基于数字孪生的智慧园区导航方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及仓储物流领域，尤其涉及一种基于数字孪生的智慧园区导航方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.物流服务在我们的社会和经济生活中的重要性日益凸显。每天都有大量的货物需要从一处运送到另一处。现在的物流园区车辆管理方式存在很大的问题，这使得物流成本增加，多余的费用也在不断积累。由于缺乏有效的管理策略，物流园区内的众多车辆无法实现智能化导航。
3.司机们在园区内依赖于基于gps的导航系统来规划路线并达到目标位置，但这种方法并不总是可靠的。在物流园区内，gps导航的精度并不高，这使得寻找合适的路径变得困难，从而导致物流园区的作业效率低和安全性不高。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于解决现有技术中物流园区的作业效率低和安全性不高的问题。
5.本发明第一方面提供了一种基于数字孪生的智慧园区导航方法，所述基于数字孪生的智慧园区导航方法包括：
6.根据建模数据，生成含有地标的物流园区仿真地图；基于所述地标，在所述物流园区仿真地图上生成运输导航路线；所述获取物流车辆物理数据、物流车辆实时数据，在所述仿真地图中生成与所述物流车辆对应的数字孪生体，在仿真地图中同步显示数字孪生体；当物流车辆到达物流园区入口指定区域，根据运输导航路线和所述物流车辆对应的数字孪生体，完成导航。
7.可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述基于所述地标，在所述物流园区仿真地图上生成运输导航路线，包括：在物流园区仿真地图内选择地理特征或设备作为地标，所述地标为运输导航路线的锚点；根据所述地标，生成物流园区的道路网格；根据目标月台和道路网格，在所述物流园区仿真地图上生成所述物流车辆对应的运输导航路线。
8.可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述根据所述地标，生成物流园区的道路网格，包括：根据地标的位置和物流园区的地理信息，生成基础的道路网格，所述每个网格单元都可以视为一个可能的车辆位置；根据所述地标，确定每个网格单元的坐标，得到网格单元坐标；基于网格单元坐标和地标位置，生成物流园区的道路网格。
9.可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述根据目标月台和道路网格，生成该物流车辆对应的运输导航路线，包括：根据物流任务和需求，确定物流车辆需要到达的目标月台；使用路径规划算法在道路网格上找到从车辆当前位置到目标月台的最优路径；根据路径规划算法的结果，在物流园区仿真地图上生成物流车辆的运输导航路线；在物
流园区仿真地图上，生成可视化的运输导航路线。
10.可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述使用路径规划算法在道路网格上找到从车辆当前位置到目标月台的最优路径，包括：初始化步骤：定义地图上每个节点的信息，包括节点的坐标、是否可以通过、与起点的距离g值、预估的到目标点的距离h值以及f值，所述f值为距离g值与距离h值之和；在初始化时，所有节点的g值都设为无穷大，h值根据各自到目标点的预估距离设定；设定起点和终点步骤：在地图上标明车辆的当前位置作为起点，目标月台作为终点；路径规划步骤：从起点开始，计算起点到其邻近节点的g值，并更新节点的f值，将起点放入已访问列表，邻近节点放入待访问列表，从待访问列表中选取f值最小的节点作为新的当前节点，并将其放入已访问列表；重复搜索步骤：重复所述路径规划步骤，不断更新当前节点周围节点的g值和f值，直到目标节点被加入已访问列表，或者待访问列表为空；生成路径步骤：从目标节点开始，沿着每个节点的父节点回溯，所述父节点为使其g值最小的邻近节点，直到回到起点，得到最优路径。
11.可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述路径规划步骤中h值的获取包括以下步骤：在仿真地图上标记出所有的地标，并为每个地标分配一个权重，所述权重代表地标的重要性，即地标是否经常被物流车辆使用；判断当前最近地标，并确定最近地标的权重；h值计算步骤，所述h值计算公式为：h＝(α*预估到目标点的距离+β*预估到最近地标的距离)*(1-最近地标的权重)，α和β分别为目标点的距离和最近地标的距离的权重参数。
