CN106843270B - 一种无人机快递自动投送路径规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人机快递自动投送路径规划方法，根据每个快件的地址信息确定无人机投送任务的所有目标站点，规划出一条从快递集散中心出发、经过每个目标站点仅一次且最终返回快递集散中心的最短路径；若该路径上各路径段的长度都小于或等于无人机最大单次飞行距离L _max ，则路径规划完成；若某些路径段的长度大于L _max ，则在其附近按照本发明提供的方法寻找一个或多个中转站点供无人机补充电量；根据L _max 判断是否存在多余的中转站点，若有则将其删除；根据L _max 确定在哪些目标站点只需投递快件而无须进行充电操作；由此规划出从快递集散中心出发借道各中转站点将所有快件逐个送达至各自对应的目标站点并安全返回到快递集散中心的最优路径。

Description

一种无人机快递自动投送路径规划方法

技术领域

本发明涉及无人直升机航迹规划领域，特别是一种无人机快递自动投送路径规划方法。

背景技术

随着互联网技术的不断进步，电子购物以其多样性和方便快捷等优势，在人们的日常生活中变得越来越普及。越来越多的人，包括一些乡村的村民，都纷纷加入到网购行列中来。快递行业是与电子购物息息相关、密不可分的。近年来，随着快递服务规模的不断扩大，对投递效率的要求也越来越高，使得快递企业面临着新的挑战。同时，随着城市交通拥堵情况的加剧以及地处偏僻的乡村地区快件业务量的快速增长，使得快递投送的时间成本也在不断增大。此外，人力以及运输等硬性成本的不断上涨，使得快递投送的总成本正变得越来越高。因此，越来越多的快递企业正在寻求高科技手段和现代化物流设备来提高快递投送的效率以降低运输成本。

伴随着无人机技术的进步，无人机以其成本低、效费比高、机动性好、使用方便等优点，正在越来越多的领域得到应用。而在快递投送方面，无人机能够不受地面交通的限制，可以有效提高运送效率；而且，使用无人机向偏僻地区投送快递，经济成本相对于人工运送来说也大大降低了。此外，由于无人机自动充电技术的发展，也大大提高了无人机的活动范围，使得无人机的投送半径大大增加，可以很好地解决较偏远地区快递投送难的问题。但是，无人机在快递投送过程中需要考虑的因素很多，比如飞行路径的选择以及充电续航问题，要想无人机快速、准确、高效地将货物送达，特别是希望无人机在一次飞行任务中可将多个快件依次送达至不同的目标站点(我们称之为多件多点投送)，显然，有效的路径规划算法就是必不可少的。路径规划具有以下作用：第一，能使无人机将多件货物依次送达至各自对应的目标站点并顺利返回到快递集散中心；第二，能选择最优的非任务站点作为总的路径规划的中转站点，方便无人机充电以提高续航能力，从而有效提高无人机的活动范围；第三，可使无人机在完成任务的前提下总的飞行路程最短，这样便能有效地提高快件投递效率，减少能源消耗。

本发明中用到的名词解释如下：

快递无人机：能够投递快件并可通过充电桩自主充电的无人机。本发明中提到的无人机都指这种类型的无人机。

航迹规划：飞行器能够满足飞行任务约束条件的飞行轨迹。

快递集散中心：快递公司的快递集中地，快件在这个地点进行集中处理、分捡、分类、派件。

快递站点：指区域内设置的所有快递投送点，安装有快递柜、能够自动接收无人机快递的站点。每个快递站点都设置有充电桩，以满足无人机长距离飞行的充电需求。

目标站点：在无人机的一次快递投送任务中快件需要被送达的快递站点。

中转站点：指无人机在执行一次长距离快递投送任务时需要经停以补充电量的快递站点。在一次飞行任务中，无人机可能需要经停一个或多个中转站点，视总的飞行距离而定。中转站点它(它们)不是本次任务的目标站点，其作用仅为供无人机借助其充电桩补充电量，以便无人机能够安全地飞行到下一个站点。

最大单次飞行距离L_max：无人机在满负载情况下，充满电后考虑安全裕量的最大飞行路程的长度，根据无人机的性能参数进行设置。在本发明的实施例中取L_max＝10km。

旅行推销商问题：又称为TSP问题(Traveling Salesman Problem，TSP)，它是计算机领域一个非常经典的问题，该问题可以简单地表述为：假设有n座城市，要求找出一条最短且封闭的旅行路线，使推销商访问其中每座城市仅一次。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种无人机快递自动投送路径规划方法。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种无人机快递自动投送路径规划方法，包括以下步骤：

