调度配置方法和系统与流程

本发明涉及车辆安全领域，尤其涉及一种调度配置方法和系统。

背景技术：

轮胎是车辆的重要组成部分，它直接与路面接触，承受着汽车的重量，和汽车悬架共同来缓和汽车行驶时所受到的冲击。轮胎的状态会直接影响到汽车的乘座舒适性、行驶平顺性和驾驶安全性。良好的轮胎状态可以保证车与路面有良好的附着性，提高汽车的牵引性、制动性和通过性。更重要的是，良好的轮胎状态是安全驾驶的重要前提。在实际行驶中，轮胎状态会受路线状况影响而产生相应变化。因此，如何精准的将路线状况与轮胎进行适配，成为企业管理者和驾驶员目前所面临的问题之一。

目前对路线状况与轮胎进行适配还只是基于人工判断层面，企业管理者或驾驶员根据经验选择行驶路线和所需轮胎。这种判断方式容易受人为因素影响，且判断结果常常是不准确的。所以如何在不受人为因素的影响下，精准的适配路线状况与轮胎，是当下车辆安全领域需要解决的难点之一。

技术实现要素：

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种调度配置方法和系统，基于车辆的任务路线、任务量、任务时间计算出多种可行的任务车辆方案，并在多种可行的任务车辆方案中根据车辆情况、路段情况和任务时间等信息计算出成本最低、效率最高的最优的任务车辆方案。这种调度方法有利于驾驶者和管理者合理调度车辆、降低出行成本、提高出行效率，使得驾驶员和管理者能够更顺利、便捷的执行行驶任务。

为实现上述目的，在第一方面，本发明提供了一种调度配置方法，所述调度配置方法包括：

云服务器接收用户发送的任务数据；所述任务数据包括：任务编号、任务起点位置信息、任务终点位置信息、任务运载量和任务时间；

接收多个车载终端发送的相应的车辆状态数据；所述车辆状态数据包括：车载终端id、驾驶员id、车型信息、车辆位置信息、车辆运载量和车辆空闲时间；

将所述任务起点位置信息、所述任务终点位置信息、所述任务运载量、所述任务时间与各个所述车辆位置信息、所述车辆运载量和所述车辆空闲时间进行匹配，确定多种任务车辆方案；所述任务辆方案包括车型信息和每种车型对应的数量；

