CN114492981B - 一种基于多无人机协同的物流配送方法及设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于多无人机协同的物流配送方法及设备，用以解决现有的无人机路径规划方法考虑因素有限，规划的路径并不适用于空中物流领域的问题。方法包括：确定各无人机的调度区域，及各调度区域覆盖范围内的各配送中心；将各无人机和各配送中心分别作为节点，将各无人机与各配送中心之间的连线作为边，构建针对各调度区域的动态物流网络；基于动态物流网络，确定待配送物品的配送距离；根据无人机的当前状态和配送距离，确定用于配送待配送物品的目标无人机信息；基于预先配置的电子地图，确定从目标无人机的当前位置坐标至配送点的位置坐标所覆盖范围内的空间障碍物信息，确定目标无人机的多条配送路径；确定目标无人机的最佳配送路径。

Description

一种基于多无人机协同的物流配送方法及设备

技术领域

本申请涉及无人机技术领域，尤其涉及一种基于多无人机协同的物流配送方法及设备。

背景技术

随着无人机技术的日臻成熟，其已应用到物流领域，在实际应用中，规划合适的无人机路径是货物安全、经济、快捷送至目的地的重要保障，故研究物流无人机规划路径技术有重要的现实意义。

但是现有的物流无人机路径规划问题一般是将其简化为道路车辆路径规划问题，并未考虑到无人机空中运动特点及性能约束，且考虑到的影响因素有限，使得规划得到的路径并不适用于无人机物流。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于多无人机协同的物流配送方法及设备，用以解决现有的无人机路径规划方法考虑因素有限，使得规划的路径并不适用于空中物流领域的技术问题。

一方面，本申请实施例提供了一种基于多无人机协同的物流配送方法，包括：确定各无人机的调度区域，及各调度区域覆盖范围内的各配送中心；将各无人机和各配送中心分别作为节点，将各无人机与各配送中心之间的连线作为边，构建针对各调度区域的动态物流网络；基于动态物流网络，确定待配送物品的配送距离；其中，配送距离为无人机与配送中心之间的距离及配送中心与配送点之间的距离之和；根据无人机的当前状态和配送距离，确定用于配送待配送物品的目标无人机信息；其中，当前状态包括无人机的剩余电量、剩余载重量和无人机是否空闲；基于预先配置的电子地图，确定从目标无人机的当前位置坐标至配送点的位置坐标所覆盖范围内的空间障碍物信息，根据空间障碍物信息，确定目标无人机的多条配送路径；根据目标无人机按照各配送路径飞行至配送点所需的飞行能耗，及目标无人机在配送中心起飞降落所需的动力能耗，及目标无人机在配送点降落所需的动力能耗，及规避空间障碍物的能耗，确定目标无人机的最佳配送路径。

在本申请的一种实现方式中，根据无人机的当前状态和配送距离，确定用于配送待配送物品的目标无人机信息，具体包括：在无人机空闲的情况下，根据无人机的剩余电量，计算无人机的剩余飞行距离；在无人机非空闲的情况下，确定无人机的剩余载重量，和无人机在完成当前配送任务后的剩余电量和剩余飞行距离；根据剩余飞行距离、配送距离和剩余载重量、待配送物品重量，从无人机中确定待选无人机；从待选无人机中，确定剩余飞行距离和剩余载重量最大的待选无人机为目标无人机。

在本申请的一种实现方式中，基于预先配置的电子地图，确定从目标无人机的当前位置至配送点的位置所覆盖范围内的空间障碍物信息，根据空间障碍物信息，确定目标无人机的多条配送路径，具体包括：将电子地图的覆盖范围内的空间区域，依次划分为低层空域、中层空域和高层空域；基于电子地图，确定从目标无人机的当前位置坐标至配送点的位置坐标所覆盖范围内的各空域对应的空间障碍物信息，及空间障碍物对应的边界点坐标集合；针对目标无人机的各飞行阶段，确定各飞行阶段对应的空域及空域内的各空间障碍物边界点坐标集合；

根据各空间障碍物边界点坐标集合，确定目标无人机的多条配送路径。

在本申请的一种实现方式中，根据各空间障碍物边界点坐标集合，确定目标无人机的多条配送路径，具体包括：针对目标无人机的各飞行阶段，将飞行阶段对应空域的各空间障碍物边界点坐标集合、目标无人机的当前位置坐标和配送点的位置坐标均投影至飞行平面上；在飞行平面上，确定目标无人机的当前位置坐标与配送点的位置坐标之间的第一连线，和以第一连线为对角线的矩形范围内的空间障碍物；从矩形范围内的空间障碍物中，获取与第一连线相交且距离目标无人机最近的空间障碍物；确定距离目标无人机最近的空间障碍物的边界点坐标集合，根据边界点坐标集合，确定目标无人机的各配送路径段，以根据各配送路径段确定相应的配送路径。

