挑战杯基于WebGIS的应急物流联动机制与公共信息平台的构建.doc

项 目 全 称：基于Web GIS应急物流联动机制与公共信息平台构建 学 院 名 称： 申报者姓名： （集体名称）： 类别：哲学社会科学类社会调查汇报和学术论文摘 要根据应急联动系统内各部门、物流企业多种信息构建专属电子地图，将电子地图应用于跟踪与应急决策系统，可提供一种可视化载体，使顾客可以以便地通过电子地图查询有关信息。同步在对地图祈求过程中加入了Ajax技术，提高了地图响应速度，增强了体验性，即时性得到很大提高。在运送车辆动态监控实现过程中融合使用了GPS技术，GPRS技术和WebGIS技术，可以随时随地对车辆进行监控，实现了物流运送过程中动态可视化效果。系统在应急预案决策中引入本体和知识推理，使应急过程具有一定自我决策能力。运用本体推理实现自动发现，制定规则实现自动关联，在很大程度上提高了应急处理速度和效率。 本文研究成果及有关实现，提供了一种基于WebGIS物流跟踪及应急决策系统，在实践中，对于指导实现物流过程全程跟踪及可视化有一定现实意义。关键词：GIS 应急物流 基础地理信息 共享平台目 录序言41 我国应急物流发展现实状况51.1应急物流产生背景51.2应急物流发展状况51.3应急物流发展及其特点61.4应急物流存在问题72基于GIS配送车辆调度系统设计与实现92.1 GIS技术特点92.2 GIS数据库内容设计102.3 GIS数据库逻辑模112.4 GIS数据库物理模型133 GIS共享平台建立143.1 建设流程143.2软件选型和软件开发163.3关键技术164 3S集成技术在应急物流配送中应用194.1 GIS与RS集成194.2 GPS与RS集成204.3 GPS与GIS集成215 基于GIS技术应急物流模块系统225.1 系统设计目225.2 系统工作原理225.3 车辆定位功能模块245.4途径优化功能模块245.5途径引导功能模块255.6地图匹配功能模块265.7人机交互功能模块276 线路划分与单车线路优化求解算法关键源代码分析286.1Dijkstra算法源代码分析286.2 Dijkstra算法完整实现版本算法源代码29结 论36参照文献37序言都市化进程加紧使人口和经济高度汇集，多种突发事件危害程度、危险系数也明显提高。突发事件导致巨大人员伤亡和经济损失，必然需要调动大量物资和人力进行救济，因此往往会跨区域大规模组织物流行为。应急物流是指以提供自然灾害、公共事件等突发性应急事件所需物资为目，以追求时间效益最大化和灾害损失最小化为目特种物流活动，意在消除或缓和突发事件影响。 社会信息化进程加紧，促成了政府、企业和个人对空间信息需求不停扩大；计算机科学技术、无线网络技术日新月异为地理信息系统(Geographic Information System，GIS)应用带来了无穷活力，以移动智能终端为载体移动GIS已成为地理信息系统一种新研究领域。应急物流具有如下四个突出特点：突发性、不确定性、若经济性和非常规性。基于应急物流如上特点。为了保护应急物流配送车辆顺利完毕任务，减少其配送事件，提高安全性，对于应急物流配送车辆导航定位系统研究具有极其重要意义。本文根据应急物流业务需要，建立跟踪与应急决策系统，对物流过程中波及问题如即时跟踪和车辆动态监控、第三方物流企业选择、应急预案决策生成等都进行了有效模拟和实现。根据应急联动系统内各部门、物流企业多种信息构建专属电子地图，将电子地图应用于跟踪与应急决策系统，可提供一种可视化载体，使顾客可以以便地通过电子地图查询有关信息。本文重点讨论基于移动GIS应急物流决策优化以及面向应急物流移动GIS。1 我国应急物流发展现实状况1.1应急物流产生背景尽管当今世界科技高度发达，但突发性自然灾害、公共卫生事件等“天灾”，决策失误、恐怖主义、地区性军事冲突等“人祸”仍时有发生，这些事件有难以预测和预报，有虽然可以预报，但由于预报时间与 应急物流发生时间相隔太短，应对物资、人员、资金难以实现其时间效应和空间效应。