[发明专利]使用机器学习的车辆调度

说明书

本公开提供了“使用机器学习的车辆调度”。一种调度数据库为可用于调度的多个车辆保存车辆数据和约束数据。处理器被编程为执行调度服务器以执行操作，所述操作包括：接收调度请求；利用机器学习模型来识别所述多个车辆中的一个或多个以响应所述调度请求，所述机器学习模型利用所述车辆数据和所述约束数据作为输入来确定所述多个车辆中的所述一个或多个；向所述多个车辆中的所述一个或多个通知所述调度请求；接收指示所述调度请求的结果的信息；并且使用所述车辆数据、所述约束数据和所述结果来更新对所述机器学习模型的训练以改进用于学习移动辅助和服务的所述调度的所述机器学习模型。

技术领域

本公开的各方面总体上涉及在移动辅助和服务车辆的调度中使用机器学习。

背景技术

移动应急和服务响应车辆通常基于响应车辆能力和与位置的接近度而被调度到所述位置。对决策过程的输入限于识别哪些响应车辆在地理上最靠近所述位置，并且可能不考虑影响响应时间的其他因素。

发明内容

在一个或多个说明性示例中，一种用于使用机器学习来调度移动辅助和服务的系统包括：调度数据库，其为可用于调度的多个车辆保存车辆数据和约束数据；以及处理器。处理器被编程为执行调度服务器以执行操作，所述操作包括：接收调度请求，利用机器学习模型来识别多个车辆中的一个或多个以响应调度请求，所述机器学习模型利用车辆数据和约束数据作为输入来确定所述多个车辆中的所述一个或多个，向所述多个车辆中的所述一个或多个通知调度请求，接收指示调度请求的结果的信息，并且使用车辆数据、约束数据和结果来更新对机器学习模型的训练以改进用于学习移动辅助和服务的调度的机器学习模型。

在一个或多个说明性示例中，一种使用机器学习来调度移动辅助和服务的方法包括：为可用于调度的多个车辆保存车辆数据和约束数据；接收使车辆到达请求位置的调度请求；利用机器学习模型来识别多个车辆中的一个或多个以响应调度请求，所述机器学习模型利用车辆数据和约束数据作为输入来确定所述多个车辆中的所述一个或多个；向所述多个车辆中的一个通知调度请求；接收指示调度请求的结果的信息；以及使用车辆数据、约束数据和结果来更新对机器学习模型的训练以改进用于学习移动辅助和服务的调度的机器学习模型。

在一个或多个说明性示例中，一种非暂时性计算机可读介质包括使用机器学习来调度移动辅助和服务的指令，所述指令在由处理器执行时致使处理器：为可用于调度的多个车辆保存车辆数据和约束数据；接收请求车辆到达请求位置的调度请求；利用机器学习模型来识别多个车辆中的一个或多个以响应调度请求，所述机器学习模型利用车辆数据和约束数据作为输入来确定所述多个车辆中的所述一个或多个；向所述多个车辆中的一个通知调度请求；接收指示调度请求的结果的信息；并且使用车辆数据、约束数据和结果来更新对机器学习模型的训练以改进用于学习移动辅助和服务的调度的机器学习模型。

附图说明

在所附的权利要求中特别指出了本公开的实施例。然而，通过结合附图参考以下具体实施方式，各种实施例的其他特征将更加显而易见，并将得到最好的理解，在附图中：

图1示出了用于在移动辅助和服务车辆的调度中使用机器学习的示例性系统；

图2示出了计算装置的示例；

图3示出了使用调度服务器来选择和管理车辆到请求位置的调度的示例；

图4示出了使用调度服务器来选择和管理车辆到接载位置以及然后到下车位置的调度的示例；

图5示出了使用调度服务器来选择和管理车辆到动态位置的调度的示例；

图6示出了使用调度服务器来选择和管理车辆到动态位置以及然后到最终下车位置的调度的示例；

图7示出了用于在移动辅助和服务车辆的调度中训练机器学习模型的示例性过程；以及

图8示出了用于在移动辅助和服务车辆的调度中使用机器学习模型的示例性过程。

具体实施方式