在本申请的一种实现方式中，根据边界点坐标集合，确定目标无人机的各配送路径段，具体包括：将所述边界点集合中距离所述目标无人机距离最小的边界点作为第一路径起点；从第一路径起点起，按照目标无人机的飞行方向，依次确定目标无人机与空间障碍物任一侧的的各边界点之间的各第二连线；若第二连线与空间障碍物相交，确定第二连线对应的边界点的上一边界点为第二路径起点，并根据上一边界点与目标无人机之间的第二连线，确定配送路径段；从第二路径起点起，按照目标无人机的飞行方向，依次确定第二路径起点所在空间障碍物侧的其他边界点与配送点之间的第三连线；若第三连线与空间障碍物不相交，确定第三连线对应的边界点或边界点的上一边界点为第三路径起点，并根据边界点或边界点的上一边界点与第二路径起点之间的第三连线，确定配送路径段。

在本申请的一种实现方式中，根据上一边界点与目标无人机之间的第二连线，确定配送路径段，具体包括：若第二连线在空间障碍物的左侧，将第二连线的两端点的纵坐标增加预设安全距离值；若第二连线在空间障碍物的右侧，将第二连线的两端点的纵坐标减少预设安全距离值；连接增加纵坐标后的两端点或减少纵坐标后的两端点，将增加纵坐标后的两端点或减少纵坐标后的两端点之间的连线作为配送路径段；根据边界点或边界点的上一边界点与第二路径起点之间的第三连线，确定配送路径段，具体包括：若第三连线在空间障碍物的左侧，将第三连线的两端点的纵坐标增加预设安全距离值；若第三连线在空间障碍物的右侧，将第三连线的两端点的纵坐标减少预设安全距离值；连接增加纵坐标后的两端点或减少纵坐标后的两端点，将增加纵坐标后的两端点或减少纵坐标后的两端点之间的连线作为配送路径段。

在本申请的一种实现方式中，根据目标无人机按照各配送路径飞行至配送点所需的飞行能耗，及目标无人机在配送中心起飞降落所需的动力能耗，及目标无人机在配送点降落所需的动力能耗，及规避空间障碍物的能耗，确定目标无人机的最佳配送路径，具体包括：确定目标无人机在圆弧的角速度、偏航角，以计算目标无人机的转向消耗功率；根据目标无人机在圆弧的转向时间和转向消耗功率，确定目标无人机用于规避空间障碍物的能耗；确定目标无人机直线飞行时的速度、加速度和重量，并根据速度、加速度和重量，计算目标无人机的飞行消耗功率；根据飞行消耗功率、目标无人机的当前位置至配送点的距离、目标无人机直线飞行时的飞行速度，确定目标无人机的飞行能耗；根据飞行消耗功率与目标无人机在配送中心悬停、起飞降落以及在配送点悬停、降落的时间总和之间的乘积，确定目标无人机的总动力能耗；根据规避空间障碍物的能耗、飞行能耗、总动力能耗，分别计算各配送路径对应的总能耗，以确定总能耗最低的配送路径为最佳配送路径。

在本申请的一种实现方式中，方法还包括：确定动态物流网络中非空闲的其他无人机信息，根据其他无人机信息，确定其他无人机当前位置坐标与对应的配送点坐标之间的第一连线，及以第一连线为对角线的矩形范围；判断其他无人机对应的矩形范围与目标无人机对应的矩形范围是否重合，若重合，则从其他无人机对应的矩形范围中去除重合区域。

另一方面，本申请实施例还提供了一种基于多无人机协同的物流配送设备，设备包括：处理器；及存储器，其上存储有可执行代码，当可执行代码被执行时，使得处理器执行如上述的一种基于多无人机协同的物流配送方法。

本申请实施例提供的一种基于多无人机协同的物流配送方法及设备，至少具备以下有益效果：

通过确定各无人机调度区域覆盖范围内的各配送中心，并根据各无人机和各配送中心构建针对调度区域的动态物流网络，实现了无人机集群化，提高了物流效率；各节点之间也可进行交互，降低了地面对于无人机的控制成本，还有效扩大了无人机工作范围，便于管理；计算待配送物品的配送距离，根据无人机的状态和配送距离，从各无人机中选出用于配送该待配送物品的目标无人机，避免随机挑选的无人机因剩余电量不够或是被占用而不可用，额外增加了计算成本；规划出多条由目标无人机所在位置至配送点位置的避障路径，有效规避了飞行路线中的多个空间障碍物，提高了配送安全性；针对多条配送路径，分别计算其对应的总能耗，并根据总能耗选出最佳配送路径，在有效避障的基础上还能够最大限度降低能耗，降低物流成本。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例提供的一种基于多无人机协同的物流配送方法流程图；

