CN113834498B - 一种收运定位导航系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种收运定位导航系统及方法，系统包括设置在车辆上的收运端、GPS导航单元以及中控单元、大数据平台和数据采集盒；所述大数据平台与所述数据采集盒和所述中控单元连接，所述数据与所述GPS导航单元连接；方法包括：获取各车辆定位信息及收运时间数据集成车辆轨迹数据，上传至大数据平台；大数据平台统计平均收运耗时；收运人员根据收运过程中传输到平台的实时数据，经平台运算反馈出最优路线。本发明基于物联网实现数据互通，利用大数据平台作为支撑，实现了收运点自主导航，获取最优收运路线，提高了收运效率。

Description

一种收运定位导航系统及方法
技术领域
本发明涉及收运定位导航技术领域，特别涉及一种收运定位导航系统及方法。
背景技术
随着社会的进步和发展，收运系统和模式已经成为维持人们正常生活必不可少的一部分，无论是垃圾收运还是成制式、成规模的货物统一收运，当前都采用传统的方式完成货物的收运，即收运厂收运车辆收运路线由厂方人员指定收运点，收运司机按照对本市的熟悉程度或者使用手机导航前往实施收运。
传统方式为了应对收运车辆收运的轨迹只能由司机自行探索总结，进入市区后寻找收运点只能通过记忆和人工搜索导航，具有如下不足：
由于一些收运往往不能占据太长的高峰交通时间，司机驾驶车辆进行收运时，对时间段和时间一般都有要求，进而往往要求司机对收运路线，交通的熟悉度要高，对于新人来说，需要较长的熟悉时间，同时该种情况下，一般不能对收运路线，即收运点进行大规模性的调整，且一旦出现替班/更换路线时新司机需要提前跟随老司机对该收运路线实施收运，以便记忆，或者只能按照经验避开易拥堵路段，无法及时调整规划路线选择最优路线，虽然可以使用地图或者导航软件，然而这些软件一般只能用于始发点和目的地点之间的导航，不是适应于收运点分布式布置的情况下使用，一般需要提前规划，使得收运效率低，不能根据特殊情况实施快速部署，还存在难以计算司机个人收运量的问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种收运定位导航系统及方法，基于物联网在各收运点设置若干数据采集盒获取收运过程中各车辆的相关数据，传输至大数据平台，进行数据的分析运算，驾驶员通过移动终端扫描二维码关联车辆及路线，基于移动终端/车载终端、大数据平台，中控室的中控单元实现数据的实时互通，实现了收运过程中，路线的最优化安排，同时实现驾驶员在收运过程中，收运点及导航的实时推送，便于路线的整体灵活安排和调整，降低了收运人员的压力，提高了收运的效率。
本发明提供了一种收运定位导航系统，具体技术方案如下：
所述系统包括设置在车辆上的收运端、GPS导航单元以及中控单元、大数据平台和数据采集盒；所述大数据平台与所述数据采集盒和所述中控单元连接，所述数据与所述GPS导航单元连接；
所述收运端包括收运信息模块和数据采集模块，收运信息模块用于与驾驶员的移动终端进行数据交互；
所述GPS导航单元用于获取车辆的位置数据并提供导航数据；
所述大数据平台用于收集各收运车辆的收运轨迹及收运数据并记录，形成车辆轨迹数据集，同时根据收运数据进行运算输出最优收运路线；
所述中控单元用于接收所述大数据平台的数据，并将最优收运路线及路线中的收运点，发送至所述收运端。
进一步的，所述数据采集盒分布设置在各收运点，与所述GPS导航单元无线数据连接，并通过移动通信网络将数据信息传输至云端大数据平台进行存储。
进一步的，所述大数据平台根据设置获取所述数据采集盒距离当前至少15天的车辆轨迹数据。
本发明还提供了一种收运定位导航方法，基于上述收运定位导航系统，所述方法包括如下步骤：
S1：获取各车辆定位信息及收运时间数据，并集成车辆轨迹数据，上传至大数据平台；
S2：大数据平台根据接收的数据进行运算，自动统计平均收运耗时；
S3：当前收运人员获取车辆及收运信息并关联，获取初始收运路线信息，同时获取车辆实时定位信息和出车时间上传至大数据平台；
S4：到达收运点后，将轨迹信息记录并上传至大数据平台；
所述收运点包括在该路线收运过程中，新增的收运点。
S5：大数据平台根据接收的各方信息进行运算处理，并通过中控单元转发至车辆；
S6：当经过所有收运点后，车辆返回，并上传记录收车时间。
进一步的，步骤S1中，获取车辆轨迹数据时，通过车辆对应的GPS定位导航单元获取收运过程中的位置信息，所述位置信息按照10S/次的频率获取。
进一步的，所述平均收运耗时为：根据收运次数，按照出厂时间和入厂时间进行计算获得的，同一路线不同时间的每次平均收运耗时。
进一步的，步骤S3具体过程如下：
收运人员通过扫描车辆上对应的二维码获取当前车辆即将执行的收运路线信息，并将该车辆及收运路线信息与身份信息进行绑定；
实时获取当前车辆的定位信息和收运过程中的时间信息，所述时间信息包括出车时间、收车时间以及收运过程中到达各收运点的时间。