(1)利用扫描设备扫描待派送的每个快件的地址信息，确定本次无人机快递投送任务的所有目标站点(假设共有n个，包括快递集散中心)，然后基于旅行推销商问题的解决方法，采用遗传算法对所有这些目标站点进行路径规划，使得无人机从快递集散中心出发、经过每个目标站点仅一次且再返回到快递集散中心的总飞行路程最短；在这条规划出的路径上，无人机从快递集散中心出发，依次途径路径规划算法确定好次序的各个目标站点，最后返回到起点快递集散中心；这一步具体的求解方法与采用遗传算法求解TSP问题完全相同，很多相关文献都有详细介绍，这里不再赘述；

(2)在步骤(1)规划出的路径上，计算出相邻站点与站点之间每一条路径段的长度S_i，并判断各路径段的长度S_i与无人机的最大单次飞行距离L_max的大小关系；

(3)若每一条路径段的长度S_i都小于或等于L_max，则步骤(1)规划出的路径便是所求的路径，转到步骤(9)继续执行；否则，执行下一步骤；

(4)在步骤(1)规划出的路径上，若存在某些路径段的长度S_i大于L_max，则需要在这些路径段附近寻找中转站点，供无人机补充电量，使无人机能够安全地飞过这些路径段；假设在步骤(1)规划出的路径上长度大于L_max的路径段的数目是m，按照无人机途径各个目标站点的顺序，依次将这些路径段命名为k＝1、2、…、m，对这些路径段执行以下操作；

(5)令k＝1，取出第1条长度大于L_max的路径段；

(6)分别以第k条路径段的起点和终点为圆心、以L_max为半径画两个圆，根据这两个圆的相对位置，按照下面两种情况分别处理；

i)第一种情况：若这两个圆有重叠区域并且在重叠区域内存在有快递站点，则在位于重叠区域内的所有快递站点中找出一个最佳快递站点，它到本路径段的两个端点(起点和终点)的距离之和为最短，选择此快递站点作为中转站点；若在重叠区域内仅有一个快递站点，则直接将它确定为中转站点；因为此中转站点到本路径段两个端点的距离都小于L_max，所以该路径段的中转站点寻找完毕，转到步骤(7)；否则，执行ii)；

ii)第二种情况：若在两个圆的重叠区域内无快递站点存在，或者作出的两个圆无重叠区域，则分别在这两个圆以内的所有快递站点中，寻找距离本路径段的两个端点的距离之和为最短的快递站点并将它确定为中转站点，确定此中转站点所在的圆，并将另一个圆的圆心与此中转站点用一条直线相连；因为这条直线的长度必定大于L_max，所以需要再以这条直线作为一条新的路径段，并分别以该直线的起点和终点为圆心、以L_max为半径画两个圆，然后转到i)；

(7)令k＝k+1，判断是否满足k＞m，若否，则转到步骤(6)；若是，则执行下一步骤；

说明：若经过步骤(4)至步骤(7)，在长度大于L_max的某些路径段上无法找到合适的中转站点，则算法应该停止。这种情况说明原来的快递站点部署不合理，需要修改快递站点布网方案。此时，应在无人机快递投送区域内站点比较稀疏的局地适当增加一些快递站点，其中一些可能为仅具有充电功能的中转站点，使得区域内快递站点的分布比较均匀。

(8)删除多余的中转站点；按照步骤(4)至步骤(7)，如果在路径长度大于L_max的某一条路径段k上，步骤ii)被重复执行两次或两次以上，则经过步骤-i)和步骤ii)的处理，在这条路径k的附近，算法将会找到两个或两个以上的中转站点，其中可能会出现多余的中转站点；此时，需要根据无人机的最大单次飞行距离L_max判断是否存在多余的中转站点，若有则将它或它们删除；

