CN116402426A - 基于大数据的无人机智能物流配送方法、系统及介质 - Google Patents

基于大数据的无人机智能物流配送方法、系统及介质 Download PDF

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CN116402426A CN202310424310.5A CN202310424310A CN116402426A CN 116402426 A CN116402426 A CN 116402426A CN 202310424310 A CN202310424310 A CN 202310424310A CN 116402426 A CN116402426 A CN 116402426A
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Abstract

本申请实施例提供了一种基于大数据的无人机智能物流配送方法、系统及介质。属于大数据及智能物流配送领域，该方法包括：通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；采集订单数据，建立配送模型，通过配送模型生成无人机调度信息；通过无人机调度信息建立无人机飞行策略；采集无人机位置信息，将无人机位置信息与预设位置信息进行比较，得到偏差率；判断所述偏差率是否大于预定偏差率阈值；若大于，则生成补偿信息，根据补偿信息对无人机飞行参数进行调整；通过无人机对包裹进行配送，不同区域内可以选择无人机进行空域调度，通过目的地位置对无人机进行调度，也可以通过无人机进行族群配送，提高配送效率。

Description

基于大数据的无人机智能物流配送方法、系统及介质
技术领域
本申请涉及大数据及智能物流配送领域，具体而言，涉及一种基于大数据的无人机智能物流配送方法、系统及介质。
背景技术
随着物流行业的迅猛发展，消费者对配送时效性和服务质量有了更高的需求，现有的物流配送，现有的物流配送均是通过车辆运输进行配送，由于路况的复杂性，容易造成配送时效延长，对一些冷链食品，则会产生较大的影响
针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种基于大数据的无人机智能物流配送方法、系统及介质，可以通过通过无人机对包裹进行配送，不同区域内可以选择无人机进行空域调度，通过目的地位置对无人机进行调度，也可以通过无人机进行族群配送，提高配送效率的技术。
本申请实施例还提供了一种基于大数据的无人机智能物流配送方法，包括：
通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；
采集订单数据，建立配送模型，通过配送模型生成无人机调度信息；
通过无人机调度信息建立无人机飞行策略；
采集无人机位置信息，
将无人机位置信息与预设位置信息进行比较，得到偏差率；
判断所述偏差率是否大于预定偏差率阈值；
若大于，则生成补偿信息，根据补偿信息对无人机飞行参数进行调整。
可选地，在本申请实施例所述的基于大数据的无人机智能物流配送方法中，所述通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；包括：
建立世界坐标系，采集配送中心历史数据，根据配送中心历史数据获取配送中心位置信息；
根据世界坐标系生成配送中心位置坐标；
通过配送中心位置坐标生成若干个配送中心之间的距离模型；
根据距离模型生成不同配送中心之间的距离关系；
根据不同配送中心之间的距离关系建立不同配送中心之间的订单协调配送，并生成配送策略；
根据配送策略对订单进行配送。
可选地，在本申请实施例所述的基于大数据的无人机智能物流配送方法中，所述采集订单数据，建立配送模型，通过配送模型生成无人机调度信息，包括：
根据订单数据获取对应包裹的配送中心位置信息；
根据订单数据获取投放点位置信息；
根据配送中心位置信息与投放点位置信息建立路径规划模型，并生成最优路径信息；
根据最优路径信息与订单数据建立无人机调度，并生成无人机配送参数；
根据无人机配送参数控制无人机进行飞行配送。
可选地，在本申请实施例所述的基于大数据的无人机智能物流配送方法中，所述通过无人机调度信息建立无人机飞行策略，包括：
配送中心接收包裹配送任务，根据包括配送任务生成无人机飞行策略；
无人机接收配送中心的调度信息对无人机飞行进行控制；
无人机垂直起飞后，按照预定路线飞往投放点；
无人机到达投放点上空时，进行下降阶段准备，同时配送中心向接受的投放点发送接收包裹的通知，无人机卸载包裹；
包裹卸载完成后，无人机返回调用中心并执行下一次配送任务。
可选地，在本申请实施例所述的基于大数据的无人机智能物流配送方法中，配送中心实时获取无人机配送报告；
根据无人机配送报告，获取无人机实时携带包裹信息，并对无人机的飞行参数进行实时调整；
