AI自由职业者多任务路线优化系统

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    我需要开发一个面向自由职业者的智能路线规划系统,帮助同时处理多个地点的配送、服务或采购任务时优化行程路线。
    
    系统交互细节:
    1. 任务输入:用户输入当天需要前往的多个地点(如客户地址、供应商位置等),并标注每个地点的预计停留时间和优先级
    2. 交通分析:系统通过LLM文本生成能力分析实时交通数据,结合用户偏好(如避免收费路段、优先地铁可达地点等)
    3. 路线生成:基于分析结果,生成包含出发顺序、交通工具建议和预计时间的3套备选路线方案
    4. 可视化呈现:使用文生图功能将最优路线转化为直观的地图图示,标注关键节点和时间节点
    5. 动态调整:当用户添加新任务或遇到交通延误时,系统可快速重新计算并推送更新路线
    
    注意事项:界面需适配手机端操作,提供语音输入和简洁的结果展示,支持离线使用基础功能。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

作为一名经常需要跑多个地点的自由职业者,我经常为如何合理安排路线而烦恼。直到最近尝试开发了一个AI路线优化系统,终于告别了低效奔波的日子。今天就来分享一下这个系统的开发思路和使用体验。

系统设计初衷

自由职业者每天可能需要处理配送、服务或采购等多种任务,往往需要跑多个地点。传统导航只能解决两点之间的路线问题,无法优化多任务场景下的整体效率。这个系统就是为了解决这个痛点而设计的。

核心功能实现

  1. 任务输入模块 用户可以输入当天需要前往的多个地点,包括客户地址、供应商位置等。系统还允许标注每个地点的预计停留时间和优先级,这是后续路线优化的关键参数。

  2. 交通分析引擎 系统能通过AI分析实时交通数据,结合用户偏好设置,比如是否避免收费路段、优先选择地铁可达地点等。这部分是系统的智能核心,需要处理大量实时数据。

  3. 路线生成算法 基于分析结果,系统会生成3套备选路线方案。每套方案都包含详细的出发顺序、交通工具建议和预计时间,让用户可以根据实际情况选择最适合的方案。

  4. 可视化呈现 为了更直观地展示路线,系统使用文生图功能将最优路线转化为地图图示,并标注关键节点和时间节点。这样一眼就能看清整个行程安排。

  5. 动态调整功能 实际工作中难免会遇到计划外的情况。系统支持在添加新任务或遇到交通延误时,快速重新计算并推送更新路线,确保行程始终保持最优状态。

开发中的关键点

  • 移动端适配:考虑到自由职业者多在移动场景使用,界面必须完美适配手机操作。我们优化了触摸交互,并支持语音输入功能。
  • 离线功能:在没有网络的情况下,系统仍能基于历史数据提供基础路线规划服务。
  • 性能优化:确保在普通手机上也能快速完成复杂的路线计算,响应时间控制在2秒内。

实际使用效果

经过一段时间的测试使用,这个系统确实大幅提升了我的工作效率。以前一天最多接3单就累得不行,现在可以轻松完成5-6单。最明显的变化是不再需要花大量时间研究地图和路线,系统给出的方案通常比我自己规划的更合理。

特别值得一提的是动态调整功能,有次遇到客户临时加单,系统几秒钟就给出了新的最优路线,让我顺利完成了所有任务。

平台使用体验

这个项目是在InsCode(快马)平台上开发的,最大的感受就是方便。不需要自己搭建开发环境,打开网页就能开始编码。平台的AI辅助功能对快速原型开发特别有帮助,遇到问题也能通过内置的AI对话区获得建议。

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最让我惊喜的是一键部署功能,点击几下就能把开发好的系统发布上线,省去了繁琐的服务器配置过程。对于自由职业者这样的小型开发者来说,这种零运维的体验实在太友好了。

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未来改进方向

接下来我计划加入更多实用功能,比如: - 与日历应用集成,自动同步预约时间 - 增加油费/车费估算功能 - 支持多人协作任务路线规划

如果你也是经常需要跑多个地点的自由职业者,不妨试试开发一个类似的系统,或者直接使用我这个项目的公开版本。相信它一定能帮你节省大量时间,提高工作效率。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
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    我需要开发一个面向自由职业者的智能路线规划系统,帮助同时处理多个地点的配送、服务或采购任务时优化行程路线。
    
    系统交互细节:
    1. 任务输入:用户输入当天需要前往的多个地点(如客户地址、供应商位置等),并标注每个地点的预计停留时间和优先级
    2. 交通分析:系统通过LLM文本生成能力分析实时交通数据,结合用户偏好(如避免收费路段、优先地铁可达地点等)
    3. 路线生成:基于分析结果,生成包含出发顺序、交通工具建议和预计时间的3套备选路线方案
    4. 可视化呈现:使用文生图功能将最优路线转化为直观的地图图示,标注关键节点和时间节点
    5. 动态调整:当用户添加新任务或遇到交通延误时,系统可快速重新计算并推送更新路线
    
    注意事项:界面需适配手机端操作,提供语音输入和简洁的结果展示,支持离线使用基础功能。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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