[發明專利]貨車停車調度的方法及裝置

有效

• 申請號: 202011562789.1
• 申請日: 2020-12-25
• 公開（公告）號: CN112735129B
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發明（設計）人: 楊曉明;孫智彬;張志平;胡道生;夏曙東
• 申請（專利權）人: 北京中交興路信息科技有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/0968;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 劉廣達

本申請提出一種貨車停車調度的方法、裝置、電子設備及存儲介質，所述方法包括如下步驟：基于道路數據和全量貨車實時軌跡數據，統計貨車可行駛道路上各個路段的擁堵情況，進而構建擁堵時長預測模型；對貨車從出發地到目的地進行路徑規劃，基于所述擁堵時長預測模型判斷車輛前往目的地的各個路徑的行駛時間和擁堵狀況，并結合所述各個路徑上是否具有停車場入口進行停車調度。本申請可以在工業廠區較多，貨車車流量大的城市中，對貨車行駛路線進行調度，安排貨車前往適當的停車場，或直接通往目的地，從而起到管控城市交通，減少道路擁堵，提高運輸效率，節能減排的作用。

技術領域

本申請屬于交通技術領域，具體涉及一種貨車停車調度的方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

目前的交通管理系統，通過向車輛發送具體的具有時間敏感性的控制指令(如車輛跟馳、換道、路徑導航等)，實現所有智能網聯車的運行控制。此智能網聯交通系統包括以下一種或多種組成：1)一個分層控制網絡，包括交通控制中心、局部的交通控制單元；2)一個路側單元網絡(整合了車輛傳感器的功能，I2V通信以實現控制指令的傳遞)；3)車載單元網絡，安置于智能網聯車內；4)無線通信和安全系統，實現局部和全局通信。此系統提供了一個更加安全、可靠和經濟的途徑，通過將車輛駕駛任務分布到分層的交通控制網絡和路側單元網絡。

重型車輛在有人或無人參與情況下由路側單元進行檢測和巡航的貨運管理系統正在構建當中。當前，它們還處于實驗測試階段，還沒有進行廣泛的商業應用。現有的系統和方法大多復雜、昂貴并且不可靠，這使得系統的普遍化執行成為一個重大挑戰。

目前很少見到基于貨車軌跡數據專門針對貨車的停車調度技術方案。

發明內容

本申請第一方面實施例提出了一種貨車停車調度的方法，所述方法包括如下步驟：

基于道路數據和全量貨車實時軌跡數據，統計貨車可行駛道路上各個路段的擁堵情況，進而構建擁堵時長預測模型；

對貨車從出發地到目的地進行路徑規劃，基于所述擁堵時長預測模型判斷車輛前往目的地的各個路徑的行駛時間和擁堵狀況，并結合所述各個路徑上是否具有停車場入口進行停車調度。

進一步地，所述基于道路數據和全量貨車實時軌跡數據，統計貨車可行駛道路上各個路段的擁堵情況，進而構建擁堵時長預測模型，包括：

統計近一周內車輛行駛軌跡，確定貨車可行駛道路；

統計所述貨車可行駛道路上各個路段車輛擁堵情況；

統計三個路口以內，通往各個路段的路線的車輛擁堵狀態和時間，以及路線的轉向關系；

生成數據集，其中特征數據為5，10，15，20分鐘內，三個路口內左轉、直行、右轉三個方向路線的擁堵狀態；類別數據為不擁堵、擁堵5分鐘內、10分鐘內、15分鐘內、20分鐘內、超過20分鐘；

基于LSTM深度學習網絡，構建擁堵時長預測模型。

進一步地，所述LSTM深度學習網絡采用兩個LSTM層和兩個Dropout層，訓練生成所述擁堵時長預測模型。

進一步地，所述LSTM深度學習網絡包括5層，依次是第一LSTM層、第一Dropout層、第二LSTM層、第二Dropout層、全連接層。

進一步地，根據用戶車輛位置和目的地位置，根據距離進行路線規劃，選擇最短距離路線和兩倍最短距離路線里程范圍之間的路線；

將選擇的路線放到一個列表中，查看所述列表中的路線里是否有全程不擁堵的路線，如果有則直接選擇最短的不擁堵路線，引導用戶依照所述最短的不擁堵路線前往目的地；如果各個路線都擁堵，則預估各路線的全程擁堵時間，并判斷路線上是否有停車場入口；