CN112232537A - 用于接送机服务的车辆智能分配方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于接送机服务的车辆智能分配方法及系统，所述方法包括：接收到旅客的用户终端发送的包车请求，获取旅客ID；根据旅客ID从旅游平台查询旅客的去程航班订单和返程航班订单，根据所述去程航班订单和返程航班订单确定到达时间和离开时间；根据旅客的到达时间和离开时间确定旅客的包车时间区段；根据所述包车时间区段生成包车任务；获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆，作为所述包车任务的执行车辆；将所述包车任务的任务信息发送至所述执行车辆的驾驶员的用户终端。通过采用本发明，自动获取旅客的航班订单，自动为旅客安排一个时间段内的包车任务，实现旅客一次请求即完成整个旅程的接送任务安排。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，具体是指一种用于接送机服务的车辆智能分配方法及系统。
背景技术
旅客在通过旅游平台指定出行计划时，一般会选择接送机服务，即预订车辆按照时间来到机场将旅客接到酒店，以及在旅客需要离开时，车辆按照约定时间来到酒店接到旅客之后送往机场。
现有技术中的接送机服务，旅客需要在到达某地时预订接机服务，然后在准备离开某地时预订送机服务，即需要将接机和送机分两次预订。并且旅客在当地游玩时，如果需要出门去逛景点，也需要另外再预订车辆。对于旅客来说，需要多次分开预订，操作十分麻烦，每次预订到的车辆也不统一，需要与多个司机对接，给旅客带来了很多不便。对于接送机服务平台来说，需要分别针对旅客的每次预订生成一个任务，进行车辆调度，任务管理十分繁杂，并且车辆调度也很麻烦，给平台带来了一定的工作负担。
发明内容
为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种用于接送机服务的车辆智能分配方法，自动获取旅客的航班订单，自动为旅客安排一个时间段内的包车任务，实现旅客一次请求即完成整个旅程的接送任务安排。
为了实现上述目的，本发明具有如下构成：
本发明提供了一种用于接送机服务的车辆智能分配方法，包括如下步骤：
接收到旅客的用户终端发送的包车请求，获取旅客ID；
根据旅客ID从旅游平台查询旅客的去程航班订单和返程航班订单，根据所述去程航班订单和返程航班订单确定到达时间和离开时间；
根据旅客的到达时间和离开时间确定旅客的包车时间区段；
根据所述包车时间区段生成包车任务；
获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆，作为所述包车任务的执行车辆；
将所述包车任务的任务信息发送至所述执行车辆的驾驶员的用户终端，所述包车任务的任务信息包括包车时间区段和到达机场地址。
可选地，将所述包车任务的任务信息发送至所述执行车辆的驾驶员的用户终端之后，还包括如下步骤：
根据旅客ID从旅游平台接收旅客的酒店订单，确定旅客预订的酒店地址；
将所述包车任务所对应的酒店地址发送至所述执行车辆的驾驶员的用户终端。
可选地，所述从旅游平台接收旅客的酒店订单，确定旅客预订的酒店地址之后，还包括如下步骤：
统计包车时间天数，根据包车时间天数计算第一费用；
根据所述到达机场地址和所述旅客预订的酒店地址，计算到达机场和酒店的距离，根据机场和酒店的距离计算第二费用；
从所述旅客的用户终端获取旅客的目标景点；
根据所述目标景点计算除接送机之外的行驶里程，根据所述行驶里程计算第三费用；
将所述第一费用、所述第二费用和所述第三费用加和得到预估包车费用；
将所述预估包车费用推送至所述旅客的用户终端。
可选地，根据所述目标景点计算除接送机之外的行驶里程，根据所述行驶里程计算第三费用，包括如下步骤：
获取每个所述目标景点的预存的预计游玩时间；
根据旅客的包车时间区段和每个所述目标景点的预计游玩时间平均安排每日游玩的目标景点；
根据每日游玩的目标景点与酒店地址的距离进行每日路径规划，根据每日路径规划计算每日的行驶里程；
将包车时间区段内每天除接送机之外的行驶里程进行加和，根据加和的值计算第三费用。
可选地，所述根据旅客的包车时间区段和每个所述目标景点的预计游玩时间平均安排每日游玩的目标景点，包括如下步骤：
根据游客的包车时间区段确定游客的实际游玩天数x；
根据目标景点的总数量y计算每日游玩景点数量x/y；
将目标景点按照每日游玩景点数量x/y分配到每天，距离近的目标景点优先分配在同一天；
计算每日游玩景点的预计游玩时间总和，判断该预计游玩时间总和是否大于预设时间阈值；
如果是，则将该日游玩景点中预计游玩时间最长的景点与另一日的一景点替换。
可选地，所述获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆，包括如下步骤：
