[发明专利]矿区车辆调度方法和系统

说明书

本公开提供一种矿区车辆调度方法和系统。方法包括：获取当前车辆在所述矿区地图上的实时定位数据并记录当前车辆行驶的实时数据，生成当前车辆在当前路线的已行驶子路段的当前多维行程数据；从历史行程集中找出一个历史多维行程数据，使得当前多维行程数据与历史多维行程数据匹配；基于所找出的历史多维行程数据估计当前车辆的当前路线的未行驶子路段所需行驶时间。

技术领域

本发明涉及矿区开采领域，具体地，涉及矿区车辆调度方法和系统。

背景技术

随着国家大力推广矿山智能化的建设，基于5G的智慧矿山无人驾驶领域迅速发展。目前露天矿地图更新快、数据量大、大多数路径规划算法基本集中在城市道路下，少有针对复杂场景下的无人驾驶路径规划的方法研究。露天矿山场景中，矿车司机作业环境高温、寒冷、安全事故频发，对矿区安全作业生产和矿工的生命安全造成了很大的威胁，矿区无人驾驶车辆的落地运行是未来露天矿山场景应用的发展趋势，而想要实现实际落地，矿区无人驾驶车辆的全局静态路径规划能力尤为重要。

发明内容

本公开目的在于提供一种矿区车辆调度方法和系统，能够合理调度矿区车辆，并结合装载位置和卸载位置的例如铲车的操作，使得矿区的车辆保持高效率的运行，并且成本最低。

一方面，一种矿区车辆调度方法，包括：

获取矿区地图的数据，确定在所述矿区地图上从第一位置朝向第二位置行驶的多个路线，并将所述多个路线的每个路线分成相应的多个子路段；

获取车辆定位数据，得出并记录车辆多次在所述多个路线的每个路线的相应的多个子路段行驶的实时数据，由此形成所述车辆的历史多维行程数据，以构建历史行程集；

获取当前车辆在所述矿区地图上的实时定位数据并记录当前车辆行驶的实时数据，生成当前车辆在所述多个路线中的一个当前路线的多个子路段的已行驶子路段的当前多维行程数据；

从所述历史行程集中找出一个历史多维行程数据，使得当前车辆的当前多维行程数据与所述历史多维行程数据的对应部分匹配；

基于所找出的匹配的所述历史多维行程数据估计所述当前车辆的当前路线的未行驶子路段所需行驶时间。

在一个实施例中，使用时间向量表征车辆在多个路线的每个路线的历史多维行程数据，以及当前车辆在当前路线的多个子路段的已行驶子路段的当前多维行驶数据，基于余弦相似度公式计算表征多个路线的历史多维行程数据的时间向量与表征当前多维行驶数据的时间向量的夹角的余弦值，将计算的余弦值的最大值对应的历史多维行程数据确定为与所述当前多维行程数据的对应部分匹配的历史多维行程数据。

在一个实施例中，表征历史多维行程数据的路线分段向量为表征当前多维行程数据的对应的路线分段的路线分段向量为余弦相似度公式为：

其中并且

R_i1,R_i2,R_ij分别表示当前车辆在第i条路线的第1、2和j路段的行驶时间，R’_k1,R’_k2,R’_km表示在历史行程集中车辆在第k条路线的第1、2和m路段的行驶时间，n表示历史多维行程数据的数量，θ表示表征多个路线的历史多维行程数据的时间向量与表征当前多维行驶数据的时间向量的夹角。

在一个实施例中，历史多维行程数据或当前多维行程数据的每一个至少包括以下数据中的一个或多个：与路线对应的多个子路段的距离、平均行驶时间、平均行驶速度、平均油耗以及装载量。

在一个实施例中，矿区车辆调度方法还包括：

针对矿区地图上的多个车辆，估计所述多个车辆的每一个的当前路线的未行驶子路段所需行驶时间，从而统计所述多个车辆到达第二位置的时间。