获取无人机携带包裹的配送时效，并建立时效排序列表；
根据时效排序列表对无人机的飞行路径进行调整；
获取无人机的实时飞行参数，根据实时飞行参数，预测无人机到达不同包裹对应目的地的时间，生成配送时间；
当配送时间大于预设时间阈值时，生成修正信息，根据修正信息对无人机的包裹配送顺序进行调整，并对无人机飞行路径进行更新
可选地，在本申请实施例所述的基于大数据的无人机智能物流配送方法中，还包括：无人机执行配送任务过程中，通过设置在无人机上的摄像头对无人机四周环境进行采集，获取周边障碍物信息；
根据周边障碍物信息，建立躲避策略，并采集无人机飞行姿态信息；
将无人机飞行姿态信息与预设姿态信息进行比较，得到姿态偏离率；
判断所述姿态偏差率是否大于预设姿态偏差阈值；
若大于，则对无人机姿态进行调整。
可选地，在本申请实施例所述的基于大数据的无人机智能物流配送方法中，所述通过无人机调度信息建立无人机飞行策略，包括：
获取无人机调度信息，根据无人机调度信息，建立无人机族群模型；
根据无人机族群模型对若干个无人机进行多个队列飞行；
同一队列内包括多个无人机，多个无人机之间建立无线通信；
位于同一队列内的多个无人机建立组队方式，根据组队方式对多个无人机的飞行参数进行实时动态调整；
不同队列的无人机族群之间相互配合，不同队列的无人机族群建立族群布局，生成族群布局信息；
根据族群布局信息控制多个无人机族群进行配合飞行。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于大数据的无人机智能物流配送系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括基于大数据的无人机智能物流配送方法的程序，所述基于大数据的无人机智能物流配送方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；
采集订单数据，建立配送模型，通过配送模型生成无人机调度信息；
通过无人机调度信息建立无人机飞行策略；
采集无人机位置信息，
将无人机位置信息与预设位置信息进行比较，得到偏差率；
判断所述偏差率是否大于预定偏差率阈值；
若大于，则生成补偿信息，根据补偿信息对无人机飞行参数进行调整。
可选地，在本申请实施例所述的基于大数据的无人机智能物流配送系统中，所述通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；包括：
建立世界坐标系，采集配送中心历史数据，根据配送中心历史数据获取配送中心位置信息；
根据世界坐标系生成配送中心位置坐标；
通过配送中心位置坐标生成若干个配送中心之间的距离模型；
根据距离模型生成不同配送中心之间的距离关系；
根据不同配送中心之间的距离关系建立不同配送中心之间的订单协调配送，并生成配送策略；
根据配送策略对订单进行配送。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于大数据的无人机智能物流配送方法程序，所述基于大数据的无人机智能物流配送方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的基于大数据的无人机智能物流配送方法的步骤。
由上可知，本申请实施例提供的一种基于大数据的无人机智能物流配送方法、系统及介质，通过通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；采集订单数据，建立配送模型，通过配送模型生成无人机调度信息；通过无人机调度信息建立无人机飞行策略；采集无人机位置信息，将无人机位置信息与预设位置信息进行比较，得到偏差率；判断所述偏差率是否大于预定偏差率阈值；若大于，则生成补偿信息，根据补偿信息对无人机飞行参数进行调整；通过无人机对包裹进行配送，不同区域内可以选择无人机进行空域调度，通过目的地位置对无人机进行调度，也可以通过无人机进行族群配送，提高配送效率的技术。
本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的基于大数据的无人机智能物流配送方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的基于大数据的无人机智能物流配送方法的不同配送中心协调配送流程图；
图3为本申请实施例提供的基于大数据的无人机智能物流配送方法的无人机调度方法流程图；
图4为本申请实施例提供的基于大数据的无人机智能物流配送方法的无人机飞行策略流程图；
图5为本申请实施例提供的基于大数据的无人机智能物流配送方法的无人机路径更新流程图；
图6为本申请实施例提供的基于大数据的无人机智能物流配送方法的无人机族群配送方法流程图；
图7为本申请实施例提供的基于大数据的无人机智能物流配送系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