进一步的，步骤S4中，车辆到达收运点后，将车辆轨迹信息和时间信息上传，并实时获取下一个收运点的路线信息，自动导航。
进一步的，步骤S5具体过程如下：
S501：接收车辆上传的位置信息数据，进行数据清洗筛查；
S502：进行收运点匹配，匹配成功后，记录车辆的收运先顺序进行排序保存；
S503：根据计算的实时收运耗时趋势预测，获取下一个收运点及路线信息，反馈至车辆。
进一步的，所述实时收运耗时趋势预测计算过程如下：
Figure 957488DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 882719DEST_PATH_IMAGE002
表示时节影响因子，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
表示同路线前n个收运点的收运耗时平均值，
Figure 920076DEST_PATH_IMAGE004
表示同路线n个收运点的收运耗时平均值，n表示同路线收运点数。
本发明的有益效果如下：
1、在各收运点对应设置数据采集盒，基于物联网将中控、车载和大数据平台端建立数据交互，可以快速使新司机或者换班司机熟悉道路及收运点，减少耗油及收运时间，降低司机的工作量。
2、通过数据的实时互通，可以即时获取车辆定位，且收运点不在拘泥于一成不便，基于大数据平台根据实时收运耗时趋势预测进行实时运算，可以根据实际的路线情况或其它状况，进行相应的调整，方便厂区调度，最大化整个收运系统的资源分配。
3、通过调用第三方地图导航的导航数据及路况数据，可以快速发现拥堵情况，提高收运效率，便于司机熟悉导航地图，同时避免了司机进行手动自主导航造成的麻烦和滞后性，使得整个收运过程更加流畅。
附图说明
图1是本发明的系统结构示意图；
图2是本发明的方法流程示意图；
图3是本发明的收运流程示意图；
图4是本发明的数据传输处理过程示意图。
具体实施方式
在下面的描述中对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，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做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。
实施例1
本发明的实施例1公开了一种收运定位导航系统，如图1所示，包括设置在车辆上的收运端、GPS导航单元以及中控单元、大数据平台和数据采集盒；所述大数据平台与所述数据采集盒和所述中控单元连接，所述数据与所述GPS导航单元连接；
所述收运端包括收运信息模块和数据采集模块，收运信息模块用于与驾驶员的移动终端进行数据交互；
所述收运端部署在车载设备上，通过车载设备的触摸式显示屏进行相应的操作，包括信息获取和关联绑定等交互操作，出车收运时，从中控单元获取存储数据信息的二维码，驾驶员通过手机等移动设备扫描二维码获取信息，并绑定身份信息，即明确本次收运具体的收运人员和车辆。
所述GPS导航单元用于获取车辆的位置数据并提供导航数据，所述导航单元设在车载设备上，通过接收所述中控单元反馈的导航信息，在显示屏上输出导航路线，所述GPS导航单元还可通过网络或蓝牙与移动设备连接，将导航路线在移动设备上输出；
所述大数据平台用于收集各收运车辆的收运轨迹及收运数据并记录，形成车辆轨迹数据集，同时根据收运数据进行运算输出最优收运路线；
所述大数据平台为云端数据平台，将数据存储在云端数据库，数据库包括时序数据库influxdb和关系数据库PostgresSQL，经过数据清洗的数据存储在所述关系数据库中。
所述中控单元用于接收所述大数据平台的数据，并将最优收运路线及路线中的收运点，发送至所述收运端。
本实施例中，所述数据采集盒分布设置在各收运点，与所述GPS导航单元无线数据连接。
所述大数据平台根据设置获取所述数据采集盒距离当前至少15天的车辆轨迹数据。
实施例2
本发明的实施例2基于上述实施例1公开了一种收运定位导航方法，如图2所示，方法包括如下步骤：
S1：获取各车辆定位信息及收运时间数据，并集成车辆轨迹数据，上传至大数据平台；
获取车辆轨迹数据时，通过车辆对应的GPS定位导航单元获取收运过程中的位置信息，所述位置信息按照10S/次的频率获取，本实施例中，初始数据的采集获取为距离当前至少15天内的数据，可根据收运规模的大小进行调整，在收运基础架构未变的情况下，数据越大，后续路线的运算越优。
S2：大数据平台根据接收的数据进行运算，自动统计平均收运耗时；
所述平均收运耗时为：根据收运次数，按照出厂时间和入厂时间进行计算获得的，同一路线不同时间的每次平均收运耗时，通过GPS定位的位置信息作为基础运算数据，具体计算过程如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 981573DEST_PATH_IMAGE006