12.可选的，在本发明第一方面的第七种实现方式中，所述获取物流车辆物理数据、物流车辆实时数据，在所述仿真地图中生成与所述物流车辆对应的数字孪生体，在仿真地图中同步显示数字孪生体，包括：获取物流车辆的物理数据，所述物理数据包括车辆的尺寸、重量、载重量、最大速度；获取物流车辆的实时数据，所述实时数据包括位置、速度、方向、负载；创建一个对应的数字孪生体，所述数字孪生体是车辆的数字表示，包含车辆的所有物理数据和实时数据；在所述仿真地图上，以一个对应的图形同步显示每辆物流车辆的数字孪生体，同时突出显示物流车辆正在靠近的一个地标。
13.本发明第二方面提供了一种基于数字孪生的智慧园区导航装置，包括：仿真地图生成单元，用于根据建模数据，生成含有地标的物流园区仿真地图；运输导航路线生成单元，用于基于所述地标，在所述物流园区仿真地图上生成运输导航路线；数字孪生体显示单元，用于所述获取物流车辆物理数据、物流车辆实时数据，在所述仿真地图中生成与所述物流车辆对应的数字孪生体，在仿真地图中同步显示数字孪生体；导航单元，用于当物流车辆到达物流园区入口指定区域，根据运输导航路线和所述物流车辆对应的数字孪生体，完成导航。
14.本发明第三方面提供了一种电子设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述电子设备执行上述的如上所述的基于数字孪生的智慧园区导航方法。
15.本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的如上所述的基于数字孪生的智慧园区导航方法。
16.本发明的技术方案中，具有以下有益效果：
17.1.实时物流导航和优化：通过对物流车辆的实时数据和运输导航路线的处理，本方案能够实现物流车辆的实时导航，并根据地标和其他因素优化导航路线。这可以帮助提高物流效率，减少拥堵，降低运营成本。
18.2.物流园区仿真和可视化：通过在仿真地图上生成物流车辆的数字孪生体，本方案能够实现物流园区的仿真和可视化。这可以帮助用户更好地理解园区的运营情况，进行决策支持，并找出可能的问题和改进点。
19.3.地标的使用和管理：通过在仿真地图上标注地标，并在路径规划和导航过程中使用地标，本方案能够实现地标的有效使用和管理。这可以帮助提高导航的准确性和效率，提高用户的使用体验。
附图说明
20.图1为本发明实施例提供的基于数字孪生的智慧园区导航方法的第一种流程图；
21.图2为本发明实施例提供的基于数字孪生的智慧园区导航方法的第二种流程图；
22.图3为本发明实施例提供的基于数字孪生的智慧园区导航方法的第三种流程图；
23.图4为本发明实施例提供的基于数字孪生的智慧园区导航方法的第四种流程图；
24.图5为本发明实施例提供的基于数字孪生的智慧园区导航装置的一种结构示意图；
25.图6为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图；
具体实施方式
26.本发明实施例提供了一种基于数字孪生的智慧园区导航方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据建模数据，生成含有地标的物流园区仿真地图；基于所述地标，在所述物流园区仿真地图上生成运输导航路线；所述获取物流车辆物理数据、物流车辆实时数据，在所述仿真地图中生成与所述物流车辆对应的数字孪生体，在仿真地图中同步显示数字孪生体；当物流车辆到达物流园区入口指定区域，根据运输导航路线和所述物流车辆对应的数字孪生体，完成导航。本发明通过在仿真地图上生成物流车辆的数字孪生体，能够实现物流园区的仿真和可视化，实现有效地对物流园区的车辆进行精准管理和引导，提高了物流园区的作业效率和安全性。
27.本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
28.为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中基于数字孪生的智慧园区导航方法的第一个实施例包括：
29.101、根据建模数据，生成含有地标的物流园区仿真地图；
