一种基于全域地图的配送路径规划方法和系统与流程

1.本发明涉及物流配送技术领域，具体涉及一种基于全域地图的配送路径规划方法和系统。


背景技术：

2.随着电子商务快速发展，订单量也在不断增多，与之配套的物流配送面临着巨大的挑战和新的机遇。为了更好的服务客户并提高物流配送的时效性，合理的安排物流配送路径成为提高配送效率，降低配送成本，缩短配送时长的关键。而目前在物流订单配送过程中存在着订单分配不合理的问题，派送路径无规律，在面对大量订单时，由配送中心根据对当地环境的了解及经验进行分拣划片区派送，导致订单派送时出现多频次、重复性的往返配送，耽误大量的配送时间，降低了物流配送效率。


技术实现要素：

3.针对物流配送路径安排不合理，导致配送效率降低，无法对配送路径优化的问题，本发明实施例的目的在于提供了一种基于全域地图的配送路径规划方法和系统。
4.为实现上述目的，本发明实施例提供了如下的技术方案：第一方面，在本发明提供的一个实施例中，提供了一种基于全域地图的配送路径规划方法，包括：载入全域地图数据，格栅化全域地图数据，生成道路路网矢量地图；获取配送中心和各自提点地理位置坐标，并匹配到道路路网矢量地图上；以配送中心为扩展源向四周扩张直到相遇为止，划分形成道路路网矢量地图上的配送分区区域；获取待配送订单属性，对订单进行聚类，根据对应的配送分区区域划分配送中心，并根据订单属性在道路路网矢量地图中标记单独配送订单位置坐标；以配送中心位置为起始坐标点，以各自提点及单独配送订单位置为节点坐标，计算道路路网矢量地图中每条线性栅格道路途经节点坐标的运载量代价；基于dijkstra算法计算道路路网矢量地图中配送车辆最大载货量条件下途经所有节点的最优路径。
5.在本发明提供的一些实施例中，所述格栅化全域地图数据，生成道路路网矢量地图，包括：获取全域地图数据，基于所述全域地图数据读取道路路网矢量数据；根据道路路网矢量数据进行道路路网规划，得到道路路网规划结果；将道路路网规划结果剖分成连续分布的线性栅格道路场景模型；对场景模型的线性栅格道路进行矢量扩展，确定相邻线性栅格道路的最大配送覆盖范围；将矢量扩展后的线性栅格道路场景模型叠置于全域地图的空间向量场中，建立生
成道路路网矢量地图。
6.在本发明提供的一些实施例中，所述全域地图数据中包含加载的地图数据和道路路网矢量数据，在对道路路网矢量数据进行道路路网规划时，还包括剔除需规避道路，所述需规避道路为物流配送车辆禁行路段、交通事故和交通管制路段以及环境因素行车迟缓路段，其中，所述环境因素行车迟缓路段包括基于全域地图数据实时联网获取的拥堵路段。
7.在本发明提供的一些实施例中，所述确定相邻线性栅格道路的最大配送覆盖范围的方法，包括：遍历获取的场景模型的线性栅格道路；计算所述场景模型中相邻线性栅格道路之间的最大间距值；在最大间距值至最大间距值一半的数值范围内设定所述线性栅格道路矢量扩展的阈值；以阈值为矢量扩展标准，生成线性栅格道路上最大配送覆盖范围。
8.在本发明提供的一些实施例中，划分配送分区区域的方法为：获取配送中心地理位置坐标，并匹配到道路路网矢量地图上；以配送中心地理位置坐标作为扩展源向四周扩张直到相遇为止，形成道路路网矢量地图空间中的voronoi图；以每个配送中心所在的voronoi图区域确定为划分的配送分区区域。
9.在本发明提供的一些实施例中，构建voronoi图时，以相邻两个配送中心地理位置坐标作为两个扩展源，绘制连接两个扩展源线段的垂直平分线，将全域地图中所有配送中心作为扩展源绘制的垂直平分线组合，形成全域地图中连续多边形组成的配送分区区域。
10.在本发明提供的一些实施例中，所述待配送订单属性包括待配送订单的地址、订单重量、包裹体积、自提点代签收许可情况以及订单送达时限。
11.在本发明提供的一些实施例中，对订单进行聚类的方法，包括：根据获取的待配送订单属性，按照待配送订单的地址对应的位置派单至对应的配送分区区域；根据待配送订单属性的自提点代签收许可情况，对许可代签收订单分配至最短距离的自提点，并更改道路路网矢量地图中许可代签收订单的位置坐标至自提点位置；对不许可代签收订单在道路路网矢量地图中标记出单独配送订单位置坐标；根据自提点位置及单独配送订单位置所在的最大配送覆盖范围，匹配对应的线性栅格道路。
12.在本发明提供的一些实施例中，所述道路路网矢量地图中标记的自提点位置及单独配送订单位置均对应至少一条订单可送到的线性栅格道路。
13.在本发明提供的一些实施例中，所述每条线性栅格道路途经节点坐标的运载量代价的计算方法为：统计每条线性栅格道路途经节点坐标的数量以及每个节点的订单属性信息；根据订单属性信息计算该条线性栅格道路上每个节点的订单重量和包裹体积；累加该条线性栅格道路上所有节点的订单重量和包裹体积；将订单重量总和以及包裹体积总和定义为该条线性栅格道路途经节点坐标的运载量代价。
14.在本发明提供的一些实施例中，基于dijkstra算法计算道路路网矢量地图中途经所有节点的最优路径的方法，包括：以道路路网矢量地图中配送中心坐标为起始点坐标；以配送车辆最大载货量为途经节点数量选择依据；满足配送车辆最大载货量的前提下，以配送中心起始点坐标为中心向外层层扩展，直至扩展到所有待配送节点均对应一条线性栅格道路及配送车辆，得到道路路网矢量地图中途经所有节点的最优路径。
15.在本发明提供的一些实施例中，所述配送车辆最大载货量为订单重量总和或包裹体积总和率先满足配送车辆装载要求的订单载货量。
16.第二方面，在本发明提供的另一个实施例中，提供了一种基于全域地图的配送路径规划系统，所述基于全域地图的配送路径规划系统采用前述基于全域地图的配送路径规划方法得到所有订单配送的最优路径；所述基于全域地图的配送路径规划系统包括：道路路网矢量地图生成模块，基于载入的全域地图数据进行格栅化处理，得到道路路网矢量地图；订单划分模块，用于根据订单属性划分至对应的配送分区区域的配送中心；运载量代价计算模块，用于计算每条线性栅格道路途经节点所对应的订单的所需运载量；配送路径生成模块，基于dijkstra算法计算道路路网矢量地图中配送车辆最大载货量条件下途经所有节点的最优路径。
17.本发明提供的技术方案，具有如下有益效果：本发明提供的基于全域地图的配送路径规划方法和系统，充分利用全域地图数据进行订单配送范围、配送运输量、配送收货地点以及配送路径的预测，结合配送中心所在位置，综合计算得到满足所有订单配送的配送车辆调度、配送车辆最大载货量、配送路径最优化的配送方案。充分利用了全域地图数据为配送路径规划提供的有力支持，使物流订单配送更加精细化，提高了全域地图中各配送中心派件的作业效率。
18.本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
19.为了更清楚地说明本发明实施例或相关技术中的技术方案，下面将对示例性实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1为本发明实施例提供的一种基于全域地图的配送路径规划方法的流程图。
20.图2为本发明实施例提供的一种基于全域地图的配送路径规划方法中生成道路路网矢量地图的流程图。
21.图3为本发明实施例提供的一种基于全域地图的配送路径规划方法中确定最大配送覆盖范围的流程图。
22.图4为本发明实施例提供的一种基于全域地图的配送路径规划方法中划分配送分
区区域的流程图。
23.图5为本发明实施例提供的一种基于全域地图的配送路径规划方法中道路路网矢量地图上扩展源两两相连的示意图。
24.图6为本发明实施例提供的一种基于全域地图的配送路径规划方法中绘制扩展源之间垂直平分线划分配送分区区域的示意图。
25.图7为本发明实施例提供的一种基于全域地图的配送路径规划方法中订单进行聚类的流程图。
26.图8为本发明实施例提供的一种基于全域地图的配送路径规划方法中计算运载量代价的流程图。
27.图9为本发明实施例提供的一种基于全域地图的配送路径规划方法中计算最优路径的流程图。
28.图10为本发明实施例提供的一种基于全域地图的配送路径规划系统的系统框图。
具体实施方式
29.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
30.在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
31.下面将结合本发明示例性实施例中的附图，对本发明示例性实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的示例性实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
32.目前物流订单配送存在着订单分配不合理的问题，派送路径无规律，在面对大量订单时，由配送中心根据对当地环境的了解及经验进行分拣划片区派送，导致订单派送时出现多频次、重复性的往返配送，耽误大量的配送时间，降低了物流配送效率。
33.为解决上述问题，本发明实施例提供的一种基于全域地图的配送路径规划方法和系统。
34.以下结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
35.实施例1参阅图1所示，图1为本发明提供的一种基于全域地图的配送路径规划方法的流程图。本发明的一个实施例提供了一种基于全域地图的配送路径规划方法，包括以下步骤：s1：载入全域地图数据，格栅化全域地图数据，生成道路路网矢量地图。
36.本实施例中，全域地图数据为包含待配送城市全部配送区域的高精地图，具备高定位精度、能实时更新数据的功能，根据高定位精度提供道路级别的导航信息。其中，对载
入的全域地图数据，进行格栅化处理，以生成道路路网矢量地图，用于下一步的配送路径规划。
37.具体的，参见图2所示，步骤s1中，格栅化全域地图数据，生成道路路网矢量地图包括以下步骤：s101、获取全域地图数据，基于所述全域地图数据读取道路路网矢量数据；s102、根据道路路网矢量数据进行道路路网规划，得到道路路网规划结果；s103、将道路路网规划结果剖分成连续分布的线性栅格道路场景模型；s104、对场景模型的线性栅格道路进行矢量扩展，确定相邻线性栅格道路的最大配送覆盖范围；s105、将矢量扩展后的线性栅格道路场景模型叠置于全域地图的空间向量场中，建立生成道路路网矢量地图。
38.在本实施例中，所述全域地图数据中包含加载的地图数据和道路网矢量数据。在加载全域高精度地图数据的同时，也包含道路路网矢量数据，从加载的全域地图数据中读取即可。根据读取的道路路网矢量数据对道路路网规划。其中，还包括剔除需规避道路。
39.需要特别说明的是，所述需规避道路为物流配送车辆禁行路段、交通事故和交通管制路段以及环境因素行车迟缓路段。所述环境因素行车迟缓路段包括由于上下班或出行高峰期、雨雪、积水、浓雾或者市政道路维护等外界环境因素造成的拥堵路段，拥堵路段基于全域地图数据实时联网获取。
40.在进行生成配送路径时，自动避开上述的需规避道路即可。
41.根据道路路网规划结果剖分成连续分布的线性栅格道路场景模型，在对线性栅格道路进行矢量扩展时，以设定道路覆盖宽度的方式进行扩展。例如，设定线性栅格道路两侧各50米范围为矢量扩展空间，得到该线性栅格道路的最大配送覆盖范围。
42.在本实施例中，参见图3所示，确定相邻线性栅格道路的最大配送覆盖范围的方法，包括以下步骤：s1041、遍历获取的场景模型的线性栅格道路；s1042、计算所述场景模型中相邻线性栅格道路之间的最大间距值；s1043、在最大间距值至最大间距值一半的数值范围内设定所述线性栅格道路矢量扩展的阈值；s1044、以阈值为矢量扩展标准，生成线性栅格道路上最大配送覆盖范围。
43.需要特别说明的是，最大间距值为整个线性栅格道路场景模型中，两条道路相隔距离最大的值，而设定的阈值在该最大间距值的一半以上，在加载于场景模型的任何一个线性栅格道路时，该线性栅格道路形成的最大配送覆盖范围均可以覆盖到全域地图的任意位置，不存在线性栅格道路最大配送覆盖范围无法覆盖的情况。
44.即：全域地图的任意区域均位于至少一条以上的线性栅格道路的最大配送覆盖范围内，任意待配送区域均具有线性栅格道路能够送达。
45.s2：获取配送中心和各自提点地理位置坐标，并匹配到道路路网矢量地图上。
46.需要特别说明的是，全域地图所在区域的配送中心位置及各自提点地理位置均为已知数据，根据各配送中心及各自提点定位位置进行标记，在道路路网矢量地图上标记。
47.s3：以配送中心为扩展源向四周扩张直到相遇为止，划分形成道路路网矢量地图
上的配送分区区域。
48.如上述步骤s2中进行了配送中心的标记，为了方便以配送中心为中转站，将订单包裹派件至各自提点或者客户签收地点，需要在构建的道路路网矢量地图中对各个配送中心划分配送分区区域。
49.在本实施例中，参见图4所示，采用构建voronoi图形方式表达，具体的划分配送分区区域的方法，包括以下步骤：s301、获取配送中心地理位置坐标，并匹配到道路路网矢量地图上；s302、以配送中心地理位置坐标作为扩展源向四周扩张直到相遇为止，形成道路路网矢量地图空间中的voronoi图；s303、以每个配送中心所在的voronoi图区域确定为划分的配送分区区域。
50.参见图5所示，在划分配送分区区域时，根据步骤s2中在道路路网矢量地图上标记的各配送中心的地理位置坐标为扩展源，将道路路网矢量地图上相邻的扩展源两两相连，参见图6所示，绘制连接两个扩展源线段的垂直平分线，将全域地图中所有配送中心作为扩展源绘制的垂直平分线组合，形成全域地图中连续多边形组成的配送分区区域。
51.通过上述配送分区区域划分方法，可以将全域地图的所有区域进行划分到不同的配送中心管辖，包括位于不同配送分区区域的各自提点。
52.s4：获取待配送订单属性，对订单进行聚类，根据对应的配送分区区域划分配送中心，并根据订单属性在道路路网矢量地图中标记单独配送订单位置坐标。
53.在本实施例中，所述待配送订单属性包括待配送订单的地址、订单重量、包裹体积、自提点代签收许可情况以及订单送达时限。
54.参见图7所示，在将待配送订单通过聚类划分至对应的配送中心时，对订单进行聚类的方法，包括：s401、根据获取的待配送订单属性，按照待配送订单的地址对应的位置派单至对应的配送分区区域；s402、根据待配送订单属性的自提点代签收许可情况，对许可代签收订单分配至最短距离的自提点，并更改道路路网矢量地图中许可代签收订单的位置坐标至自提点位置；s403、对不许可代签收订单在道路路网矢量地图中标记出单独配送订单位置坐标；s404、根据自提点位置及单独配送订单位置所在的最大配送覆盖范围，匹配对应的线性栅格道路。
55.首先读取待配送订单属性中的待配送订单的地址信息，并根据待配送订单的地址信息，在道路路网矢量地图中标记订单的所属配送分区区域，查询到待配送订单对应的配送中心，将订单包裹发送至各配送中心即可。
56.然后，根据待配送订单属性的自提点代签收许可情况，对订单进行划分至距离最近的自提点或直接在道路路网矢量地图中标记需要配送的位置。并匹配对应的可送到的线性栅格道路。
57.其中，由步骤s104中生成的最大配送覆盖范围可知，全域地图所有区域均位于至少一条线性栅格道路的覆盖范围内。因此，道路路网矢量地图中标记的自提点位置及单独
配送订单位置均对应至少一条订单可送到的线性栅格道路。
58.s5：以配送中心位置为起始坐标点，以各自提点及单独配送订单位置为节点坐标，计算道路路网矢量地图中每条线性栅格道路途经节点坐标的运载量代价。