应注意到，相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1是本申请一些实施例中的一种基于大数据的无人机智能物流配送方法的流程图。该基于大数据的无人机智能物流配送方法用于终端设备中，例如电脑、手机终端等。该基于大数据的无人机智能物流配送方法，包括以下步骤：
S101，通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；
S102，采集订单数据，建立配送模型，通过配送模型生成无人机调度信息；
S103，通过无人机调度信息建立无人机飞行策略；
S104，采集无人机位置信息，
S105，将无人机位置信息与预设位置信息进行比较，得到偏差率；
S106，判断偏差率是否大于预定偏差率阈值；
S107，若大于，则生成补偿信息，根据补偿信息对无人机飞行参数进行调整。
请参照图2，图2是本申请一些实施例中的一种基于大数据的无人机智能物流配送方法的不同配送中心协调配送流程图。根据本发明实施例，在本申请实施例的基于大数据的无人机智能物流配送方法中，通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；包括：
S201，建立世界坐标系，采集配送中心历史数据，根据配送中心历史数据获取配送中心位置信息；
S202，根据世界坐标系生成配送中心位置坐标；
S203，通过配送中心位置坐标生成若干个配送中心之间的距离模型；
S204，根据距离模型生成不同配送中心之间的距离关系；
S205，根据不同配送中心之间的距离关系建立不同配送中心之间的订单协调配送，并生成配送策略；
S206，根据配送策略对订单进行配送。
请参照图3，图3是本申请一些实施例中的一种基于大数据的无人机智能物流配送方法的无人机调度方法流程图。根据本发明实施例，在本申请实施例的基于大数据的无人机智能物流配送方法中，采集订单数据，建立配送模型，通过配送模型生成无人机调度信息，包括：
S301，根据订单数据获取对应包裹的配送中心位置信息；
S302，根据订单数据获取投放点位置信息；
S303，根据配送中心位置信息与投放点位置信息建立路径规划模型，并生成最优路径信息；
S304，根据最优路径信息与订单数据建立无人机调度，并生成无人机配送参数；
S305，根据无人机配送参数控制无人机进行飞行配送。
请参照图4，图4是本申请一些实施例中的一种基于大数据的无人机智能物流配送方法的无人机飞行策略流程图。根据本发明实施例，在本申请实施例的基于大数据的无人机智能物流配送方法中，通过无人机调度信息建立无人机飞行策略，包括：
S401，配送中心接收包裹配送任务，根据包括配送任务生成无人机飞行策略；
S402，无人机接收配送中心的调度信息对无人机飞行进行控制；
S403，无人机垂直起飞后，按照预定路线飞往投放点；
S404，无人机到达投放点上空时，进行下降阶段准备，同时配送中心向接受的投放点发送接收包裹的通知，无人机卸载包裹；
S405，包裹卸载完成后，无人机返回调用中心并执行下一次配送任务。
需要说明的是，当物流配送中心接收一批新的包裹配送任务，处于配送中心的物流系统，会产生无人机飞行时间安排、任务安排、选用的无人机型号、路线信息等；无人机会接收到调度系统发来的配送任务信息、飞行的时间趟次信息、飞往的投放点；配送员或智能机器人将该架次的货物装载到该台无人机上，无人机垂直起飞后，按照系统提供的路线飞往投放点；配送中心实时获取无人机的飞行状态报告，对无人机进行监控，根据无人机情况变化，调控飞行参数；无人机到达投放点上空时，准备做好下降阶段准备，同时物流配送中心会向接受的投放点发送接收任务的通知；投放点就绪后，无人机卸载货物；投放点通过自助设备将运来的货物自动装箱，并确认无人机到达信息，收获装箱完成信息等，无人机准备做返航操作；投放点在确认无误情况下，无人机按照飞行路线自动返航；无人机返回到配送中心后，配送中心进行确认，本趟配送任务结束，准备下一趟配送任务。
请参照图5，图5是本申请一些实施例中的一种基于大数据的无人机智能物流配送方法的无人机路径更新流程图。根据本发明实施例，在本申请实施例的基于大数据的无人机智能物流配送方法中，S501，配送中心实时获取无人机配送报告；
S502，根据无人机配送报告，获取无人机实时携带包裹信息，并对无人机的飞行参数进行实时调整；
S503，获取无人机携带包裹的配送时效，并建立时效排序列表；
S504，根据时效排序列表对无人机的飞行路径进行调整；
S505，获取无人机的实时飞行参数，根据实时飞行参数，预测无人机到达不同包裹对应目的地的时间，生成配送时间；
S506，当配送时间大于预设时间阈值时，生成修正信息，根据修正信息对无人机的包裹配送顺序进行调整，并对无人机飞行路径进行更新。