获取备选车辆的任务安排，判断在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量是否大于一辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量为一辆，则将该在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为执行车辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆大于一辆，则将在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为备选车辆；
获取各个备选车辆之前预设时间段内的行驶数据，根据所述行驶数据统计各个备选车辆在预设时间段内到达的景点；
统计各个备选车辆在预设时间段内到达的景点与旅客的目标景点的重合景点数量；
将重合景点数量最高的备选车辆作为执行车辆。
可选地，所述获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆，包括如下步骤：
获取备选车辆的任务安排，判断在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量是否大于一辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量为一辆，则将该在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为执行车辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆大于一辆，则将在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为备选车辆；
获取各个所述备选车辆在所述包车时间区段之前的最后一次任务的结束时间，计算该最后一次任务的结束时间与所述包车时间区段的起始时间的时间差；
选择时间差最大的备选车辆作为执行车辆。
本发明实施例还提供一种用于接送机服务的车辆智能分配系统，应用于所述的用于接送机服务的车辆智能分配方法，所述系统包括：
请求接收模块，用于接收旅客的用户终端发送的包车请求，获取旅客ID；
时间确认模块，用于根据旅客ID从旅游平台查询旅客的去程航班订单和返程航班订单，根据所述去程航班订单和返程航班订单确定到达时间和离开时间，以及根据旅客的到达时间和离开时间确定旅客的包车时间区段；
任务分配模块，用于根据所述包车时间区段生成包车任务，获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆，作为所述包车任务的执行车辆；
信息推送模块，用于将所述包车任务的任务信息发送至所述执行车辆的驾驶员的用户终端，所述包车任务的任务信息包括包车时间区段和到达机场地址。
可选地，所述系统还包括费用计算模块，所述费用计算模块用于采用如下步骤计算预估包车费用：
统计包车时间天数，根据包车时间天数计算第一费用；
根据所述到达机场地址和所述旅客预订的酒店地址，计算到达机场和酒店的距离，根据机场和酒店的距离计算第二费用；
从所述旅客的用户终端获取旅客的目标景点；
获取每个所述目标景点的预存的预计游玩时间；
根据旅客的包车时间区段和每个所述目标景点的预计游玩时间平均安排每日游玩的目标景点；
根据每日游玩的目标景点与酒店地址的距离进行每日路径规划，根据每日路径规划计算每日的行驶里程；
将包车时间区段内每天除接送机之外的行驶里程进行加和，根据加和的值计算第三费用；
将所述第一费用、所述第二费用和所述第三费用加和得到预估包车费用；
将所述预估包车费用推送至所述旅客的用户终端。
可选地，所述任务分配模块采用如下步骤获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆：
所述任务分配模块获取备选车辆的任务安排，判断在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量是否大于一辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量为一辆，则所述任务分配模块将该在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为执行车辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆大于一辆，则所述任务分配模块将在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为备选车辆；
所述任务分配模块获取各个所述备选车辆在所述包车时间区段之前的最后一次任务的结束时间，计算该最后一次任务的结束时间与所述包车时间区段的起始时间的时间差；
所述任务分配模块选择时间差最大的备选车辆作为执行车辆。
综上所述，与现有技术相比，本发明提出一种用于接送机服务的车辆智能分配方法及系统，在旅客发送包车请求时，自动根据旅客的ID在旅游平台上获取旅客的航班订单，自动为旅客安排一个时间段内的包车任务，一方面无需旅客手动输入接送机信息，提升旅客预订车辆的便利程度，另一方面实现了旅客一次请求即完成整个旅程的接送任务安排，旅客在整个旅程中只需要与一个司机对接，大大提升了旅客的使用体验，有利于吸引更多的旅客选择接送机服务，再一方面可以减少接送机服务平台的任务数量和调度次数，降低平台运行负担。
