一种基于地图技术的作业路线智能规划方法与流程

本发明属于路线规划领域，特别涉及一种基于地图技术的作业路线智能规划方法。

背景技术：

1、随在垃圾收运工作中科学规划收运路线尤为重要。传统的收运方式中，存在收运时间长、行车距离远、整个收运过程效率低下等缺点。研究表明，合理的收运线路可以有效节省收运时间提高收运效率和降低燃料成本，减少车辆的运输成本，提高各个环节的工作效率。因此，以经济最优化为目标，对城市生活垃圾收运路线进行优化分析会产生巨大的经济效应与环境效应。

2、地图技术在作业路线智能规划领域具有重要应用，然而现有技术存在一些显著缺点，限制了其在实际应用中的效率和精度。目前许多作业路线规划方法主要依赖于启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法等。虽然这些算法在一定程度上能够找到较优的路线，但它们往往受到搜索空间大小和局部最优解问题的限制。在处理大规模作业路线时，这些算法的计算复杂度较高，导致规划时间过长，且难以保证全局最优解。

3、地图数据是作业路线规划的基础，然而现有地图数据更新滞后的问题严重影响了规划的准确性。由于道路交通状况、施工情况等不断变化，静态地图数据无法及时反映实际路况，导致规划的路线不够实时和灵活，容易出现拥堵、延误等问题。作业路线规划涉及到多种约束条件，如时间窗口、车辆容量、货物优先级等，而现有技术往往只能针对其中一两种约束进行优化，缺乏对多种约束条件的综合考虑。这导致规划结果往往无法同时满足各项约束，需要人工调整或者后续优化，增加了规划的复杂度。

4、目前的作业路线规划方法存在以下主要技术缺点：许多规划方法依赖于启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法等，这些算法受到搜索空间大小和局部最优解问题的限制，处理大规模作业路线时，算法的计算复杂度较高，难以保证全局最优解。静态地图数据更新滞后，无法及时反映实际路况，导致规划的路线不够实时和灵活，容易出现拥堵、延误等问题。现有技术往往只能针对其中一两种约束进行优化，缺乏对多种约束条件的综合考虑，导致规划结果往往无法同时满足各项约束，需要人工调整或者后续优化，增加了规划的复杂度。

技术实现思路

1、本发明提出一种基于地图技术的作业路线智能规划方法，该方法利用地图技术和热力图分析解决了收运点的位置分布、车辆负载量和路线规划的智能优化问题。

2、本发明的技术方案是这样实现的：一种基于地图技术的作业路线智能规划方法，所述方法包括如下步骤：

3、s1：收集所有计划收运的收运点详细信息，详细信息包括收运点名称、收运点详细位置和收运点预计收运量；

4、s2：将s1收集的所有收运点位置包括垃圾处理厂的位置通过地图技术展示在地图上，并根据商家的预计收运量生成收运热力图；

5、s3：根据s2生成的收运热力图，结合各个热点收运区域的分布确定至少一个收运车辆停车场；

6、s4：收集所有计划收运的所有车型的最大负载量，并根据s3确定的停车场位置及热点收运区域位置进行收运片区划分，片区内的收运点预计收运量不得超过车辆最大负荷量的80％；

7、s5：根据s4划定的收运片区，以停车场为起点在重点收运区域中的其中一个收运点作为第一收运点，并以垃圾处理厂作为终点、区域内其他收运点作为途经点调用地图导航接口自动生成收运路线；

8、s6：根据s5中某区域规划的路线进行确认并进行调整。

9、目前，市面上进行线路调整的方案有两种，方案一为通过司机经验进行收运路线规划并在实践中不断调整优化。方案二是在垃圾收运路线优化设计中，结合数学建模方式自动规划路线。但是两者都有较大弊端，方案一虽然也能实现收运路线的规划，但司机经验可靠性差，容易出现漏收、错收的情况，且对于收运点的变更情况无法快速优化路线，不合理的收运路线还将导致收运效率低下收运成本高昂的问题。方案二数学建模方式需要投入高昂的研发成本，且数学模型需要长期的运营数据来支撑并优化模型，项目收运初期无法使用。