图2为本申请实施例提供的一种空间障碍物分布示意图；

图3为本申请实施例提供的一种空间障碍物路径规划示意图；

图4为本申请实施例提供的一种基于多无人机协同的物流配送设备结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供了一种基于多无人机协同的物流配送方法及设备，用以解决现有的无人机路径规划方法考虑因素有限，使得规划的路径并不适用于空中物流领域的技术问题，克服了路径规划考虑因素单一，使得得到的路径不适合飞行物流的缺点。

下面通过附图对本申请实施例提出的技术方案进行详细的说明。

图1为本申请实施例提供的一种基于多无人机协同的物流配送方法流程图。如图1所示，本申请实施例提供的基于多无人机协同的物流配送方法主要包括以下步骤：

S101、确定各无人机的调度区域，及各调度区域覆盖范围内的各配送中心。

在本申请实施例中，服务器确定各无人机的调度区域，以各调度区域的并集区域中心为圆心，以各调度区域中距离圆心的最远点与圆心之间的距离为半径作圆。得到的圆形区域即为各无人机调度区域的覆盖范围，确定在覆盖范围内的若干配送中心。配送中心为存放货物的位置，无人机在进行物流配送时首先需飞行至配送中心装载货物。取各调度区域可覆盖的最大范围，尽可能扩大了无人机的工作区域，扩大了物流配送的辐射范围。

S102、将各无人机和各配送中心分别作为节点，将各无人机与各配送中心之间的连线作为边，构建针对各调度区域的动态物流网络。

在本申请实施例中，将各调度区域覆盖范围内的各无人机和存放待配送物品的各配送中心作为节点，将各无人机与各配送中心之间的连线作为边，构建动态物流网络。动态物流网络中的无人机可以为静止状态或运动状态，通过动态物流网络可直观确定出配送中心和无人机的当前位置，有利于辅助决策出最佳配送路径，便于管理，且灵活性高。

S103、基于动态物流网络，确定待配送物品的配送距离；其中，配送距离为无人机与配送中心之间的距离，与配送中心与配送点之间的距离之和。

在本申请实施例中，无人机在配送货物过程中，需从当前位置飞行至存放待配送物品的配送中心，在完成物品装载后再由配送中心飞行至相应的目的地。因此，服务器需针对各无人机，分别计算采用各无人机进行物流配送时所对应的待配送物品的配送距离。

具体地，动态物流网络范围内的配送目的地作为配送点。基于动态物流网络，确定存放待配送物品的配送中心与各无人机之间的距离，以及配送中心与配送点之间的距离，以上两个距离之和即为待配送物品对应的配送距离。使用不同的无人机进行物品配送时，待配送物品的配送距离因无人机至配送中心距离的不同存在不同。

S104、根据无人机的当前状态和配送距离，确定用于配送待配送物品的目标无人机信息；其中，无人机的当前状态包括无人机的剩余电量、剩余载重量和无人机是否空闲。无人机是否空闲表示无人机当前是否存在配送任务即是否已装载有待配送物品。剩余载重量指的是无人机在已装载有待配送物品的情况下的剩余可载物品重量。由于无人机载重量是一定的，当前载重量在配送前可测量，因此无人机的剩余载重量可通过无人机载重与无人机及其当前物品重量之差求得。

在本申请实施例中，服务器在确定配送距离后，根据各无人机的当前状态和配送距离，从各无人机中确定出用于配送待配送物品的目标无人机信息。

在一个实施例中，在无人机空闲的情况下，根据其剩余电量，确定无人机的剩余飞行距离；在无人机非空闲的情况下，确定其剩余载重量，以及在配送完当前装载物品后的剩余电量，并根据剩余电量确定其剩余飞行距离。

进一步地，根据剩余飞行距离、配送距离和剩余载重量、待配送物品重量，从无人机中确定待选无人机。将无人机的剩余飞行距离与事先计算出的配送距离进行比较，将剩余载重量与待配送物品重量进行比较，若剩余飞行距离大于等于配送距离且剩余载重量大于待配送物品重量，则说明当前无人机的剩余电量足够将待配送物品运送至配送点，且待配送物品重量未超出无人机的剩余载重极限，此时可将符合要求的无人机作为待选无人机。

进一步地，选择出剩余飞行距离和剩余载重量最大的待选无人机作为目标无人机，用以配送当前待配送物品。在选择目标无人机时，需要兼顾到剩余飞行距离和剩余载重量两项因素，为确保无人机可顺利完成配送，应尽可能挑选剩余飞行距离更长，且剩余载重量最大的无人机。

