一种移动轨迹预测方法、一种移动轨迹预测模型训练方法与流程

本技术涉及计算机，具体涉及一种移动轨迹预测方法、一种移动轨迹预测模型训练方法。本技术还涉及一种移动轨迹预测装置、一种移动轨迹预测模型训练装置、电子设备和计算机存储介质。

背景技术：

1、随着互联网的快速发展，网络订餐的需求逐渐增加，相应的，餐饮配送人员(骑手)也逐渐增多。目前，为了使得餐饮配送过程中骑手的调度更加合理化，通常会采用仿真调度系统对骑手的配送过程进行模拟。

2、在骑手实际配送过程中，骑手的配送行为与骑手的背单状态密切相关，而骑手空载跑动则具有较大的主观性和随机性。在仿真系统中，骑手空载跑动是否与现实骑手实际空载跑动过程相似，是影响仿真系统准确性的重要因素。

3、因此，如何提供一种针对仿真骑手空载跑动的预测方法，从而使得仿真骑手与真实骑手在空载情况下拥有相似的移动意愿及行为是目前亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种移动轨迹预测方法，能够对空载配送资源的移动轨迹进行预测，使仿真系统中仿真骑手的空载行为更接近真实骑手的实际空载行为，提升真实性水平；同时，所述方法基于时空维度的移动轨迹预测模型进行移动轨迹预测，摒弃了对路网约束的依赖。

2、本技术实施例提供一种移动轨迹预测方法，包括：确定空载目标对象当前时间点所处的地理空间网格，作为当前地理空间网格，所述空载目标对象为未执行指定任务的目标对象；获取所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征；获取所述当前地理空间网格的画像特征以及所述当前地理空间网格的相邻地理空间网格的画像特征；根据所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征、所述当前地理空间网格的画像特征以及所述相邻地理空间网格的画像特征，预测所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格，其中，所述空载目标对象在所述下一个时间点所处的地理空间网格为所述当前地理空间网格和所述相邻地理空间网格中的地理空间网格。

3、可选的，所述确定空载目标对象当前时间点所处的地理空间网格，包括：

4、获得所述空载目标对象当前时间点的地理位置数据；

5、根据地理位置数据与地理空间网格之间的对应关系，确定与所述目标对象当前时间点的地理位置数据对应的地理空间网格，作为空载目标对象当前时间点所处的地理空间网格。

6、可选的，所述空载目标对象当前时间点的地理位置数据包括以下至少一种数据：

7、所述空载目标对象当前时间点的地理经纬度数据；

8、所述空载目标对象当前时间点所处的兴趣点的兴趣点数据；

9、所述空载目标对象当前时间点所处的兴趣面的兴趣面数据。

10、可选的，还包括：将任意一个地理区域划分为多个地理空间网格，所述多个地理空间网格中的每个地理空间网格具有至少一个相邻地理空间网格。

11、可选的，所述将任意一个地理区域划分为多个地理空间网格，包括：

12、获得任意一个地理区域中的多个对象的移动线路数据；

13、根据所述多个对象的移动线路数据，将所述任意一个地理区域划分为多个地理空间网格，所述多个地理空间网格中的每个地理空间网格都具有所述多个对象的移动线路数据中的位置点数据。

14、可选的，所述获得任意一个地理区域中的多个对象的移动线路数据，包括以下至少一种方式：

15、获得所述任意一个地理区域中的多个配送资源的移动线路数据；

16、获得配送地址在所述任意一个地理区域中的配送订单对应的用户信息，根据所述用户信息获得所述用户信息对应的用户在所述任意一个地理区域中的移动线路数据；

17、获得所述任意一个地理区域中的商户信息，根据所述商户信息获得所述商户信息对应的商户工作人员信息，获得所述商户工作人员信息对应的商户工作人员在所述任意一个地理区域中的移动线路数据。

