CN207319277U - 面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送系统，包括汽车，用以运载包裹的无人机，以及包含多个配送点的配送区域，所述的配送区域包括汽车配送点和无人机配送点，包裹上设置有RFID标签，所述的配送点包括包裹接收箱、RFID阅读器以及无线通讯模块，将包裹投放至包裹接收箱后RFID阅读器读取包裹信息并通过无线通讯模块向用户发出到达通知。本实用新型考虑偏远地区的物流配送点的地理分布情况，进行物流配送点的分类，分别由无人机、汽车进行物流配送，优化无人机、汽车的飞行路线，无人机和汽车同时配送包裹，可大大减少偏远地区的物流运输风险，降低物流成本和运输时间。

Description

面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送系统

技术领域

本实用新型涉及智能快递技术领域，特别是涉及一种面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送系统。

背景技术

随着无人机技术的发展，无人机的可靠性和运载能力得到了很大的提升，无人机的购置和使用成本快速下降，目前，无人机已广泛用于我国民用领域。在快递行业，无人机已被用于城市短距离的包裹配送业务，但是该类业务存在若干明显的制约因素：首先，城市内的无人机包裹配送，面临负责的城市建筑物、树木分布，无人机避碰与安全问题，是一个很大的挑战；另外，国家对无人机的低空飞行出台了一系列的管制规定，在城市中心区的无人机包裹配送，面临“飞不高”的问题。

我国广大的偏远地区，经济发展水平相对较低，道路交通基础设施建设滞后，这些地区的包裹快递业务面临若干难题：一是包裹快递业务量不高，直接用汽车进行配送，则物流成本太高；二是这些地区往往受大山、河流的阻隔，道路迂回且道路状况欠佳，用汽车进行包裹配送的安全问题难以保障。在人口相对较少的偏远地区，无人机的低空飞行管制相对宽松，且较少有避碰与飞行安全的问题。因此，本技术实用新型综合使用无人机、汽车和包裹接收箱，进行偏远地区的物流配送。

中国专利文献CN201620108719.1提出了一种无人机快递系统，该系统由无人机和分布于各个网点的快递柜组成，快递柜顶部有固定无人机起落架的装置，固定装置上设置带有方向性的标示，无人机下方设有识别该方向标示并控制其按照预设方向进行降落的图像识别系统。中国专利文献CN201510240751.5提供了一种无人机货物运输方法及系统，该方法在地面设置降落识别图案，无人机飞到上空自动进行图像识别搜索，如搜索成功，无人机则降落，进行包裹的运输。中国专利文献CN201520244456.2提供了一种无人机快递自动接收系统，该系统包括接货小车、升降平台和接收窗口。上述专利文献侧重于无人机快递系统的构成，未考虑偏远地区的物流配送点分布情况。中国专利文献CN201520606406.4提出了一种智能快递系统，物流汽车到达停靠点后，将包裹人工固定在无人机上，无人机按照优化的飞行路线飞行，并将包裹放入智能机柜，同时通知客户取货。上述专利文献的物流汽车仅停在停靠点，处于静止状态，并未与无人机一起并行配送包裹，未涉及如何具体优化无人机的飞行路线，这不利于降低物流配送成本和缩短物流配送时间，此外，该专利文献也未考虑偏远地区的物流配送点分布情况。

实用新型内容

本实用新型的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送系统。

为实现本实用新型的目的所采用的技术方案是：

一种面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送系统，包括汽车，用以运载包裹的无人机，以及包含多个配送点的配送区域，所述的配送区域包括汽车配送点和无人机配送点，包裹上设置有RFID标签，所述的配送点包括包裹接收箱、RFID阅读器以及无线通讯模块，将包裹投放至包裹接收箱后RFID阅读器读取包裹信息并通过无线通讯模块向用户发出到达通知。

在配送区域的终点处设置有停机坪。

所述的无线通讯模块为3G或4G无线通讯模块以向用户手机发送包裹到达通知。

所述的无人机下部设置有多仓位货仓和包裹弹射装置。

所述的配送区域的直径为10-20km。

所述的无人机为电池供能，在所述的汽车上设置有无人机充电站。

与现有技术相比，本实用新型的有益效果是：

本实用新型考虑偏远地区的物流配送点的地理分布情况，进行物流配送点的分类，分别由无人机、汽车进行物流配送，优化无人机、汽车的飞行路线，无人机和汽车同时配送包裹，可大大减少偏远地区的物流运输风险，降低物流成本和运输时间。