30.这个步骤涉及到使用gis(地理信息系统)或类似的地图建模工具，根据输入的物
流园区的建模数据(如建筑物位置、道路布局、交通规则等)，来生成一张物流园区的仿真地图。这张地图应该包括物流园区的所有重要地标，如仓库、装卸区、停车场、办公楼等。
31.102、基于所述地标，在所述物流园区仿真地图上生成运输导航路线；
32.在这个步骤中，系统将会根据地标和其它输入的参数(如道路条件、交通规则等)，使用路径规划算法来生成运输导航路线。这些路线应该指示物流车辆如何从园区的入口到达指定的装卸区或仓库。
33.103、所述获取物流车辆物理数据、物流车辆实时数据，在所述仿真地图中生成与所述物流车辆对应的数字孪生体，在仿真地图中同步显示数字孪生体；
34.在这个步骤中，系统需要从物流车辆上的传感器获取物理数据(如大小、重量、马力等)和实时数据(如位置、速度、方向等)。然后，系统将会在仿真地图上生成一个与物流车辆对应的数字孪生体，也就是一个数字化的、能够反映实际物流车辆状态的虚拟实体。系统将会实时更新这个数字孪生体的位置，以反映物流车辆在物流园区中的实时位置。
35.104、当物流车辆到达物流园区入口指定区域，根据运输导航路线和所述物流车辆对应的数字孪生体，完成导航。
36.在这个步骤中，当物流车辆到达物流园区入口的指定区域时，系统将会启动导航功能。系统将会根据前面生成的运输导航路线和物流车辆的数字孪生体，向驾驶员提供如何到达指定地点的导航指示。这包括转向提示、预计到达时间等信息。在整个过程中，系统将会实时更新数字孪生体的位置，以确保导航的准确性。
37.本实施例中，通过生成物流园区的仿真地图和运输导航路线，可以更精确地规划和管理物流车辆的运输路径，提高物流园区的管理效率。通过基于地标的运输导航路线生成，可以更精确地规划运输路径，避免不必要的运输路径，从而减少不必要的运输成本。通过使用数字孪生体和基于地标的导航，可以实时反映物流车辆的状态，提高导航的精确性和效率。
38.请参阅图2，本发明实施例中基于数字孪生的智慧园区导航方法的第二个实施例包括：
39.201、根据建模数据，生成含有地标的物流园区仿真地图；
40.202、基于所述地标，在所述物流园区仿真地图上生成运输导航路线；
41.203、获取物流车辆的物理数据，所述物理数据包括车辆的尺寸、重量、载重量、最大速度；
42.物理数据是描述物流车辆的基本特性的数据，包括车辆的尺寸、重量、载重量和最大速度等。这些数据通常可以从车辆的制造商或运营商处获取。例如，制造商可以提供车辆的尺寸和重量，运营商可以提供车辆的载重量和最大速度。
43.204、获取物流车辆的实时数据，所述实时数据包括位置、速度、方向、负载；
44.实时数据是描述物流车辆当前状态的数据，包括位置、速度、方向和负载等。这些数据通常可以从车辆上的传感器或全球定位系统(gps)设备获取。例如，gps设备可以提供车辆的位置、速度和方向，而车辆的负载则需要通过其他传感器(如重量传感器)获取。
45.205、创建一个对应的数字孪生体，所述数字孪生体是车辆的数字表示，包含车辆的所有物理数据和实时数据；
46.数字孪生体是车辆的数字表示，包含车辆的所有物理数据和实时数据。创建数字
孪生体的过程通常涉及到数据整合和模型构建。首先，系统需要将获取的物理数据和实时数据整合到一起。然后，系统需要使用这些数据来构建一个能够反映车辆状态的数字模型。例如，这个模型可以会使用物理数据来描述车辆的基本特性，使用实时数据来描述车辆的当前状态。
47.206、在所述仿真地图上，以一个对应的图形同步显示每辆物流车辆的数字孪生体，同时突出显示物流车辆正在靠近的一个地标。
48.在这个步骤中，系统需要在仿真地图上以一个对应的图形同步显示每辆物流车辆的数字孪生体。这个图形应该能够反映车辆的基本特性(如尺寸和形状)和当前状态(如位置和方向)。同时，系统应该突出显示物流车辆正在靠近的一个地标，以帮助驾驶员和管理者理解车辆的位置和环境。
49.207、当物流车辆到达物流园区入口指定区域，根据运输导航路线和所述物流车辆对应的数字孪生体，完成导航。
50.通过数字孪生体和仿真地图，管理者可以实时跟踪物流车辆的位置、速度、方向和负载等信息，以便及时进行决策和管理。
