CN111915037A - 在车辆系统中管理无人机 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及在车辆系统中管理无人机。在例子中,一种方法可以向无人机网络的第一无人机分配第一任务,第一任务可指令第一无人机将第一包裹运送到地理区域中的第一目的地。所述方法可接收所述地理区域中的多辆道路车辆的道路交通数据;基于所述道路交通数据,在第一无人机将第一包裹运送到第一目的地期间,确定将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机;和将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机。
Description
技术领域
本公开涉及无人机管理。在更具体的例子中,本公开涉及在车辆系统中管理无人机的技术。
背景技术
无人机广泛应用于各种领域,用于数据收集、电信、包裹投递、安全、监视等。然而,无人机的操作范围通常有限,因为归因于它们的电源有限,无人机只能飞行有限的距离。如今,一些现代系统依靠充电站的最佳布置来扩大无人机的操作范围。然而,这些现有的解决方案通常不灵活并且低效,因为无人机可能在不同的地点飞来飞去,充电站可能并不位于它们的飞行路线上。其他的现有系统通常选择车辆来携带无人机接近与无人机的分配任务关联的目的地。然而,在道路上可用的车辆之中,可能不存在能够携带无人机前往目的地的车辆。即使存在可以将无人机携带到离目的地更近的地点的车辆,考虑到无人机的剩余电源,该地点与目的地之间的距离可能仍然大于无人机能够飞行的距离。于是,对这些现有系统来说,要保证无人机的分配任务得到成功完成通常是不切实际或者不可能的。
发明内容
记载在本公开中的主题通过提供在车辆系统中管理无人机的新技术,克服了现有解决方案的缺陷和限制。
按照记载在本公开中的主题的一个创新方面,一种计算机实现的方法包括:向无人机网络的第一无人机分配第一任务,第一任务指令第一无人机将第一包裹运送到地理区域中的第一目的地;接收所述地理区域中的多辆道路车辆的道路交通数据;基于所述道路交通数据,在第一无人机将第一包裹运送到第一目的地期间,确定将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机;和将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机。
通常,记载在本公开中的主题的另一个创新方面可以用计算机实现的方法体现,所述方法包括:在无人机网络的第一无人机处接收将第一包裹运送到地理区域中的第一目的地的第一任务;接收所述地理区域的道路交通数据;基于所述道路交通数据,在第一无人机将第一包裹运送到第一目的地期间,确定将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机;无线传达将第一包裹转移给第二无人机的请求;无线接收对所述请求的接受第一包裹的转移的响应;和将第一包裹转移给第二无人机。
通常,记载在本公开中的主题的另一个创新方面可以用系统体现,所述系统包括:一个或多个处理器;和保存指令的一个或多个存储器,当由所述一个或多个处理器执行时,所述指令使系统:向无人机网络的第一无人机分配第一任务,第一任务指令第一无人机将第一包裹运送到地理区域中的第一目的地;接收所述地理区域中的多辆道路车辆的道路交通数据;基于所述道路交通数据,在第一无人机将第一包裹运送到第一目的地期间,确定将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机;和将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机。
这些和其他实现都可视情况包括以下特征中的一个或多个:基于所述道路交通数据,确定第一道路车辆的车辆路线,其中第一无人机停靠在正驶向所述地理区域中的第一目的地的第一道路车辆上,和基于第一无人机的范围和第一道路车辆的车辆路线,确定将第一包裹转移给第二无人机;确定将第一包裹转移给第二无人机包括基于第一无人机的范围和第一道路车辆的车辆路线,确定第一无人机无法到达第一目的地,基于邻近交通状况,确定一辆或多辆道路车辆的交通流不足以将第一无人机运送到第一目的地的卸货区内,和基于第一目的地无法到达以及交通流不足,确定将第一包裹转移给第二无人机;第二无人机停靠在正驶向所述地理区域中的第一目的地的第二道路车辆上,确定将第一包裹转移给第二无人机包括基于所述道路交通数据,确定第二道路车辆的车辆路线,基于第二道路车辆的车辆路线,从无人机网络中选择第二无人机,将第一包裹转移给第二无人机包括将第一任务重新分配给第二无人机,重新分配的第一任务指令第二无人机将第一包裹运送到所述地理区域中的第一目的地,和协调第一包裹从第一无人机到第二无人机的包裹交接;选择第二无人机包括基于第二无人机的分配任务,确定第二无人机的可用范围,基于第二无人机的可用范围和第二道路车辆的车辆路线,确定第二无人机将可到达第一目的地,和基于第二无人机可到达第一目的地,从无人机网络中选择第二无人机;选择第二无人机包括基于邻近交通状况,确定一辆或多辆道路车辆的交通流足以将第二无人机运送到第一目的地的卸货区内,和基于交通流充足,从无人机网络中选择第二无人机;向无人机网络的第二无人机分配第二任务,第二任务指令第二无人机将第二包裹运送到所述地理区域中的第二目的地,将第一任务重新分配给第二无人机,并将第二任务重新分配给第一无人机,将第一包裹从第一无人机转移到第一道路车辆,将第二包裹从第二无人机转移到第二道路车辆,将第一无人机从第一道路车辆导航到具有第二包裹的第二道路车辆,和将第二无人机从第二道路车辆导航到具有第一包裹的第一道路车辆,其中将第一包裹转移到第二无人机包括将第一包裹从第一无人机转移到第一道路车辆,和将第一包裹从第一道路车辆转移到第二无人机;将第一任务重新分配给第二无人机和将第二任务重新分配给第一无人机基于下述中的一个或多个:任务优先级、第一无人机的电池电量、第二无人机的电池电量、与第一道路车辆的车辆路线关联的交通状况、和与第二道路车辆的车辆路线关联的交通状况。
这些和其他实现都可视情况包括以下特征中的一个或多个:第二无人机停靠在驶向所述地理区域中的第一目的地的第二道路车辆上,无线传达将第一包裹转移给第二无人机的请求包括将第一任务重新分配给第二无人机,重新分配的第一任务指令第二无人机将第一包裹运送到所述地理区域中的第一目的地,将第一包裹转移给第二无人机包括导航到第二道路车辆,和进行第一包裹从第一无人机到第二无人机的包裹交接;第二无人机被分配第二任务,第二任务指令第二无人机将第二包裹运送到所述地理区域中的第二目的地,无线传达将第一包裹转移给第二无人机的请求包括将第一任务重新分配给第二无人机,并将第二任务重新分配给第一无人机,将第一包裹转移给第二无人机包括将第一包裹从第一无人机转移给第一道路车辆,从第一道路车辆导航到具有第二包裹的第二道路车辆,第二包裹从第二无人机转移给第二道路车辆,然后将第二包裹从第二道路车辆转移给第一无人机;从无人机网络中选择第二无人机基于下述中的一个或多个:第一无人机的范围、第二无人机的范围、与第一道路车辆的车辆路线关联的交通状况、第一无人机停靠在第一道路车辆上、与第二道路车辆的车辆路线关联的交通状况、和第二无人机停靠在第二道路车辆上。
这些和其他方面中的一个或多个方面的其他实现包括对应的系统、设备和在非临时性计算机存储设备上编码的配置成进行方法的动作的计算机程序。
本公开中提出的用于在车辆系统中管理无人机的新技术在若干方面特别有利。例如,记载在本文中的技术能够使无人机合作地形成无人机网络,其中第一无人机可基于道路交通数据(例如,路段的道路数据、道路车辆的车辆数据等)和/或其他因素(例如,无人机的范围、目的地、无人机的后续停留地点、无人机任务的紧急程度等),与无人机网络的第二无人机交接或切换其无人机任务。例如,在包裹投递系统中,如果第一无人机由于其飞行范围有限,无法到达第一目的地投递第一包裹,那么第一无人机可将第一包裹交接给停靠在第二道路车辆上的第二无人机,除了它自己的包裹以外,第二无人机还可运送第一无人机的第一包裹。在另一个例子中,停靠在第一道路车辆上的第一无人机和停靠在第二道路车辆上的第二无人机可以释放它们的包裹,并切换成停靠在之前运送另一架无人机的另一辆道路车辆上,从而相互交换它们的无人机任务。归因于无人机网络中的无人机之间的合作,本技术可以显著提高成功完成无人机任务的可能性。
此外,记载在本文中的技术可以利用道路上存在的道路车辆来运送无人机。结果,本技术可以使这些道路车辆的整体利用率达到最大,并且不需要在道路上引入更多的道路车辆,从而避免加剧车辆排放和交通拥堵。另外,记载在本文中的技术可以使用操作范围有限的无人机来执行无人机任务,而不增大任务失败的潜在风险,从而可以解决安全问题。本技术可有利地适用于利用无人机来投递包裹、探测交通事故、监视犯罪现场、在无人机被实现成移动路边单元的情况下便利运输等的各种系统。应明白的是上述优点是作为例子提供的,本技术可以具有众多其他的优点和益处。
附图中举例而非限制地图解说明了本公开,附图中,相同的附图标记用于指示相似的元件。
附图说明
图1A是用于管理无人机的例证系统的方框图。
图1B图解说明包括多架无人机和多辆道路车辆的例证地理区域。
图2是例证无人机管理应用的方框图。
图3是用于管理无人机的例证方法的流程图。
图4是用于判定第一包裹是否要转移的例证方法的流程图。
图5A-5B是用于选择第二无人机来进行第一包裹从第一无人机到第二无人机的包裹交接的例证方法的流程图。
图6A-6B是用于选择第二无人机来进行第一无人机和第二无人机之间的任务交换的例证方法的流程图。
图7A和7B图解说明第一无人机和第二无人机进行任务交换的例证情形。
图8A和8B图解说明第一无人机和第二无人机进行第一包裹从第一无人机到第二无人机的包裹交接的例证情形。
具体实施方式
记载在本文中的技术可以有利地管理无人机网络的无人机,从而显著提高成功完成无人机任务的可能性。如下更详细所述,所述技术包括各个方面,比如无人机管理方法、系统、计算设备、计算机程序产品和设备等。
无人机广泛应用于各个领域。然而,由于无人机的电池容量有限、能够长距离飞行的无人机的成本过高、无人机禁飞区等,富有挑战性的是扩大使用无人机来执行任务的无人机服务区域,并保证任务成功完成。本技术可充分利用无人机合作来显著提高成功完成无人机任务的可能性。如下详细所述,多架短程低成本无人机可以形成无人机网络,无人机网络的无人机可包括自己飞行的自由无人机和/或驮运在托管道路车辆上的被托管无人机。无人机网络中的彼此邻近的无人机可以基于各种静态、动态和/或预先定义的因素(例如,实时交通信息、预测的交通信息、无人机的出发地和目的地、包裹目的地、无人机的后续停留地点、无人机的剩余电量等),动态切换或重新分配它们的无人机任务,从而提高完成无人机任务的可能性。
例如,在包裹投递的背景下,本技术不仅能够实现托管道路车辆之间的无人机的切换,而且能够实现无人机之间的包裹的切换。在利用无人机运送包裹期间,无人机可以接收来自其无人机传感器的传感器数据,来自其他无人机的无人机数据,来自连接的道路车辆、道路基础设施(例如,路边单元、边缘服务器等)和/或其他无人机的最新道路交通信息,等等。无人机可以与其他邻近无人机建立无人机网络,并利用道路交通信息(例如,路况、交通流、车辆数据等)来确定它们的路线规划,在托管道路车辆之间切换(例如,第一无人机可能携带包裹,并切换成位于另一辆道路车辆上),在无人机网络中的无人机之间合作地切换包裹(例如,第一无人机和第二无人机可将它们的包裹释放到它们目前停靠在的道路车辆上,然后切换到之前携带另一架无人机的道路车辆,第一无人机可以将其无人机任务委托给第二无人机,等等)。本技术还能够实现道路车辆和无人机之间的合作,以便利无人机的无人机操作。例如,道路车辆可以提供其车辆轨迹的更新,包括其车辆路线上的一个或多个停车点,在无人机进行无人机切换或包裹切换时减速,等等。
本技术能够实现其中无人机的无人机操作独立于无人机可停靠在的托管道路车辆,并且独立于无人机可携带的包裹的车辆系统。结果,无人机可以根据需要灵活地切换驮运无人机的道路车辆以及切换它们的包裹,以致包裹可被成功运送到对应目的地。本技术适用于无人机即服务(DaaS)模型。
例证无人机管理系统可以将第一任务分配给第一无人机,第一任务可指令第一无人机将第一包裹运送到地理区域中的第一目的地。无人机管理系统可以接收所述地理区域中的多辆道路车辆的道路交通数据。在利用第一无人机将第一包裹运送到第一目的地期间,无人机管理系统可以基于道路交通数据,确定将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机,第一无人机随后可将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机。
