在物流行业中，"最后一公里"配送是至关重要的环节，它涉及到如何高效地将货物从配送中心送达客户手中。本主题探讨的是使用邻域搜索算法来解决这个问题，特别是结合了卡车和无人机的协同配送策略。这样的混合模式可以提高配送效率，减少交通拥堵，并降低碳排放。 邻域搜索算法是一种优化方法，常用于解决复杂的组合优化问题，如旅行商问题（TSP）和车辆路径问题（VRP）。在最后一公里配送中，邻域搜索算法通过在当前解的“邻域”内寻找改进方案，逐步逼近最优解。每次迭代时，算法会改变当前解的一部分，例如重新分配一个或多个送货顺序，然后评估新的解决方案，直到达到预设的停止条件。 在这个场景中，我们引入了无人机作为补充运输方式，以解决卡车配送的局限性。无人机可以快速穿越城市，尤其适合短距离、轻量级货物的配送。这种卡车与无人机的协同模式可以分为以下几个步骤： 1. **问题建模**：需要将实际配送问题转化为数学模型，定义决策变量（如每个订单的配送方式、无人机的起降点等），并设定目标函数（如总成本、配送时间等）和约束条件（如无人机载重、飞行距离限制等）。 2. **初始化解**：生成一个初始配送方案，可能是随机的或者基于规则的。可以设定一部分订单由卡车配送，另一部分由无人机配送。 3. **邻域操作**：设计一系列邻域操作，例如交换两个订单的配送方式，或者调整无人机的起降点。每一步操作都会生成一个新的解。 4. **搜索策略**：执行搜索策略，如贪婪算法、模拟退火、遗传算法或禁忌搜索，以探索邻域并选择改善的解。 5. **评估与接受准则**：计算新解的评估值（通常为目标函数值），并与当前解进行比较。只有当新解优于或满足接受准则时，才更新当前解。 6. **迭代与终止**：重复步骤4和5，直到达到预设的迭代次数、改进阈值或其他停止条件。 Python作为强大的编程语言，提供了许多库和工具，如`NetworkX`用于图论建模，`NumPy`和`Pandas`处理数据，以及`scipy.optimize`中的优化算法。在`mFSTSP-master`这个压缩包中，可能包含了实现邻域搜索算法的代码框架，以及可能的数据集和结果分析工具。 利用邻域搜索算法解决卡车和无人机协同配送问题，是物流领域的一个创新尝试。通过智能优化技术，我们可以提高配送效率，降低成本，同时兼顾环保和客户满意度。在Python环境下，我们可以构建灵活且高效的求解系统，为实际业务提供有价值的解决方案。

TU-RP1210 美国卡车运输协会技术与维护委员会（TMC）RP1210 Windows Communication API的示例源代码存储库 这是一个PyQt5项目，这意味着它会继承GPLv3许可（例外）。 该程序利用Python中的ctypes库连接到RP1210 DLL驱动程序文件。 该程序中使用的图标来自 。 安装 安装Python 3.6。 它可能适用于其他版本，但尚未经过测试。 该存储库的Python软件包可在pip上找到。 pip install TURP1210 或者，您可以克隆此存储库并使用安装工具进行安装。 在命令提示符下： python setup.py install 这将在您的站点包中安装一个模块，并复制所有必要的文件。 该演示程序将使您能够导入并运行该模块。 运行基于TURP1210模块的程序非常简单： import TURP1210 f

集装箱卡车模型适用于集装箱卡车3D模型设计

2009年末,华能伊敏煤电公司露天矿完成了对原卡车调度系统的升级改造,包括移动车载终端系统、无线通信系统、调度中心系统等3个系统的全面升级改造。截止目前为止系统投入运行已一年多,总体运行情况良好,运行效率显著提高,为露天矿带来了显著的经济效益和社会效益。本文对伊敏露天矿三期卡车调度系统进行了具体介绍,并就投入使用后的情况进行了简要分析,同时将三期卡调系统与原卡车调度系统进行了对比,提出了三期卡调系统系统在后续改进中应注意的问题。

卡车数据集，yolov5 训练数据集

卡车数据集5000张，有标签卡车数据集5000张，有标签卡车数据集5000张，有标签卡车数据集5000张，有标签卡车数据集5000张，有标签卡车数据集5000张，有标签卡车数据集5000张，有标签卡车数据集5000张，有标签卡车数据集5000张，有标签卡车数据集5000张，有标签卡车数据集5000张，有标签卡车数据集5000张，有标签卡车数据集5000张，有标签 yolov5 训练数据

随着大型露天煤矿开采深度下探,坡度大、弯道多的现象逐渐增多,矿车驾驶难度高且存在安全隐患。提出了一种露天煤矿卡车无人驾驶系统设计方案,该无人驾驶系统包含车载自动驾驶子系统、车地无线通信子系统、地面管理子系统,可实现矿用卡车"装、运、卸"作业过程的完全无人自主运行。为满足露天煤矿非结构化环境感知需求,提出了面向露天煤矿非结构化环境的多源异构传感器融合感知算法;针对矿用卡车在不同载质量与不同坡度中的行驶需求,提出了考虑质量与坡度的纵向自适应控制算法,以适应不同载质量下坡停、坡起、定点停车与车铲配合停车等工况下的纵向速度控制与距离控制要求;针对矿区大曲率转向、倒退等行驶需求,提出了基于变参数自适应的前进横向控制方法与后退横向控制方法,以达到矿区全部复杂路面横向精确控制要求。该无人驾驶系统在哈尔乌素露天煤矿进行了泥泞路面、夜间环境等不同环境的测试,结果表明,该无人驾驶系统具备矿区作业能力,能够准确循迹并自主避障与执行任务;地面控制系统能够控制无人矿用卡车的启动与关闭,在必要情况可远程控制与驾驶矿用卡车,系统各项功能平稳可靠。指出了矿山无人驾驶系统的发展趋势:（1）对于车载系统,需首先构建系统化

基于yolov7实现卡车识别检测源码+训练好模型(9000多个卡车目标训练)+配置文件+评估指标曲线.zip 模型识别检测类别为1类 ['卡车'] 【模型介绍】 1.模型使用的是yolov7-tiny.yaml、hyp.scratch.custom.yam训练 2.模型使用高性能显卡+高质量数据集训练迭代200次得到，识别检测效果和评估指标曲线都不错，实际项目所用，不需要二次训练或者微调，可用作实际项目、课程实验作业、模型效果对比、毕业设计、课程设计等，请放心下载使用！

阐述了如何利用24 GHz车载毫米波雷达探测技术精确测定车辆之间的距离,并结合GPS+RF轨迹跟踪技术,提前预测车辆发生碰撞的可能性;采用MEMS陀螺仪技术,准确检测出车辆行驶路况,根据不同路况建立刹车准则,通过命令控制高精度刹车机械装置做出点刹或刹车,实施主动防追尾和自动刹车的功能,实现了"失误-安全"的本质安全。

1、卡车检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了VOC和YOLO格式，即txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO卡车检测；共有两部分，这里是第二部分数据 2、目标类别名：truck； 3、数量：6377 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/12448087