CN109415122A - 用于自动化车辆和无人机递送的系统、方法和装置 - Google Patents

用于自动化车辆和无人机递送的系统、方法和装置 Download PDF

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Abstract

一种用于包裹递送的方法包括识别有关包裹递送的多个递送位置。所述方法包括确定有关自动化地面车辆的行驶路线，以使用一个或多个自动化飞行器优化到所述递送位置的递送。所述方法包括控制所述自动化地面车辆以沿所述递送路线进行导航。所述方法还包括确定有关在所述递送路线的导航期间释放所述一个或多个自动化飞行器的定时，以将包裹递送到所述多个递送位置。

Description

用于自动化车辆和无人机递送的系统、方法和装置
技术领域
本公开总体上涉及用于包裹或其他实体对象的递送的方法、系统和装置，且更确切地，涉及使用地面车辆和一个或多个飞行器的递送。
背景技术
每天都有非常大量的包裹被递送到商业场所、住宅和其他位置。少量物品的包裹递送通常使用由人类驾驶员驾驶的递送卡车、货车或其他车辆来完成。人可以在递送位置之间驾驶车辆并且带着包裹走到或走进建筑物、邮筒或其他位置以便递送包裹。近来，一直在讨论使用飞行器或无人机进行递送的问题。例如，诸如亚马逊Prime 等系统建议使用无人机将单个包裹从仓库递送到目的地。
附图说明
参考以下附图描述了本公开的非限制性和非穷举性实现方式，其中相同的附图标记在各个视图中指代相同的部件，除非另有说明。参考以下描述和附图，本公开的优点将变得更好理解，其中：
图1是示出包括自动化驾驶/辅助系统的车辆控制系统的实现方式的示意性框图；
图2是示出根据一个实现方式的自动化递送车辆的部件的示意性框图；
图3示出根据一个实现方式的递送路线和多个递送位置的地图；
图4是示出根据一个实现方式的用于生成或选择递送路线的方法的示意图；
图5是示出根据一个实现方式的用于确定有关一个或多个飞行器的释放时间以执行包裹递送的方法的示意图；
图6是示出根据一个实现方式的包裹递送部件的示例性部件的示意性框图；并且
图7是示出根据一个实现方式的用于包裹递送的方法的示意性流程图。
具体实施方式
申请人已经认识到并开发了对用于包裹递送的系统、方法和装置的重大改进。申请人已经认识到，通过使用自动化车辆和周期性地搭乘所述自动化车辆的一个或多个自动化无人机二者来递送包裹或物品可以实现显著益处。在一些情况下，这可以大大提高效率和递送速度，因为不要求无人机重复地将小包裹直接从仓库运送到同一邻域内的多个目的地。相反，自主车辆可以将众多包裹运送到邻域，并且可以从车辆派遣一个或多个无人机以同时递送包裹。例如，自主车辆可以运送特定邻域的多个包裹并且保持在该特定邻域中或附近，直到一个或多个无人机已经递送所有包裹为止。
根据一个实施例，用于自动化车辆的控制系统可以包括识别部件、递送路线部件、控制部件和释放部件。识别部件被配置成识别有关包裹递送的多个递送位置。递送路线部件被配置成确定有关自动化地面车辆的行驶路线，以使用一个或多个自动化飞行器优化到递送位置的递送。控制部件被配置成控制自动化地面车辆以沿递送路线进行导航。释放部件被配置成确定有关在递送路线的导航期间释放一个或多个自动化飞行器的定时，以将包裹递送到多个递送位置。
本文公开的实施例可以利用自主递送车辆和有时搭乘所述车辆的多个无人机。无人机可以对接、附着或停靠在车辆内侧，诸如在货物区域或其他隔间内。在一个实施例中，无人机可以选择性地对接、附着、停靠在车辆的外侧。无人机可以使用与自主递送车辆的有线或无线连接进行充电。当使用人工递送时，可以使包裹按顺序装载到自主递送车辆中，以使得人可以根据路线手动访问将从头到尾递送的包裹。以类似的方式，可以以允许先访问先在路线中的包裹后访问后在路线中的包裹的方式或顺序来对车辆进行加载。
在一个实施例中，自主车辆将沿着使可在一次行程中递送的包裹数量最大化的路径。这是一个难题，但是可能类似于任何成功的包裹递送业务所使用的方法。然而，车辆是自主的，并且多个无人机可以代替既操作车辆还递送包裹的个人。另外，计划使用无人机(一个或多个)的路线也是不同的，因为地面车辆不必沿着要进行递送的正好某一车行道行进。例如，无人机可以从地面车辆的当前位置飞行几个街道到达特定包裹的递送位置。通过这种方式可以实现明显的时间和能量节省。在一个实施例中，多个无人机用于同时递送包裹。在一个实施例中，地面车辆甚至可能不需要停下来停车。例如，如果交通拥堵则可以部署无人机，并且在地面车辆位于递送路线的道路上时开始递送包裹。
地面车辆用途的类型可能因行业或环境而有很大差异。例如，车辆的大小和功率取决于有效载荷。卡车和货车可以用于更大和更持久的有效载荷。在诸如披萨或烘烤商品等食品的情况下，可能需要较小的车辆，以使得最后在该路线中递送的产品仍然可以是新鲜的或热的。在一个实施例中，地面车辆将具有大型电动滑动车窗，诸如在后车门上或在车顶中。当无人机需要进入或离开货物区域时，可以打开车窗。例如，当无人机将从卡车内侧获得包裹时，滑动车窗可以打开以允许无人机飞入车辆抓取包裹并飞出来递送所述包裹。否则车窗可以保持关闭以保护包裹。