附图说明
图1是本发明一实施例的用于接送机服务的车辆智能分配方法的示意图；
图2是本发明一实施例的一种选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的流程图；
图3是本发明一实施例的另一种选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的流程图；
图4是本发明一实施例的用于接送机服务的车辆智能分配系统的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略对它们的重复描述。
所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员应意识到，没有特定细节中的一个或更多，或者采用其它的方法、组元、材料等，也可以实践本发明的技术方案。在某些情况下，不详细示出或描述公知结构、材料或者操作以避免模糊本发明。
如图1所示，为了解决现有技术中的技术问题，本发明提供了一种用于接送机服务的车辆智能分配方法，可以采用接送机服务平台实现，具体地，所述车辆智能分配方法包括如下步骤：
接送机服务平台接收到旅客的用户终端发送的包车请求，获取旅客ID，此处旅客的用户终端指的是旅客使用的便携式可移动终端设备，包括但不限于用户的手机、平板电脑、笔记本电脑等等，旅客可以在自己使用的用户终端上登录接送机服务平台，然后发送包车请求；
所述接送机服务平台根据旅客ID从旅游平台查询旅客的去程航班订单和返程航班订单，根据所述去程航班订单和返程航班订单确定到达时间和离开时间；因此，本发明可以自动与旅游平台对接，查询包车请求所需要的相关信息，无需旅客手动输入接送机信息，大大提升了旅客预订车辆的便利程度；
所述接送机服务平台根据旅客的到达时间和离开时间确定旅客的包车时间区段；具体地，旅客的包车时间区段的起始时间需要在到达时间之前，并且起始时间与到达时间之间有一定的余量，即预留司机开车到达机场的时间，旅客的包车时间区段的结束时间需要在离开时间之后，并且结束时间与离开时间之间有一定的余量，即预留司机开车从机场返回的时间；
所述接送机服务平台根据所述包车时间区段生成包车任务；
所述接送机服务平台获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆，作为所述包车任务的执行车辆，该执行车辆在该包车时间区段内可以专属于为该司机服务；
所述接送机服务平台将所述包车任务的任务信息发送至所述执行车辆的驾驶员的用户终端，所述包车任务的任务信息包括包车时间区段和到达机场地址，此处驾驶员的用户终端指的是驾驶员使用的便携式可移动终端设备，包括但不限于用户的手机、平板电脑、笔记本电脑等等，驾驶员可以在自己的用户终端上查看接收到的任务信息，并且可以与接送机服务平台进行交互，接受任务或取消任务。
因此，通过采用本发明的用于接送机服务的车辆智能分配方法，在旅客发送包车请求时，自动根据旅客的ID在旅游平台上获取旅客的航班订单，自动为旅客安排一个时间段内的包车任务，实现了旅客一次请求即完成整个旅程的接送任务安排，旅客在整个旅程中只需要与一个司机对接，大大提升了旅客的使用体验。
在该实施例中，所述接送机服务平台将所述包车任务的任务信息发送至所述执行车辆的驾驶员的用户终端之后，还包括如下步骤：
所述接送机服务平台根据旅客ID从旅游平台接收旅客的酒店订单，确定旅客预订的酒店地址；
所述接送机服务平台将所述包车任务所对应的酒店地址发送至所述执行车辆的驾驶员的用户终端，从而可以方便执行车辆的驾驶员快速得知接机的目的地和送机的出发地。本发明可以接送机服务平台与旅游平台之间的自动数据传输，无需旅客输入具体内容，自动为旅客进行包车服务安排。
由于本发明所提供的接送机服务并不是单纯的接机服务和单纯的送机服务，而是一个包车时间区段内的包车服务，因为其费用可能会根据车辆的使用情况而有所不同。在该实施例中，所述接送机服务平台从旅游平台接收旅客的酒店订单，确定旅客预订的酒店地址之后，还包括对包车费用进行预估的步骤，从而可以提前给旅客预估一个报价，方便旅客进行后续的选择。具体地，对包车费用进行预估包括如下步骤：
所述接送机服务平台统计包车时间天数，根据包车时间天数计算第一费用，此第一费用是基础费用，可以根据每天的设定基础费用和包车时间天数来计算第一费用，所述设定基础费用可以跟随当前是否为旺季、车辆车型等因素而有所变化；
所述接送机服务平台根据所述到达机场地址和所述旅客预订的酒店地址，计算到达机场和酒店的距离，根据机场和酒店的距离计算第二费用，此处机场和酒店的距离与第二费用成正比，即距离越远，第二费用越远，可以设定一个单位距离的第二费用，然后将双倍的机场和酒店的距离(包括接机时的距离和送机时的距离)与单位距离的第二费用相乘，即得到所有的第二费用；
所述接送机服务平台从所述旅客的用户终端获取旅客的目标景点，具体地，所述接送机服务平台可以向旅客的用户终端发送景点选择页面，旅客可以在自己的用户终端中选择自己的目标景点；
所述接送机服务平台根据所述目标景点计算除接送机之外的行驶里程，根据所述行驶里程计算第三费用；
所述接送机服务平台将所述第一费用、所述第二费用和所述第三费用加和得到预估包车费用；