在一个实施例中，服务器分别确定剩余飞行距离和剩余载重量对应的权重。权重是根据待配送物品的重量及配送距离确定的，若待配送物品重量较轻且配送距离较远，在选择目标无人机时应优先考虑剩余飞行距离是否满足条件，此时剩余飞行距离权重大于剩余载重量权重。确定相应权重后，针对各待选无人机，计算剩余飞行距离和对应权重的乘积与剩余载重量和对应权重的乘积之和，并将总和最大的待选无人机作为目标无人机。这样充分考虑到各待配送物品的实际需求，在满足配送条件的情况下，也尽可能减少了资源浪费。

S105、基于预先配置的电子地图，确定从目标无人机的当前位置坐标至配送点的位置坐标所覆盖范围内的空间障碍物信息，根据空间障碍物信息，确定目标无人机的多条配送路径。

在本申请实施例中，在确定目标无人机后，服务器会针对无人机的当前位置坐标至配送点的位置坐标所覆盖范围内的空间障碍物，规划出相应的可规避空间障碍物的配送路径，避免无人机在飞行过程中发生碰撞。

具体地，服务器确定可完全覆盖动态物流网络所在范围的电子地图，通过雷达等监测装置事先确定出电子地图覆盖范围内的各空间障碍物信息，并在电子地图中对空间障碍物进行标注。并将电子地图的覆盖范围内的空间区域依次划分为低层空域、中层空域及高层空域。

进一步地，服务器通过电子地图及其标注，确定从目标无人机的当前位置坐标至配送点的位置坐标所覆盖范围内的各空域对应的空间障碍物信息。在确定各空域对应的空间障碍物信息时，以障碍物的最高点为标准，最高点位于的空域即为空间障碍物最后被划入的空域。在确定各空域对应的空间障碍物之后，需确定各空间障碍物的边界点坐标集合。需要说明的是，对于中层和高层空域的空间障碍物来说，其边界点坐标集合也包括自身所在空域更低层的空域内的边界点坐标集合。

进一步地，服务器针对目标无人机的各飞行阶段，确定各飞行阶段对应的空域及空域内的空间障碍物边界点坐标集合。无人机的飞行阶段分为起飞阶段、正常飞行阶段和降落阶段，各阶段对应的飞行空域不同，起飞阶段和降落阶段主要在低层空域飞行，正常飞行阶段一般是在中层空域和高层空域飞行。因此，分别确定不同飞行阶段对应的飞行空域，通过划分空域层次能更直接地确定出相应空域的空间障碍物，并且，不同飞行阶段只需针对其对应的空域进行障碍规避，降低了数据处理压力。

更进一步地，根据不同飞行阶段所对应的不同空域内的空间障碍物边界点坐标集合，以规避空间障碍物为目的，确定目标无人机的多条配送路径。

在一个实施例中，服务器针对不同飞行阶段对应的不同空域，规划出多条以配送点为目的地的完整避障路径。

具体地，服务器针对目标无人机的各飞行阶段，将空域内的各空间障碍物边界点坐标集合、目标无人机的当前位置坐标和配送点的位置坐标均投影至飞行平面上。飞行平面指的是目标无人机所在高度的空域的二维平面，这样在三维空间内取二维平面，简化了环境模型，更便于路径规划。

进一步地，将目标无人机、配送点及空间障碍物简化为飞行平面上的点或由点围成的多边形后，确定目标无人机的当前位置坐标与配送点的位置坐标之间的第一连线，和以第一连线为对角线的矩形范围内的空间障碍物。矩形范围为目标无人机在规避某一障碍物时的可活动范围。

进一步地，从矩形范围内的空间障碍物中，确定与第一连线相交且距离目标无人机最近的空间障碍物，之后，根据该空间障碍物的边界点坐标集合，确定可规避以上边界点的各配送路径段。连接以上各配送路径段，即可得到用于规避该空间障碍物的配送路径。

具体地，确定与第一连线相交且距离目标无人机最近的空间障碍物的边界点坐标集合，然后，确定该空间障碍物与目标无人机距离最近的边界点，以该边界点为第一路径起点，按照目标无人机的飞行方向，依次将目标无人机与空间障碍物任一侧的各边界点连线，从而得到各边界点对应的第二连线。

