CN113990093A - 一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及无人驾驶技术领域，更具体的说是一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度***及方法，S1：用户端将订单信息发送至通讯模块；S2：通讯模块将信息上传至控制模块；S3：信息存储模块将数据上传至控制模块；S4：控制模块生成用户服务计划和车辆调度方案；S5：控制模块将用户服务计划和车辆调度方案分别上传至通讯模块和信息存储模块，通讯模块将调整后的用户接送地点以及预估接送时间分别发送至各客户端，将车辆调度方案发送至各无人驾驶车载通讯终端，信息存储模块根据接收的用户服务计划和车辆调度方案更新相应的用户和车辆信息；可以根据实时的路网交通状态以较高的用户合乘匹配效率快速生成车辆的调度策略。

Description

一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度***及方法
技术领域
本发明涉及无人驾驶技术领域，更具体的说是一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度***及方法。
背景技术
随着无人驾驶电动汽车技术的逐步成熟，相关成熟产品已被人们逐渐接受，同时也将改变人们的出行模式。在可预见的未来，无人驾驶电动汽车技术与现有的互联网出租车平台的结合将颠覆整个行业的运营模式。一方面，无人驾驶电动汽车不但可以节约人力成本，还可以从技术层面彻底解决驾驶员与平台企业以及驾驶员与用户之间的多方矛盾，充分保障用户权益和人身安全。另一方面，凭借着物联网，电子地图，卫星导航和云计算等技术的支持，互联网出租车平台可以实时收集路网交通，用户需求，车辆位置和基本状态等信息。再根据这些信息实现无人驾驶电动出租车的集中调度，充分利用车辆提高***运作效率。无人驾驶电动出租车***的特点是通过信息化和智能化技术由控制中心实时感知用户需求，车辆状态以及交通状态等所有信息，在此基础上从***层面上进行全局优化调度，决策更加宏观全面，避免了单一用户和车辆信息获取和决策制定的局限性。从而能够提高车辆利用率，降低交通拥堵和提高***服务效率，进一步鼓励用户合乘出行可以降低用户出行成本，高峰期时减少等待排队时间，还能提高平台企业的***运行效率和利润。但是现有技术中对于无人驾驶电动出租车的调度方法中还没有针对如何根据实时的路网交通状态以较高的用户合乘匹配效率快速生成车辆的调度策略。
发明内容
本发明的目的是提供一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度***及方法，可以根据实时的路网交通状态以较高的用户合乘匹配效率快速生成车辆的调度策略。
本发明的目的通过以下技术方案来实现：
一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度***，包括相互信息交流的通讯模块、信息存储模块和控制模块，还包括和通讯模块相互信息交流的用户端和无人驾驶车载通讯终端；
所述通讯模块用于信息存储模块和控制模块与用户端和无人驾驶车载通讯终端之间的信息交流，通讯模块传递的信息包括实时路网交通信息、用户出行需求信息、车辆位置、电量状态和载客状态等；
所述信息存储模块中存有路网拓扑数据、路网栅格化数据、不同场景下路网中任意两地之间的最优路径其经过的栅格编号数据、用户基本信息数据和电动汽车基本信息数据等；用户基本信息数据包括性别、年龄和偏好等，电动汽车基本信息数据包括车型、最大续航和最大载客等；
所述控制模块用于根据从通讯模块和信息存储模块接收到的数据信息生成用户服务计划和车辆调度方案；
用户端还能为用户展示部分***信息，例如部分电动汽车实时位置，合乘乘客部分信息以及行程路线等；
一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度方法，该方法包括以下步骤：
S1：用户端将起终点和用户人数等信息以订单形式通过终端发送至调度中心的通讯模块；
S2：通讯模块将订单信息、实时采集到的实时路网交通信息，电动汽车位置信息、电量信息和载客信息上传至控制模块；
S3：信息存储模块将路网拓扑数据、路网栅格化数据、不同场景下路网中任意两地之间的最优路径其经过的栅格编号数据、用户基本信息数据和电动汽车基本信息数据上传至控制模块；