从宏观层面上看，从我国唐山大地震到美国“911”事件，从到SARS、“禽流感”到近年频发矿难，人们在突发事件目前体现出被动局面均暴露出既有应急机制、法律法规、物资准备等多方面局限性，而我国属于自然灾害高发国家，公共卫生设施、国家处突经验等方面均存在诸多亟待改善地方，急需对应急物流内涵、规律、机制、实现途径等进行研究。从微观层面来看，首先企业决策所需信息不完备以及决策者素质限制等原因，任何决策者都无法保证所有决策均对无误，另首先，因道路建设断路等使货品在途时间延长、交货期延长，因信息传递错误而导致货到而不能及时提取等也会产生应急需求，企业迫切需要制定预案，对不可抗拒和人为导致紧急状况进行有效地防备，将应对成本降到最低。1.2应急物流发展状况通过对欧美与我国应急物流现实状况比较可以发现：由于欧美国家对应急管理体系建设比较早，因此各方面明显优于我国，体现为：完善应急管理协调机制，成熟应急管理行动流程，完善应急管理法律和应急管理平台。而我国既有救灾管理体系是实行政府统一决策，各部门按决策和职能分工负责、互相配合；以地方政府为主；按行政区域统一组织指挥，统一调配人力、机械和物资；军队在抢险救灾中发挥着主导作用，由于军队是一种服从指挥、组织严密、机动力强、反应迅速具有强大战斗力集体。在我国救灾物资管理体系中，救灾物资重要来源于中央救灾物资储备库和未受灾地区社会捐赠，救灾物资搜集、运送、管理、发放重要依托各级政府。目前救灾物资体系虽然发挥了巨大作用，但在突发性重大灾害紧急救济方面也会体现出明显局限性。由于捐赠物资缺乏有效地统一调配管理措施，使得救援物资发放就会出现物品发放反复或局限性、人员调配混乱等众多矛盾和冲突，导致了救灾物资和救灾人力不必要挥霍。1.3应急物流发展及其特点应急物流是由突发事件引起，因此它最明显特性就是忽然性和不可预知性。应急物流时效性规定非常高，必须在最短时间内以最快流程和最安全方式来进行应急物流保障，一般使用一套物流运行机制已经不能满足应急状况下物流需要必须要有一套应急物流机制来组织和实现物流活动。相对于平日物流量比较平稳特点而言，应急物流则是高峰物流。物流量明显增长，服务功能深入增强，规定做到愈加及时、精确、保质保量。应急物流展现出如下特点：1)物流量大幅增长。物流量是伴伴随消费需求变化而增减。为满足日益高涨消费数量，应急物流量也较平时大幅增长。2)时效性强。应急物流对时效性规定非常高，例如，玉树地震、汶川地震、重庆武隆山体垮塌事故及其他某些灾害与事故，都规定在非常短时间内，要把尽量多救灾物资运送到灾民手中，尤其是在严冬等恶劣自然条件下，时间显得就尤其突出。3)不确定性。应急物流不确定性源于突发事件不确定性。存在着与竞争对手恶性竞争和供不应求、通货膨胀、自然灾害、社会动乱等多种不确定原因。由于人们无法精确地估计突发事件爆发时间，持续时间，因而，应急物流不确定原因尤其多。尤其是自然灾害以及瘟疫这样突发事件，不确定原因尤其多，就需要我们坚决采用措施来尽量减小灾害导致损失。4)弱经济性。在发生突发事件时，例如说汶川地震、重庆武隆山体垮塌事故以及众多矿难事故时，我们首先想到是怎样救人，怎样把被困群众及时救出，送到附近医院，以保证群众生命，而不是考虑在救济过程中经济性。为了救出被困群众，可以说是不惜一切代价，因而具有弱经济性。1.4应急物流存在问题(1)应急物流不计物流运作成本和代价危机一旦发生，各级政府就会构成对应危机处理领导小组，以危机及时处理作为压倒一切中心工作。这种运作机制是一把“双刃剑”。首先，以行政强制力为基础，统一组织指挥应急物流保障活动，整个物流运作流程体现得愈加紧凑，保证了所需应急物资迅速到位，对危机及时解除起到了物资保障作用。另首先，由于没有正规化、法制化应急保障机制，全民齐上阵，整体秩序紊乱，应急物流成本高、效率低、遗留问题多。(2)应急物流配送指标体系不健全目前，我国各地(市)国防动员委员会都建立有对应交通战备办公室，但现行体制不尽合理。