CN116579699A - 一种基于车货协同的智慧物流配送系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于车货协同的智慧物流配送系统，涉及了物流配送技术领域，包括协同中心，所述协同中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、协同预备模块以及调度执行模块；通过数据采集模块采集车辆信息和货物信息并转移至数据中转池；通过数据处理模块对同一类型货物信息对应的货物进行分组合并，并对车辆信息进行实时状态监控和实时信息上传；通过协同预备模块获取需求运输区域的车辆信息、货物信息以及用户需求信息，并进行配送路径规划生成货物运输路线；调度执行模块用于根据货物运输路线进行车辆的实时调度行驶，并对按照货物运输路线行驶的车辆内存储的货物进行实时监控，从而实现了基于车货协同的智慧物流配送。

Description

一种基于车货协同的智慧物流配送系统

技术领域

本发明涉及物流配送技术领域，具体是一种基于车货协同的智慧物流配送系统。

背景技术

随着社会经济的快速发展以及互联网电商行业的不断兴起壮大，人们日常生活所需品大多都经由互联网购买，而随着人们购买力的不断扩大，导致购买的相关货品的运输任务的压力也异常巨大。

传统的物流配送系统存在着如车辆资源利用不均衡导致车辆空载率高、配送路线不合理、运输信息传递滞后等问题，尽管市面上有一些智慧物流配送系统已经被提出，但对于解决以上的问题仍然面临着一些挑战，如何消除传统物流配送系统所存在的问题是我们急需考虑的。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于车货协同的智慧物流配送系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于车货协同的智慧物流配送系统，包括协同中心，所述协同中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、协同预备模块以及调度执行模块；

所述数据采集模块用于采集车辆信息和货物信息，根据车辆信息和货物信息的信息储量大小分配相应数目的采集栈进行采集，采集完毕后转移至数据中转池；

所述数据处理模块用于获取数据中转池内的车辆信息和货物信息，并对同一类型货物信息对应的货物进行分组合并，对车辆信息进行实时状态监控和实时信息上传；

所述协同预备模块用于获取需求运输区域的车辆信息、货物信息以及用户需求信息，并进行配送路径规划生成货物运输路线；

所述调度执行模块用于根据货物运输路线进行车辆的实时调度行驶，并对按照货物运输路线行驶的车辆内存储的货物进行实时监控，对车辆出现的故障问题实时上报至协同中心。

进一步的，所述数据采集模块采集车辆信息和货物信息的过程包括：

所述车辆信息包括车辆编号、车辆荷载容量、车辆驾驶人员身份信息以及车辆状态信息；所述货物信息包括货物需求运输抵达时间、货物容量、货物类别以及货物运输状态信息；所述数据采集模块设置有数量若干的采集栈进行车辆信息和货物信息的采集，对采集栈进行编号，所述采集栈设置有固定的采集容量R_栈，车辆信息以及货物信息有对应的信息储量，分别记为D_车和D_货，根据采集栈固定的采集容量、车辆信息的信息储量以及货物信息的信息储量分配相应数目的采集栈；将采集车辆信息的采集栈的数目标记为num1，将采集货物信息的采集栈的数目标记为num2，则有num1＝D_车/R_栈，num2＝D_货/R_栈。

进一步的，所述数据中转池的作用包括：

所述数据中转池设置有数据扫描程序和增量数据上传功能，数据扫描程序关联有一个扫描时间节点，每经过扫描时间节点所对应的时间，就对数据中转池内存储的压缩数据流进行遍历扫描；所述压缩数据流对应有标识信息，若遍历到新的标识信息则代表数据中转池内有增量数据产生，通过增量数据上传功能将增量数据传输至协同中心，协同中心对增量数据进行鉴别，若鉴别结果为异常入侵数据，则剔除该增量数据，若鉴别结果为正常数据，则返回该增量数据至数据中转池。

