CN109726860A - 一种收运车实时自动规划作业系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了垃圾收运领域的一种基于人工智能和大数据计算的收运车实时自动规划作业系统，包括数据采集模块，实时接收垃圾箱上设置的满溢传感器、报警模块发送的数据信息以及接收垃圾箱上设置的第一定位模块和收运车上设置的第二定位模块发送的定位信息；数据分析模块，预先根据所述数据信息和定位信息对某个时间段和区域段内垃圾箱内垃圾的增量规律进行数据分析，本发明提供的一种基于人工智能和大数据计算的收运车实时自动规划作业系统可以通过大数据实时计算收运车辆负责的所有垃圾箱中的垃圾量，达到一定吨位收运车的运量时自动规划最优收运路线，以最合理路线完成满溢量高的几个垃圾箱的收运作业。实现最优运力，最低成本支出。
Description
技术领域
本发明涉及垃圾收运领域，具体涉及一种收运车实时自动规划作业系统。
背景技术
当前环卫作业领域，对收运车辆的作业路线，主要依赖人工的经验。每天，收运车辆按照固定时间、固定路线将沿线所有垃圾箱中的垃圾收集一遍。由于不同时期垃圾产生的数量不同，固定的收运模式，在垃圾量少时会产生运力浪费，在垃圾量多时会产生运力不足。
发明内容
解决的技术问题
针对现有背景所提出的问题，本发明提供了一种收运车实时自动规划作业系统。
技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种基于人工智能和大数据计算的收运车实时自动规划作业系统，包括数据采集模块，实时接收垃圾箱上设置的满溢传感器、报警模块发送的数据信息以及接收垃圾箱上设置的第一定位模块和收运车上设置的第二定位模块发送的定位信息；
数据分析模块，预先根据所述数据信息和定位信息对某个时间段和区域段内垃圾箱内垃圾的增量规律进行数据分析，并根据数据分析结果对实时监控的垃圾桶垃圾增量速度进行预估，并形成垃圾箱收运顺序及路线的预估结果；
数据处理模块，根据预估结果和所述定位信息为垃圾箱在报警模块报警前完成收运车的匹配和实时调度。
更进一步地，所述收运车的匹配和实时调度包括结合街道道路数据和所述收运车的位置信息就近分配车辆，或者结合街道道路数据、收运车起始位置、垃圾箱位置利用最优路径算法合理规划出路线进行垃圾收运。
更进一步地，所述最优路径算法指设置收运车当前所在位置为起始位置，满溢垃圾箱所在位置为终点位置，结合街道道路路网数据选择出来一条最优的路线，包括最短路径、最短时长两种方式。
更进一步地，所述最短路径指根据每个路段的距离，利用OSRM模型的最邻近算法，计算从起始位置到终点位置的边权值和最小的路径进而规划的路线。
更进一步地，所述最短时长指从始位置和终点位置，根据每个路段的长度、收运车的平均行驶速度道路交通路况及红绿灯数量算出每条路段的所需时间，规划的一条耗时最短的路线。
更进一步地，所述数据分析模块预先按天统计、按月统计、按季统计所述数据信息形成报表，并通过预定算法计算垃圾箱的增量规律及增长速度，实现对垃圾箱满溢时间的预估，其中，所述数据信息的收集包括所述数据采集装置接收每组垃圾箱定时上传的所述满溢传感器监测到的数据信息。
本发明还提供一种收运车实时自动规划作业方法，包括：
S1：实时接收垃圾箱上设置的满溢传感器、报警模块发送的数据信息以及接收垃圾箱上设置的第一定位模块和收运车上设置的第二定位模块发送的定位信息；
S2：预先根据所述数据信息和定位信息对某个时间段和区域段内垃圾箱内垃圾的增量规律进行数据分析，并根据数据分析结果对实时监控的垃圾桶垃圾增量速度进行预估，并形成垃圾箱收运顺序及路线的预估结果；
