WO2021031636A1

WO2021031636A1 - 一种基于实时单行程车辆的实时单派单方法和装置

Info

Publication number: WO2021031636A1
Application number: PCT/CN2020/091265
Authority: WO
Inventors: 谭天龙; 赵海帆; 李书恒; 汤义强; 张之硕; 郭玉林
Original assignee: 南京领行科技股份有限公司
Priority date: 2019-08-20
Filing date: 2020-05-20
Publication date: 2021-02-25
Also published as: CN110570100A

Abstract

一种基于实时单行程车辆的实时单派单方法和装置，该方法和装置应用于出行打车系统的服务器，具体为获取实时出行订单（S1）；根据车辆的实时位置和当前实时单终点位置获取多个实时单行程车辆（S2）；通过全局最优化算法对实时出行订单和实时单行程车辆的车辆信息进行全局最优化计算，从多个实时单行程车辆中得到目标车辆（S3）；将实时出行订单发送给目标车辆（S4）。通过上述方法和装置，即使在当前没有实时单行程车辆的情况下，也能将实时单分发给相应的实时单行程车辆，从而提高了用户的使用体验。

Description

一种基于实时单行程车辆的实时单派单方法和装置

技术领域

本发明涉及网约车技术领域，特别是涉及一种基于实时单行程车辆的实时单派单方法和装置。

背景技术

一般来说，出租车可以分为巡游出租汽车和网络预约出租汽车两种，巡游出租即是平时巡游在路上，即招即停为乘客提供运输服务；而网络预约出租汽车是通过网络下单接单的方式为乘客提供运输服务。网约车就是网络预约出租汽车的简称。

当处于上下班等高峰时段时，几乎所有车辆都处于服务状态，这样基于空闲行程车辆的派单方法就无法为乘客派单，导致需要服务的乘客无车可用，从而致使用户的服务体验较差。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于实时单行程车辆的实时单派单方法和装置，以提高用户的服务体验。