在一个实施例中，无人机可以对接或“停靠”在车辆货物区域的后部内。无人机可以使用来自车辆的交流发电机或蓄电池的有线或无线感应充电系统或其他电源来充电。为了递送包裹，无人机可以离开或从充电系统分离并飞向货物区域中的包裹，从货物区域的后部向前和/或从顶部向下卸载包裹。无人机可以扫描包裹上的诸如快速响应(QR)代码等标记以选择包裹。当检测到正确的包裹时，无人机可以拾取或附着到包裹上并将其从地面车辆运送出去并运送向递送位置。在一个实施例中，无人机将使用计算机视觉、机器学习和地图以导航到目的地。目的地可以具有诸如大QR代码等某一标记，以识别地址或递送位置。
如本文所使用，给出的术语“无人机”或“自动化飞行器”意指能够在具有很少或没有实时人类输入的情况下飞行和/或导航的车辆。例如，本文所公开的无人机或飞行器的实施例可以在没有来自本地或远程人类驾驶员输入的情况下将包裹从地面车辆递送到递送位置。
将关于下面的附图讨论更多的实施例和实例。
图1示出了示例性车辆控制系统100，所述示例性车辆控制系统100可以用于辅助人类驾驶员或执行自动化驾驶以递送包裹。车辆控制系统100可以包括自动化驾驶/辅助系统102。自动化驾驶/辅助系统102可以用于自动化或控制车辆的操作或者向人类驾驶员提供辅助。例如，自动化驾驶/辅助系统102可以控制车辆的制动、转向、加速、车灯、警报、驾驶员通知、无线电或任何其他辅助系统中的一个或多个。在另一实例中，自动化驾驶/辅助系统102可能不能够提供对驾驶(例如，转向、加速或制动)的任何控制，但是可以提供通知和警报以辅助人类驾驶员安全驾驶。自动化驾驶/辅助系统102可以包括包裹递送部件104，用于确定使用一个或多个无人机递送包裹的路线、无人机释放时间等。
车辆控制系统100还包括一个或多个传感器系统/装置，所述一个或多个传感器系统/装置用于检测附近对象、车道标记的存在和/或或确定主车辆(例如，包括车辆控制系统100的车辆)的位置。例如，车辆控制系统100可以包括雷达系统106、一个或多个LIDAR系统108、一个或多个相机系统110、全球定位系统(GPS)112和/或超声系统114。车辆控制系统100可以包括数据存储区116，所述数据存储区116用于存储有关导航和安全性的相关或有用数据，诸如地图数据、驾驶历史(即，行驶历史)或其他数据。车辆控制系统100还可以包括收发器118，所述收发器118用于与移动或无线网络、其他车辆、基础设施、递送无人机或任何其他通信系统进行无线通信。
车辆控制系统100可以包括车辆控制致动器120以控制车辆驾驶的各个方面(诸如电动马达、开关或其他致动器)，以控制制动、加速、转向等。车辆控制系统100可以包括一个或多个显示器122、扬声器124或其他装置，以使得可以向人类驾驶员或乘客提供通知。显示器122可以包括平视显示器、仪表盘显示器或指示器、显示屏或车辆的驾驶员或乘客可以看见的任何其他可视指示器。扬声器124可以包括车辆的声音系统的一个或多个扬声器，或者可以包括专用于驾驶员通知的扬声器。车辆控制致动器120、显示器122、扬声器124或车辆控制系统100的其他部件可以由自动化驾驶/辅助系统102的控制器中的一个或多个进行控制。
在一个实施例中，自动化驾驶/辅助系统102被配置成控制主车辆的驾驶或导航。例如，自动化驾驶/辅助系统102可以控制车辆控制致动器120以在递送路线上行驶来递送一个或多个包裹、物品或其他实体对象。在一个实施例中，自动化驾驶/辅助系统102可以基于有关将沿着递送路线运送的一个或多个包裹的递送位置而确定或选择递送路线。在一个实施例中，当在行驶路线上驾驶或导航时，自动化驾驶/辅助系统102可以选择道路、停车场、行车道或其他位置上的车道内的路径。例如，自动化驾驶/辅助系统102可以基于由部件106-118中的任何一个提供的信息或感知数据而确定路径。传感器系统/装置106-110和114可以用于获得实时传感器数据，以使得自动化驾驶/辅助系统102可以实时辅助驾驶员或驾驶车辆。自动化驾驶/辅助系统102可以实现驾驶车辆或辅助驾驶车辆的一个或多个算法、应用、程序或功能。在一个实施例中，包裹递送部件102可以用于选择行驶路线，控制递送无人机的释放或取回，或执行用于自动化驾驶/辅助系统102的其他递送控制功能。
应当了解，图1的实施例仅以举例的方式给出。在不脱离本公开的范围的情况下其他实施例可以包括更少或额外的部件。另外，所示出的部件可以组合或包括在其他部件内而没有限制。
图2是示出自动化车辆200的一个实施例的示意图。自动化车辆200可以部分或全部自动化以在递送路线上行驶。自动化车辆200包括车辆控制系统，诸如图1的车辆控制系统100。在一个实施例中，车辆控制系统100可以选择行驶路线，控制车辆200以在选定的行驶路线上导航，并且确定有关无人机或飞行器的释放时间以递送包裹。车辆控制系统100可以控制自动化车辆200，以使得在递送路线的驾驶或导航期间需要很少或不需要人类输入。自动化车辆200还包括货物区域202。货物区域可以接收和/或存储含有待递送物品的多个包裹204。货物区域202可以包括用于一个或多个自动化飞行器208或无人机降落在自动化车辆200上并且搭乘自动化车辆200的一个或多个对接位置206。例如，对接位置206可以包括用于自动化飞行器208固定、断电和/或再充电的垫子和/或连接器。对接位置206可以包括有线充电连接器或无线充电线圈，以对自动化飞行器208进行充电。