S4：控制模块接收通讯模块和信息存储模块的信息数据，执行无人驾驶电动出租车动态调度方法，生成用户服务计划和车辆调度方案；
S5：控制模块将用户服务计划和车辆调度方案分别上传至通讯模块和信息存储模块，通讯模块将调整后的用户接送地点以及预估接送时间分别发送至各客户端，将车辆调度方案发送至各无人驾驶车载通讯终端，信息存储模块根据接收的用户服务计划和车辆调度方案更新相应的用户和车辆信息；
所述用户服务计划包括用户接送地点、预估的用户接送时间和每个用户的服务车辆信息，车辆调度方案包括车辆需要抵达的任务地点、行驶路径和充电方案；
所述路网栅格化数据为将路网按照边长为预设值Ⅰ的方格网栅格化处理，生成栅格编号，栅格内包含的路网节点编号及其相邻栅格编号，其中相邻栅格定义为二者之间至少存在能够不经由其他节点直接以路段相连的一对节点；
所述不同场景下路网中任意两地之间的最优路径其经过的栅格编号数据的生成步骤为：
S31：根据采集到的固定时间间隔路网交通信息数据和路网栅格化数据，根据每个时间点的路网中各栅格内车辆平均行驶速度，通过聚类方法形成若干组代表性路网交通状态场景；
S32：针对每组场景，根据路网中任意两节点之间的所有常用路径，其中如果用时最少路径的长度与距离最短路径之间的长度差值若不大于预设值Ⅱ，则将该用时最少路径设为最优路径，跳转至下一步，否则剔除该路径并重复本步骤；
S33：记录每组场景的路网中两点间最优路径距离，经过的所有节点编号以及这些节点所在栅格编号；
所述无人驾驶电动出租车动态调度方法包括以下步骤：
S41：将所有用户端的订单信息添加至任务总表；
S42：根据服务任务匹配规则，对用户订单列表中的用户服务任务两两匹配，将匹配成功的合乘任务加入任务总表顶端；
S43：对于所有合乘任务，在半径小于阈值Ⅳ的范围内根据车辆与任务匹配条件寻找可以执行任务的车辆，若存在，则将合乘任务分配给该车，同时将任务信息发送给相关用户确认，若所有用户都同意则匹配成功，执行S46，否则匹配不成功，则删掉合乘任务；
S44：对于所有非合乘任务，同上在半径小于阈值Ⅳ的范围内寻找空车或者其中将在时间阈值Ⅴ内完成任务的车辆，若存在则执行S46，否则跳转至S45；
S45：在接客点周围半径小于阈值Ⅳ的范围内寻找将经过该区域的任务路径，根据订单***规则判断订单是否可以***到任务路径中，若可以则执行S46，否则从任务总表中删除该任务；
S46：在任务总表中删掉任务总表中相关用户的所有服务任务，更新用户订单分配和合乘信息以及车辆任务计划表，若车辆在完成任务后电量低于阈值Ⅵ则在车辆任务计划表之后添加车辆充电计划；其中阈值Ⅵ为电池最低安全电量；
S42中服务任务匹配规则包括如下步骤：
S421：如果其中一名用户的接客或送客地点所在栅格与另一乘客接送点间最优路径所经过栅格重合或相邻，则匹配度加1；
S422：匹配度不小于2的用户认为可以合乘。以最优路径依次连接两用户接送点形成合乘路径；
S423：如果调整后路径的长度与两用户各自原最优路径长度的差值不超过阈值Ⅲ，则匹配成功。
S43中车辆与任务匹配条件，包括满足以下要素：
S431：空车或者其中将在时间阈值Ⅴ内完成任务的车辆；
S432：在执行任务后的剩余电量高于阈值Ⅵ。
S45中的订单***规则，包括以下内容：
S451：若订单的接客或送客点所在栅格与任务路径所经过栅格重合或相邻，则匹配度加1；
S452：若任务点所在栅格与订单接送客间最优路径经过栅格重合或相邻，则匹配度加1；
S453：若匹配度不小于2，则以最优路径依次连接订单的接送客点和任务点形成新任务路径；
S454：若车辆在执行完新任务路径之后的剩余电量高于阈值Ⅵ，则订单可以***任务路径。
S46中的车辆充电计划，包括以下步骤：
S461：评估车辆完成任务后的剩余电量；
S462：根据剩余电量搜索可达范围内的空闲充电车位。若存在，则锁定该车位并设定由任务点到车位的最优路径加入车辆任务计划表；否则像控制中心上报充电需求，包括充电范围和预估时间。
附图说明
下面结合附图和具体实施方法对本发明做进一步详细的说明。
图1是本发明的无人驾驶电动出租车动态合乘调度***示意图；
图2是本发明的无人驾驶电动出租车动态合乘调度方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
如图1所示为一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度***的示意图，为了解决如何根据实时的路网交通状态以较高的用户合乘匹配效率快速生成车辆的调度策略这一技术问题，下面对无人驾驶电动出租车动态合乘调度***的功能和部件进行详细的说明；