交通战备办公室只对当地(市)交通道路、运送专业人员和运送机具数、质量等状况有个大概理解和掌握，而不能对辖区所属专业人员、器材物资、运送机具进行辨别配置和组建交通战备保障力量，更不能明确战时任务和实行战时保障计划，从而导致了应急保障能力差。(3)应急物流法规体系不健全目前国内尚没有任何法规性文献对于应急条件下交通线路维护和抢修、临时场(站)建设等方面领导体制、有关设备征用、预案制定、实行程序、赔偿和抚恤、经费保障以及平时演习等方面进行规范，导致了应急物流交通运送保障“无法可依”。长期以来，国内大部分地区多以铁路和公路作为物资输送重要形式。由于经济发展水平不平衡，物流运载区域差异相称大。运送工具落后严重影响了应急物流运送保障效率。(4)应急物流信息化程度偏低目前世界上某些发达国家已经在使用某些先进信息系统来处理非常规状况下各类数据和信息。国内某些信息学专家在评价信息化在SARS疫情中作用时，都以美国作为例子。他们指出，美国是全球人流、物流最频繁国家，面对这场传染性极强疫情，其境内病例却一直保持在两位数。从目前掌握状况来看，美国高度发达信息化水平功不可没。(5)应急物流指挥体系不完善应急物流往往同步波及部队与地方，由于部队内部没有建立绝对权威组织指挥机构，外部也没有建立军地联合指挥体系，这样就导致了应急物流联络渠道不畅、多头指挥、各自为战、责任不明，严重制约了应急物流效率和效果。2基于GIS配送车辆调度系统设计与实现2.1 GIS技术特点导航系统重要构成分为硬件、软件和电子地图三大部分。导航用电子地图是整个导航应用体系关键，包括基础地理信息有关背景数据、道路交通、多种爱好点以及实时信息数据。基础地理数据包括道路、地名、水系、居民地、境界、铁路等信息，这些信息是导航应用不可缺乏基础信息。表1所示导航电子地图与基础地理数据在数据内容、数据组织构造、拓扑关系、数据精确性等方面差异。表1 基础地理数据与导航电子地图对比基础地理数据导航电子地图数据内容u 以同样重要程度描述地表地物特性，着重体现各类要素位置、形状和基本属性u 重要刻划道路网络信息，充足体现道路交通关系及各类POI信息数据组织构造u 用“比例尺”概念来描述地图对现实世界不一样详尽程度体现u 不一样比例尺数据按摄影应图幅组织u 较小比例尺要素一般需进行“综合取舍”，以消除对空间对象繁杂细部体现u 道路与POI数据描述与体现无比例尺概念u 数据集存储分区和图层按照途径优化、地址查找及决策支持效率进行组织u 不一样详细程度、不一样综合程度、不一样抽象程度数据在应用时需要建立互相之间链接关系托补关系u 一般定义数据中点、线、面拓扑关系u 不体现道路之间交通关系u 体现道路网络连通关系u 体现道路之间交通关系，包括优先、禁行、限制等精确性规定u 1:1万精度5M，1:5万精度25Mu 现势性：根据经济建设需要几年更新一次u 动态性：无u 都市导航定位精度不低于5M，城际导航定位精度不低于25Mu 现势性：一般以每年4次或更高频率更新u 动态性：动态交通信息非常重要导航重心是道路及与道路有关地名与交通数据，道路数据必须客观、完整地体现现实世界中道路连通关系。由于基础地理数据并非面向导航应用，因此其道路数据无法很好地满足导航应用需求，体目前：1) 基础地理数据中道路以道路中心线表达，而在导航应用中有物理或法定隔离带道路需要按照交通流方向体现道路上下行关系。2)基础地理数据中立交桥以点或图示符号方式表达，不体现立交桥匝道与其他道路连通关系3)基础地理数据在体现两条或数条道路交叉处时，不管道路在此处是平面交叉还是立体跨越，在图面视觉上可以得到反应，但在数据上不能反应或没有完备模型描述道路连通关系。这些问题在运用基础地理信息生产导航电子地图时候，必须进行要素重构，有些还需要实地调查测量进行补充和完善。