CN106855966A - 基于无人配送车进行调度的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于无人配送车进行调度的方法和系统，涉及物流自动化领域。其中的方法包括：获取待调度的无人配送车信息和装车单信息，其中同一个装车单中的订单具有相同的目的区域；根据无人配送车的可用时间对无人配送车进行排序；根据装车单的生成时间对装车单进行排序；将排序后的无人配送车与排序后的装车单进行匹配生成调度单，以便根据调度单进行调度操作。本发明由于从车辆和订单两个维度考虑，提高了车辆的利用率及订单的处理效率，使得整个工作流程人工参与度低，进而提高了无人配送车配送货物的效率。

Description

基于无人配送车进行调度的方法和系统

技术领域

本发明涉及物流自动化领域，尤其涉及一种基于无人配送车进行调度的方法和系统。

背景技术

无人电动配送车主要用于将订单从配送站点采用无人驾驶的车辆配送到订单所标记的地址，其高效运行需要一个完善的调度系统进行车辆管理以及订单配送计划的制定。

现有调度系统多采用人工的方式，凭借调度人员的经验，对同一订单地址或相近订单地址进行识别和归类，人工判断或根据调度系统给出的可用车辆列表，选择合适的车辆进行订单的配送，完成车辆调度。现有调度系统严重依赖调度人员的经验以及对于所管辖片区的位置熟悉程度，自动化程度不高。

发明内容

本发明要解决的一个技术问题是提供一种能够提高无人配送车配送货物效率的调度的方法和系统。

根据本发明一方面，提出一种基于无人配送车进行调度的方法，包括：获取待调度的无人配送车信息和装车单信息，其中同一个装车单中的订单具有相同的目的区域；根据无人配送车的可用时间对无人配送车进行排序；根据装车单的生成时间对装车单进行排序；将排序后的无人配送车与排序后的装车单进行匹配生成调度单，以便根据调度单进行调度操作。

进一步地，获取待调度的无人配送车信息包括：获取车辆列表和车辆状态信息；排除异常状态车辆确定待调度的无人配送车信息，其中异常状态包括故障状态或检修状态；和/或获取装车单信息包括：获取配送站能够满足无人配送车配送体积和重量要求的订单；基于经验值或GIS围栏算法对订单按照目的区域进行预分拣，从而生成装车单。

进一步地，获取装车单信息还包括：获取订单的商品属性信息；判断订单是否需要按商品属性进行筛选；若需要按照商品属性进行筛选，则对订单对应的商品的单品项管理SKU编号进行商品品类筛选。

进一步地，根据无人配送车的可用时间对无人配送车进行排序包括：确定无人配送车的可用时间，其中可用时间包括去程剩余时间、返程剩余时间和充电时间之和；根据无人配送车的可用时间的长短对无人配送车进行排序。

进一步地，根据装车单的生成时间对装车单进行排序之后还包括：获取装车单中订单的时效性；根据配送站与订单目的区域的距离确定订单配送需要的时间；根据订单配送需要的时间和排序后装车单的配送时间确定订单配送到达时间；判断配送到达时间是否满足订单的时效性；若配送到达时间不满足订单的时效性，则提高装车单的排序顺序。

进一步地，将排序后的无人配送车与排序后的装车单进行匹配，生成调度单包括：将排序后的无人配送车与排序后的装车单进行匹配；判断匹配后的无人配送车是否满足对应的装车单配送要求；若匹配后的无人配送车满足对应的装车单配送要求，则生成调度单。

进一步地，判断匹配后的无人配送车是否满足对应的装车单配送要求包括：判断匹配后的无人配送车的电量是否能够满足配送到对应的装车单的目的的行程要求。

根据本发明的另一方面，还提出一种基于无人配送车进行调度的系统，包括：车辆信息获取单元，用于获取待调度的无人配送车信息；装车单信息获取单元，用于获取装车单信息，其中同一个装车单中的订单具有相同的目的区域；车辆排序单元，用于根据无人配送车的可用时间对无人配送车进行排序；装车单排序单元，用于根据装车单的生成时间对装车单进行排序；车单匹配单元，用于将排序后的无人配送车与排序后的装车单进行匹配生成调度单，以便根据调度单进行调度操作。

