[发明专利]基于动态分配算法的城市区域物流无人机需求预测方法

说明书

本发明公开了一种基于动态分配算法的城市区域物流无人机需求预测方法，包括：获取城市低空区域飞行环境信息，获取物流无人机运输性能参数；结合物流无人机在城市低空区域运行限制条件、物流无人机自身飞行限制条件以及物流运输任务要求，建立物流无人机运输任务优化分配模型，然后利用集合元素求解法建立物流无人机需求架次预测模型；基于物流无人机需求架次预测模型，考虑不同任务点处包裹数量、所在低空区域飞行环境信息、物流无人机运输性能，采用动态分配算法预测物流无人机需求架次。本发明综合考虑城市低空空域运输环境与物流无人机自身性能参数，合理分配物流无人机运输任务，实现城市区域物流无人机需求预测。

技术领域

本发明涉及物流无人机需求预测技术领域，特别是涉及一种基于动态分配算法的城市区域物流无人机需求预测方法。

背景技术

近年来，城市区域道路拥挤严重，物流配送需求剧增，配送人员需求逐年提高，再加上人口老龄化等社会问题，使得配送成本逐年增高，为物流无人机进入运输市场带来巨大机遇。现代市场经济下，各个领域的竞争日益激烈，为鉴别投资建设方向、降低建设风险、增强竞争能力，必须对无人机运输市场需求进行预测，才能开展后期物流无人机选址、低空航路网络精细规划等相关问题的研究，实现资源的合理配置和有效利用，使得无人机成为未来物流系统不可缺少的基础设施，从而助力于物流业的发展。

物流无人机需求预测是指在一定的时期和一定价格水平下，某区域对物流无人机运输货物具有支付能力的需要。不同于其他运输工具的需求预测，一方面现阶段物流无人机并未进入运输市场，没有相关历史数据；另一方面，物流无人机的运行环境是三维空域，其限制条件众多，如何综合空域条件限制和物流运输特点分析物流无人机运输需求亟待研究。

目前，国内外对物流无人机需求预测的研究较少，相关研究并未考虑物流无人机飞行环境的限制，只是单纯地从市场角度分析物流无人机需求预测，未体现物流无人机的运输特点和任务要求。为无人机更好地进入运输市场，亟需考虑无人机运行环境和运输特点的物流无人机运输任务分配方法，实现物流无人机运输任务分配和无人机需求架次预测，以贴合实际运用需求。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于动态分配算法的城市区域物流无人机需求预测方法，综合考虑城市低空空域运输环境与物流无人机自身性能参数，合理分配物流无人机运输任务，实现城市区域物流无人机需求预测，具有较强的实用价值。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于动态分配算法的城市区域物流无人机需求预测方法，该方法包括以下步骤：

S1，获取城市低空区域飞行环境信息，确定物流无人机飞行空域范围；

S2，获取物流无人机运输性能参数，明确物流无人机自身飞行限制条件；

S3，在物流无人机飞行空域范围内，结合物流无人机在城市低空区域运行限制条件、物流无人机自身飞行限制条件以及物流运输任务要求，建立物流无人机运输任务优化分配模型；

S4，在物流无人机运输任务优化分配模型的基础上，利用集合元素求解法建立物流无人机需求架次预测模型；

S5，基于物流无人机需求架次预测模型，考虑不同任务点处包裹数量、所在低空区域飞行环境信息、物流无人机运输性能，采用动态分配算法预测物流无人机需求架次。

进一步的，所述步骤S1，获取城市低空区域飞行环境信息，确定物流无人机飞行空域范围，具体包括：

获取城市低空区域飞行环境信息，包括禁飞区域、限制区域和隔离区域信息，明确城市区域可用于物流无人机飞行的空域范围；

在城市区域可用于物流无人机飞行的空域范围内，获取城市区域地理环境信息和建筑物障碍信息，建立地理围栏，以确定物流无人机飞行空域范围。