进一步的，对所述货物信息对应的货物进行分组合并的过程包括：

将压缩数据流还原为车辆信息或货物信息，解构出货物信息中所包括的货物需求运输抵达时间和货物类别；将货物需求运输抵达时间相同的若干个货物分为一组，由不同的货物需求运输抵达时间对应生成若干个时间运输货物组，将货物需求运输抵达时间转换为二进制序列串作为时间运输货物组的时间拓扑点T；获取若干个时间运输货物组所包括的货物的货物信息，将货物类别相同的若干个货物分为一组，由不同的货物类别对应生成若干个类别运输货物组，将货物类别作为类别运输货物组的类别拓扑点C，汇总T和C形成时间类别映射关系对R＝<T，C>。

进一步的，对所述车辆信息进行实时状态监控的过程包括：

获取车辆状态信息，所述车辆状态信息设置有“正常状态”以及“异常状态”，对处于“异常状态”的车辆，记录其车辆编号，设置监测时间，在监测时间内，若车辆状态信息转变为“正常状态”则不做后续处理，若未发生转变，则生成监控表单并录入车辆编号、车辆异常的时间以及车辆异常位置至监控表单；在设置的信息审核时间区间内，对所述车辆信息进行审核。

进一步的，所述协同预备模块进行配送路线规划的过程包括：

设置货物运输起始点和货物运输终止点，获取时间类别映射关系序列对R生成运输拓扑图；所述运输拓扑图对应关联一个需求运输区域，运输拓扑图上标记有若干个货物存储点；获取协同中心的车辆信息以及货物信息，并录入至运输拓扑图中，获取用户需求信息，所述用户需求信息包括期待货物抵达时间、货物需求类别以及货物运载量；将用户需求信息输入至运输拓扑图中，遍历运输拓扑图所包括的若干个货物存储点，并筛选出满足用户需求信息中期待货物抵达时间和货物需求类别的货物存储点，获取货物运载量W_需，将运输拓扑图中车辆信息的车辆荷载容量标记为W_车，根据W_需和W_车进行需求运输区域单次货物运输路线所需车辆数目的调度获取，依次连接货物运输起始点、筛选出的若干个货物存储点以及货物运输终止点，形成货物运输路线。

进一步的，所述实时调度行驶的过程包括：

所述货物运输路线包括了不同长度的运输距离，将运输距离最短的一条货物运输路线标记为最佳路径，车辆经过最佳路径所包括的若干个货物存储点，获取货物存储点对应的货物容量m，将货物运载量W_需与货物容量m进行比对，若W_需≥m，车辆继续在最佳路径上行驶，并获取下一个货物存储点的货物进行装载；若W_需＜m，则获取当前货物存储点与货物运输终点的运输拓扑图，与互联网连接后获取卫星地图，选择卫星地图所规划出的最短行驶路径中的一条行驶。

进一步的，对所述车辆行驶过程中货物实时监控的过程包括：

在所述车辆的车舱内侧底部布置有压力传感器，在车辆内部同时设置监控摄像头和GPS定位系统，设置主控终端，所述主控终端与压力传感器、监控摄像头以及GPS定位系统通信连接；车辆行驶过程中，监控摄像头同步启动车内货物实况录制功能生成车内实况数据，压力传感器采集货物的压力数据，所述GPS定位系统伴随着车辆的行驶实时更新自身定位，并汇总若干个时间节点的GPS定位生成货物跟踪信息。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、在数据采集阶段，设置的采集栈具有固定的采集容量，通过信息储量与采集栈容量的计算，分配数目合适的采集栈进行数据的采集操作，有效避免了采集栈资源的浪费，只有采集完毕的采集栈才能获取与数据中转池的连接权限，进一步保证了采集栈能够最大限度利用自身的采集容量，而对于增量数据的判断，则剔除了非法数据所造成的影响。

2、将货物需求运输抵达时间作为前置分组的条件，时间相同的货物分组在一起，再在时间相同的货物分组里面进行货物类别相同的分组，精细化的分组为后续车辆进行货物装载运输奠定了良好的基础，提升了货物运输的效率。

