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杭榮
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(guī)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(qū)拋棄包裹，這是有原因的。城市中心可能是動態(tài)環(huán)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(fā)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(yōu)勢，我們可以實現巨大的商業(yè)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(tǒng)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(qū)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(qū)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(fā)現其他外部性或對城市社區(qū)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(xié)調多種交通方式而開發(fā)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(yōu)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(zhí)行分配，同時采用針對環(huán)境量身定制的高效有界次優(yōu)多智能體尋路技術。
該研究來自斯坦福智能系統(tǒng)實驗室(SISL)和自治系統(tǒng)實驗室。這項工作被題為“使用運輸網絡的高效大規(guī)模多無人機交付”，并被ICRA會議組織者提名為多機器人系統(tǒng)論文。該論文的作者，包括Choudhury和Mykel Kochenderfer，于去年發(fā)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(jié)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(qū)的不同影響。
浙公網安備 33010602000006號
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