2.2 GIS数据库内容设计由于基础地理数据与导航电子地图共享平台在数据内容、数据组织构造、拓扑关系等方面存在差异，因此需要对基础地理数据进行加工处理生成导航电子地图共享平台，亦即导航应用电子地图共享平台是在基础地理数据基础上通过加工处理生成面向导航应用基础地理数据集，重要包括道路网络数据、POI（爱好点）数据、地址数据与背景数据。我们在导航电子地图共享平台建设过程中，根据导航应用对数据内容详细程度规定不一样，划分为城际与都市两个体现区域。城际导航重要数据源为1:5万基础地理数据；都市导航重要数据源为1:1万基础地理数据。(1)从内容划分上说，导航应用电子地图共享平台由如下四部分内容构成：A道路网络数据：满足导航应用拓扑需求，可以完整体现道路间连通关系，真实反应交通流实际通行状况，同步还包括桥梁、隧道、加油站、收费站、高速公路出入口、服务区、车渡等道路附属信息；B POI数据：包括各类与导航定位有关各类社会经济设施居民地名称：都市小区、村庄、农场、林场及渔、牧业点等；企事业单位名称；交通要素名：空港、机场名、海港名、内河港口名、渡口名、铁路车站名、地铁站名等；纪念地和古迹名：公园、古建筑、纪念地等；C地址数据：包括地址名称、地址拼音、所在行政区划名称；D背景数据：包括行政区划、水系、铁路、居民地、植被。(2)从数据尺度上说，导航电子地图共享平台由城际导航电子地图共享平台与都市导航电子地图共享平台构成。如图研究区高程分析图2.1所示。图2.1研究区高程分析图A都市是交通活动最频繁区域，在单位面积内，道路面积、长度，POI密度，道路信息变化频率都是郊区农村无法比拟，因此需要体现内容和细节都比城际高多;B城际导航电子地图共享平台体现都市之间道路连通关系，重要以1:5万基础地理数据为数据源；都市导航电子地图共享平台体现都市内部道路之间连通关系，重要以1:1万基础地理数据为数据源；C城际导航电子地图共享平台中只需体现都市内重要交通干道数据。2.3 GIS数据库逻辑模道路网络数据POI数据背景数据公路都市道路乡村道路道路附属设施交通服务政府机关铁路水系居民地注记行政区划高速公路国道省道县道乡道址数据城际导航电子地图共享平台都市导航电子地图共享平台地级市导航应用电子地图共享平台元数据地图数据地级市消防服务公众服务迅速路主干道次干道支线内部道路图2.2逻辑模型图城际导航电子地图地图数据由道路网络、POI、背景及地址四大类数据构成，每类数据又包括若干个子类，子类下是最基础小类，共包括138个小类。都市导航电子地图地图数据则按照都市来组织，覆盖整个浙江省所有县市区，每个都市地图数据内部组织构造则与城际地图数据相似，但在小类划分上更为详细共包括183个小类。2.4 GIS数据库物理模型城际导航电子地图与都市导航电子地图在数据库中分开寄存，最终使用时由导航提取工具提取。城际导航电子地图地图数据不辨别图幅存储为一种数据集（dataset），小类以featureclass形式存储于数据集(dataset)中；都市导航电子地图地图数据分都市不辨别图幅存储为多种数据集，每个数据集中又包括多种小类。城际导航电子地图和都市导航电子地图元数据则均以单独表（table）形式存储于数据库中。3 GIS共享平台建立3.1 建设流程外爷数据采集业内数据采集质量控制已经有DLG纸质地图或图集各类影像多种文字资料工作地图业内集成处理处理、转换、更新母库数据更新3.1导航电子地图建设流程（1）资料搜集资料搜集阶段重要是尽量多搜集与数据采集区域有关数字地图（DLG）、航空影像、卫星影像、交通旅游图、行政区划图等资料。在资料搜集中应尤其重视所搜集资料质量（精度、现势性等），在资料搜集过程中，要对所搜集资料进行整顿，形成对应文档，并入库管理，以便后来查找。（2）数据预处理根据所搜集资料加工成工作底图，作为外业作业基础。在资料加工过程中，先对前一阶段所搜集资料进行分析，对资料不完整或不符合作业规定要进行重点标注，以便在外业作业过程中进行实地检校与处理。在资料预处理完毕后，成果要入库并形成记录文档。（3）外业作业准备完毕工作重要包括外业作业规划及外业采集资料、设备准备等。