[發明專利]使用機器學習的車輛調度

在審

• 申請號: 202110211712.8
• 申請日: 2021-02-25
• 公開（公告）號: CN113344211A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 唐納德·康羅伊;樸炯珠;杰弗里·麥可蘭登;菲奧娜·格羅諾維奇;蘇布拉馬尼亞姆·蓋德
• 申請（專利權）人: 福特全球技術公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00;G06Q10/06;G06Q50/26
• 代理公司: 北京銘碩知識產權代理有限公司 11286
• 代理人: 魯恭誠;田碩

1.一種用于使用機器學習來調度移動輔助和服務的系統，其包括：

調度數據庫，所述調度數據庫為可用于調度的多個車輛保存車輛數據和約束數據；以及

處理器，所述處理器被編程為執行調度服務器以執行操作，所述操作包括：

接收請求車輛到達請求位置的調度請求，

利用機器學習模型來識別所述多個車輛中的一個或多個以響應所述調度請求，所述機器學習模型利用所述車輛數據和所述約束數據作為輸入來確定所述多個車輛中的所述一個或多個，

向所述多個車輛中的一個通知所述調度請求，

接收指示所述調度請求的結果的信息，以及

使用所述車輛數據、所述約束數據和所述結果來更新對所述機器學習模型的訓練，以改進用于學習移動輔助和服務的所述調度的所述機器學習模型。

2.如權利要求1所述的系統，其中所述信息包括所述多個車輛中的所述一個是否適合于所述調度請求的指示。

3.如權利要求1所述的系統，其中所述處理器還被編程為：

利用所述機器學習模型來針對所述調度請求從多個目的地中識別目的地，所述機器學習模型利用包括所述多個目的地的期望能力、所述多個目的地的繁忙度以及到所述多個目的地的距離的數據；并且

向所述多個車輛中的所述一個通知所述目的地。

4.如權利要求3所述的系統，其中所述信息包括是否選擇了正確的目的地位置的指示。

5.如權利要求1所述的系統，其中所述請求位置是被指定為車輛或移動裝置的標識符的動態位置，其中所述處理器還被編程為根據所述標識符來跟蹤所述動態位置。

6.如權利要求1所述的系統，其中所述處理器還被編程為：

從所述多個車輛接收歷史約束數據和歷史車輛數據；

在歷史車輛數據和歷史約束數據可用的時間段期間接收歷史調度請求；并且

使用能夠作為輸入提供給所述機器學習模型的所述歷史車輛數據、所述歷史約束數據和所述歷史調度請求來在所述多個車輛的調度中訓練所述機器學習模型，并且對針對所述歷史調度請求實際調度了所述多個車輛中的哪些車輛的指示作為所述機器學習模型的預期輸出的地面實況。

7.一種用于使用機器學習來調度移動輔助和服務的方法，其包括：

為可用于調度的多個車輛保存車輛數據和約束數據；

接收請求車輛到達請求位置的調度請求；

利用機器學習模型來識別所述多個車輛中的一個或多個以響應所述調度請求，所述機器學習模型利用所述車輛數據和所述約束數據作為輸入來確定所述多個車輛中的所述一個或多個；

向所述多個車輛中的一個通知所述調度請求；

接收指示所述調度請求的結果的信息；以及

使用所述車輛數據、所述約束數據和所述結果來更新對所述機器學習模型的訓練，以改進用于學習移動輔助和服務的所述調度的所述機器學習模型。

8.如權利要求7所述的方法，其中所述信息包括所述多個車輛中的所述一個是否適合于所述調度請求的指示。

9.如權利要求7所述的方法，其還包括：

利用所述機器學習模型來針對所述調度請求從多個目的地中識別目的地，所述機器學習模型利用包括所述多個目的地的期望能力、所述多個目的地的可用性以及到所述多個目的地的距離的數據；以及

向所述多個車輛中的所述一個通知所述目的地。

10.如權利要求9所述的方法，其中所述信息包括是否選擇了最可用的目的地位置的指示。

11.如權利要求7所述的方法，其中所述請求位置是被指定為車輛或移動裝置的標識符的動態位置，所述方法還包括根據所述標識符來跟蹤所述動態位置。

12.如權利要求7所述的方法，其還包括：

從所述多個車輛接收歷史約束數據和歷史車輛數據；

在歷史車輛數據和歷史約束數據可用的時間段期間接收歷史調度請求；以及

使用能夠作為輸入提供給所述機器學習模型的所述歷史車輛數據、所述歷史約束數據和所述歷史調度請求來在所述多個車輛的調度中訓練所述機器學習模型，并且對針對所述歷史調度請求實際調度了所述多個車輛中的哪些車輛的指示作為所述機器學習模型的預期輸出的地面實況。