一种基于联合优化的空地协同即时配送调度系统及方法技术方案

本发明专利技术提出了一种基于联合优化的空地协同即时配送调度系统及方法

【技术实现步骤摘要】
一种基于联合优化的空地协同即时配送调度系统及方法


[0001]本专利技术属于车联网交通调度领域，尤其涉及一种基于联合优化的空地协同即时配送调度系统及方法
。

技术介绍

[0002]随着物联网
、5G、AI
等技术的蓬勃发展，人民生活水平不断提高，即时配送服务已成为城市消费者获取商品的热门选择
。
配送效率是衡量即时配送服务质量的关键指标，然而，传统的配送模式由快递员完成，而且配送效率受道路拥堵等复杂环境的影响，难以满足即时配送的需求
。
为应对这一挑战，提出使用无人机
、
无人车等自动化设备进行商品分拣和运输的技术，为客户提供更快捷
、
更可靠和更高效的配送服务
。
[0003]无人机具有小巧高效
、
成本低等优点，被广泛应用于交通
、
基础设施
、
灾害管理
、
空气质量监测
、
农业
、
媒体
、
医疗保健等领域
。
与传统的物流配送方式
(
卡车或快递员
)
相比，无人机可高速飞行，且不受地面交通的限制，无人机即时配送很好地满足了配送市场对于高效
、
便捷
、
安全的需求
。
非接触式配送更受客户欢迎，因此无人机即时配送被认为是提高配送效率的替代方案，成为当前物流配送行业发展的重要方向
。
>[0004]无人车是一类无需人类操控可自主移动的车辆，可通过无线通信
、
传感器和先进的导航技术完成各种任务
。
在民用领域，使用无人车进行配送的应用实践也在逐渐增加
。
相比传统物流配送方式，无人车可自主行驶，避免了交通堵塞和人力资源不足等问题，同时无人车还能够快速适应商业区
、
工业园区等不同的配送场景
。
在配送过程中，无人车的加入可以提高物流配送效率，节省配送成本，更好地满足客户日益增长的配送需求
。
[0005]无人机与无人车在传感
、
通信
、
载荷能力等方面具有很强的互补性，可进行协同工作，有效解决无人机独立执行任务功率低
、
负载小的问题，有效降低无人车独立配送的成本，提升配送的时效性，提高客户满意度
。
[0006]无人车和无人机协同的即时配送调度可解决传统物流模式运输载体单一引起的问题，提升配送过程的安全性和便捷程度
。
然而，现有无人车和无人机协同的即时配送调度，侧重于通过任务的时间窗口或无人机的有效载荷约束来优化无人机的飞行路线，缺乏对在线即时配送调度的关注，特别是缺乏考虑动态订单对即时配送调度的影响，少有考虑动态指令下无人机的飞行路线，因此很难处理实际场景下的配送任务，导致配送订单延误
。