所述接送机服务平台将所述预估包车费用推送至所述旅客的用户终端，所述用户终端可以将所述预估包车费用显示给旅客查看。
因此，本发明进一步可以对包车费用根据旅客的行程安排进行一个合理的预估，并推送给旅客以供参考。在行程结束后，可以根据实际行程的里程数计算准确的包车费用，请求旅客支付。实际的包车费用与预估包车费用的差值不会很大，仅会有一些小偏差。
在该实施例中，根据所述目标景点计算除接送机之外的行驶里程，根据所述行驶里程计算第三费用，包括如下步骤：
获取每个所述目标景点的预存的预计游玩时间；
根据旅客的包车时间区段和每个所述目标景点的预计游玩时间平均安排每日游玩的目标景点；
根据每日游玩的目标景点与酒店地址的距离进行每日路径规划，根据每日路径规划计算每日的行驶里程；
将包车时间区段内每天除接送机之外的行驶里程进行加和，根据加和的值计算第三费用。
进一步地，所述根据旅客的包车时间区段和每个所述目标景点的预计游玩时间平均安排每日游玩的目标景点，包括如下步骤：
根据游客的包车时间区段确定游客的实际游玩天数x；
根据目标景点的总数量y计算每日游玩景点数量x/y；具体地，x/y如果是小数，则需要取其整数后加1作为每日游玩景点数量，以保证所有的景点都能够玩到；
将目标景点按照每日游玩景点数量x/y分配到每天，距离近的目标景点优先分配在同一天；
计算每日游玩景点的预计游玩时间总和，判断该预计游玩时间总和是否大于预设时间阈值；
如果是，则将该日游玩景点中预计游玩时间最长的景点a与另一日的一景点b替换，该景点a的预计游玩时间大于景点b的预计游玩时间，并且在替换完成之后，该日游玩景点的预计游玩时间总和小于或等于预设时间阈值；
如果每天的游玩景点的预计游玩时间总和均小于或等于预设时间阈值，则固定当前的游玩景点安排计划。
如图2所示，在该实施例中，所述获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆，包括如下步骤：
获取备选车辆的任务安排，判断在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量是否大于一辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量为一辆，则将该在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为执行车辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆大于一辆，则将在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为备选车辆，需要对备选车辆进行进一步筛选；
获取各个备选车辆之前预设时间段内的行驶数据，根据所述行驶数据统计各个备选车辆在预设时间段内到达的景点；此处预设时间段的时间长度可以根据需要进行设定，例如设定为3个月、2个月等等；
统计各个备选车辆在预设时间段内到达的景点与旅客的目标景点的重合景点数量；
将重合景点数量最高的备选车辆作为执行车辆。该实施例中，选择重合景点数量最高的备选车辆可以为旅客提供一个对各个目标景点最了解的驾驶员，可以为旅客提供更优质的服务。
如图3所示，在另一种实施方式中，也可以采用另一种方式来选择合适的执行车辆。具体地，所述获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆，包括如下步骤：
获取备选车辆的任务安排，判断在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量是否大于一辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量为一辆，则将该在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为执行车辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆大于一辆，则将在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为备选车辆，需要对备选车辆进行进一步筛选；
获取各个所述备选车辆在所述包车时间区段之前的最后一次任务的结束时间，计算该最后一次任务的结束时间与所述包车时间区段的起始时间的时间差；
选择时间差最大的备选车辆作为执行车辆。该实施例中，选择时间差最大的备选车辆可以为旅客提供一个休息时间最充足的驾驶员，可以为旅客提供更优质的服务，并且也可以实现各个驾驶员的任务均衡分配，避免有的驾驶员的任务过于密集而过于疲劳，也避免有的驾驶员长期闲置。
本发明实施例还提供一种用于接送机服务的车辆智能分配系统，应用于所述的用于接送机服务的车辆智能分配方法，所述系统包括可以设置于接送机服务平台，也可以独立于接送机服务平台存在，而可以与接送机服务平台进行通信交互。
如图4所示，在该实施例中，所述用于接送机服务的车辆智能分配系统包括如下各个功能模块：
