机场货库区平板车预测算法与路径规划研究框架

机场货库区环境特殊：时间敏感性强、安全要求高、多主体协同复杂。以下是一个系统研究框架：

一、核心研究问题拆解

1.1 预测算法研究维度

• 需求预测：航班动态→货物吞吐量→平板车需求量
• 到达预测：外部车辆到达时间、内部车辆周转时间
• 拥堵预测：关键节点（安检口、装卸区）的排队时长
• 异常预测：设备故障、天气影响、突发任务

1.2 路径规划研究维度

• 静态路径：基于固定路网的最短/最优路径
• 动态路径：实时避障、拥堵绕行
• 协同路径：多车会车、交叉口通行权分配
• 安全路径：符合机场红线区、限高、限重约束

二、预测算法技术路线

2.1 数据基础层

多源数据融合： ├─ 航班信息系统（离港/到港、货邮量） ├─ 车载GPS/北斗定位数据 ├─ 视频监控车流统计 ├─ 装卸作业记录（工单系统） └─ 气象/设备状态数据

2.2 算法模型选择