System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 矿用无人驾驶卡车调度方法及系统技术方案_技高网

矿用无人驾驶卡车调度方法及系统技术方案

技术编号:42563647 阅读:7 留言:0更新日期:2024-08-29 00:32
本申请公开了矿用无人驾驶卡车调度方法及系统,涉及车辆调度技术领域,其中方法包括:获取调度指令和车辆状态数据,将调度指令和车辆状态数据上传至区块链;采用共识机制在区块链的节点中选择一个节点作为调度节点;调度节点根据调度指令和车辆状态数据建立目标函数;采用遗传算法对目标函数进行求解,得到最优调度方案;按照最优调度方案对矿场中的矿用无人驾驶卡车进行调度。本申请采用区块链对各个矿场的数据进行存储,并选择一个节点作为调度节点,同时在求解目标函数过程中采用了算法,不但提高了数据的安全性,而且也能够较为快速和准确的寻找到最佳的调度方案。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及车辆调度,特别涉及矿用无人驾驶卡车调度方法及系统


技术介绍

1、矿用无人驾驶卡车简称无人矿卡,是在矿场中使用的无人驾驶卡车,采用集中的调度系统对所有的矿用无人驾驶卡车进行调度,可以达到较高的生产效率,同时无人驾驶也节省了人力投入,为矿场带来了可观的利益。

2、但是,目前矿场中使用的调度系统都是独立运行的,所有的数据都存储在调度系统中,一旦调度系统被入侵,就存在数据泄露的风险,甚至会造成对矿用无人驾驶卡车管理的失控,对矿场的安全生产造成了极大威胁。


技术实现思路

1、本申请实施例提供了矿用无人驾驶卡车调度方法及系统,用以解决现有技术中调度系统被入侵后存在严重威胁的问题。

2、一方面,本申请实施例提供了矿用无人驾驶卡车调度方法,包括:

3、获取调度指令和车辆状态数据,将调度指令和车辆状态数据上传至区块链;其中,调度指令包括每个矿用无人驾驶卡车的目标位置和预计到达时间,车辆状态数据包括每个矿用无人驾驶卡车的位置、速度和燃料状态,区块链由多个矿场中的调度系统组成,每个调度系统为区块链中的一个节点;

4、采用共识机制在区块链的节点中选择一个节点作为调度节点;

5、调度节点根据调度指令和车辆状态数据建立目标函数;

6、采用遗传算法对目标函数进行求解,得到最优调度方案;

7、按照最优调度方案对矿场中的矿用无人驾驶卡车进行调度。

8、另一方面,本申请实施例还提供了矿用无人驾驶卡车调度系统,包括:

9、数据上传模块,用于获取调度指令和车辆状态数据,将调度指令和车辆状态数据上传至区块链;其中,调度指令包括每个矿用无人驾驶卡车的目标位置和预计到达时间,车辆状态数据包括每个矿用无人驾驶卡车的位置、速度和燃料状态,区块链由多个矿场中的调度系统组成,每个调度系统为区块链中的一个节点;

10、节点选择模块,用于采用共识机制在区块链的节点中选择一个节点作为调度节点;

11、目标函数建立模块,用于调度节点根据调度指令和车辆状态数据建立目标函数;

12、目标函数求解模块,用于采用遗传算法对目标函数进行求解,得到最优调度方案;

13、调度模块,用于按照最优调度方案对矿场中的矿用无人驾驶卡车进行调度。

14、本申请中的矿用无人驾驶卡车调度方法及系统,具有以下优点:

15、采用区块链对各个矿场的数据进行存储,并选择一个节点作为调度节点,同时在求解目标函数过程中采用了算法,不但提高了数据的安全性,而且也能够较为快速和准确的寻找到最佳的调度方案。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.矿用无人驾驶卡车调度方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的矿用无人驾驶卡车调度方法,其特征在于,所述目标函数表示为:

3.根据权利要求1所述的矿用无人驾驶卡车调度方法,其特征在于,采用所述遗传算法求解所述目标函数的方法包括:

4.根据权利要求3所述的矿用无人驾驶卡车调度方法,其特征在于,在每次完成对种群的适应度评估、选择、交叉和变异处理得到新种群后,还利用A*算法评估所述新种群中每个所述个体的实际路径和成本,并将评估结果反馈至遗传算法,遗传算法根据所述评估结果调整下一步的处理。

5.根据权利要求1所述的矿用无人驾驶卡车调度方法,其特征在于,在获取所述调度指令和所述车辆状态数据后还获取每个所述调度系统的运行日志,并将所述调度指令、所述车辆状态数据和所述运行日志以JSON格式组织,然后采用SHA-256加密算法进行哈希处理后存储在每个所述节点中。

6.根据权利要求5所述的矿用无人驾驶卡车调度方法,其特征在于,对经过哈希处理的数据以Merkle树结构进行组织。

7.根据权利要求1所述的矿用无人驾驶卡车调度方法,其特征在于,采用DPoS共识机制在多个所述节点中选择所述调度节点。

8.根据权利要求7所述的矿用无人驾驶卡车调度方法,其特征在于,根据每个所述节点的权重选择所述调度节点,所述权重根据所述节点的历史表现和网络贡献确定。

9.根据权利要求1所述的矿用无人驾驶卡车调度方法,其特征在于,所述目标函数和遗传算法组成调度模型,在所述调度模型使用前先进行训练,训练时将样本集分为训练样本和验证样本,利用所述训练样本对所述调度模型进行训练,然后利用所述验证样本对训练后的所述调度模型进行验证。

10.应用权利要求1-9任一项所述的矿用无人驾驶卡车调度方法的系统,其特征在于,包括:

...

【技术特征摘要】

1.矿用无人驾驶卡车调度方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的矿用无人驾驶卡车调度方法,其特征在于,所述目标函数表示为:

3.根据权利要求1所述的矿用无人驾驶卡车调度方法,其特征在于,采用所述遗传算法求解所述目标函数的方法包括:

4.根据权利要求3所述的矿用无人驾驶卡车调度方法,其特征在于,在每次完成对种群的适应度评估、选择、交叉和变异处理得到新种群后,还利用a*算法评估所述新种群中每个所述个体的实际路径和成本,并将评估结果反馈至遗传算法,遗传算法根据所述评估结果调整下一步的处理。

5.根据权利要求1所述的矿用无人驾驶卡车调度方法,其特征在于,在获取所述调度指令和所述车辆状态数据后还获取每个所述调度系统的运行日志,并将所述调度指令、所述车辆状态数据和所述运行日志以json格式组织,然后采用sha-256加密算法进行哈希处理后存储在每个...

【专利技术属性】
技术研发人员:李天问魏飞周文明
申请(专利权)人:四川开物信息技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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