进一步地，车辆信息获取单元用于获取车辆列表和车辆状态信息；排除异常状态车辆确定待调度的无人配送车信息，其中异常状态包括故障状态或检修状态；和/或装车单信息获取单元用于获取配送站能够满足无人配送车车配送体积和重量要求的订单；基于经验值或GIS围栏算法对订单按照目的区域进行预分拣，从而生成装车单。

进一步地，装车单信息获取单元还用于获取订单的商品属性信息；判断订单是否需要按商品属性进行筛选；若需要按照商品属性进行筛选，则对订单对应的商品的单品项管理SKU编号进行商品品类筛选。

进一步地，车辆排序单元用于确定无人配送车的可用时间，其中可用时间包括去程剩余时间、返程剩余时间和充电时间之和；根据无人配送车的可用时间的长短对无人配送车进行排序。

进一步地，还包括订单时效性判断单元；订单时效性判断单元用于获取装车单中订单的时效性，根据配送站与订单目的区域的距离确定订单配送需要的时间，根据订单配送需要的时间和排序后装车单的配送时间确定订单配送到达时间，判断配送到达时间是否满足订单的时效性；装车单排序单元用于若配送到达时间不满足订单的时效性，则提高装车单的排序顺序。

进一步地，车单匹配单元用于将排序后的无人配送车与排序后的装车单进行匹配，判断匹配后的无人配送车是否满足对应的装车单配送要求，若匹配后的无人配送车满足对应的装车单配送要求，则生成调度单。

进一步地，车单匹配单元用于判断匹配后的无人配送车的电量是否能够满足配送到对应的装车单的目的的行程要求。

根据本发明的另一方面，还提出一种基于无人配送车进行调度的系统，包括：存储器；以及耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器的指令执行上述的方法。

根据本发明的另一方面，还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

与现有技术相比，本发明通过对无人配送车进行排序以及对装车单进行排序，并对将排序后的无人配送车与排序后的装车单进行匹配生成调度单。由于从车辆和订单两个维度考虑，提高了车辆的利用率及订单的处理效率，使得整个工作流程人工参与度低，进而提高了无人配送车配送货物的效率。

通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。

附图说明

构成说明书的一部分的附图描述了本发明的实施例，并且连同说明书一起用于解释本发明的原理。

参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本发明，其中：

图1为本发明基于无人配送车进行调度的方法的一个实施例的流程示意图。

图2为本发明基于无人配送车进行调度的方法的另一个实施例的流程示意图。

图3为本发明基于无人配送车进行调度的系统的一个实施例的结构示意图。

图4为本发明基于无人配送车进行调度的系统的另一个实施例的结构示意图。

图5为本发明基于无人配送车进行调度的系统的再一个实施例的结构示意图。

图6为本发明基于无人配送车进行调度的系统的又一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。

同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。

在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

图1为本发明基于无人配送车进行调度的方法的一个实施例的流程示意图。该方法包括以下步骤：

在步骤110，获取待调度的无人配送车信息和装车单信息。其中，可以获取无人配送车辆列表和车辆状态信息，车辆状态信息可以包括充电状态、故障状态或检修状态等，排除故障状态或检修状态等异常状态车辆从而确定待调度的无人配送车信息。

另外，同一个装车单中的订单具有相同的目的区域，在该实施例中，可以先获取配送站能够满足无人配送车配送体积和重量要求的所有订单，基于经验值或GIS围栏算法对订单按照目的区域进行预分拣，从而生成装车单。

在步骤120，根据无人配送车的可用时间对无人配送车进行排序。其中，无人配送车的可用时间包括无人配送车的去程剩余时间、返程剩余时间和充电时间之和，无人配送车的可用时间越少，则无人配送车的优先级越高，即排序越靠前。

在步骤130，根据装车单的生成时间对装车单进行排序。其中，装车单的生成时间越早，则排序越靠前。

本领域的技术人员应当理解，步骤120和步骤130的执行顺利可以不分先后。

在步骤140，将排序后的无人配送车与排序后的装车单进行匹配生成调度单，以便根据调度单进行调度操作。例如，无人配送车和装车单根据相同的顺序进行匹配，即排在第一位的无人配送车与排在第一位的装车单匹配，排在第二位的无人配送车与排在第二位的装车单匹配，即无人配送车和装车单依次进行匹配从而生成调度单，装配人员可以根据调度单所指示的车辆和订单进行装载操作，从而提高无人配送车配送货物的效率。