18、可选的，所述多个地理空间网格所覆盖的区域为所述任意一个地理区域中的全部区域。

19、可选的，所述空载目标对象为未执行配送任务的目标配送资源。

20、可选的，所述获取所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征，包括：获得预先构建的所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的历史移动起止点标签，所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的历史移动起止点标签为用于表示所述空载目标对象在一个历史时间点位于所述当前地理空间网格中的一个位置点、在所述历史时间点的下一个历史时间点位于所述当前地理空间网格中的所述位置点、所述当前地理空间网格中的另一个位置点或所述相邻地理空间网格中的一个位置点中的一个位置点的标签。

21、可选的，按照下述方式构建所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的历史移动起止点标签：

22、获得所述当前地理空间网格和所述相邻地理空间网格所在地理区域中的多个对象的移动线路数据，所述多个对象的移动线路数据包括所述空载目标对象的移动线路数据；

23、根据所述多个对象的移动线路数据构建所述多个对象在所述地理区域中的历史移动起止点标签；

24、从所述多个对象在所述地理区域中的历史移动起止点标签中获得所述多个对象中的至少一个对象在所述当前地理空间网格中的历史移动起止点标签，所述至少一个对象包括所述空载目标对象。

25、可选的，所述获取所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征，包括：获得预先构建的所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中时间片维度的历史移动起止点标签，所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中时间片维度的历史移动起止点标签为用于表示所述空载目标对象在一个时间片内的一个历史时间点位于所述当前地理空间网格中的一个位置点、在所述历史时间点的下一个历史时间点位于所述当前地理空间网格中的所述位置点、所述当前地理空间网格中的另一个位置点或所述相邻地理空间网格中的一个位置点中的一个位置点的标签。

26、可选的，按照下述方式构建所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中时间片维度的历史移动起止点标签：

27、获得所述当前地理空间网格和所述相邻地理空间网格所在地理区域中的多个对象的移动线路数据，所述多个对象的移动线路数据包括所述空载目标对象的移动线路数据；

28、根据所述多个对象的移动线路数据构建所述多个对象在所述地理区域中时间片维度的历史移动起止点标签；

29、从所述多个对象在所述地理区域中时间片维度的历史移动起止点标签中获得所述多个对象中的至少一个对象在所述当前地理空间网格中时间片维度的历史移动起止点标签，所述至少一个对象包括所述空载目标对象。

30、可选的，所述获取所述当前地理空间网格的画像特征以及所述当前地理空间网格的相邻地理空间网格的画像特征，包括：获取预先构建的所述当前地理空间网格中的多个空载对象的历史移动起止点标签以及所述相邻地理空间网格中的多个空载对象的历史移动起止点标签，所述当前地理空间网格中的多个空载对象的历史移动起止点标签为用于表示所述当前地理空间网格中的多个空载对象中的每个空载对象在一个历史时间点位于所述当前地理空间网格中的一个位置点、在所述历史时间点的下一个历史时间点位于所述当前地理空间网格中的所述位置点、所述当前地理空间网格中的另一个位置点或所述相邻地理空间网格中的一个位置点中的一个位置点的标签，所述相邻地理空间网格中的多个空载对象的历史移动起止点标签为用于表示所述相邻地理空间网格中的多个空载对象中的每个空载对象在一个历史时间点位于所述相邻地理空间网格中的一个位置点、在所述历史时间点的下一个历史时间点位于所述相邻地理空间网格中的所述位置点、所述相邻地理空间网格中的另一个位置点或与所述相邻地理空间网格相邻的地理空间网格中的一个位置点中的一个位置点的标签。

31、可选的，所述获取预先构建的所述当前地理空间网格中的多个空载对象的历史移动起止点标签以及所述相邻地理空间网格中的多个空载对象的历史移动起止点标签，包括：

32、获得所述当前地理空间网格和所述相邻地理空间网格所在地理区域中的多个对象的移动线路数据，所述多个对象的移动线路数据包括所述当前地理空间网格中的多个空载对象的移动线路数据以及所述相邻地理空间网格中的多个空载对象的移动线路数据；

