物流是国民经济发展动脉,是衡量国家现代化程度与综合实力的重要指标。互联网经济大力推动了普通物流的高速发展,促进了国内经济整体的转型升级。目前,含有多传感器融合的智慧运输、基于人车路协同的智慧调度以及具备信息共享和互操作的大数据物流平台已被广泛研究和使用。大件物流作为关乎国家能源基础设施建设和大中型工业工程建设的运输,在装备制造、航空航天、船舶和海洋工程等一批国家重点工程建设中是必不可少的,如运输大型桥梁、风电塔筒、航空母舰、海工平台等超长、超宽、超重物件。但是大件物流企业信息化程度较低,装载配车时安全系数均参考国外的配套软件,依靠人工计算来实现,包括后续路径选择、道路勘测、转弯模拟等关键步骤,无法得到安全上的保障,从而导致不可逆转的重大事件,如东莞2300吨反应器发生侧翻,损失上亿救援费。大件物流行业的数字化转型是对实现智慧交通的一个重要挑战。针对上述问题,本文分别从车、路、人三个不同的角度对组合式液压平板车、道路环境和大件物流运输体量展开研究,首先提出大件智能物流系统的设计方案,整体采用B/S架构进行开发,使用MySQL、Spring MVC4.0+、Jquery等技术,实现自动计算代替人工计算、积累专家经验和数据的功能,达到提高运输效率的同时避免计算失误。但该系统功能中仅实现了二维平面上的转弯模拟,无法观察与道路周边障碍物在高度上发生的碰撞,故本文从大件物流运输道路的角度,提出一种基于三维点云的道路环境建模方法,以帮助企业操作人员更快地完成道路勘测任务。最后采用多元线性回归预测模型实现大件物流运输体量数据的预测,帮助大件物流企业管理人员更好地制定运输计划,为国内大件物流的发展提供保障。本文的研究内容具体包括以下三个部分:1)基于组合式液压平板车的大件智能物流系统,该系统的功能包含安全系数的计算以及转弯轨迹的模拟。采用JavaScript语言对组合式液压平板车的牵引力、爬坡能力、捆扎力、稳定角和转弯半径展开计算,再运用HTML语言将输出结果和轨迹曲线显示在页面中。2)由于组合式液压平板车的行驶轨迹与道路曲线均属于二维曲线,无法直观反映道路周边障碍物对大件物流运输产生的影响,故本文提出一种基于三维点云重建的方法对真实道路环境中的各个景物进行建模。该方法利用移动式三维激光扫描仪iMS3D采集环境信息,并通过PPiMMS和CloudCompare软件对点云数据进行生成和处理,最后建立三维点云模型。3)从大件物流企业管理者的角度出发,采用机器学习的算法对未来五年大件物流运输体量数据进行预测。本文首先针对数据预处理中缺少理论证明的特征缩放问题,采用同构映射的定义进行正确性证明,为以后的研究提供合理的理论依据;其次对从国家数据库中获取到的数据进行预处理;最后运用多元线性回归算法,建立回归方程并预测出未来五年大件物流运输年运量。本文设计的系统可以用于提高大件物流的运输安全性,计算及模拟的结果可以为大件物流企业管理者提供合理且准确的决策;提出的方法能够减少人工勘测的时间,提高运输方案的实施效率,帮助企业管理者有效地掌握大件物流的市场需求,制定合适的运输规划。