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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种数字孪生驱动的智能物流配送系统与方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115860401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211610680.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种数字孪生驱动的智能物流配送系统与方法是由娄平;范传念;胡辑伟;刘泉设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字孪生驱动的智能物流配送系统与方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数字孪生驱动的智能物流配送系统与方法，所述系统包括位于物理空间中的数据的感知和采集模块、位于虚拟空间中的物流配送数据中心模块、配送道路地图的构建与AI算法模块和配送路径规划仿真模块；数据的感知和采集模块将感知和采集到的信息输入物流配送数据中心模块；物流配送数据中心模块用于获取所述数据的感知和采集的孪生数据；配送道路地图的构建与AI算法模块用于接收所述虚实融合数据；配送路径规划仿真模块用于将接收的所述规划物流配送仿真方案转化为决策指令。本发明将实时的配送车辆速度信息融合到长周期预测模块中，采用扰动事件的演化方法，实时更新预测道路车速信息，得出智能的配送规划结果。

本发明授权一种数字孪生驱动的智能物流配送系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种数字孪生驱动的智能物流配送系统，其特征在于： 包括位于物理空间中的数据的感知和采集模块、位于虚拟空间中的物流配送数据中心模块、配送道路地图的构建与AI算法模块和配送路径规划仿真模块； 所述数据的感知和采集模块用于对物理空间中物理实体的信息进行感知和采集，并将所述感知和采集到的信息输入所述物流配送数据中心模块，所述物理实体的信息包括获取配送道路信息、配送车辆的实时速度信息、历史的道路车速信息以及配送扰动事件信息； 所述物流配送数据中心模块用于获取所述数据的感知和采集模块输入的物理实体信息和配送路径规划仿真模块的孪生数据，并将由所述物理实体信息和孪生数据组成的虚实融合数据作为智能物流配送系统的输入参数，驱动所述配送路径规划仿真模块运行，并将所述虚实融合数据输入到配送道路地图的构建与AI算法模块； 所述配送道路地图的构建与AI算法模块用于接收所述虚实融合数据，并构建配送道路地图子模块、道路车速预测子模块、配送路径规划子模块和扰动事件演化子模块，根据所述子模块生成规划物流配送仿真方案，并将所述规划物流配送仿真方案输送至配送路径规划仿真模块； 所述配送路径规划仿真模块用于将接收的所述规划物流配送仿真方案转化为决策指令，实时、准确地传输给配送车辆，将所述配送路径规划仿真模块的结构参数，运行数据及仿真结果数据存储到物流配送数据中心，实现虚实数据的融合；所述配送道路地图的构建与AI算法模块用于构建物流配送的道路地图和规划物流配送结果，采用高精度地图显示配送道路静态环境信息，将实时感知的动态环境信息和扰动事件信息加入到所述高精度地图中，实时更新显示，并将所述配送路径规划仿真模块得出的规划结果在高精度地图中动态显示；将实时的配送车辆速度信息融合到长周期预测模型中实时更新预测道路车速信息，利用预测的道路车速信息来驱动强化学习的训练模型对配送路径进行规划，针对发生的扰动事件进行演化处理； 所述构建配送道路地图子模块用于将实时采集的车辆速度、车辆故障信息、交通事故信息、顾客变更需求信息、道路施工信息在高精度地图中实时显示，以达到模拟真实道路配送的场景； 所述道路车速预测子模块用于对未来的道路车速信息进行预测，并生成长周期预测模型，将采集的历史的交通道路车速信息利用数据驱动的预测方法对未来的道路车速进行预测，将感知的实时道路车速信息传输到所述长周期预测模型中，实时更新预测的道路车速信息； 所述配送路径规划子模块用于产生高效的配送路径规划结果，根据配送点的个数分别训练不同的强化学习模型，利用预测的道路车速信息来驱动强化学习的训练模型对配送进行规划； 所述扰动事件演化子模块用于在物流配送过程中，针对发生的扰动事件，进行演化更新，定时响应。

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