33、根据所述多个对象的移动线路数据构建所述多个对象在所述地理区域中的历史移动起止点标签；

34、从所述多个对象在所述地理区域中的历史移动起止点标签中获得所述当前地理空间网格中的多个空载对象的历史移动起止点标签以及所述相邻地理空间网格中的多个空载对象的历史移动起止点标签。

35、可选的，所述获取所述当前地理空间网格的画像特征以及所述当前地理空间网格的相邻地理空间网格的画像特征，包括：获取预先构建的所述当前地理空间网格中时间片维度的多个空载对象的历史移动起止点标签以及所述相邻地理空间网格中时间片维度的多个空载对象的历史移动起止点标签，所述当前地理空间网格中时间片维度的多个空载对象的历史移动起止点标签为用于表示所述当前地理空间网格中的多个空载对象中的每个空载对象在一个时间片内的一个历史时间点位于所述当前地理空间网格中的一个位置点、在所述历史时间点的下一个历史时间点位于所述当前地理空间网格中的所述位置点、所述当前地理空间网格中的另一个位置点或所述相邻地理空间网格中的一个位置点中的一个位置点的标签，所述相邻地理空间网格中时间片维度的多个空载对象的历史移动起止点标签为用于表示所述相邻地理空间网格中的多个空载对象中的每个空载对象在一个时间片内的一个历史时间点位于所述相邻地理空间网格中的一个位置点、在所述历史时间点的下一个历史时间点位于所述相邻地理空间网格中的所述位置点、所述相邻地理空间网格中的另一个位置点或与所述相邻地理空间网格相邻的地理空间网格中的一个位置点中的一个位置点的标签。

36、可选的，所述获取预先构建的所述当前地理空间网格中时间片维度的多个空载对象的历史移动起止点标签以及所述相邻地理空间网格中时间片维度的多个空载对象的历史移动起止点标签，包括：

37、获得所述当前地理空间网格和所述相邻地理空间网格所在地理区域中的多个对象的移动线路数据，所述多个对象的移动线路数据包括所述当前地理空间网格中的多个空载对象的移动线路数据以及所述相邻地理空间网格中的多个空载对象的移动线路数据；

38、根据所述多个对象的移动线路数据构建所述多个对象在所述地理区域中的历史移动起止点标签；

39、从所述多个对象在所述地理区域中的历史移动起止点标签中获得获取所述当前地理空间网格中时间片维度的多个空载对象的历史移动起止点标签以及所述相邻地理空间网格中时间片维度的多个空载对象的历史移动起止点标签。

40、可选的，所述多个对象的移动线路数据为多个空载对象的移动线路数据，所述空载对象为未执行指定任务的对象。

41、可选的，所述根据所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征、所述当前地理空间网格的画像特征以及所述相邻地理空间网格的画像特征，预测所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格，包括：将所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征、所述当前地理空间网格的画像特征以及所述相邻地理空间网格的画像特征输入到预先训练的移动轨迹预测模型中，获得用于表示所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格的预测结果。

42、可选的，还包括：获得所述当前地理空间网格在所述当前时间点的供需特征以及所述相邻地理空间网格在所述当前时间点的供需特征，所述当前地理空间网格在所述当前时间点的供需特征用于表示所述当前地理空间网格中的任务与承接任务的对象之间的供需特征，所述相邻地理空间网格在所述当前时间点的供需特征用于表示所述相邻地理空间网格中的任务与承接任务的对象之间的供需特征；

43、所述根据所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征、所述当前地理空间网格的画像特征以及所述相邻地理空间网格的画像特征，预测所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格，包括：根据所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征、所述当前地理空间网格的画像特征、所述相邻地理空间网格的画像特征、所述当前地理空间网格在所述当前时间点的供需特征以及所述相邻地理空间网格在所述当前时间点的供需特征，预测所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格。

44、可选的，所述当前地理空间网格在所述当前时间点的供需特征包括在所述当前时间点之前的第一预设时间范围内所述当前地理空间网格的运单在指定时长内被所述当前地理空间网格的对象接单的接单率，所述当前地理空间网格在所述当前时间点的供需特征包括在所述当前时间点之前的第一预设时间范围内所述相邻地理空间网格的运单在指定时长内被所述相邻地理空间网格的对象接单的接单率。