在该实施例中，通过对无人配送车进行排序以及对装车单进行排序，并对将排序后的无人配送车与排序后的装车单进行匹配生成调度单。由于从车辆和订单两个维度考虑，提高了车辆的利用率及订单的处理效率，使得整个工作流程人工参与度低，进而提高了无人配送车配送货物的效率。

图2为本发明基于无人配送车进行调度的方法的另一个实施例的流程示意图。

步骤210和步骤211为获取待调度的无人配送车信息的过程，步骤220～步骤224为获取装车单信息的过程，本领域的计算人员应当理解，获取无人配送车信息的过程和获取装车单信息的过程可以同时进行也可以分别进行。每次执行下述步骤之前，可以先刷新车辆和订单系统，从而获取最新车辆和订单数据。

在步骤210，获取车辆列表和车辆的状态信息。其中，无人配送车辆列表可以由配送站点进行维护和管理。车辆的状态信息包括车辆状态和配送状态，车辆状态包含充电状态、故障状态或检修状态等，配送状态包含车辆配送的去程、返程等。

在步骤211，排除异常状态车辆。即车辆列表中排除掉处于故障和检修状态的车辆，仅包含处于正常运行状态的车辆。

在步骤220，获取配送站所有订单列表和订单的属性信息。其中，订单的属性信息包括价值属性和其他常规属性信息，例如收货人联系方式、订单时效性等。系统管理员可根据当前配送站的订单情况，设置装车单可投入装配的数量，以及是否进行时效性判断。

在步骤221，确定配送站能够满足无人配送车配送体积和重量要求的订单。装车单的输入为配送站点的所有订单，该实施例需要针对无人车的特性进行筛选，例如因为无人配送车的物理性质，其所能携带的订单的重量和尺寸有所限制，因此需要排除体积或重量超过限制的商品对应的订单。

在步骤222，判断订单是否需要按商品属性进行筛选，若需要则执行步骤223，否则，执行步骤224。

在步骤223，根据订单对应的商品的SKU(Stock Keeping Unit，单品项管理)编号进行商品品类筛选。考虑到无人配送车的配送特性，可以对商品的价值属性可做相应限制，如需重点配送高附加值产品，此时可以根据商品SKU编号进行商品品类的筛选。

在步骤224，基于经验值或GIS(Geographic Information System，地理信息系统)围栏算法对订单按照目的区域进行预分拣，从而生成装车单。其中，装车单是以车辆最大货物装载量为单位的订单列表，该实施例中同一个装车单中订单的目的区域相同。根据无人配送车的运行特征，例如，由于无人配送车可通行的路径、安全行驶的区域有一定的限制，因此其所能到达的目的地也有限，在配送站可以设定相关配送目的地的列表，即无人配送车只能配送该列表下的目的地的订单。

订单目的区域的筛选可以依靠GIS地理围栏以及经验值进行判断。例如预先配置并保存当前配送站点能够到达的所有目的区域的坐标范围，生成地理围栏。对于每一个配送站的订单地址，首先判断此地址是否为旧地址，如果是，则直接根据上次匹配的经验值进行目的区域的匹配；如果为新地址，则进行正向地理编码，其中正向地理编码即将地址转化为经纬度坐标的过程。其中从订单地址获取坐标，然后将坐标与目的区域地理围栏进行匹配，得到订单所属于的目的区域，并可以将此次匹配的结果作为经验值进行保存。

步骤230～步骤232为无人配送车排序的过程，步骤240～步骤244为装车单排序的过程，本领域的计算人员应当理解，对无人配送车进行排序和对装车单进行排序可以同时进行也可以分别进行。

在步骤230，判断是否有正常状态的无人配送车，如果有正常车辆，则执行步骤231，否则等待，刷新车辆和订单系统，直到有正常状态的无人配送车。

在步骤231，确定无人配送车的可用时间。其中，针对目前处于充电及配送状态的车辆，则分别根据其充电以及去返程和充电所需的时间进行可用时间计算，例如，可用时间＝去程剩余时间+返程剩余时间+充电时间。其中去程和返程剩余时间由规划路径的距离和车辆行驶速度进行估算，充电时间需考虑车辆在去程或返程中耗费的电量。