3、解决了车辆空载率高、配送路线不合理、运输信息传递滞后等问题，配送路线的行驶里程短还能起到节能减排的作用。

附图说明

图1为本发明的原理图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

如图1所示，一种基于车货协同的智慧物流配送系统，包括协同中心，所述协同中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、协同预备模块以及调度执行模块；

所述数据采集模块用于采集车辆信息和货物信息，根据车辆信息和货物信息的信息储量大小分配相应数目的采集栈进行采集，采集完毕后转移至数据中转池；

所述数据处理模块用于获取数据中转池内的车辆信息和货物信息，并对同一类型货物信息对应的货物进行分组合并，对车辆信息进行实时状态监控和实时信息上传；

所述协同预备模块用于获取需求运输区域的车辆信息、货物信息以及用户需求信息，并进行配送路径规划生成货物运输路线；

所述调度执行模块用于根据货物运输路线进行车辆的实时调度行驶，并对按照货物运输路线行驶的车辆内存储的货物进行实时监控，对车辆出现的故障问题实时上报至协同中心。

所述数据采集模块、数据处理模块、协同预备模块以及调度执行模块之间的数据流向为顺序递推，即数据采集模块采集到的数据流向数据处理模块，数据处理模块接收数据后继续传输至协同预备模块，协同预备模块最后再将数据传输至调度执行模块，协同中心与所述数据采集模块、数据处理模块、协同预备模块以及调度执行模块之间的数据流向为双向连接；

具体的，所述数据采集模块采集车辆信息和货物信息的过程包括：

所述车辆信息包括车辆编号、车辆荷载容量、车辆驾驶人员身份信息以及车辆状态信息；

所述货物信息包括货物需求运输抵达时间、货物容量、货物类别以及货物运输状态信息；

所述数据采集模块设置有数量若干的采集栈，所述采集栈用于进行车辆信息和货物信息的采集，对采集栈进行编号，记为i，有i＝1，2，3，……，n，n为大于0的自然数；

所述采集栈设置有固定的采集容量，记为R_栈，车辆信息以及货物信息有对应的信息储量，分别记为D_车和D_货，根据采集栈固定的采集容量、车辆信息的信息储量以及货物信息的信息储量分配相应数目的采集栈；

将采集车辆信息的采集栈的数目标记为num1，将采集货物信息的采集栈的数目标记为num2，则有num1＝D_车/R_栈，num2＝D_货/R_栈；

在数据采集模块内调度num1＋num2数目的采集栈，同步生成num1＋num2个计时进度条，所述计时进度条的加载进度的初始值为0％，当加载进度达到100%时，表示采集栈采集完毕，将采集完毕的采集栈中的车辆信息或货物信息从采集栈中出栈，同时转换为压缩数据流，并转移至所设置的数据中转池内进行存储；

具体的，所述数据中转池的作用包括：

所述数据中转池设置有数据扫描程序和增量数据上传功能，数据扫描程序关联有一个扫描时间节点，每经过扫描时间节点所对应的时间，就对数据中转池内存储的压缩数据流进行遍历扫描；

所述压缩数据流对应有标识信息，所述标识信息包括时间戳、版本号以及标志位，若遍历到新的标识信息则代表数据中转池内有增量数据产生，通过增量数据上传功能将增量数据传输至协同中心；

所述协同中心配置有管理员，由管理员对增量数据进行鉴别，若鉴别结果为异常入侵数据，则剔除该增量数据，若鉴别结果为正常数据，则返回该增量数据至数据中转池继续存储；

需要说明的是，采集栈具有固定的采集容量，通过信息储量与采集栈容量的计算，分配数目合适的采集栈进行数据的采集操作，有效避免了采集栈资源的浪费，只有采集完毕的采集栈才能获取与数据中转池的连接权限，进一步保证了采集栈能够最大限度利用自身的采集容量，而对于增量数据的判断，则剔除了非法数据所造成的影响。