技术实现思路

[0007]为了解决上述技术问题，本专利技术一种基于联合优化的空地协同即时配送调度系统及方法
。
[0008]本专利技术系统的技术方案为一种基于联合优化的空地协同即时配送调度系统，包括：
[0009]第1台无人车
、
第2台无人车
、...、
第
J
台无人车
、
第1个用户终端
、
第2个用户终端
、...、
第
M
个用户终端
、
无人机
、
全局控制器；
[0010]在服务区内部署所述的第1台无人车
、
第2台无人车
、...、
第
J
台无人车
、
所述的第1个用户终端
、
第2个用户终端
、...、
第
M
个用户终端
、
所述的无人机
、
所述的全局控制器；
[0011]所述全局控制器与所述第
j
台无人车依次无线连接，
j∈[1,J]；
[0012]所述全局控制器与所述第
m
个用户终端依次无线连接，
m∈[1,M]；
[0013]所述全局控制器与所述无人机无线连接；
[0014]在服务区内中心部署仓库，所述仓库用存放多个商品种类的多个商品；
[0015]在服务区内设定多个补给点；
[0016]全局控制器通过无人车配送调度决策算法进行配送优先级排序，根据更新后每个待服务的订单请求的配送优先级顺序进行配送；全局控制器通过补给优先级决策算法进行综合补给成本由低到高排序，得到更新后每个待服务的资源补给请求的综合补给成本的顺序；全局控制器进行综合距离成本计算得到每个补给点的综合距离成本，在多个补给点的综合距离成本中选择综合距离成本最低的补给点作为目标补给点；全局控制器进行优化资源供给量计算，并更新无人车的补给请求得到优化后无人车的补给请求，根据生成的目标补给点的位置信息飞行至目标补给点进行无人车的资源补给
。
[0017]本专利技术方法的技术方案为一种基于联合优化的空地协同即时配送调度方法，具体包括以下步骤：
[0018]步骤1：全局控制器获取每个补给点的位置信息以及仓库的位置信息，每台无人车将每台无人车的位置信息
、
每台无人车的配送区域信息
、
每台无人车的每个商品种类
、
每台无人车的每个商品种类的商品数量
、
每台无人车的多个待服务的订单请求
、
每台无人车的补给请求无线传输至全局控制器，全局控制器将多台无人车的资源补给请求作为多个待服务的资源补给请求，无人机将无人机的位置信息无线传输至全局控制器，全局控制器实时捕获每个用户终端的订单请求；
[0019]步骤2：若全局控制器捕获到用户终端的订单请求，全局控制器根据捕获的用户终端的订单请求中的客户期望的收货位置所属配送区域选择一台无人车进行订单请求配送，并将捕获的用户终端的订单请求更新至对应无人车的多个待服务的订单请求中，全局控制器将对应无人车的更新后多个待服务的订单请求通过无人车配送调度决策算法进行配送优先级排序，得到更新后每个待服务的订单请求的配送优先级顺序，分配捕获的用户终端的订单请求的无人车根据更新后每个待服务的订单请求的配送优先级顺序进行配送；
[0020]步骤3：全局控制器遍历每台无人车的每个商品种类以及每台无人车的每个商品种类的商品数量，若无人车的商品种类的商品数量小于商品种类阈值，则生成对应无人车的补给商品种类
、
无人车的补给商品种类的数量，并根据步骤1生成增量的无人车的补给请求，并更新至多个待服务的资源补给请求得到更新后多个待服务的资源补给请求，全局控制器将更新后多个待服务的资源补给请求通过补给优先级决策算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于联合优化的空地协同即时配送调度系统，其特征在于，包括：第1台无人车
、
第2台无人车
、...、
第
J
台无人车
、
第1个用户终端
、
第2个用户终端
、...、
第
M
个用户终端
、
无人机
、
全局控制器；在服务区内部署所述的第1台无人车
、
第2台无人车
、...、
第
J
台无人车
、
所述的第1个用户终端
、
第2个用户终端
、...、
第
M
个用户终端
、
所述的无人机
、
所述的全局控制器；所述全局控制器与所述第
j
台无人车依次无线连接，
j∈[1,J]
；所述全局控制器与所述第
m
个用户终端依次无线连接，
m∈[1,M]
；所述全局控制器与所述无人机无线连接；在服务区内中心部署仓库，所述仓库用存放多个商品种类的多个商品；在服务区内设定多个补给点；全局控制器通过无人车配送调度决策算法进行配送优先级排序，根据更新后每个待服务的订单请求的配送优先级顺序进行配送；全局控制器通过补给优先级决策算法进行综合补给成本由低到高排序，得到更新后每个待服务的资源补给请求的综合补给成本的顺序；全局控制器进行综合距离成本计算得到每个补给点的综合距离成本，在多个补给点的综合距离成本中选择综合距离成本最低的补给点作为目标补给点；全局控制器进行优化资源供给量计算，并更新无人车的补给请求得到优化后无人车的补给请求，根据生成的目标补给点的位置信息飞行至目标补给点进行无人车的资源补给