自动化车辆200还包括车门210，所述车门210可以打开以装载/或卸载包裹204。在一个实施例中，车门可以打开以允许人、机器人或其他实体进入或离开货物区域202。自动化车辆202还包括一个或多个车窗212。车窗212可以被定大小，以允许具有或不具有包裹的自动化飞行器208飞行通过。例如，可以打开一个或多个车窗212(诸如每一车门上可以打开以形成单个开口的车窗)以允许自动化飞行器208离开或进入货物区域202。当需要递送包裹时，自动化飞行器208可以接通电源，开始飞行并取回和/或附着到包裹204中的一个。然后，自动化飞行器208可以带着包裹飞出车窗212，并且然后前进到用于放置/递送包裹的递送位置。在递送了包裹之后，自动化飞行器208可以返回自动化车辆200，飞行通过车窗212并且降落在对接位置206上或者取回另一个包裹以进行递送。除非自动化飞行器208需要离开或进入货物区域202，否则车窗212可以保持关闭。使车窗212保持关闭可以帮助保护包裹204和/或自动化飞行器208免受雨、雪、风、风驱动的颗粒、湿气、热或冷或其他天气元素的影响。
如鉴于本公开将理解，货物区域202的大小可以显著变化。例如，货物区域202可以是大型递送卡车、货车或其他车辆内的货物区域。在单个递送路线内递送较少数量的包裹的情况下，货物区域202也可以更小。
图3示出了沿行驶路线302的邻域的地图300。示出了自主地面车辆的当前位置304和多个自主飞行器306。还示出了多个递送位置308(图中的每一位置标记有X)。根据一个实施例，在递送路线的导航之前或期间，自主地面车辆可以基于递送位置308而确定最佳递送路线。例如，可以选择多个递送位置308，并且包裹递送部件104可以确定具有最短距离或行进时间但仍然在所有递送位置的至少无人机飞行范围内通过的路线。在一个实施例中，包裹递送部件104确定经过多个递送位置的中间的路线，即使该路线不与递送位置中的一个或多个沿相同的街道传递。
在一个实施例中，包裹递送部件104还确定有关释放飞行器306以便在每一递送位置释放包裹的定时或时间窗。例如，包裹递送部件104可以确定释放飞行器306的位置与递送位置之间的距离加上递送位置与将再次取回飞行器306的位置之间的距离在有关无人机的飞行距离内时的定时。例如，自主地面车辆可以在自动化飞行器306的释放与取回之间行进。在递送路线302上行进期间，自主车辆可以确定当前位置，例如通过使用定位系统。例如，自主车辆可以包括安装在车辆中的全球导航卫星系统(GNSS)接收器，诸如全球定位系统(GPS)接收器、全球导航卫星系统(GLONASS)接收器、Galilleo或北斗系统。
使用当前位置304和/或任何其他可用数据，包裹递送部件104可以确定何时释放一个或多个飞行器306，何时等待允许取回飞行器306等。在一个实施例中，自主车辆可以停下来以允许派遣或接收飞行器306。例如，自主车辆可以释放飞行器306，行进一定距离，释放另一个飞行器306，行进一定额外的距离，并且然后等待接收先前派遣的飞行器306。在一个实施例中，自主车辆可以被配置成当自主车辆正在行驶时释放和/或取回飞行器306。例如，自主车辆可能不需要停下或仅偶尔停下，因此在飞行器306执行递送时维持沿着路线前进。另外，当飞行器306外出进行递送时，自主车辆可以向飞行器306周期性地更新当前位置304，以使得飞行器306可以知道如何返回自主车辆。
图4是示出根据一个实施例的用于生成递送路线的方法400的示意图。方法400可以由包裹递送部件104和/或自动化驾驶/辅助系统102执行。
方法400开始并且可以将递送位置402、无人机信息404、有效载荷能力406和/或其他信息提供给路线生成算法或模型408。基于所提供的信息，路线生成算法或模型408生成递送路线410。所生成的递送路线410可以包括将被自动化车辆用来使用一个或多个无人机递送包裹的路线。递送位置402可以包括指示一个或多个包裹将被递送的位置的地址、GPS位置或其他位置信息。无人机信息404可以包括关于在递送期间要使用的无人机数量的信息和/或关于无人机的信息。例如，无人机信息404可以包括飞行限制，诸如有关在特定递送期间将使用的无人机的飞行范围。一般而言，更多数量的无人机和/或更大的飞行范围可以产生更短或更快完成的包裹递送路线。有效载荷能力406可以包括关于将沿着递送路线410的自主地面车辆可以运送多少包裹的信息。例如，有效载荷能力可以指示关于自主车辆的体积、吨位或其他信息。
使用所提供的信息，路线生成算法或模型408可以生成和/或选择递送路线410。路线生成算法或模型408可以包括模型或神经网络，所述模型或神经网络接收输入数据并且计算或以其他方式生成递送路线410。在一个实施例中，路线生成算法或模型408生成传递通过一个或多个递送位置的中间的路线，以缩短无人机必须飞行以执行递送的距离。在一个实施例中，路线生成算法或模型408可以使自主地面车辆的行进距离或行进时间最小化，同时使递送位置与递送路线410上的最近点之间的距离不大于一个或多个无人机的飞行范围。在一个实施例中，路线生成算法或模型408可以使用最小二乘误差或至少距离计算来产生平衡总递送路线长度的最小化和必须由任何递送无人机执行的总飞行距离的路线。递送路线410可以包括特定导航信息，包括街道名称、位置等。递送路线410信息可以包括足够的细节以支持完全或部分自主的车辆能够沿递送路线410进行导航。