进一步地，根据得到的各第二连线是否与该空间障碍物相交，判断第二连线是否可作为配送路径段。若目标无人机和距离目标无人机最近的边界点之间的第二连线不与空间障碍物相交，则按照目标无人机的飞行方向，继续连线目标无人机与沿飞行方向的下一边界点，直至第二连线与空间障碍物相交为止。若第二连线与空间障碍物相交，则将第二连线对应的边界点的上一边界点为第二路径起点，并根据上一边界点与目标无人机之间的第二连线确定相应的配送路径段。空间障碍物在飞行平面上大多为多边形的形状，因此，沿目标无人机的飞行方向可由空间障碍物的一端至另一端，而依次连线目标无人机与空间障碍物的任一侧的边界点，这样通过不同侧的连线便可得到规避该障碍物的两条不同方向的路径。

进一步地，确定作为配送路径段的第二连线对应的边界点为第二路径起点，从第二路径点起，按照目标无人机的飞行方向，依次确定该侧中还未进行过连线的其他边界点与配送点之间的第三连线。若第三连线与空间障碍物不相交，则确定第三连线对应的边界点或该边界点的上一边界点为第三路径起点，并根据上一边界点或边界点与第二路径起点之间的第三连线，确定相应的配送路径段；若第三连线与空间障碍物相交，则继续连线下一边界点与配送点，直至第三连线不与空间障碍物相交为止。

在确定后续配送路径段时，重复以上连线边界点和配送点，根据连线与空间障碍物是否相交确定配送路径段的步骤，不断更换路径起点直至遍历完空间障碍物一侧的全部边界点，得到相应的各配送路径段为止。

在一个实施例中，确定上一边界点与目标无人机之间的第二连线后，若第二连线位于空间障碍物左侧，则将第二连线的两端点的纵坐标增加预设安全距离值；若第二连线位于空间障碍物右侧，则将第二连线的两端点纵坐标减去预设安全距离值。重新连接两端点之间的连线，并将连线作为相应的配送路径段。同样，确定边界点或边界点的上一边界点与第二路径起点之间的第三连线后，若第三连线在空间障碍物的左侧，将第三连线的两端点的纵坐标增加预设安全距离值；若第三连线在空间障碍物的右侧，将第三连线的两端点的纵坐标减少预设安全距离值。连接减少纵坐标后的两端点，将两端点之间的连线作为配送路径段。通过更改第二连线和第三连线端点的纵坐标可改变第二连线和第三连线与空间障碍物之间的距离，避免各配送路径段与空间障碍物之间不会发生碰撞，保证目标无人机的自身安全。

如图2所示，以目标无人机的正常飞行阶段为例，图中所示各多边形表示由边界点坐标集合围成的空间障碍物M点表示目标无人机的所在位置，N点表示配送点投影至当前飞行阶段对应平面上的位置。连线M点与N点，并以两点之间的连线为对角线建立矩形，矩形范围内共包括五个多边形即空间障碍物1、空间障碍物2、空间障碍物3、空间障碍物4和空间障碍物。目标无人机与空间障碍物1之间的距离最近，在飞行时首先需避开空间障碍物1。

具体地，如图3所示，A点为空间障碍物1中距离目标无人机最近的边界点，连接M点和A点，连线MA不与空间障碍物相交。此时，沿目标无人机飞行方向继续连线剩余边界点与目标无人机，以沿A点逆时针方向所在侧为例，M点和B点之间的第二连线仍不与空间障碍物相交，那么继续连接M点与C点，MC与空间障碍物相交，此时，B点与M点之间的第二连线可作为确定配送路径段的基准。由于MB在空间障碍物1的右侧，保持M点不变，将B点的纵坐标减去预设安全距离值得到B'，MB'则作为配送路径段。通过设定预设安全值，MB'相较于MB远离了空间障碍物，保障了无人机在转向点的安全性。然后，以B点为路径起点，连线B点和N点，BN与空间障碍物相交，则沿逆时针方向继续确定C点与N点之间的第三连线，CN不与空间障碍物相交，则根据C点本身与B点的连线BC，确定相应的配送路径段。BC同样位于空间障碍物1的右侧，将B点和C点的纵坐标减去预设安全距离值得到对应的B'和C'，B'C'即为配送路径段。重复以上过程，可继续得到配送路径段C'N，连接以上各配送路径段，即可得到规避空间障碍物1的配送路径MB'-B'C'-C'N。由A点沿顺时针方向可得到顺时针方向侧的空间障碍物的避障路径MF'-F'N。

目标无人机确定避开距离目标无人机最近的空间障碍物的配送路径后，以最后配送路径段的起点为下一阶段配送路径段的路径起点，然后确定下一配送路径段的路径起点与配送点之间的连线及相应的矩形范围，重新确定矩形范围内的与路径起点所在位置相交且距离最近的空间障碍物，重复以上确定各配送路径段的过程，直至得到目标无人机飞行至配送点的位置坐标的各配送路径段。连接规避不同空间障碍物的配送路径段，即可得到由目标无人机的当前位置至配送点的位置的多条配送路径。如图2所示，目标无人机沿F'N方向绕开了空间障碍物1，以F'为新的路径起点，连接F'和配送点，确定出新的矩形范围，并确定该矩形范围内距离目标无人机当前位置最近的空间障碍物。在图2中，目标无人机下一需要规避的空间障碍物为空间障碍物4。