作为包裹转移的例子,第一无人机可以进行第一包裹到第二无人机的包裹交接,从而第一包裹随后由位于第二道路车辆上的第二无人机运送。作为另一个例子,第一无人机和第二无人机可以进行任务交换。为了在停靠在第一道路车辆上的第一无人机和停靠在第二道路车辆上的第二无人机之间进行任务交换,第一无人机可将第一包裹释放到第一道路车辆上,第二无人机可将第二包裹释放到第二道路车辆上。第一无人机可导航到具有第二包裹的第二道路车辆,并接收第二无人机所释放的第二包裹。第二无人机可导航到具有第一包裹的第一道路车辆,并接收第一无人机所释放的第一包裹。从而,第一包裹随后可以由位于第一道路车辆上的第二无人机运送,而第二包裹随后可以由位于第二道路车辆上的第一无人机运送。应明白的是尽管本文中在包裹投递的背景下说明了无人机管理系统,不过,无人机管理系统也适用于其中实现无人机的任何环境。
图1A是在车辆系统中管理无人机的例证系统100的方框图。如图所示,系统100包括通过网络105耦接,以便进行电子通信的管理服务器101、一架或多架无人机103a…103n、和一辆或多辆道路车辆107a…107n。所述一架或多架无人机103a…103n可通过信号线148(例如,无人机对无人机连接)相互耦接,以形成无人机网络130。在图1A及其余各个图中,附图标记后面的字母,例如“103a”表示对具有该特定附图标记的元件的引用。文本中无后面的字母的附图标记,例如“103”表示对带有该附图标记的元件的实例的一般引用。应明白的是图1A中描述的系统100是作为例子提供的,系统100和/或本公开可预期的另外的系统可包括额外的和/或更少的组件,可以组合组件和/或把组件中的一个或多个分割成另外的组件,等等。例如,系统100可包括任意数量的无人机103、道路车辆107、管理服务器101或网络105。
网络105可以是常规类型的有线和/或无线网络,可具有众多的不同构成,包括星形构成、令牌环构成或其他构成。例如,网络105可包括一个或多个局域网(LAN)、广域网(WAN)(例如因特网)、个域网(PAN)、公共网络、专用网络、虚拟网络、对等网络、近场网络(例如,NFC等)、车载网络、无人机网络和/或多个设备可通过其通信的其他互连数据路径。
网络105还可以耦接到或者包括用于以各种不同通信协议发送数据的电信网络的各个部分。例证的协议包括(但不限于)传输控制协议/网际协议(TCP/IP)、用户数据报协议(UDP)、传输控制协议(TCP)、超文本传送协议(HTTP)、安全超文本传送协议(HTTPS)、基于HTTP的动态自适应流式传输(DASH)、实时流式传输协议(RTSP)、实时传送协议(RTP)和实时传送控制协议(RTCP)、网际协议话音(VOIP)、文件传送协议(FTP)、WebSocket(WS)、无线接入协议(WAP)、各种消息接发协议(SMS、MMS、XMS、IMAP、SMTP、POP、WebDAV等)、或者其他适当的协议。在一些实施例中,网络105是利用诸如专用短程通信(DSRC)、WAVE、801.11p之类的连接的无线网络、3G、4G、5G+网络、WiFiTM、卫星网络、车辆对车辆(V2V)网络、车辆对基础设施/基础设施对车辆(V2I/I2V)网络、无人机对无人机网络、无人机对基础设施/基础设施对万物(D2I/D2N)网络、或者任何其他无线网络。尽管对于耦接到管理服务器101、无人机103和道路车辆107的网络105,图1A例示了单个块,不过应明白的是如上所述,网络105实际上包含网络的任意数量的组合。
道路车辆107可以是包括处理器、存储器和网络通信能力(例如,通信单元)的车辆平台。道路车辆107可被配置成通过网络105,向管理服务器101、其他道路车辆107和/或无人机103传输数据和/或从其接收数据。在一些实施例中,当道路车辆107位于无人机103的通信范围内时,道路车辆107可通过信号线146(例如,无人机对车辆连接)通信耦接到无人机103。在一些实施例中,道路车辆107能够在道路表面(例如地面、水面等)上运输。道路车辆107的非限制性例子包括车辆、汽车、公共汽车、船只、仿生植入物、机器人或者任何其他道路车辆平台。在一些实施例中,当道路车辆107在道路表面行驶时,道路车辆107可以携带一架或多架无人机103。无人机103可以停靠在道路车辆107上(例如,位于车辆顶部),从而与道路车辆107一起前进。结果,当道路车辆107沿着道路行驶时,道路车辆107可以将无人机103从一个地点运送到另一个地点,无人机103不自己飞行,从而不消耗其无人机电源。在一些实施例中,道路车辆107可以与无人机103合作,以便利无人机103的无人机操作。例如,当无人机103准备在道路车辆107的车顶着陆或起飞时,道路车辆107可以降低车辆速度,从而便利无人机103在道路车辆107上的停靠和脱离。
无人机103包括计算设备132,计算设备132具有传感器113、处理器115、存储器117、通信单元119、无人机数据储存器121和无人机管理应用120。无人机103的计算设备132的例子可包括耦接到无人机103的其他组件,比如一个或多个传感器113、一个或多个致动器、一个或多个激励器等的虚拟或物理计算机处理器、控制单元、微控制器等。无人机103可耦接到网络105,从而可通过网络105向管理服务器101发送数据和从其接收数据,如信号线140和142所示。无人机103还可以通过网络105和/或信号线146,通信耦接到道路车辆107,以及通过网络105和/或信号线148,通信耦接到其他无人机103,等等。在一些实施例中,位于离参考点(例如,交通路口、第一无人机103的无人机位置)预定距离(例如,300m)的范围内的无人机103可以相互耦接,从而建立无人机网络。在一些实施例中,无人机103可以是能够从一个地点飞到另一个地点的飞行器平台。无人机103的非限制性例子包括(但不限于)由机载计算设备控制的无人驾驶飞行器、由人类操作员和/或控制系统遥控的无人驾驶飞行器、由机上人类飞行员控制的飞机,等等。
图1B中图解说明了无人机103的例子。图1B描述包括多架无人机103和多辆道路车辆107的例证地理区域150。每架无人机103可以停靠在道路车辆107上,由道路车辆107运送,或者可以自己飞行。例如,如图1B中所示,无人机172、174、176可以分别位于道路车辆182、184、186上,而无人机170可以独立飞行。如图所示,每架无人机103可以向其他实体(例如,其他无人机103、道路车辆107、管理服务器101等)无线发送数据和从其接收数据。在一些实施例中,无人机103能够携带和运送物体。如图1B中所示,为了提供飞行和运送物体的能力,无人机103可包括传感器113、螺旋桨152、电源154(例如,无人机电池)、起落架156、包裹装卸器(handler)158,等等。在一些实施例中,包裹装卸器158可包括一个或多个机械臂、机械爪和/或其他机械机构,以抓住和释放由无人机103运送的包裹160。在运送期间,包裹装卸器158还可以容纳和/或对包裹160提供支持。无人机103的其他组件也是可能的和可预期的。
通过进行各种输入/输出操作、逻辑运算和/或数学运算,处理器115可以执行软件指令(例如,任务)。处理器115可具有处理数据信号的各种计算体系结构。处理器115可以是物理的和/或虚拟的,可包括单核心或者多个处理单元和/或核心。处理器115可以接收传感器数据,并将其作为无人机操作数据保存在无人机数据储存器121中,供无人机管理应用120和/或其他无人机应用访问和/或检索。在一些实现中,处理器115能够控制无人机103的各个致动器、激励器和/或其他组件(例如,螺旋桨、电动机、起落架等)。处理器115还能够执行复杂的任务,包括各种类型的数据处理和无人机管理等。在一些实现中,处理器115可通过总线(未图示)耦接到存储器117,以从存储器117访问数据和指令,以及将数据保存在存储器117中。所述总线可以将处理器115耦接到无人机103的其他组件,例如包括传感器113、存储器117、通信单元119和/或无人机数据储存器121。
无人机管理应用120包括管理无人机,以提高成功完成无人机任务的可能性的可执行的软件和/或硬件逻辑。如图1A中图解所示,管理服务器101、无人机103和道路车辆107可包括无人机管理应用120的实例120a、120b和120c。在一些实施例中,每个实例120a、120b和120c可包括如图2中所示的一个或多个组件,并且取决于该实例驻留的地方,可被配置成完全或部分进行记载在本文中的功能。在一些实施例中,无人机管理应用120可以利用可由一个或多个计算机设备的一个或多个处理器执行的软件,诸如(但不限于)现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)之类的硬件、和/或硬件和软件的组合等来实现。无人机管理应用120可以接收和处理无人机数据和/或道路交通数据,并通过总线与无人机103的其他组件,比如通信单元119、存储器117、无人机数据储存器121等通信。下面至少参考图2-8B详细说明无人机管理应用120。
存储器117包括非临时性计算机可用(例如,可读、可写等)介质,所述介质可以是能够包含、保存、传递、传播或运送供处理器115处理,或者与处理器115结合处理的指令、数据、计算机程序、软件、代码、例程等的任意有形的非临时性设备或装置。例如,存储器117可保存无人机管理应用120和/或其他无人机应用。在一些实现中,存储器117可包括易失性存储器和非易失性存储器中的一个或多个。例如,存储器117可包括(但不限于)动态随机存取存储器(DRAM)设备、静态随机存取存储器(SRAM)、分离的存储设备(例如,PROM、FPROM、ROM)、硬盘驱动器、光盘驱动器(CD、DVD、蓝光TM等)中的一个或多个。应明白的是存储器117可以是单一设备,或者可包括多种类型的设备和配置。
通信单元119利用无线和/或有线连接,向通信单元119(例如通过网络105、无人机对无人机连接148、无人机对车辆连接146等)被通信耦接到的其他计算设备传输数据和从其接收数据。通信单元119可包括用于发送和接收数据的一个或多个有线接口和/或无线收发器。通信单元119可以耦接到网络105,并与系统100的其他实体,比如其他无人机103、道路车辆107和/或管理服务器101等通信。通信单元119可利用如上所述之类的标准通信方法,与其他计算节点交换数据。
传感器113包括适合于无人机103的任意类型的传感器。传感器113可被配置成收集适合于确定无人机103的特性和/或无人机103的内部和外部环境的任意类型的信号数据。传感器113的非限制性例子包括各种光学传感器和/或图像传感器(CCD、CMOS、2D、3D相机等)、运动检测传感器、气压计、高度计、热电偶、湿度传感器、开关、红外(IR)传感器、雷达传感器、其他光传感器、陀螺仪、加速计、速度计、转向传感器、地理位置传感器(全球定位系统(GPS)传感器)、方向传感器、无线收发器(例如,蜂窝、WiFiTM、近场等)、声纳传感器、超声波传感器、接近传感器、距离传感器、倾斜传感器、磁传感器、电流传感器、发动机进气流量传感器、惯性测量单元等。在一些实施例中,传感器113可以设置在无人机103的顶部、底部、右侧和/或左侧,以便捕捉无人机103周围的情景。
无人机数据储存器121包括保存各种类型的数据的非临时性存储介质。例如,第一无人机103的无人机数据储存器121可保存第一无人机103的无人机数据。在一些实施例中,无人机数据可包括从耦接到第一无人机103的不同组件用于监视这些组件的操作状态的多个传感器113收集的无人机操作数据。无人机操作数据的非限制性例子包括无人机位置(例如,GPS坐标)、移动方向、无人机速度(例如,25mph)、无人机加速/减速率、无人机高度(例如,14m)、倾斜角(例如,15°)、螺旋桨速度(每分钟转数-RPM)、电动机温度等。在一些实施例中,无人机操作数据可包括指示第一无人机103的剩余电源的能量水平(例如,50%)。第一无人机103的能量水平在本文中也可被称为电池电量。在一些实施例中,无人机操作数据可包括第一无人机103的范围,所述范围指示考虑到第一无人机103的能量水平和/或操作约束(例如,续航极限、电动机温度阈值等),第一无人机103能够飞行的飞行距离。第一无人机103的范围可在第一无人机103执行各种操作,从而消耗其无人机电源时,随着时间的推移而动态变化。第一无人机103的范围在本文中也可被称为第一无人机103的当前范围,或者第一无人机103的飞行范围。其他类型的无人机操作数据也是可能的和可预期的。
在一些实施例中,无人机数据可包括描述分配给第一无人机103的多项无人机任务的无人机任务列表,无人机任务在本文中可被称为任务。在包裹投递的背景下,无人机任务可指令第一无人机103将第一包裹运送到目的地。对于与第一包裹关联的无人机任务,无人机任务列表可包括唯一地识别该无人机任务的任务标识符(ID),收取第一包裹的收取地点,第一包裹被运送到的目的地,描述第一包裹的包裹数据(例如,包裹重量、包裹紧急程度等),等等。在一些实施例中,无人机数据还可以指定第一无人机103当前执行的当前无人机任务,和在执行当前无人机任务之后,第一无人机103可以导航到的第一无人机103的后续停留地点。在一些实施例中,无人机数据还可以指定第一无人机103当前停靠在的道路车辆107。其他类型的无人机数据也是可能的和可预期的。