为了解决上述问题，本发明公开了一种基于实时单行程车辆的实时单派单方法，应用于出行打车系统的服务器，所述实时单派单方法包括步骤：

获取实时出行订单；

根据车辆的实时位置、当前实时单终点位置和所述实时出行订单的出发点获取多个实时单行程车辆；

通过全局最优化算法对所述实时出行订单和所述实时单行程车辆的车辆信息进行全局最优化计算，从所述多个实时单行程车辆中确定目标车辆；

将所述实时出行订单发送至所述目标车辆。

可选的，所述通过全局最优化算法对所述实时出行订单和所述实时单行程车辆的车辆信息进行全局最优化计算，从所述多个实时单行程车辆中得到目标车辆，包括步骤：

利用所述实时出行订单的参数和所述实时单行程车辆的参数构建运筹优化算式；

计算所述运筹优化算式，得到所述目标车辆

可选的，所述获取实时出行订单，包括：

从所述服务器的订单池中每隔预设时长拉取所述预设时长内的所有出行订单；

根据所述出行订单的时间参数从所述所有出行订单中选取出所述实时出行订单。

可选的，所述根据车辆的实时位置及其当前实时单终点位置获取多个实时单行程车辆，包括：

获取多个车辆的实时位置和当前实时单终点位置；

计算将所述实时位置与所述当前实时单终点位置之间的实时距离，将所述实时距离小于预设距离阈值的车辆确定为所述实时单行程车辆。

可选的，所述根据车辆的实时位置、当前实时单终点位置和所述实时出行订单的出发点获取多个实时单行程车辆，还包括步骤：

从所述多个实时单行程车辆中剔除类型与所述实时出行订单的指定车型不匹配的实时单行程车辆。

从所述多个实时单行程车辆中剔除其司机做出预先规定的拒单行为的实时单行程车辆。

从所述多个实时单行程车辆中剔除剩余行程与所述实时出行订单的实际行程不匹配的实时单行程车辆。

一种基于实时单行程车辆的实时单派单装置，应用于出行打车系统的服务器，所述派单装置包括：

订单获取模块，被配置为获取实时出行订单；

车辆获取模块，被配置为根据车辆的实时位置、当前实时单终点位置和所述实时出行订单的出发点获取多个实时单行程车辆；

优化计算模块，被配置为通过全局最优化算法对所述实时出行订单和所述实时单行程车辆的车辆信息进行全局最优化计算，从所述多个实时单行程车辆中确定目标车辆；

订单推送模块，被配置为将所述实时出行订单发送至所述目标车辆。

可选的，所述订单获取模块包括：

第一获取单元，被配置为从所述服务器的订单池中每隔预设时长拉取所述预设时长内的所有出行订单；

第一过滤单元，被配置为根据所述出行订单的时间参数从所述所有出行订单中选取出所述实时出行订单。

可选的，所车辆获取模块包括：

第二获取单元，被配置为获取多个车辆的实时位置和当前实时单终点位置；

第二过滤单元，被配置为计算将所述实时位置与所述当前实时单终点位置之间的实时距离，将所述实时距离小于预设距离阈值的车辆判定为所述实时单行程车辆。

可选的，所述车辆获取模块还包括：

第三过滤单元，被配置为从所述多个实时单行程车辆中剔除类型与所述实时出行订单的指定车型不匹配的实时单行程车辆。

可选的，所述车辆获取模块还包括：

第四过滤单元，被配置为从所述多个实时单行程车辆中剔除其司机做出预先规定的拒单行为的实时单行程车辆。

可选的，所述车辆获取模块还包括：

第五过滤单元，被配置为从所述多个实时单行程车辆中剔除剩余行程与所述实时出行订单的实际行程不匹配的实时单行程车辆。

从上述技术方案可以看出，本发明提供了一种基于实时单行程车辆的实时单派单方法和装置，该方法和装置应用于出行打车系统的服务器，具体为获取实时出行订单；根据车辆的实时位置和当前实时单终点位置获取多个实时单行程车辆；通过全局最优化算法对实时出行订单和实时单行程车辆的车辆信息进行全局最优化计算，从多个实时单行程车辆中得到目标车辆；将实时出行订单发送给目标车辆。通过上述方案可以看出，即使在当前没有空闲行程车辆的情况下，也能将实时单分发给相应的实时单行程车辆，从而提高了用户的使用体验。

且由于其中的全局最优化算分中具体采用KM算法，在利用二分图进行计算过程中，其能够控制怎样修改可行顶标的策略使得最终可以达到一个完美匹配，具体来说实现实时出行订单与实时单行程车辆之间的完美匹配，从而使本申请的技术方案较其他方案能够提供更精准的订单车辆匹配

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为本申请实施例的一种基于实时单行程车辆的实时单派单方法的流程图；

图2为本申请实施例的一种订单与司机地理关系示意图；

图3为本申请实施例的一种订单与司机带权二分图；

图4为本申请实施例的一种基于实时单行程车辆的实时单派单装置的框图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅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。

实施例一

图1为本申请实施例的一种基于实时单行程车辆的实时单派单方法的流程图。

如图1所示，本实施例提供的实时单派单方法应用于出行打车系统的服务器，用于为乘客下单并向出租车辆派单提供派单方案。这里的实时单行程车辆是指属于该出行打车系统的签约车辆，且当前时刻处于服务状态、即正在向乘客提供租车服务的状态，这里的车辆限于电动车辆，也可以包括混动车辆。该实时单派单方法具体包括如下步骤：

S1、获取实时出行订单。

这里的实时出行订单是指需要提供租车服务的乘客当前发出并需要即时租车服务的出行订单，即非远期预约订单。乘客在发出相应订单时一般通移动终端向本出行打车系统的服务器发出的电子信息。该实时出行订单中会包括相应的位置信息，该位置信息会表明发出该出行订单的乘客的具体位置。

由于服务器所接收到的出行订单包括实时出行订单和远期预约订单，因此这里获取实时出行订单具体通过以下操作实现：

首先从上述服务器的订单池中每隔预设时长、如每隔2秒拉取在这段时间内所产生的所有出行订单，其中会包括实时出行订单和远期预约订单，对于具体的出行订单究竟为实时出行订单还是远期预约订单可以通过订单本身的附加信息或者订单本身类型确定；；当拉取到此段时间内所有出行订单后，根据出行订单中的附加信息或者订单本身类型，通过判断从中选取出所有的实时出行订单。

S2、根据车辆的位置和实时出行订单的出发位置获取多个实时单行程车辆。

这里车辆的位置包括实时位置和订单终点位置，即在当前没有空闲行程车辆的情况下，根据相应实时出行订单的位置信息获取以该位置信息和实时出行订单的出发点为根据的预设范围内的实时单行程车辆。该预设范围可以根据实际情况确定，例如以该位置信息为基本点的一个街区、一定空间尺度内的范围或者一个城市等。

在获取多个实时单行程车辆的过程中，首先根据该位置信息获取多个车辆的实时位置和当前实时单终点位置，这里的车辆是指与出行打车系统已经提前签约的车辆；然后计算实时位置与当前实时单终点位置之间的距离，将该距离小于预设距离阈值、且当前实时单终点位置与实时出行订单的出发点的距离小于一定数值的车辆确定为这里被选定的实时单行程车辆。这里的距离阈值可以为定值，如3～10公里，或者根据当前拥堵情况确定的一个变化值。