51.获取物流车辆的物理数据和实时数据是创建数字孪生体的关键。物理数据可以帮助系统理解车辆的基本特性，从而更准确地模拟车辆的行为。实时数据可以帮助系统理解车辆的当前状态，从而更准确地反映车辆的实时情况。同时，这些数据也可以帮助系统进行更有效的路径规划和导航，提高物流园区的运营效率和安全性。
52.在复杂的物流园区中，地标可以帮助车辆驾驶员更好地理解他们的位置和应该去的方向。突出显示靠近的地标可以提供清晰的视觉提示，帮助驾驶员准确地遵循导航指示。对于管理者，了解哪些车辆正在靠近哪些地标可以帮助优化资源调度。例如，如果知道某辆车正在靠近装卸区，那么可以提前安排人员和设备进行卸货操作。因此，突出显示靠近的地标不仅可以改善导航体验，提高导航准确性，还可以增强安全性和运营效率。
53.请参阅图3，本发明实施例中基于数字孪生的智慧园区导航方法的第三个实施例包括：
54.301、根据建模数据，生成含有地标的物流园区仿真地图；
55.302、在物流园区仿真地图内选择地理特征或设备作为地标，所述地标为运输导航路线的锚点；
56.在物流园区仿真地图内，选择地理特征或设备作为地标。这些地标可以是建筑物(例如仓库或办公楼)、设备(例如起重机或输送带)、或者其他显著的地理特征(例如交叉路口或停车场)。地标的选择应基于其在物流园区内的位置和重要性，以及它们能否作为导航的锚点。
57.303、根据所述地标，生成物流园区的道路网格；
58.根据所选地标，生成物流园区的道路网格。这个网格应该包括所有可以供物流车辆行驶的道路，并且应该将地标作为关键的连接点。生成道路网格的方法可以包括使用gis技术进行手动绘制，或者使用自动地图生成算法。
59.304、根据目标月台和道路网格，在所述物流园区仿真地图上生成所述物流车辆对应的运输导航路线；
60.根据目标月台和道路网格，在物流园区仿真地图上生成物流车辆对应的运输导航
路线。这个过程通常包括以下步骤：
61.确定起点和终点：起点通常是物流车辆的当前位置，终点是目标月台。
62.确定可行路径：使用道路网格和地标，确定从起点到终点的所有可行路径。这些路径应该避免进入禁止行驶的区域，例如人行道或建筑物。
63.选择最优路径：根据某种优化标准(例如最短距离、最少时间、最少能耗等)，选择一条最优路径作为运输导航路线。
64.305、获取物流车辆物理数据、物流车辆实时数据，在所述仿真地图中生成与所述物流车辆对应的数字孪生体，在仿真地图中同步显示数字孪生体的实时位置；
65.306、当物流车辆到达物流园区入口指定区域，根据运输导航路线和所述物流车辆对应的数字孪生体，完成导航。
66.本实施中，地标是物流园区内的显著特征，易于识别和记忆。将地标作为导航路线的锚点，可以使导航指示更易于理解，提高导航的准确性。在路径规划过程中，地标可以作为关键的决策点，帮助确定从一个地方到另一个地方的最佳路线。
67.请参阅图4，本发明实施例中基于数字孪生的智慧园区导航方法的第四个实施例包括：
68.401、根据建模数据，生成含有地标的物流园区仿真地图；
69.402、在物流园区仿真地图内选择地理特征或设备作为地标，所述地标为运输导航路线的锚点；
70.403、根据地标的位置和物流园区的地理信息，生成基础的道路网格，所述每个网格单元都可以视为一个可能的车辆位置；根据所述地标，确定每个网格单元的坐标，得到网格单元坐标；基于网格单元坐标和地标位置，生成物流园区的道路网格。
71.确定地标：首先，需要确定物流园区内的地标。这些可以是建筑物、设备或者其他显著的地理特征。这些地标将在接下来的步骤中用作参考点。
72.定义网格单元：接下来，需要定义网格单元。每个网格单元都可以视为一个可能的车辆位置。网格单元的大小应该根据物流园区的大小和车辆的尺寸来决定。比如，如果物流园区的面积很大，或者车辆的尺寸较小，那么网格单元的大小可以相对较大。反之，如果物流园区的面积较小，或者车辆的尺寸较大，那么网格单元的大小应该相对较小。
73.确定网格单元坐标：根据地标的位置，为每个网格单元确定一个坐标。这个坐标应该反映出网格单元相对于地标的位置。例如，如果一个网格单元正好在一个地标的正上方，那么它的坐标可能就是(0,1)。确定网格单元坐标的方法可以根据物流园区的具体情况和需求来选择，常见的方法包括笛卡尔坐标系统和极坐标系统。
74.生成道路网格：最后，基于网格单元坐标和地标位置，生成物流园区的道路网格。在这个步骤中，需要确定哪些网格单元可以供车辆行驶(即道路)，哪些不能(例如建筑物或者其他障碍物)。这样就可以根据地标和物流园区的地理信息生成一个基础的道路网格，为后续的导航和路径规划提供基础。