10、收运路线的优化需要建立在收运成本以及路线协调基础上，所确定的路线可有效缩短总体运输距离，需预先设定某一垃圾点到运输终端之间的路线距离，再逐渐引入更多的点，运输过程中要保证在车辆负载能力的前提下尽可能涵盖更多的收运点，同时在总距离方面并不会有明显增大，这样方案才是优化的。在优先保证重点收运点完成收运的前提下实现所有收运点应收尽收。考虑收运点产废量不稳定情况，按车辆负载量80％进行收运路线规划，收运量达到负载量80％即返厂送料。只考虑收运点间的导航距离进行下一收运点选择(距离最近优先)。

11、传统作业路线规划方法往往缺乏对收运点位置分布的深度分析，而本技术方案通过利用地图技术生成收运热力图，结合热点收运区域的分布，能够更准确地确定至少一个收运车辆停车场。这与传统方法简单地根据收运点数量或随机选择停车场位置的做法形成鲜明对比。热力图分析可以更加直观地展示收运需求的空间分布，从而有效避免了车辆过度集中或区域覆盖不足的问题，提高了路线规划的灵活性和适应性。与传统方法只根据车辆数量和收运点位置进行粗略划分不同，本技术方案在收集所有计划收运的所有车型的最大负载量基础上，结合停车场位置和热点收运区域位置，对收运片区进行细致划分。并规定了片区内的收运点预计收运量不得超过车辆最大负荷量的80％，以实现收运车辆的负载均衡。这一创新点有效避免了部分区域收运量过大导致车辆滞留或资源浪费的问题，提高了作业效率和资源利用率。

12、在传统方法中，路线规划往往只考虑到最短路径或者避免拥堵的基本原则，缺乏对实际路况和多种约束条件的综合考虑。而本技术方案在划定收运片区后，以停车场为起点，在重点收运区域中的其中一个收运点作为第一收运点，并以垃圾处理厂作为终点，区域内其他收运点作为途经点，调用地图导航接口自动生成收运路线。这一过程不仅考虑了路程最短的基本原则，更充分考虑了车辆负载、时间窗口等多种约束条件，实现了对路线的智能优化。同时，技术方案中还包括对规划路线的确认和调整步骤，能够根据实际情况对路线进行实时调整，确保了路线的及时性和准确性。与传统方法单纯根据收运点位置进行规划不同，本技术方案充分考虑了收运点的详细信息，包括名称、位置和预计收运量等，同时结合了车辆的最大负载量，实现了对多种约束条件的综合考虑。这一综合考虑能够更好地满足实际业务需求，避免了部分收运点过度拥挤或忽略的情况，提高了整体作业效率和服务质量。

13、作为一优选的实施方式，在步骤s2中生成收运热力图时，通过在地图上给每个收运点都对应一个相同直径红色圆形区域，根据每个收运点方圆200米内的收运量进行颜色分配，收运量越大颜色越深，并把所有收运点的圆形图案全部显示在地图上，进而生成收运热力图。

14、作为一优选的实施方式，在单个收运点方圆200米内所有收运点收运量的统计方法为首先取得方圆200米内的所有收运点数据，对其中两个定位点距离计算，累加方圆200米内的所有收运点的收运量，完成所有收运点收运量计算。

15、作为一优选的实施方式，所述收运点收运量的统计方法中两个定位点距离计算方式为：

16、x(i)＝√((a(i)*102834.7)2+(b(i)*111712.7)2)

17、其中a(i):返回轨迹相邻两点的经度差；b(i):返回轨迹相邻两点的纬度差；102834.7：经度1度的距离；111712.7：纬差1度的距离。

18、作为一优选的实施方式，所述步骤s5中在划定的收运片区后，对于指定区域内收运点的收运导航路线，将停车场作为起点，垃圾处理厂作为终点，将重点收运区域内的其中一个收运点作为起始收运点，将其他收运点作为途经点，并调用地图api后将返回所有建议的导航线路，按照推荐优先级选择行驶时间最短的路线作为收运路线。

19、采用了上述技术方案后，本发明的有益效果是：本发明结合地图热力图技术，实现对收运重点作业区域的识别，实现收运中抓大放小的同时又做到垃圾应收尽收，避免重点区域垃圾堆积，提高终点客户满意度。通过地图自动导航技术，实现以停车场为起点、垃圾处理厂为终点，将收运点作为沿途点的收运路线智能规划，解决收运司机对路况不熟问题，提高了整体收运效率。