一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度***，包括相互信息交流的通讯模块、信息存储模块和控制模块，还包括和通讯模块相互信息交流的用户端和无人驾驶车载通讯终端；
所述通讯模块用于信息存储模块和控制模块与用户端和无人驾驶车载通讯终端之间的信息交流，通讯模块传递的信息包括实时路网交通信息、用户出行需求信息、车辆位置、电量状态和载客状态等；
所述信息存储模块中存有路网拓扑数据、路网栅格化数据、不同场景下路网中任意两地之间的最优路径其经过的栅格编号数据、用户基本信息数据和电动汽车基本信息数据等；用户基本信息数据包括性别、年龄和偏好等，电动汽车基本信息数据包括车型、最大续航和最大载客等；
所述控制模块用于根据从通讯模块和信息存储模块接收到的数据信息生成用户服务计划和车辆调度方案；
用户端还能为用户展示部分***信息，例如部分电动汽车实时位置，合乘乘客部分信息以及行程路线等；
相比现有技术中已有发明专利，本方法提供基于路网栅格化的订单合并和订单***等多种更加灵活多样的用户合乘方案，提高合乘概率。特别考虑到电动无人驾驶车辆的技术特性，提供了多场景最优路径和基于阈值触发机制的充电方案。更加实用可靠；
考虑到无人驾驶电动出租车主要应用于城市区域，鉴于城区交通路网的复杂结构和多变的交通状态，本发明通过提供多场景和栅格化的离线数据预存储技术，以及最优路径融合和***等多模式的用户合乘匹配策略以提高合乘匹配的效率和成功率，实现综合调度方案的快速生成；
考虑到无人驾驶电动出租车的电量限制，本发明提出电量状态实时反馈以及考虑电量限制的无人驾驶电动出租车路径规划的综合电动车辆调度策略，保证用户接送任务的完成。
如图2所示，下面对一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度方法的步骤和功能进行详细的说明；
一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度方法，该方法包括以下步骤：
S1：用户端将起终点和用户人数等信息以订单形式通过终端发送至调度中心的通讯模块；
S2：通讯模块将订单信息、实时采集到的实时路网交通信息，电动汽车位置信息、电量信息和载客信息上传至控制模块；
S3：信息存储模块将路网拓扑数据、路网栅格化数据、不同场景下路网中任意两地之间的最优路径其经过的栅格编号数据、用户基本信息数据和电动汽车基本信息数据上传至控制模块；
S4：控制模块接收通讯模块和信息存储模块的信息数据，执行无人驾驶电动出租车动态调度方法，生成用户服务计划和车辆调度方案；
S5：控制模块将用户服务计划和车辆调度方案分别上传至通讯模块和信息存储模块，通讯模块将调整后的用户接送地点以及预估接送时间分别发送至各客户端，将车辆调度方案发送至各无人驾驶车载通讯终端，信息存储模块根据接收的用户服务计划和车辆调度方案更新相应的用户和车辆信息；
所述用户服务计划包括用户接送地点、预估的用户接送时间和每个用户的服务车辆信息，车辆调度方案包括车辆需要抵达的任务地点、行驶路径和充电方案；
所述路网栅格化数据为将路网按照边长为预设值Ⅰ的方格网栅格化处理，生成栅格编号，栅格内包含的路网节点编号及其相邻栅格编号，其中相邻栅格定义为二者之间至少存在能够不经由其他节点直接以路段相连的一对节点；
所述不同场景下路网中任意两地之间的最优路径其经过的栅格编号数据的生成步骤为：
S31：根据采集到的固定时间间隔路网交通信息数据和路网栅格化数据，根据每个时间点的路网中各栅格内车辆平均行驶速度，通过聚类方法形成若干组代表性路网交通状态场景；下面举例某个城市夏季高峰期场景对数据进行描述，如表1：
栅格编号 栅格所含节点 相邻栅格 平均车速
1 35，6，37，32 2，1101，1102，1202 24.1
2 24，745，8643，2452 1，3，1101，1102 38.3
…… …… …… 35.2
表1某个城市夏季高峰期场景下路网栅格数据表
S32：针对每组场景，根据路网中任意两节点之间的所有常用路径，其中如果用时最少路径的长度与距离最短路径之间的长度差值若不大于预设值Ⅱ，则将该用时最少路径设为最优路径，跳转至下一步，否则剔除该路径并重复本步骤；下面举例某个城市夏季高峰期场景对数据进行描述，如表2：