75.404、根据物流任务和需求，确定物流车辆需要到达的目标月台；使用路径规划算法在道路网格上找到从车辆当前位置到目标月台的最优路径；根据路径规划算法的结果，在物流园区仿真地图上生成物流车辆的运输导航路线；在物流园区仿真地图上，生成可视化的运输导航路线。
76.确定目标月台：根据物流任务和需求，确定物流车辆需要到达的目标月台。这可能会涉及到解析运输任务的详细信息，例如货物的类型、数量、目的地等。目标月台应在物流园区内，并且能够容纳预定的物流车辆。
77.获取车辆当前位置：获取物流车辆的当前位置。这可以通过gps或其他定位系统实现。当前位置应该转化为之前生成的道路网格上的一个坐标。
78.运行路径规划算法：在道路网格上，使用路径规划算法找到从车辆当前位置到目标月台的最优路径，具体来说，包括以下步骤：
79.初始化步骤：
80.定义地图上每个节点的信息，包括节点的坐标、是否可以通过、与起点的距离g值、预估的到目标点的距离h值以及f值，所述f值为距离g值与距离h值之和；在初始化时，所有节点的g值都设为无穷大，h值根据各自到目标点的预估距离设定；
81.h值的获取包括以下步骤：
82.在仿真地图上标记出所有的地标，并为每个地标分配一个权重，所述权重代表地标的重要性，即地标是否经常被物流车辆使用；
83.判断当前最近地标，并确定最近地标的权重；
84.h值计算步骤，所述h值计算公式为：
85.h＝(α*预估到目标点的距离+β*预估到最近地标的距离)*(1-最近地标的权重)，α和β分别为目标点的距离和最近地标的距离的权重参数。
86.设定起点和终点步骤：
87.在地图上标明车辆的当前位置作为起点，目标月台作为终点；
88.路径规划步骤：
89.从起点开始，计算起点到其邻近节点的g值，并更新节点的f值，将起点放入已访问列表，邻近节点放入待访问列表，从待访问列表中选取f值最小的节点作为新的当前节点，并将其放入已访问列表；
90.重复搜索步骤：
91.重复所述路径规划步骤，不断更新当前节点周围节点的g值和f值，直到目标节点被加入已访问列表，或者待访问列表为空；
92.生成路径步骤：
93.从目标节点开始，沿着每个节点的父节点回溯，所述父节点为使其g值最小的邻近节点，直到回到起点，得到最优路径。
94.生成运输导航路线：根据路径规划算法的结果，在物流园区仿真地图上生成物流车辆的运输导航路线。这个路线应该清晰地显示出起点(车辆当前位置)、终点(目标月台)和经过的地标。
95.生成可视化的运输导航路线：在物流园区仿真地图上，生成可视化的运输导航路线。这可以通过绘制一条从起点到终点的线来实现，线的颜色和宽度可以根据需要进行调整。此外，也可以在路线上标出关键的导航点，例如转弯点、交叉路口等。
96.405、获取物流车辆物理数据、物流车辆实时数据，在所述仿真地图中生成与所述物流车辆对应的数字孪生体，在仿真地图中同步显示数字孪生体的实时位置；
97.406、当物流车辆到达物流园区入口指定区域，根据运输导航路线和所述物流车辆
对应的数字孪生体，完成导航。
98.本实施例中，地标的权重可以在路径规划中起到关键作用。一个高权重的地标表示它经常被物流车辆使用，因此在路径规划中可能会被优先考虑。反之，一个低权重的地标可能表示它较少被使用，或者可能是一个难以通行的区域。通过为地标分配权重，可以帮助优化路径规划，使得生成的路径更加符合实际的行驶情况。
99.本实施例中，如果某个地标经常被物流车辆使用，那么可能需要对该地标周围的资源进行优化。例如，可能需要在该地标附近设置更多的停车位，或者提高该地标附近的道路容量。通过为地标分配权重，可以帮助物流园区管理者了解哪些地方的资源需求最大，从而进行优化。
100.请参阅图5，本发明实施例中基于数字孪生的智慧园区导航装置的实施例包括：
101.501、仿真地图生成单元，用于根据建模数据，生成含有地标的物流园区仿真地图；
102.502、运输导航路线生成单元，用于基于所述地标，在所述物流园区仿真地图上生成运输导航路线；
103.503、数字孪生体显示单元，用于获取物流车辆物理数据、物流车辆实时数据，在所述仿真地图中生成与所述物流车辆对应的数字孪生体，在仿真地图中同步显示数字孪生体的实时位置；
104.504、导航单元，用于当物流车辆到达物流园区入口指定区域，根据运输导航路线和所述物流车辆对应的数字孪生体，完成导航。