S3：根据预估结果和所述定位信息为垃圾箱在报警模块报警前完成收运车的匹配和实时调度。
其中，所述收运车的匹配和实时调度包括结合街道道路数据和所述收运车的位置信息就近分配车辆，或者结合街道道路数据、收运车起始位置、垃圾箱位置利用最优路径算法合理规划出路线进行垃圾收运。
其中，所述最优路径算法指设置收运车当前所在位置为起始位置，满溢垃圾箱所在位置为终点位置，结合街道道路路网数据选择一条最优的路线，包括最短路径、最短时长两种方式。
其中，预先根据所述数据信息和定位信息对某个时间段和区域段内垃圾箱内垃圾的增量规律进行数据分析，并根据数据分析结果对实时监控的垃圾桶垃圾增量速度进行预估包括预先按天统计、按月统计、按季统计所述数据信息报表，并通过预定算法计算垃圾箱的增量规律及增长速度，实现对垃圾箱满溢时间的预估，其中所述数据信息的收集包括接收每组垃圾箱定时上传的所述满溢传感器监测到的数据信息。
有益效果
采用本发明提供的技术方案，与已知的公有技术相比，具有如下有益效果：
本发明通过大数据实时计算收运车辆负责的所有垃圾箱中的垃圾满溢量以及增长规律，以合理路线和顺序自动规划垃圾箱收运车的作业任务，实现收运作业最优运力，最低成本支出。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的收运任务的生成结构图；
图2为本发明最优路线规划生成图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合实施例对本发明作进一步的描述。
结合图1：本发明实施例提供一种收运车实时自动规划作业系统，包括数据采集模块，用于实时接收垃圾箱上设置的满溢传感器、报警模块发送的数据信息以及接收垃圾箱上设置的第一定位模块和收运车上设置的第二定位模块发送的定位信息；数据分析模块，通过预先根据所述数据信息和定位信息对某个时间段和区域段内垃圾箱内垃圾的增量规律进行数据分析，并根据数据分析结果对实时监控的垃圾桶垃圾增量速度进行预估，并形成垃圾箱收运顺序及路线的预估结果；数据处理模块，根据预估结果和所述定位信息为垃圾箱在报警模块报警前完成收运车的匹配和实时调度。
本发明通过大数据实时计算收运车辆负责的所有垃圾箱中的垃圾满溢量以及增长规律，以合理路线和顺序自动规划垃圾箱收运车的作业任务，实现收运作业最优运力，最低成本支出。
其中，具体包括：所述垃圾箱设有多个，通过划片或街道的方式对各个垃圾箱进行分组，每组所述垃圾箱与1至n辆所述收运车匹配。满溢传感器在所述垃圾箱内设置有垃圾高度阈值，由于垃圾箱内的容积固定，当垃圾箱内的垃圾高度达到设定的阈值时，报警模块生成报警信息。
所述数据分析模块预先按天统计、按月统计、按季统计所述数据信息形成报表，并通过预定算法计算垃圾箱的增量规律及增长速度，实现对垃圾箱满溢时间的预估；所述数据信息的收集包括所述数据采集模块接收每组垃圾箱定时上传的所述满溢传感器监测到的数据信息。通过大数据实时计算收运车辆负责的所有垃圾箱中的垃圾量，达到一定吨位收运车的运量时自动规划最优收运路线，以最合理路线完成满溢量高的几个垃圾箱的收运作业。实现最优运力，最低成本支出。
结合图2，所述收运任务包括结合街道道路数据和所述收运车的位置就近分配车辆的方式，以及结合街道道路数据、收运车起始位置、垃圾箱位置利用最优路径算法合理规划出路线进行垃圾收运的方式。
在收运车作业途中，数据采集模块实时收集道路路网数据以及垃圾箱满溢变化情况，如果就近已分配的收运车没有达到满载标准的话，可以通过增加临时任务的方式为收运车分配任务及优化垃圾收运路线。
