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丹佛斯/DANFOSS
斯坦福大學的研究人員設計了一種方法，使數百種無人機使用公共汽車或有軌電車，以重新設計包裹在城市中的分配方式。如果這樣的解決方案能夠擴展規模，它可以減少送貨車的擁擠和能源消耗，同時延長無人機可以運送包裹的距離。
到目前為止，我們所見的大多數送貨無人機都在郊區拋棄包裹，這是有原因的。城市中心可能是動態環境，充滿了意料之外的障礙，并且仍然不允許無人機在城市中自由飛行。但是研究人員說，使用公共交通工具可以使無人駕駛飛機的飛行距離增加到360%。
該團隊在本周在線2020 IEEE機器人與自動化大會(ICRA)上發表的一篇論文中寫道：“我們的方法致力于大程度地縮短完成任何交付的時間。通過結合兩者的優勢，我們可以實現巨大的商業利益和社會影響。”
這種方法涉及無人駕駛飛機在公共汽車和有軌電車的外部搭便車，可以幫助克服當今無人駕駛飛機有限的旅行能力。例如，廣受歡迎的DJI Mavic 2能夠飛行的大距離為18公里，或往返約11英里。
斯坦福大學的系統可以處理多達200架無人機，運送多達5,000個包裹。AI網絡適用于多8,000個站點的城市，并且專門在舊金山和華盛頓特區進行了實驗。就此而言，舊金山市政運輸局(SFMTA)覆蓋了150平方千米的區域，華盛頓大都會運輸局(WMATA)占地面積約400平方千米。
多無人機網絡不包括使用SFMTA或WMATA隧道。論文的合著者舒什曼·喬杜里(Shushman Choudhury)在一封電子郵件中提到，模擬不考慮任何物理基礎設施，而是依靠公交車站和無人機包裹倉庫位置上的開源數據。研究人員沒有咨詢SFMTA或WMATA官員，但是經過進一步研究以發現其他外部性或對城市社區的潛在影響后，這才有意義。
作者將解決方案描述為類似于為協調多種交通方式而開發的按需移動服務算法。與Uber，Lyft或其他將乘車共享選項與公共交通，電動踏板車和步行相結合的公司一樣，該模型采用了兩層方法。
首先，上層使用接近優的多項式時間任務分配算法將無人機分配給包裹交付序列。然后，下層通過定期在運輸網絡上路由車隊來執行分配，同時采用針對環境量身定制的高效有界次優多智能體尋路技術。
該研究來自斯坦福智能系統實驗室(SISL)和自治系統實驗室。這項工作被題為“使用運輸網絡的高效大規模多無人機交付”，并被ICRA會議組織者提名為多機器人系統論文。該論文的作者，包括Choudhury和Mykel Kochenderfer，于去年發表了有關名為DREAMR的AI技術的研究，該技術能夠引導單個無人機，使用公共汽車和有軌電車來減少飛行時間并節省能源。
本周在ICRA上詳細介紹的多無人機方法假設可以從任何調度站獲取包裹。它還假設一架無人機一次可以攜帶一個包裹，并且無人機會在時間允許的情況下充電或更換電池。下一步可能包括考慮延誤和時間窗口等問題。任何在舊金山使用過Muni巴士的人都知道交通和擁堵會極大地影響旅行時間。
該論文指出，未來的關鍵方向是進行案例研究，以評估我們框架的運營成本，評估其對道路擁堵的影響，并考慮潛在的外部因素，例如噪聲污染和對城市社區的不同影響。
浙公網安備 33010602000006號
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