路线生成算法或模型408可以包括任何类型的机器学习、深度学习或其他模型或算法。例如，路线生成算法或模型408可以包括具有在训练集上训练的参数的神经网络，所述训练集包括不同的路线、递送位置和/或无人机配置。在一个实施例中，路线生成算法或模型408可以使用算法来计算多条不同的路线，并且然后选择使自主车辆行驶距离和/或飞行器飞行距离的组合优化的一条路线。例如，可以基于包括飞行时间、驾驶时间、驾驶距离、飞行距离、总递送时间等的各个方面的加权总和来评估不同的路线。
图5是示出根据一个实施例的用于生成递送路线的方法500的示意图。方法500可以由包裹递送部件104和/或自动化驾驶/辅助系统102执行。方法500开始并且将递送位置402、无人机信息404、自主地面车辆的当前位置502和/或当前条件504提供给释放时间生成算法或模型506。当前位置502可以包括如由将运送包裹和一个或多个空投无人机的自主地面车辆的定位系统确定的当前位置。可以实时地或周期性地频繁更新当前位置502，例如每几秒或几分钟。当前条件504可以包括关于当前交通条件、当前天气条件等的信息。例如，在交通条件不佳的情况下，可以修改飞行器的释放时间，或者甚至是递送路线本身。举另一个例子来说，当前天气条件可能要求飞行器需要被释放得更靠近递送目的地以便应对风或恶劣天气。
使用所提供的信息，释放时间生成算法或模型506可以生成和/或选择一个或多个释放时间508，以使飞行器离开自主地面车辆以递送到递送位置。释放时间生成算法或模型506可以包括模型或神经网络，所述模型或神经网络接收输入数据并且计算或以其他方式生成释放时间508。在一个实施例中，释放时间生成算法或模型506生成使地面车辆的行进时间优化的释放时间。例如，可以优化释放时间以减少地面车辆要执行的停止次数(如果有的话)。另外，可以选择释放时间，以使得飞行器具有足够的飞行范围，以基于剩余电池电力或其他飞行范围信息而执行递送和到地面车辆的返回行程。
释放时间生成算法或模型506可以包括任何类型的机器学习、深度学习或其他模型或算法。例如，释放时间生成算法或模型506可以包括具有在训练集上训练的参数的神经网络，所述训练集包括不同的路线、递送位置和/或无人机配置。在一个实施例中，释放时间生成算法或模型506可以使用算法来计算有关特定递送位置的多个不同的释放时间，并且然后选择使自主车辆行驶距离和/或飞行器飞行距离的组合优化的一条路线。例如，可以基于包括飞行时间、驾驶时间、驾驶距离、飞行距离、总递送时间等的各个方面的加权总和来评估不同的释放时间。
图6是示出根据一个实现方式的包裹递送部件104的示例性部件的框图。在所示出的实施例中，包裹递送部件104包括识别部件602、递送路线部件604、控制部件606、释放部件608、充电部件610和定位部件612。部件602-612仅以说明的方式给出，并且可能并非全部包括在所有实施例中。实际上，一些实施例可以仅包括部件602-612中的两个或更多个中的一个或任何组合。此外，部件602-612中的一些可以位于包裹递送部件104外侧，诸如在车辆的自动化驾驶/辅助系统102或者远离自动化车辆的服务器内。
识别部件602被配置成识别有关包裹递送的多个递送位置。例如，识别部件602可以识别需要递送的包裹的集合和对应于这些包裹的递送位置。所述包裹的集合可以包括将被递送到车辆将执行包裹递送的邻域、地理地区或区域的包裹。例如，可以调度自主车辆以在特定地理区域中执行递送，并且识别部件602可以识别要在该地理区域中递送的包裹。递送位置可以包括地址、全球定位坐标(诸如GPS坐标)等，以具体识别包裹将被递送的位置。
递送路线部件604被配置成确定有关诸如自主递送车辆等主车辆的路线，以沿着该路线执行到由识别部件识别的递送位置(至少其子集)的递送。递送路线部件604可以确定使用一个或多个自动化飞行器优化到递送位置的递送的递送路线。例如，递送路线部件604可以基于使用一个或多个飞行器而确定使递送优化的递送路线，所述一个或多个飞行器可以选择性地离开自主递送车辆(其可以是地面车辆)以将包裹运送到特定递送位置。
作为实际递送包裹的飞行器或无人机的载体的地面车辆所行进的路线可能与人类驾驶员驾驶车辆并实际地递送包裹时所行进的路线显著不同。例如，由递送路线部件604确定的递送路线可能实际上不沿街道传递，或者实际上不能驾驶到包裹将被递送的确切地址。在一个实施例中，自主车辆可以在远离目的地递送位置的最近的一个或多个街道或街区经过，因为飞行器可以飞越房屋、建筑物或没有道路或路径的位置以递送到目的地。
在一个实施例中，递送路线可以包括通过多个递送位置的中间的路线，以使得无人机可以在完成递送所需的任何方向上飞行。在一个实施例中，递送路线部件604可以确定使自主地面车辆的距离或行进时间最小化同时仍然至少在所有递送位置的飞行范围内通过的递送路线。例如，递送路线部件604可以生成至少某一点在至少一个无人机或飞行器的飞行范围内通过的路线，所述无人机或飞行器将递送来自自主地面车辆的包裹。飞行范围可以包括飞行器的最大飞行范围，或者可以是飞行器在路线中的特定点处将具有的估计的或实际的飞行范围。例如，飞行器可能无法在每一次递送之间对蓄电池完全再充电或补充燃料，并且因此可能达不到最大飞行范围。在一个实施例中，递送路线部件604可以在自主递送车辆离开之前计算递送路线，或者可以周期性地或实时地计算或重新计算递送路线以基于不断改变的条件或意外条件而优化递送。
