一种校园配送智能无人车辆制造技术

本发明专利技术涉及智能控制技术领域，并具体公开了一种校园配送智能无人车辆，其方法包括：获取校园的空间布局数据以及实时交通数据，获取所有智能无人车辆的配送任务数据；确定配送任务图以及配送方案集合；基于空间布局数据、配送方案集合以及实时交通数据对配送方案集合进行评估，确定配送方案集合的配送评估集合；确定所有智能无人车辆的最优配送方案，实时获取所有智能无人车辆的配送状态确定实时配送数据；对智能无人车辆的最优配送方案进行优化。可以提升配送效率和精准度，适应动态变化的复杂校园环境，提升智能无人车辆配送的智能化与实时响应能力，及时优化配送方案，确保无人车辆配送在执行任务时的高效性和灵活性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能控制，特别涉及一种校园配送智能无人车辆。

技术介绍

1、随着人工智能技术的迅猛发展，智能无人配送车辆已经逐渐进入校园、商业区和城市配送领域。传统的校园配送通常依赖人工配送或传统的配送车辆，这不仅效率低下，还常受到交通、拥堵等因素的影响。近年来，利用智能无人车进行校园内物品配送成为了创新的解决方案，但这依然面临着路径规划、交通状况、空间布局复杂性等挑战。

2、在这方面，粒子群算法(pso)作为一种优化技术，已被广泛应用于路径规划和资源调度等问题，能够在复杂的环境中进行高效的搜索与优化。此外，随着物联网(iot)技术和大数据的发展，实时交通数据和空间布局数据的获取变得更加高效，为智能配送提供了更多实时的决策依据。然而，如何综合考虑实时交通数据、空间布局以及多辆智能无人车的配送任务，仍然是一个具有挑战性的研究方向。

3、因此，本专利技术提出一种校园配送智能无人车辆。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种校园配送智能无人车辆，通过分析获取的空间布局数据以及配送任务数据，确定配本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种校园配送智能无人车辆，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种校园配送智能无人车辆，其特征在于，空间布局数据包括校园道路数据、校园建筑数据以及校园功能数据，其中，校园建筑数据至少包括校园内所有建筑的建筑名称以及建筑位置；

3.根据权利要求2所述的一种校园配送智能无人车辆，其特征在于，分析校园的空间布局数据以及所有智能无人车辆的配送任务数据，确定配送任务图，包括：

4.根据权利要求2所述的一种校园配送智能无人车辆，其特征在于，基于配送任务图以及粒子群算法确定配送方案集合，包括：

5.根据权利要求4所述的一种校园配送智能无人车辆...

【技术特征摘要】

1.一种校园配送智能无人车辆，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种校园配送智能无人车辆，其特征在于，空间布局数据包括校园道路数据、校园建筑数据以及校园功能数据，其中，校园建筑数据至少包括校园内所有建筑的建筑名称以及建筑位置；

3.根据权利要求2所述的一种校园配送智能无人车辆，其特征在于，分析校园的空间布局数据以及所有智能无人车辆的配送任务数据，确定配送任务图，包括：

4.根据权利要求2所述的一种校园配送智能无人车辆，其特征在于，基于配送任务图以及粒子群算法确定配送方案集合，包括：

5.根据权利要求4所述的一种校园配送智能无人车辆，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文彦，
申请(专利权)人：西安凯华电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：