根据任务起点位置信息和任务终点位置信息生成一个或多个模拟规划路线的信息；每个所述模拟规划路线的信息包括多个节点位置的信息；

根据所述节点位置对所述模拟规划路线进行路线拆分，得到多个路段的路段信息；

根据所述路段信息，获取每个路段下所述车型信息的行驶时间参考数据和任务成本消耗参考数据；

根据各个任务车辆方案的行驶时间参考数据和任务成本消耗参考数据在所述模拟规划路线中确定最优路线和最优任务车辆方案；

根据所述最优路线和所述最优车辆方案，生成车辆调派信息；

根据所述车载终端的车载终端id将所述车辆调派信息发送至所述车载终端。

优选的，所述方法还包括：

所述云服务器根据所述车辆调派信息确定剩余运力；

根据所述剩余运力、任务起点位置信息、任务终点位置信息和所述任务时间，在任务管理数据库中查询凑单数据。

进一步优选的，所述方法还包括：

所述云服务器根据所述凑单数据确定凑单任务编号；

所述云服务器根据所述车载终端id将所述凑单任务编号发送至所述车载终端。

优选的，所述方法还包括：

所述云服务器根据所述任务起点位置信息和任务终点位置信息和所述任务时间，在任务管理数据库中查询拼单数据。

进一步优选的，所述方法还包括：

所述根据所述拼单数据确定拼单运载量；

根据所述拼单运载量和所述任务运载量更新所述任务车辆方案；

根据所述更新后的任务车辆方案，生成更新后的车辆调派信息。

优选的，所述方法还包括：

移动终端根据所述车载终端id接入所述云服务器；

所述云服务器接收所述移动终端发送的任务起点位置信息、任务终点位置信息和移动终端id。

进一步优选的，所述方法还包括：

所述云服务器根据所述移动终端id将所述车辆调派信息发送至所述移动终端。

优选的，所述方法还包括；

所述云服务器根据所述车载终端id确定所述车载终端所对应的管理终端的管理终端id；

所述云服务器接收所述管理终端发送的任务起点位置信息、任务终点位置信息和管理终端id。

进一步优选的，所述方法还包括：

所述云服务器根据所述管理终端id将所述车辆调派信息发送至所述管理终端。

在第二方面，本发明提供的一种轮胎组网的信息异常处理系统，包括如上述第一方面所述的车载终端和云服务器。

本发明实施例提供的调度配置方法，基于车辆的任务路线、任务量、任务时间计算出多种可行的任务车辆方案，并在多种可行的任务车辆方案中根据车辆情况、路段情况和任务时间等信息计算出成本最低、效率最高的最优的任务车辆方案。这种调度方法有利于驾驶者和管理者合理调度车辆、降低出行成本、提高出行效率，使得驾驶员和管理者能够更顺利、便捷的执行行驶任务。

附图说明

图1为本发明实施例提供的调度配置方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的调度配置系统的结构框图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

为了更好的理解本发明的技术方案，首先对于本发明提出的调度配置方法的应用场景进行介绍。

在本实施例的应用场景中，车辆需要完成行驶任务，每部行驶任务的车辆上装都载有一个车载终端，用于与云服务器进行通信和数据交互，以实现网络侧的数据处理和分析。

本发明实施例首先提供了一种调度配置方法，实现于调度配置系统中，其方法流程图如图1所示，包括如下步骤：

步骤100，云服务器接收用户发送的任务数据；

具体的，任务数据为车辆此次行使任务的一些任务信息。任务数据包括：任务编号、任务起点位置信息、任务终点位置信息、任务运载量和任务时间。

在一个具体的例子中，用户有一个待完成行驶任务1，则用户向云服务器发送：任务编号为001、任务起点位置信息为方位a、任务终点位置信息为方位b、任务运载量为1吨和任务时间为6小时的任务数据。

步骤110，云服务器接收车载终端发送的车辆状态数据；

具体的，车辆状态数据包括：车载终端id、驾驶员id、车型信息、车辆位置信息、车辆运载量和车辆空闲时间。

其中，车载终端具有可以确定其身份信息的车载终端id，由于车载终端与车辆为一对一的绑定关系，所以云服务器可通过车载终端id确认车载终端所绑定的车辆。驾驶员id为驾驶员的身份信息，车辆位置信息代表的当前车辆所在的位置，车辆运载量代表了车辆最大承载量，车辆空闲时间代表了车辆可以执行行驶任务的时间。

步骤120，根据任务数据和车辆状态数据，确定多种任务车辆方案；

具体的，任务辆方案包括车型信息和每种车型对应的数量，可以理解为在行驶任务中车辆的使用方案。任务时间可以理解为行驶任务限时完成的期限时间。在实际情况中，不同的车辆的承载标准不同，并且，车辆并不是随时都可以行使的，车辆需要根据驾驶员的时间来确定是否可以行使，且车辆本身也需要花时间保养。所以在确认任务车辆方案时，将任务起点位置信息、任务终点位置信息、任务运载量、任务时间与各个车辆位置信息、车辆运载量和车辆空闲时间进行匹配，匹配出可以满足任务要求的车辆，即确定出可以执行该行驶任务的车辆型号和所需车辆的数量。

需要注意的是，云服务器所车辆型号和车辆数量可以进行排列组合，可以得到多种可以执行该行驶任务的车辆型号和所需车辆的数量，因此任务车辆方案也存在许多种。

例如，行驶任务1的任务运载量为10吨，任务时间为10小时。车辆x的承载量为2吨，可行驶的时间为2小时；车辆y的承载量为3吨，可行驶的时间为3小时。那么可执行行驶任务1的任务车辆方案包括：2辆车辆x加2辆车辆y、5辆以上车辆x、4辆以上车辆y及其他能够满足行驶任务1的车辆排列组合。

