基于北斗高精度定位的卷煙物流配送車輛駐留點和配送進度研究

李文剛 張偉 楊珺 周哲 張浩

（1.河南省煙草公司安陽市公司，河南 安陽 455000；2.河南省測繪院，河南 鄭州 450003）

1 背景和問題

煙草是一種特殊商品，其生產、銷售和流通受到嚴格的政策法規約束。煙草產品往往需要通過專門的物流渠道進行配送，卷煙從倉庫到零售商的配送過程中，需要事先規劃配送路線，安排配送時間和配送數量，控制配送成本，同時監控配送過程，確保卷煙準時到達配送目的地。目前，卷煙物流存在車輛配送監督無法實時掌握、配送過程無法監管、商戶位置不準確、物流運行業務數據難獲取、配送線路優化缺少依據等問題。隨著北斗定位技術的不斷普及，特別是高精度定位應用成本的降低，應用日益廣泛。在煙草配送中，通過在運輸車輛上安裝北斗高精度定位設備，可以實時跟蹤卷煙的運輸過程，掌握配送的實時位置、速度、行駛路線等信息，及時發現和處理卷煙運輸過程中的問題，提升配送效率。

針對目前卷煙物流配送進度無法實時掌握的問題，基于北斗高精度定位技術，開展相關算法研究，獲取卷煙物流配送軌跡，提取車輛駐留點數據，并根據線路配送商戶空間位置，估算卷煙物流配送進度。

2 研究思路

車輛運行軌跡數據背后蘊含豐富的配送信息。對于卷煙物流配送業務，通過運行軌跡數據研究，可以提取車輛駐留點，分析駐留事件，然后剔除紅燈駐留、加油站駐留等非送貨噪音點，最終提取出送貨駐留點，預測當前配送商戶、已送達商戶，進而估算卷煙物流配送進度[1]。

技術方面，采用分布式技術搭建位置采集分析能力，提升算法運算的可靠性、穩定性和可擴展性。采用消息隊列技術進行車輛駐留點提取、去除噪音點運算分析，確保數據完整性，保障多線路、多車輛、多設備位置數據實時運算。

3 開展實驗

本文以安陽卷煙物流配送中心為實驗對象，基于安陽市11 個區域、38 輛車、174 條線路、1.9 萬+商戶開展實驗研究。

3.1 研究卷煙物流配送業務規則

研究卷煙物流配送區域、配送線路、配送商戶順序、商戶送貨時長等業務信息，掌握卷煙物流配送特征，為車輛駐留點提取規則算法提供業務指導。

經調查研究發現，安陽市卷煙物流配送中心按照區域分區配送，每個區域有多條配送線路。配送線路為排列好配送順序的商戶信息（如表1 所示），每輛車負責一條配送主線路，每條主線路有5 條支線路（如表2 所示），司機和送貨員按照提前制定好的配送線路執行配送任務。

表1 卷煙物流配送線路（部分）

表2 卷煙物流配送車輛、司機和排班信息（部分）

3.2 實時獲取精準車輛運行軌跡

實驗采用實時差分高精度定位技術開展研究，使用河南省衛星導航定位基準服務系統提供的高精度位置服務。河南省衛星導航定位基準服務系統具有定位精度高、覆蓋能力強的優勢，可以實現厘米級位置定位，能夠滿足研究精度要求，并確保實驗結果的可靠性。

首先，通過物流配送車輛裝載的北斗高精度定位設備接收并處理位置信號，獲得車輛的經緯度坐標，采集頻率為1 秒/次。然后，利用差分系統對獲取的位置信息進行修正，減小由于信號傳播延遲、大氣層影響等因素引起的定位誤差，提高定位精度。最后，根據808 協議解析提取出卷煙物流車輛的運行軌跡數據，包括時間、經緯度、速度等信息，并將這些數據進行存儲。獲取的車輛軌跡及軌跡點屬性信息如圖1和表3 所示。

圖1 車輛運行軌跡（部分）

表3 軌跡點屬性信息（部分）

3.3 提取車輛送貨駐留點數據

（1）駐留點提取方法

駐留點在空間上非常接近，但是時間跨度較大，如果一輛車在一個小的空間范圍內持續出現了很長時間，則認為車輛在該范圍內駐留了。

空間駐留范圍計算如圖2 所示，從任意實時軌跡位置點N 開始，計算之后連續點位到點N 的空間距離distance，若小于等于設定的最大駐留距離d，則判斷該點為駐留范圍點，直到發現不滿足設定最大距離的點M，點M -1 為最后一個駐留范圍點。即滿足?I(distance ( N,I )≤d ) & distance ( N,M )＞d， 其 中N≤I≤M-1。兩個坐標點之間的距離計算公式為：

圖2 駐留點提取算法

時間駐留范圍計算：基于空間駐留范圍計算結果，計算最后一個駐留范圍點M -1 到N 的時間跨度time，若大于設定的最小駐留時間t，則認為時間跨度較大，即滿足time ( M -1) - time( N )＞t。