递送路线部件604可以包括或使用路线生成算法或路线生成模型，例如图4的路线生成算法或模型408。递送路线部件604可以包括一个或多个神经网络、深度神经网络或已经被训练的其他网络，以生成递送路线的至少一部分。递送路线部件604可以使用具有已经针对将使用自主飞行器来完成递送的路线生成特定自主车辆进行训练的参数的算法或模型。
控制部件606被配置成控制自动化地面车辆以沿递送路线进行导航，所述递送路线诸如由递送路线部件604所确定的递送路线。控制部件606可以向车辆的自动化驾驶/辅助系统102或车辆控制系统100提供导航信息或指令。例如，控制部件606可以向自动化驾驶/辅助系统102或车辆控制系统100提供递送路线的细节。举另一个例子来说，控制部件606可以提供有关将由车辆执行的下一个拐弯、合流、停车等的指令。因此，控制部件606可以提供指令或信息以控制操作，同时允许自动化驾驶/辅助系统102或车辆控制系统100执行实际的转向、制动、加速或碰撞避开决定和操纵。控制部件606可以提供导航以确保自主地面车辆(和任何相关联的飞行器)在包裹递送过程期间正在前进。
释放部件608被配置成确定有关在递送路线的导航期间释放一个或多个自动化飞行器的定时。例如，释放部件608可以生成控制信号，以将有线或无线消息发送到飞行器以从具有用于递送的包裹的货物区域离开。释放部件608可以确定有关释放的定时，以使得飞行器将在递送位置的飞行范围内。释放部件608可以基于当前或预测的电量或燃料水平、包裹重量、风阻或可能影响飞行范围的其他方面而确定释放时间。例如，与较轻的包裹相比，较重的包裹可能要花费多得多的燃料或电池电力来飞行相同的距离。释放部件608还可以基于以下中的一个或多个而确定有关释放的定时：沿行驶路线的当前交通条件，自动化地面车辆的速度(物理速度或递送进度)，或一个或多个天气条件。
在一个实施例中，释放部件608可以向飞行器提供(例如，使用无线收发器)指示将要递送哪个包裹的消息。例如，该消息可以包括与自主地面车辆的货物区域内的包裹上的条形码匹配的序列号。基于该消息，飞行器可以在停靠或飞行状态下扫描包裹以识别哪个包裹对应于该消息。可以经由直接无线电通信或经由诸如用于自主车辆的局域网(LAN)等网络或无线移动网络(诸如由智能电话或其他移动通信装置所使用的那些)来提供消息。基于消息中的信息，飞行器可以检索、附着或以其他方式获得包裹并飞向递送位置。在一个实施例中，飞行器和/或包裹可以在封闭的货物区域内，并且可能需要经由车窗离开货物区域。释放部件608可以生成控制信号以打开或关闭自动化车辆的车窗，以允许一个或多个自动化飞行器选择性地进入或离开自动化地面车辆的货物区域。例如，在释放部件608发送具有触发飞行器离开的信息的消息的同时或大约同时，释放部件608还可以触发打开车窗以允许飞行器离开。举另一个例子来说，释放部件608可以从飞行器接收其准备好离开货物区域的消息，并且释放部件608可以响应于该消息而打开车窗。
类似于递送路线部件604，释放部件608可以包括或使用算法或模型来确定释放定时。例如，释放部件608可以包括释放时间生成算法或释放时间生成模型，诸如图5的释放时间生成算法或模型506。释放部件608可以包括一个或多个神经网络、深度神经网络或已经被训练的其他网络来生成释放时间。释放部件608可以使用具有已经被训练以便生成释放时间来完成递送的参数的算法或模型。
充电部件610被配置成控制用于递送的一个或多个飞行器的充电或加燃料。例如，货物区域或自主车辆上或其中的其他位置可以包括在降落区域或对接设备处的充电垫或充电连接器。当无人机根据需要对接或停靠时，充电部件610可以提供电能或燃料以补充蓄电池或燃料箱，以最大化无人机在后续递送期间可以飞行的总飞行范围。
定位部件612被配置成向一个或多个对应的飞行器提供有关自主地面车辆的位置信息。因为地面车辆可以在飞行器远离地面车辆时行进或移动，所以可能需要将地面车辆的当前位置传达给飞行器。例如，定位部件612可以使用定位系统确定地面车辆的当前位置，并且然后触发使用无线电或无线移动网络将该信息传输到当前未搭乘地面车辆或当前未与地面车辆对接的飞行器。在一个实施例中，这允许地面车辆在包裹递送期间连续移动。
现在参看图7，示出了用于包裹递送的方法700的示意性流程图。方法700可以由包裹递送部件104或自动化驾驶/辅助系统执行，诸如图1或图5的包裹递送部件104或图1的自动化驾驶/辅助系统102。
方法700开始并且识别部件602识别702有关包裹递送的多个递送位置。递送路线部件604确定704有关自动化地面车辆的行驶路线，以使用一个或多个自动化飞行器优化到递送位置的递送。控制部件606控制706自动化地面车辆以沿递送路线进行导航。释放部件608确定708有关在递送路线的导航期间释放一个或多个自动化飞行器的定时，以将包裹递送到所述多个递送位置。
实例
以下实例涉及其他实施例。
实例1是包括识别有关包裹递送的多个递送位置的方法。所述方法包括确定有关自动化地面车辆的行驶路线，以使用一个或多个自动化飞行器优化到所述递送位置的递送。所述方法包括控制所述自动化地面车辆以沿所述递送路线进行导航。所述方法还包括确定有关在递送路线的导航期间释放一个或多个自动化飞行器的定时，以将包裹递送到所述多个递送位置。