45、可选的，按照下述方式获得所述当前时间点之前的第一预设时间范围内所述当前地理空间网格的运单在指定时长内被所述当前地理空间网格的对象接单的接单率：获得所述当前时间点之前的第一预设时间范围内所述当前地理空间网格的已被接单的运单数量，作为第一运单数量；获得所述当前时间点之前的第一预设时间范围内所述当前地理空间网格的已被接单的多个运单中在所述指定时长内被接单的运单数量，作为第二运单数量；根据所述第一运单数量和所述第二运单数量，获得所述当前时间点之前的第一预设时间范围内所述当前地理空间网格的运单在指定时长内被所述当前地理空间网格的对象接单的接单率；

46、或者，按照下述方式获得所述当前时间点之前的第一预设时间范围内所述相邻地理空间网格的运单在指定时长内被所述相邻地理空间网格的对象接单的接单率：获得所述当前时间点之前的第一预设时间范围内所述相邻地理空间网格的已被接单的运单数量，作为第三运单数量；获得所述当前时间点之前的第一预设时间范围内所述相邻地理空间网格的已被接单的多个运单中在所述指定时长内被接单的运单数量，作为第四运单数量；根据所述第三运单数量和所述第四运单数量，获得所述当前时间点之前的第一预设时间范围内所述相邻地理空间网格的运单在指定时长内被所述相邻地理空间网格的对象接单的接单率。

47、可选的，所述根据所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征、所述当前地理空间网格的画像特征、所述相邻地理空间网格的画像特征、所述当前地理空间网格在所述当前时间点的供需特征以及所述相邻地理空间网格在所述当前时间点的供需特征，预测所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格，包括：将所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征、所述当前地理空间网格的画像特征、所述相邻地理空间网格的画像特征、所述当前地理空间网格在所述当前时间点的供需特征以及所述相邻地理空间网格在所述当前时间点的供需特征输入到预先训练的移动轨迹预测模型中，获得用于表示所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格的预测结果。

48、可选的，还包括：获得所述当前地理空间网格在所述当前时间点的发单特征以及所述相邻地理空间网格在所述当前时间点的发单特征，所述当前地理空间网格在所述当前时间点的发单特征用于表示所述当前地理空间网格在所述当前时间点产生任务的热度，所述相邻地理空间网格在所述当前时间点的发单特征用于表示所述相邻地理空间网格在所述当前时间点产生任务的热度；

49、所述根据所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征、所述当前地理空间网格的画像特征以及所述相邻地理空间网格的画像特征，预测所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格，包括：根据所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征、所述当前地理空间网格的画像特征、所述相邻地理空间网格的画像特征、所述当前地理空间网格在所述当前时间点的发单特征以及所述相邻地理空间网格在所述当前时间点的发单特征，预测所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格。

50、可选的，所述当前地理空间网格在所述当前时间点的发单特征包括在所述当前时间点之前的第二预设时间范围内产生的运单取货地址位于所述当前地理空间网格内的运单数量或在所述当前时间点之前的第二预设时间范围内产生的运单取货地址位于所述当前地理空间网格内的运单的第一热度值，所述相邻地理空间网格在所述当前时间点的发单特征包括在所述当前时间点之前的第二预设时间范围内产生的运单取货地址位于所述相邻地理空间网格内的运单数量或在所述当前时间点之前的第二预设时间范围内产生的运单取货地址位于所述相邻地理空间网格内的运单的第二热度值。

51、可选的，按照下述方式获得所述第一热度值：获得在所述当前时间点之前的第二预设时间范围内产生的运单取货地址位于所述当前地理空间网格和所述相邻地理空间网格所在地理区域内的运单数量，作为第五运单数量；获得在所述当前时间点之前的第二预设时间范围内产生的运单取货地址位于所述当前地理空间网格内的运单数量，作为第六运单数量；根据所述第五运单数量和所述第六运单数量，获得所述第一热度值；