比如，如果就近的收运车都达到满载的情况，那就需要重新分配收运车启动新任务。当存在一组垃圾箱由多辆收运车同时完成收运任务时(垃圾量增长太快)，数据处理模块动态调整该组垃圾箱所分配的收运车数量。
所述最优路径算法指设置收运车当前所在位置为起始位置，满溢垃圾箱所在位置为终点位置，结合街道道路路网数据选择出来一条最优的路线，包括最短路径、最短时长两种方式。
所述最短路径指根据每个路段的距离，利用OSRM模型的最邻近算法，计算从起始位置到终点位置的边权值和最小的路径进而规划的路线。所述最短时长指从始位置和终点位置，根据每个路段的长度、收运车的平均行驶速度道路交通路况及红绿灯数量算出每条路段的所需时间，进而规划的一条耗时最短的路线。
每组所述垃圾箱定时将所述满溢传感器监测到的数据回传到数据分析模块，数据分析模块按天统计、按月统计、按季统计报表，并通过hadoop技术计算垃圾箱的增量规律及增长速度，数据处理模块实现对垃圾箱满溢时间的预估，提前生成收运任务。通过及早收运，避免收运过程中垃圾箱出现溢出。使用旅行家算法和最优路线规划，优化垃圾箱收运顺序及路线。
本发明实施例还提供一种收运车实时自动规划作业方法，其特征在于，包括
S1：实时接收垃圾箱上设置的满溢传感器、报警模块发送的数据信息以及接收垃圾箱上设置的第一定位模块和收运车上设置的第二定位模块发送的定位信息；
S2：预先根据所述数据信息和定位信息对某个时间段和区域段内垃圾箱内垃圾的增量规律进行数据分析，并根据数据分析结果对实时监控的垃圾桶垃圾增量速度进行预估，并形成垃圾箱收运顺序及路线的预估结果；
S3：根据预估结果和所述定位信息为垃圾箱在报警模块报警前完成收运车的匹配和实时调度。
其中，所述收运车的匹配和实时调度包括结合街道道路数据和所述收运车的位置信息就近分配车辆，或者结合街道道路数据、收运车起始位置、垃圾箱位置利用最优路径算法合理规划出路线进行垃圾收运。所述最优路径算法指设置收运车当前所在位置为起始位置，满溢垃圾箱所在位置为终点位置，结合街道道路路网数据选择一条最优的路线，包括最短路径、最短时长两种方式。
其中，还可以预先根据所述数据信息和定位信息对某个时间段和区域段内垃圾箱内垃圾的增量规律进行数据分析，并根据数据分析结果对实时监控的垃圾桶垃圾增量速度进行预估包括预先按天统计、按月统计、按季统计所述数据信息报表，并通过预定算法计算垃圾箱的增量规律及增长速度，实现对垃圾箱满溢时间的预估，其中所述数据信息的收集包括接收每组垃圾箱定时上传的所述满溢传感器监测到的数据信息。
在收运车作业途中，数据采集模块实时收集路网情况以及垃圾箱满溢变化情况，满足第二辆收运车运力时及时启动新任务。当存在一组垃圾箱由多辆辆收运车同时完成收运任务时(垃圾量增长太快)，数据处理模块动态调整所有收运车的收运任务，以优先完成车辆附近周边垃圾箱收运为目标，避免将时间浪费在路上。因此，可以为环保公司收运车的作业路线提供科学合理的推荐，指导收运车根据垃圾箱满溢情况推荐最优路线安排作业。
本发明将物联网、大数据并行计算架构与人工智能深度学习和地理信息技术进行融合，实时监测垃圾箱的满溢程度，通过深度学习预估满溢时间，提前生成收运任务，结合地理信息及时合理规划收运路线，来达到高效率、低成本的效果。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (10)
1.一种收运车实时自动规划作业系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，实时接收垃圾箱上设置的满溢传感器、报警模块发送的数据信息以及接收垃圾箱上设置的第一定位模块和收运车上设置的第二定位模块发送的定位信息；