在一个实施例中，动态物流网络中各无人机都有存在配送任务的可能，在针对目标无人机进行路径规划时，需要考虑到目标无人机的配送路径是否与其他无人机的路径存在重合部分，若重合则有可能引起无人机之间的碰撞。为避免路径重合，服务器会确定动态物流网络中非空闲的其他无人机信息，即确定其他无人机的当前位置坐标和相应的配送点坐标，确定其他无人机当前位置坐标与配送点坐标之间的第一连线，并以第一连线为对角线建立矩形。如果其他无人机对应的矩形范围与目标无人机对应的矩形范围存在重合，则从其他无人机对应的矩形范围中去除重合区域，避免两个无人机的路径重合发生碰撞，提高了安全性。

可以理解的是，无人机由当前位置飞行至配送点的过程中，避开一个空间障碍物后便需要重新确定一次与配送点之间的第一连线及对应的矩形范围，不断更换的矩形范围保证了在无人机飞行的各个时刻都不会存在与其他无人机碰撞的可能性。

S106、根据目标无人机按照各配送路径飞行至配送点所需的飞行能耗，及目标无人机在配送中心起飞降落所需的动力能耗，及目标无人机在配送点降落所需的动力能耗，及规避空间障碍物的能耗，确定目标无人机的最佳配送路径。

在本申请实施例中，确定各配送路径中飞行能耗、动力能耗及规避障碍物能耗最低的配送路径为最佳配送路径。

具体地，确定各配送路径段之间的交点为拐点，以拐点为圆心作圆，得到各拐点对应的偏移区域。对偏移区域内相交的两条配送路径段进行切弧，得到与两条配送路径段均相切的圆弧，将圆弧对应的路径作为配送路径。原本的配送路径由各配送路径段连接而成，目标无人机按照配送路径作直线飞行，转向角度过大，易降低稳定性，通过对拐点进行光滑处理可得到较为平缓的配送路径，减少了因拐角造成的额外功耗。并且，偏移区域的半径小于等于预设安全距离值，避免了圆弧与空间障碍物产生碰撞。

在一种可能实现的方式中，无人机在偏移区域处改变飞行姿态时，受无人机自身飞行性能以及所配送物品的性质的影响，为保证无人机在飞行过程中的安全，需确保无人机在偏移区域之前直线飞行一段距离。因此，确定各偏移区域与对应的两条配送路径段的交点，将偏移区域靠近无人机飞行方向一侧的交点作为第一交点，将远离无人机的飞行方向一侧的交点作为第二交点。针对各偏移区域，沿着无人机的飞行方向，确定其上一偏移区域的第一交点与该偏移区域的第二交点之间的距离大于等于预设阈值。限定无人机飞行的最小直线航程，避免了无人机在飞行时短距离转弯多次，减少了转向频率，提高了无人机飞行安全性。

在一个实施例中，目标无人机按照各圆弧对应的配送路径飞行时，分别计算各配送路径的总能耗，以在规避障碍物的路径基础上确定其中目标无人机消耗最低的最佳路径。目标无人机总能耗主要包括规避障碍物时因转向而消耗的能量、保持稳定飞行状态即直线飞行时的消耗的能量、在配送中心悬停和起飞降落所消耗的能量以及在配送点悬停和降落所耗费的能量。

具体地，服务器确定目标无人机绕圆弧运动时的角速度以及偏航角，根据偏航角得到对应的偏航力矩。通过计算角速度和偏航力矩之间的乘积，确定出目标无人机在进行转向时的转向消耗功率。根据转向消耗功率和在圆弧处转向时间的乘积，计算目标无人机用于规避该空间障碍物的能耗。以上述方式可得到用于规避配送路径中存在的全部空间障碍物的所需能耗。

通过机载传感器获取目标无人机在直线飞行时的速度、加速度，将待配送物品的重量与目标无人机自重之和作为目标无人机的重量。其中，直线飞行包括沿水平直线飞行和沿偏移竖直方向的某一角度方向的直线飞行两种情况，此时目标无人机的速度及加速度可稳定于某一数值。计算加速度、速度和重量的乘积，以及第一参数常量与速度之比、第二参数常量与速度立方值的乘积之和，将得到的总和作为目标无人机的飞行消耗功率。