52、或者，按照下述方式获得所述第二热度值：获得在所述当前时间点之前的第二预设时间范围内产生的运单取货地址位于所述当前地理空间网格和所述相邻地理空间网格所在地理区域内的运单数量，作为第五运单数量；获得在所述当前时间点之前的第二预设时间范围内产生的运单取货地址位于所述相邻地理空间网格内的运单数量，作为第七运单数量；根据所述第五运单数量和所述第七运单数量，获得所述第二热度值。

53、可选的，所述根据所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征、所述当前地理空间网格的画像特征、所述相邻地理空间网格的画像特征、所述当前地理空间网格在所述当前时间点的发单特征以及所述相邻地理空间网格在所述当前时间点的发单特征，预测所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格，包括：将所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征、所述当前地理空间网格的画像特征、所述相邻地理空间网格的画像特征、所述当前地理空间网格在所述当前时间点的发单特征以及所述相邻地理空间网格在所述当前时间点的发单特征输入到预先训练的移动轨迹预测模型中，获得用于表示所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格的预测结果。

54、可选的，所述获取所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征，包括：

55、获得所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的历史移动特征；

56、根据所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的历史移动特征，获得所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征；

57、如果未获得所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的历史移动特征，则将所述当前地理空间网格的画像特征确定为所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征。

58、可选的，所述当前地理空间网格和所述相邻地理空间网格均为六边形地理空间网格，所述当前地理空间网格的相邻地理空间网格数量为六个。

59、可选的，所述方法应用于仿真环境中，所述空载目标对象为仿真环境中的虚拟空载目标对象。

60、可选的，还包括：

61、获得请求端发出的用于请求获得所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格的预测结果的预测结果请求消息；

62、向所述请求端返回所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格的预测结果。

63、可选的，还包括：

64、根据所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格的预测结果，确定向所述空载目标对象推荐的任务，作为推荐任务；

65、向所述空载目标对象对应的数据处理端发送所述推荐任务的任务信息。

66、本技术实施例还提供一种移动轨迹预测模型训练方法，包括：获取多个地理空间网格的画像特征，作为网格画像特征样本，所述多个地理空间网格包括具有邻接关系的地理空间网格；获取所述多个地理空间网格中的空载对象在所述多个地理空间网格中的至少一个网格中的画像特征，作为空载对象画像特征样本，所述空载对象为未执行指定任务的对象；根据所述网格画像特征样本和所述空载对象画像特征样本，训练所述移动轨迹预测模型，所述移动轨迹预测模型用于预测空载目标对象在指定时间点的下一个时间点所处的地理空间网格，其中，所述空载目标对象在所述下一个时间点所处的地理空间网格为所述空载目标对象在所述指定时间点所处的地理空间网格与所述空载目标对象在所述指定时间点所处的地理空间网格相邻的地理空间网格中的地理空间网格。

67、可选的，其特征在于，所述获取多个地理空间网格的画像特征，包括：获取预先构建的所述多个地理空间网格中的多个空载对象的历史移动起止点标签，所述多个地理空间网格中的多个空载对象的历史移动起止点标签为用于表示所述多个地理空间网格中的多个空载对象中的每个空载对象在一个历史时间点位于所述多个地理空间网格中的一个位置点、在所述历史时间点的下一个历史时间点位于所述多个地理空间网格中的所述位置点、所述多个地理空间网格中的另一个位置点或相邻地理空间网格中的一个位置点中的一个位置点的标签。