根据本发明实施例，在本申请实施例的基于大数据的无人机智能物流配送方法中，还包括：无人机执行配送任务过程中，通过设置在无人机上的摄像头对无人机四周环境进行采集，获取周边障碍物信息；
根据周边障碍物信息，建立躲避策略，并采集无人机飞行姿态信息；
将无人机飞行姿态信息与预设姿态信息进行比较，得到姿态偏离率；
判断姿态偏差率是否大于预设姿态偏差阈值；
若大于，则对无人机姿态进行调整。
请参照图6，图6是本申请一些实施例中的一种基于大数据的无人机智能物流配送方法的无人机族群配送方法流程图。根据本发明实施例，在本申请实施例的基于大数据的无人机智能物流配送方法中，通过无人机调度信息建立无人机飞行策略，包括：
S601，获取无人机调度信息，根据无人机调度信息，建立无人机族群模型；
S602，根据无人机族群模型对若干个无人机进行多个队列飞行；
S603，同一队列内包括多个无人机，多个无人机之间建立无线通信；
S604，位于同一队列内的多个无人机建立组队方式，根据组队方式对多个无人机的飞行参数进行实时动态调整；
S605，不同队列的无人机族群之间相互配合，不同队列的无人机族群建立族群布局，生成族群布局信息；
S606，根据族群布局信息控制多个无人机族群进行配合飞行。
根据本发明实施例，还包括：配送中心还可以接收投放点的寄件信息，根据寄件信息建立取件策略，并控制无人机飞行至投放点进行取件。
需要说明的是，通过使用无人机，执行物流配送，配送过程中，通过视觉检测对目的地障碍物进行智能躲避，无人机也可以进行分类有序投放，用户通过手机下单，集散中心接收到订单后安排无人机进行取件，并通知用户具体的取件时间，根据大数据进行智能生成无人机的最优航行路径，无人机到达具体位置，用户放入快件称重，无人机设置视觉检测，对快件进行视觉搜索，用户通过手机完成支付，不同区域内可以选择无人机进行分层进行空域调度，通过目的地位置对无人机进行调度，也可以通过无人机进行族群配送，提高配送效率。
请参照图7，图7是本申请一些实施例中的一种基于大数据的无人机智能物流配送系统的结构示意图。第二方面，本申请实施例提供了一种基于大数据的无人机智能物流配送系统7，该系统包括：存储器71及处理器72，存储器中包括基于大数据的无人机智能物流配送方法的程序，基于大数据的无人机智能物流配送方法的程序被处理器执行时实现以下步骤：
通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；
采集订单数据，建立配送模型，通过配送模型生成无人机调度信息；
通过无人机调度信息建立无人机飞行策略；
采集无人机位置信息，
将无人机位置信息与预设位置信息进行比较，得到偏差率；
判断偏差率是否大于预定偏差率阈值；
若大于，则生成补偿信息，根据补偿信息对无人机飞行参数进行调整。
根据本发明实施例，通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；包括：
建立世界坐标系，采集配送中心历史数据，根据配送中心历史数据获取配送中心位置信息；
根据世界坐标系生成配送中心位置坐标；
通过配送中心位置坐标生成若干个配送中心之间的距离模型；
根据距离模型生成不同配送中心之间的距离关系；
根据不同配送中心之间的距离关系建立不同配送中心之间的订单协调配送，并生成配送策略；
根据配送策略对订单进行配送。
根据本发明实施例，采集订单数据，建立配送模型，通过配送模型生成无人机调度信息，包括：
根据订单数据获取对应包裹的配送中心位置信息；
根据订单数据获取投放点位置信息；
根据配送中心位置信息与投放点位置信息建立路径规划模型，并生成最优路径信息；
根据最优路径信息与订单数据建立无人机调度，并生成无人机配送参数；
根据无人机配送参数控制无人机进行飞行配送。
根据本发明实施例，通过无人机调度信息建立无人机飞行策略，包括：
配送中心接收包裹配送任务，根据包括配送任务生成无人机飞行策略；
无人机接收配送中心的调度信息对无人机飞行进行控制；
无人机垂直起飞后，按照预定路线飞往投放点；
无人机到达投放点上空时，进行下降阶段准备，同时配送中心向接受的投放点发送接收包裹的通知，无人机卸载包裹；
包裹卸载完成后，无人机返回调用中心并执行下一次配送任务。
需要说明的是，当物流配送中心接收一批新的包裹配送任务，处于配送中心的物流系统，会产生无人机飞行时间安排、任务安排、选用的无人机型号、路线信息等；无人机会接收到调度系统发来的配送任务信息、飞行的时间趟次信息、飞往的投放点；配送员或智能机器人将该架次的货物装载到该台无人机上，无人机垂直起飞后，按照系统提供的路线飞往投放点；配送中心实时获取无人机的飞行状态报告，对无人机进行监控，根据无人机情况变化，调控飞行参数；无人机到达投放点上空时，准备做好下降阶段准备，同时物流配送中心会向接受的投放点发送接收任务的通知；投放点就绪后，无人机卸载货物；投放点通过自助设备将运来的货物自动装箱，并确认无人机到达信息，收获装箱完成信息等，无人机准备做返航操作；投放点在确认无误情况下，无人机按照飞行路线自动返航；无人机返回到配送中心后，配送中心进行确认，本趟配送任务结束，准备下一趟配送任务。