綜上所述 ，同時滿足空間駐留范圍要求?I(distance( N,I) ≤ d ) & distance ( N,M )＞d 和 時 間 駐 留 范 圍 要求time ( M -1) - time ( N )＞t，可得到一組駐留范圍點{N…,M-1}，取{N,…,M-1}坐標點外接矩形的中心點Z 為駐留點[2]。外接矩形中心點坐標計算如圖3 所示，具體公式為：

圖3 矩形中心點坐標計算

例如：圖4 表示了一條軌跡中的駐留點，從點p5開始，到點p6、p7、p8 的空間距離非常接近，滿足distance ( p5,p6)、distance ( p5,p7)、distance ( p5,p8)都小于設定的最大駐留距離d，且點p5 到點p8 的時 間 跨 度 較 大， 滿 足time ( p8) -time( p5)＞t， 則{p5,p6,p7,p8}為一組駐留范圍點，取{p5,p6,p7,p8}坐標點外接矩形的中心點Z 為駐留點[3]。

圖4 駐留點提取

（2）駐留點提取

根據上述駐留點提取方法，設定最大駐留距離d為0.5m，最小駐留時間t 為20s，對獲取到的車輛軌跡數據進行實時分析提取，獲得全部駐留點數據。提取的駐留點數據如圖5 和表4 所示。

圖5 車輛駐留點提取結果（部分）

表4 駐留點屬性信息（部分）

3.4 去除駐留點中干擾駐留數據

卷煙配送車輛每天會沿著一條預定的線路進行配送，這條線路由一組按配送順序排列的商戶組成。當車輛駛過這些商戶時，送貨員和司機會把車停在商戶附近，進行卸貨和配送。

為獲取準確的送貨駐留點數據，首先，以駐留點為中心，生成半徑為10 米的圓，通過判斷該圓內是否包含紅綠燈、加油站、餐館等干擾駐留因素，剔除等紅燈、車輛加油、司機就餐等噪音點。然后，以駐留點為中心，生成半徑為20 米的圓，判斷該圓內是否包含商鋪位置。若圓內包含商鋪，則保留該駐留點，否則去除該駐留點，最終得到車輛送貨駐留點位數據。

通過空間分析，將其中一條線路運行駐留點的紅綠燈路口、加油站附近、餐館附近等非送貨駐留點去除，得到送貨駐留點數據，如圖6 所示。

圖6 卷煙物流配送車輛送貨駐留點（部分）

3.5 根據配送車輛駐留點更新商戶配送進度

以安陽市卷煙物流配送中心的一條配送線路為例，該線路共包含120 個配送商戶，通過實時提取該線路的車輛送貨駐留點數據，能夠判斷車輛已送達商戶和正在配送商戶，如圖7 所示。由圖7 可以看出，已完成110 個商戶配送，正在前往第111 個商戶進行配送，計算該線路當前配送任務已完成110/120 ≈92%。更新該線路配送進度為正在配送第111 個商戶，配送進度為92%。

圖7 卷煙物流配送線路配送進度（其中一條線路）

4 總結

本次研究以安陽卷煙物流配送中心為實驗對象，對38 輛卷煙物流配送車輛駐留點數據進行了分析，研究了卷煙物流配送特征，對接了北斗高精度定位數據，獲取了物流線路軌跡，利用相關算法提取了車輛駐留點數據，并進一步分析去除了紅綠燈等干擾駐留點，最終檢測出車輛送貨駐留點，能夠從多角度科學分析卷煙物流配送進度。

研究過程中也發現了部分實際送貨駐留點未檢測到的問題，可能是商戶送貨駐留時間較短、車輛無法到達商戶位置而在較遠距離停車送貨、商戶位置和噪音點距離較近等原因造成，下一步將根據實際運行情況，進一步優化算法模型，提升送貨駐留點檢測的準確性和完整性，為卷煙物流配送進度分析提供數字化支撐。

5 展望

基于本次研究成果，未來可以進一步探索北斗大數據在物流配送數字化管理、物流配送安全服務、物流配送信息精準推送、物流配送線路優化等方面的應用價值。

在物流配送數字化管理方面，探索基于北斗高精度定位，監控車輛運行時間、運行軌跡，輔助監管車輛跨區域配送、私用配送車輛等問題 ；在物流配送安全服務方面，探索基于北斗高精度定位，實時分析車輛行駛速度，以及加減速、駕駛時長等危險駕駛行為，為司機提供安全駕駛提醒服務；在物流配送信息精準推送方面，探索基于車輛行駛軌跡和配送駐留點數據，估算到達商戶時間，為商戶提供配送通知服務；在輔助物流配送線路優化方面，探索基于卷煙物流車輛歷史運行數據，發現卷煙物流線路規劃問題，輔助配送線路優化，提升卷煙物流配送效率，降低運營成本。