智能交通系统概论 课件 第5章 货运管理系统

智能交通系统概论第5章货运管理系统1.引言2.发展现状3.基本概念4.系统组成5.关键技术与应用6.案例介绍7.展望与挑战第1节引言①我国的客车、货车、特殊品运输车等公路营运车辆引发的道路交通事故不断增多，车路人之间的矛盾日益尖锐和突出②人们对有限车辆资源的需求在时间上和运输服务上存在着冲突③企业存在无法及时合理进行车辆调度、运营成本难于控制，数据统计效率低下引起决策滞后第2节发展现状——国外发展现状

在国外，较早投入对物流车辆运营信息化管理进行研究的国家有美国、欧洲和日本。这些国家或地区无论是市场应用还是相关技术都处于世界领先水平，特别是体现在监控及调度管理方面。例如美国的GPS及地理信息技术已相当成熟，在社会上有着广泛的应用，已渗透到各行各业，也包含应用于车辆运营管理上，对其优化车辆调度和监控管理发挥了重要作用。

例如非常著名的车辆运行导航及管理系统包括：美国Clarion公司的车载电脑、美国通用汽车公司开发的TravTek、法国的Carminat，德国西门子的Ali-scout、日本的VICS项目等。国外企业对车辆也有着严格的管理程序，通过规范化管理给企业带来更多的收益。第2节发展现状——国内发展现状

在我国，货运车辆运营管理系统是从九十年代开始发展，“九五”期间，交通运输部为发展智能交通系统，制定了智能交通系统发展战略，为未来的发展和应用打下坚实的基础，对货运物流管理系统方面的发展起到了较大的推动作用。

近几年来，随着政府相关部门对此领域的不断重视和引导，计算机技术和网络技术的飞速发展，再加上社会上用车需求的爆发式增长。目前我国的交通信息化建设发展态势良好。许多交通运输企业也从观念上认识到通过信息化建设，可以很好地解决企业运营过程中存在的各种问题，大大提高企业的效益和管理水平，因此越来越多的运输企业正在不断投入到车辆运营管理的信息化建设之中，以提高自身管理服务水平，从而提高市场的竞争力。第3节基本概念——商用车辆第3节基本概念——系统功能分析快速获取并响应客户的用车需求实现PC端和移动端的在线订车功能。多渠道采集用车信息，提高服务层次和品牌形象，降低人工成本。快速查看车辆位置及任务执行情况结合GPS和电子地图，对出勤车辆进行实时跟踪，查看其车辆行驶轨迹和任务信息，通过实时监控有效规范司机工作行为。及时有效的做出货运车辆调度通过用户需求，结合车辆的实时运行状态，对数据进行分析处理，自动推荐出最佳的派车调度方案，缓解用车需求。有效降低车辆运营成本对维修费用和油耗费用进行管理，进行抽查与监督，便于有效管理驾驶员等工作人员。提高货运车辆管理水平对各种运营数据进行多维度的统计，建立经验知识库，帮助管理人员更好掌握货运运营状况，起到支持决策的作用。第4节系统组成——用户服务系统用户服务系统分类功能描述商用车辆电子通关不停车通关保证符合通关条件的车辆迅速通过各种关卡避免重复性检查自动路旁安全检查与电子通关结合，检查车辆安全性以及司机的反应能力与适应能力车载安全监控对告诉行驶中的车辆进行无干扰监控，将司机、车辆和货物的不安全状况及时汇报给司机、运输公司及相关执法人员商用车辆管理使用电子方式办理手续，得到通关证件，并获得相关信息危险货物事故响应向紧急救援人员提供危险物品事故数据，推荐最佳救援方案，提供响应指令商用车队管理提供司机、调度与多式联运者的通信链路，为运输者提供各种实时信息，实现商用车辆自动列队驾驶电子商务与第三方物流采用物流信息技术，在一体化前提下将采购、仓储、配送实现全方位信息化第4节系统组成——系统逻辑架构第4节系统组成——系统物理架构第5节关键技术及应用——调度管理车辆调度的主要目标：车辆的总行驶路程最短；车辆的总行驶时间最短；总运输成本最小。①车辆调度问题经常以车辆总的行驶距离为路径优化的目标，这是不考虑路况时车辆调度要达到的目标。车辆总行驶路程表示为：