在步骤232，根据无人配送车的可用时间的长短对无人配送车进行排序。其中，可用时间越短，则说明车辆的优先级越高，即在无人配送车辆列表中排序越靠前。例如，无人配送车目前在配送站且电量充足，则其可用时间为0，优先级最高，则可以排在最前。

在步骤240，判断是否有装车单，若有装车单，则执行步骤241，否则等待，刷新车辆和订单系统，直到有装车单生成。

在步骤241，根据装车单的生成时间对装车单进行排序。即装车单的生成时间越早，则在装车单列表中排序越靠前。

在步骤242，判断是否需要考虑装车单的时效性，若需要则执行步骤243，否则，执行步骤252。例如，有些蔬果类订单，该订单如果超过一定的时间才能到达收货人手中，可能会对蔬果的品质有一定的影响，因此需要考虑该订单的时效性。

在步骤243，获取装车单中订单的时效性。

在步骤244，按照时效性对装车单进行重新排序。例如，根据配送站与订单目的区域的距离确定订单配送需要的时间；根据订单配送需要的时间和排序后装车单的配送时间确定订单配送到达时间；判断配送到达时间是否满足订单的时效性；若配送到达时间不满足订单的时效性，则提高装车单的排序顺序，使该订单的配送到达时间能够满足该订单的时效性。

在步骤251，按顺序选择一辆无人配送车。

在步骤252，按顺序选择一个装车单。

其中，在步骤251和步骤252将排序后的无人配送车与排序后的装车单进行匹配。例如，排在第一位的无人配送车与排在第一位的装车单匹配，排在第二位的无人配送车与排在第二位的装车单匹配。

在步骤260，判断匹配后的无人配送车是否满足对应的装车单配送要求，若满足，则执行步骤270，否则，执行步骤271。例如可以判断匹配后的无人配送车的电量是否能够满足配送到对应的装车单的目的的行程要求。

在步骤270，生成调度单。调度单生成后，可以更改车辆和装车单的状态。

在步骤271，判断是否还有可用无人配送车，若有，则执行步骤251，否则等待，刷新车辆和订单系统，从新进行调度。

在步骤280，向装配人员发送调度指令，以便装配人员根据调度单所指示的车辆和订单进行装载操作，完成整个调度。

在调度过程中，可以将车辆和订单列表按固定时间间隔进行刷新，对可用车辆和装车单不断进行匹配操作。

为了实现车辆和订单之间的最佳匹配，在该实施例中，根据无人配送车的运行特点和特有的运行状态确定待调度的无人配送车以及装车单，并对无人配送车和对装车单进行排序，根据排序结果确定调度单，以便装配人员根据调度单所指示的车辆和订单进行装载操作。从车辆和订单两个维度进行调度，能够提高车辆的利用率和订单的处理效率，减少调度人员的参与度，提高了调度的自动化程度，从而提高了无人配送车配送货物的效率。

图3为本发明基于无人配送车进行调度的系统的一个实施例的结构示意图。该系统包括车辆信息获取单元310、装车单信息获取单元320、车辆排序单元330、装车单排序单元340和车单匹配单元350，其中：

车辆信息获取单元310用于获取待调度的无人配送车信息。例如，可以获取无人配送车辆列表和车辆状态信息，车辆状态信息可以包括充电状态、故障状态或检修状态等，排除故障状态或检修状态等异常状态车辆从而确定待调度的无人配送车信息。

装车单信息获取单元320用于获取装车单信息，其中同一个装车单中的订单具有相同的目的区域。例如，可以先获取配送站能够满足无人配送车配送体积和重量要求的所有订单，基于经验值或GIS围栏算法对订单按照目的区域进行预分拣，从而生成装车单。

车辆排序单元330用于根据无人配送车的可用时间对无人配送车进行排序。其中，无人配送车的可用时间包括无人配送车的去程剩余时间、返程剩余时间和充电时间之和，无人配送车的可用时间越少，则无人配送车的优先级越高，即排序越靠前。