在一些实施例中,第一无人机103的无人机数据储存器121可保存与其他无人机103关联的无人机数据。保存在无人机数据储存器121中的与第二无人机103关联的无人机数据可包括第二无人机103的无人机位置,第二无人机103的飞行范围,第二无人机103执行的当前无人机任务的任务ID,与第二无人机103的当前无人机任务关联的第二包裹的包裹数据,第二包裹被运送到的目的地,第二无人机103的后续停留地点,第二无人机103当前停靠在的道路车辆107,等等。
在一些实施例中,第一无人机103的无人机数据储存器121可保存描述所述地理区域中的一个或多个路段,以及所述地理区域中的一个或多个道路车辆107的道路交通数据。在一些实施例中,道路交通数据可包括与一个或多个路段关联的道路数据。与路段关联的道路数据可包括该路段的道路状态(例如,车道封闭、道路施工、绕行),该路段的无人机限制状态(例如,飞行区、禁飞区),描述该路段的交通模式(例如,中间车道的道路车辆107通常移动到右侧车道,以进入高速公路)的历史交通数据,描述该路段的交通状况的交通指标,等等。在一些实施例中,描述该路段的交通状况的交通指标可包括指示在该路段的预定距离内存在的道路车辆的数量的车辆密度(例如,40辆车/km),指示在预定时段内通过该路段的某个静止点的车辆数量的交通流率(例如,4000辆车/h),指示行驶在该路段的道路车辆的平均速度的车辆速度(例如,40mph),指示行驶在该路段的道路车辆之间的平均距离的跟车距离(例如,5m),等等。其他类型的道路数据也是可能的和可预期的。
在一些实施例中,道路交通数据可包括与所述地理区域中的一辆或多辆道路车辆107关联的车辆数据。与道路车辆107关联的车辆数据的非限制性例子包括车辆速度、车辆加速/减速率、车辆出发地、车辆目的地、道路车辆107当前遵循的车辆路线、指示道路车辆107的地理位置的车辆位置(例如,GPS坐标)、指示道路车辆107行进在的车道的车辆车道,等等。在一些实施例中,与道路车辆107关联的车辆数据还可以包括道路车辆107的车辆属性(例如,私家车、公共车辆、固定路线及时间表,等等),描述在最近的时间窗口(例如,在过去的10分钟)内道路车辆107进行的车辆机动的车辆行为数据,描述道路车辆107的行驶模式(例如,道路车辆107经常在星期六下午,在I-15号高速公路上从出口293驶出)的历史行驶数据,等等。其他类型的车辆数据也是可能的和可预期的。
在一些实施例中,无人机数据储存器121可以是用于保存数据,和提供对数据的访问的数据存储系统(例如,标准数据或数据库管理系统)的一部分。保存在无人机数据储存器121中的其他类型的数据也是可能的和可预期的。
管理服务器101可以是包含处理器、存储器和网络通信能力(例如,通信单元)的硬件和/或虚拟服务器。管理服务器101可以通信耦接到网络105,如信号线138所示。在一些实施例中,管理服务器101可以通过网络105,向系统100的其他实体(例如,无人机103和/或道路车辆107)发送数据和从其接收数据。如图所示,管理服务器101可包括无人机管理应用120的实例120a,和保存供该应用访问和/或检索的各种类型的数据的服务器数据储存器123。
在一些实施例中,服务器数据储存器123包括保存所述地理区域中的多架无人机103的无人机数据的非临时性存储介质。如在本文其他部分所述,第一无人机103的无人机数据可包括无人机位置、电池电量(例如,87%)、第一无人机103的当前范围(例如,150m)、第一无人机103的无人机任务列表、第一无人机103进行中的当前无人机任务、任务的优先级、与当前无人机任务关联的第一包裹的包裹数据、第一包裹被运送到的目的地、第一无人机103的后续停留地点、第一无人机103当前停靠在的道路车辆107,等等。应明白的是服务器数据储存器123还可以保存第一无人机103的其他类型的无人机数据。
在一些实施例中,服务器数据储存器123可以保存描述地理区域中的一个或多个路段和地理区域中的一辆或多辆道路车辆107的道路交通数据。如在本文其他部分所述,道路交通数据可包括与一个或多个路段关联的道路数据。与路段关联的道路数据可包括道路状态、无人机限制状态、历史交通数据、描述该路段的交通状况的交通指标(例如,车辆密度、交通流率、平均车辆速度、平均跟车距离等),等等。如在本文其他部分所述,道路交通数据还可以包括与一辆或多辆道路车辆107关联的车辆数据。与道路车辆107关联的车辆数据可包括道路车辆107的车辆速度、车辆加速/减速率、车辆出发地、车辆目的地、车辆位置、车辆车道、车辆路线、历史行驶数据、车辆属性(例如,公共车辆、私家车、固定路线及时间表等),等等。应明白的是服务器数据储存器123还可以保存其他类型的道路交通数据。
在一些实施例中,服务器数据储存器123可以是用于保存数据,和提供对数据的访问的数据存储系统(例如,标准数据或数据库管理系统)的一部分。保存在服务器数据储存器123中的其他类型的数据也是可能的和可预期的。
其他变化和/或组合也是可能的和可预期的。应明白的是图1A的系统100仅仅是例证系统,各种不同的系统环境和配置是可预期的,并且在本公开的范围内。例如,各种动作和/或功能可以从服务器转移到客户端,反之亦然,数据可被合并到单个数据储存器中,或者可被进一步分割到另外的数据储存器中,一些实现可包括额外的或者更少的计算设备、服务和/或网络,以及可在客户端侧或服务器侧实现各种功能。此外,系统的各个实体可被集成到单个计算设备或系统中,或者可被划分成另外的计算设备或系统,等等。
图2是例证的无人机管理应用120的方框图。如图所示,无人机管理应用120可包括无人机任务管理器202、输入处理器204和无人机管理器206。应明白的是无人机管理应用120可包括另外的组件,比如(但不限于)配置引擎、加密/解密引擎等,和/或这些各个组件可被组合成单个引擎,或者分割成另外的引擎。在一些实施例中,无人机管理应用120可以在系统100的各个计算实体中实现,并且可基于其中实现无人机管理应用120的计算实体来配置。在一些实施例中,无人机管理应用120可以在管理服务器101中实现,并且视情况被配置成启用无人机任务管理器202,和禁用无人机管理应用120的其他组件。在一些实施例中,无人机管理应用120可以在无人机103和/或道路车辆107中实现,并且视情况被配置成启用输入处理器204和无人机管理器206,和禁用无人机管理应用120的其他组件。在一些实施例中,如在图1A中所示,在无人机103中实现的无人机管理器206可以更新保存在管理服务器101的服务器数据储存器123中的无人机数据、道路交通数据、无人机任务列表和/或其他数据,如信号线142所示。在管理服务器101中实现的无人机任务管理器202可以更新保存在无人机103的无人机数据储存器121中的无人机任务列表和/或其他数据,如信号线140所示。无人机管理应用120的其他配置也是可能的和可预期的。
无人机任务管理器202、输入处理器204和无人机管理器206可被实现成软件、硬件或者这两者的组合。在一些实施例中,无人机任务管理器202、输入处理器204和无人机管理器206可通过总线和/或处理器115相互通信耦接,和/或通信耦接到计算设备132的其他组件。在一些实施例中,组件120、202、204和/或206中的一个或多个是可由处理器115执行,以提供它们的功能的指令集。在其他实施例中,组件120、202、204和/或206中的一个或多个可保存在存储器117中,并且可由处理器115访问和执行,以提供它们的功能。在任意上述实施例中,这些组件120、202、204和/或206可适合于与计算设备132的处理器115及其他组件合作和通信。无人机管理应用120及其组件202、204、206将在下面至少参考图3-8B更详细地说明。
图3是管理无人机,以提高成功完成无人机任务的可能性的例证方法300的流程图。在方框302,无人机任务管理器202可将第一任务分配给无人机网络中的第一无人机103,所述第一任务可指令第一无人机103将第一包裹运送到所述地理区域中的第一目的地。在一些实施例中,第一目的地可以是为包裹收件人将第一包裹投递到的最终目的地,或者投递过程中第一包裹的临时目的地(例如,本地商户、仓库、快递设施等)。在一些实施例中,为了运送第一包裹,第一无人机103可携带第一包裹飞向第一目的地。或者,第一无人机103可以携带第一包裹,并停靠在驶向第一目的地的第一道路车辆107上,从而在第一道路车辆107向前行进时被运往第一目的地。
在方框304,输入处理器204可以接收地理区域内的多辆道路车辆107的道路交通数据。在一些实施例中,输入处理器204可以接收道路交通数据,所述道路交通数据描述位于第一无人机103的无人机位置和与第一任务关联的第一目的地之间的一个或多个路段。如在本文其他部分所述,道路交通数据可包括所述路段的道路数据,和行驶在这些路段的一辆或多辆道路车辆107的车辆数据。路段的道路数据可包括道路状态、无人机限制状态、历史交通数据、描述该路段的交通状况的交通指标,等等。道路车辆107的车辆数据可包括道路车辆107的车辆速度、车辆加速/减速率、车辆出发地、车辆目的地、车辆位置、车辆车道、车辆路线、车辆行为数据、历史行驶数据、车辆属性,等等。在一些实施例中,输入处理器204还可以接收与和第一无人机103不同的一架或多架第二无人机103关联的无人机数据。如在本文其他部分所述,第二无人机103的无人机数据可包括无人机位置、第二无人机103的当前范围、第二无人机103执行中的当前无人机任务、与第二无人机103的当前无人机任务关联的第二包裹的包裹数据、第二包裹被运送到的目的地、第二无人机103的后续停留地点、第二无人机103当前停靠在的道路车辆107,等等。
在方框306,在利用第一无人机103将第一包裹运送到第一目的地期间,无人机管理器206可确定将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机103。在一些实施例中,为了确定将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机103,无人机管理器206可依赖于道路交通数据来判定是否要转移第一包裹,以便成功将第一包裹运送到第一目的地。如果第一包裹要被转移,那么第一无人机103可以耦接到位于离其无人机位置预定距离(例如,300m)的范围内的第二无人机103,以建立无人机网络,无人机管理器206可依赖于道路交通数据来确定第一包裹被转移给的无人机网络中的第二无人机103。在方框308,第一无人机103可将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机103。
在一些实施例中,代替将第一包裹转移给第二无人机103,无人机管理器206可以进行其他操作,以致第一包裹可被成功运送到第一目的地。在一些实施例中,无人机管理器206可分析道路交通数据和无人机数据,以确定第一无人机103的适当操作。第一无人机103的可用操作可包括:停止飞行并停靠在第一道路车辆107上,保持位于第一道路车辆107之上,导航从而停靠在与第一道路车辆107不同的第二道路车辆107上,将第一包裹转移给第二无人机103(例如,与第二无人机103进行包裹交接或任务交换),或者将第一包裹运送到附近的临时位置(例如,仓库、快递设施),等等。第一无人机103的其他操作也是可能的和可预期的。
图4是用于判定第一包裹是否要转移,以便成功将第一包裹运送到地理区域中的第一目的地的例证方法400的流程图。如上所述,第一包裹目前可由第一无人机103运送,并且第一无人机103可停靠在驶向第一目的地的第一道路车辆107上。在一些实施例中,当第一道路车辆107驶向第一目的地时,第一道路车辆107和第一目的地之间的距离随着时间的推移而减小。另一方面,第一道路车辆107驶离第一目的地时,第一道路车辆107和第一目的地之间的距离随着时间的推移而增大。
在方框402,无人机管理器206可基于道路交通数据,确定第一无人机停靠在的第一道路车辆107的车辆路线。在一些实施例中,第一道路车辆107的车辆数据可包括第一道路车辆107的车辆路线,从而无人机管理器206可以从道路交通数据中的第一道路车辆107的车辆数据中,提取第一道路车辆107的车辆路线。在一些实施例中,第一道路车辆107的车辆数据可能不包含第一道路车辆107的车辆路线。在这种情况下,无人机管理器206可以分析第一道路车辆107的车辆数据(例如,车辆出发地、车辆目的地、车辆车道、车辆加速/减速率、车辆行为数据、历史行驶数据等)和路段的道路数据(例如,道路状态、交通指标、历史交通数据等),并基于车辆数据和/或道路数据,预测第一道路车辆107的车辆路线。例如,无人机管理器206可能确定第一道路车辆107变道到最右侧车道并且减速,从而确定第一道路车辆107可能在即将到来的十字路口右转,随后直行到车辆目的地。再例如,无人机管理器206可确定该路段因交通事故而关闭,从而确定第一道路车辆107可能在十字路口左转绕道而行。
在一些实施例中,无人机管理器206可以基于第一无人机103的当前范围和第一道路车辆107的车辆路线,判定第一包裹是否要转移。在方框404,无人机管理器206可基于第一无人机103的当前范围,以及第一无人机103停靠在的第一道路车辆107的车辆路线,确定第一无人机103无法到达第一目的地。在一些实施例中,无人机管理器206可确定在第一道路车辆107的车辆路线上,第一道路车辆107可能驶离第一目的地,从而此时第一道路车辆107不会再更接近第一目的地地运送第一无人机103的中途位置。无人机管理器206可能确定所述中途位置与第一目的地之间的距离大于由第一无人机103的范围指示的第一无人机103可飞行的飞行距离,从而确定第一无人机103无法到达第一目的地。