具体删除方法借助附图中的图1解释如下：如图1所示，假设站点I和I+1是本次投递任务的两个目标站点，站点Z₁～Z₄是区域内位于这两个目标站点附近的其它快递站点(非本次投递任务的目标站点，也称为非任务站点)。分别以I和I+1这两个站点为圆心、以L_max为半径画两个圆，由图可见这两个圆并无重叠区域，连接这两个目标站点的路径段的长度大于2L_max。无人机从站点I出发，无法直接飞到站点I+1，必须在这两个目标站点之间寻找合适的中转站点经停以补充电量。按照步骤(8)，算法首先会找到站点Z₁作为第1个中转站点；接着，将站点Z₁和站点I+1用一条直线相连，构成一条新的路径段，再分别以该直线的起点Z₁和终点I+1为圆心、以L_max为半径画两个圆，这两个圆也不相交，没有重叠区域，所以需再次执行步骤(8)，算法又找到站点Z₂作为第2个中转站点；以此类推，继续执行步骤(8)，算法进一步找到站点Z₃作为第3个中转站点；最后，以Z₃为圆心、以L_max为半径画圆，该圆与站点I+1的圆有重叠区域，并且在该区域内有一个站点Z₄，执行步骤(7)，算法找到站点Z₄作为第4个中转站点。所以，经过步骤(7)和(8)，在目标站点I和I+1附近，算法依次找到Z₁、Z₂、Z₃、Z₄四个中转站点。但是，经过仔细观察会发现，由于Z₁和Z₂都在以站点I为圆心、以L_max为半径的圆以内，无人机在目标站点I完成快递投送并充满电后可以直接飞到站点Z₂而无需充电，所以Z₁就是多余的中转站点，需要删除。这样，最终确定的中转站点实际上只有Z₂、Z₃、Z₄三个，无人机从目标站点I到目标站点I+1按照I→Z₂→Z₃→Z₄→I+1的路径飞行，途径中转站点Z₂、Z₃、Z₄通过它们的充电桩补充电量。

步骤(4)至步骤(8)执行完毕，就可以寻找出无人机在整个飞行路径上的全部中转站点。

(9)根据无人机的最大单次飞行距离L_max，确定出在哪些目标站点既需要投递快件又需要充电，在哪些目标站点只需投递快件而无需充电，在给无人机的任务规划中注明这些信息，从而节省无人机的总投递时间；

(10)飞行路径规划完毕，将路径规划信息发送给无人机开始执行派件任务。

与现有技术相比，本发明所具有的突出优点为：能在所有的快递站点中选择最优的非任务站点(非目标站点)作为总的路径规划的中转站点，供无人机充电提高续航能力，以有效提高无人机的活动范围。同时，可以使无人机在完成任务的前提下总的飞行路程最短，总的时间花费最少，从而最有效地减少能源的消耗、提高快递投送效率。

附图说明

图1为删除多余中转站点的方法的示意图。图中，Z₁是多余的中转站点，需要删除。

图2为本发明实施例快递站点分布示意图，选取其中的快递站点12和15作为本次无人机快递投送任务的两个目标站点。如图2所示，在一个30km×30km矩形区域内总共设置有18个快递站点，它们的(横坐标x，纵坐标y)分别为：站点1(0，0)，站点2(9，3)，站点3(16，4.5)，站点4(20.5，6.5)，站点5(23，2.5)，站点6(30，2)，站点7(25，8)，站点8(18，13)，站点9(24，19)，站点10(25，24)，站点11(21，23)，站点12(12，20)，站点13(8，23)，站点14(8，28)，站点15(5，30)，站点16(1.5，25)，站点17(4，18)，站点18(3，9)。其中，站点1设置为快递集散中心，各坐标的单位为km。

图3为本发明实施例当快递集散中心(站点1)到目标站点12的距离大于无人机的最大单次飞行距离L_max时，分别以站点1和站点12为圆心、以10km为半径(假设无人机的最大单次飞行距离L_max＝10km)作两个圆的示意图。

图4为本发明实施例在路径段(站点1→站点12)附近寻找到中转站点18，它到站点1和站点12的距离之和为最短的示意图。

图5为本发明实施例分别以中转站点18和目标站点12为圆心、以L_max＝10km为半径画两个圆，在两个圆的重叠区域内找到站点17作为中转站点的示意图。

图6为本发明实施例从快递集散中心(站点1)到目标站点12的路径规划示意图，它由站点1→站点18、站点18→站点17、站点17→站点12三条路径段构成。

图7为本发明实施例的路径规划结果的示意图，规划出的路径为：站点1→站点18→站点17→站点12→站点14→站点15→站点16→站点17→站点18→站点1，如图中带箭头的封闭曲线所示。其中，站点18、17、14、16为中转站点；无人机在站点18、17、12、14、16处需要补充电量；而在17、18这两个站点无人机往返都需要经停补充电量。

图8为本发明具体实现过程流程图。

具体实施方式

本发明的主要任务是为无人机在一次快递投送任务中，根据其最大单次飞行距离L_max，规划出一条能够途径所有的目标站点且具有最少数量中转站点的最短飞行路线，使无人机既可以安全地完成快递投送任务，又具有最节约的飞行成本。该方案的具体实现方式可用示例演示如下：

