CN113159534A - 一种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于井下车辆调度的技术领域，具体涉及一种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法，这种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法包括以下步骤：S1、建立井下巷道坐标体系及拓扑结构；S2、上位机软件通过网络与基站进行通信，获取车辆位置坐标信息；S3、获取用车地点的坐标；S4、动态计算用车地点附近的最优车辆。S1建立井下巷道坐标体系及拓扑结构，具体如下：拓扑结构为井下巷道的拓扑关系图；拓扑结构包含巷道长度、巷道交叉点和坐标等信息。这种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法具有动态计算车辆与任务地点的实时距离，减少任务等待时间与距离,提高调度的灵活性和机动性的效果。

Description

一种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法

技术领域

本发明属于井下车辆调度的技术领域，具体涉及一种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法。

背景技术

在煤矿井下辅助运输的日常工作中，无轨胶轮车是最主要的运输工具，井下物料和人员的运输大多依靠无轨胶轮车实现，所以无轨胶轮车的调度就成为辅助运输环节的重中之重。

无轨胶轮车包括货箱及车头，所述车头的一侧设有驾驶室，所述驾驶室的前部和后部分别相对设有副驾驶座和主驾驶座，所述主、副驾驶座之间设有操作控制台，所述驾驶室内靠近主驾驶座的左侧壁上设有仪表盘。我公司生产的无轨胶轮车采用一室两座结构解决了车辆在矿井坑道作业不用掉头而能双向运行的问题，缩短了车体长度，使车辆变得小巧灵活；同时简化了操作控制结构，减少重复设置，降低了***造价；驾驶室更符合人体工程学布局，更方便操作。

在现有的技术中，无轨胶轮车的调度基本上都是按照前一天用车计划统一安排当天的运输任务，然后第二天按照已经定制好的运输任务开始执行，而对于临时增加的用车需求，一般要等车辆完成任务后返回停车场后，才能再次进行任务指派，或者随意指派一辆调度员自认为在用车点附近的车辆，对于整体车辆调度的规划严密性不利，而且对于车辆回场和调出浪费了时间和车辆资源，从而造成了灵活性和机动性较差，而且增加了任务等待的时间成本和运输的距离成本。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法，以解决车辆灵活性和机动性较差的技术问题，达到能够灵活临时调度车辆，提升车辆调度的灵活性和机动性的目的。

为了解决上述技术问题，本发明提供了包括以下步骤：

S1、建立井下巷道坐标体系及拓扑结构；

S2、上位机软件通过网络与基站进行通信，获取车辆位置坐标信息；

S3、获取用车地点的坐标；

S4、动态计算用车地点附近的最优车辆。

进一步的，所述S1建立井下巷道坐标体系及拓扑结构，具体如下：

所述拓扑结构为井下巷道的拓扑关系图；

所述拓扑结构包含巷道长度、巷道交叉点和坐标等信息。

进一步的，所述S2上位机软件通过网络与基站进行通信，获取车辆位置坐标信息，具体如下：

所述车辆位置坐标信息为车辆在当前坐标系中的具体坐标值。

进一步的，所述S3获取用车地点的坐标，具体如下：

所述用车地点坐标为发出用车请求的位置坐标，

所述用车地点坐标位于巷道中的任意位置。

进一步的，所述S4动态计算用车地点附近的最优车辆，具体如下：

所述最优车辆为利用Dijkstra算法，结合井下巷道坐标系、拓扑结构和车辆位置坐标信息，实时计算出的距离用车地点路径最短的车辆。

本发明的有益效果是，本发明的利用单源最短路径算法——Dijkstra算法，结合井下巷道坐标系、拓扑结构和车辆位置坐标信息，动态、实时计算井下任意巷道位置附近路径最短的车辆，为煤矿井下车辆调度的智能化提供可靠依据。从而达到以最经济的方式调度车辆，提高车辆使用效率，降低运输成本的目的。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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是本发明的基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法的结构示意图。

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，下面将结合附图对本发明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：

如图1所示，一种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法，包括以下步骤：S1、以井口为坐标原点建立井下巷道坐标体系及拓扑结构，在本实施例中，拓扑结构为井下巷道的拓扑关系图，并且拓扑结构包含巷道长度、巷道交叉点和坐标等信息。

S2、上位机软件通过网络与基站进行通信，获取车辆位置坐标信息，其中，车辆1的位置坐标为(150，200)，车辆2的位置坐标为(130，230)。

S3、获取用车地点的坐标，在本实施例中，用车地点坐标为发出用车请求的位置坐标(150，70)。

S4、动态计算用车地点附近的最优车辆，在本实施例中，动态计算的算法可以采用但不限于最优车辆为利用Dijkstra算法，结合井下巷道坐标系、拓扑结构和车辆位置坐标信息，实时计算出的距离用车地点路径最短的是车辆1，从而减少任务等待时间与距离,提高调度的灵活性和机动性。计算过程如下：

车辆1->交叉点B->交叉点C->用车地点：80+130+80＝290；

车辆1->交叉点E->交叉点F->交叉点G->用车地点：70+50+80+120＝320；

车辆2->交叉点A->交叉点B->交叉点C->用车地点：60+30+130+80＝300；

车辆2->交叉点D->交叉点E->交叉点F->->交叉点G用车地点：60+40+50+80+120＝350；

综上所述，本发明利用单源最短路径算法——Dijkstra算法，结合井下巷道坐标系、拓扑结构和车辆位置坐标信息，动态、实时计算井下任意巷道位置附近路径最短的车辆，为煤矿井下车辆调度的智能化提供可靠依据。从而达到以最经济的方式调度车辆，提高车辆使用效率，降低运输成本的目的。

本申请中选用的各个器件均为通用标准件或本领域技术人员知晓的部件，其结构和原理都为本领域技术人员均可通过技术手册得知或通过常规实验方法获知。

在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (5)

1.一种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立井下巷道坐标体系及拓扑结构；

S2、上位机软件通过网络与基站进行通信，获取车辆位置坐标信息；

S3、获取用车地点的坐标；

S4、动态计算用车地点附近的最优车辆。

2.如权利要求1所述的一种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法，其特征在于，

所述S1建立井下巷道坐标体系及拓扑结构，具体如下：

所述拓扑结构为井下巷道的拓扑关系图；

所述拓扑结构包含巷道长度、巷道交叉点和坐标等信息。

3.如权利要求2所述的一种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法，其特征在于，

所述S2上位机软件通过网络与基站进行通信，获取车辆位置坐标信息，具体如下：

所述车辆位置坐标信息为车辆在当前坐标系中的具体坐标值。

4.如权利要求3所述的一种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法，其特征在于，

所述S3获取用车地点的坐标，具体如下：

所述用车地点坐标为发出用车请求的位置坐标，

所述用车地点坐标位于巷道中的任意位置。

5.如权利要求4所述的一种基于最优路径算法的井下车辆智能调度方法，其特征在于，

所述S4动态计算用车地点附近的最优车辆，具体如下：

所述最优车辆为利用Dijkstra算法，结合井下巷道坐标系、拓扑结构和车辆位置坐标信息，实时计算出的距离用车地点路径最短的车辆。

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