在实例2中，实例1中的确定有关自动化地面车辆的行驶路线以使用一个或多个自动化飞行器优化递送包括使用神经网络进行确定。
在实例3中，实例1-实例2的任何一个中的确定有关在递送路线的导航期间释放一个或多个自动化飞行器的定时以将包裹递送到多个递送位置包括使用神经网络进行确定。
在实例4中，实例1-实例3的任何一个中的确定有关释放一个或多个自动化飞行器的定时包括基于以下中的一个或多个而确定：沿行驶路线的当前交通条件；一个或多个自动化飞行器中的飞行器的飞行范围；自动化地面车辆的速度；以及一个或多个天气条件。
在实例5中，实例1-实例4的任何一个中的确定行驶路线包括确定使所行进的距离和有关行驶路线的行进时间中的一个或多个最小化同时至少在所述多个递送位置中的每一个的飞行范围内通过的行驶路线，其中所述飞行范围对应于一个或多个自动化飞行器的飞行范围。
在实例6中，实例1-实例5的任何一个中的方法还包括当解除对接时将当前位置传输给一个或多个自动化飞行器。
在实例7中，实例1-实例6的任何一个中的方法还包括生成控制信号以打开或关闭自动化车辆的车窗，以允许一个或多个自动化飞行器选择性地进入或离开自动化地面车辆的货物区域。
实例8是包括识别部件、递送路线部件、控制部件和释放部件的系统。识别部件被配置成识别有关包裹递送的多个递送位置。递送路线部件被配置成确定有关自动化地面车辆的行驶路线，以使用一个或多个自动化飞行器优化到递送位置的递送。控制部件被配置成控制自动化地面车辆以沿递送路线进行导航。释放部件被配置成确定有关在递送路线的导航期间释放一个或多个自动化飞行器的定时，以将包裹递送到多个递送位置。
在实例9中，实例8中的递送路线部件被配置成使用神经网络确定行驶路线。
在实例10中，实例8-实例9的任何一个中的释放部件被配置成使用神经网络确定有关释放一个或多个自动化飞行器的定时。
在实例11中，实例8-实例10的任何一个中的释放部件被配置成确定有关释放一个或多个自动化飞行器的定时包括基于以下中的一个或多个而确定：沿行驶路线的当前交通条件；一个或多个自动化飞行器中的飞行器的飞行范围；自动化地面车辆的速度；以及一个或多个天气条件。
在实例12中，实例8-实例11的任何一个中的递送路线部件被配置成确定使所行进的距离和有关行驶路线的行进时间中的一个或多个最小化同时至少在所述多个递送位置中的每一个的飞行范围内通过的行驶路线，其中所述飞行范围对应于一个或多个自动化飞行器的飞行范围。
在实例13中，实例8-实例12的任何一个中的系统还包括充电部件，所述充电部件被配置成向对接设备提供控制信号以当对接时控制一个或多个飞行器的充电。
在实例14中，实例8-实例13的任何一个中的系统还包括定位部件，所述定位部件被配置成当解除对接时将当前位置传输给一个或多个自动化飞行器。
在实例15中，实例8-实例14的任何一个中的释放部件还被配置成生成控制信号以打开或关闭自动化车辆的车窗，以允许一个或多个自动化飞行器选择性地进入或离开自动化地面车辆的货物区域。
实例16是存储指令的计算机可读存储介质，所述指令当由一个或多个处理器执行时致使所述处理器识别有关包裹递送的多个递送位置。所述指令致使一个或多个处理器确定有关自动化地面车辆的行驶路线，以使用一个或多个自动化飞行器优化到递送位置的递送。所述指令致使一个或多个处理器控制自动化地面车辆以沿递送路线进行导航。所述指令致使一个或多个处理器确定有关在递送路线的导航期间释放一个或多个自动化飞行器的定时，以将包裹递送到多个递送位置。
在实例17中，实例16中的指令致使处理器确定有关自动化地面车辆的行驶路线以使用一个或多个自动化飞行器优化递送包括使用神经网络进行确定。
在实例18中，实例16-实例17的任何一个中的指令致使处理器确定有关在递送路线的导航期间释放一个或多个自动化飞行器的定时以将包裹递送到多个递送位置包括使用神经网络进行确定。
在实例19中，实例16-实例18的任何一个中的指令致使处理器确定有关释放一个或多个自动化飞行器的定时包括基于以下中的一个或多个而确定：沿行驶路线的当前交通条件；一个或多个自动化飞行器中的飞行器的飞行范围；自动化地面车辆的速度；以及一个或多个天气条件。
在实例20中，实例16-实例19的任何一个中的指令致使处理器确定使所行进的距离和有关行驶路线的行进时间中的一个或多个最小化同时至少在所述多个递送位置中的每一个的飞行范围内通过的行驶路线，其中所述飞行范围对应于一个或多个自动化飞行器的飞行范围。
实例21是包括用于实现如实例1-实例20的任何一个中的方法、系统或装置的手段的系统或装置。
在上面的公开内容中，参考了构成本公开的一部分的附图，并且其中通过说明的方式示出可以实践本公开的具体实现方式。应当理解，在不脱离本公开的范围的情况下，可利用其他实现方式并且可以做出结构变化。本说明书中对于“一个实施例”、“实施例”、“示例性实施例”等的引用指示所描述的实施例可以包括特定特征、结构或特性，但是每个实施例可能不一定包括所述特定特征、结构或特性。此外，此类短语不一定是指同一个实施例。另外，当结合实施例来描述特定特征、结构或特性时，应当认为无论是否明确描述，结合其他实施例实现此类特征、结构或特性都在本领域技术人员的知识范围内。
如本文所使用，“自主车辆”可以是完全独立于人类驾驶员而作用或操作的车辆；或者可以是在某些情况下独立于人类驾驶员而作用或操作的车辆，而在其他情况下人类驾驶员可以能够操作该车辆；或者可以是主要由人类驾驶员操作但是有自动化驾驶/辅助系统的帮助的车辆。