如图2所示，假设本次无人机快递投送任务有两个目标站点，分别为站点12和站点15；并假设无人机的最大单次飞行距离L_max＝10km。

(1)扫描快件条形码或者二维码读取每个快件的地址信息，确定本次投递任务所有快件各自对应的目标站点；然后，基于旅行推销商问题的解决方法，采用遗传算法对两个目标站点进行路径规划，使得无人机从快递集散中心(站点1)出发、经过每个目标站点仅一次且再返回到快递集散中心的总飞行路程最短，规划出的路径如图2中的封闭虚线所示：站点1→站点12→站点15→站点1，设无人机按逆时针方向飞行；

(2)在步骤(1)规划出的路径上，计算出相邻站点与站点之间每一条路径段的长度S_i，并判断各路径段的长度与无人机的最大单次飞行距离L_max的大小关系；如图2所示，第1条路径段从快递集散中心(站点1)到目标站点12，路径段的长度S₁＝23.32km；第2条路径段从目标站点12到目标站点15，路径段的长度S₂＝12.21km；第3条路径段从目标站点15返回到快递集散中心(站点1)，路径段的长度S₃＝30.41km；可见，S₁、S₂、S₃均大于10km，所以在本实施例中，长度大于L_max的路径段的数目m＝3；

若每一条路径段的长度S_i均小于或等于L_max，则步骤(1)规划出的路径便是所求的路径。但由于本实施例中所有各条路径段的长度S₁、S₂、S₃均大于L_max，因此需要以步骤(1)规划出的路径为基础继续进行路径规划，按照无人机的飞行顺序，依次在各条路径段的附近寻找合适的中转站点。

(3)令k＝1，寻找第1条路径段的中转站点；如图3所示，分别以第1条路径段的起点(站点1)和终点(站点12)为圆心，以L_max＝10km为半径画两个圆；由图3可见，作出的两个圆并无重叠区域，但在这两个圆以内包含有站点2、8、11、13、14、17、18；如图4所示，通过计算可得，站点18到站点1和站点12的距离之和为最短，因此选择站点18作为第1条路径段(快递集散中心→目标站点12)的第1个中转站点；

(4)因步骤(3)确定的中转站点18到目标站点12的距离仍大于L_max＝10km，故继续以站点18和站点12为圆心、L_max＝10km为半径画两个圆；如图5所示，得到的两个圆有重叠区域并且在重叠区域内有仅有一个站点，即站点17，因此直接选择站点17作为第2个中转站点；由于站点17位于以站点12为圆心、以L_max＝10km为半径的圆内，所以无人机在站点17补充电量后可以直达站点12；至此，从快递集散中心(站点1)到目标站点12的路径规划完成，为站点1→站点18→站点17→站点12，如图6中带箭头的折线所示；

(5)令k＝2，寻找第2条路径段的中转站点；分别以第2条路径段的起点(站点12)和终点(站点15)为圆心、以L_max＝10km为半径画两个圆；由于从站点12到站点15的路径段的长度S₂＝12.21km<2L_max，所以这两个圆会有重叠区域，在此重叠区域内，通过计算可得，站点14到站点12和站点15的距离之和为最短，因此选择站点14作为第2条路径段(目标站点12→目标站点15)的中转站点；

(6)令k＝3，寻找第3条路径段的中转站点；仿照步骤(3)和步骤(4)的原理，可以找到第3条路径段(目标站点15→站点1)的中转站点共有三个，为站点16、站点17、站点18；

(7)在所有各条路径段的中转站点都找到之后，就可以得到无人机的总飞行路径，如图7中带箭头的封闭折线所示，为站点1→站点18→站点17→站点12→站点14→站点15→站点16→站点17→站点18→站点1，其中，站点14、16、17、18为算法确定的中转站点；

(8)判断有无多余的中转站点需要删除；在步骤(7)确定的总飞行路径上，根据无人机的最大单次飞行距离L_max，判断中转站点14、16、17、18中是否存在多余的中转站点，在本实施例中，不存在多余的中转站点需要删除；

(9)判断无人机在哪个目标站点既需要投递快件又需要充电、在哪个目标站点只需投递快件而无需充电；如图7所示，根据无人机最大单次飞行距离L_max，在本实施例中，因为从站点17→站点12→站点14的距离为：8.25km+8.94km＝17.19km>L_max＝10km，因此，当无人机在中转站点17补充电量后，在目标站点12处仍需补充电量，才能飞到站点14，所以目标站点12属于既需要投递快件又需要充电的类型；而从站点14→站点15→站点16的距离为：3.61km+6.10km＝9.71km<L_max＝10km，因此，当无人机在中转站点14补充电量后，无需再在站点15补充电量，所以目标站点15属于只需投递快件而无需充电的类型。