105.上面图5从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中电子设备进行详细描述。
106.图6是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(centralprocessingunits，cpu)610(例如，一个或一个以上处理器)和存储器620，一个或一个以上存储应用程序633或数据632的存储介质630(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器620和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对电子设备600中的一系列指令操作。更进一步地，处理器610可以设置为与存储介质630通信，在电子设备600上执行存储介质630中的一系列指令操作。
107.电子设备600还可以包括一个或一个以上电源640，一个或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口650，和/或，一个或一个以上操作系统631，例如windowsserve，macosx，unix，linux，freebsd等等。本领域技术人员可以理解，图6示出的电子设备结构并不构成对基于电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
108.本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行基于数字孪生的智慧园区导航方法的步骤。
109.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统或装置、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
110.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
111.以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种基于数字孪生的智慧园区导航方法，其特征在于，所述基于数字孪生的智慧园区导航方法包括：根据建模数据，生成含有地标的物流园区仿真地图；基于所述地标，在所述物流园区仿真地图上生成运输导航路线；所述获取物流车辆物理数据、物流车辆实时数据，在所述仿真地图中生成与所述物流车辆对应的数字孪生体，在仿真地图中同步显示数字孪生体；当物流车辆到达物流园区入口指定区域，根据运输导航路线和所述物流车辆对应的数字孪生体，完成导航。2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的智慧园区导航方法，其特征在于，所述基于所述地标，在所述物流园区仿真地图上生成运输导航路线，包括：在物流园区仿真地图内选择地理特征或设备作为地标，所述地标为运输导航路线的锚点；根据所述地标，生成物流园区的道路网格；根据目标月台和道路网格，在所述物流园区仿真地图上生成所述物流车辆对应的运输导航路线。3.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的智慧园区导航方法，其特征在于，所述根据所述地标，生成物流园区的道路网格，包括：根据地标的位置和物流园区的地理信息，生成基础的道路网格，所述每个网格单元都可以视为一个可能的车辆位置；根据所述地标，确定每个网格单元的坐标，得到网格单元坐标；基于网格单元坐标和地标位置，生成物流园区的道路网格。4.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的智慧园区导航方法，其特征在于，所述根据目标月台和道路网格，生成该物流车辆对应的运输导航路线，包括：根据物流任务和需求，确定物流车辆需要到达的目标月台；使用路径规划算法在道路网格上找到从车辆当前位置到目标月台的最优路径；根据路径规划算法的结果，在物流园区仿真地图上生成物流车辆的运输导航路线；在物流园区仿真地图上，生成可视化的运输导航路线。5.