其中，d为所求的车辆与处理厂位置的距离，为人为设定，当车辆与厂区距离大于d时判定出厂，反之判定为入场；
R表示地球半径，在这里可取平均值6371km，
Figure 265924DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 678451DEST_PATH_IMAGE008
表示两点之间的纬度，
Figure 768767DEST_PATH_IMAGE009
表示两点经度之间的差值，
Figure 950349DEST_PATH_IMAGE010
=d/R。
结合图3所示，车辆整个收运过程的数据交互过程如下：
S3：当前收运人员获取车辆及收运信息并关联，获取初始收运路线信息，同时获取车辆实时定位信息和出车时间上传至大数据平台；
步骤S3具体过程如下：
收运人员通过扫描车辆上对应的二维码获取当前车辆即将执行的收运路线信息，并将该车辆及收运路线信息与身份信息进行绑定；
实时获取当前车辆的定位信息和收运过程中的时间信息，所述时间信息包括出车时间、收车时间以及收运过程中到达各收运点的时间。
S4：到达收运点后，将轨迹信息记录并上传至大数据平台；
车辆到达收运点后，将车辆轨迹信息和时间信息上传，并实时获取下一个收运点的路线信息，自动导航；
所有数据经过数据采集盒后，通过网络统一上传至大数据平台的时序数据库influxdb中，由于在influxdb中存储的数据为设备实时传输的数据，存在杂数和乱码，通过滤波公式进行处理，如下所示：
Figure 140022DEST_PATH_IMAGE011
Figure 39845DEST_PATH_IMAGE012
表示t时刻的传输数据，
Figure 605956DEST_PATH_IMAGE013
表示t+1时刻的传输数据，
Figure 720673DEST_PATH_IMAGE014
表示t到t+1时刻的时间差，
Figure 81247DEST_PATH_IMAGE015
表示特定距离系数；
如果
Figure 468366DEST_PATH_IMAGE013
在此区间内，则数据存入PostgresSQL关系数据库，此数据将用于下一步的运算。
S5：大数据平台根据接收的各方信息进行运算处理，并通过中控单元转发至车辆；
如图4所示，步骤S5具体过程如下：
S501：接收车辆上传的位置信息数据，进行数据清洗筛查；
清洗筛查的具体过程如获取初始数据处理存储的过程。
S502：进行收运点匹配，匹配成功后，记录车辆的收运先顺序进行排序保存；
具体如下：
从大数据平台中提取数据，与记录的收运点定位信息匹配，本实施例中，所述GPS定位单元采用民用级定位系统，默认经纬度小数点后5位一致即为已到达当前收运点；
定位匹配成功后按照匹配成功的先后顺序确定收运车辆收运的先后顺序并予以排序保存。
例如，数据集中下午17:01采集得到的定位匹配A收运点成功，数据集中下午17:05采集得到的定位匹配B收运点成功。那么数据库中排序为1：A、2：B。
S503：根据计算的实时收运耗时趋势预测，获取下一个收运点及路线信息，反馈至车辆；
所述实时收运耗时趋势预测计算过程如下：
Figure 838168DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 728764DEST_PATH_IMAGE002
表示时节影响因子，
Figure 853714DEST_PATH_IMAGE003
表示同路线前n个收运点的收运耗时平均值，
Figure 462550DEST_PATH_IMAGE004
表示同路线n个收运点的收运耗时平均值，n表示同路线收运点数；
若更改原定路线中的下一个收运点信息时，即若为当前路线增加或删除收运点，中控室的工作人员可以通过自动或手动的方式根据该点的经纬度排序到最近的收运点之间经纬度距离，完成对路线的及时调整。
判定新增或删除收运点经纬度距离计算公式如下：
Figure 636043DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 646724DEST_PATH_IMAGE018
n为同路线收运点数，D为距离新增收运点位置最近的已有收运点距离，
Figure 614680DEST_PATH_IMAGE019
为所求的已有收运点与新增收运点位置的距离，R为地球半径，可取平均值6371km，
Figure 710812DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 969886DEST_PATH_IMAGE008
表示两点之间的纬度，
Figure 835074DEST_PATH_IMAGE009
表示两点经度之间的差值,，
Figure 973931DEST_PATH_IMAGE010
=d/R；
当