本文所公开的系统、装置和方法的实现方式可以包括或利用包括计算机硬件的专用或通用计算机，所述计算机硬件诸如本文所讨论的一个或多个处理器和系统存储器。在本公开的范围内的实现方式还可以包括用于承载或存储计算机可执行指令和/或数据结构的实体和其他计算机可读介质。这种计算机可读介质可以是可以由通用或专用计算机系统访问的任何可用介质。存储计算机可执行指令的计算机可读介质是计算机存储介质(装置)。承载计算机可执行指令的计算机可读介质是传输介质。因此，通过举例而非限制，本公开的实现方式可以包括至少两个截然不同类别的计算机可读介质：计算机存储介质(装置)和传输介质。
计算机存储介质(装置)包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM、固态驱动器(“SSD”)(例如，基于RAM)、快闪存储器、相变存储器(“PCM”)、其他类型的存储器、其他光盘存储装置、磁盘存储装置或其他磁性存储装置或可用于存储所需的程序代码手段的任何其他介质，所述程序代码手段呈计算机可执行指令或数据结构的形式并且可以由通用或专用计算机访问。
本文所公开的装置、系统和方法的实现方式可以通过计算机网络进行通信。“网络”被限定为支持在计算机系统和/或模块和/或其他电子装置之间传输电子数据的一个或多个数据链路。当通过网络或另一通信连接(硬接线、无线或硬接线或无线的组合)向计算机传递或提供信息时，计算机适当地将连接视为传输介质。传输介质可以包括网络和/或数据链路，所述网络和/或数据链路可以用于承载所需的程序代码手段，所述程序代码手段呈计算机可执行指令或数据结构的形式并且可以由通用或专用计算机访问。以上的组合也应当包括在计算机可读介质的范围内。
计算机可执行指令包括例如指令和数据，所述指令和数据当在处理器处执行时致使通用计算机、专用计算机或专用处理装置执行特定功能或功能组。计算机可执行指令可以是例如二进制文件、中间格式指令(诸如汇编语言)或甚至源代码。虽然已经用特定于结构特征和/或方法论动作的语言描述了主题，但是应当理解，所附权利要求中限定的主题不一定限于上述特征或动作。相反，所描述的特征和动作被公开作为实现权利要求的示例性形式。
本领域技术人员将了解，本公开可以在具有许多类型的计算机系统配置的网络计算环境中实践，所述计算机系统配置包括内部仪表车辆计算机、个人计算机、台式计算机、膝上型计算机、消息处理器、手持式装置、多处理器系统、基于微处理器或可编程的消费电子产品、网络PC、小型计算机、大型计算机、移动电话、PDA、平板电脑、寻呼机、路由器、交换机、各种存储装置等。本公开还可以在分布式系统环境中实践，其中经由网络链接(通过硬连线数据链路、无线数据链路或通过硬连线和无线数据链路的组合)的本地和远程计算机系统都执行任务。在分布式系统环境中，程序模块可以位于本地和远程存储器存储装置二者中。
此外，在适当的情况下，本文所描述的功能可以在以下中的一个或多个中执行：硬件、软件、固件、数字部件或模拟部件。例如，可以对一个或多个专用集成电路(ASIC)进行编程，以实施本文所描述的系统和程序中的一个或多个。某些术语贯穿描述和权利要求使用以指代特定的系统部件。如本领域技术人员将了解，部件可以用不同的名称来表示。本文献不意图区分名称不同而不是功能不同的部件。
应当注意，上面讨论的传感器实施例可以包括计算机硬件、软件、固件或以上的任何组合以执行其功能的至少一部分。例如，传感器可以包括被配置成将在一个或多个处理器中执行的计算机代码，并且可以包括由计算机代码控制的硬件逻辑/电气电路。这些示例性装置在本文中提供用于说明的目的，而不意图进行限制。本公开的实施例可以在其他类型的装置中实现，如相关领域的技术人员将了解的。
本公开的至少一些实施例已涉及计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在任何计算机可用介质上的这种逻辑(例如，呈软件的形式)。所述软件当在一个或多个数据处理装置中执行时致使装置如本文所述进行操作。
虽然上面已描述了本公开的各种实施例，但是应当了解，仅以举例的方式而不是限制的方式呈现了所述实施例。对于相关领域技术人员而言将明显的是，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以对形式和细节做出各种改变。因此，本公开的广度和范围不应受上述示例性实施例中的任何一个限制，而应仅根据以下权利要求以及其等效形式进行限定。呈现了前述描述以用于说明和描述的目的。不意图穷举或将本公开限制为所公开的精确形式。鉴于以上教示，许多修改和变化是可能的。此外，应当注意，前面提及的替换实现方式中的任何一个或全部可以以期望的任何组合形式使用，以形成本公开的额外混合实现方式。
此外，尽管已经描述和说明了本公开的特定实现方式，但是本公开不限于如此描述和说明的部分的特定形式或布置。本公开的范围将由本文所附权利要求、此处提交的和不同申请中的任何未来权利要求以及其等效形式限定。

Claims (20)

1.一种方法，所述方法包括：
识别有关包裹递送的多个递送位置；
确定有关自动化地面车辆的行驶路线，以使用一个或多个自动化飞行器优化到所述递送位置的递送；