进一步地，根据目标无人机的当前位置至配送点的位置之间的距离，以及目标无人机正常飞行时的速度，确定目标无人机飞行所需的时间。计算飞行时间与飞行消耗功率之间的乘积，得到目标无人机直线飞行时的飞行能耗。此外，确定目标无人机在配送中心悬停、起飞降落的时间，以及在配送点悬停、降落的时间之和，计算该时长与飞行消耗功率之间的乘积，得到目标无人机的总动力能耗。

进一步地，针对不同的配送路径，分别计算其飞行能耗、总动力能耗和规避空间障碍物的能耗之和，得到该配送路径的总能耗。从各配送路径中，选出总能耗最低的配送路径作为最佳配送路径，目标无人机则按照最佳配送路径进行物流配送。

由于目标无人机续航时间有限，计算各配送路径所需的能耗，考虑到了空中运动特点及无人机自身性能约束，这样得到的最佳配送路径不仅可以安全避障，也有效节省了无人机能量，减小了物流运输成本。

以上为本申请提出的方法实施例。基于同样的思路，本申请的一些实施例还提供了上述方法对应的设备。

图4为本申请实施例提供的一种基于多无人机协同的物流配送设备结构示意图。如图4所示，基于多无人机协同的物流配送设备包括：至少一个处理器401以及与至少一个处理器401通信连接的存储器402，存储器402存储有可被至少一个处理器401执行的指令，指令被至少一个处理器401执行，以使至少一个处理器401能够执行如上的一种基于多无人机协同的物流配送方法。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (6)

1.一种基于多无人机协同的物流配送方法，其特征在于，所述方法包括：

确定各无人机的调度区域，及各所述调度区域覆盖范围内的各配送中心；

将各所述无人机和各所述配送中心分别作为节点，将各所述无人机与各所述配送中心之间的连线作为边，构建针对各所述调度区域的动态物流网络；

基于所述动态物流网络，确定待配送物品的配送距离；其中，所述配送距离为所述无人机与所述配送中心之间的距离及所述配送中心与配送点之间的距离之和；

根据所述无人机的当前状态和所述配送距离，确定用于配送所述待配送物品的目标无人机信息；其中，所述当前状态包括所述无人机的剩余电量、剩余载重量和所述无人机是否空闲；

基于预先配置的电子地图，确定从所述目标无人机的当前位置坐标至所述配送点的位置坐标所覆盖范围内的空间障碍物信息，根据所述空间障碍物信息，确定所述目标无人机的多条配送路径；

根据所述目标无人机按照各所述配送路径飞行至所述配送点所需的飞行能耗，及所述目标无人机在所述配送中心起飞降落所需的动力能耗，及所述目标无人机在所述配送点降落所需的动力能耗，及规避所述空间障碍物的能耗，确定所述目标无人机的最佳配送路径；

基于预先配置的电子地图，确定从所述目标无人机的当前位置至所述配送点的位置所覆盖范围内的空间障碍物信息，根据所述空间障碍物信息，确定所述目标无人机的多条配送路径，具体包括：

将所述电子地图的覆盖范围内的空间区域，依次划分为低层空域、中层空域和高层空域；

基于所述电子地图，确定从所述目标无人机的当前位置坐标至所述配送点的位置坐标所覆盖范围内的各空域对应的空间障碍物信息，及所述空间障碍物对应的边界点坐标集合；

针对所述目标无人机的各飞行阶段，确定各所述飞行阶段对应的空域及所述空域内的各空间障碍物边界点坐标集合；

根据所述各空间障碍物边界点坐标集合，确定所述目标无人机的多条配送路径；

根据所述各空间障碍物边界点坐标集合，确定所述目标无人机的多条配送路径，具体包括：

针对所述目标无人机的各飞行阶段，将所述飞行阶段对应空域的各空间障碍物边界点坐标集合、所述目标无人机的当前位置坐标和所述配送点的位置坐标均投影至飞行平面上；

在所述飞行平面上，确定所述目标无人机的当前位置坐标与所述配送点的位置坐标之间的第一连线，和以所述第一连线为对角线的矩形范围内的空间障碍物；

从所述矩形范围内的空间障碍物中，获取与所述第一连线相交且距离所述目标无人机最近的空间障碍物；

确定距离所述目标无人机最近的空间障碍物的边界点坐标集合，根据所述边界点坐标集合，确定所述目标无人机的各配送路径段，以根据所述各配送路径段确定相应的配送路径；

根据所述边界点坐标集合，确定所述目标无人机的各配送路径段，具体包括：

将所述边界点坐标集合中距离所述目标无人机距离最小的边界点作为第一路径起点；

从所述第一路径起点起，按照所述目标无人机的飞行方向，依次确定所述目标无人机与所述空间障碍物任一侧的各边界点之间的各第二连线；

若所述第二连线与所述空间障碍物相交，确定所述第二连线对应的边界点的上一边界点为第二路径起点，并根据所述上一边界点与所述目标无人机之间的第二连线，确定配送路径段；

从所述第二路径起点起，按照所述目标无人机的飞行方向，依次确定所述第二路径起点所在空间障碍物侧的其他边界点与配送点之间的第三连线；

若所述第三连线与所述空间障碍物不相交，确定所述第三连线对应的边界点或所述边界点的上一边界点为第三路径起点，并根据所述边界点或所述边界点的上一边界点与第二路径起点之间的第三连线，确定配送路径段；