调度管理是商用车辆运营系统中的关键技术，以物流运输为例对车辆调度进行介绍，一个物流配送中心，拥有若干辆具有最大载重限制的配送车辆。配送中心负责完成若干个客户点一定需求量的货物配送与收集工作。不同客户点之间的距离已知，配送车辆从物流中心出发，完成配送与集货任务后返回物流中心。在客户点允许的服务时间之外提供服务，物流公司需要支付惩罚费用。合理安排配送车辆数和行驶路径，使货物配送与收集成本最小。第5节关键技术及应用——调度管理车辆调度的主要目标：车辆的总行驶路程最短；车辆的总行驶时间最短；总运输成本最小。②车辆的行驶时间受多种情况制约，相同的行驶距离因为天气情况的不同，交通拥堵程度的相异程度，存在较大区别，因此不能仅以车辆行驶距离最短为目标。面向路况的车辆调度问题必须考虑车辆行驶时间。假定不同时间段路况拥堵情况可由历史数据预测得到，描述交通时段拥堵可以用美国联邦公路局的一个路阻函数表示，该函数被称为BRP函数：可以得到车辆总行驶时间表达式：第5节关键技术及应用——调度管理车辆调度的主要目标：车辆的总行驶路程最短；车辆的总行驶时间最短；总运输成本最小。③总运输成本包括行驶距离成本、车辆早到提前服务惩罚成本、车辆晚到延迟服务惩罚成本、行驶时间成本、固定用车成本，如式所示。每辆车的固定用车成本包括发车费用、驾驶员费用等：同时，车辆路径模型需要满足一定约束条件。比如配送车辆数约束、最大载重线限制、配送路线约束等。第5节关键技术及应用——动态称重重车自动识别目的——保证运输安全、防止超重车辆毁坏公路方法——在高等级公路、高速公路上设置一定数量的称重站技术对比静态称重（过去）——重车到达称重站或检查站时需停车接受检查，由人工测定尺寸，由磅称测定重量降低运输效率、引起交通堵塞、增加旅行时间、加剧废气污染动态称重（现在）特殊车辆自动计测系统主线子系统基地子系统主要技术—动态称重测量精度提高运输效率、减少能源消耗、节约人力资源第5节关键技术及应用——动态称重

动态称重站一般分为安装在主线车道上的主线子系统和安装在执法站精检区的基地子系统，系统硬件组成包括高速动态轴重秤、称重仪表、车牌识别仪、称重传感器、地感线圈系统、WIM控制柜、高速称重计算机、视频监控系统、LED可变情报板等。

车辆首先通过主线子系统，系统会自动计测行驶车辆的车高、车宽、车长和车重，超过限制值的车辆在光电板上得到告示并被引导至基地子系统，之后在基地子系统进行更精确的测量。

系统在不干扰正常车辆行驶前提下自动处理称重流程，自动识别超载车辆并自动引导，能够实现24小时连续运行，无执法时间空隙。第5节关键技术及应用——多式联运

多式联运定义为多种运输方式的联合运输，指货物运输过程中至少采用两种不同的运输方式。

运输单位可以是一个盒子，一个集装箱，公路、铁路车辆或船只等运输工具。从定义可以看出，多式联运常运用在大规模、中远距离的运输网络中，例如区域或国家规模的快递系统以及长途取件和递送服务。随着经济全球化的发展，世界各地的多式联运终端设施为物流企业带来了更高的运输灵活性和规模经济。

多式联运是一种结合公路、铁路、水路、空运等运输方式的综合运输形式，能够充分发挥何种运输方式的优势，突破传统单一运输方式的局限性，满足日益多样化的运输需求，为全球社会从经济、环境等多方面带来最大效益。第5节关键技术及应用——多式联运网络结构：

多式联运的基本网络结构主要包含节点和路径两种元素类型。节点包括起始点、转运节点和终端需求点，路径表示为节点之间的连线，每条路径包含若干种运输方式。一个基本的多式联运网络结构如右图所示。节点1-9表示供应点和需求点,A、B、C表示三个转运节点。各个转运节点同供应点及需求点之间的短距离运输服务通常采用公路运输的形式。第5节关键技术及应用——多式联运

多式联运的运输过程与常规的单种运输方式的运输不同，由于涉及多种运输方式，每种运输方式都会有其对应的路径，在优化的过程中常常需要考虑每种运输方式产生的费用、时间、危险性。在现实生活中多式联运的承运人以运输过程中费用最小为目标，在满足顾客要求时间和保证货物的完整性的情况下，尽量优化多式联运运输过程的路径以及运输方式的组合。构建多式联运模型时经常使用的决策变量一般分为两个，第一个是多式联运货物所经过的运输城市节点，另一个是在经过两个节点的时所采用的运输方式，即在构建这个模型的过程中需要两组决策变量。在构建目标函数的过程中，对应目标函数中组成的决策函数是线性的，决策函数可表示为：第5节关键技术及应用——多式联运