附图说明

图1是面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送系统结构示意图。

图2是物流配送点分布示意图。

图3是汽车-无人机并行配送包裹的路线示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本实用新型作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本实用新型，并不用于限定本实用新型。

本实用新型的面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送系统包括汽车1，用以运载包裹的无人机2，以及包含多个配送点的配送区域，所述的配送区域包括汽车配送点和无人机配送点，包裹3上设置有RFID标签31，所述的配送点包括包裹接收箱4、RFID阅读器以及无线通讯模块，将包裹投放至包裹接收箱后RFID阅读器读取包裹信息并向用户发出到达通知。其中，在配送区域的终点处设置有停机坪。所述的无线通讯模块为3G或4G无线通讯模块以向用户手机5发送包裹到达通知。

所述的无人机下部设置有多仓位货仓和包裹弹射装置，该配送无人机以及货物的弹射式卸货等机构与现有技术类似，在此不再展开描述。

本实用新型将汽车和无人机相结合，实现一定区域内的分类送货，速度快，减少偏远山区因为路况不佳或因大山大河造成的迂回过多等问题导致的运输成本和运输风险，所述的配送区域的直径为10-20km，通过合理划分区域，实现有机结合，保证送货效率和安全性，同时，所述的无人机为电池供能，在所述的汽车上设置有无人机充电站。采用分区域分时进行，增强了无人机的总有效续航能力。

本实用新型的面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送方法，包括以下步骤，

1)汽车将包裹及装载有包裹的无人机运载至配送区域的起点，所述的配送区域包括多个无人机配送点和汽车配送点；

2)汽车按汽车配送路径驶向配送区域终点，同时遍历所述的汽车配送点并配送，无人机自起点或中途起飞并将包裹配送至指定的无人机配送点后返航至配送区域终点，其中每个无人机配送点至多有一个无人机配送；

3)待全部无人机返航后并装载至汽车，完成配送。

偏远地区往往有河流、大山阻隔，且部分道路通行条件差，如采用传统的汽车配送包裹，存在一定的运输安全隐患，同时需要迂回运输，如果迂回运输的距离/直线运输的距离≥2，造成物流成本和时间显著增加，因此，将偏远地区有河流、大山阻隔，道路通行条件差，如配送公路等级为四级及以下的物流配送点，分配给无人机进行配送，剩余配送点分配给汽车进行配送。在物流配送区域设置指定的起始点，起始点的设置条件包括：一、起始点处于开阔、平坦的区域，有利于车辆停放和无人机的起降；二、在起始点10-20公里半径范围内，有多个，如近十个或十几个设置更多的固定的物流配送点；三、起始点设有无人机降落的水平场地，水平场地面积不少于10平方米。起始点可以由物流公司，在某一配送区域，按照上述原则，提前统一规划、施工。

多架无人机和一辆汽车在同一个起始点，有利于在汽车内部对多架无人机同时装载包裹，减少多次、分批装载货物的时间，同时，也有利于事先确定包裹配送点的数量和位置信息，提前做好无人机配送路线的优化，减少无人机的飞行时间。通俗来讲，提前规划、统一装载、统一配送、节约成本，而且无人机按既定轨迹飞行，减少中间通讯环节，避免通讯信号丢失，减少通讯环节。

所述的无人机设置有弹射装置或者汽车上设置有弹射装置以实现辅助起飞，当然，也可以进行垂直升降，所述的包裹上设置有RFID标签，所述的无人机配送点包括包裹接收箱、RFID阅读器以及无线通讯模块，无人机或汽车驾驶员将包裹投放至包裹接收箱后RFID阅读器读取包裹信息，并向用户发出到达通知，如通过3G或4G无线通讯技术向用户手机发送包裹到达通知。

其中，无人机配送策略的计算方法为，

1)将优化目标分解为两个子问题，一是使用的无人机数量最少，二是无人机的配送路径最短；

2)生成无人机的100条路径以上的飞行路径种群，每条飞行路径的权重向量为2个大于0小于1的实数；以及对应的邻域飞行路径，邻域路径数量≥5；飞行路径种群设置有目标函数参考点，即每个飞行路径的目标函数参考点初始态相同；