请求接收模块100，用于与旅客的用户终端进行通信，此处旅客的用户终端指的是旅客使用的便携式可移动终端设备，包括但不限于用户的手机、平板电脑、笔记本电脑等等，旅客可以在自己使用的用户终端上登录接送机服务平台，然后发送包车请求，具体地，所述请求接收模块100可以接收旅客的用户终端发送的包车请求，获取旅客ID；
时间确认模块200，用于根据旅客ID从旅游平台查询旅客的去程航班订单和返程航班订单，根据所述去程航班订单和返程航班订单确定到达时间和离开时间，以及根据旅客的到达时间和离开时间确定旅客的包车时间区段；
任务分配模块300，用于根据所述包车时间区段生成包车任务，获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆，作为所述包车任务的执行车辆；
信息推送模块400，用于将所述包车任务的任务信息发送至所述执行车辆的驾驶员的用户终端，所述包车任务的任务信息包括包车时间区段和到达机场地址，此处驾驶员的用户终端指的是驾驶员使用的便携式可移动终端设备，包括但不限于用户的手机、平板电脑、笔记本电脑等等，驾驶员可以在自己的用户终端上查看接收到的任务信息，并且可以与车辆智能分配系统进行交互，接受任务或取消任务。
如图4所示，在该实施例中，所述系统还包括费用计算模块500，所述费用计算模块500用于采用如下步骤计算预估包车费用：
所述费用计算模块500统计包车时间天数，根据包车时间天数计算第一费用；
所述费用计算模块500根据所述到达机场地址和所述旅客预订的酒店地址，计算到达机场和酒店的距离，根据机场和酒店的距离计算第二费用；
所述费用计算模块500从所述旅客的用户终端获取旅客的目标景点；
所述费用计算模块500获取每个所述目标景点的预存的预计游玩时间；
所述费用计算模块500根据旅客的包车时间区段和每个所述目标景点的预计游玩时间平均安排每日游玩的目标景点；
所述费用计算模块500根据每日游玩的目标景点与酒店地址的距离进行每日路径规划，根据每日路径规划计算每日的行驶里程；
所述费用计算模块500将包车时间区段内每天除接送机之外的行驶里程进行加和，根据加和的值计算第三费用；
所述费用计算模块500将所述第一费用、所述第二费用和所述第三费用加和得到预估包车费用；
所述费用计算模块500将所述预估包车费用推送至所述旅客的用户终端。
具体地，所述费用计算模块500采用如下步骤根据旅客的包车时间区段和每个所述目标景点的预计游玩时间平均安排每日游玩的目标景点：
所述费用计算模块500根据游客的包车时间区段确定游客的实际游玩天数x；
所述费用计算模块500根据目标景点的总数量y计算每日游玩景点数量x/y；
所述费用计算模块500将目标景点按照每日游玩景点数量x/y分配到每天，距离近的目标景点优先分配在同一天；
所述费用计算模块500计算每日游玩景点的预计游玩时间总和，判断该预计游玩时间总和是否大于预设时间阈值；
如果是，则所述费用计算模块500将该日游玩景点中预计游玩时间最长的景点与另一日的一景点替换。
在该实施例中，所述任务分配模块300采用如下步骤获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆：
所述任务分配模块300获取备选车辆的任务安排，判断在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量是否大于一辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量为一辆，则所述任务分配模块300将该在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为执行车辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆大于一辆，则所述任务分配模块300将在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为备选车辆；
所述任务分配模块300获取各个所述备选车辆在所述包车时间区段之前的最后一次任务的结束时间，计算该最后一次任务的结束时间与所述包车时间区段的起始时间的时间差；
所述任务分配模块300选择时间差最大的备选车辆作为执行车辆。
在另一可替代的实施例中，所述任务分配模块300也采用如下步骤获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆：
所述任务分配模块300获取备选车辆的任务安排，判断在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量是否大于一辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量为一辆，则所述任务分配模块300将该在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为执行车辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆大于一辆，则所述任务分配模块300将在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为备选车辆；