59.在本实施例中，参见图8所示，运载量代价的计算包括以下步骤：s501、统计每条线性栅格道路途经节点坐标的数量以及每个节点的订单属性信息；s502、根据订单属性信息计算该条线性栅格道路上每个节点的订单重量和包裹体积；s503、累加该条线性栅格道路上所有节点的订单重量和包裹体积；s504、将订单重量总和以及包裹体积总和定义为该条线性栅格道路途经节点坐标的运载量代价。
60.在统计每条线性栅格道路途经节点坐标时，以所在配送分区区域的配送中心为圆心，以径向分布的条线性栅格道路为线，串联可以途经的节点坐标。为了避免条线性栅格道路的重复交叉，以配送中心为圆心，以固定夹角为分配线性栅格道路的约束，例如以30
°
固定夹角为例，可以在道路路网矢量地图中形成至少12条可供配送的条线性栅格道路；对固定夹角覆盖的配送分区区域中的各自提点及单独配送订单位置的节点进行串联，生成至少一条线性栅格道路。
61.以固定夹角所在区域中，选取配送时间最短的一条线性栅格道路为该区域的优选路径。
62.计算该条线性栅格道路上所有节点的总订单重量和总包裹体积，而总订单重量和总包裹体积则为该条线性栅格道路上的运载量代价，用于衡量该条条线性栅格道路上订单量的大小。
63.s6：基于dijkstra算法计算道路路网矢量地图中配送车辆最大载货量条件下途经所有节点的最优路径。
64.在本实施例中，参见图9所示，计算最优路径的方法，包括：s601、以道路路网矢量地图中配送中心坐标为起始点坐标；s602、以配送车辆最大载货量为途经节点数量选择依据；s603、满足配送车辆最大载货量的前提下，以配送中心起始点坐标为中心向外层层扩展，直至扩展到所有待配送节点均对应一条线性栅格道路及配送车辆，得到道路路网矢量地图中途经所有节点的最优路径。
65.其中，所述配送车辆最大载货量为订单重量总和或包裹体积总和率先满足配送车辆装载要求的订单载货量。
66.在已知车辆最大载货量的前提下，配送车辆率先选择配送以配送中心为起始点，自近而远的各节点的订单，直至所能配送的节点对应的运载量代价中的订单重量总和或包裹体积总和的其一达到配送车辆的装载量时，配送中心至已选节点的线性栅格道路为最优路径。
67.该条线性栅格道路未能达到的固定夹角所在区域的剩余节点对应的订单自动分配至相邻线性栅格道路对应的配送车辆上，由相邻线性栅格道路对应的配送车辆进行运载量的填补。
68.当相邻线性栅格道路对应的配送车辆也无法装载时，通过增加至少一辆应急车辆的方式将配送中心所在配送分区区域所有的剩余节点进行配送。
69.或者在剩余节点的订单送达时限充裕时，计入该条线性栅格道路或相邻线性栅格道路的配送车辆的下一轮次的待配送节点中。
70.在本发明的一种基于全域地图的配送路径规划方法中，以道路路网矢量地图为配送路径规划的基础，对所有订单进行全域地图范围内划分配送分区区域，将所有订单包裹配送至对应的配送中心，以标记坐标节点的方式处理所在配送分区区域的订单签收位置，基于dijkstra算法计算配送车辆最大载货量条件下途经所有节点的最优路径。以满足对所有订单包裹快速配送的目的，得到满足所有订单配送的配送车辆调度、配送车辆最大载货量、配送路径最优化的配送方案。
71.应该理解的是，上述虽然是按照某一顺序描述的，但是这些步骤并不是必然按照上述顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，本实施例的一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
72.实施例2参见图10所示，本发明的一个实施例提供了一种基于全域地图的配送路径规划系统，包括道路路网矢量地图生成模块100、订单划分模块200、运载量代价计算模块300以及配送路径生成模块400。其中：所述道路路网矢量地图生成模块100，基于载入的全域地图数据进行格栅化处理，得到道路路网矢量地图。