根据本发明实施例，配送中心实时获取无人机配送报告；
根据无人机配送报告，获取无人机实时携带包裹信息，并对无人机的飞行参数进行实时调整；
获取无人机携带包裹的配送时效，并建立时效排序列表；
根据时效排序列表对无人机的飞行路径进行调整；
获取无人机的实时飞行参数，根据实时飞行参数，预测无人机到达不同包裹对应目的地的时间，生成配送时间；
当配送时间大于预设时间阈值时，生成修正信息，根据修正信息对无人机的包裹配送顺序进行调整，并对无人机飞行路径进行更新
根据本发明实施例，还包括：无人机执行配送任务过程中，通过设置在无人机上的摄像头对无人机四周环境进行采集，获取周边障碍物信息；
根据周边障碍物信息，建立躲避策略，并采集无人机飞行姿态信息；
将无人机飞行姿态信息与预设姿态信息进行比较，得到姿态偏离率；
判断姿态偏差率是否大于预设姿态偏差阈值；
若大于，则对无人机姿态进行调整。
根据本发明实施例，通过无人机调度信息建立无人机飞行策略，包括：
获取无人机调度信息，根据无人机调度信息，建立无人机族群模型；
根据无人机族群模型对若干个无人机进行多个队列飞行；
同一队列内包括多个无人机，多个无人机之间建立无线通信；
位于同一队列内的多个无人机建立组队方式，根据组队方式对多个无人机的飞行参数进行实时动态调整；
不同队列的无人机族群之间相互配合，不同队列的无人机族群建立族群布局，生成族群布局信息；
根据族群布局信息控制多个无人机族群进行配合飞行。
根据本发明实施例，还包括：配送中心还可以接收投放点的寄件信息，根据寄件信息建立取件策略，并控制无人机飞行至投放点进行取件。
通过使用无人机，执行物流配送，配送过程中，通过视觉检测对目的地障碍物进行智能躲避，无人机也可以进行分类有序投放，用户通过手机下单，集散中心接收到订单后安排无人机进行取件，并通知用户具体的取件时间，根据大数据进行智能生成无人机的最优航行路径，无人机到达具体位置，用户放入快件称重，无人机设置视觉检测，对快件进行视觉搜索，用户通过手机完成支付，不同区域内可以选择无人机进行分层进行空域调度，通过目的地位置对无人机进行调度，也可以通过无人机进行族群配送，提高配送效率。
本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，可读存储介质中包括基于大数据的无人机智能物流配送方法程序，基于大数据的无人机智能物流配送方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项的基于大数据的无人机智能物流配送方法的步骤。
本发明公开的一种基于大数据的无人机智能物流配送方法、系统及介质，通过通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；采集订单数据，建立配送模型，通过配送模型生成无人机调度信息；通过无人机调度信息建立无人机飞行策略；采集无人机位置信息，将无人机位置信息与预设位置信息进行比较，得到偏差率；判断偏差率是否大于预定偏差率阈值；若大于，则生成补偿信息，根据补偿信息对无人机飞行参数进行调整；通过无人机对包裹进行配送，不同区域内可以选择无人机进行空域调度，通过目的地位置对无人机进行调度，也可以通过无人机进行族群配送，提高配送效率的技术。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (10)

1.一种基于大数据的无人机智能物流配送方法，其特征在于，包括：
通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；
采集订单数据，建立配送模型，通过配送模型生成无人机调度信息；
通过无人机调度信息建立无人机飞行策略；
采集无人机位置信息，
将无人机位置信息与预设位置信息进行比较，得到偏差率；
判断所述偏差率是否大于预定偏差率阈值；
若大于，则生成补偿信息，根据补偿信息对无人机飞行参数进行调整。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的无人机智能物流配送方法，其特征在于，所述通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；包括：
建立世界坐标系，采集配送中心历史数据，根据配送中心历史数据获取配送中心位置信息；
根据世界坐标系生成配送中心位置坐标；
通过配送中心位置坐标生成若干个配送中心之间的距离模型；
根据距离模型生成不同配送中心之间的距离关系；
根据不同配送中心之间的距离关系建立不同配送中心之间的订单协调配送，并生成配送策略；