装车单排序单元340用于根据装车单的生成时间对装车单进行排序。其中，装车单的生成时间越早，则排序越靠前。

车单匹配单元350用于将排序后的无人配送车与排序后的装车单进行匹配生成调度单，以便根据调度单进行调度操作。例如，无人配送车和装车单根据相同的顺序进行匹配，即排在第一位的无人配送车与排在第一位的装车单匹配，排在第二位的无人配送车与排在第二位的装车单匹配，即无人配送车和装车单依次进行匹配从而生成调度单，装配人员可以根据调度单所指示的车辆和订单进行装载操作，从而提高无人配送车配送货物的效率。

在该实施例中，通过对无人配送车进行排序以及对装车单进行排序，并对将排序后的无人配送车与排序后的装车单进行匹配生成调度单。由于从车辆和订单两个维度考虑，提高了车辆的利用率及订单的处理效率，使得整个工作流程人工参与度低，进而提高了无人配送车配送货物的效率。

图4为本发明基于无人配送车进行调度的系统的另一个实施例的结构示意图。该系统包括车辆信息获取单元410、装车单信息获取单元420、车辆排序单元430、装车单排序单元440、订单时效性判断单元450和车单匹配单元460，其中：

车辆信息获取单元410用于获取车辆列表和车辆的状态信息，排除异常状态车辆从而确定待调度的无人配送车信息。其中，无人配送车辆列表可以由配送站点进行维护和管理。车辆的状态信息包括车辆状态和配送状态，车辆状态包含充电状态、故障状态或检修状态等，配送状态包含车辆配送的去程、返程等。将故障和检修状态的车辆去除，从而确定待调度的无人配送车。

装车单信息获取单元420用于获取配送站所有订单列表和订单的属性信息，确定配送站能够满足无人配送车配送体积和重量要求的订单，如果需要对订单按商品属性进行筛选，则根据订单对应的商品的SKU编号进行商品品类筛选，筛选后基于经验值或GIS围栏算法对订单按照目的区域进行预分拣，从而生成装车单。其中，订单的属性信息包括价值属性和其他常规属性信息，例如收货人联系方式、订单时效性等。系统管理员可根据当前配送站的订单情况，设置装车单可投入装配的数量，以及是否进行时效性判断。装车单的输入为配送站点的所有订单，该实施例需要针对无人车的特性进行筛选，例如因为无人配送车的物理性质，其所能携带的订单的重量和尺寸有所限制，因此需要排除体积或重量超过限制的商品对应的订单。另外，考虑到无人配送车的配送特性，可以对商品的价值属性可做相应限制，如需重点配送高附加值产品，此时可以根据商品SKU编号进行商品品类的筛选。

在该实施例中同一个装车单中订单的目的区域相同。根据无人配送车的运行特征，例如，由于无人配送车可通行的路径、安全行驶的区域有一定的限制，因此其所能到达的目的地也有限，在配送站可以设定相关配送目的地的列表，即无人配送车只能配送该列表下的目的地的订单。订单目的区域的筛选可以依靠GIS地理围栏以及经验值进行判断。例如预先配置并保存当前配送站点能够到达的所有目的区域的坐标范围，生成地理围栏。对于每一个配送站的订单地址，首先判断此地址是否为旧地址，如果是，则直接根据上次匹配的经验值进行目的区域的匹配；如果为新地址，则进行正向地理编码，其中正向地理编码即将地址转化为经纬度坐标的过程。其中从订单地址获取坐标，然后将坐标与目的区域地理围栏进行匹配，得到订单所属于的目的区域，并可以将此次匹配的结果作为经验值进行保存。

车辆排序单元430用于确定无人配送车的可用时间，根据无人配送车的可用时间的长短对无人配送车进行排序。其中，针对目前处于充电及配送状态的车辆，则分别根据其充电以及去返程和充电所需的时间进行可用时间计算，例如，可用时间＝去程剩余时间+返程剩余时间+充电时间。其中去程和返程剩余时间由规划路径的距离和车辆行驶速度进行估算，充电时间需考虑车辆在去程或返程中耗费的电量。车辆的可用时间越短，则说明车辆的优先级越高，即在无人配送车辆列表中排序越靠前。例如，无人配送车目前在配送站且电量充足，则其可用时间为0，优先级最高，则可以排在最前。