在外业作业规划中需要制定外业数据采集进度安排，形成作业分区索引图及作业小组分工阐明文档等。并在该过程中为外业数据采集准备必要地图图形拷贝、数据采集手薄、专用采集软件，以及采集数据所需车辆、计算机、定位设备等。（4）外业作业外业阶段是对数据进行实地采集和质量检查，该过程又分为外业数据采集、采集成果质量检查、采集成果整顿及资料成果移交等几种重要阶段。重要工作内容即是按照作业规定和规范采集指定作业区内道路信息及POI信息并在作业底图上详细标注，采集成果执行严格质量控制，检查合格后作业人员上交作业底图及其他有关资料。（5）内业作业内业作业重要任务是对外业作业成果进行统一处理，重要工作包括数据录入、数据编辑、数据拼接及关系建立。数据录入：将外业采集时记录在工作底图或其他记录信息录入或导入到地图数据库中，并增长地理编码。数据编辑：使用专门编辑软件，对采集几何、属性和关系信息进行编辑处理，包括要素合并、几何要素规整、属性赋值。数据拼接：将不一样工作区（图幅）数据合并起来，进行几何接边、属性规整、关系一致性处理，包括接边处理、分幅拼接。关系建立：包括拓扑关系和交通关系建立。建立道路网连通拓扑并按照实际交通流通行状况建立交通关系。（6）质量控制内外业数据质量检查是根据预定规则对数据几何体现、属性、关系对性、合理性，以及一致性进行检查、控制。所有质量检查应以数据原则书与作业手册为根据。（7）更新维护数据更新时须首先从数据库中提取需要更新区域数据集，按照作业流程进行更新作业，更新结束通过专门软件提交。（8）数据安全在数据生产各个阶段均需对原始数据和成果数据进行备份，并将有关资料归档。3.2软件选型和软件开发（1）导航内业处理软件使用专业地理信息系统软件ArcGIS来处理所有内业数据并开发有关辅助处理工具提高作业效率。（2）导航数据管理软件过程数据管理软件:过程数据存储为Personal Geodatabase格式，采用专业数据库管理软件Microsoft Access。成果数据管理软件:成果数据存储在Oracle数据库中，并开发有关数据库管理软件提取数据、支持数据库在线更新。（3）导航数据检查软件在内业处理软件中开发一系列辅助工具以检查数据多种图面及内在逻辑错误。（4）有关辅助软件重要用于辅助内业编辑，包括自动连接、自动接边、自动转换、自动融合等工具。3.3关键技术导航应用电子地图共享平台建设是一种庞大而复杂工程，其中波及多方面关键技术。（1）海量数据存储与管理技术：数据库范围覆盖全省1：5万和城镇1:1万地图，数据库中存储了大量与导航应用紧密有关道路规制信息、POI信息等，信息量大内容丰富，为此系统构建了Oracle9i+ArcSDE8.3数据存储环境，全省数据在分图幅完毕编制后通过批量入库工具导入到Oracle数据库中，数据合幅则通过自动处理程序在数据库中完毕。使用数据时通过数据更新服务平台自动按照顾客需求提取。通过这一系列数据管理辅助工具开发和应用有效减少了人工干预，提高系统自动化程度，保证了数据在生产、传播过程中一致性。（2）迅速更新技术：地图数据库建成后生存周期依赖于数据库更新周期，更新速度快则数据库生存期就长，反之则短。在平台建设中通过设定最佳更新周期和采用新更新技术建立了一种迅速稳定更新机制，以保证地图数据库获得更长生存期。（3）多源多尺度数据整合处理技术：为建立统一导航应用电子地图共享平台，需要对各类数据进行分析，遵照导航地理框架数据原则，针对不一样类型数据制定详细数据生产技术细则，通过对不一样资料和数据要素编码、分层、坐标系、投影、数据格式等进行一系列原则化和规范化处理，将多源、多尺度数据进行综合处理，协调互相间关系，实现多种数据整合。（4）道路网络数据模型构建：导航电子地图关键要素是道路网络，道路网络必须对体现道路之间连通关系。既有基础地理数据显然不符合这种体现。因此，需要针对导航电子地图规定构建道路网络数据模型，采用连通拓扑数据模型来体现道路间连通关系。