至此，本实施例快递无人机的飞行路径规划完毕。完整的路径规划信息如下：①总飞行路径：站点1→站点18→站点17→站点12→站点14→站点15→站点16→站点17→站点18→站点1，如图7中带箭头的封闭折线所示；②站点18、17、14、16为中转站点；③无人机在站点18、17、12、14、16处需要通过其充电桩补充电量；④在17、18这两个中转站点处，无人机往返都需要经停补充电量；⑤在目标站点12处无人机既需要投递快件也需要充电，而在目标站点15处无人机只需投递快件而无需充电。

这条规划出的总飞行路径，满足途径所有的目标站点、具有最少数量的中转站点并且飞行路线最短，无人机既可以安全地完成快递投送任务，又具有最节约的飞行成本。

Claims (2)

1.一种无人机快递自动投送路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)利用扫描设备扫描待派送的每个快件的地址信息，确定本次无人机快递投送任务的所有目标站点，假设共有n个，包括快递集散中心，然后对所有这些目标站点进行路径规划，使得无人机从快递集散中心出发、经过每个目标站点仅一次且再返回到快递集散中心的总飞行路程最短；

2)在步骤1)规划出的路径上，计算出相邻站点之间每一条路径段的长度S_i，并判断各路径段的长度S_i与无人机的最大单次飞行距离L_max的大小关系；

3)若每一条路径段的长度S_i都小于或等于L_max，则步骤1)规划出的路径便是所求的路径，转到步骤9)继续执行；否则，执行下一步骤；

4)在步骤1)规划出的路径上，若存在某些路径段的长度S_i大于L_max，则在这些路径段附近寻找中转站点，供无人机补充电量，使无人机能够安全地飞过这些路径，假设在步骤1)规划出的路径上长度大于L_max的路径段的数目是m，按照无人机途径各个目标站点的顺序，依次将这些路径段命名为k＝1、2、…、m，对这些路径段执行以下步骤的操作；

5)令k＝1，取出第1条长度大于L_max的路径段；

6)分别以第k条路径段的起点和终点为圆心、以L_max为半径画两个圆，根据这两个圆的相对位置，按照下面两种情况分别处理：

i)第一种情况：若这两个圆有重叠区域并且在重叠区域内存在有快递站点，则在位于重叠区域内的所有快递站点中找出一个最佳快递站点，最佳快递站点到本路径段的两个端点，即起点和终点的距离之和为最短，选择此最佳快递站点作为中转站点；若在重叠区域内仅有一个快递站点，则直接将它确定为中转站点，转到步骤7)；否则，执行ii)；

ii)第二种情况：若在两个圆的重叠区域内无快递站点存在，或者作出的两个圆无重叠区域，则分别在这两个圆以内的所有快递站点中，寻找距离本路径段的两个端点的距离之和为最短的快递站点，并将它确定为中转站点，确定此中转站点所在的圆，并将另一个圆的圆心与此中转站点用一条直线相连，再以这条直线作为一条新的路径段，并分别以该直线的起点和终点为圆心、以L_max为半径画两个圆，然后转到i)；

7)令k＝k+1，判断是否满足k>m，若否，则转到步骤6)；若是，则执行下一步骤；

8)删除多余的中转站点：按照步骤4)至步骤7)，如果在路径长度大于L_max的某一条路径段k上，步骤ii)被重复执行两次或两次以上，则经过步骤i)和步骤ii)的处理，在这条路径k的附近，将找到两个或两个以上的中转站点，此时，根据无人机的最大单次飞行距离L_max判断是否存在多余的中转站点，若有则删除多余的中转站点；

9)根据无人机的最大单次飞行距离L_max，确定出在哪些目标站点既需要投递快件又需要充电，在哪些目标站点只需投递快件而无需充电，在给无人机的任务规划中注明这些信息，从而节省无人机的总投递时间；

10)飞行路径规划完毕，将路径规划信息发送给无人机开始执行派件任务。

2.根据权利要求1所述的无人机快递自动投送路径规划方法，其特征在于，在步骤1)中，基于旅行推销商问题的解决方法，即Traveling Salesman Problem-TSP问题解决方法，采用遗传算法对本次无人机快递投送任务的所有目标站点，包括快递集散中心，进行最短路径规划。