所述任务分配模块300获取各个备选车辆之前预设时间段内的行驶数据，根据所述行驶数据统计各个备选车辆在预设时间段内到达的景点；
所述任务分配模块300统计各个备选车辆在预设时间段内到达的景点与旅客的目标景点的重合景点数量；
所述任务分配模块300将重合景点数量最高的备选车辆作为执行车辆。
综上所述，与现有技术相比，本发明提出一种用于接送机服务的车辆智能分配方法及系统，在旅客发送包车请求时，自动根据旅客的ID在旅游平台上获取旅客的航班订单，自动为旅客安排一个时间段内的包车任务，一方面无需旅客手动输入接送机信息，提升旅客预订车辆的便利程度，另一方面实现了旅客一次请求即完成整个旅程的接送任务安排，旅客在整个旅程中只需要与一个司机对接，大大提升了旅客的使用体验，有利于吸引更多的旅客选择接送机服务，再一方面可以减少接送机服务平台的任务数量和调度次数，降低平台运行负担。
在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。
Claims (10)
1.一种用于接送机服务的车辆智能分配方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
接收到旅客的用户终端发送的包车请求，获取旅客ID；
根据旅客ID从旅游平台查询旅客的去程航班订单和返程航班订单，根据所述去程航班订单和返程航班订单确定到达时间和离开时间；
根据旅客的到达时间和离开时间确定旅客的包车时间区段；
根据所述包车时间区段生成包车任务；
获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆，作为所述包车任务的执行车辆；
将所述包车任务的任务信息发送至所述执行车辆的驾驶员的用户终端，所述包车任务的任务信息包括包车时间区段和到达机场地址。
2.根据权利要求1所述的用于接送机服务的车辆智能分配方法，其特征在于，将所述包车任务的任务信息发送至所述执行车辆的驾驶员的用户终端之后，还包括如下步骤：
根据旅客ID从旅游平台接收旅客的酒店订单，确定旅客预订的酒店地址；
将所述包车任务所对应的酒店地址发送至所述执行车辆的驾驶员的用户终端。
3.根据权利要求1所述的用于接送机服务的车辆智能分配方法，其特征在于，所述从旅游平台接收旅客的酒店订单，确定旅客预订的酒店地址之后，还包括如下步骤：
统计包车时间天数，根据包车时间天数计算第一费用；
根据所述到达机场地址和所述旅客预订的酒店地址，计算到达机场和酒店的距离，根据机场和酒店的距离计算第二费用；
从所述旅客的用户终端获取旅客的目标景点；
根据所述目标景点计算除接送机之外的行驶里程，根据所述行驶里程计算第三费用；
将所述第一费用、所述第二费用和所述第三费用加和得到预估包车费用；
将所述预估包车费用推送至所述旅客的用户终端。
4.根据权利要求3所述的用于接送机服务的车辆智能分配方法，其特征在于，根据所述目标景点计算除接送机之外的行驶里程，根据所述行驶里程计算第三费用，包括如下步骤：
获取每个所述目标景点的预存的预计游玩时间；
根据旅客的包车时间区段和每个所述目标景点的预计游玩时间平均安排每日游玩的目标景点；
根据每日游玩的目标景点与酒店地址的距离进行每日路径规划，根据每日路径规划计算每日的行驶里程；
将包车时间区段内每天除接送机之外的行驶里程进行加和，根据加和的值计算第三费用。
5.根据权利要求4所述的用于接送机服务的车辆智能分配方法，其特征在于，所述根据旅客的包车时间区段和每个所述目标景点的预计游玩时间平均安排每日游玩的目标景点，包括如下步骤：
根据游客的包车时间区段确定游客的实际游玩天数x；
根据目标景点的总数量y计算每日游玩景点数量x/y；
将目标景点按照每日游玩景点数量x/y分配到每天，距离近的目标景点优先分配在同一天；
计算每日游玩景点的预计游玩时间总和，判断该预计游玩时间总和是否大于预设时间阈值；
如果是，则将该日游玩景点中预计游玩时间最长的景点与另一日的一景点替换。
6.根据权利要求3所述的用于接送机服务的车辆智能分配方法，其特征在于，所述获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆，包括如下步骤：
获取备选车辆的任务安排，判断在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量是否大于一辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量为一辆，则将该在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为执行车辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆大于一辆，则将在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为备选车辆；
获取各个备选车辆之前预设时间段内的行驶数据，根据所述行驶数据统计各个备选车辆在预设时间段内到达的景点；
统计各个备选车辆在预设时间段内到达的景点与旅客的目标景点的重合景点数量；
将重合景点数量最高的备选车辆作为执行车辆。