具体的，对所述货物信息对应的货物进行分组合并的过程包括：

获取数据中转池内存储的压缩数据流，并将压缩数据流还原为原先的车辆信息或货物信息，获取全部的货物信息，解构出货物信息中所包括的货物需求运输抵达时间和货物类别；

将货物需求运输抵达时间相同的若干个货物分为一组，由不同的货物需求运输抵达时间对应生成若干个时间运输货物组，将货物需求运输抵达时间转换为二进制序列串作为时间运输货物组的时间拓扑点，记为T；

获取若干个时间运输货物组所包括的货物的货物信息，将货物类别相同的若干个货物分为一组，由不同的货物类别对应生成若干个类别运输货物组，将货物类别作为类别运输货物组的类别拓扑点，记为C；

所述时间运输货物组与类别运输货物组的从属关系为，类别运输货物组是时间运输货物组的子集元素，即时间运输货物组是前置条件，汇总T和C形成时间类别映射关系对，记为R，有R＝<T，C>；

需要进一步说明的是，将货物需求运输抵达时间作为前置分组的条件，时间相同的货物分组在一起，再在时间相同的货物分组里面进行货物类别相同的分组，精细化的分组为后续车辆进行货物装载运输奠定了良好的基础，提升了货物运输的效率；

具体的，对所述车辆信息进行实时状态监控和实时信息上传的过程包括：

获取车辆信息所包括的车辆状态信息，所述车辆状态信息设置有“正常状态”以及“异常状态”，对处于“异常状态”的车辆，记录其车辆编号，设置监测时间，在监测时间内，若车辆状态信息转变为“正常状态”则不做后续处理，若未发生转变，则生成监控表单并录入车辆编号、车辆异常的时间以及车辆异常位置至监控表单；

设置信息审核时间区间[T1，T2]，在信息审核时间区间内，对所述车辆信息进行审核，当车辆编号、车辆荷载容量以及车辆状态信息与协同中心所录入的实际车辆编号、车辆荷载容量以及车辆状态信息不符时，将车辆信息中车辆驾驶人员身份信息标记一个操作限制码，此为审核失败的情况，反正，若审核成功，将车辆信息实时更新后上传至协同中心的数据库内进行存储；

具体的，所述协同预备模块进行配送路线规划的过程包括：

设置货物运输起始点和货物运输终止点，获取数据处理模块生成的时间类别映射关系序列对R，根据货物运输起始点、货物运输终止点以及时间类别映射关系序列对生成运输拓扑图；

所述运输拓扑图对应关联着一个需求运输区域，运输拓扑图上标记有若干个货物存储点，所述货物存储点根据时间类别映射关系序列对生成，二者呈一一对应的关系；

获取协同中心的车辆信息以及货物信息，并录入至运输拓扑图中，获取用户需求信息，所述用户需求信息包括期待货物抵达时间、货物需求类别以及货物运载量；

将用户需求信息也作为输入参数输入至运输拓扑图中，遍历运输拓扑图所包括的若干个货物存储点，将满足用户需求信息中期待货物抵达时间和货物需求类别的货物存储点筛选出来；

获取用户需求信息中的货物运载量，标记为W_需，将运输拓扑图中车辆信息的车辆荷载容量标记为W_车，根据W_需和W_车进行需求运输区域单次货物运输路线所需车辆数目的调度获取；

记所需车辆数目为N，则所需车辆数目N的计算公式如下：N＝W_需/W_车，在需求运输区域调度出N辆车进行货物的装载，依次连接货物运输起始点、筛选出的若干个货物存储点以及货物运输终止点，形成货物运输路线；

具体的，所述实时调度行驶的过程包括：

所述货物运输路线包括了不同长度的运输距离，将运输距离最短的一条货物运输路线标记为最佳路径，车辆按照最佳路径行驶；

经过最佳路径所包括的若干个货物存储点，获取货物存储点对应的货物容量，记为m，将货物运载量W_需与货物容量m进行比对，比对的结果如下：

若W_需≥m，车辆继续在最佳路径上行驶，并获取下一个货物存储点的货物进行装载；

若W_需＜m，则获取当前货物存储点与货物运输终点的运输拓扑图，与互联网连接后获取卫星地图，选择卫星地图所规划出的最短行驶路径中的一条行驶；

若m大于所设置的货物告罄值时，不做任何处理，当m小于等于货物告罄值时，生成货物补充信息，并将所述货物补充信息传输至补货人员的移动设备终端，由补货人员进行货物的补充，直到m大于所设置的货物告罄值；

