信息，根据待调度车辆的车辆信息，确定待调度车辆服务时间的分布作为服务过程分布；
[0035]在步骤S130中，根据输入过程分布以及服务过程分布构建排队模型；
[0036]在步骤S140中，基于排队模型确定最优调度方案，并根据最优调度方法对待调度车辆进行调度。
[0037]举例来说，在步骤S110中，运输任务信息包括任务场景、任务数量等与运输任务有
关的信息。
[0038]在一些可能的实现方式中，运输任务信息可以包括运输任务路线、运输任务执行时间段。
[0039]在一些可能的实现方式中，待运输目标的到达流量的分布，即输入过程分布，顾名思义，就是待运输目标的流量的分布，具体可以是待运输目标在[0,t]时间段内到达数量所服从的分布。
[0040]如在待运输目标为顾客的情况下，待运输目标的到达流量的分布就可以使顾客流量所服从的分布。
[0041]显然，“繁忙”路线、“繁忙”时间段待运输目标的到达流量与“空闲”路线、“空闲”时间段待运输目标的到达流量是完全不同的，因此，不同的运输任务路线以及不同的运输任务执行时间段，意味着不同的待运输目标到达数量(如待运送乘客数量、待搬运货物数量)、不同的待运输目标的到达流量，也就意味着不同的待运输目标的到达流量的分布。
[0042]对一些特殊的任务，待运输目标的到达流量可能会受到天气等因素等影响，因此，在一些可能的实现方式中，还可以获取运输任务路线在运输任务执行当天的运输任务执行时间段的天气，并根据天气对待运输目标的到达流量的影响，来确定待运输目标的到达流量的分布为输入过程分布。
[0043]在一些可能的实现方式中，可以通过统计分析历史数据来确定待运输目标的到达流的分布，作为输入过程分布。
[0044]在步骤S12本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆调度方法，包括：获取运输任务信息，根据所述运输任务信息，确定待运输目标的到达流量的分布作为输入过程分布；获取待调度车辆的车辆信息，根据所述待调度车辆的车辆信息，确定待调度车辆服务时间的分布作为服务过程分布；根据所述输入过程分布以及所述服务过程分布构建排队模型；基于所述排队模型确定最优调度方案，并根据所述最优调度方法对所述待调度车辆进行调度。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述运输任务信息包括运输任务路线、运输任务执行时间段；所述根据所述运输任务信息，确定待运输目标的到达流量的分布作为输入过程分布，包括：统计所述待运输目标在所述运输任务执行时间段到达所述运输任务路线的到达流量的历史数据；分析所述历史数据，确定所述待运输目标的到达流量的分布作为输入过程分布。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述输入过程分布以及所述服务过程分布构建排队模型，包括：基于所述输入过程分布以及所述服务过程分布构建多服务窗等待制排队模型。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述最优调度方案包括使所述待运输目标的平均等待时间最短所需调度的所述待调度车辆的数量。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述排队模型确定最优调度方案，包括：获取所述待运输目标的极限等待时间以及所述待调度车辆的极限调度数量；根据所述极限等待时间以及所述极限调度数量构建约束条件；基于构建的多服务窗等待制排队模型，构建所述待运输目标的等待时间方程，根据所述约束条件对所述等待时间方程求解，确定使所述待运输目标的平均等待时间小于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：于宁，况宗旭，彭铭杏，章桢，
申请(专利权)人：阿波罗智联北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：