装车单排序单元440用于根据装车单的生成时间对装车单进行排序。即装车单的生成时间越早，则在装车单列表中排序越靠前。该实施例中还可以包括订单时效性判断单元450，订单时效性判断单元450用于获取装车单中订单的时效性，根据配送站与订单目的区域的距离确定订单配送需要的时间，根据订单配送需要的时间和排序后装车单的配送时间确定订单配送到达时间，判断配送到达时间是否满足订单的时效性。装车单排序单元440用于若配送到达时间不满足订单的时效性，则提高装车单的排序顺序。例如，有些蔬果类订单，该订单如果超过一定的时间才能到达收货人手中，可能会对蔬果的品质有一定的影响，因此需要考虑该订单的时效性。

车单匹配单元460用于将排序后的无人配送车与排序后的装车单进行匹配，判断匹配后的无人配送车是否满足对应的装车单配送要求，若匹配后的无人配送车满足对应的装车单配送要求，则生成调度单。例如，排在第一位的无人配送车与排在第一位的装车单匹配，排在第二位的无人配送车与排在第二位的装车单匹配。另外，还需要判断匹配后的无人配送车的电量是否能够满足配送到对应的装车单的目的的行程要求，若能够满足则生成调度单。

为了实现车辆和订单之间的最佳匹配，在该实施例中，根据无人配送车的运行特点和特有的运行状态确定待调度的无人配送车以及装车单，并对无人配送车和对装车单进行排序，根据排序结果确定调度单，以便装配人员根据调度单所指示的车辆和订单进行装载操作。从车辆和订单两个维度进行调度，能够提高车辆的利用率和订单的处理效率，减少调度人员的参与度，提高了调度的自动化程度，从而提高了无人配送车配送货物的效率。

图5为本发明基于无人配送车进行调度的系统的再一个实施例的结构示意图。该系统包括存储器510和处理器520，其中：

存储器510可以是磁盘、闪存或其它任何非易失性存储介质。存储器用于存储图1-2所对应实施例中的指令。

处理器520耦接至存储器510，可以作为一个或多个集成电路来实施，例如微处理器或微控制器。该处理器520用于执行存储器中存储的指令，能够根据无人配送车的运行特点和特有的运行状态确定待调度的无人配送车以及装车单，并对无人配送车和对装车单进行排序，根据排序结果确定调度单，以便装配人员根据调度单所指示的车辆和订单进行装载操作，从而提高了无人配送车配送货物的效率。

在一个实施例中，还可以如图6所示，该基于无人配送车进行调度的系统600包括存储器610和处理器620。处理器620通过BUS总线630耦合至存储器610。该基于无人配送车进行调度的系统600还可以通过存储接口640连接至外部存储装置650以便调用外部数据，还可以通过网络接口660连接至网络或者另外一台计算机系统(未标出)，此处不再进行详细介绍。

在该实施例中，通过存储器存储数据指令，再通过处理器处理上述指令，即对无人配送车进行排序以及对装车单进行排序，并对将排序后的无人配送车与排序后的装车单进行匹配生成调度单。由于从车辆和订单两个维度考虑，提高了车辆的利用率及订单的处理效率，使得整个工作流程人工参与度低，进而提高了无人配送车配送货物的效率。

在另一个实施例中，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现图1-2所对应实施例中的方法的步骤。本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

至此，已经详细描述了本发明。为了避免遮蔽本发明的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。

可能以许多方式来实现本发明的方法以及装置。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本发明的方法以及装置。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本发明的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本发明实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本发明的方法的机器可读指令。因而，本发明还覆盖存储用于执行根据本发明的方法的程序的记录介质。

虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本发明的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本发明的范围由所附权利要求来限定。

Claims (16)

1.一种基于无人配送车进行调度的方法，其特征在于，包括：

获取待调度的无人配送车信息和装车单信息，其中同一个装车单中的订单具有相同的目的区域；

根据所述无人配送车的可用时间对所述无人配送车进行排序；

根据所述装车单的生成时间对所述装车单进行排序；

将排序后的所述无人配送车与排序后的所述装车单进行匹配生成调度单，以便根据所述调度单进行调度操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待调度的无人配送车信息包括：

