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摘要：本发明公开了一种智能无人零售自动交互系统，具体涉及无人零售车技术领域，包括零售评估模块，用于获取每条零售路线中无人零售车的零售特征数据，将零售特征数据输入预构建的交易仿真模型中进行仿真模拟，以预测每个无人零售车的零售库存量；并基于零售特征数据与零售库存量计算出每个无人零售车的零售评估系数；库存分析模块，基于零售评估系数确定单位时间内的低库存无人零售车，以及筛选出单位时间内与所述低库存无人零售车具备相同功能的高库存无人零售车；本发明使得无人零售车之间增加联动，从而有利于对无人零售车的库存管理进行合理的配置，有利于避免无人零售车库存堆积的情况。

主权项：1.一种智能无人零售自动交互系统，其特征在于，包括：零售评估模块，用于获取每条零售路线中无人零售车的零售特征数据，将零售特征数据输入预构建的交易仿真模型中进行仿真模拟，以预测每个无人零售车的零售库存量；并基于零售特征数据与零售库存量计算出每个无人零售车的零售评估系数；库存分析模块，基于零售评估系数确定单位时间内的低库存无人零售车，以及筛选出单位时间内与所述低库存无人零售车具备相同功能的高库存无人零售车；路线规划模块，基于高库存无人零售车和低库存无人零售车确定最佳规划路线；基于高库存无人零售车和低库存无人零售车确定最佳规划路线的方法包括：获取目标监管区域的布局图，基于目标监管区域的布局图将高库存无人零售车的位置作为移动点，将低库存无人零售车的位置作为目的地点；基于目标监管区域的布局图，对低库存无人零售车位置与高库存无人零售车位置进行线路连接，得到X条零售路线，X为大于零的整数；利用预构建数字孪生模型对每条规划路线进行模拟，获取每条规划路线的路线训练数据，基于所述路线训练数据计算每条规划路线的线路评估系数；所述路线训练数据包括每条规划路线的长度、每条规划路线的高库存无人零售车的移动时间、每条规划路线的无人零售车的停车时间、每条规划路线内无人零售车的经过次数；所述路线训练数据计算公式为： 式中，Xp为线路评估系数，Gh为规划路线的长度，WrG为高库存无人零售车的移动时间，JzG为高库存无人零售车的停车时间，Lg为无人零售车的经过次数，θ1、θ2和θ3为修正因子，且θ1、θ2和θ3均大于零；对每条规划路线的线路评估系数按数值从小到大进行排序；将最小线路评估系数对应的零售路线作为最佳规划路线；交互模块，当高库存无人零售车沿着最佳规划路线到达低库存的无人车零售的位置时，高库存无人零售车采集商品零售数据，将商品零售数据信息输入预构建的订单配对模型中，以获取订单匹配系数，将订单匹配系数与订单匹配系数阈值进行对比，根据对比结果判断是否生成发货指令。

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