比如目标函数参考点设置为(4,60)，其中4代表4架无人飞机，60代表配送路径为60km，该值的作用是为后续的目标函数值更新提供参照，所述的两个实数之和为1，分别与两个目标，即无人机数量最少和配送路径最短相对应。

3)以无人机的飞行路径为基础，以无人机的最大飞行距离为约束条件，对该飞行路径进行子路径划分，确保每条子路径的长度不超过无人机的最大飞行距离，由此可得到子路径包含的无人机配送点数量以及子路径的数量；生成每条飞行路径对应目标函数值；出目标函数值最小的飞行路径作为精英路径，更新目标函数参考点；

其中一条飞行路径划分之后，其子路径数量，就可以确定无人飞机的使用数量，然后，根据每条子路径的长度，累加可确定得出无人飞机的巡航距离。无人飞机的使用数量和无人飞机的巡航距离即构成目标函数值。如，假设起点和终点分别是A和B，无人机配送点作为一个集合，无人飞机从起点出发，返回终点，如无人机配送点个数为7个，则生成1-7的整数随机数列，生成遍历该7个点的飞行路径种群，如1-2-3-4-5-6-7，4-3-2-1-5-6-7，6-3-2-1-5-4-7等等，其中数字代表无人机配送点的编号，将该整数随机数列随机生成100次，则得到100条飞行路径，这些路径构成一个种群。实数是大于0小于1的数，两个实数加起来的和是1，比如0.35和0.65,0.55和0.45；邻域指的是与某一条飞行路径(如前述的6-3-2-1-5-4-7)相邻的其它飞行路径，比如位于种群的第23，47,78号的飞行路径，邻域路径用于后续步骤的交叉、变异操作，以提高算法的寻优能力。

如，对于飞行路径为6-3-2-1-5-4-7，首先分析子路径A-6-B的距离是否大于无人飞机的最大飞行距离，如果不大于的话，接着分析子路径A-6-3-B是否大于无人飞机的最大飞行距离，如果不大于的话，再分析子路径A-6-3-2-B是否大于无人飞机的最大飞行距离，如果大于的话，则子路径A-6-3-B是第一条路径；然后，以剩下的路径2-1-5-4-7为基础，按上述方法，继续进行子路径划分，直到所有起终点或配送点划分完毕。比如最后的划分结果为A-6-3-B、A-2-1-5-4-B和A-7-B，则共有3条无人子路径，计算每条路径对应目标函数值；根据每个无人机配送点和起终点的地理坐标，做点与点之间的欧几里得距离计算，可确定每条子路径的长度。假设3条子路径长度分别为10km,12km,15km，则该飞行路径对应的无人飞机配送距离为10+12+15＝37km。则该飞行路径的目标函数值为(3,37)。

4)计算精英路径所在邻域内各飞行路径的切比雪夫值，每条飞行路径对应有实数权重值和目标函数值，则其对应的切比雪夫值＝max{实数权重值*(目标函数值-目标函数参考点的值)}；当精英路径的切比雪夫值≤邻域飞行路径的切比雪夫值，则用精英路径代替邻域内其他飞行路径，更新无人机飞行路径种群，实现精英策略；

5)设置交叉和变异概率，交叉概率设为0.7-0.9，变异概率设为0.1-0.15，对所有飞行路径进行类交叉操作和逆序变异操作，提高飞行路径的多样性；

交叉变异的目的是对飞行路径进行扰动，提高飞行路径的多样性，以便于找出最优飞行路径；飞行路径发生变化，则切比雪夫值跟着发生变化。

6)计算经过交叉、变异后的飞行路径种群各飞行路径的目标函数值，找出目标函数值最小的飞行路径作为精英路径，更新目标函数参考点；

7)计算步骤6)中所得精英路径所在邻域的各飞行路径的切比雪夫值，当精英路径的切比雪夫值≤邻域飞行路径的切比雪夫值，则用精英路径代替邻域飞行路径，更新无人机飞行路径种群，实现精英策略；

8)返回第5)步，进行循环迭代，计算出最佳无人机的飞行路径，得到无人机的数量和每个无人机的配送轨迹，终止条件为最大迭代次数，一般设为300-500次。

同时，对于不同的无人机及不同的轨迹，为实现最终较佳的执行，无人机包括多个不同承载能力的无人机以进行包裹分配。

具体地，无人机配送策略中，物流配送点的数量为n，指定起点和终点分别记为0和n+1，可用的无人机数量为m架，D_ij是配送路径(i,j)的距离，F_u是第u架无人机的最大飞行距离；优化模型为：