获取车辆列表和车辆状态信息；

排除异常状态车辆确定所述待调度的无人配送车信息，其中所述异常状态包括故障状态或检修状态；

和/或

所述获取装车单信息包括：

获取配送站能够满足所述无人配送车配送体积和重量要求的订单；

基于经验值或GIS围栏算法对所述订单按照目的区域进行预分拣，从而生成装车单。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取装车单信息还包括：

获取所述订单的商品属性信息；

判断所述订单是否需要按商品属性进行筛选；

若需要按照商品属性进行筛选，则对所述订单对应的商品的单品项管理SKU编号进行商品品类筛选。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述无人配送车的可用时间对所述无人配送车进行排序包括：

确定所述无人配送车的可用时间，其中所述可用时间包括去程剩余时间、返程剩余时间和充电时间之和；

根据所述无人配送车的可用时间的长短对所述无人配送车进行排序。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述装车单的生成时间对所述装车单进行排序之后还包括：

获取所述装车单中订单的时效性；

根据配送站与订单目的区域的距离确定订单配送需要的时间；

根据所述订单配送需要的时间和排序后所述装车单的配送时间确定订单配送到达时间；

判断所述配送到达时间是否满足所述订单的时效性；

若所述配送到达时间不满足所述订单的时效性，则提高所述装车单的排序顺序。

6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述将排序后的所述无人配送车与排序后的所述装车单进行匹配，生成调度单包括：

将排序后的所述无人配送车与排序后的所述装车单进行匹配；

判断匹配后的无人配送车是否满足对应的装车单配送要求；

若匹配后的无人配送车满足对应的装车单配送要求，则生成调度单。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述判断匹配后的无人配送车是否满足对应的装车单配送要求包括：

判断匹配后的无人配送车的电量是否能够满足配送到对应的装车单的目的的行程要求。

8.一种基于无人配送车进行调度的系统，其特征在于，包括：

车辆信息获取单元，用于获取待调度的无人配送车信息；

装车单信息获取单元，用于获取装车单信息，其中同一个装车单中的订单具有相同的目的区域；

车辆排序单元，用于根据所述无人配送车的可用时间对所述无人配送车进行排序；

装车单排序单元，用于根据所述装车单的生成时间对所述装车单进行排序；

车单匹配单元，用于将排序后的所述无人配送车与排序后的所述装车单进行匹配生成调度单，以便根据所述调度单进行调度操作。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述车辆信息获取单元用于获取车辆列表和车辆状态信息；排除异常状态车辆确定所述待调度的无人配送车信息，其中所述异常状态包括故障状态或检修状态；

和/或

所述装车单信息获取单元用于获取配送站能够满足所述无人配送车车配送体积和重量要求的订单；基于经验值或GIS围栏算法对所述订单按照目的区域进行预分拣，从而生成装车单。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述装车单信息获取单元还用于获取所述订单的商品属性信息；判断所述订单是否需要按商品属性进行筛选；若需要按照商品属性进行筛选，则对所述订单对应的商品的单品项管理SKU编号进行商品品类筛选。

11.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述车辆排序单元用于确定所述无人配送车的可用时间，其中所述可用时间包括去程剩余时间、返程剩余时间和充电时间之和；根据所述无人配送车的可用时间的长短对所述无人配送车进行排序。

12.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，还包括订单时效性判断单元；

所述订单时效性判断单元用于获取所述装车单中订单的时效性，根据配送站与订单目的区域的距离确定订单配送需要的时间，根据所述订单配送需要的时间和排序后所述装车单的配送时间确定订单配送到达时间，判断所述配送到达时间是否满足所述订单的时效性；

所述装车单排序单元用于若所述配送到达时间不满足所述订单的时效性，则提高所述装车单的排序顺序。

13.根据权利要求8-12任一所述的系统，其特征在于，所述车单匹配单元用于将排序后的所述无人配送车与排序后的所述装车单进行匹配，判断匹配后的无人配送车是否满足对应的装车单配送要求，若匹配后的无人配送车满足对应的装车单配送要求，则生成调度单。

14.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，所述车单匹配单元用于判断匹配后的无人配送车的电量是否能够满足配送到对应的装车单的目的的行程要求。

15.一种基于无人配送车进行调度的系统，其特征在于，包括：

存储器；以及

耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令执行如权利要求1至7任一项所述的方法。

16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。