[发明专利]一种无人机快递自动投送路径规划方法及系统

说明书

本发明公开了一种无人机快递自动投送路径规划方法及系统，首先在区域内所有的快递站点中规划出一条能够经过所有站点一次且路程最短的路径，在这条路径上以不超过无人机单次飞行最长距离L_max为界限，在相应的快递站点设置无人机自动充电装置；在有快递投送任务时，利用手持设备读取待派送的多个快件分别所在的地点，分配好任务站点，在这些任务站点中规划出一条最短路径，并读取该段路径总长度；判断无人机能否中途不充电走完全程；如果能，则开始执行快递投送任务；若不能，则在此线路周围寻找可以有效用来充电的站点，作为中转站点使用，使得无人机在经过寻找到的这些中转站点后，能够顺利将快递送达并安全返回快递集散中心。

技术领域

本发明涉及无人直升机航迹规划领域，特别是一种无人机快递自动投送路径规划方法及系统。

背景技术

随着我国电子商务的蓬勃发展和日益成熟，网络购物因其时尚，快速，便捷的特点，逐渐成了消费者的重要的购物方式甚至是主要购物方式，越来越多的人开始选择网上购买产品和服务。与此同时，与网购紧密相连的快递行业也得到了飞速发展。一方面，快递行业的服务规模不断扩大，服务效率也在不断提高；而另一方面，快递行业也逐渐面临着人力、油价等运输成本的上涨等一系列问题。因此，运用先进科学技术和现代化设备来提高效率降低成本的快递是快递业当前的迫切需求。

而采用无人机来运送快递，可以避免地面交通的拥堵情况，不仅可以可以实现同城物流的加急业务，进一步开辟物流领域的细分市场，使物流网点、终端之间的流转获得更高的效率。同时，对于较远距离的少量快递，使用无人机运送能节省更多的运送成本。而且，使用无人机投递还可以大量减少人力的使用。

无人机在投送快递作业过程中需要考虑的因素很多，比如飞行区域、飞行时间、载重量、飞行速度、飞行轨迹已经飞行安全等问题，要想无人机能够快速准确高效的将快递送达，有效的路径规划算法是不能少的。

本发明中涉及到的旅行商问题(Traveling Salesman Problem，TSP)也称货郎担问题，简称TSP问题，是最基本的路线问题，该问题是某售货员要到若干城市去推销商品，他要选定一条从驻地出发，经过每个城市一遍，最后回到驻地的最短路线。是一个经典的NP难度的组合优化问题，其计算量随问题规模的增长呈指数增长趋势。TSP问题的提出可以追溯到18世纪，1759年，欧拉的文献中就提出了这个问题。直到1948年，兰德(RAND)公司引入了这个问题，此时正是对线性规划和组合优化问题研究的开始时期，TSP问题立刻引起了众多学者的注意。对TSP问题的大量研究使得TSP问题成为了一个著名的组合优化问题。目前，求解TSP问题的较为常用的方法有二叉树描述法、蚁群算法、最近邻法、神经网络法、模拟退火法和遗传算法等。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局概率搜索算法,具有良好的全局寻优能力,成为解决TSP问题的有效方法之一。

为了能提高运送效率，未来的无人机快递趋势必然将朝着一次性运送多件快递发展，因此需要考虑到无人机的充电续航问题。因此本发明所涉及的基于旅行商问题的无人机快递航迹规划，比基本的旅行商问题更为复杂一些。来自德国柏林的初创公司SkySense在无人机户外充电方面提供了一种解决方案。但是价格相对是比较昂贵的，紧凑版边长18英寸，售价1130美元，中型充电板边长36英寸，售价2410美元，大型充电板边长72英寸，售价高达7865美元。所以需要尽可能少的在快递接收点设置无人机自动充电站来减少成本，同时必须使得设置的充电站能满足所有情况下的快递作业。

本发明中用到的名词解释如下：

快递无人机：能够投递快件并可通过充电桩自主充电的无人机。本发明中提到的无人机都指这种类型的无人机。

路径规划：飞行器能够满足飞行任务并满足约束条件的飞行轨迹。

快递集散中心：快递公司的快递集中地，快件在这个地点进行分捡，分类，派件。