（5）空间数据连通拓扑关系建立：导航电子地图路段结点间要实现基于非平面连通拓扑体现，而基础地理数据都是基于平面完全拓扑数据模型存储数据，需要处理其中道路连通拓扑关系，按照导航电子地图道路网络数据模型规定，开发软件实现自动、半自动建立和维护道路连通拓扑关系。（6）高效质量控制技术：导航电子地图来源于面广，多尺度、多类型数据，数据量很大。需要开发出比较智能化数据生产质量控制软件，减少人工检查工作，切实做好大批量数据质量控制。图3.2共享平台截图4 3S集成技术在应急物流配送中应用现代科技发展，3S定位功能以及实现方式得到了增强和发展。然而，仅仅独立采用其中某种技术往往不能满足某些实际应用需求，其效能也将受到极大限制。应急物流配送中采用3S集成技术奖能充足发挥其各自效能和动用，使其各自功能得到互补与衔接，高效、精确地搜集、存储、处理和应用信息，从而极大提高配送效率和安全性。车载设备，GPS导航设备，GIS设备成为实现集成技术关键，如图所示车载设备图4.1GPS移动GIS监控系统图4.2车载设备4.1 GIS与RS集成在突发事件发生后，路网以及周围环境状况往往发生了很大变化，如地震依法泥石流掩埋了道路；地震、洪水扥搞破坏了桥梁或隧道；物流通道周围将要发生破坏性地址灾害；洪水沉没了道路等，及时将GIS与GPS结合适应也无法及时将这种变化反应出来。这将给应急物流车连带来不可预知风险，并且极大地影响应急物流配送效率。而RS技术加入则能以最快方式提供受灾地区路网以及周围环境现实状况信息，及时更新GIS数据，事实反应突发事件发生后地区最新状况。因此，RS能为GIS数据更新提供稳定、可靠数据源，同步GIS也为RS摇感数据处理提供所需要辅助信息，以提高遥感图像清晰度。4.2 GPS与RS集成GPS与RS集成技术重要目是运用GPS精确定位功能为RS影像实时处理与迅速编码提供了也许，其基本原理采用GPS/INS措施。GPS与RS集成构造图如图4.3所示。图4.3GPS与RS集成构造图4.3 GPS与GIS集成GPS与GIS集成技术在物流配送中应用研究已经相称丰富了，它是一项运用GIS中电子地图结合GPS实时定位技术。应急物流配送车辆装上GIS系统后，可以将受灾地区地理信息存储起来，在加上GPS技术后，有关配送区域路网、车辆空间位置及行驶状态等有关信息仅能实时地显示在电子地图上。图4.4车辆位置及信息在电子地图上显示5 基于GIS技术应急物流模块系统5.1 系统设计目系统意在保障应急物流配送车辆高效、顺利地完毕任务，减少配送时间，提高安全性，减少配送费用。综合采用3S技术、通信技术、计算机技术、集合考虑应急物流配送特点及其需求，建立起动态、实时应急物流配送车辆导航定位系统。5.2 系统工作原理系统工作流程图如图5.1所示图5.1系统工作流程图执行应急物流配送任务车辆通过车载终端GPS接受机进行自身定位，从而在车载显示屏上显示车辆在电子地图中位置、速度和方向应急抗灾指挥部监控中心汇报。监控中心接受信息后，将车辆位置信息与GIS地图数据库进行匹配，并通过显示终端在屏幕上显示到处车辆位置。此事，监控中心即可实时、动态地掌握车辆状况。同步，监控中心运用RS技术迅速、动态地获取受灾地区地球表面信息，并对信息数据惊醒分析及处理，理解受灾地区道路及其周围地区毁坏状况，确定出仍可安全使用路网通道，迅速、实时地更新GIS 地图数据库，通过途径优化功能模块迅速确定出车辆最优配送途径方案，并将该方案传播给车载终端。车载终端将该方案信息进行处理后，在车载显示屏上显示出最优配送途径，从而为四级进行导航。系统工作原理如图2所示。 图5.2应急物流系统工作原理5.3 车辆定位功能模块车辆定位能模块重要用于精确、实时地确定出车辆钱位置、行驶速度以及行驶方向，并将车辆这些定位信息动态地显示屏显示处理。该功能模块重要采用GPS定位技术。考虑到应急物流是时效性、安全性高规定，以及突发事件发生后外界环境不缺性增长，为了提高车来那个定位精度，观测措施采用载波相位观测法。