。2.
一种应用于权利要求1所述的基于联合优化的空地协同即时配送调度系统的基于联合优化的空地协同即时配送调度方法，其特征在于：步骤1：全局控制器获取每个补给点的位置信息以及仓库的位置信息，每台无人车将每台无人车的位置信息
、
每台无人车的配送区域信息
、
每台无人车的每个商品种类
、
每台无人车的每个商品种类的商品数量
、
每台无人车的多个待服务的订单请求
、
每台无人车的补给请求无线传输至全局控制器，全局控制器将多台无人车的资源补给请求作为多个待服务的资源补给请求，无人机将无人机的位置信息无线传输至全局控制器，全局控制器实时捕获每个用户终端的订单请求；步骤2：若全局控制器捕获到用户终端的订单请求，全局控制器根据捕获的用户终端的订单请求中的客户期望的收货位置所属配送区域选择一台无人车进行订单请求配送，并将捕获的用户终端的订单请求更新至对应无人车的多个待服务的订单请求中，全局控制器将对应无人车的更新后多个待服务的订单请求通过无人车配送调度决策算法进行配送优先级排序，得到更新后每个待服务的订单请求的配送优先级顺序，分配捕获的用户终端的订单请求的无人车根据更新后每个待服务的订单请求的配送优先级顺序进行配送；步骤3：全局控制器遍历每台无人车的每个商品种类以及每台无人车的每个商品种类的商品数量，若无人车的商品种类的商品数量小于商品种类阈值，则生成对应无人车的补给商品种类
、
无人车的补给商品种类的数量，并根据步骤1生成增量的无人车的补给请求，并更新至多个待服务的资源补给请求得到更新后多个待服务的资源补给请求，全局控制器将更新后多个待服务的资源补给请求通过补给优先级决策算法进行综合补给成本由低到高排序，得到更新后每个待服务的资源补给请求的综合补给成本的顺序，全局控制器将综合补给成本最低的更新后待服务的资源补给请求作为无人机等待补给请求，无线传输至无人机；
步骤4：全局控制器根据无人机等待补给请求中对应的无人车的位置信息
、
无人机的位置信息
、
每个补给点的位置信息进行综合距离成本计算，得到每个补给点的综合距离成本，在多个补给点的综合距离成本中选择综合距离成本最低的补给点作为目标补给点，全局控制器将目标补给点的位置信息
、
仓库的位置信息无线传输至无人机；步骤5：全局控制器根据每台无人车的每个商品种类的商品数量的历史消耗记录进行优化资源供给量计算，得到每台无人车的每个商品种类的商品数量的优化后补给量，取无人车的补给请求中无人车的补给商品种类的数量和无人车的补给商品种类的优化后补给量中的较大值为无人车的补给商品种类的补给量，并更新无人车的补给请求得到优化后无人车的补给请求，全局控制器将优化后无人车的补给请求作为优化后无人机等待补给请求传输至无人机，无人机根据优化后无人机等待补给请求飞行至仓库进行商品补给，根据步骤4生成的目标补给点的位置信息飞行至目标补给点进行无人车的资源补给
。3.
根据权利要求2所述的基于联合优化的空地协同即时配送调度方法，其特征在于：步骤1所述多个待服务的订单请求中，每个待服务的订单请求由客户期望的收货位置
、
客户所需商品种类
、
客户所需商品种类的数量
、
客户期望的交货时间构成；步骤1所述多个待服务的资源补给请求中，每个待服务的资源补给请求由无人车的补给商品种类
、
无人车的补给商品种类的数量构成；步骤1所述全局控制器实时捕获每个用户终端的订单请求，具体如下：全局控制器实时判断是否收到用户终端订单请求，若全局控制器收到用户终端的订单请求则判断为捕获到用户终端订单请求，否则未捕获到
。4.
根据权利要求3所述的基于联合优化的空地协同即时配送调度方法，其特征在于：步骤2所述通过无人车配送调度决策算法进行配送优先级排序，具体如下：计算无人车的更新后每个待服务的订单请求的综合配送成本，具体如下：计算无人车的更新后每个待服务的订单请求的综合配送成本，具体如下：计算无人车的更新后每个待服务的订单请求的综合配送成本，具体如下：
α
+
β
＝
1j∈[1,J],m∈[1,M]
其中，表示第
j
台无人车的更新后第
m
个待服务的订单请求的综合配送成本，
α
为中心化指数的权重因子，
β
为待服务的订单请求的紧急程度的权重因子，
DI
m,j
表示第
j
台无人车的更新后第
m
个待服务的订单请求的客户期望的收货位置距离第
j
台无人车的其他多个更新后待服务的订单请求中客户期望的收货位置的靠近程度，
J
表示无人车的数量，
M<...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹越，黄洁，陈卓，庄园，
申请(专利权)人：武汉大学深圳研究院，
类型：发明
国别省市：