路径编号 起始点 终点 经过点 经过栅格 行程时间(min) 耗电(kW.h)
1 1 2 3，4 2，3，7 15 3
2 1 3 4，8 2，3，9 11 2
…… …… …… …… …… …… ……
表2某个城市夏季高峰期场景下路网两节点最优路径数据表示例
S33：记录每组场景的路网中两点间最优路径距离，经过的所有节点编号以及这些节点所在栅格编号；
所述无人驾驶电动出租车动态调度方法包括以下步骤：
S41：将所有用户端的订单信息添加至任务总表；举例说明如下表3所示；
Figure BDA0003367846090000081
表3用户订单列表示例
S42：根据服务任务匹配规则，对用户订单列表中的用户服务任务两两匹配，将匹配成功的合乘任务加入任务总表顶端；
S43：对于所有合乘任务，在半径小于阈值Ⅳ的范围内根据车辆与任务匹配条件寻找可以执行任务的车辆，若存在，则将合乘任务分配给该车，同时将任务信息发送给相关用户确认，若所有用户都同意则匹配成功，执行S46，否则匹配不成功，则删掉合乘任务；
S44：对于所有非合乘任务，同上在半径小于阈值Ⅳ的范围内寻找空车或者其中将在时间阈值Ⅴ内完成任务的车辆，若存在则执行S46，否则跳转至S45；
S45：在接客点周围半径小于阈值Ⅳ的范围内寻找将经过该区域的任务路径，根据订单***规则判断订单是否可以***到任务路径中，若可以则执行S46，否则从任务总表中删除该任务；
S46：在任务总表中删掉任务总表中相关用户的所有服务任务，更新用户订单分配和合乘信息以及车辆任务计划表，若车辆在完成任务后电量低于阈值Ⅵ则在车辆任务计划表之后添加车辆充电计划；阈值Ⅵ为电池最低安全电量，根据路网中充电站的分布测算出路网中所有节点到达其各自最近充电站所消耗的电量，取这些电量的最大值，即为最低安全电量；
S42中服务任务匹配规则包括如下步骤：
S421：如果其中一名用户的接客或送客地点所在栅格与另一乘客接送点间最优路径所经过栅格重合或相邻，则匹配度加1；
例如用户1接客点为6，用户2的起终点分别为1和3，由表2可知其对应最优路径2，该路径经过栅格2、3、9；由于栅格2相邻栅格6，则用户1与2匹配度加1；
S422：匹配度不小于2的用户认为可以合乘。以最优路径依次连接两用户接送点形成合乘路径；
S423：如果调整后路径的长度与两用户各自原最优路径长度的差值不超过阈值Ⅲ，则匹配成功。
S43中车辆与任务匹配条件，包括满足以下要素：
S431：空车或者其中将在时间阈值Ⅴ内完成任务的车辆；
S432：在执行任务后的剩余电量高于阈值Ⅵ。
S45中的订单***规则，包括以下内容：
S451：若订单的接客或送客点所在栅格与任务路径所经过栅格重合或相邻，则匹配度加1；
S452：若任务点所在栅格与订单接送客间最优路径经过栅格重合或相邻，则匹配度加1；
S453：若匹配度不小于2，则以最优路径依次连接订单的接送客点和任务点形成新任务路径；
S454：若车辆在执行完新任务路径之后的剩余电量高于阈值Ⅵ，则订单可以***任务路径。
S46的车辆充电计划，包括以下步骤：
S461：以车辆所在位置为中心，寻找在半径小于阈值Ⅶ的范围内充电站位置，按照车辆到各充电站之间的距离由近到远排序并形成列表；
S462：若列表最顶端充电站有空闲或者在时间阈值Ⅷ的范围内空闲的充电车位，则跳转至S464，否则将该充电站从列表中剔除，重新执行本步骤；
S463：若遍历所有充电站仍无可用充电车位，则发送位置信息和充电车位需求申请至控制中心的通讯模块；
S464：将充电站位置及车辆到该充电的最短路径发送至无人驾驶车引导其前往该充电站充电。

Claims (10)

1.一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度***，包括相互信息交流的通讯模块、信息存储模块和控制模块，其特征在于：还包括和通讯模块相互信息交流的用户端和无人驾驶车载通讯终端。
2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度***，其特征在于：所述通讯模块用于信息存储模块和控制模块与用户端和无人驾驶车载通讯终端之间的信息交流。
3.根据权利要求2所述的一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度***，其特征在于：所述通讯模块传递的信息包括实时路网交通信息、用户出行需求信息、车辆位置、电量状态和载客状态。