具体的，对所述车辆行驶过程中货物实时监控的过程包括：

在所述车辆的车舱内侧底部布置有压力传感器，在车辆内部同时设置监控摄像头和GPS定位系统，车辆上另外还布置有主控终端，所述主控终端与压力传感器、监控摄像头以及GPS定位系统通信连接；

车辆行驶过程中，监控摄像头同步启动车内货物实况录制功能生成车内实况数据，压力传感器采集货物的压力数据，所述GPS定位系统伴随着车辆的行驶实时更新自身定位，并汇总若干个时间节点的GPS定位生成货物跟踪信息；

所述车内实况数据、压力数据以及货物跟踪信息先同步传输至主控终端，再由主控终端压缩和加密后传输至协同中心；

协同中心获取压力数据后与所设置的车辆满载压力进行比对，获取车辆的空载率，获取货物跟踪信息实时推送着用户的移动设备终端，获取车内实况数据判断车内是否存在故障问题，若存在故障问题，则获取车辆编号进行故障检修；

需要说明的是，基于实时的监控，分析压力数据从而得出车辆运输货物时的空载率，当空载率超过所设置的路径重置值时，重新进行路径的生成规划，布置的监控摄像头用于获取车内实况，便于第一时间发现故障并进行故障排除。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于车货协同的智慧物流配送系统，包括协同中心，其特征在于，所述协同中心通信连接有数据采集模块、数据处理模块、协同预备模块以及调度执行模块；

所述数据采集模块用于采集车辆信息和货物信息，根据车辆信息和货物信息的信息储量大小分配相应数目的采集栈进行采集，采集完毕后转移至数据中转池；

所述数据处理模块用于获取数据中转池内的车辆信息和货物信息，并对同一类型货物信息对应的货物进行分组合并，对车辆信息进行实时状态监控和实时信息上传；

所述协同预备模块用于获取需求运输区域的车辆信息、货物信息以及用户需求信息，并进行配送路径规划生成货物运输路线；

所述调度执行模块用于根据货物运输路线进行车辆的实时调度行驶，并对按照货物运输路线行驶的车辆内存储的货物进行实时监控，对车辆出现的故障问题实时上报至协同中心。

2.根据权利要求1所述的一种基于车货协同的智慧物流配送系统，其特征在于，所述数据采集模块采集车辆信息和货物信息的过程包括：

所述车辆信息包括车辆编号、车辆荷载容量、车辆驾驶人员身份信息以及车辆状态信息；所述货物信息包括货物需求运输抵达时间、货物容量、货物类别以及货物运输状态信息；所述数据采集模块设置有数量若干的采集栈进行车辆信息和货物信息的采集，对采集栈进行编号，所述采集栈设置有固定的采集容量R_栈，车辆信息以及货物信息有对应的信息储量，分别记为D_车和D_货，根据采集栈固定的采集容量、车辆信息的信息储量以及货物信息的信息储量分配相应数目的采集栈；将采集车辆信息的采集栈的数目标记为num1，将采集货物信息的采集栈的数目标记为num2，则有num1＝D_车/R_栈，num2＝D_货/R_栈。

3.根据权利要求2所述的一种基于车货协同的智慧物流配送系统，其特征在于，所述数据中转池的作用包括：

所述数据中转池设置有数据扫描程序和增量数据上传功能，数据扫描程序关联有一个扫描时间节点，每经过扫描时间节点所对应的时间，就对数据中转池内存储的压缩数据流进行遍历扫描；所述压缩数据流对应有标识信息，若遍历到新的标识信息则代表数据中转池内有增量数据产生，通过增量数据上传功能将增量数据传输至协同中心，协同中心对增量数据进行鉴别，若鉴别结果为异常入侵数据，则剔除该增量数据，若鉴别结果为正常数据，则返回该增量数据至数据中转池。

