车辆调度方法、装置及设备

本发明实施例提供了车辆调度方法、装置及设备。所述方法包括获取待出行行程的出发地和目的地,根据出发地和目的地确定待出行行程对应的行程信息,将行程信息输入到训练好的物流成本预估模型中进行识别,确定初始物流成本信息;其中,训练好的物流成本预估模型是根据行程训练信息训练得到的,初始物流成本信息中携带待行驶路线,将待行驶路线发送至运输车辆的控制终端,以使运输车辆的控制终端控制运输车辆按照待行驶路线进行行驶。采用上述方案后,提高了运输车辆调度的灵活性,减少了运输车辆调度的成本。

专利类型: 发明专利
申请(专利)号: CN201911019673.0
申请日期: 2019年10月24日
公开(公告)日: 2020年2月28日
公开(公告)号: CN110853349A
主分类号: G08G1/01,G08G1/00,G,G08,G08G,G08G1
分类号: G08G1/01,G08G1/00,G08G1/0967,G08G1/00,G,G08,G08G,G08G1,G08G1/01,G08G1/00,G08G1/0967,G08G1/00
申请(专利权)人: 杭州飞步科技有限公司
发明(设计)人: 卢学远,石宽
主申请人地址: 310012 浙江省杭州市西湖区紫霞街80号西溪谷国际商务中心A座7-8层
专利代理机构: 北京同立钧成知识产权代理有限公司
代理人: 朱颖,刘芳
国别省市代码: 浙江;33
主权项: 1.一种车辆调度方法,其特征在于,包括: 获取待出行行程的出发地和目的地; 根据所述出发地和所述目的地确定所述待出行行程对应的行程信息; 将所述行程信息输入到训练好的物流成本预估模型中进行识别,确定初始物流成本信息;其中,所述训练好的物流成本预估模型是根据行程训练信息训练得到的,所述初始物流成本信息中携带待行驶路线; 将所述待行驶路线发送至运输车辆的控制终端,以使所述运输车辆的控制终端控制所述运输车辆按照所述待行驶路线进行行驶。 2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述初始物流成本信息有多个,且每个所述初始物流成本信息中均携带对应的待行驶路线, 在所述将所述行程信息输入到训练好的物流成本预估模型中进行识别,确定初始物流成本信息之后,还包括: 根据预存的增强学习算法和所述每个所述初始物流成本信息中携带的待行驶路线确定所述运输车辆要选择的目标物流成本信息对应的目标待行驶路线; 所述将所述待行驶路线发送至运输车辆的控制终端,以使所述运输车辆的控制终端控制所述运输车辆按照所述待行驶路线进行行驶,包括: 将所述目标待行驶路线发送至运输车辆的控制终端,以使所述运输车辆的控制终端控制所述运输车辆按照所述目标待行驶路线进行行驶; 每隔预设第一时间段之后,重新执行所述根据预存的增强学习算法和所述每个所述初始物流成本信息中携带的对应的待行驶路线确定所述运输车辆要选择的目标物流成本信息对应的目标待行驶路线及之后的步骤,直至所述运输车辆到达所述目的地。 3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述根据预存的增强学习算法和所述每个所述初始物流成本信息中携带的待行驶路线确定物流车要选择的目标物流成本信息对应的目标待行驶路线之前,还包括: 确定每个所述初始物流成本信息中物流成本不大于预设第一阈值的物流成本信息,得到物流成本信息集; 所述根据预存的增强学习算法和所述每个所述初始物流成本信息中携带的对应的待行驶路线确定物流车要选择的目标初始物流成本信息对应的目标待行驶路线,包括: 根据预存的增强学习算法和所述物流成本信息集中的物流成本信息携带的待行驶路线确定物流车要选择的目标物流成本信息对应的目标待行驶路线。 4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述出发地和所述目的地确定所述待出行行程对应的行程信息,包括: 将所述出发地和所述目的地输入到训练好的运力时间预估模型中进行识别,得到从所述出发地到所述目的地需要的运输时长; 根据训练好的天气预测模型确定预设第二时间段内的天气信息; 获取从所述出发地到所述目的地之间的地理环境和可用路线; 根据所述运输时长、所述天气信息、所述地理环境和所述可用路线生成物流信息图像,得到行程信息。 5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取待出行行程的出发地和目的地之前,还包括: 获取所述行程训练信息,其中,所述行程训练信息中携带多组待行驶训练行程,每组所述待行驶训练行程中携带消耗的物流成本; 将所述多组待行驶训练行程输入到卷积神经网络中进行训练得到物流成本预估模型。 6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在所述将所述多组待行驶训练行程输入到卷积神经网络中进行训练得到物流成本预估模型之后,还包括: 获取行程测试信息,其中,所述行程测试信息中携带多组待行驶测试行程; 将所述多组待行驶训练行程输入到训练好的所述物流成本预估模型中进行识别,得到物流成本测试结果集; 根据所述物流成本测试结果集中的每个物流测试成本和每个所述待行驶训练行程对应的物流真实成本确定所述物流成本预估模型的准确率; 若所述物流成本预估模型的准确率不大于预设第二阈值,则继续训练所述物流成本预估模型直至所述准确率大于所述第二阈值。 7.一种车辆调度装置,其特征在于,包括: 获取模块,用于获取待出行行程的出发地和目的地; 第一确定模块,用于根据所述出发地和所述目的地确定所述待出行行程对应的行程信息; 识别模块,用于将所述行程信息输入到训练好的物流成本预估模型中进行识别,确定初始物流成本信息;其中,所述训练好的物流成本预估模型是根据行程训练信息训练得到的,所述初始物流成本信息中携带待行驶路线; 发送模块,用于将所述待行驶路线发送至运输车辆的控制终端,以使所述运输车辆的控制终端控制所述运输车辆按照所述待行驶路线进行行驶。 8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述初始物流成本信息有多个,且每个所述初始物流成本信息中均携带对应的待行驶路线, 在所述识别模块之后,还包括: 第二确定模块,用于根据预存的增强学习算法和所述每个所述初始物流成本信息中携带的待行驶路线确定物流车要选择的目标物流成本信息对应的目标待行驶路线; 所述发送模块,还用于: 将所述目标待行驶路线发送至运输车辆的控制终端,以使所述运输车辆的控制终端控制所述运输车辆按照所述目标待行驶路线进行行驶; 重新执行模块,用于每隔预设第一时间段之后,重新执行所述根据预存的增强学习算法和所述每个所述初始物流成本信息中携带的对应的待行驶路线确定所述运输车辆要选择的目标物流成本信息对应的目标待行驶路线及之后的步骤,直至所述运输车辆到达所述目的地。 9.一种车辆调度设备,其特征在于,包括:至少一个处理器和存储器; 所述存储器存储计算机执行指令; 所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令,使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至6任一项所述的车辆调度方法。 10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,当处理器执行所述计算机执行指令时,实现如权利要求1至6任一项所述的车辆调度方法。
法律状态: 公开,公开,公开