数据分析模块，预先根据所述数据信息和定位信息对某个时间段和区域段内垃圾箱内垃圾的增量规律进行数据分析，并根据数据分析结果对实时监控的垃圾桶垃圾增量速度进行预估，并形成垃圾箱收运顺序及路线的预估结果；
数据处理模块，根据预估结果和所述定位信息为垃圾箱在报警模块报警前完成收运车的匹配和实时调度。
2.根据权利要求1所述的一种收运车实时自动规划作业系统，其特征在于，所述收运车的匹配和实时调度包括结合街道道路数据和所述收运车的位置信息就近分配车辆，或者结合街道道路数据、收运车起始位置、垃圾箱位置利用最优路径算法合理规划出路线进行垃圾收运。
3.根据权利要求2所述的一种收运车实时自动规划作业系统，其特征在于：所述最优路径算法指设置收运车当前所在位置为起始位置，满溢垃圾箱所在位置为终点位置，结合街道道路路网数据选择一条最优的路线，包括最短路径、最短时长两种方式。
4.根据权利要求3所述的一种收运车实时自动规划作业系统，其特征在于，所述最短路径指根据每个路段的距离，利用OSRM模型的最邻近算法，计算从起始位置到终点位置的边权值和最小的路径进而规划的路线。
5.根据权利要求3所述的一种收运车实时自动规划作业系统，其特征在于，所述最短时长指从始位置和终点位置，根据每个路段的长度、收运车的平均行驶速度道路交通路况及红绿灯数量算出每条路段的所需时间，规划的一条耗时最短的路线。
6.根据权利要求1所述的一种收运车实时自动规划作业系统，其特征在于，所述数据分析模块预先按天统计、按月统计、按季统计所述数据信息形成报表，并通过预定算法计算垃圾箱的增量规律及增长速度，实现对垃圾箱满溢时间的预估，其中，所述数据信息的收集包括所述数据采集装置接收每组垃圾箱定时上传的所述满溢传感器监测到的数据信息。
7.一种收运车实时自动规划作业方法，其特征在于，包括：
实时接收垃圾箱上设置的满溢传感器、报警模块发送的数据信息以及接收垃圾箱上设置的第一定位模块和收运车上设置的第二定位模块发送的定位信息；
预先根据所述数据信息和定位信息对某个时间段和区域段内垃圾箱内垃圾的增量规律进行数据分析，并根据数据分析结果对实时监控的垃圾桶垃圾增量速度进行预估，并形成垃圾箱收运顺序及路线的预估结果；
根据预估结果和所述定位信息为垃圾箱在报警模块报警前完成收运车的匹配和实时调度。
8.根据权利要求7所述的一种收运车实时自动规划作业系统，其特征在于，所述收运车的匹配和实时调度包括结合街道道路数据和所述收运车的位置信息就近分配车辆，或者结合街道道路数据、收运车起始位置、垃圾箱位置利用最优路径算法合理规划出路线进行垃圾收运。
9.根据权利要求8所述的一种收运车实时自动规划作业系统，其特征在于，所述最优路径算法指设置收运车当前所在位置为起始位置，满溢垃圾箱所在位置为终点位置，结合街道道路路网数据选择一条最优的路线，包括最短路径、最短时长两种方式。
10.根据权利要求7所述的一种收运车实时自动规划作业系统，其特征在于，所述步骤预先根据所述数据信息和定位信息对某个时间段和区域段内垃圾箱内垃圾的增量规律进行数据分析，并根据数据分析结果对实时监控的垃圾桶垃圾增量速度进行预估包括预先按天统计、按月统计、按季统计所述数据信息报表，并通过预定算法计算垃圾箱的增量规律及增长速度，实现对垃圾箱满溢时间的预估，其中所述数据信息的收集包括接收每组垃圾箱定时上传的所述满溢传感器监测到的数据信息。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20190507 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |