一种无人机结合公交车区域协同配送系统及方法

1.本发明属于物流配送技术领域，尤其涉及一种无人机结合公交车区域协同配送系统。


背景技术：

2.目前，国内快递业务量迅速增长，依靠无人机可以提升货物配送效率并能有效解决传统配送方式成本较高的问题。随着我国物流行业市场的成熟发展以及物联网、传感器技术的不断创新，物流无人机的应用得到一定技术支持，应用无人机(车)提升配送效率已成为行业共识。无人机配送现阶段依然存在技术、成本、安全等方面的诸多问题，但无论是国内还是国外，近几年都已开始在此赛道上发力，以无人机为主的配送新模式逐渐进入人们的视野。
3.无人驾驶飞机简称无人机，是利用无线电遥控设备和自备程序控制装置操纵的不载人飞机，有相应的航电、传感器、通信及飞行控制等系统，具有自主飞行和独立完成某项任务的功能。随着技术的发展，无人机已经成为会飞的智能机器人已经是不争的事实。无人机领域正处于蓬勃发展时期。围绕着无人机，各种技术创新层出不穷，随着国内低空领域的全面开放，曾经被封存于军事领域的无人机高科技成果，现在正揭开神秘面纱，进入到民用的众多领域当中，显示出巨大潜力。目前，快递物流企业均启动了无人机快递研发并进行了无人机快递试验。但由于无人机存在载重和飞行距离的限制，只能对一定范围内的顾客进行特定规格货物的配送，因此使用纯无人机配送仍有较大局限。
4.城市公共交通是与人民群众生产生活息息相关的重要基础设施。优先发展城市公共交通，建设与城市规模、人口和经济发展相适应的公共交通系统，减少城市中心地区车辆总数，是提高城市交通资源利用效率、缓解交通拥堵的重要措施，也是提高城市空气质量和加快建设环境友好型社会的务实之举。公交建设要推动互联网、大数据、人工智能等新技术与城市公共交通融合发展，推广“出行即服务”理念，推进城市公共交通智慧运营监管、企业智能调度、出行信息服务、大数据决策支持等系统建设，为乘客提供城市公共交通实时出行信息服务，提升城市公共汽电车来车信息实时预报率，提高非现金支付比率。
5.无人机与城市公共交通的发展前景广阔，但都存在难以克服的缺点。无人机不能承载较重的物品而且续航能力有限，不能长时间工作；城市公共交通要精确地按照规定路线运行，且涉及范围有限，很难快速获取附近地况信息。若将无人机与城市公共交通相结合，体现新技术与公共交通融合发展，形成优势互补，或许会弥补两者之间的缺陷，但目前无人机与公共交通的协同配送技术尚无应用。
6.城市末端物流由于位置偏远、订单分散、配送困难、突发事故，基本全靠人工来完成物流订单配送，配送效率较低且配送成本很高。现有技术中，货物由仓储站发往配送站，配送员按地址逐一送达，或者买家到配送点自取。此外，由于地面交通拥堵、配送需求高，导致目前物流配送时间较长，配送成本较高，受制于地理环境的影响，个别地区的小区还不支持送货上门服务，需要买家到配送站自取，不仅降低了用户体验及消费意愿，而且导致巨大
的消费潜力无法释放。随着无人机技术的发展，车辆与无人机协同配送的方式受到广泛关注，多个物流企业与科技公司已完成利用无人机进行末端配送的初步实验。当前无人机大多从仓库出发进行配送后返回仓库，在实际情况中，仓库无法为超出无人机配送范围的顾客提供配送服务，无人机必须在载重限制和续航里程之间取得平衡，因此建立多个无人机站点为无人机提供较远距离的配送服务，成为提高无人机利用率进一步发挥车机协同配送的重要方式。
7.通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
8.(1)现有的无人机配送有续航、载重以及传感技术的限制。动力电池无法支持长时间作业，飞行距离有限；只能对一定范围内的顾客进行特定规格货物的配送，负载能力有限，无法全方位覆盖所有品类的商品；配送应用场景受到限制，无法在多种复杂易变的场景下精准地执行配送任务；无法应对突然场景，存在安全配送的隐患。
9.(2)现有配送方法配送效率较低且配送成本很高，用户体验度低。社区便利店自提、约定送货上门时间、设置社区自提柜等方法一定程度上解决货物安全问题和服务质量问题，但仅满足消费端的需求，而给供给端增加了配送成本。
10.(3)现有无人机的购置成本和操作成本高，制造产业链暂不完善无法通过系统化生产降低成本。
11.(4)现有技术目前没有将无人机与公共交通进行协同配送的方法或系统。
12.(5)与无人机配送相关的法律政策不完善，无人机自身飞行安全问题的不可控性较大，在配送过程中发生交通事故时责任认定问题未有明确规定且在飞行过程中对公共的安全和隐私问题也会引起较大争议。


技术实现要素：

13.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种无人机结合公交车区域协同配送系统。
14.本发明是这样实现的，一种无人机结合公交车区域协同配送系统包括：
15.无人机子系统，包括无人机以及设置于公交站和用户小区的无人机站点；用于执行配送任务以及储存用户物品，当商品送至公交站点时，无人机抓取商品，放置在公交搭载台(同时无人机在公交车上进行充电)，无人机随车移动，直到后台程序根据最优路径确定起飞点，无人机再次起飞向客户进行配送，送至客户收货点，届时客户点公交站货物存放柜就会接受包裹，后台检测到包裹状态，向客户发送取货信息；
16.公交车搭载子系统，用于利用设置与公交车顶的无人机无线充电搭载台为无人机提供配送路途中的长距离运送以及中途充电，公交车全程按照正常路线进行行驶，每一台公交车都有无人机搭载系统，到达某一站点时，可能有无人机搭载此系统，也有可能没有无人机搭载此系统，后台程序会算出哪条线路与客户终点距离更近，从而选择线路公交车。
17.智能终端app，该子系统是开发的产品专属app，可实现线上下单和线下配送的有机连接，可以使用户操作更为便捷，形成良好的产品生态环境，也可用于提供在线下单接口，并实时显示配送信息，此app服务有三方面，商家寄件、客户点收件、寄件，最主要是后台计算最优路径，能在短时间内计算出在哪个站点寄件、由哪个无人机取货、无人机搭乘哪台公交车、无人机在哪个点进行送货，并同时向使用者双方提供寄件码、取货码。
18.本发明的另一目的在于提供一种应用于所述无人机结合公交车区域协同配送系统的无人机结合公交车区域协同配送方法，所述无人机结合公交车区域协同配送方法包括：
19.步骤一，用户注册并登录账号；用户发送购买需求；商家接单后，生成包含公交站点、线路相关决策的送货码；
20.步骤二，商家将商品运输至匹配的公交站点，并扫码商品入仓；无人机抓取入仓的商品，并放置于公交搭载台上随公交车移动；
21.步骤三，根据最优路径确定无人机起飞点，将商品运输至用户指定的送货点；用户利用收货码取货。
22.进一步，所述无人机结合公交车区域协同配送方法还包括：
23.(1)登录用户发送包含指定的收货点、收货人信息的配送需求，并生成包含公交站点、线路相关决策的送货码；
24.(2)用户将待配送货品运输至匹配的公交站点；无人机抓取入仓的商品，并放置于公交搭载台上随公交车移动；
25.(3)根据最优路径确定无人机起飞点，将待配送货品运输至用户指定的送货点；用户利用收货码取货。
26.进一步，所述生成包含公交站点、线路相关决策的送货码之前还需进行用户的聚类分析；
27.所述用户聚类分析方法包括：
28.采用k-means聚类的遗传算法对顾客聚类，根据无人机飞行续航里程和最大载重的限制条件进行聚类划分，步骤如下：
29.(1)确定聚类数表示所有订单的餐品份数；q表示无人机的最大装载量，[x]表示对x向上取整；
[0030]
(2)利用下式计算顾客点间的时空距离：
[0031][0032]
其中，k表示聚类数，所述聚类数为无人机的数量，zi表示第i个聚类里的所有用户点；
[0033]
(3)初始化种群：对种群中个体采用自然整数的十进制编码，个体的长度为k，个体的每一位代表聚类中心，根据k-means算法当簇的中心确定时根据就近原则对所有用户进行分类；
[0034]
(4)计算种群中个体的目标函数值，并将所述目标函数值作为个体的适应度值；通过对个体的选择、交叉与变异来优化种群；
[0035]
(5)判断是否满足终止条件；若是，则输出聚类分析结果；否则，返回步骤(1)。
[0036]
进一步，所述公交站点匹配方法包括
[0037]
1)利用下式计算由区域内用户节点划分得到的每一个簇的重心：
[0038][0039]
其中，(x(i),y(i))表示第ⅰ个簇的重心，i表示第i个簇中第i个顾客，ni表示第i个簇中用户的数量，(xi,yi)表示第i个用户的二维坐标；
[0040]
2)利用下式计算多个候选车站与所述每一个簇的重心距离，并将与所述每一个簇的重心距离最小的候选站点作为筛选得到的公交站点：
[0041][0042]
其中，j＝1，..n；wj表示第j个候选车站的使用成本，(xj,yj)表示第j个候选车站的坐标，(ai,bi)表示第i个簇的重心坐标，m和n分别表示簇的个数和候选车站的个数；
[0043]
3)判断筛选得到的公交站点是否满足用户需求，若满足，则输出对应拱脚站点。
[0044]
进一步，所述最优路径确定方法包括：
[0045]
(1)输入起飞点、降落点以及障碍区域的节点信息，判断从起飞点到降落点直线飞行是否穿过障碍物，若是则将起飞点信息存入open list中，转向步骤(2)，若否则直接结束；
[0046]
(2)遍历当前open list，选择f(n)最小值对应的节点并展开：确定从所述节点到降落点穿过的第一个障碍物，将所述障碍物的可用节点信息放入到openlist中，同时把open list中已展开的节点放入到close list中；
[0047]
其中，f(n)计算公式如下：
[0048]
f(n)＝g(n)+h(n)；
[0049]
式中，f(n)表示为待扩展节点的评估函数，表示从起始点经节点n到达目标点的估计代价；g(n)表示从起始点到当前节点n的实际代价，h(n)表示从当前节点n到目标点的代价估值，xn，xg，yn，yg分别表示当前节点n和降落点g的横纵坐标；
[0050]
(3)重复步骤(2)，当open list中的展开点与降落点之间没有障碍物(即障碍物的节点信息为空)或openlist为空时结束循环，输出最优路径。
[0051]
进一步，所述无人机结合公交车区域协同配送方法的目标函数及约束条件如下：
[0052][0053]
其中，
[0054]
[0055][0056][0057]
约束条件：
[0058][0059][0060][0061][0062]
secret；
[0063]
其中，n
p
表示用户节点，表示用户节点n
p
的包裹需求量；pi表示公交站点；表示任意公交站点pi开放的固定成本；表示用户节点n
p
与站点dj之间的距离；t
clu
(i)表示无人机向簇内的客户服务所消耗的时间；t
p
表示各站点的发车时间周期；τa(p
p
,s)表示路径s中无人机到达公交站点p
p
的时刻；τd(p
p
,s)表示路径s中无人机在车站等待后搭乘上公共交通的时刻；表示公交站点无人机等待的时间；表示客户站点的等待时间。
[0064]
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述无人机结合公交车区域协同配送方法的步骤。
[0065]
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述无人机结合公交车区域协同配送方法的步骤。
[0066]
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述无人机结合公交车区域协同配送系统。
[0067]
结合上述的技术方案和解决的技术问题，请从以下几方面分析本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
[0068]
第一、针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本发明的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等，详细、深刻地分析本发明技术方
案如何解决的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：
[0069]
本发明实现的公交车与无人机协同配送模式，不仅解决了在同城配送中货车配送效率低、运力不够的问题，也解决了无人机续航短、飞行距离受限的问题。此处，本发明设置在公交车站和目标客户小区的公交站货物存放柜是借助大数据进行偏好分析，合理筛选得出的最佳选择，在降低建设成本的同时，为无人机航行路径提供更优的规划安排。
[0070]
本发明公交车与无人机协同配送系统搭载公交车可以完成配送中长距离路途，无需从配送中心飞到顾客家门口，只需完成“最后一公里”的配送部分，因而由电池驱动的无人机可以节省电量、提升续航、降低噪音。对于公交车来说，本发明能够提高公交车利用率、增加公交收入等。
[0071]
第二，把技术方案看做一个整体或者从产品的角度，本发明所要保护的技术方案具备的技术效果和优点，具体描述如下：
[0072]
本发明提出的将公交车与无人机结合实现城市物流配送能够很好的解决现有技术的无人机续航与载重的问题，另一方面公共交通的低碳环保理念越来越受到大众认可，发展前景广阔。
[0073]
本发明为本地消费者提供安全专业的配送服务，提供买、送、取、办等多样化服务；为所有商家打造了品牌、时效、经济、客制化四大产品，致力于用优质、高效、全场景的服务为各类商家一站式解决配送难题。
[0074]
第三，作为本发明的权利要求的创造性辅助证据，还体现在以下几个重要方面：
[0075]
(1)本发明的技术方案转化后的预期收益和商业价值为：
[0076]
本产品初期拟定与有货物配送需求的商家进行合作，同时也接受个人消费者单独下载本产品的app来进行同区域小物件寄送，围绕消费者优化服务来进行。同时，合理利用现有的社交平台进行产品推广、招商，线下销售及推广也同步进行，做到多渠道销售。产品进一步成熟后，与更多的小型企业及个体户商家进行合作，盈利模式可持续。
[0077]
本发明将开创一种无人机+公交车的快捷、高效、绿色的配送方式，具备高商业价值。无人机送货号称“空中快递”，是以技术变革和创新服务为核心，其不依赖地面交通和不受地形地势约束的先天优势，将为高附加值商品的用户创造高品质的派送服务，让用户感受到物流服务能力质的飞跃。无人机拓展了空间的使用效率(由平面到立体)，没有堵车风险，因此无飞机将会大幅度提升配送效率。未来三年，无人配送整车成本会从20万-50万元逐步下降至10万元以内，无人配送赛道将率先迎来爆发。搭载公交车可以完成配送中长距离路途，无需从配送中心飞到顾客家门口，只需完成“最后一公里”的配送部分，因而由电池驱动的无人机可以节省电量、提升续航、降低噪音。对于公交车来说，该产品能够提高公交车利用率、增加公交收入等。
[0078]
(2)本发明的技术方案填补了国内外业内技术空白：
[0079]
目前国内外还没有无人机+公交车的配送技术，本发明技术将率先填补此领域的技术空白。应用无人机(车)提升配送效率已为行业共识。目前，快递物流企业均启动了无人机快递研发并进行了无人机快递试验。但由于无人机存在载重和飞行距离的限制，只能对一定范围内的顾客进行特定规格货物的配送，因此使用纯无人机配送上仍有较大局限。而本发明提出的将公交车与无人机结合实现城市物流配送能够很好的解决无人机续航与载重的问题，另一方面公共交通的低碳环保理念越来越受到大众认可，发展前景广阔。无人机
与公交车协同配送既可以解决无人机续航与载重的问题，又可以实现绿色配送，是物流领域的一大创新之举。
[0080]
(3)本发明的技术方案是否解决了人们一直渴望解决、但始终未能获得成功的技术难题：
[0081]
末端配送问题：面对末端配送需求与日俱增、配送痛点持续存在、劳动人口不断下降的多重压力，市场提出许多解决方案，比如共同配送、自提柜、便利店自提等，问题得到一定程度缓解。但单纯依靠人工配送，已无法完全解决当下物流配送“最后一公里”所面临的难题。将无人机纳入城市末端物流配送的体系中，将会大大解决“最后一公里”配送问题。在某些环境和条件下，只有无人机运输才能实现有效的送达，这是其它方式所无法替代的。比如，当有人或生命体受困于某高层建筑或山河湖海的某个地点、急需生命救助物资时，无人机可以实现极为高效、精准的投递。相比于一般的航空运输和通航运输方式，无人机运输具有成本低、调度灵活等优势，并能填补现有的航空运力空白。同时，在运力调度中也减少了飞行员和机组等人为因素的制约。此外，在某些偏远山区和河海险要地区，陆运水运极为不便，也比较适合无人机货运。
[0082]
成本问题：物流行业的成本一直居高不下，此技术方案与航空运输相比大大降低了物流人工成本。且从长期来看，无人机购买成本低于人工成本；无人机能够提高同区域中长距离物流配送效率，减少物流配送时间，减轻商家配送负担。
附图说明
[0083]
图1是本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送系统架构图；
[0084]
图2是本发明实施例提供的无人机取放货示意图；其中，图2(a)无人机及取货设施打开状态；图2(b)无人机及取货设施关闭状态；
[0085]
图3是本发明实施例提供的公交车搭载子系统所示，图3(a)为公交车搭载无人机正面图；图3(b)无人机搭载台俯视图；
[0086]
图4是本发明实施例提供的公交站货物存放柜示意图；其中，图4(a)公交站货物存放柜(关闭状态)；图4(b)公交站货物存放柜(打开状态)；
[0087]
图5是本发明实施例提供的无人机系统功能原理图；
[0088]
图6是本发明实施例提供的公交车搭载子系统原理图；
[0089]
图7是本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送系统实施流程图；
[0090]
图8是本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送方法流程图；
[0091]
图9是本发明实施例提供的公交无人机协同配送示意图；
[0092]
图10是本发明实施例提供的消费者发出购买需求送方法流程图；
[0093]
图11是本发明实施例提供的消费者发出配送需求送方法流程图。
[0094]
图12是本发明另一实施例提供的种无人机结合公交车区域协同配送系统原理图；
[0095]
图13是本发明实施例提供的多种配送距离对照图；
[0096]
图14是本发明实施例提供的多种配送成本对照图；
[0097]
图中：1、无人机系统；2、公交车搭载子系统；3、智能终端app。
具体实施方式
[0098]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0099]
一、解释说明实施例。为了使本领域技术人员充分了解本发明如何具体实现，该部分是对权利要求技术方案进行展开说明的解释说明实施例。
[0100]
实施例1
[0101]
如图1所示，本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送系统包括：
[0102]
无人机系统1，包括无人机以及设置于公交站和用户小区的无人机站点；用于执行配送任务以及储存用户物品，当商品送至公交站点时，无人机抓取商品，放置在公交搭载台(同时无人机在公交车上进行充电)，无人机随车移动，直到后台程序根据最优路径确定起飞点，无人机再次起飞向客户进行配送，送至客户收货点，届时客户点公交站货物存放柜就会接受包裹，后台检测到包裹状态，向客户发送取货信息；如图2无人机取放货示意图所示，其中，图2(a)无人机及取货设施打开状态；图2(b)无人机及取货设施关闭状态；
[0103]
公交车搭载子系统2，用于利用设置与公交车顶的无人机无线充电搭载台为无人机提供配送路途中的长距离运送以及中途充电，公交车全程按照正常路线进行行驶，每一台公交车都有无人机搭载系统，到达某一站点时，可能有无人机搭载此系统，也有可能没有无人机搭载此系统，后台程序会算出哪条线路与客户终点距离更近，从而选择线路公交车。如图3公交车搭载子系统所示，图3(a)为公交车搭载无人机正面图；图3(b)无人机搭载台俯视图；
[0104]
公交站货物存放柜，能够与无人机高度自动协作、无缝接驳，可以实现无人机的自动起飞、降落，货物的自动装卸载，快件的自动分类和基于身份比对以及实名认证的快件存取等一系列智能功能。当无人机降落到货物存放柜上方时，柜体顶端的红外线扫描仪扫描无人机的条码，识别成功后存放柜顶端停机坪开启，无人机抓取或卸下相应商品后飞离货物存放柜，柜顶关闭。另外，存放柜会扫描货物快递单上的条码，将卸下的货物自动分拣到相应的快递格中，同时向客户发送取货信息。如图4(a)公交站货物存放柜(关闭状态)；图4(b)公交站货物存放柜(打开状态)。
[0105]
智能终端app 3，该子系统是开发的产品专属app，可实现线上下单和线下配送的有机连接，可以使用户操作更为便捷，形成良好的产品生态环境，也可用于提供在线下单接口，并实时显示配送信息；
[0106]
此app服务有三方面，商家寄件、客户点收件、寄件，最主要是后台计算最优路径，能在短时间内计算出在哪个站点寄件、由哪个无人机取货、无人机搭乘哪台公交车、无人机在哪个点进行送货，并同时向使用者双方提供寄件码、取货码。
[0107]
实施例2
[0108]
如图5所示，基于本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送系统，进一步的，无人机系统分为硬件设施和软件设施两个部分，硬件设施包括无人机及无人机送货操作柜；软件设施包括信息收集系统、信息处理系统、安全预警系统三个子系统。信息收集系统负责收集客户订单数据、收发货地点等数据；信息处理系统负责依据现行公交运行状态、货物收发点为无人机规划路线；安全预警系统负责反馈无人机电量、所处位置、飞行状
态等重要信息。
[0109]
实施例3
[0110]
如图6所示，基于本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送系统，进一步的，公交车搭载子系统分为硬件设施和软件设施两个部分，硬件设施包括无人机搭载充电台和公交货物存放柜；软件设施包括信息反馈系统和无人机充电系统两个子系统。信息反馈系统将gps、行车时间等公交运行现状信息反馈给无人机系统，供无人机系统计算出最优线路；无人机充电系统能够实时显示公交车上方的充电设施电量状态。
[0111]
实施例4
[0112]
如图7所示，本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送系统实施流程包括：无人机从仓库出发，搭载公交按照固定线路、固定时刻表运行，在距离客户点距离最优的位置时，无人机起飞并飞往顾客点进行配送，配送任务完成后，无人机需前往附近车站搭载公交前往下一配送区域或返回仓库。
[0113]
实施例5
[0114]
如图8所示，本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送方法包括：
[0115]
s101，用户注册并登录账号；用户发送购买需求；商家接单后，生成包含公交站点、线路相关决策的送货码；
[0116]
s102，商家将商品运输至匹配的公交站点，并扫码商品入仓；无人机抓取入仓的商品，并放置于公交搭载台上随公交车移动；
[0117]
s103，根据最优路径确定无人机起飞点，将商品运输至用户指定的送货点；用户利用收货码取货。
[0118]
实施例6
[0119]
如图9所示，本发明实施例提供的公交无人机协同配送方法包括：
[0120]
公交无人机协同配送历经三个场景：场景a为商家在某一时刻接收到订单，将配送物品放置到附近公交车站自动取货平台，无人机将物品带至公交车上方；场景b为无人机随公交车按照公交线路运行，同时实现无人机充电；场景c为无人机按照预定规划的最优路径起飞，避开地形等障碍将配送物品配送至客户取货点。
[0121]
具体包括：
[0122]
城市的某条公交线路附近分散有不同的商户以及可能的客户需求点，客户由智能终端app发出需求，根据客户位置点、商家位置点、公共线路运行现状等多方面因素，系统将自动计算出时间成本最优的公交+无人机服务线路，场景a表示无人机系统接到订单，对公交货物柜处的货物进行抓取并等待乘坐即将到来的公交车；当公交车到达指定站点后，无人机携带货物搭载公交车，此后随公交车运行在固定线路上，如场景b所示；无人机系统在无人机随行公交过程中，结合当前路况(即公交车运行状况)，将实时选择更优的随行路线(如换乘公交、切换线路等)，当公交车运行至距离客户需求点最近位置时，无人机随即起飞，携带货物飞至客户货物存放柜处，如场景c；完成服务的无人机将返回最近的停靠站点，进行充电等待下一次飞行任务。
[0123]
实施例7
[0124]
如图10所示，本发明实施例提供的消费者发出购买需求送方法包括：
[0125]
(1)有需求的消费者在平台上下单所要购买的商品。
[0126]
(2)商家接单后生成包含公交站点、线路相关决策的送货码；然后将商品送至指定公交站点，通过扫码使商品入仓。
[0127]
(3)无人机接收到指令后到达公交站货物储存柜抓取商品，并放置于公交搭载台上随公交车移动。
[0128]
(4)根据最优路径确定无人机起飞点，将待配送货品运输至用户指定的送货点；用户利用收货码取货。
[0129]
实施例8
[0130]
如图11所示，本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送方法还包括：
[0131]
(1)登录用户发送包含指定的收货点、收货人信息的配送需求，并生成包含公交站点、线路相关决策的送货码；
[0132]
(2)用户将待配送货品运输至匹配的公交站点；无人机抓取入仓的商品，并放置于公交搭载台上随公交车移动；
[0133]
(3)根据最优路径确定无人机起飞点，将待配送货品运输至用户指定的送货点；用户利用收货码取货。
[0134]
实施例9
[0135]
基于本发明实施例8提供的无人机结合公交车区域协同配送方法，进一步的，本发明实施例步骤(1)提供的生成包含公交站点、线路相关决策的送货码之前还需进行用户的聚类分析。
[0136]
本发明实施例提供的用户聚类分析方法包括：
[0137]
采用k-means聚类的遗传算法对顾客聚类，根据无人机飞行续航里程和最大载重的限制条件进行聚类划分，步骤如下：
[0138]
(1)确定聚类数表示所有订单的餐品份数；q表示无人机的最大装载量，[x]表示对x向上取整；
[0139]
(2)利用下式计算顾客点间的时空距离：
[0140][0141]
其中，k表示聚类数，所述聚类数为无人机的数量，zi表示第i个聚类里的所有用户点；
[0142]
(3)初始化种群：对种群中个体采用自然整数的十进制编码，个体的长度为k，个体的每一位代表聚类中心，根据k-means算法当簇的中心确定时根据就近原则对所有用户进行分类；
[0143]
(4)计算种群中个体的目标函数值，并将所述目标函数值作为个体的适应度值；通过对个体的选择、交叉与变异来优化种群；
[0144]
(5)判断是否满足终止条件；若是，则输出聚类分析结果；否则，返回步骤(1)。
[0145]
实施例10
[0146]
基于本发明实施例8提供的无人机结合公交车区域协同配送方法，进一步的，本发明实施例步骤(2)中，提供的公交站点匹配方法包括：
[0147]
1)利用下式计算由区域内用户节点划分得到的每一个簇的重心：
[0148][0149]
其中，(x(i),y(i))表示第ⅰ个簇的重心，i表示第i个簇中第i个顾客，ni表示第i个簇中用户的数量，(xi,yi)表示第i个用户的二维坐标；
[0150]
2)利用下式计算多个候选车站与所述每一个簇的重心距离，并将与所述每一个簇的重心距离最小的候选站点作为筛选得到的公交站点：
[0151][0152]
其中，j＝1，..n；wj表示第j个候选车站的使用成本，(xj,yj)表示第j个候选车站的坐标，(ai,bi)表示第i个簇的重心坐标，m和n分别表示簇的个数和候选车站的个数；
[0153]
3)判断筛选得到的公交站点是否满足用户需求，若满足，则输出对应拱脚站点。
[0154]
本发明实施例提供的最优路径确定方法包括：
[0155]
(1)输入起飞点、降落点以及障碍区域的节点信息，判断从起飞点到降落点直线飞行是否穿过障碍物，若是则将起飞点信息存入open list中，转向步骤(2)，若否则直接结束；
[0156]
(2)遍历当前open list，选择f(n)最小值对应的节点并展开：确定从所述节点到降落点穿过的第一个障碍物，将所述障碍物的可用节点信息放入到openlist中，同时把open list中已展开的节点放入到close list中；
[0157]
其中，f(n)计算公式如下：
[0158]
f(n)＝g(n)+h(n)；
[0159]
式中，f(n)表示为待扩展节点的评估函数，表示从起始点经节点n到达目标点的估计代价；g(n)表示从起始点到当前节点n的实际代价，h(n)表示从当前节点n到目标点的代价估值，xn，xg，yn，yg分别表示当前节点n和降落点g的横纵坐标；
[0160]
(3)重复步骤(2)，当open list中的展开点与降落点之间没有障碍物(即障碍物的节点信息为空)或openlist为空时结束循环，输出最优路径。
[0161]
实施例11
[0162]
基于本发明实施例9提供的无人机结合公交车区域协同配送方法，进一步的，在步骤(4)中，实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送方法的目标函数及约束条件如下：
[0163][0164]
其中，
[0165]
[0166][0167][0168]
约束条件：
[0169][0170][0171][0172][0173]
secret；
[0174]
其中，n
p
表示用户节点，表示用户节点n
p
的包裹需求量；pi表示公交站点；表示任意公交站点pi开放的固定成本；表示用户节点n
p
与站点dj之间的距离；t
clu
(i)表示无人机向簇内的客户服务所消耗的时间；t
p
表示各站点的发车时间周期；τa(p
p
,s)表示路径s中无人机到达公交站点p
p
的时刻；τd(p
p
,s)表示路径s中无人机在车站等待后搭乘上公共交通的时刻；表示公交站点无人机等待的时间；表示客户站点的等待时间。
[0175]
实施例12
[0176]
如图12所示，本发明实施例提供一种无人机结合公交车区域协同配送系统由三个子系统共同构成。第一个是无人机子系统，包括无人机以及设置在公交站和客户小区的无人机站点，该子系统主要承担配送任务以及储存客户物品的功能。第二个是公交车搭载子系统，主要是放置在公交车顶的无人机无线充电搭载台，该子系统的功能是给无人机提供配送路途中的长距离运送以及中途充电。第三个是“飞巴”app子系统，该子系统是开发的产品专属app，可实现线上下单和线下配送的有机连接，可以使用户操作更为便捷，形成良好的产品生态环境。
[0177]
二、应用实施例。为了证明本发明的技术方案的创造性和技术价值，该部分是对权利要求技术方案进行具体产品上或相关技术上的应用实施例
[0178]
应用实施例
[0179]
基于实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送系统，本发明实施例提供的的
组合式系统能够解决几个问题，例如，搭载公交车可以完成配送中长距离路途，无需从配送中心飞到顾客家门口，只需完成“最后一公里”的配送部分，因而由电池驱动的无人机可以节省电量、提升续航、降低噪音。对于公交车来说，该产品能够提高公交车利用率、增加公交收入等。
[0180]
本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送系统算法模型如下：
[0181]
场景a为商家在某一时刻接收到订单，将配送物品放置到附近公交车站自动取货平台，无人机将物品带至公交车上方；场景b为无人机随公交车按照公交线路运行，同时实现无人机充电；场景c为无人机按照预定规划的最优路径起飞，避开地形等障碍将配送物品配送至客户取货点。
[0182]
结合无人机公交特性，做出如下假设：
[0183]
(1)由于公交车发车间隔密集，且能在一定程度保证发车准点率，因此不需要考虑公交车的续航问题；
[0184]
(2)由于无人机续航里程为20km，且可实现公交车上的充电过程，足够实现取货、送货两次往返飞行任务，故不考虑无人机的续航问题；
[0185]
(3)无人机速度恒定、公交车的行驶速度设置拥堵系数a(0.2-0.8)；
[0186]
(4)将每份配送物品的质量和体积进行标准化规定，即客户发出的配送需求只能是低于无人机载重要求的单位固定值的整数倍；
[0187]
(5)无人机有容量限制，每辆公交车最多搭载2台无人机；
[0188]
(6)不考虑无人机在飞行中遇到的天气情况、交通状况和其他意外事件；
[0189]
阶段一：顾客聚类
[0190]
采用k-means聚类的遗传算法对顾客聚类，根据无人机飞行续航里程和最大载重的限制条件进行聚类划分，目标函数如式(1)，目的是使所有聚类簇，其他顾客点到聚类中心的时空距离最小。式中k为聚类数，即无人机的数量，zi为第i个聚类里的所有顾客点。
[0191][0192]
(1)确定聚类数表示所有订单的餐品份数，q为无人机的最大装载量，[x]表示对x向上取整；
[0193]
(2)根据式计算顾客点间的时空距离；
[0194]
(3)初始化种群。对种群中个体采用自然整数的十进制编码，个体的长度设为k，个体的每一位代表聚类中心，根据k-means算法的思想，当簇的中心确定时，可以根据就近原则对所有顾客分类；
[0195]
(4)计算种群中个体的目标函数值，并将其作为个体的适应度值；
[0196]
(5)种群进化。通过对个体的选择、交叉与变异来优化种群；
[0197]
(6)判断是否满足终止条件。是，结束；否，返回(1)
[0198]
阶段二：公交站点的选取和顾客分配
[0199]
通过前一阶段的聚类算法将区域内顾客节点划分成若干个簇clui＝{clu1,clu2,...,cluk}，根据公式计算出每个簇的重心，公式(2)计算出的重心作为每个簇的代表，
便于在不同的候选车站集合中选择适当的车站：
[0200][0201]
式中(x(i),y(i))是第ⅰ个簇的重心，i表示第i个簇中第i个顾客，ni表示第i个簇中顾客的数量，(xi,yi)表示第i个顾客的二维坐标。通过定义每个簇的重心，本发明可以在候选车站之间开始选择合适的车站作为无人机“下车”点。使用经典的单一设施选址问题解决办法来选择合适的车站。在经典的设施选址问题中，选择了具有与重心距离最小的车站，其中距离计算为欧式距离如式(3)。
[0202]
候选车站坐标(x
*
,y
*
)表示如下：
[0203][0204]
其中j＝1，..n；wj第j个候选车站的使用成本，(xj,yj)第j个候选车站的坐标，(ai,bi)第i个簇的重心坐标，m和n分别表示簇的个数和候选车站的个数。如果选定的车站可以满足客户的需求，0公共交通站点选取将停止。当选择的所有车站可以覆盖区域内顾客的需求时，选址阶段就会停止。
[0205]
阶段三：无人机避障航迹规划
[0206]
a*算法通过搜索当前位置的临近节点，选取代价值最小的节点作为扩展节点加入搜索空间，新加入的节点又能产生新的可扩展节点，直到目标点被选作扩展节点，再从目标节点逆向溯源，找到从起始点到目标点代价最小的路径。a*算法中节点n的代价函数为:
[0207]
f(n)＝g(n)+h(n)
ꢀꢀꢀ
(4)
[0208]
其中f(n)为待扩展节点的评估函数，表示从起始点经节点n到达目标点的估计代价，g(n)为从起始点到当前节点n的实际代价，h(n)表示从当前节点n到目标点的代价估值。a*算法扩展下一节点时，从待选节点中选择估计代价值f(n)最小的节点插入到路径链表中。
[0209]
针对二维平面无人机避障航迹规划问题，本发明对a*算法做如下设计。设置无人机的起飞站点s和降落站点g和各障碍区域的节点信息，建立两个存储节点信息的空列表open list和close list。由于目标是使无人机飞行距离最小，故式(4)中考虑的代价是无人机的航程，g(n)表示从起飞站点s到节点n避过障碍物的已飞航程，h(n)表示不考虑障碍区域从当前节点n到降落点g的直线距离，xn，xg，yn，yg分别为当前节点n和降落点g的横纵坐标，
[0210]
算法具体步骤如下:
[0211]
(1)输入起飞点、降落点以及障碍区域的节点信息，判断从起飞点到降落点直线飞行是否穿过障碍物，若是则将起飞点信息存入open list中，转(2)；若否则直接结束。
[0212]
(2)遍历当前open list，找到f(n)最小值对应的节点并展开，即找到从该节点到降落点穿过的第一个障碍物，将该障碍物的可用节点信息放入到openlist中，同时把open list中已展开的节点放入到close list中。
[0213]
(3)重复(2)，当open list中的展开点与降落点之间没有障碍物(即障碍物的节点信息为空)或openlist为空时结束循环。
[0214]
表3变量定义
[0215][0216]
目标函数及约束条件：
[0217]
客户节点n
p
的包裹需求量为无人机选择合适的公交站点作为各客户簇配送任务的起飞和降落点，配送完成后回到站点搭乘公交，集合p表示公交站点集合。对于任意的公交站点pi其开放的固定成本为客户节点n
p
与站点dj之间的距离为t
clu
(i)无人机向簇内的客户服务所消耗的时间：
[0218][0219]
假设各站点的发车时间一致且均按周期t
p
发车，每天a时刻开始发第一班车，则各车站在[a+kt
p
,b+kt
p
,k＝0,1,2,,]时间段内可供无人机搭乘。假设无人机在b+kt
p
时刻到达车站的情况下无法搭乘公共交通，只能等待下班次。令τa(p
p
,s)表示路径s中无人机到达公交站点p
p
的时刻，τd(p
p
,s)表示路径s中无人机在车站等待后搭乘上公共交通的时刻表示如
下：
[0220][0221]
公交站点无人机等待的时间客户站点的等待时间计算公式如下：
[0222][0223]
综上所述：本发明中涉及的模型问题，其目标函数简化如下：
[0224][0225]
约束条件：
[0226][0227][0228][0229][0230]
secret
ꢀꢀꢀ
(13)
[0231]
公式(9)保证聚类后簇内顾客需求总量不大于无人机最大载重，公式(10)保证无人机可到达顾客群内各节点。公式(11)保证各顾客节点仅匹配到一个站点，公式(12)保证每个顾客簇仅在一条全局路径中被访问。
[0232]
本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送系统的页面包括：
[0233]
新用户界面：首次使用“飞巴速递”的用户进入此界面，入驻商家选择“商家版”，普通用户选择个人版。
[0234]
商家版：
[0235]“商家版”界面：
[0236]
商家在此界面入驻，上传店铺信息，包括营业执照、联系电话等信息。
[0237]
店铺界面(o宝宠物店为例)：
[0238]
商家可通过该页面对店铺进行管理，功能包括“收入统计、资产管理、订单管理、资产管理、店铺介绍、店铺评价”；
[0239]
服务信息界面：
[0240]
该界面用于商家对配送服务的选择、适配公交站点的选择、服务时间、服务费用等功能。
[0241]“配送服务”：商家可选择自配或飞巴配送的服务模式；
[0242]“适配公交站点的选择”：商家根据自身需求选择合适的公交线路与站点；
[0243]“服务时间”：商家选择店铺的工作即接单时间；
[0244]
商品管理、店铺订单界面：
[0245]
该界面涉及店铺的产品上、下架以及店铺订单等功能，支持商家随时查看店铺订单详情，操作简单快捷。
[0246]
个人版：
[0247]
个人版界面：
[0248]
该界面包含“我要买货”、“我要送货
“”
我要寄货”、“商家入驻”，涉及不同功能、不同应用场景。
[0249]
买货界面：
[0250]
顾客在搜索栏输入关键词，后台自动筛选出距离客户最近的需求物品。
[0251]
确认订单界面：
[0252]
顾客选择物品下单，输入收货地址，系统计算订单金额，下单后显示支付成功并生成取货码。
[0253]
物流详情界面：
[0254]
顾客成功下单后，点击物流详情，即可看到当前物品的运送详情以及送达时间。
[0255]“我要寄货”界面：
[0256]
此功能为有寄货需求的顾客使用，输入寄件信息、收货地址等，订单生成后可随时查看物流动向以及送达时间等信息。
[0257]
本发明实施例提供的流程包括：消费者发出购买需求以及消费者发出配送需求两部分流程。
[0258]
本发明实施例提供的“飞巴”区域配送系统由配送无人机、依托于公交站的无人机站点、公交车搭载台以及飞巴app组成。
[0259]
1.硬件设备准备：本配送系统所需的主要运载工具(无人机)可从无人机生产厂商购买，再装入本发明所配备的系统代码。
[0260]
2.软件app开发：要形成良好的产品生态链必然需要开发飞巴专属配套app，不同需求用户可以在该app上下单配送，app可以实现实时购物下单、实时配送下单、跟踪订单状态等功能。
[0261]
3.与公交集团合作：由于本系统需搭载公交实现，所以需与公交集团进行谈判、合作，改造试运行区域的部分公交车，将可无线充电的无人机搭载台配置在公交车顶。
[0262]