(9)x_uij＝{0,1}

其中，公式(1)是目标函数1，使用的无人机数量最少；公式(2)是目标函数2，无人机的配送路径最短；公式(3)的含义是无人机从指定的起点起飞；公式(4)的含义是无人机在指定的终点降落；公式(5)的含义是对于任意一架无人机，配送的距离不超过它的最大飞行距离；公式(6)的含义是到达终点的飞机数量不超过已有的无人机数量；公式(7)的含义是对于任意一个物流配送点，最多有一架无人机到达，公式(8)的含义是对于任意一个物流配送点，最多有一架无人机离开；公式(9)是决策变量，当第u架无人机经过配送路径(i,j)时，x_uij取值为1。

参考附图，结合具体实施例进行示范性说明：

1)物流配送点的分类。将偏远地区有河流、大山阻隔，道路通行条件差的物流配送点，分配给无人机进行配送，剩余配送点分配给汽车进行配送。如图2所示，物流配送点6、7、10、11分配给汽车，物流配送点1、2、3、4、5、8、9分配给无人机。

2)汽车配送路径优化。

①设定汽车行驶的指定起点(图2中的A)和终点(图2中的B)，将配送点、起点、终点组成一个集合，汽车需要对集合中的每一个点进行遍历一次；

②汽车配送路径问题转化为旅行商问题(Traveling Salesman Problem)，使用启发式算法，求解出距离最短的配送路径，如图3中的A-11-7-10-6-B-A；

③在上述优化路径的基础上，将指定起点和终点的连接路径删除掉(如图2中的B-A)，将剩余的路径(如图3中的A-11-7-10-6-B)作为优化后的汽车配送路径。

3)无人机配送路径优化。

①将汽车行驶的指定起点(图2中的A)和终点(图2中的B)，分别作为无人机的起飞点、降落点；

②以无人机的数量、最大飞行距离为约束，每个物流配送点只由一架无人机配送，无人机从起飞点(图2中的A)起飞，对相应的物流配送点进行配送，然后在降落点(图2中的B)降落，以使用的无人机数量最少、无人机配送距离最短为优化目标，建立无人机配送路径的优化模型，运用多目标启发优化算法，确定所需要的无人机数量和无人机的配送路线。如图3所示，有2架无人机进行包裹的配送，第1架无人机的配送路线为A-9-3-2-B，第2架无人机的配送路线为A-8-5-4-1-B。

汽车-无人机并行配送包裹。在指定起点(图3中的A)，汽车、无人机同时开始包裹配送，汽车按照优化的配送路径进行包裹配送，如图3中的A-11-7-10-6-B；2架无人机按照优化的配送路径进行包裹配送，如图3中的A-9-3-2-B和A-8-5-4-1-B，配送任务完成后，汽车、无人机分别返回指定终点(图3中的B)。

4)包裹信息通告。无人机对物流点1、2、3、4、5、8、9投递包裹，当有新包裹投递进物流点包裹接收箱时，其RFID阅读器读取包裹的电子标签信息，并通过无线3G、4G通讯技术，向用户手机发送包裹到达通知。

以上所述仅是本实用新型的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本实用新型的保护范围。

Claims (6)

1.一种面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送系统，其特征在于，包括汽车，用以运载包裹的无人机，以及包含多个配送点的配送区域，所述的配送区域包括汽车配送点和无人机配送点，包裹上设置有RFID标签，所述的配送点包括包裹接收箱、RFID阅读器以及无线通讯模块，将包裹投放至包裹接收箱后RFID阅读器读取包裹信息并通过无线通讯模块向用户发出到达通知。

2.如权利要求1所述的面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送系统，其特征在于，在配送区域的终点处设置有停机坪。

3.如权利要求1所述的面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送系统，其特征在于，所述的无线通讯模块为3G或4G无线通讯模块以向用户手机发送包裹到达通知。

4.如权利要求1所述的面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送系统，其特征在于，所述的无人机下部设置有多仓位货仓和包裹弹射装置。

5.如权利要求1所述的面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送系统，其特征在于，所述的配送区域的直径为10-20km。

6.如权利要求1所述的面向偏远地区的无人机和汽车组合式配送系统，其特征在于，所述的无人机为电池供能，在所述的汽车上设置有无人机充电站。