68、可选的，所述获取预先构建的所述多个地理空间网格中的多个空载对象的历史移动起止点标签，包括：

69、获得所述多个地理空间网格所在地理区域中的多个对象的移动线路数据，所述多个对象的移动线路数据包括所述多个地理空间网格中的多个空载对象的移动线路数据；

70、根据所述多个对象的移动线路数据构建所述多个对象在所述地理区域中的历史移动起止点标签；

71、从所述多个对象在所述地理区域中的历史移动起止点标签中获得所述多个地理空间网格中的多个空载对象的历史移动起止点标签。

72、可选的，所述获取多个地理空间网格的画像特征，包括：获取预先构建的所述多个地理空间网格中时间片维度的多个空载对象的历史移动起止点标签，所述多个地理空间网格中时间片维度的多个空载对象的历史移动起止点标签为用于表示所述多个地理空间网格中的多个空载对象中的每个空载对象在一个时间片内的一个历史时间点位于所述多个地理空间网格中的一个位置点、在所述历史时间点的下一个历史时间点位于所述多个地理空间网格中的所述位置点、所述多个地理空间网格中的另一个位置点或相邻地理空间网格中的一个位置点中的一个位置点的标签。

73、可选的，所述获取预先构建的所述多个地理空间网格中时间片维度的多个空载对象的历史移动起止点标签，包括：获得所述多个地理空间网格所在地理区域中的多个对象的移动线路数据，所述多个对象的移动线路数据包括所述多个地理空间网格中的多个空载对象的移动线路数据；

74、根据所述多个对象的移动线路数据构建所述多个对象在所述地理区域中的历史移动起止点标签；

75、从所述多个对象在所述地理区域中的历史移动起止点标签中获得获取所述多个地理空间网格中时间片维度的多个空载对象的历史移动起止点标签。

76、可选的，所述获取所述多个地理空间网格中的空载对象在所述多个地理空间网格中的至少一个网格中的画像特征，包括：获得预先构建所述多个地理空间网格中的所述空载对象在所述多个地理空间网格中的历史移动起止点标签，所述多个地理空间网格中的所述空载对象在所述多个地理空间网格中的历史移动起止点标签为用于表示所述多个地理空间网格中的空载对象在一个历史时间点位于所述多个地理空间网格中的一个位置点、在所述历史时间点的下一个历史时间点位于所述多个地理空间网格中的所述位置点、所述多个地理空间网格中的另一个位置点或相邻地理空间网格中的一个位置点中的一个位置点的标签。

77、可选的，按照下述方式构建所述多个地理空间网格中的所述空载对象在所述多个地理空间网格中的历史移动起止点标签：

78、获得所述多个地理空间网格所在地理区域中的多个对象的移动线路数据，所述多个对象的移动线路数据包括所述空载对象的移动线路数据；

79、根据所述多个对象的移动线路数据构建所述多个对象在所述地理区域中的历史移动起止点标签；

80、从所述多个对象在所述地理区域中的历史移动起止点标签中获得所述多个对象中的至少一个对象在所述多个地理空间网格中的历史移动起止点标签，所述至少一个对象包括所述空载对象。

81、可选的，所述获取所述多个地理空间网格中的空载对象在所述多个地理空间网格中的至少一个网格中的画像特征，包括：获得预先构建的所述多个地理空间网格中的所述空载对象在所述多个地理空间网格中时间片维度的历史移动起止点标签，所述多个地理空间网格中的空载对象在所述多个地理空间网格中时间片维度的历史移动起止点标签为用于表示所述多个地理空间网格中的空载对象在一个时间片内的一个历史时间点位于所述多个地理空间网格中的一个位置点、在所述历史时间点的下一个历史时间点位于所述多个地理空间网格中的所述位置点、所述多个地理空间网格中的另一个位置点或相邻地理空间网格中的一个位置点中的一个位置点的标签。

82、可选的，按照下述方式构建所述多个地理空间网格中的所述空载对象在所述多个地理空间网格中时间片维度的历史移动起止点标签：

83、获得所述多个地理空间网格所在地理区域中的多个对象的移动线路数据，所述多个对象的移动线路数据包括所述多个地理空间网格中空载对象的移动线路数据；

84、根据所述多个对象的移动线路数据构建所述多个对象在所述地理区域中时间片维度的历史移动起止点标签；

85、从所述多个对象在所述地理区域中时间片维度的历史移动起止点标签中获得所述多个对象中的至少一个对象在所述多个地理空间网格中时间片维度的历史移动起止点标签，所述至少一个对象包括所述空载对象。