在方框406,无人机管理器206可基于邻近交通状况,确定一辆或多辆道路车辆107的交通流不足以将第一无人机103运送到第一目的地的卸货区内。第一目的地的卸货区可以是其中运送第一包裹的无人机103可脱离无人机103所在的道路车辆107,然后飞到以在卸货区内的第一目的地卸下第一包裹的区域。在一些实施例中,第一目的地的卸货区可以保持不变(例如,距离前廊50m),或者可以随运送第一包裹的无人机103的范围而变化(例如,无人机103的范围的50%)。
在一些实施例中,无人机管理器206可以分析在第一道路车辆107的车辆路线上的一个或多个邻近位置的交通状况,所述邻近位置可以位于第一道路车辆107的车辆位置和第一道路车辆107可能驶离第一目的地的中途位置之间。在一些实施例中,所述邻近位置可以位于离第一道路车辆107的车辆位置预定距离(例如,300m)的范围内。或者,所述邻近位置可以位于离所述中途位置预定距离(例如,350m)的范围内。在一些实施例中,无人机管理器206可判定在这些邻近位置的一辆或多辆道路车辆107的交通流是否足以将第一无人机103运送到第一目的地的卸货区内。在一些实施例中,无人机管理器206可以确定在邻近位置的道路车辆107的交通流率,并判定道路车辆107的交通流率是否满足交通流率阈值。或者,无人机管理器206可以确定在邻近位置的可能驶向第一目的地的道路车辆107的交通流率,或者在邻近位置的可能驶向卸货区的起始点的道路车辆107的交通流率,并判定这些道路车辆107的交通流率是否满足交通流率阈值。如果道路车辆107的交通流率满足交通流率阈值(例如,小于3000辆车/小时),那么无人机管理器206可确定在邻近位置的道路车辆107的交通流不足以将携带第一包裹的第一无人机103运送到第一目的地的卸货区内。
在方框408,无人机管理器206可以基于第一无人机103无法到达第一目的地,以及在邻近位置的道路车辆107的交通流不足,确定将第一包裹转移给第二无人机103。从而,如上所述,第一道路车辆107可能驶离第一目的地的中途位置与第一目的地之间的距离大于第一无人机103可飞行的飞行距离,于是第一无人机103无法到达第一目的地。在第一道路车辆107的车辆位置和中途位置之间的邻近位置的道路车辆107的交通流不足,于是在第一道路车辆107到达其车辆路线上的中途位置之前,第一无人机103可能无法搭乘另一辆正在驶向第一目的地的道路车辆107。结果,无人机管理器206可确定第一包裹要被转移。
在一些实施例中,除了道路交通数据以外,无人机管理器206还可基于其他因素,确定将第一包裹转移给第二无人机103。例如,无人机管理器206可分析道路交通数据,并确定第一道路车辆107的车辆路线中的一个或多个路段的交通指标满足对应的交通指标阈值(例如,平均车辆速度小于15mph,平均跟车距离小于1m,等等),从而确定在第一道路车辆107的车辆路线上发生交通拥堵。在一些实施例中,如果无人机管理器206确定在第一无人机103停靠在的第一道路车辆107的车辆路线上发生交通拥堵,并且第一包裹的包裹紧急程度满足包裹紧急程度阈值(例如,大于75%),那么无人机管理器206可确定第一包裹要从第一无人机103转移给第二无人机103,以致第一包裹可被及时传送到第一目的地。用于判定第一包裹是否要被转移的其他因素和实现也是可能的和可预期的。
例如,图8A图解说明第一无人机820可被分配将第一包裹825运送到第一目的地840的第一任务的例证情形800。第一无人机820可停靠在第一道路车辆802上,从而在第一道路车辆802沿着车辆路线812行驶时可被运往第一目的地840。在这个例子中,无人机管理器206可确定在车辆路线812上,第一道路车辆802可能驶离第一目的地840的中途位置813。无人机管理器206可确定中途位置813和第一目的地840之间的距离(例如,500m)大于第一无人机820的当前范围(例如,200m),从而确定第一无人机820无法到达第一目的地840。
无人机管理器206随后可确定在第一道路车辆802的车辆位置和中途位置813之间的一个或多个邻近位置的交通状况。例如,无人机管理器206可确定在邻近位置811的道路车辆107的交通流。在这个例子中,邻近位置811可以是车辆路线812上的十字路口,该十字路口在第一道路车辆802的移动方向上与第一道路车辆802的车辆位置直接相邻。无人机管理器206可确定在邻近位置811的交通流率满足交通流率阈值(例如,小于3000辆车/小时)。于是,无人机管理器206可确定在邻近位置811的道路车辆107的交通流不足,从而第一无人机820可能无法在邻近位置811搭乘另一辆可将第一无人机820运往第一目的地840的道路车辆107。由于第一无人机820无法从中途位置813飞到第一目的地840,并且在第一道路车辆802在中途位置813远离第一目的地840之前,第一无人机820可能无法停靠在另一辆正在驶向第一目的地840的道路车辆107上,因此无人机管理器206可确定第一包裹825要被转移。
在一些实施例中,无人机管理器206可确定第一包裹被转移给的第二无人机103。在一些实施例中,为了转移第一包裹,第一无人机103可以进行第一包裹从第一无人机103到第二无人机103的包裹交接,第二无人机103随后可运送第一包裹。或者,第二无人机103可能目前在运送第二包裹,从而第一无人机103可以与第二无人机103进行任务交换。从而,第二无人机103随后可运送第一包裹,而第一无人机随后可运送第二包裹。
在一些实施例中,为了进行第一包裹的包裹交接,无人机管理器206可选择第一包裹将被交接给的第二无人机103。在一些实施例中,无人机管理器206可确定无人机网络的其他无人机103停靠在的道路车辆107的车辆路线,并基于当前运送第二无人机103的第二道路车辆107的车辆路线,从所述其他无人机103中选择第二无人机103。如在本文其他部分所述,无人机网络中的所述其他无人机103可以位于离第一无人机103的无人机位置预定距离(例如,300m)的范围内。在一些实施例中,无人机管理器206可以按照与如上参考图4讨论的确定第一无人机103停靠在的第一道路车辆107的车辆路线类似的方式,基于道路交通数据,确定所述其他无人机103停靠在的道路车辆107的车辆路线。
图5A是用于选择第二无人机103来进行第一包裹从第一无人机103到第二无人机103的包裹交接的例证方法500的流程图。作为包裹交接的结果,第一包裹将由第二无人机103运送,于是无人机管理器206可以选择停靠在目前正驶向地理区域中的第一目的地的第二道路车辆107上的第二无人机103。在方框502,无人机管理器206可基于第二无人机103的分配任务,确定第二无人机103的可用范围。在一些实施例中,第二无人机103本身可能被分配第二任务,第二任务可指令第二无人机103将第二包裹运送到第二目的地。在一些实施例中,无人机管理器206可以确定除了将第二包裹运送到第二目的地以完成第二任务的飞行距离以外,第二无人机103能够飞行的未分配飞行距离,并将第二无人机103的可用范围确定为所述未分配飞行距离。
在方框504,无人机管理器206可确定如果第二无人机103运送第一包裹,那么第二无人机103将可到达第一目的地。无人机管理器206可基于第二无人机103的可用范围,以及第二无人机103停靠在的第二道路车辆107的车辆路线,确定第二无人机103可以到达第一目的地。如上所述,第二无人机103停靠在的第二道路车辆107目前可能驶向第一目的地。无人机管理器206可确定在第二道路车辆107的车辆路线上,第二道路车辆107可能开始驶离第一目的地,从而此时第二道路车辆107不会再更接近第一目的地地运送第二无人机103的中途位置。无人机管理器206可能确定所述中途位置与第一目的地之间的距离小于由第二无人机103的可用范围指示的第二无人机103可额外飞行的飞行距离,从而确定第二无人机103可以到达第一目的地。在方框506,无人机管理器206可以选择第二无人机103来进行第一包裹的包裹交接。
继续图8A中的例子,无人机管理器206可以确定无人机网络中的第二无人机830,第二无人机830可位于离第一无人机820的无人机位置预定距离的范围内。在这个例子中,第二无人机830目前可能将第二包裹835运送到第二目的地,以执行第二任务,并且第二无人机830可停靠在正驶向第一目的地840的第二道路车辆804上。无人机管理器206可考虑到为将第二包裹835运送到第二目的地而分配的飞行距离(例如,200m),确定第二无人机830可额外飞行的可用范围(例如,450m)。无人机管理器206可确定在第二道路车辆804的车辆路线814上,第二道路车辆804可能驶离第一目的地840的中途位置815,并确定中途位置815和第一目的地840之间的距离(例如,300m)小于第二无人机830的可用范围(例如,450m)。于是,无人机管理器206可确定第二无人机830可以到达第一目的地840,从而除了将第二包裹835运送到第二目的地以外,第二无人机103还能够将第一包裹825运送到第一目的地840。从而,无人机管理器206可选择第二无人机830来进行第一包裹825从第一无人机820的包裹交接,并将第一任务重新分配给第二无人机830。重新分配的第一任务可指令第二无人机830将第一包裹825运送到所述地理区域中的第一目的地840。
在一些实施例中,一旦选择了第二无人机103,在第一无人机103和第二无人机103中实现的无人机管理器206就可以协调第一包裹从第一无人机103到第二无人机103的包裹交接。继续图8A中的例子,第一无人机820可携带第一包裹825,并从第一道路车辆802导航到第二道路车辆804。第一无人机820可将第一包裹825释放到第二道路车辆804上,而第二无人机830可从第二道路车辆804拾取第一包裹825。或者,第一无人机820可将第一包裹825直接转移给第二无人机830。用于协调第一包裹的包裹交接的其他实现也是可能的和可预期的。
如图8A中图解所示,一旦完成了第一包裹825的包裹交接,第二无人机830就可携带第一包裹825和第二包裹835两者。第一无人机820随后可导航到其后续停留地点,而第二无人机830可由第二道路车辆804运往第一目的地840。当第二道路车辆804到达第二道路车辆804开始驶离第一目的地840的中途位置815时,第二无人机830可携带第一包裹825飞向第一目的地840,从而将第一包裹825运送到第一目的地840,以完成第一任务。一旦完成了第一任务,第二无人机830就可接收第二道路车辆804的车辆位置,并导航回到第二道路车辆804,以执行将第二包裹835运送到第二目的地的第二任务。如果在将第一包裹825运送到第一目的地840之前,第二无人机830已将第二包裹835运送到第二目的地,那么第二无人机830可以导航到其后续停留地点(例如,充电站、快递设施、后续无人机任务的拾取地点等)。
图5B是用于选择第二无人机103来进行第一包裹从第一无人机103到第二无人机103的包裹交接的另一例证方法550的流程图。如上所述,作为包裹交接的结果,第一包裹将由第二无人机103运送,于是,无人机管理器206可以选择停靠在目前正驶向所述地理区域中的第一目的地的第二道路车辆107上的第二无人机103。在方框552,无人机管理器206可确定如果第二无人机103运送第一包裹,那么一辆或多辆道路车辆107的交通流足以将第二无人机103运送到第一目的地的卸货区内。无人机管理器206可以基于邻近交通状况,确定一辆或多辆道路车辆107的交通流是足够的。如在本文其他部分所述,第一目的地的卸货区可以是其中运送第一包裹的无人机103可以飞到以在卸货区内的第一目的地卸下第一包裹的区域。
在一些实施例中,无人机管理器206可确定第二无人机103停靠在的第二道路车辆107的车辆路线,并确定在第二道路车辆107的车辆路线上,第二道路车辆107可能驶离第一目的地的中途位置。无人机管理器206可以分析在第二道路车辆107的车辆路线上的一个或多个邻近位置的交通状况,所述邻近位置可位于第二道路车辆107的车辆位置和第二道路车辆107可能驶离第一目的地的中途位置之间。在一些实施例中,无人机管理器206可以确定在所述邻近位置的道路车辆107的交通流率,并判定道路车辆107的交通流率是否满足交通流率阈值。或者,无人机管理器206可以确定在所述邻近位置的可能驶向第一目的地的道路车辆107的交通流率,或者在所述邻近位置的可能驶向卸货区的起始点的道路车辆107的交通流率,并判定这些道路车辆107的交通流率是否满足交通流率阈值。如果道路车辆107的交通流率满足交通流率阈值(例如,大于3200辆车/小时),那么无人机管理器206可确定在所述邻近位置的道路车辆107的交通流足以将携带第一包裹的第二无人机103运送到第一目的地的卸货区内,或者足以将可在所述邻近位置从第二无人机103接收第一包裹的另一架无人机103运送到第一目的地的卸货区内。在方框554,无人机管理器206可选择第二无人机103来进行第一包裹的包裹交接。
例如,图8B图解说明其中第一无人机870可被分配将第一包裹875运送到第一目的地892的第一任务的例证情形850。第一无人机870可停靠在正沿着车辆路线862行驶的第一道路车辆852上。在这个例子中,无人机管理器206可确定第一包裹875要转移,以致第一包裹875可被成功运送到第一目的地892。无人机管理器206可确定无人机网络中的第二无人机880,第二无人机880可以位于离第一无人机870的无人机位置预定距离的范围内。第二无人机880可停靠在正驶向第一目的地892的第二道路车辆854上。无人机管理器206可确定第二道路车辆854的车辆路线864,并确定在车辆路线864上,第二道路车辆854可能开始驶离第一目的地892的中途位置861。无人机管理器206可确定中途位置861和第一目的地892之间的距离(例如,950m)大于第二无人机880的可用范围(例如,450m),从而确定第二无人机880无法到达第一目的地892。
无人机管理器206随后可确定在第二道路车辆854的车辆位置和中途位置861之间的一个或多个邻近位置的交通状况。例如,无人机管理器206可确定在中途位置861的道路车辆107的交通流。无人机管理器206可确定在中途位置861的交通流率满足交通流率阈值(例如,大于3200辆车/小时),从而确定在中途位置861的道路车辆107的交通流是足够的。于是,无人机管理器206可以确定尽管第二无人机880无法到达第一目的地892,不过第二无人机880可能能够在中途位置861,搭乘可以将第二无人机880运往第一目的地892的另一辆道路车辆107,或者可能能够在中途位置861,将第一包裹875转移给能够到达第一目的地892的第三无人机103。从而,无人机管理器206可以选择第二无人机880来进行第一包裹875从第一无人机870的包裹交接,并将第一任务重新分配给第二无人机880。重新分配的第一任务可指令第二无人机880将第一包裹825运送到地理区域中的第一目的地840。
如图8B中所示,一旦选择了第二无人机880,在第一无人机870和第二无人机880中实现的无人机管理器206就可以协调第一包裹875从第一无人机870到第二无人机880的包裹交接。作为包裹交接的结果,第二无人机880可连同它自己的包裹,如果有的话(例如,第二包裹885)一起携带第一包裹875。第一无人机870随后可导航到它的后续停留地点,而第二无人机880可由第二道路车辆854运往第一目的地892。
当第二道路车辆854到达第二道路车辆854开始驶离第一目的地892的中途位置861时,第二无人机880可以携带第一包裹875,并搭乘可以更接近第一目的地892地运送第二无人机880的第三道路车辆107。例如,在第二无人机880中实现的无人机管理器206可以确定位于离第二无人机880的无人机位置预定距离的范围内的第三道路车辆107的车辆路线,并确定第三道路车辆107正驶向第一目的地892。第二无人机880随后可携带第一包裹875,并导航停靠在第三道路车辆107上,从而由第三道路车辆107运往第一目的地892。或者,当第二道路车辆854到达中途位置861时,第二无人机880可将第一包裹875转移给第三无人机103,所述第三无人机103可以到达第一目的地892,或者稍后可以将第一包裹875转移给另外的无人机103,以将第一包裹875运往第一目的地892。例如,在第二无人机880中实现的无人机管理器206可以利用上面参考图5A和5B讨论的方法500和/或方法550来确定第三无人机890,并将第一任务重新分配给第三无人机890。重新分配的第一任务可指令第三无人机890将第一包裹875运送到第一目的地892。
一旦选择了第三无人机890,第二无人机880和第三无人机890就可以协调第一包裹875从第二无人机880到第三无人机890的包裹交接,从而第三无人机890随后可携带第一包裹875。如图8B中所示,第三无人机890可停靠在第三道路车辆856上,第三道路车辆856可将第三无人机890运往第一目的地892。在这个例子中,当第三道路车辆856到达第三道路车辆856开始驶离第一目的地892的中途位置863时,第三无人机890可携带第一包裹875飞向第一目的地892,从而将第一包裹875运送到第一目的地892,以完成第一任务。
如在本文其他部分所述,为了将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机103,代替进行第一包裹从第一无人机103到第二无人机103的包裹交接,第一无人机103可以与第二无人机103进行任务交换。在一些实施例中,无人机任务管理器202可以向第二无人机103分配第二任务,第二任务可指令第二无人机103将第二包裹运送到所述地理区域中的第二目的地。与第二任务关联的第二目的地可以不同于与第一任务关联的第一目的地。在一些实施例中,无人机管理器206可以基于正在履行的任务的优先级(例如,包裹的优先级)、第一无人机103的当前范围、第二无人机103的当前范围、第一无人机103的电池电量、第二无人机103的电池电量、与第一无人机103当前停靠在的第一道路车辆107的车辆路线关联的交通状况、与第二无人机103当前停靠在的第二道路车辆107的车辆路线关联的交通状况等,确定将第一任务重新分配给第二无人机103,和将第二任务重新分配给第一无人机103。作为第一无人机103和第二无人机103之间的任务交换的结果,第二无人机103随后可将第一包裹运送到第一目的地,而第一无人机103随后可将第二包裹运送到第二目的地。
图6A是用于选择第二无人机103来进行第一无人机103和第二无人机103之间的任务交换的例证方法600的流程图。在方框602,无人机管理器206可以确定如果第二无人机103运送第一包裹,那么第二无人机103将可到达第一目的地。无人机管理器206可以基于第二无人机103的范围,和第一无人机103当前停靠在的第一道路车辆107的车辆路线,确定第二无人机103将可到达第一目的地。在一些实施例中,无人机管理器206可以确定在第一道路车辆107的车辆路线上,第一道路车辆107可能开始驶离第一目的地的中途位置。无人机管理器206可确定所述中途位置和第一目的地之间的距离小于由第二无人机103的范围指示的第二无人机103可以飞行的飞行距离,从而确定第二无人机103可以到达第一目的地。如在本文其他部分所述,第二无人机103的范围可以取决于第二无人机103的能量水平(例如,剩余电池电量)和/或其他操作约束。
在方框604,无人机管理器206可确定如果第一无人机103运送第二包裹,那么第一无人机103将可到达第二目的地。无人机管理器206可以基于第一无人机103的范围,和第二无人机103目前停靠在的第二道路车辆107的车辆路线,确定第一无人机103将可到达第二目的地。在一些实施例中,无人机管理器206可确定在第二道路车辆107的车辆路线上,第二道路车辆107可能开始驶离第二目的地的中途位置。无人机管理器206可确定所述中途位置和第二目的地之间的距离小于由第一无人机103的范围指示的第一无人机103可以飞行的飞行距离,从而确定第一无人机103可以到达第二目的地。如在本文其他部分所述,第一无人机103的范围可取决于第一无人机103的能量水平(例如,剩余电池电量)和/或其他操作约束。
从而,无人机管理器206可确定尽管第一无人机103无法到达第一目的地,不过如果第一无人机103停靠在第二道路车辆107上,那么第一无人机103可到达第二目的地,并且如果第二无人机103停靠在第一道路车辆107上,那么第二无人机103可到达第一目的地。于是,无人机管理器206可确定第一无人机103能够将第二包裹运送到第二目的地,从而完成目前分配给第二无人机103的第二任务,而第二无人机103能够将第一包裹运送到第一目的地,从而完成目前分配给第一无人机103的第一任务。在方框606,无人机管理器206可以选择第二无人机103来进行第一无人机103和第二无人机103之间的任务交换。
例如,图7A图解说明第一无人机720可被分配将第一包裹725运送到第一目的地740的第一任务的例证情形700,第一无人机720可停靠在驶向第一目的地740的第一道路车辆702上。在这个例子中,无人机管理器206可能确定第一无人机720无法到达第一目的地740,从而确定第一包裹725要被转移。无人机管理器206可确定无人机网络中的第二无人机730,第二无人机730可位于离第一无人机720的无人机位置预定距离的范围内。第二无人机730可被分配将第二包裹735运送到第二目的地742的第二任务,并且第二无人机730可停靠在正在驶向第二目的地742的第二道路车辆704上。
无人机管理器206可以确定第一道路车辆702的车辆路线712,并确定在车辆路线712上,第一道路车辆702可能开始驶离第一目的地740的中途位置711。无人机管理器206可确定中途位置711和第一目的地740之间的距离(例如,450m)小于第二无人机730的当前范围(例如,750m),从而确定如果第二无人机730停靠在第一道路车辆702上,那么第二无人机730能够将第一包裹725运送到第一目的地740。无人机管理器206可确定第二道路车辆704的车辆路线714,并且确定在车辆路线714上,第二道路车辆704可能开始驶离第二目的地742的中途位置713。无人机管理器206可确定中途位置713和第二目的地742之间的距离(例如,100m)小于第一无人机720的当前范围(例如,250m),从而确定如果第一无人机720停靠在第二道路车辆704上,那么第一无人机720能够将第二包裹735运送到第二目的地742。从而,由于如果第二无人机730停靠在第一道路车辆702上,那么第二无人机730能够将第一包裹725运送到第一目的地740,而如果第一无人机720停靠在第二道路车辆704上,那么第一无人机720能够将第二包裹735运送到第二目的地742,因此无人机管理器206可选择第二无人机730来与第一无人机720进行任务交换。因而,无人机管理器206可以将第一任务重新分配给第二无人机830,并将第二任务重新分配给第一无人机720。
在一些实施例中,一旦选择了第二无人机103,在第一无人机103和第二无人机103中实现的无人机管理器206就可以协调第一无人机103和第二无人机103之间的任务交换。继续图7A中的例子,第一无人机720可以将第一包裹725从第一无人机720转移到第一道路车辆702,而第二无人机730可以将第二包裹735从第二无人机730转移到第二道路车辆704。例如,第一无人机720可将第一包裹725释放到第一道路车辆702的车顶上,而第二无人机730可将第二包裹735释放到第二道路车辆704的车顶上。第一无人机720随后可以从第一道路车辆702导航到具有第二包裹735的第二道路车辆704,然后将第二包裹735从第二道路车辆740转移到第一无人机720。例如,第一无人机720可将第一包裹725留在第一道路车辆702的车顶上,从第一道路车辆702飞到第二道路车辆704,并从第二道路车辆704的车顶拾取由第二无人机730释放的第二包裹735。类似地,第二无人机730可以从第二道路车辆704导航到具有第一包裹725的第一道路车辆702,随后将第一包裹725从第一道路车辆702转移到第二无人机730。例如,第二无人机730可以将第二包裹735留在第二道路车辆704的车顶上,从第二道路车辆704飞到第一道路车辆702,随后从第一道路车辆702的车顶拾取由第一无人机720释放的第一包裹725。
从而,作为第一无人机720将第一包裹725从第一无人机720转移到第一道路车辆702,随后第二无人机730将第一包裹725从第一道路车辆702转移到第二无人机730的结果,第一包裹725从第一无人机720转移到第二无人机730。作为第二无人机730将第二包裹735从第二无人机730转移到第二道路车辆704,随后第一无人机720将第二包裹735从第二道路车辆704转移到第一无人机720的结果,第二包裹735从第二无人机730转移到第一无人机720。或者,第一无人机720可以将第一包裹725直接转移给第二无人机730,第二无人机730可以将第二包裹735直接转移给第一无人机720。用于协调第一无人机103和第二无人机103之间的任务交换的其他实现也是可能的和可预期的。
如图7A中图解所示,一旦第一无人机720和第二无人机730之间的任务交换已完成,第二无人机730就可以携带第一包裹725,并且可停靠在第一道路车辆702上,被运往第一目的地740。当第一道路车辆702到达第一道路车辆702开始驶离第一目的地740的中途位置711时,第二无人机730可携带第一包裹725飞向第一目的地740,从而将第一包裹725运送到第一目的地740,以完成第一任务。类似地,一旦第一无人机720和第二无人机730之间的任务交换已完成,第一无人机720就可携带第二包裹735,并且可停靠在第二道路车辆704上,被运往第二目的地742。当第二道路车辆704到达第二道路车辆704开始驶离第二目的地742的中途位置713时,第一无人机720可携带第二包裹735飞往第二目的地742,从而将第二包裹735运送到第二目的地742,以完成第二任务。从而,在这个例子中,尽管第一无人机720无法到达第一目的地740,以完成第一任务,不过通过交换第一无人机720和第二无人机730,第一包裹725可以由位于第一道路车辆702上的第二无人机730运送到第一目的地740,而第二包裹735可由位于第二道路车辆704上的第一无人机720运送到第二目的地742。因而,第一任务和第二任务两者都可以成功完成。