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生的智慧园区导航方法，其特征在于，所述使用路径规划算法在道路网格上找到从车辆当前位置到目标月台的最优路径，包括：初始化步骤：定义地图上每个节点的信息，包括节点的坐标、是否可以通过、与起点的距离g值、预估的到目标点的距离h值以及f值，所述f值为距离g值与距离h值之和；在初始化时，所有节点的g值都设为无穷大，h值根据各自到目标点的预估距离设定；设定起点和终点步骤：在地图上标明车辆的当前位置作为起点，目标月台作为终点；路径规划步骤：从起点开始，计算起点到其邻近节点的g值，并更新节点的f值，将起点放入已访问列表，邻近节点放入待访问列表，从待访问列表中选取f值最小的节点作为新的当前节点，并将其放入已访问列表；
重复搜索步骤：重复所述路径规划步骤，不断更新当前节点周围节点的g值和f值，直到目标节点被加入已访问列表，或者待访问列表为空；生成路径步骤：从目标节点开始，沿着每个节点的父节点回溯，所述父节点为使其g值最小的邻近节点，直到回到起点，得到最优路径。6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的智慧园区导航方法，其特征在于，所述路径规划步骤中h值的获取包括以下步骤：在仿真地图上标记出所有的地标，并为每个地标分配一个权重，所述权重代表地标的重要性，即地标是否经常被物流车辆使用；判断当前最近地标，并确定最近地标的权重；h值计算步骤，所述h值计算公式为：h＝(α*预估到目标点的距离+β*预估到最近地标的距离)*(1-最近地标的权重)，α和β分别为目标点的距离和最近地标的距离的权重参数。7.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的智慧园区导航方法，其特征在于，所述获取物流车辆物理数据、物流车辆实时数据，在所述仿真地图中生成与所述物流车辆对应的数字孪生体，在仿真地图中同步显示数字孪生体，包括：获取物流车辆的物理数据，所述物理数据包括车辆的尺寸、重量、载重量、最大速度；获取物流车辆的实时数据，所述实时数据包括位置、速度、方向、负载；创建一个对应的数字孪生体，所述数字孪生体是车辆的数字表示，包含车辆的所有物理数据和实时数据；在所述仿真地图上，以一个对应的图形同步显示每辆物流车辆的数字孪生体，同时突出显示物流车辆正在靠近的一个地标。8.一种基于数字孪生的智慧园区导航装置，其特征在于，包括：仿真地图生成单元，用于根据建模数据，生成含有地标的物流园区仿真地图；运输导航路线生成单元，用于基于所述地标，在所述物流园区仿真地图上生成运输导航路线；数字孪生体显示单元，用于所述获取物流车辆物理数据、物流车辆实时数据，在所述仿真地图中生成与所述物流车辆对应的数字孪生体，在仿真地图中同步显示数字孪生体；导航单元，用于当物流车辆到达物流园区入口指定区域，根据运输导航路线和所述物流车辆对应的数字孪生体，完成导航。9.一种电子设备，所述电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述电子设备执行如权利要求1-7中任一项所述的基于数字孪生的智慧园区导航方法的各个步骤。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述基于数字孪生的智慧园区导航方法的各个步骤。

技术总结
本发明涉及仓储物流领域，公开了一种基于数字孪生的智慧园区导航方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据建模数据，生成含有地标的物流园区仿真地图；基于所述地标，在所述物流园区仿真地图上生成运输导航路线；所述获取物流车辆物理数据、物流车辆实时数据，在所述仿真地图中生成与所述物流车辆对应的数字孪生体，在仿真地图中同步显示数字孪生体；当物流车辆到达物流园区入口指定区域，根据运输导航路线和所述物流车辆对应的数字孪生体，完成导航。本发明通过在仿真地图上生成物流车辆的数字孪生体，能够实现物流园区的仿真和可视化，实现有效地对物流园区的车辆进行精准管理和引导，提高了物流园区的作业效率和安全性。提高了物流园区的作业效率和安全性。提高了物流园区的作业效率和安全性。


技术研发人员：余刚 杨周龙
受保护的技术使用者：上海韵达高新技术有限公司
技术研发日：2023.06.09
技术公布日：2023/9/20