86、可选的，其特征在于，所述多个对象的移动线路数据为多个空载对象的移动线路数据，所述空载对象为未执行指定任务的对象。

87、可选的，还包括：获得所述多个地理空间网格在历史时间点的供需特征，所述多个地理空间网格在历史时间点的供需特征用于表示所述多个地理空间网格中的任务与承接任务的对象之间的供需特征；

88、所述根据所述网格画像特征样本和所述空载对象画像特征样本，训练所述移动轨迹预测模型，包括：根据所述网格画像特征样本、所述空载对象画像特征样本、所述多个地理空间网格在历史时间点的供需特征，训练所述移动轨迹预测模型。

89、可选的，获得所述多个地理空间网格在历史时间点的发单特征，所述多个地理空间网格在历史时间点的发单特征用于表示所述当前地理空间网格在所述当前时间点产生任务的热度；

90、所述根据所述网格画像特征样本和所述空载对象画像特征样本，训练所述移动轨迹预测模型，包括：根据所述网格画像特征样本、所述空载对象画像特征样本、所述多个地理空间网格在历史时间点的发单特征，训练所述移动轨迹预测模型。

91、本技术实施例还提供一种移动轨迹显示方法，包括：响应于检测到针对目标地理空间网格中的空载目标对象的移动轨迹获取请求操作，获得所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格的预测结果，所述空载目标对象为未执行指定任务的目标对象，所述空载目标对象在所述下一个时间点所处的地理空间网格为所述目标地理空间网格和所述目标地理空间网格的相邻地理空间网格中的地理空间网格；展示所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格的预测结果。

92、可选的，所述针对目标地理空间网格中的空载目标对象的移动轨迹获取请求操作包括以下至少一种操作：

93、针对在第一界面显示的所述目标地理空间网格中的空载对象图形集合中的空载目标对象图形的选择操作；

94、针对在第二界面显示的所述目标地理空间网格中的空载对象列表中的空载目标对象标识的选择操作。

95、可选的，按照下述至少一种方式展示所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格：

96、在第三界面显示在所述下一个时间点空载目标对象图形所处的地理空间网格图形；

97、在第四界面显示所述预测结果的描述信息。

98、可选的，还包括：

99、获得所述空载目标对象在所述下一个时间点后续的至少一个时间点所处的地理空间网格的预测结果；

100、展示所述空载目标对象在所述下一个时间点后续的至少一个时间点所处的地理空间网格的预测结果。

101、可选的，所述获得所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格的预测结果，包括：获得服务端返回的所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格的预测结果。

102、可选的，所述获得所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格的预测结果，包括：

103、获取所述空载目标对象在所述目标地理空间网格中的画像特征；

104、获取所述目标地理空间网格的画像特征以及所述相邻地理空间网格的画像特征；

105、根据所述空载目标对象在所述目标地理空间网格中的画像特征、所述目标地理空间网格的画像特征以及所述相邻地理空间网格的画像特征，预测所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格。

106、可选的，所述获取所述空载目标对象在所述目标地理空间网格中的画像特征，包括：

107、获取服务端提供的所述空载目标对象在所述目标地理空间网格中的画像特征；

108、或者，获得预先保存的所述空载目标对象的历史移动线路数据，根据所述空载目标对象的历史移动线路数据获得所述空载目标对象在所述目标地理空间网格中的画像特征。

109、可选的，所述空载目标对象在所述目标地理空间网格中的画像特征包括所述空载目标对象在所述目标地理空间网格中的历史移动起止点标签，所述空载目标对象在所述目标地理空间网格中的历史移动起止点标签为用于表示所述空载目标对象在一个历史时间点位于所述目标地理空间网格中的一个位置点、在所述历史时间点的下一个历史时间点位于所述目标地理空间网格中的所述位置点、所述目标地理空间网格中的另一个位置点或所述目标地理空间网格的相邻地理空间网格中的一个位置点中的一个位置点的标签；