步骤130，根据任务起点位置信息和任务终点位置信息生成一个或多个模拟规划路线的信息；

具体的，模拟规划路线可以理解为可实现车辆由起点驶向终点的行驶道路通路。云服务器中具有电子地图，或者云服务器也可以从其他服务器中获取电子地图。电子地图中包括车辆行驶地点地理位置信息，道路长度信息、道路实时拥堵程度信息等信息。云服务器在电子地图中输入车辆的任务起点位置信息和任务终点位置信息，在电子地图中生成一个或多个可实现车辆行驶的道路通路，即模拟规划路线的信息。这些道路通路从理论上来说都可以使车辆从起点到达目的地，但不同的道路通路的路况不同，对车辆行驶的影响也不同。

例如，车辆x计划由出发地a出发驶向目的地b，路线a和路线b都可以从出发地a通向目的地b，而路线a相比路线b更为颠簸，路线b相比路线a长度较短。那么，路线a和路线b对于车辆x来说必然存在一条最佳路线，车辆x需要从路线a或路线b中选择一个路线行驶，使得车辆x能更快速且安全到达目的地b。

步骤140，根据节点位置对模拟规划路线进行路线拆分，得到多个路段的路段信息；

具体的，云服务器根据电子地图中的模拟规划线路的信息，在模拟规划线路中设置出一个或多个路线节点，也就是将模拟规划线路拆分成多个模拟规划路段，得到多个路段信息，各个模拟规划路段的之间的连接点为模拟规划路线的节点。设置节点的规则可以为根据道路名称、道路长度、道路信号灯分布情况或其他具有一定逻辑的规则设置。

例如，在模拟规划路线a起点为a1，终点为an。a1到an中具有一个信号灯和一个弯道，那么可在信号灯出设置节点a2，在弯道处设置节点a3，将路线a拆分为三个模拟规划路段，具体为：a1-a2为第一个模拟规划路段，a2-a3为第二个模拟规划路段，a3-an为第三个模拟规划路段。

步骤150，根据路段信息，获取每个路段下车型信息的行驶时间参考数据和任务成本消耗参考数据；

具体的，通常情况下，不同型号的车辆行使同样距离的路段所花费的行驶时间和消耗的行使成本都是不同的。例如，车辆x和车辆y是型号不同的两辆车，车辆x相较于车辆y在路段a中的行使速度更快，但比车辆y更耗油，则车辆x的行驶时间参考数据相较于车辆y的行驶时间参考数据更小，车辆x的任务成本消耗参考数据相较于车辆y的任务成本消耗参考数据更大。

步骤160，根据各个任务车辆方案的行驶时间参考数据和任务成本消耗参考数据在模拟规划路线中确定最优路线和最优任务车辆方案；

具体的，云服务器所获得的行驶时间参考数据和任务成本消耗参考数据都可以对应到相应的车型信息，而通过车型信息又可以对应到相应的各个任务车辆方案。因此，云服务器可以通过车型信息将车型信息所对应的行驶时间参考数据、任务成本消耗参考数据和各个任务车辆方案进行排列组合，得出车辆行驶时间相对最短、且车辆任务成本消耗相对最小、同时路线相对最短的最优路线和最优任务车辆方案。

最优路线为在车辆行驶时间相对最短、且车辆任务成本消耗相对最小、同时路线相对最短的前提下,车辆执行行驶任务所行使的路线。最优任务车辆方案为在车辆行驶时间相对最短、且车辆任务成本消耗相对最小、同时路线相对最短的前提下，执行形势任务的车辆的车型信息和每种车型对应的需求数量。

步骤170，根据最优路线和最优车辆方案，生成车辆调派信息；

具体的，车辆调派信息可以理解为行驶任务最终的调派方案。云服务器将最优路线和最优车辆方案相结合，生成车辆调派信息。车辆调派信息包括任务行使路线、任务所需各个车辆的车型和任务所需各个车辆的数量。

步骤180，根据车载终端的车载终端id将车辆调派信息发送至车载终端；

具体的，云服务器根据车载终端id确认车载终端身份，从而确认车载终端坐在的车辆，将车辆调派信息发送至车辆中，使得车辆中的驾驶员可以根据车辆调派信息执行相应的行驶任务。

在一个实施例中，云服务器还可以根据车辆调派信息确认剩余运力。

剩余运力可以理解为在该行驶任务中车辆还可以完成其他行驶任务的能力。云服务器具有任务管理数据库，任务管理数据库中具有根据多个任务数据。云服务器根据剩余运力、任务起点位置信息、任务终点位置信息和任务时间，在任务管理数据库中查询剩余运力、任务起点位置信息、任务终点位置信息和任务时间在车辆调派信息范围内的凑单数据。