73.在本实施例中，道路路网矢量地图生成模块100通过加载的地图数据和道路网矢量数据的方式获取全域地图数据，格栅化全域地图数据，根据读取的道路路网矢量数据进行道路路网规划，得到道路路网规划结果，将道路路网规划结果剖分成连续分布的线性栅格道路场景模型，对场景模型的线性栅格道路进行矢量扩展，确定相邻线性栅格道路的最大配送覆盖范围，将矢量扩展后的线性栅格道路场景模型叠置于全域地图的空间向量场中，建立生成道路路网矢量地图。
74.构建的道路路网矢量地图覆盖到全域地图的任意位置，全域地图的任意区域均位于至少一条以上的线性栅格道路的最大配送覆盖范围内，任意待配送区域均具有线性栅格道路能够送达。
75.所述订单划分模块200，用于根据订单属性划分至对应的配送分区区域的配送中心。
76.在本实施例中，在订单划分前，还需要在道路路网矢量地图中划分配送中心对应的配送分区区域，具体步骤为：获取配送中心地理位置坐标，并匹配到道路路网矢量地图上；配送中心地理位置坐标作为扩展源向四周扩张直到相遇为止，形成道路路网矢量地图空间中的voronoi图；以每个配送中心所在的voronoi图区域确定为划分的配送分区区域。
77.在订单划分时，获取待配送订单属性，对订单进行聚类，根据对应的配送分区区域划分配送中心，并根据订单属性在道路路网矢量地图中标记单独配送订单位置坐标。
78.其中，所述待配送订单属性包括待配送订单的地址、订单重量、包裹体积、自提点代签收许可情况以及订单送达时限。
79.在将待配送订单通过聚类划分至对应的配送中心时，对订单进行聚类的过程主要为：根据获取的待配送订单属性，按照待配送订单的地址对应的位置派单至对应的配送分区区域；根据待配送订单属性的自提点代签收许可情况，对许可代签收订单分配至最短距离的自提点，并更改道路路网矢量地图中许可代签收订单的位置坐标至自提点位置；对不许可代签收订单在道路路网矢量地图中标记出单独配送订单位置坐标；根据自提点位置及单独配送订单位置所在的最大配送覆盖范围，匹配对应的线性栅格道路。
80.所述运载量代价计算模块300，用于计算每条线性栅格道路途经节点所对应的订单的所需运载量。
81.在本实施例中，运载量代价计算模块300计算运载量代价的方法为：统计每条线性栅格道路途经节点坐标的数量以及每个节点的订单属性信息；根据订单属性信息计算该条线性栅格道路上每个节点的订单重量和包裹体积；累加该条线性栅格道路上所有节点的订单重量和包裹体积；将订单重量总和以及包裹体积总和定义为该条线性栅格道路途经节点坐标的运载量代价。
82.计算该条线性栅格道路上所有节点的总订单重量和总包裹体积，而总订单重量和总包裹体积则为该条线性栅格道路上的运载量代价，用于衡量该条条线性栅格道路上订单量的大小。
83.所述配送路径生成模块400，基于dijkstra算法计算道路路网矢量地图中配送车辆最大载货量条件下途经所有节点的最优路径。
84.在本实施例中，配送路径生成模块400计算最优路径的过程为：以道路路网矢量地图中配送中心坐标为起始点坐标；以配送车辆最大载货量为途经节点数量选择依据；满足配送车辆最大载货量的前提下，以配送中心起始点坐标为中心向外层层扩展，直至扩展到所有待配送节点均对应一条线性栅格道路及配送车辆，得到道路路网矢量地图中途经所有节点的最优路径。
85.在本实施例中，基于全域地图的配送路径规划系统执行时采用如前述实施例的一种基于全域地图的配送路径规划方法的步骤。因此，本实施例中对基于全域地图的配送路径规划系统的运行过程不再详细介绍。
86.综上所述，本发明提供的基于全域地图的配送路径规划方法和系统，充分利用全域地图数据进行订单配送范围、配送运输量、配送收货地点以及配送路径的预测，结合配送中心所在位置，综合计算得到满足所有订单配送的配送车辆调度、配送车辆最大载货量、配送路径最优化的配送方案。充分利用了全域地图数据为配送路径规划提供的有力支持，使物流订单配送更加精细化，提高了全域地图中各配送中心派件的作业效率。
87.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。