110、所述根据所述空载目标对象的历史移动线路数据获得所述空载目标对象在所述目标地理空间网格中的画像特征，包括：

111、根据所述空载目标对象的历史移动线路数据构建所述空载目标对象的历史移动起止点标签；

112、根据所述空载目标对象的历史移动起止点标签获得所述空载目标对象在所述目标地理空间网格中的历史移动起止点标签。

113、可选的，所述获取所述目标地理空间网格的画像特征以及所述相邻地理空间网格的画像特征，包括：获取服务端提供的所述目标地理空间网格的画像特征以及所述相邻地理空间网格的画像特征。

114、本技术实施例还提供一种移动轨迹预测装置，包括：确定单元，用于确定空载目标对象当前时间点所处的地理空间网格，作为当前地理空间网格，所述空载目标对象为未执行指定任务的目标对象；第一获取单元，用于获取所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征；第二获取单元，用于获取所述当前地理空间网格的画像特征以及所述当前地理空间网格的相邻地理空间网格的画像特征；预测单元，用于根据所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征、所述当前地理空间网格的画像特征以及所述相邻地理空间网格的画像特征，预测所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格，其中，所述空载目标对象在所述下一个时间点所处的地理空间网格为所述当前地理空间网格和所述相邻地理空间网格中的地理空间网格。

115、本技术实施例还提供一种移动轨迹预测模型训练装置，包括：第三获取单元，用于获取多个地理空间网格的画像特征，作为网格画像特征样本，所述多个地理空间网格包括具有邻接关系的地理空间网格；第四获取单元，用于获取所述多个地理空间网格中的空载对象在所述多个地理空间网格中的至少一个网格中的画像特征，作为空载对象画像特征样本，所述空载对象为未执行指定任务的对象；训练单元，用于根据所述网格画像特征样本和所述空载对象画像特征样本，训练所述移动轨迹预测模型，所述移动轨迹预测模型用于预测空载目标对象在指定时间点的下一个时间点所处的地理空间网格，其中，所述空载目标对象在所述下一个时间点所处的地理空间网格为所述空载目标对象在所述指定时间点所处的地理空间网格与所述空载目标对象在所述指定时间点所处的地理空间网格相邻的地理空间网格中的地理空间网格。

116、本技术实施例还提供一种移动轨迹显示装置，包括：获得单元，用于响应于检测到针对目标地理空间网格中的空载目标对象的移动轨迹获取请求操作，获得所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格的预测结果，所述空载目标对象为未执行指定任务的目标对象，所述空载目标对象在所述下一个时间点所处的地理空间网格为所述目标地理空间网格和所述目标地理空间网格的相邻地理空间网格中的地理空间网格；展示单元，用于展示所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格的预测结果。

117、本技术实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序后，执行上述方法。

118、本技术实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行后，执行上述方法。

119、与现有技术相比，本技术实施例具有以下优点：

120、本技术实施例提供一种移动轨迹预测方法，包括：确定空载目标对象当前时间点所处的地理空间网格，作为当前地理空间网格，所述空载目标对象为未执行指定任务的目标对象；获取所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征；获取所述当前地理空间网格的画像特征以及所述当前地理空间网格的相邻地理空间网格的画像特征；根据所述空载目标对象在所述当前地理空间网格中的画像特征、所述当前地理空间网格的画像特征以及所述相邻地理空间网格的画像特征，预测所述空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格，其中，所述空载目标对象在所述下一个时间点所处的地理空间网格为所述当前地理空间网格和所述相邻地理空间网格中的地理空间网格。

121、本技术实施例所述移动轨迹预测方法，能够根据空载目标对象在当前地理空间网格中的画像特征、当前地理空间网格的画像特征以及相邻地理空间网格的画像特征，预测空载目标对象在当前时间点的下一个时间点所处的地理空间网格。因此，本技术实施例所述移动轨迹预测方法，摒弃了对路网约束的依赖，能够对空载配送资源的移动轨迹进行预测，使仿真系统中仿真骑手的空载行为更接近真实骑手的实际空载行为，提升真实性水平。