一般优化目标包括运输过程的成本最小，运输过程的碳排放最小，运输过程的时间最短等，但由于多式联运系统的不断完善，运输过程的安全性也逐渐被重视，因此，运输过程中风险最小也成为了目前热门的目标函数。在多式联运的实际过程中，单独追求一个目标的最优不能满足实际的现实需求，在一般的多式联运运输过程中既要保证多式联运承运人和经营人的收益，也要满足收货人和发货人的客户满意程度，即在优化运输过程的费用最低的同时，优化多式联运运输过程的时间，并根据结果使多式联运的路径选择做到整体最优，除了满足上述的目标外，还需要兼顾碳排放量、运输过程中风险等目标，因此多式联运问题可以定义为多目标优化或多属性决策的问题，对多式联运的发展具有重要的意义。第6节案例介绍——顺丰智慧物流

在顺丰持续提升服务质量的战略背景下，经过多年的行业深耕与洞察，自主研发建立了AIoT视觉感知应用平台：慧眼神瞳。其综合应用IoT、边缘计算和人工智能等前沿技术，极具扩展性，鲁棒性。模块化容器化的设计，可根据需求灵活调整配置、实现业务变化与优化，高效迭代作业流程；能够配合监控摄像机、分拣线工业相机等IoT智能设备进行作业场景数字化建模，全面分析人、货、车、场地、设备等关键生产要素，覆盖端到端全业务场景的实时业务数据流，通过业务风险分析、自动化决策等数字化手段，有效保障了运营质量、管控业务风险、减少运营成本、提高管理效能与服务质量。

慧眼神瞳综合运用计算机视觉与边缘计算技术，通过构建覆盖全网的AIoT感知平台，以数十万感知触点实时解析各场景关键生产要素，形成覆盖全网的实时业务动态数据，为行业客户提供数智化管理与运营精细化升级的解决方案。第6节案例介绍——顺丰智慧物流核心技术特性：①数据驱动的边缘计算平台将云端、边缘端、设备端三方进行数据流联通，实现云端构建、边缘部署、设备控制，有效降低全链路协同成本。②统一的云边端一体化架构优势拥有边缘感知、边缘计算、边缘安全、全链路能力、再生产能力等多种架构，能够快速满足适应新的行业和业务场景。第6节案例介绍——中国移动车辆管理车队运营数据采集采集及提供汽车行车时的数据，如历史行车路径、地理围栏出入记录、汽车总行驶距离及燃料消耗量等。车队运营数据分析利用云存储和云计算的强大功能来进行不同维度的数据分析，让客户更清楚地理解车队的运营情况。车队运营数据管理将运行数据统一放在系统里，车队管理者通过网站或应用程式在一站式的门户获取车队运营数据的汇总。为驾驶员提供帮助利用手机应用程式获取即时的定位信息、完成线上签到及持续优化驾驶行为的建议。第6节案例介绍——中国移动车辆管理产品优势

①优化驾驶员的安全管理——提供驾驶风险相关的信息给车队管理者来制定针对性更高及更有效的治安措施；②优化车队成本管理——更清晰地理解车队的成本结构，协助构建降低成本的部署；③提高运营效率——车队管理者可轻易地获取车队的运营数据从而进行更符合成本效益的车队调配。④提供强大的数据分析能力——利用云能力及数据建模分析驾驶员的行为及其驾驶风险⑤提供高兼容性——提供多种API接入方式让方案可以快速部署，同时拥有高延展性，及可跟多个终端设备进行合并。第6节展望与挑战通用管理框架01大部分已有研究只是在原有管理系统的基础上应用相关技术增强某些物流功能。只有将相关技术应用到促进不同物流流程其它供应链流程之间的协作，才能真正发挥技术对行业的作用。深入理论研究缺乏通用的智慧物流管理框架是由于相关技术对当前物流运作的作用机制未被明晰。未来的研究可以理论层面分析某一类特定技术对物流运作的影响及机制。02可视化技术研究03物联网技术虽然为决策者带来海量多样的数据，但不恰当的数据展示可能会导致无关数据隐藏关键信息。合理的、人性化的物流信息