图6B是用于选择第二无人机103来进行第一无人机103和第二无人机103之间的任务交换的另一例证方法650的流程图。在方框652,无人机管理器206可确定如果第二无人机103运送第一包裹,那么第二无人机103可以到达第一目的地。无人机管理器206可以基于第二无人机103的范围,和第一无人机103目前停靠在的第一道路车辆107的车辆路线,确定第二无人机103将可到达第一目的地。在一些实施例中,无人机管理器206可确定在第一道路车辆107的车辆路线上,第一道路车辆107可能开始驶离第一目的地的中途位置。无人机管理器206可确定所述中途位置和第一目的地之间的距离小于由第二无人机103的范围指示的第二无人机103可以飞行的飞行距离,从而确定第二无人机103可以到达第一目的地。
在方框654,无人机管理器206可确定如果第一无人机103运送第二包裹,那么一辆或多辆道路车辆107的交通流足以将第一无人机103运送到第二目的地的卸货区内。无人机管理器206可以基于邻近交通状况,确定所述一辆或多辆道路车辆107的交通流是足够的。在一些实施例中,第二目的地的卸货区可以是其中运送第二包裹的无人机103可以飞到以在卸货区内的第二目的地卸下第二包裹的区域。
在一些实施例中,无人机管理器206可确定第二无人机103当前停靠在的第二道路车辆107的车辆路线,并确定在第二道路车辆107的车辆路线上,第二道路车辆107可能驶离第二目的地的中途位置。无人机管理器206可分析在第二道路车辆107的车辆路线上的一个或多个邻近位置的交通状况,所述临近位置可以位于第二道路车辆107的车辆位置和第二道路车辆107可能驶离第二目的地的中途位置之间。在一些实施例中,无人机管理器206可以确定在邻近位置的道路车辆107的交通流率,并判定道路车辆107的交通流率是否满足交通流率阈值。或者,无人机管理器206可以确定在所述邻近位置的可能驶向第二目的地的道路车辆107的交通流率,或者在所述邻近位置的可能驶向卸货区的起始点的道路车辆107的交通流率,并判定这些道路车辆107的交通流率是否满足交通流率阈值。如果道路车辆107的交通流率满足交通流率阈值(例如,大于3200辆车/小时),那么无人机管理器206可以确定在所述邻近位置的道路车辆107的交通流足以将携带第二包裹的第一无人机103运送到第二目的地的卸货区内,或者足以将可在所述邻近位置从第一无人机103接收第二包裹的另一架无人机103运送到第二目的地的卸货区内。在方框656,无人机管理器206可以选择第二无人机103来进行第一无人机103和第二无人机103之间的任务交换。
例如,图7B图解说明其中第一无人机770可被分配将第一包裹775运往到第一目的地790的第一任务,第一无人机770可停靠在正驶向第一目的地790的第一道路车辆752上的例证情形750。在这个例子中,无人机管理器206可确定第一无人机720无法到达第一目的地790,从而确定第一包裹775要转移。无人机管理器206可以确定无人机网络中的第二无人机780,第二无人机780可以位于离第一无人机770的无人机位置预定距离的范围之内。第二无人机780可被分配将第二包裹785运送到第二目的地792的第二任务,并且第二无人机780可以停靠在正驶向第二目的地792的第二道路车辆754上。
无人机管理器206可确定第一道路车辆752的车辆路线762,并确定在车辆路线762上,第一道路车辆752可能开始驶离第一目的地790的中途位置761。无人机管理器206可确定中途位置761和第一目的地790之间的距离(例如,400m)小于第二无人机780的当前范围(例如,750m),从而确定如果第二无人机780停靠在第一道路车辆752上,那么第二无人机780能够将第一包裹775运送到第一目的地790。
无人机管理器206可确定第二道路车辆754的车辆路线764,并确定在车辆路线764上,第二道路车辆754可能开始驶离第二目的地792的中途位置763。无人机管理器206可确定中途位置763和第二目的地792之间的距离(例如,150m)大于第一无人机770的当前范围(例如,75m),从而确定如果第一无人机770停靠在第二道路车辆754上,那么第一无人机770无法将第二包裹785运送到第二目的地792。无人机管理器206随后可确定在第二道路车辆754的车辆位置和中途位置763之间的一个或多个邻近位置的交通状况。例如,无人机管理器206可确定在邻近位置765的道路车辆107的交通流。在这个例子中,邻近位置765可以是位于中途位置763的上游,并且与中途位置763直接相邻的十字路口。无人机管理器206可确定在邻近位置765的交通流率满足交通流率阈值(例如,大于3200辆车/小时),从而确定在邻近位置765的道路车辆107的交通流是足够的。于是,无人机管理器206可以确定尽管如果第一无人机770停靠在第二道路车辆754上,那么第一无人机770无法到达第二目的地792,不过第一无人机770在邻近位置765,可能能够搭乘可以将第一无人机770运往第二目的地792的另一辆道路车辆107,或者在邻近位置765,可能能够将第二包裹785转移给可以到达第二目的地792的第三无人机103。
从而,如上所述,无人机管理器206可以确定如果第二无人机780停靠在第一道路车辆752上,那么第二无人机780能够将第一包裹775运送到第一目的地790,以及尽管如果第一无人机770停靠在第二道路车辆754上,那么第一无人机770无法到达第二目的地792,不过第一无人机770在邻近位置765可能能够搭乘另一辆道路车辆107,或者将第二包裹785转移给另一架无人机103,以致第二包裹785可被运送到第二目的地792。结果,无人机管理器206可以选择第二无人机780来与第一无人机770进行任务交换。因而,无人机管理器206可将第一任务重新分配给第二无人机780,而将第二任务重新分配给第一无人机770。
一旦选择了第二无人机780,第一无人机770和第二无人机780就可以按照如上参考图7A讨论的相似方式,合作地进行第一无人机770和第二无人机780之间的任务交换。一旦第一无人机770和第二无人机780之间的任务交换已完成,第二无人机780就可以携带第一包裹775,并且可以停靠在第一公路车辆752上,以便被运往第一目的地790。当第一道路车辆752到达第一道路车辆752开始驶离第一目的地790的中途位置761时,第二无人机780可携带第一包裹775飞向第一目的地790,从而将第一包裹775运往第一目的地790,以完成第一任务。类似地,一旦第一无人机770和第二无人机780之间的任务交换已完成,第一无人机770就可携带第二包裹785,并且可停靠在第二道路车辆754上,被运往第二目的地792。
当第二道路车辆754到达交通流率相对较高的邻近位置765时,第一无人机770可将第二包裹785转移给第三无人机103,所述第三无人机103可以到达第二目的地792,或者可以稍后将第二包裹785转移给另外的无人机103,以将第二包裹785运往第二目的地792。例如,在第一无人机770中实现的无人机管理器206可以利用上面参考图5A和5B讨论的方法500和/或方法550,确定第三无人机103,并将第二任务重新分配给第三无人机103。或者,第一无人机770可以携带第二包裹785,并搭乘可以更接近第二目的地792地运送第一无人机770的第三道路车辆107。例如,在第一无人机770中实现的无人机管理器206可确定位于离第一无人机770的无人机位置预定距离的范围内的第三道路车辆756的车辆路线766,并确定第三道路车辆756正驶向第二目的地792。无人机管理器206可确定在车辆路线766上,第三道路车辆756可能驶离第二目的地792的中途位置767。无人机管理器206可确定中途位置767和第二目的地792之间的距离(例如,35m)小于第一无人机770的当前范围(例如,75m),从而确定第三道路车辆107可以到达第二目的地792。第一无人机770随后可携带第二包裹785,并导航停靠在第三道路车辆756上,从而由第三道路车辆756运往第二目的地792。当第三道路车辆756到达第三道路车辆756开始驶离第二目的地792的中途位置767时,第一无人机770可携带第二包裹785飞向第二目的地792,从而将第二包裹785运送到第二目的地792,以完成第二任务。
从而,在本例中,尽管第一无人机770无法到达第一目的地790来完成第一任务,不过通过切换第一无人机770和第二无人机780,第一包裹775可以由位于第一道路车辆752上的第二无人机730运送到第一目的地790,而第二包裹785可以由位于第二道路车辆754上、随后位于第三道路车辆756上的第一无人机770运送到第二目的地792。因而,第一任务和第二任务两者都可以成功完成。
如在本文其他部分所述,本技术可以在无人机103中实现,以致在需要时,无人机103可以动态地将与其无人机任务关联的包裹转移给其他无人机103,从而可以显著提高成功完成无人机任务的可能性。在一些实施例中,第一无人机103可接收指令第一无人机103将第一包裹运送到地理区域内的第一目的地的第一任务。第一无人机103可接收所述地理区域的道路交通数据和/或与一架或多架无人机103关联的无人机数据。如在本文其他部分所述,所述地理区域的道路交通数据可包括与一个或多个路段关联的道路数据(例如,交通状况、道路状态等),与一辆或多辆道路车辆107关联的车辆数据(例如,车辆路线、车辆行为数据等),等等。无人机数据可包括无人机103的当前范围,与无人机103的当前无人机任务关联的包裹的包裹数据,无人机103当前停靠在的道路车辆107,等等。
在一些实施例中,在利用第一无人机103将第一包裹运送到第一目的地期间,第一无人机103可以与位于离其无人机位置预定距离的范围内的其他无人机103建立无人机网络,并确定将第一包裹转移给无人机网络的第二无人机103。例如,第一无人机103可以进行上面参考图4讨论的方法400,以判定是否要转移第一包裹,如果第一包裹要转移,那么第一无人机103可以进行上面参考图5A、5B、6A、6B讨论的方法500、550、600、650中的一个或多个来确定第一包裹要被转移给的第二无人机103。如在本文其他部分所述,第一无人机103可以基于第一无人机103的范围,第二无人机103的范围,与第一无人机103当前停靠在的第一道路车辆107的车辆路线关联的交通状况,与第二无人机103当前停靠在的第二道路车辆107的车辆路线关联的交通状况等中的一个或多个,从无人机网络中选择第二无人机103。在一些实施例中,一旦选择了第二无人机103,第一无人机103就可向第二无人机103无线传达转移请求,所述转移请求可请求将第一包裹转移给第二无人机103。在一些实施例中,第一无人机103可从第二无人机103无线接收对转移请求的响应,所述对转移请求的响应可接受第一包裹的转移。第一无人机103随后可将第一包裹转移给第二无人机103。
如在本文其他部分所述,在一些实施例中,为了将第一包裹从第一无人机103转移给第二无人机103,第一无人机103可将第一任务重新分配给第二无人机103,重新分配的第一任务可指令第二无人机103将第一包裹运送到第一目的地。在一些实施例中,第二无人机103目前可停靠在正驶向地理区域中的第一目的地的第二道路车辆107上。当运送第一包裹的第一任务被重新分配给第二无人机103时,第一无人机103可携带第一包裹,并导航到第二道路车辆107,第一无人机103和第二无人机103随后可以合作地进行第一包裹从第一无人机103到第二无人机103的包裹交接。作为包裹交接的结果,第二无人机103可携带第一包裹,并处理将第一包裹运送到第一目的地的第一任务。在一些实施例中,在第一无人机103和/或第二无人机103中实现的无人机管理器206可以更新管理服务器101的服务器数据储存器123中的第一无人机103的无人机任务列表和第二无人机103的无人机任务列表,以反映第一任务从第一无人机103到第二无人机103的重新分配。
如在本文其他部分所述,第二无人机103本身可被分配第二任务,第二任务可指令第二无人机103将第二包裹运送到所述地理区域中的第二目的地。与第一任务关联的第二目的地可不同于与第一任务关联的第一目的地。如在本文其他部分所述,在一些实施例中,为了将第一包裹从第一无人机103转移给第二无人机103,第一无人机103和第二无人机103可以进行任务交换,其中第一无人机103可以将第一任务重新分配给第二无人机103,并将第二任务重新分配给第一无人机103。在一些实施例中,第一无人机103目前可停靠在正驶向第一目的地的第一道路车辆107上,而第二无人机103目前可停靠在正驶向地理区域中的第二目的地的第二道路车辆107上。当运送第一包裹的第一任务被重新分配给第二无人机103,而运送第二包裹的第二任务被重新分配给第一无人机103时,第一无人机103可以将第一包裹转移给第一道路车辆107,从第一道路车辆107导航到第二道路车辆107,所述第二道路车辆107具有之前由第二无人机103从第二无人机103转移给第二道路车辆107的第二包裹,第一无人机103随后将第二包裹从第二道路车辆107转移到第一无人机103。类似地,第二无人机103可以将第二包裹转移给第二道路车辆107,从第二道路车辆107导航到第一道路车辆107,所述第一道路车辆107具有之前由第一无人机103从第一无人机103转移给第一道路车辆107的第一包裹,第二无人机103随后将第一包裹从第一道路车辆107转移到第二无人机103。