7.根据权利要求1所述的用于接送机服务的车辆智能分配方法，其特征在于，所述获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆，包括如下步骤：
获取备选车辆的任务安排，判断在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量是否大于一辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量为一辆，则将该在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为执行车辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆大于一辆，则将在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为备选车辆；
获取各个所述备选车辆在所述包车时间区段之前的最后一次任务的结束时间，计算该最后一次任务的结束时间与所述包车时间区段的起始时间的时间差；
选择时间差最大的备选车辆作为执行车辆。
8.一种用于接送机服务的车辆智能分配系统，其特征在于，应用于权利要求1至7中任一项所述的用于接送机服务的车辆智能分配方法，所述系统包括：
请求接收模块，用于接收旅客的用户终端发送的包车请求，获取旅客ID；
时间确认模块，用于根据旅客ID从旅游平台查询旅客的去程航班订单和返程航班订单，根据所述去程航班订单和返程航班订单确定到达时间和离开时间，以及根据旅客的到达时间和离开时间确定旅客的包车时间区段；
任务分配模块，用于根据所述包车时间区段生成包车任务，获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆，作为所述包车任务的执行车辆；
信息推送模块，用于将所述包车任务的任务信息发送至所述执行车辆的驾驶员的用户终端，所述包车任务的任务信息包括包车时间区段和到达机场地址。
9.根据权利要求8所述的用于接送机服务的车辆智能分配系统，其特征在于，所述系统还包括费用计算模块，所述费用计算模块用于采用如下步骤计算预估包车费用：
统计包车时间天数，根据包车时间天数计算第一费用；
根据所述到达机场地址和所述旅客预订的酒店地址，计算到达机场和酒店的距离，根据机场和酒店的距离计算第二费用；
从所述旅客的用户终端获取旅客的目标景点；
获取每个所述目标景点的预存的预计游玩时间；
根据旅客的包车时间区段和每个所述目标景点的预计游玩时间平均安排每日游玩的目标景点；
根据每日游玩的目标景点与酒店地址的距离进行每日路径规划，根据每日路径规划计算每日的行驶里程；
将包车时间区段内每天除接送机之外的行驶里程进行加和，根据加和的值计算第三费用；
将所述第一费用、所述第二费用和所述第三费用加和得到预估包车费用；
将所述预估包车费用推送至所述旅客的用户终端。
10.根据权利要求8所述的用于接送机服务的车辆智能分配系统，其特征在于，所述任务分配模块采用如下步骤获取备选车辆的任务安排，选择在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆：
所述任务分配模块获取备选车辆的任务安排，判断在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量是否大于一辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆的数量为一辆，则所述任务分配模块将该在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为执行车辆；
如果在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆大于一辆，则所述任务分配模块将在该旅客的包车时间区段内空闲的车辆作为备选车辆；
所述任务分配模块获取各个所述备选车辆在所述包车时间区段之前的最后一次任务的结束时间，计算该最后一次任务的结束时间与所述包车时间区段的起始时间的时间差；
所述任务分配模块选择时间差最大的备选车辆作为执行车辆。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011121343.5A CN112232537A (zh) | 2020-10-20 | 2020-10-20 | 用于接送机服务的车辆智能分配方法及系统 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112950090A (zh) * | 2021-04-16 | 2021-06-11 | 携程商旅信息服务（上海）有限公司 | 接送机订单改派方法、系统、电子设备及存储介质 |
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2020
- 2020-10-20 CN CN202011121343.5A patent/CN112232537A/zh not_active Withdrawn
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