定位方式选择差分定位。同步，由于GPS易受外界环境干扰，其信号强度将大大减弱，因此，所获得定位信息将会是不持续、不可靠。GPS/DR组合定位措施结合GPS技术、DR技术各自长处，是两者从分互补，极大地提高了定位精度和可靠性。5.4途径优化功能模块途径优化是本系统及其重要关键功能之一。由于应急物流对事件规定极高，因此车辆运行时间是途径优化功能模块所追求主线目。车辆通过某一看路段所花费时间一般同路段长度成正比。不过，道路通行能力最为合适地反应了车辆运行时间。同步，可以采用某个权函数描述某个道路通行能力。此事，RS技术即可发挥重要作用，其获取图像通过度析处理之后，及时更新GIS地图数据库中路网涂层以及道路通行时间信息图层。由于本系统是对车辆惊醒实时导航，因此程序必须采用运算效率高途径算法。对于但配送几点，首选DIJKSTRA算法；对于多配送节点，考虑应急物流需求节点，考虑应急物流需求节点优先级之后，可以采用启发式算法，如比较流行A算法。假如次途径方案在运算效率和存储空间方面能获得较大改善话，那么，该方案也是适合本系统。图5.3控制中心途径优化5.5途径引导功能模块途径引导功能模块与途径优化功能模块共同完毕了车辆导航任务。途径引导功能模块重要是协助司机沿着途径规划功能模块所确定途径顺利抵达各个应急物流需求点，完毕配送任务过程。该功能模块分为2个单元：导航指令单元和车辆跟踪单元。导航指令单元由于产生司机驾驶指令，该指令产生是根据车辆途径优化功能模块中确定途径行驶时在交叉路口转向状况。最优途径方案一旦确定之后，即可根据该方案中相邻路段在交叉口处去向变化计算出对应驾驶引导指令。驾驶引导指令产生后，接下来需要确定在何时向司机发送指令信息以对车辆进行实时跟踪。引导指令信息可以分为3种：早起提醒（在车辆通过上一种交叉路口后发出）、准备提醒（在车辆通过上一种交叉口后发出）、准备提醒（在车辆行驶至距离下一种交叉口一定范围内发出）和抵达提醒（在车辆靠近交叉口时发出）。当车辆偏离预定途径后，导航指令单元首先向驾驶员发出语音提醒信息，同步在车载计算机屏幕上指示司机返回到原先规划途径。假如通过一段时间之后，车辆仍然没有纠正行驶途径，则以目前车辆位置为起点，由途径优化功能模块重新计算确定最优配送途径，并对该车辆行驶路线进行实时跟踪，如图所示地图上显示车辆行驶路线及位置。图5.4途径功能模块流程图图5.5显示车辆行驶路线及位置5.6地图匹配功能模块地图匹配功能木块将车辆定位模块所获得车辆位置信息与地图数据库提供道路卫士信息进行比对，同步，通过合适模式匹配和识别过程，确定车辆实时行驶路段以及在路段精确位置。该功能模块规定电子地图数据库具有较高精度道路位置坐标，并且定位车辆在道路网中行驶。这样可以极大地提高系统整体定位精度，并能给途径引导功能模块功能实现提供可靠一句。地图匹配可有图3表达。其中误差区域指是也许包括车辆真是位置区域范围。图6.1地图匹配5.7人机交互功能模块人机交互功能模块勇于与系统设备交互，该功能模块包括2个子模块：输入子模块和输出子模块。输入字模块设计规定强调操作以便、安全性高以及可靠性强。其操作控制方式有红外遥控、案件和触摸方式，声控操作方式在某些特定状况也可考虑使用，输出子模块勇于向顾客提供车辆导航定位等信息。视频和音频输出方式无疑是向影虎提供信息暑促最有效手段，视频输出时选择清晰度较高LCD显示屏，显示内容包括如下：配送区域电子地图、车辆实时位置、车辆行驶方向、高亮显示飞最优途径、途径引导时文字或图像指令信息等。音频输出功能设置是考虑到防止分担司机注意力，提高车辆行驶安全性。音频输出内堂包括：途径引导驾驶指令、超速提醒、车辆动态信息、安全驾驶尤其提醒、配送实时天气预报、应急物流需求点最新状况播报。6 线路划分与单车线路优化求解算法关键源代码分析6.1Dijkstra算法源代码分析最短途径分析在地理信息系统、计算机网络路由等方面发挥了重要作用，对其进行优化很有必要。