从而,作为第一无人机103和第二无人机103之间的任务交换的结果,第二无人机103可携带第一包裹,并处理将第一包裹运送到第一目的地的第一任务,而第一无人机103可携带第二包裹,并处理将第二包裹运送到第二目的地的第二任务。在一些实施例中,在第一无人机103和/或第二无人机103中实现的无人机管理器206可以更新管理服务器101的服务器数据储存器123中的第一无人机103的无人机任务列表和第二无人机103的无人机任务列表,以反映第一任务从第一无人机103到第二无人机103的重新分配,以及第二任务从第二无人机103到第一无人机103的重新分配。
在一些实施例中,无人机103和道路车辆107可以合作,以便利无人机103的与道路车辆107相关的无人机操作。在一些实施例中,当无人机103相对于道路车辆107降落、起飞、释放包裹、接收包裹等时,无人机103可以向道路车辆107传达无人机便利化指令,所述无人机便利化指令可以指令道路车辆107调整其车辆移动,以便利无人机103的无人机操作。例如,无人机103可指令道路车辆107调整其车辆速度,以满足车辆速度阈值(例如,小于35mph),至少持续预定时间(例如,20s)停留在当前车道上,等等,从而便利无人机103进行的停靠、脱离、包裹交接、任务交换等过程。
在上面的说明中,为了便于解释,记载了众多的具体细节,以便透彻理解本公开。然而应明白的是可在没有这些具体细节的情况下实践记载在本文中的技术。此外,以方框图的形式表示了各种系统、设备和结构,以便避免使说明模糊难解。例如,各种实现被描述成具有特定硬件、软件和用户接口。然而,本公开适用于能够接收数据和命令的任意类型的计算设备,和提供服务的任意外设。
在一些情况下,本文中可利用对于计算机存储器内的数据比特的操作的算法和符号表示给出各种实现。算法在这里并且通常被认为是导致期望结果的操作的自洽集合。所述操作是需要物理量的物理处理的操作。通常(尽管并非必需),这些物理量采取能够被存储、传送、组合、比较和以其他方式处理的电信号或磁信号的形式。已证明有时便利的是(主要出于通用原因)把这些信号称为比特、值、元素、符号、字符、项、数字,等等。
然而,应当记住的是所有这些和类似术语与适当的物理量关联,仅仅是适用于这些物理量的方便标记。除非如从以下讨论明显看出另有具体说明,否则应理解的是在本公开中,利用包括“处理”、“计算”或“运算”、“判定”、“显示”等的讨论指的是计算机系统或类似的电子计算设备的动作和处理,所述计算机系统或类似的电子计算设备把在计算机系统的寄存器和存储器内表示成物理(电子)量的数据,处理和变换成在计算机系统的存储器或寄存器或者其他这样的信息存储、传输或显示设备内类似地表示成物理量的其他数据。
记载在本文中的各种实现可涉及用于进行本文中的操作的设备。所述设备可以是为了所需目的而专门构成的,或者它可包括通用计算机,所述通用计算机由保存在该计算机中的计算机程序有选择地激活或重新配置。这样的计算机程序可以保存在计算机可读存储介质中,包括(但不限于)都耦接到计算机系统总线的包括软盘、光盘、CD-ROM和磁盘的任意类型的盘片、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、EPROM、EEPROM、磁卡或光卡、包括具有非易失性存储器的USB Key在内的闪存,或者适合于保存电子指令的任意类型的介质。
记载在本文中的技术可以采取硬件实现,软件实现,或者包含硬件元件和软件元件两者的实现的形式。例如,所述技术可以用软件实现,所述软件包括(但不限于)固件、驻留软件、微代码等。此外,所述技术可以采取可从计算机可用或计算机可读介质访问的计算机程序产品的形式,所述计算机可用或计算机可读介质提供供计算机或任何指令执行系统使用,或者与计算机或任何指令执行系统结合使用的程序代码。对本说明来说,计算机可用或计算机可读介质可以是能够包含、保存、传递、传播或运送供指令执行系统、设备或装置使用,或者与指令执行系统、设备或装置结合使用的程序的任意非临时性存储设备。
适合于保存和/或执行程序代码的数据处理系统可包括通过系统总线,直接或间接耦接到存储元件的至少一个处理器。存储元件可包括在程序代码的实际执行期间采用的本地存储器,大容量存储器,和高速缓冲存储器,所述高速缓冲存储器提供至少一些程序代码的临时存储,以减少在执行期间,必须从大容量存储器取回代码的次数。输入/输出或I/O设备(包括(但不限于)键盘、显示器、指示设备等)可以直接或者通过居间的I/O控制器耦接到系统。
网络适配器也可耦接到系统,以使数据处理系统能够通过居间的专用和/或公共网络,变得耦接到其他数据处理系统、存储设备、远程打印机等。无线(例如,Wi-FiTM)收发器、以太网适配器和调制解调器仅仅是网络适配器的几个例子。专用网络和公共网络可以具有许多构成和/或拓扑。可利用各种不同通信协议,例如包括各种因特网层、传送层、应用层协议和/或在本文其他部分所述的其他通信协议,通过网络在这些设备之间传输数据。
最后,本文中介绍的结构、算法和/或接口与任何特定计算机或其他设备没有内在联系。各种通用系统可以与依照本文中的教导的程序一起使用,或者可证明便利的是构成更专用的设备来进行所需的方法步骤。用于各种这些系统的所需结构将从上面的说明中显现出来。另外,本说明书未参照任何特定编程语言来描述。要意识到的是可以使用各种编程语言来实现如本文中所述的说明书的教导。
出于举例说明的目的提供了以上说明。所述说明不是详尽的,也不意图把说明书局限于公开的具体形式。鉴于上述教导,许多修改和变化都是可能的。本公开的范围不由所述详细说明限定,而是由本申请的权利要求书限定。本领域的技术人员会明白,可用其他具体形式来体现本说明书,而不脱离其精神或本质特性。同样地,模块、例程、特征、属性、方法和其他各个方面的特殊命名和划分不是强制或重要的,实现本说明书或其特征的机构可具有不同的名称、划分和/或格式。
此外,本公开的模块、例程、特征、属性、方法和其他各个方面可被实现成软件、硬件、固件或者这三者的任意组合。另外,说明书的组件(其例子是模块)无论在什么地方被实现成软件,所述组件都可被实现成独立的程序,实现成更大程序的一部分,实现成多个单独的程序,实现成静态或动态链接库,实现成内核可加载模块,实现成设备驱动程序,和/或用现在或未来所知的任何其他方式实现。另外,本公开决不局限于采用任何具体编程语言的实现,或用于任何具体操作系统或环境的实现。
Claims (10)
1.一种方法,包括:
向无人机网络的第一无人机分配第一任务,第一任务指令第一无人机将第一包裹运送到地理区域中的第一目的地;
接收所述地理区域中的多辆道路车辆的道路交通数据;
基于所述道路交通数据,在第一无人机将第一包裹运送到第一目的地期间,确定将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机;和
将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机。
2.按照权利要求1所述的方法,还包括:
基于所述道路交通数据,确定第一道路车辆的车辆路线,其中:
第一无人机停靠在正驶向所述地理区域中的第一目的地的第一道路车辆上;和
基于第一无人机的范围和第一道路车辆的车辆路线,确定将第一包裹转移给第二无人机。
3.按照权利要求2所述的方法,其中确定将第一包裹转移给第二无人机包括:
基于第一无人机的范围和第一道路车辆的车辆路线,确定第一无人机无法到达第一目的地;
基于邻近交通状况,确定一辆或多辆道路车辆的交通流不足以将第一无人机运送到第一目的地的卸货区内;和
基于第一目的地无法到达以及交通流不足,确定将第一包裹转移给第二无人机。
4.按照权利要求1-3任意之一所述的方法,其中:
第二无人机停靠在正驶向所述地理区域中的第一目的地的第二道路车辆上;
确定将第一包裹转移给第二无人机包括:
基于所述道路交通数据,确定第二道路车辆的车辆路线;
基于第二道路车辆的车辆路线,从无人机网络中选择第二无人机;和
将第一包裹转移给第二无人机包括:
将第一任务重新分配给第二无人机,重新分配的第一任务指令第二无人机将第一包裹运送到所述地理区域中的第一目的地;和
协调第一包裹从第一无人机到第二无人机的包裹交接。
5.按照权利要求4所述的方法,其中选择第二无人机包括:
基于第二无人机的分配任务,确定第二无人机的可用范围;
基于第二无人机的可用范围和第二道路车辆的车辆路线,确定第二无人机将能到达第一目的地;和
基于第二无人机能到达第一目的地,从无人机网络中选择第二无人机。
6.按照权利要求4所述的方法,其中选择第二无人机包括:
基于邻近交通状况,确定一辆或多辆道路车辆的交通流足以将第二无人机运送到第一目的地的卸货区内;和
基于交通流充足,从无人机网络中选择第二无人机。
7.按照权利要求1-3任意之一所述的方法,还包括:
向无人机网络的第二无人机分配第二任务,第二任务指令第二无人机将第二包裹运送到所述地理区域中的第二目的地;
将第一任务重新分配给第二无人机,并将第二任务重新分配给第一无人机;
将第一包裹从第一无人机转移到第一道路车辆;
将第二包裹从第二无人机转移到第二道路车辆;
将第一无人机从第一道路车辆导航到具有第二包裹的第二道路车辆;和
将第二无人机从第二道路车辆导航到具有第一包裹的第一道路车辆,其中将第一包裹转移给第二无人机包括:
将第一包裹从第一无人机转移到第一道路车辆;和
将第一包裹从第一道路车辆转移到第二无人机。
8.按照权利要求7所述的方法,其中将第一任务重新分配给第二无人机和将第二任务重新分配给第一无人机基于下述中的一个或多个:
任务优先级;
第一无人机的电池电量;
第二无人机的电池电量;
与第一道路车辆的车辆路线关联的交通状况;和
与第二道路车辆的车辆路线关联的交通状况。
9.一种系统,包括:
一个或多个处理器;和
保存指令的一个或多个存储器,当由所述一个或多个处理器执行时,所述指令使系统:
向无人机网络的第一无人机分配第一任务,第一任务指令第一无人机将第一包裹运送到地理区域中的第一目的地;
接收所述地理区域中的多辆道路车辆的道路交通数据;
基于所述道路交通数据,在第一无人机将第一包裹运送到第一目的地期间,确定将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机;和
将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机。
10.一种方法,包括:
在无人机网络的第一无人机处接收将第一包裹运送到地理区域中的第一目的地的第一任务;
接收所述地理区域的道路交通数据;
基于所述道路交通数据,在第一无人机将第一包裹运送到第一目的地期间,确定将第一包裹转移给无人机网络中的第二无人机;
无线传达将第一包裹转移给第二无人机的请求;
无线接收对所述请求的接受第一包裹的转移的响应;和
将第一包裹转移给第二无人机。
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---|---|---|---|---|
US11320837B2 (en) * | 2017-09-01 | 2022-05-03 | Intel Corporation | Federated automated interoperation between premises and autonomous resources |
WO2019078815A1 (en) * | 2017-10-16 | 2019-04-25 | Ford Global Technologies, Llc | DELIVERY OF AUTOSTOPPERS DRONES IN RELATION TO AUTONOMOUS AND CONNECTED VEHICLES |
DE102018120013A1 (de) * | 2018-08-16 | 2020-02-20 | Autel Robotics Europe Gmbh | Verfahren, vorrichtung und system zur übertragung von weginformationen, unbemanntes luftfahrzeug, bodenstation und computerlesbares speichermedium |
US11227502B2 (en) * | 2019-03-25 | 2022-01-18 | Here Global B.V. | Method and apparatus for dynamically determining a destination of a drone |
