随着时代发展和经济增长方式的改变,消费的总体格局将产生重大转变。从宏观角度来看,推动经济发展的因素将逐渐从投资转向消费,而另一方面生活质量会不断提高,消费行为将从普遍追求解决温饱问题,转向追求消费市场价值的多样化、个性化。现代物流业着眼于商家和消费者的终端需求,以人为本,寻求“在合适的时间、以合理的总价、采用合适的方式把物品或服务送达给客户”。为应对消费市场的变化,进一步加速了需求转变,为扩大内需予以有力支撑。对快递物流企业而言,信息系统的好坏直接决定了企业的生产效率和服务质量。目前我们国家很多物流中心的数字化程度还比较低,主要就是决策方面的问题,例如物流中心位置的选择、运输路线的优化以及库存管理,都处于半人工化状态,信息管理系统研发进度滞后,技术支持得不到保障。通过项目研究,探索无人化平台实施物资运输的可行性,为大规模规范化运用无人化智能运输奠定基础。本文设计并实现基于数据融合技术的多载具指挥调度引擎,主要工作内容如下:（1）指挥调度分为物资调度和载具调度。物资调度是对任务所需物资分配合适的载具,若当前站点物资数量不够时,可以安排载具到附近具有物资的站点去装载。载具调度是基于不同类型载具的已有路线规划和三个KPI指标（“经济”、“速度”、“安全”）的综合因素考量选择最优的载具进行运输。（2）路线规划分为地图数据解析、存储和不同载具的路径规划算法。由于地图数据一般为矢量数据且不能直接用代码读取,需要用GIS软件将源地图数据转换为程序代码可读取数据并按照一定的方式存储,以方便读取。载具包括无人车、无人机、无人船、火车,可以分为有轨运输（无人车、火车）和无轨运输（无人机、无人船）,有轨运输采用Dijkstra算法结合地图中公路、铁路信息进行路线规划,无轨运输采用A*算法结合地图行政区域边界信息以及障碍信息进行路线规划。（3）基于三种场景（任务协同规划、仿真模拟分解、动态指挥调度）下最终得到不同KPI指标下（速度、经济、安全）的可行方案,并以json格式文件作为输出结果,每个方案中都包含详细的路线信息、方案信息、运力分配信息、任务分解信息,以便后续做结果可视化展示。