根据配送策略对订单进行配送。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的无人机智能物流配送方法，其特征在于，所述采集订单数据，建立配送模型，通过配送模型生成无人机调度信息，包括：
根据订单数据获取对应包裹的配送中心位置信息；
根据订单数据获取投放点位置信息；
根据配送中心位置信息与投放点位置信息建立路径规划模型，并生成最优路径信息；
根据最优路径信息与订单数据建立无人机调度，并生成无人机配送参数；
根据无人机配送参数控制无人机进行飞行配送。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的无人机智能物流配送方法，其特征在于，所述通过无人机调度信息建立无人机飞行策略，包括：
配送中心接收包裹配送任务，根据包括配送任务生成无人机飞行策略；
无人机接收配送中心的调度信息对无人机飞行进行控制；
无人机垂直起飞后，按照预定路线飞往投放点；
无人机到达投放点上空时，进行下降阶段准备，同时配送中心向接受的投放点发送接收包裹的通知，无人机卸载包裹；
包裹卸载完成后，无人机返回调用中心并执行下一次配送任务。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的无人机智能物流配送方法，其特征在于，配送中心实时获取无人机配送报告；
根据无人机配送报告，获取无人机实时携带包裹信息，并对无人机的飞行参数进行实时调整；
获取无人机携带包裹的配送时效，并建立时效排序列表；
根据时效排序列表对无人机的飞行路径进行调整；
获取无人机的实时飞行参数，根据实时飞行参数，预测无人机到达不同包裹对应目的地的时间，生成配送时间；
当配送时间大于预设时间阈值时，生成修正信息，根据修正信息对无人机的包裹配送顺序进行调整，并对无人机飞行路径进行更新。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的无人机智能物流配送方法，其特征在于，还包括：无人机执行配送任务过程中，通过设置在无人机上的摄像头对无人机四周环境进行采集，获取周边障碍物信息；
根据周边障碍物信息，建立躲避策略，并采集无人机飞行姿态信息；
将无人机飞行姿态信息与预设姿态信息进行比较，得到姿态偏离率；
判断所述姿态偏差率是否大于预设姿态偏差阈值；
若大于，则对无人机姿态进行调整。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的无人机智能物流配送方法，其特征在于，所述通过无人机调度信息建立无人机飞行策略，包括：
获取无人机调度信息，根据无人机调度信息，建立无人机族群模型；
根据无人机族群模型对若干个无人机进行多个队列飞行；
同一队列内包括多个无人机，多个无人机之间建立无线通信；
位于同一队列内的多个无人机建立组队方式，根据组队方式对多个无人机的飞行参数进行实时动态调整；
不同队列的无人机族群之间相互配合，不同队列的无人机族群建立族群布局，生成族群布局信息；
根据族群布局信息控制多个无人机族群进行配合飞行。
8.一种基于大数据的无人机智能物流配送系统，其特征在于，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括基于大数据的无人机智能物流配送方法的程序，所述基于大数据的无人机智能物流配送方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；
采集订单数据，建立配送模型，通过配送模型生成无人机调度信息；
通过无人机调度信息建立无人机飞行策略；
采集无人机位置信息，
将无人机位置信息与预设位置信息进行比较，得到偏差率；
判断所述偏差率是否大于预定偏差率阈值；
若大于，则生成补偿信息，根据补偿信息对无人机飞行参数进行调整。
9.根据权利要求8所述的基于大数据的无人机智能物流配送系统，其特征在于，所述通过大数据获取配送中心位置信息，并建立配送中心位置关系；包括：
建立世界坐标系，采集配送中心历史数据，根据配送中心历史数据获取配送中心位置信息；
根据世界坐标系生成配送中心位置坐标；
通过配送中心位置坐标生成若干个配送中心之间的距离模型；
根据距离模型生成不同配送中心之间的距离关系；
根据不同配送中心之间的距离关系建立不同配送中心之间的订单协调配送，并生成配送策略；
根据配送策略对订单进行配送。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括基于大数据的无人机智能物流配送方法程序，所述基于大数据的无人机智能物流配送方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的基于大数据的无人机智能物流配送方法的步骤。
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