另外，本申请在获取多个实时单行程车辆的同时还包括如下步骤中的部分或全部，且以下步骤并不分前后顺序，仅是表示步骤之间的区别。

S01、剔除类型与实时出行订单指定车型不匹配的实时单行程车辆。

一般来说，有时会乘客所发出的出行订单中会提供自己所需的车型，即包括了车型要求，如果不能满足乘客这一需求则会降低乘客的使用体验，因此，当确定全部的实时单行程车辆后，根据出行订单中指定车型对所有实时单行程车辆进行过滤，如果某个或某些车辆与该指定车型不匹配，则将其予以剔除，然后再进行全局最优化计算，从而可以避免乘客明确拒绝的车型参与计算。

S02、剔除其司机做出预先规定的拒单行为的实时单行程车辆。

即在确定全部的实时单行程车辆后，如果其中有车辆的司机曾做出相应的拒单行为、如上一次无理由拒单或者在一定时间内做出限定次数的拒单行为，此时可以将该车辆予以剔除，然后再进行全局最优化计算，从而可以避免有问题车辆被推送实时出行订单而影响乘客的用车。

S03、剔除剩余行程无法满足订单需求的实时单行程车辆。

即在选定全部的实时单行程车辆过程中，同时接收每个车辆的剩余行程信息，并对相应实时出行订单的行程要求进行判断，从中剔除剩余行程无法满足该行程要求的车辆，从而避免中途停车影响乘客的出行。

本申请中的车辆一般为纯电动车辆，因此，这里的剩余行程是指车辆的剩余电量能够支持的行程。该剩余行程不仅与剩余电量直接相关，还与当前所运行的道路环境、如拥堵情况直接相关。

S3、根据全局最优化算法匹配出目标车辆。

即根据全局最优化算法对实时出行订单和选定的实时单行程车辆的车辆信息进行全局最优化计算，从多个实时单行程车辆中找出与该实时出行订单最匹配的实时单行程车辆作为该目标车辆。

具体来说，该全局其中关于全局最优化算法，可以转化为一个运筹优化问题，表示成如下公式：

其中w _ij表示i出行订单和j车辆之间的匹配权重；x _ij当且仅当i出行订单和j车辆可匹配时为1，否则为0，解上面的最优化问题，便可以得到最终的匹配结果，即得到最终的目标车辆。

整个最优化需求按照图2和图3所示来进行描述。按照图2建模而成的图3，我们可以看到订单A可以和它所在的范围中和司机1和司机3匹配，这里的司机与前面的实时单行程车辆是同一概念，因为车辆本身是由司机驾驶的，且由司机所持的移动设备进行接单操作。其中两个边的权值代表着接驾时间或者说接驾距离，最终可以得到如下结果：

<订单A，司机1>(4)，<订单A，司机2>(3)

<订单B，司机1>(2)，<订单B，司机2>(5),<订单B，司机3>(1)

<订单C，司机3>(5)

可以看到，订单和司机之间存在多条连线，并且每个订单由不同的司机接单会有不同的接驾距离或者说接驾时间，我们如何能得到一个最优的接单方案，以使这2秒内的整个平台的效率最高呢？其实该问题可以转化为二分图的最大权分配问题，KM算法(Kuhn-Munkras)可以解决此类问题，可以求解出带权二分图的权值最大的完备匹配。

KM算法是一种计算机算法，功能是求完备匹配下的最大权匹配。在一个二分图内，左顶点为X，右顶点为Y，现对于每组左右连接X _iY _j有权w _ij，求一种匹配使得所有w _ij的和最大。

S4、将实时出行订单发送至目标车辆。

在确定目标车辆后，将相应的实时出行订单发送至该目标车辆，以便该目标车辆为发送该订单的乘客服务。这里发送至目标车辆实际是指将该实时出行订单发送至该目标车辆上的移动设备，例如司机所持的手机或车辆的车机等。

从上述技术方案可以看出，本实施例提供了一种基于实时单行程车辆的实时单派单方法，该方法应用于出行打车系统的服务器，具体为获取实时出行订单；根据车辆的实时位置和当前实时单终点位置获取多个实时单行程车辆；通过全局最优化算法对实时出行订单和实时单行程车辆的车辆信息进行全局最优化计算，从多个实时单行程车辆中得到目标车辆；将实时出行订单发送给目标车辆。通过上述方案可以看出，即使在当前没有空闲行程车辆的情况下，也能将实时单分发给相应的实时单行程车辆，从而提高了用户的使用体验。