本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送系统应用方法包括：
[0263]
(1)用户注册
[0264]
a用户为南岸区天景雨山前小区某一住户，是一个外卖软件爱好者，行业中所有外卖软件基本他都使用过，某一天，他在手机上看见了一个崭新的app，名叫“飞巴”，据说打着“无人机+公交车配送”的新方式，打着一探究竟的好奇心，他点击了下载软件，并注册了账
号。
[0265]
(2)用户收寄件
[0266]
某一天，a用户在家突然想吃新鲜水果，但是小区附近里大型水果店又很远，于是a打开了最新下载的软件，在“飞巴”软件上下单了同城配送的水果，只需要等待一会儿，等配送完成，点击“我要取货”，在小区附近的提货点就可以收到同城配送的水果。
[0267]
这天，a用户在家休假，但公司急需一份文件，于是a用户打开“飞巴”软件，点击首页的“寄快件”，输入寄件人和收件人的联系方式，点击物品信，输入物品信息后，点击下单，期间还能查看物品具体的运送情况。
[0268]
(3)商家注册
[0269]
b商户是一家线下宠物店，近几年实体店损失较大，但是宠物用品市场却实实在在需求，于是b打算开一个线上网点，服务于同城的客户，某天，他在乘坐公交车时，看见了“飞巴”的广告，他认为这个符合他的需求，于是他打开了手机，下载了软件，并注册了账号。
[0270]
(4)商家寄件
[0271]
刚开张的b店主，一开业就受到广大用户的欢迎，虽说前期没熟悉系统之前操作很慢，但在后期b老板娴熟了很多，每天只需要上架产品，设置库存，定期参加一些大促，就可以等待客户下单，客户下单后，只需将产品送至无人机站点，核销二维码，便可自动开始配送。
[0272]
将本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送方法应用于计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述无人机结合公交车区域协同配送方法的步骤。
[0273]
将本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送方法应用于计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述无人机结合公交车区域协同配送方法的步骤。
[0274]
将本发明实施例提供的无人机结合公交车区域协同配送方法应用于信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述无人机结合公交车区域协同配送系统。
[0275]
三、实施例相关效果的证据。本发明实施例在研发或者使用过程中取得了一些积极效果，和现有技术相比的确具备很大的优势，下面内容结合试验过程的数据、图表等进行描述。
[0276]
实例：以重庆303公交线路为例，选取附近的5个客户点，1个仓库点，通过百度地图拾取各点的经纬度坐标如表4；
[0277]
表4
[0278]
节点经度纬度0106.54498429.3874091106.5536829.3912482106.5533229.3847653106.55227829.3900834106.55396729.4063215106.54706829.408334
[0279]
303公交线路部分站点经纬度表5；
[0280]
表5
[0281]
编号站点名称经度纬度s1龙洲湾枢纽站106.54689629.383308s2鱼湖路口106.54385729.382096s3龙洲大道路口106.54090429.383054s4明华龙洲106.54183729.385887s5颜龙山水106.54294529.391205s6城南未来106.54427529.395264s7龙洲公园106.54487429.3989s8龙洲大道106.54458729.405777s9龙洲大道中段106.54454329.40834s10新龙湾106.54456329.413347
[0282]
车辆在一般城市道路行驶速度为40km
·
h-1
，卡车单位距离行驶成本1.5元/km无人机空载速度为50km
·
h-1
，无人机最大往返直线距离为20km，无人机载重限制5kg，无人机飞行速度载重影响因子为2km
·
(h
·
kg)-1
，无人机单位距离运输成本为0.3元/km，每位客户需求量相同为2kg，针对以上客户采用为卡车、无人机单独配送或本发明中公交+无人机配送，花费时间、平均行驶路径、配送成本比较结果如下：
[0283]
卡车配送：不考虑卡车载重限制，分析城市道路拥堵带来的速度时变，将问题简化为tsp求解得最优路径距离为：3.61km，服务耗时：0.67775h。
[0284]
无人机配送：考虑无人机载重限制，将问题转化为带容量限制的车辆路径问题，求解得最优路径距离：5.41km，服务耗时：0.3082h。
[0285]
无人机+公交配送：分析无人机载重，根据本发明中的思想，将数据点输入系统，得到的最优飞行距离：3.41km，耗时0.7532h。如表6.
[0286]
表6
[0287][0288][0289]
其中配送距离对照如图13、配送成本对照如图14所示。
[0290]
综上，本发明公交+无人机的配送方式在实例演示中较卡车、无人机单独配送在配送距离和配送成本方面具有显著优势，但由于公交车发班间隔限制，在配送时间上具有一定缺陷；相较于卡车、无人机单独配送，本发明在绿色低碳可持续方面具有很大优势。
[0291]
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电
子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
[0292]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。