数据驱动的大宗物流地图构建: 架构及进展

来源：软件学报杂志2023年第1期北京时间：

作者：毛嘉莉，吴涛，李思佳，郭烨，周傲英，金澈清，钱卫宁

单位：毛嘉莉，华东师范大学 数据科学与工程学院, 上海 20006211,吴涛，华东师范大学 数据科学与工程学院, 上海 20006202,李思佳，华东师范大学 数据科学与工程学院, 上海 20006203,郭烨，京创智汇(上海)物流科技有限公司, 上海 20043304,周傲英，华东师范大学 数据科学与工程学院, 上海 20006205,金澈清，华东师范大学 数据科学与工程学院, 上海 20006206,钱卫宁，华东师范大学 数据科学与工程学院, 上海 20006207

摘要：普通的城市道路地图未能覆盖(超)重卡货车的道路禁限行信息, 缺少标注适用于大宗货运的热门停驻区域, 无法满足货运司机的大批量长距离公路运输需求. 为解决大宗货运交通事故频发、物流效率低下等问题, 进一步提升货运司机的出行体验感, 亟需结合运输货物类型、货车车型以及司机的线路选择偏好等因素, 研究适用于公路大宗货运的定制化物流地图构建方法. 随着移动互联网、车联网的普及, 大宗货运产生的时空数据迅猛增长, 与物流运营数据等一起构成物流大数据, 为构建物流地图提供了数据基础. 在梳理地图构建技术的基础上, 针对现有电子地图构建方法在大宗货运领域的局限性, 利用多源物流数据提出了一个数据驱动的物流地图构建框架, 主要研究内容包括: (1)基于用户先验知识的多约束物流地图构建; (2)动态时空数据驱动的物流地图增量更新. 物流地图将成为大宗货运发展新一代物流科技的AI基础设施. 研究成果为物流地图构建的技术创新提供了丰富的实践内容, 也为促进大宗物流降本增效提供了新的解决思路, 具有重要的理论意义和应用价值.

关键词：时空数据;物流地图;大宗货运;道路拓扑

基金资助：国家自然科学基金(62072180, U1911203)