Figure 557359DEST_PATH_IMAGE019
=D时，则认为i点收运点与新增收运点位置最近，自动将新增收运点增加排序至i点后一位。
本实施例中，根据运算结果，通过调用地图导航软件的接口，联网查询从当前收运点到下一个收运点的路线信息，并获取实时的路况信息，将获得的导航信息通过中控单元同步传输至对应车辆。
S6：当经过所有收运点后，车辆返回，并上传记录收车时间。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims (6)

1.一种收运定位导航方法，其特征在于，用于收运定位导航系统，所述收运定位导航系统包括设置在车辆上的收运端、GPS导航单元以及中控单元、大数据平台和数据采集盒；所述大数据平台与所述数据采集盒和所述中控单元连接，所述数据采集盒与所述GPS导航单元连接；
所述收运端包括收运信息模块和数据采集模块，收运信息模块用于与驾驶员的移动终端进行数据交互；
所述GPS导航单元用于获取车辆的位置数据并提供导航数据，所述GPS导航单元设在车载设备上，通过接收所述中控单元反馈的导航信息；
所述大数据平台用于收集各收运车辆的收运轨迹及收运数据并记录，形成车辆轨迹数据集，同时根据收运数据进行运算输出最优收运路线；
所述中控单元用于接收所述大数据平台的数据，并将最优收运路线及路线中的收运点，发送至所述收运端；
所述方法包括如下步骤：
S1：获取各车辆定位信息及收运时间数据，并集成车辆轨迹数据，上传至大数据平台；
S2：大数据平台根据接收的数据进行运算，自动统计平均收运耗时；
所述平均收运耗时为：根据收运次数，按照出厂时间和入厂时间进行计算获得的，同一路线不同时间的每次平均收运耗时，通过GPS定位的位置信息作为基础运算数据，具体计算过程如下：
Figure 127296DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 418600DEST_PATH_IMAGE002
其中，d为所求的车辆与处理厂位置的距离，为人为设定，当车辆与厂区距离大于d时判定出厂，反之判定为入场；
R表示地球半径，
Figure 544688DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 212430DEST_PATH_IMAGE004
表示两点之间的纬度，
Figure 615729DEST_PATH_IMAGE005
表示两点经度之间的差值；
S3：当前收运人员获取车辆及收运信息并关联，获取初始收运路线信息，同时获取车辆实时定位信息和出车时间上传至大数据平台；
S4：到达收运点后，将轨迹信息记录并上传至大数据平台；
S5：大数据平台根据接收的各方信息进行运算处理，并通过中控单元转发至车辆；
步骤S5具体过程如下：
S501：接收车辆上传的位置信息数据，进行数据清洗筛查；
S502：进行收运点匹配，匹配成功后，记录车辆的收运顺序进行排序保存；
S503：根据计算的实时收运耗时趋势预测，获取下一个收运点及路线信息，反馈至车辆；
所述实时收运耗时趋势预测计算过程如下：
Figure 953301DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure 442051DEST_PATH_IMAGE007
表示时节影响因子，
Figure 772538DEST_PATH_IMAGE008
表示同路线第N个收运点的收运耗时平均值，
Figure 30344DEST_PATH_IMAGE009
表示同路线n个收运点的收运耗时平均值，n表示同路线收运点数；
S6：当经过所有收运点后，车辆返回，并上传记录收车时间。
2.根据权利要求1所述的收运定位导航方法，其特征在于，所述数据采集盒分布设置在各收运点，与所述GPS导航单元无线数据连接。
3.根据权利要求2所述的收运定位导航方法，其特征在于，所述大数据平台根据设置获取所述数据采集盒距离当前至少15天的车辆轨迹数据。
4.根据权利要求1所述的收运定位导航方法，其特征在于，步骤S1中，获取车辆轨迹数据时，通过车辆对应的GPS定位导航单元获取收运过程中的位置信息，所述位置信息按照10S/次的频率获取。
5.根据权利要求1所述的收运定位导航方法，其特征在于，步骤S3具体过程如下：
收运人员通过扫描车辆上对应的二维码获取当前车辆即将执行的收运路线信息，并将该车辆及收运路线信息与身份信息进行绑定；
实时获取当前车辆的定位信息和收运过程中的时间信息，所述时间信息包括出车时间、收车时间以及收运过程中到达各收运点的时间。
6.根据权利要求1所述的收运定位导航方法，其特征在于，步骤S4中，车辆到达收运点后，将车辆轨迹信息和时间信息上传，并实时获取下一个收运点的路线信息，自动导航。
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