控制所述自动化地面车辆以沿所述递送路线进行导航；以及
确定有关在所述递送路线的导航期间释放所述一个或多个自动化飞行器的定时，以将包裹递送到所述多个递送位置。
2.如权利要求1所述的方法，其中确定有关所述自动化地面车辆的所述行驶路线以使用所述一个或多个自动化飞行器优化递送包括使用神经网络进行确定。
3.如权利要求1所述的方法，其中确定有关在所述递送路线的导航期间释放所述一个或多个自动化飞行器的所述定时以将包裹递送到所述多个递送位置包括使用神经网络进行确定。
4.如权利要求1所述的方法，其中确定有关释放所述一个或多个自动化飞行器的定时包括基于以下中的一个或多个而确定：
沿所述行驶路线的当前交通条件；
所述一个或多个自动化飞行器中的飞行器的飞行范围；
所述自动化地面车辆的速度；以及
一个或多个天气条件。
5.如权利要求1所述的方法，其中确定所述行驶路线包括确定使所行进的距离和有关行驶路线的行进时间中的一个或多个最小化同时至少在所述多个递送位置中的每一个的飞行范围内通过的所述行驶路线，其中所述飞行范围对应于所述一个或多个自动化飞行器的飞行范围。
6.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括当解除对接时将当前位置传输给所述一个或多个自动化飞行器。
7.如权利要求1所述的方法，所述方法还包括生成控制信号以打开或关闭所述自动化车辆的车窗，以允许所述一个或多个自动化飞行器选择性地进入或离开所述自动化地面车辆的货物区域。
8.一种系统，所述系统包括：
识别部件，所述识别部件被配置成识别有关包裹递送的多个递送位置；
递送路线部件，所述递送路线部件被配置成确定有关自动化地面车辆的行驶路线，以使用一个或多个自动化飞行器优化到所述递送位置的递送；
控制部件，所述控制部件被配置成控制所述自动化地面车辆以沿所述递送路线进行导航；以及
释放部件，所述释放部件被配置成确定有关在所述递送路线的导航期间释放所述一个或多个自动化飞行器的定时，以将包裹递送到所述多个递送位置。
9.如权利要求8所述的系统，其中所述递送路线部件被配置成使用神经网络确定所述行驶路线。
10.如权利要求8所述的系统，其中所述释放部件被配置成使用神经网络确定有关释放所述一个或多个自动化飞行器的所述定时。
11.如权利要求8所述的系统，其中释放部件被配置成确定有关释放所述一个或多个自动化飞行器的定时包括基于以下中的一个或多个而确定：
沿所述行驶路线的当前交通条件；
所述一个或多个自动化飞行器中的飞行器的飞行范围；
所述自动化地面车辆的速度；以及
一个或多个天气条件。
12.如权利要求8所述的系统，其中所述递送路线部件被配置成确定使所行进的距离和有关行驶路线的行进时间中的一个或多个最小化同时至少在所述多个递送位置中的每一个的飞行范围内通过的所述行驶路线，其中所述飞行范围对应于所述一个或多个自动化飞行器的飞行范围。
13.如权利要求8所述的系统，所述系统还包括充电部件，所述充电部件被配置成向对接设备提供控制信号以当对接时控制所述一个或多个飞行器的充电。
14.如权利要求8所述的系统，所述系统还包括定位部件，所述定位部件被配置成当解除对接时将当前位置传输给所述一个或多个自动化飞行器。
15.如权利要求8所述的系统，其中所述释放部件被配置成生成控制信号以打开或关闭所述自动化车辆的车窗，以允许所述一个或多个自动化飞行器选择性地进入或离开所述自动化地面车辆的货物区域。
16.存储指令的计算机可读存储介质，所述指令当由一个或多个处理器执行时致使所述处理器：
识别有关包裹递送的多个递送位置；
确定有关自动化地面车辆的行驶路线，以使用一个或多个自动化飞行器优化到所述递送位置的递送；
控制所述自动化地面车辆以沿所述递送路线进行导航；以及
确定有关在所述递送路线的导航期间释放所述一个或多个自动化飞行器的定时，以将包裹递送到所述多个递送位置。
17.如权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中所述指令致使所述处理器确定有关所述自动化地面车辆的所述行驶路线以使用所述一个或多个自动化飞行器优化递送包括使用神经网络进行确定。
18.如权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中所述指令致使所述处理器确定有关在所述递送路线的导航期间释放所述一个或多个自动化飞行器的所述定时以将包裹递送到所述多个递送位置包括使用神经网络进行确定。
19.如权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中所述指令致使所述处理器确定有关释放所述一个或多个自动化飞行器的定时包括基于以下中的一个或多个而确定：
沿所述行驶路线的当前交通条件；
所述一个或多个自动化飞行器中的飞行器的飞行范围；
所述自动化地面车辆的速度；以及
一个或多个天气条件。
20.如权利要求16所述的计算机可读存储介质，其中所述指令致使所述处理器确定使所行进的距离和有关行驶路线的行进时间中的一个或多个最小化同时至少在所述多个递送位置中的每一个的飞行范围内通过的所述行驶路线，其中所述飞行范围对应于所述一个或多个自动化飞行器的飞行范围。
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