CN112015197B (zh) * | 2019-05-28 | 2022-09-06 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 无人机搭乘路线处理方法、装置、设备及可读存储介质 |
US11565807B1 (en) * | 2019-06-05 | 2023-01-31 | Gal Zuckerman | Systems and methods facilitating street-level interactions between flying drones and on-road vehicles |
US11495030B1 (en) * | 2019-12-12 | 2022-11-08 | Amazon Technologies, Inc. | Systems and methods for creating an occupancy map based on an objective function |
US11947365B2 (en) * | 2020-07-22 | 2024-04-02 | Saudi Arabian Oil Company | Last mile multi-transportation delivery system |
US20220335380A1 (en) * | 2021-04-15 | 2022-10-20 | Walmart Apollo, Llc | Catchment modeling |
CN113393676B (zh) * | 2021-06-09 | 2022-05-31 | 东北林业大学 | 一种基于无人机视觉和毫米波雷达的交通检测方法及装置 |
CN113401036B (zh) * | 2021-07-22 | 2022-10-04 | 吉林大学 | 一种车载双无人机充电系统及任务交替执行的方法 |
WO2024121877A1 (ja) * | 2022-12-05 | 2024-06-13 | 三菱電機株式会社 | 管理装置、飛行体、管理方法、制御方法、およびプログラム |
WO2024121878A1 (ja) * | 2022-12-05 | 2024-06-13 | 三菱電機株式会社 | 管理装置、管理方法、およびプログラム |
Family Cites Families (34)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7289904B2 (en) * | 2004-04-06 | 2007-10-30 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle navigation system and methods for incorporating user preferences into same |
CN103914076B (zh) * | 2014-03-28 | 2017-02-15 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种基于无人机的货物传送系统和方法 |
US9494937B2 (en) * | 2014-06-20 | 2016-11-15 | Verizon Telematics Inc. | Method and system for drone deliveries to vehicles in route |
US9704409B2 (en) * | 2014-08-05 | 2017-07-11 | Qualcomm Incorporated | Piggybacking unmanned aerial vehicle |
US9387928B1 (en) * | 2014-12-18 | 2016-07-12 | Amazon Technologies, Inc. | Multi-use UAV docking station systems and methods |
US9305280B1 (en) * | 2014-12-22 | 2016-04-05 | Amazon Technologies, Inc. | Airborne fulfillment center utilizing unmanned aerial vehicles for item delivery |
US9454157B1 (en) * | 2015-02-07 | 2016-09-27 | Usman Hafeez | System and method for controlling flight operations of an unmanned aerial vehicle |
US9809305B2 (en) * | 2015-03-02 | 2017-11-07 | Amazon Technologies, Inc. | Landing of unmanned aerial vehicles on transportation vehicles for transport |
US10586464B2 (en) * | 2015-07-29 | 2020-03-10 | Warren F. LeBlanc | Unmanned aerial vehicles |
US9659502B1 (en) * | 2015-12-18 | 2017-05-23 | International Business Machines Corporation | Drone range extension via host vehicles |
US9800321B2 (en) * | 2015-12-31 | 2017-10-24 | Wellen Sham | Facilitating communication with a vehicle via a UAV |
WO2017138922A1 (en) * | 2016-02-09 | 2017-08-17 | Ford Global Technologies, Llc | Taxi of unmanned aerial vehicles during package delivery |
WO2017213621A1 (en) * | 2016-06-06 | 2017-12-14 | Ford Global Techonogies, Llc | Systems, methods, and devices for automated vehicle and drone delivery |
US10170006B2 (en) * | 2016-09-27 | 2019-01-01 | International Business Machines Corporation | Route planning for multi-unmanned aerial vehicle-based package delivery |
US10789567B1 (en) * | 2016-10-07 | 2020-09-29 | Shmuel Ur Innovation Ltd | Drone based delivery system using vehicles |
US9792576B1 (en) * | 2016-10-24 | 2017-10-17 | International Business Machines Corporation | Operating a plurality of drones and trucks in package delivery |
KR20180068469A (ko) * | 2016-12-14 | 2018-06-22 | 현대자동차주식회사 | 무인비행장치 및 이를 포함하는 시스템 |
US20180364713A1 (en) * | 2017-06-16 | 2018-12-20 | International Business Machines Corporation | Drone control system |
WO2019018337A1 (en) * | 2017-07-20 | 2019-01-24 | Walmart Apollo, Llc | TASK MANAGEMENT OF AUTONOMOUS PRODUCT DELIVERY VEHICLES |
WO2019023297A1 (en) * | 2017-07-27 | 2019-01-31 | Walmart Apollo, Llc | SYSTEMS AND METHODS FOR DISTRIBUTING PRODUCT WITH MOBILE CONTROL POINTS WITHOUT PILOT |
US20190043000A1 (en) * | 2017-08-01 | 2019-02-07 | Moxa Inc. | System for pairing uav and truck to make uav complete goods delivey and method thereof |
US10916151B2 (en) * | 2017-08-02 | 2021-02-09 | Microsoft Technology Licensing, Llc | En route product delivery by unmanned aerial vehicles |
US10737782B2 (en) * | 2017-09-29 | 2020-08-11 | Intel Corporation | Drone based delivery system |
US11074540B2 (en) * | 2017-10-10 | 2021-07-27 | Uber Technologies, Inc. | Network system including drones |
WO2019078815A1 (en) * | 2017-10-16 | 2019-04-25 | Ford Global Technologies, Llc | DELIVERY OF AUTOSTOPPERS DRONES IN RELATION TO AUTONOMOUS AND CONNECTED VEHICLES |
WO2019118229A1 (en) * | 2017-12-11 | 2019-06-20 | Walmart Apollo, Llc | Systems and methods for delivering merchandise using a network of unmanned aerial vehicles |
US10547454B2 (en) * | 2017-12-27 | 2020-01-28 | International Business Machines Corporation | Managing in-flight transfer of parcels using blockchain authentication |
JP7027913B2 (ja) * | 2018-01-30 | 2022-03-02 | トヨタ自動車株式会社 | ドローン管理システム、及び、ドローン管理方法 |
WO2019152656A2 (en) * | 2018-01-31 | 2019-08-08 | Walmart Apollo, Llc | System and method for managing a swarm of unmanned aerial vehicles |
WO2019167161A1 (ja) * | 2018-02-28 | 2019-09-06 | 日本電気株式会社 | 領域評価システム、方法および記録媒体 |
US20190391599A1 (en) * | 2018-03-15 | 2019-12-26 | Mothership Aeronautics Limited | Aerostat network |
DE102018204205A1 (de) * | 2018-03-20 | 2019-09-26 | Ford Global Technologies, Llc | System und Verfahren zur Zustellung von Waren von einem Startpunkt zu einem Zielpunkt mittels Drohnen |
US20200019925A1 (en) * | 2018-07-11 | 2020-01-16 | Eurozex Llc | Synchronous delivery system |
KR20200075330A (ko) * | 2018-12-18 | 2020-06-26 | 현대자동차주식회사 | 무인비행장치를 포함하는 시스템 및 시스템의 협업 방법 |
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