且由于其中的全局最优化算分中具体采用KM算法，其能够控制怎样修改可行顶标的策略使得最终可以达到一个完美匹配，具体来说实现实时出行订单与实时单行程车辆之间的完美匹配，从而使本申请的技术方案较其他方案能够提供更精准的订单车辆匹配

实施例二

如图4所示，本实施例提供的实时单派单装置应用于出行打车系统的服务器，可以理解为实际的电子设备或者服务器的功能模块，用于为乘客下单并向出租车辆派单提供派单方案。这里的实时单行程车辆是指属于该出行打车系统的签约车辆，且当前时刻处于服务状态、即正在向乘客提供租车服务的状态。该实时单派单装置具体包括订单获取模块10、车辆获取模块20、优化计算模块30和订单推送模块40。

订单获取模块10用于获取实时出行订单。

由于服务器所接收到的出行订单包括实时出行订单和远期预约订单，因此这里的订单获取模块具体包括第一获取单元和第一过滤单元。

第一获取单元用于从上述服务器的订单池中每隔预设时长、如每隔2秒拉取在这段时间内所产生的所有出行订单，其中会包括实时出行订单和远期预约订单，对于具体的出行订单究竟为实时出行订单还是远期预约订单可以通过订单本身的附加信息或者订单本身类型确定；第一过滤单元用于当第一获取单元拉取到此段时间内所有出行订单后，根据出行订单中的附加信息或者订单本身类型判断，通过判断从中选取出所有的实时出行订单。

车辆获取模块20用于根据车辆的实时位置和当前实时单终点位置获取多个实时单行程车辆。

这里车辆的位置包括实时位置和订单终点位置，即在当前没有空闲行程车辆的情况下，根据发出该实时出行订单的位置信息获取以该位置信息和实时出行订单的出发点为根据的预设范围内的实时单行程车辆。该预设范围可以根据实际情况确定，例如以该位置信息为基本点的一个街区、一定空间尺度内的范围或者一个城市等。

该模块包括第二获取单元和第二过滤单元，在获取多个实时单行程车辆的过程中，第二获取单元用于根据获取多个车辆的实时位置和当前实时单终点位置，这里的车辆是指与出行打车系统已经提前签约的车辆；第二过滤单元用于计算实时位置与当前实时单终点位置之间的距离，将该距离小于预设距离阈值、且当前实时单终点位置与实时出行订单的出发点的距离小于一定数值的车辆确定为这里被选定的实时单行程车辆。这里的距离阈值可以为定值，如3～10公里，或者根据当前拥堵情况确定的一个变化值。

另外，本申请的车辆获取模块还包括第三过滤单元、第四过滤单元和第五过滤单元中的部分或全部。

第三过滤单元用于剔除类型与实时出行订单指定车型不匹配的实时单行程车辆。

一般来说，有时乘客所发出的出行订单中会提供自己所需的车型，即包括了车型要求，如果不能满足乘客这一需求则会降低乘客的使用体验，因此，当确定全部的实时单行程车辆后，根据出行订单中指定车型对所有实时单行程车辆进行过滤，如果某个或某些车辆与该指定车型不匹配，则将其予以剔除，然后再进行全局最优化计算，从而可以避免乘客明确拒绝的车型参与计算。

第四过滤单元用于剔除其司机做出预先规定的拒单行为的实时单行程车辆。

第五过滤单元用于剔除剩余行程无法满足订单需求的实时单行程车辆。

优化计算模块30用于根据全局最优化算法进行计算，得到目标车辆。

订单推送模块40用于将实时出行订单发送至目标车辆。

在确定目标车辆后，将相应的实时出行订单发送至该目标车辆，以便该目标车辆为发送该订单的乘客服务。这里发送至目标车辆实际是指将该实时出行订单发送至该目标车辆上的移动设备，例如司机所持的手机等。

从上述技术方案可以看出，本实施例提供了一种基于实时单行程车辆的实时单派单装置，该装置应用于出行打车系统的服务器，具体为获取实时出行订单；根据车辆的实时位置和当前实时单终点位置获取多个实时单行程车辆；通过全局最优化算法对实时出行订单和实时单行程车辆的车辆信息进行全局最优化计算，从多个实时单行程车辆中得到目标车辆；将实时出行订单发送给目标车辆。通过上述方案可以看出，即使在当前没有空闲行程车辆的情况下，也能将实时单分发给相应的实时单行程车辆，从而提高了用户的使用体验。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例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，本发明实施例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。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(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终端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终端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终端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终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端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终端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。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims

一种基于实时单行程车辆的实时单派单方法，应用于出行打车系统的服务器，其特征在于，所述实时单派单方法包括步骤：

获取实时出行订单；

根据车辆的实时位置、当前实时单终点位置和所述实时出行订单的出发点获取多个实时单行程车辆；

通过全局最优化算法对所述实时出行订单和所述实时单行程车辆的车辆信息进行全局最优化计算，从所述多个实时单行程车辆中确定目标车辆；

将所述实时出行订单发送至所述目标车辆。
如权利要求1所述的实时单派单方法，其特征在于，所述通过全局最优化算法对所述实时出行订单和所述实时单行程车辆的车辆信息进行全局最优化计算，从所述多个实时单行程车辆中得到目标车辆，包括步骤：

利用所述实时出行订单的参数和所述实时单行程车辆的参数构建运筹优化算式；

计算所述运筹优化算式，得到所述目标车辆。
如权利要求1所述的实时单派单方法，其特征在于，所述获取实时出行订单，包括：

从所述服务器的订单池中每隔预设时长拉取所述预设时长内的所有出行订单；

根据所述出行订单的时间参数从所述所有出行订单中选取出所述实时出行订单。
如权利要求1所述的实时单派单方法，其特征在于，所述根据车辆的实时位置及其当前实时单终点位置获取多个实时单行程车辆，包括：

获取多个车辆的实时位置和当前实时单终点位置；

计算所述实时位置与所述实时单终点位置之间的实时距离，将所述实时距离小于预设距离阈值的车辆确定为所述实时单行程车辆。
如权利要求4所述的实时单派单方法，其特征在于，所述根据车辆的实时位置、当前实时单终点位置和所述实时出行订单的出发点获取多个实时单行程车辆，还包括步骤：

从所述多个实时单行程车辆中剔除类型与所述实时出行订单的指定车型不匹配的实时单行程车辆。
如权利要求4所述的实时单派单方法，其特征在于，所述根据车辆的实时位置、当前实时单终点位置和所述实时出行订单的出发点获取多个实时单行程车辆，还包括步骤：

从所述多个实时单行程车辆中剔除其司机做出预先规定的拒单行为的实时单行程车辆。
如权利要求4所述的实时单派单方法，其特征在于，所述根据车辆的实时位置、当前实时单终点位置和所述实时出行订单的出发点获取多个实时单行程车辆，还包括步骤：

从所述多个实时单行程车辆中剔除剩余行程与所述实时出行订单的实际行程不匹配的实时单行程车辆。
一种基于实时单行程车辆的实时单派单装置，应用于出行打车系统的服务器，其特征在于，所述派单装置包括：

订单获取模块，被配置为获取实时出行订单；

车辆获取模块，被配置为根据车辆的实时位置、当前实时单终点位置和所述实时出行订单的出发点获取多个实时单行程车辆；

优化计算模块，被配置为通过全局最优化算法对所述实时出行订单和所述实时单行程车辆的车辆信息进行全局最优化计算，从所述多个实时单行程车辆中确定目标车辆；

订单推送模块，被配置为将所述实时出行订单发送至所述目标车辆。
如权利要求8所述的实时单派单装置，其特征在于，所述订单获取模块包括：

第一获取单元，被配置为从所述服务器的订单池中每隔预设时长拉取所述预设时长内的所有出行订单；

第一过滤单元，被配置为根据所述出行订单的时间参数中所述所有出行订单中选取出所述实时出行订单。
如权利要求8所述的派单装置，其特征在于，所车辆获取模块包括：

第二获取单元，被配置为获取多个车辆的实时位置和当前实时单终点位置；

第二过滤单元，被配置为计算将所述实时位置与所述当前实时单终点位置之间的实时距离，将所述实时距离小于预设距离阈值的车辆判定为所述实时单行程车辆。
如权利要求10所述的实时单派单装置，其特征在于，所述车辆获取模块还包括：

第三过滤单元，被配置为从所述多个实时单行程车辆中剔除类型与所述实时出行订单的指定车型不匹配的实时单行程车辆。
如权利要求10所述的实时单派单装置，其特征在于，所述车辆获取模块还包括：

第四过滤单元，被配置为从所述多个实时单行程车辆中剔除其司机做出预先规定的拒单行为的实时单行程车辆。
如权利要求10所述的实时单派单装置，其特征在于，所述车辆获取模块还包括：

第三过滤模块，被配置为从所述多个实时单行程车辆中剔除剩余行程与所述实时出行订单的实际行程不匹配的实时单行程车辆。