本文分析了老式最短途径算法（即Dijkstra算法）优化途径及既有优化算法，然后在Dijkstra算法基础上，采用配对堆构造来实现途径计算过程中优先级队列一系列操作，经理论分析与试验测试成果对比，可以大大提高该算法效率和性能。输入时，将s，t，x，y，z五个点按照1，2，3，4，5起别名，输入格式按照下图例所示。当提醒Please enter the vertex where Dijkstra algorithm starts:时输入算法起始点，例如计算成果v1v4v2表达从点1到点2通过1，4，2为最短途径。样例图:输入格式:输出格式:6.2 Dijkstra算法完整实现版本算法源代码/*Dijkstra.cFunction Dijkstra(starNodeID)Dim IsVisit( )Copyright (c) ， by ctu_85All Rights Reserved.*/#include stdio.h#include malloc.h#define maxium 32767#define maxver 9 /*defines the max number of vertexs which the programm can handle*/#define OK 1struct Pointchar vertex3;struct Link *work;struct Point *next;struct Linkchar vertex3;int value;struct Link *next;struct Table /*the workbannch of the algorithm*/int cost;int Known;char vertex3;char path3;struct Table *next;int Dijkstra(struct Point *，struct Table *);int PrintTable(int，struct Table *);int PrintPath(int，struct Table *，struct Table *);struct Table * CreateTable(int，int);struct Point * FindSmallest(struct Table *，struct Point *);/*Find the vertex which has the smallest value reside in the table*/int main()int i，j，num，temp，val;char c;struct Point *poinpre，*poinhead，*poin;struct Link *linpre，*linhead，*lin;struct Table *tabhead;poinpre=poinhead=poin=(struct Point *)malloc(sizeof(struct Point);poin-next=NULL;poin-work=NULL;restart:printf(Notice:if you wanna to input a vertex，you must use the format of number!n);printf(Please input the number of points:n);scanf(%d，&num);if(nummaxver|num1|num%1!=0)printf(nNumber of points exception!);goto restart;for(i=0;inext=poin;poin-vertex0=v;poin-vertex1=0+i+1;poin-vertex2=0;linpre=lin=poin-work;linpre-next=NULL;for(j=0;jnext=NULL;break;elselin=(struct Link *)malloc(sizeof(struct Li