4.根据权利要求3所述的一种基于车货协同的智慧物流配送系统，其特征在于，对所述货物信息对应的货物进行分组合并的过程包括：

将压缩数据流还原为车辆信息或货物信息，解构出货物信息中所包括的货物需求运输抵达时间和货物类别；将货物需求运输抵达时间相同的若干个货物分为一组，由不同的货物需求运输抵达时间对应生成若干个时间运输货物组，将货物需求运输抵达时间转换为二进制序列串作为时间运输货物组的时间拓扑点T；获取若干个时间运输货物组所包括货物的货物信息，将货物类别相同的若干个货物分为一组，由不同的货物类别对应生成若干个类别运输货物组，将货物类别作为类别运输货物组的类别拓扑点C，汇总T和C形成时间类别映射关系对R＝<T，C>。

5.根据权利要求4所述的一种基于车货协同的智慧物流配送系统，其特征在于，对所述车辆信息进行实时状态监控的过程包括：

获取车辆状态信息，所述车辆状态信息设置有“正常状态”以及“异常状态”，对处于“异常状态”的车辆，记录其车辆编号，设置监测时间，在监测时间内，若车辆状态信息转变为“正常状态”则不做后续处理，若未发生转变，则生成监控表单并录入车辆编号、车辆异常的时间以及车辆异常位置至监控表单，在设置的信息审核时间区间内，对所述车辆信息进行审核。

6.根据权利要求5所述的一种基于车货协同的智慧物流配送系统，其特征在于，所述协同预备模块进行配送路线规划的过程包括：

设置货物运输起始点和货物运输终止点，获取时间类别映射关系序列对R生成运输拓扑图；所述运输拓扑图对应关联一个需求运输区域，运输拓扑图上标记有若干个货物存储点；获取协同中心的车辆信息以及货物信息，并录入至运输拓扑图中，获取用户需求信息，所述用户需求信息包括期待货物抵达时间、货物需求类别以及货物运载量；将用户需求信息输入至运输拓扑图中，遍历运输拓扑图所包括的若干个货物存储点，并筛选出满足用户需求信息中期待货物抵达时间和货物需求类别的货物存储点，获取货物运载量W_需，将运输拓扑图中车辆信息的车辆荷载容量标记为W_车，根据W_需和W_车进行需求运输区域单次货物运输路线所需车辆数目的调度获取，依次连接货物运输起始点、筛选出的若干个货物存储点以及货物运输终止点，形成货物运输路线。

7.根据权利要求6所述的一种基于车货协同的智慧物流配送系统，其特征在于，所述实时调度行驶的过程包括：

所述货物运输路线包括了不同长度的运输距离，将运输距离最短的一条货物运输路线标记为最佳路径，车辆经过最佳路径所包括的若干个货物存储点，获取货物存储点对应的货物容量m，将货物运载量W_需与货物容量m进行比对，若W_需≥m，车辆继续在最佳路径上行驶，并获取下一个货物存储点的货物进行装载；若W_需＜m，则获取当前货物存储点与货物运输终点的运输拓扑图，与互联网连接后获取卫星地图，选择卫星地图所规划出的最短行驶路径中的一条行驶。

8.根据权利要求7所述的一种基于车货协同的智慧物流配送系统，其特征在于，对所述车辆行驶过程中货物实时监控的过程包括：

在所述车辆的车舱内侧底部布置有压力传感器，在车辆内部同时设置监控摄像头和GPS定位系统，设置主控终端，所述主控终端与压力传感器、监控摄像头以及GPS定位系统通信连接；车辆行驶过程中，监控摄像头同步启动车内货物实况录制功能生成车内实况数据，压力传感器采集货物的压力数据，所述GPS定位系统伴随着车辆的行驶实时更新自身定位，并汇总若干个时间节点的GPS定位生成货物跟踪信息。