凑单数据也相对应一个行驶任务，可以理解为在执行第一行驶任务的同时还可以执行的第二行驶任务，且第二行驶任务的执行并不会对第一行驶任务的执行产生影响。凑单包括任务编号、凑单任务起点位置信息、凑单任务终点位置信息、凑单任务运载量和凑单任务时间。云服务器将凑单任务编号发送至车载终端，用以车载终端向驾驶员做出相应提示。这种将各个行驶任务统筹在一起进行规划、执行的方法，可以最大限度的节约车辆的行使成本。

在另一个具体的例子中，在步骤110之后，云服务器可以先根据任务编号、任务起点位置信息、任务终点位置信息、任务运载量和任务时间在任务管理数据库中查询凑单数据。将凑单数据与多种任务车辆方案和多条路线相匹配、结合，再经上述步骤120-步骤170得到最终的车辆调派信息。这里的车辆调派信息包括了凑单任务，该车辆调派信息中的车辆运力更接近于饱和状态。

另外，云服务器还可以根据任务起点位置信息和任务终点位置信息和任务时间，在任务管理数据库中查询拼单数据，根据拼单数据确定拼单运载量，并根据拼单运载量和任务运载量更新任务车辆方案。

更优的，云服务器还将车辆调派信息送给移动终端和管理终端。

移动终端可以是一个手机或任何一个具有连接通用分组无线服务(generalpacketradioservice，gprs)功能的移动设备中的软件。移动终端具有移动终端id，移动终端根据车载终端的id接入云服务器，云服务器根据移动终端id，将车辆调派信息发送给所述移动终端。在一个具体的例子中，云服务器根据移动终端id，以短信、电话语音或推送的形式向移动终端发出车辆调派信息。

管理终端可以理解为管理者管理车载终端的设备，一个管理终端可对应多个车载终端，管理者可通过一个管理终端管理或查看多个其下的车载终端。管理终端具有管理终端的id，管理终端的id与车载终端id相对应，云服务器根据轮胎id对应的车载终端的id确定相对应的管理终端的终端id，并将车辆调派信息根据管理终端的终端id发送给管理终端。管理终端根据车辆调派信息调配相应的车辆。在一个具体的例子中，管理终端管理一个车队的车载终端，管理终端根据这个车队中车辆的车辆调派信息，对整个车队的行驶任务进行管理。

本发明实施例提供的调度配置方法，基于车辆的任务路线、任务量、任务时间计算出多种可行的任务车辆方案，并在多种可行的任务车辆方案中根据车辆情况、路段情况和任务时间等信息计算出成本最低、效率最高的最优的任务车辆方案。这种调度方法有利于驾驶者和管理者合理调度车辆、降低出行成本、提高出行效率，使得驾驶员和管理者能够更顺利、便捷的执行行驶任务。

相应的，本发明实施例还提供了一种用以实现上述调度配置方法的调度配置系统，其框图如图2所示，调度配置系统包括：车载终端1、云服务器2、管理终端3和移动终端4。

车载终端位1于车辆驾驶室内，通过gprs网络与云服务器2相连。云服务器2还通过gprs网路与管理终端3和移动终端4相连。

当调度配置系统工作时，其过程如下。

车载终端1向云服务器2发送任务数据，云服务器2对任务数据进行处理分析，得到车辆调派信息，并将车辆调派信息发送至管理终端3和移动终端4中。

本发明实施例提供的调度配置系统，基于车辆的任务路线、任务量、任务时间计算出多种可行的任务车辆方案，并在多种可行的任务车辆方案中根据车辆情况、路段情况和任务时间等信息计算出成本最低、效率最高的最优的任务车辆方案。这种调度方法有利于驾驶者和管理者合理调度车辆、降低出行成本、提高出行效率，使得驾驶员和管理者能够更顺利、便捷的执行行驶任务。并且，本发明实施例提供的调度配置系统成本低、兼容性好、易于加载在现有的车辆上，对现有车辆管理系统进行升级改造。

专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。