4.根据权利要求1所述的一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度***，其特征在于：所述信息存储模块中存有路网拓扑数据、路网栅格化数据、不同场景下路网中任意两地之间的最优路径其经过的栅格编号数据、用户基本信息数据和电动汽车基本信息数据。
5.根据权利要求1所述的一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度***，其特征在于：所述控制模块用于根据从通讯模块和信息存储模块接收到的数据信息生成用户服务计划和车辆调度方案。
6.一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1：用户端将订单信息发送至通讯模块；
S2：通讯模块将订单信息、实时采集到的实时路网交通信息，电动汽车位置信息、电量信息和载客信息上传至控制模块；
S3：信息存储模块将路网拓扑数据、路网栅格化数据、不同场景下路网中任意两地之间的最优路径其经过的栅格编号数据、用户基本信息数据和电动汽车基本信息数据上传至控制模块；
S4：控制模块接收通讯模块和信息存储模块的信息数据，执行无人驾驶电动出租车动态调度方法，生成用户服务计划和车辆调度方案；
S5：控制模块将用户服务计划和车辆调度方案分别上传至通讯模块和信息存储模块，通讯模块将调整后的用户接送地点以及预估接送时间分别发送至各客户端，将车辆调度方案发送至各无人驾驶车载通讯终端，信息存储模块根据接收的用户服务计划和车辆调度方案更新相应的用户和车辆信息。
7.根据权利要求6所述的一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度方法，其特征在于：所述用户服务计划包括用户接送地点、预估的用户接送时间和每个用户的服务车辆信息，车辆调度方案包括车辆需要抵达的任务地点、行驶路径和充电方案。
8.根据权利要求6所述的一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度方法，其特征在于：所述路网栅格化数据为将路网按照边长为预设值Ⅰ的方格网栅格化处理，生成栅格编号，栅格内包含的路网节点编号及其相邻栅格编号，其中相邻栅格定义为二者之间至少存在能够不经由其他节点直接以路段相连的一对节点。
9.根据权利要求6所述的一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度方法，其特征在于：所述不同场景下路网中任意两地之间的最优路径其经过的栅格编号数据的生成步骤为：
S31：根据采集到的固定时间间隔路网交通信息数据和路网栅格化数据，根据每个时间点的路网中各栅格内车辆平均行驶速度，通过聚类方法形成若干组代表性路网交通状态场景；
S32：针对每组场景，根据路网中任意两节点之间的所有常用路径，其中如果用时最少路径的长度与距离最短路径之间的长度差值若不大于预设值Ⅱ，则将该用时最少路径设为最优路径，跳转至下一步，否则剔除该路径并重复本步骤；
S33：记录每组场景的路网中两点间最优路径距离，经过的所有节点编号以及这些节点所在栅格编号。
10.根据权利要求6所述的一种无人驾驶电动出租车动态合乘调度方法，其特征在于：所述无人驾驶电动出租车动态调度方法包括以下步骤：
S41：将所有用户端的订单信息添加至任务总表；
S42：根据服务任务匹配规则，对用户订单列表中的用户服务任务两两匹配，将匹配成功的合乘任务加入任务总表顶端；
S43：对于所有合乘任务，在半径小于阈值Ⅳ的范围内根据车辆与任务匹配条件寻找可以执行任务的车辆，若存在，则将合乘任务分配给该车，同时将任务信息发送给相关用户确认，若所有用户都同意则匹配成功，执行S46，否则匹配不成功，则删掉合乘任务；
S44：对于所有非合乘任务，同上在半径小于阈值Ⅳ的范围内寻找空车或者其中将在时间阈值Ⅴ内完成任务的车辆，若存在则执行S46，否则跳转至S45；
S45：在接客点周围半径小于阈值Ⅳ的范围内寻找将经过该区域的任务路径，根据订单***规则判断订单是否可以***到任务路径中，若可以则执行S46，否则从任务总表中删除该任务；
S46：在任务总表中删掉任务总表中相关用户的所有服务任务，更新用户订单分配和合乘信息以及车辆任务计划表，若车辆在完成任务后电量低于阈值Ⅵ则在车辆任务计划表之后添加车辆充电计划。
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