根据所述上一边界点与所述目标无人机之间的第二连线，确定配送路径段，具体包括：

若所述第二连线在所述空间障碍物的左侧，将所述第二连线的两端点的纵坐标增加预设安全距离值；

若所述第二连线在所述空间障碍物的右侧，将所述第二连线的两端点的纵坐标减少预设安全距离值；

连接增加纵坐标后的两端点或减少纵坐标后的两端点，将所述增加纵坐标后的两端点或所述减少纵坐标后的两端点之间的连线作为配送路径段；

根据所述边界点或所述边界点的上一边界点与第二路径起点之间的第三连线，确定配送路径段，具体包括：

若所述第三连线在所述空间障碍物的左侧，将所述第三连线的两端点的纵坐标增加预设安全距离值；

若所述第三连线在所述空间障碍物的右侧，将所述第三连线的两端点的纵坐标减少预设安全距离值；

连接增加纵坐标后的两端点或减少纵坐标后的两端点，将所述增加纵坐标后的两端点或所述减少纵坐标后的两端点之间的连线作为配送路径段。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述无人机的当前状态和所述配送距离，确定用于配送所述待配送物品的目标无人机信息，具体包括：

在所述无人机空闲的情况下，根据所述无人机的剩余电量，计算所述无人机的剩余飞行距离；

在所述无人机非空闲的情况下，确定所述无人机的剩余载重量，和所述无人机在完成当前配送任务后的剩余电量和剩余飞行距离；

根据所述剩余飞行距离、所述配送距离和所述剩余载重量、所述待配送物品重量，从所述无人机中确定待选无人机；

从所述待选无人机中，确定所述剩余飞行距离和所述剩余载重量最大的待选无人机为目标无人机。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述空间障碍物信息，确定所述目标无人机的多条配送路径之后，所述方法还包括：

确定各所述配送路径中存在的拐点，和以各所述拐点为圆心的各偏移区域；其中，各所述偏移区域的半径小于等于所述预设安全距离值；

确定相交于各所述偏移区域内的拐点的两条配送路径段，以及与所述两条配送路径段均相切的圆弧，将所述圆弧对应路径作为配送路径。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标无人机按照各所述配送路径飞行至所述配送点所需的飞行能耗，及所述目标无人机在所述配送中心起飞降落所需的动力能耗，及所述目标无人机在所述配送点降落所需的动力能耗，及规避所述空间障碍物的能耗，确定所述目标无人机的最佳配送路径，具体包括：

确定所述目标无人机在所述圆弧的角速度、偏航角，以计算所述目标无人机的转向消耗功率；

根据所述目标无人机在所述圆弧的转向时间和所述转向消耗功率，确定所述目标无人机用于规避所述空间障碍物的能耗；

确定所述目标无人机直线飞行时的速度、加速度和重量，并根据所述速度、加速度和重量，计算所述目标无人机的飞行消耗功率；

根据所述飞行消耗功率、所述目标无人机的当前位置至所述配送点的距离、所述目标无人机直线飞行时的飞行速度，确定所述目标无人机的飞行能耗；

根据所述飞行消耗功率与所述目标无人机在所述配送中心悬停、起飞降落以及在所述配送点悬停、降落的时间总和之间的乘积，确定所述目标无人机的总动力能耗；

根据所述规避所述空间障碍物的能耗、飞行能耗、总动力能耗，分别计算各所述配送路径对应的总能耗，以确定所述总能耗最低的配送路径为最佳配送路径。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述动态物流网络中非空闲的其他无人机信息，根据所述其他无人机信息，确定其他无人机当前位置坐标与对应的配送点坐标之间的第一连线，及以所述第一连线为对角线的矩形范围；

判断所述其他无人机对应的矩形范围与所述目标无人机对应的矩形范围是否重合，若重合，则从所述其他无人机对应的矩形范围中去除重合区域。

6.一种基于多无人机协同的物流配送设备，其特征在于，所述设备包括：

处理器；

及存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-5任一项所述的一种基于多无人机协同的物流配送方法。