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一种用于城区物流无人机终端配送航路网络的规划方法 

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申请/专利权人:南京航空航天大学

摘要:本发明公开了一种用于城区物流无人机终端配送航路网络的规划方法,包括以下步骤:基于栅格法对规划区域进行三维建模,通过在规划区域划设无人机禁止飞入的保护区,并引入栅格危险度,构建风险描述模型,用于定量描述无人机在规划区域的栅格中的运行风险;通过采集规划区域的配送需求点信息、物流网点信息、保护区位置信息以及物流无人机性能参数,构建基础信息数据集;基于风险描述模型和基础信息数据集,以最小化航路成本作为目标函数,采用基于代价函数的改进元胞自动机算法获取最优航路集,并采用最优树扩张算法获取最优航路集的部分航路作为干线和支线,构建物流无人机航路网络;本发明加快了航路搜索效率,提高了航路性能。

主权项:1.一种用于城区物流无人机终端配送航路网络的规划方法,其特征在于,包括以下步骤:基于栅格法对规划区域进行三维建模,通过在所述规划区域划设无人机禁止飞入的保护区,并引入栅格危险度,构建风险描述模型,用于定量描述所述无人机在所述规划区域的栅格中的运行风险;通过采集所述规划区域的配送需求点信息、物流网点信息、保护区位置信息以及物流无人机性能参数,构建基础信息数据集;基于所述风险描述模型和所述基础信息数据集,以最小化航路成本作为目标函数,采用基于代价函数的改进元胞自动机算法获取最优航路集,并采用最优树扩张算法获取所述最优航路集的部分航路作为干线和支线,构建物流无人机航路网络;在获取最优航路集作为干线的过程中,根据复杂低空环境限制和无人机性能约束,以所述最小化航路成本作为所述目标函数,采用基于代价函数的改进元胞自动机算法搜索所有目标点间的所述最优航路集;其中,所述复杂低空环境限制和所述无人机性能约束的约束条件包括如下条件:条件一:保证所述物流无人机在航路上完成转弯和俯仰操作,相邻点航路点xi-1,yi-1,zi-1,xi,yi,zi,xi+1,yi+1,zi+1间的转弯角不能超过所述物流无人机的最大转弯角满足: 条件二:爬升角ci不能超过所述物流无人机的最大爬升角cmax,满足: 条件三:下降角di不能超过所述物流无人机的最大下降角dmax,满足: 条件四:基于无人机升限限制和城市低空空域管理政策,所述物流无人机的飞行高度zi应低于允许高度最大值Hmax,高于允许高度最小值Hmin,满足:Hmin≤zi≤Hmax;条件五:所述物流无人机在转弯前包括缓冲距离,用于确保安全过弯,假设航路上相邻的两个转弯点坐标为xi,yi,zi,xj,yj,zj,默认在转弯点之间沿直线飞行,相邻转弯点间的距离大于最小转弯缓冲距离dismin,满足: 条件六:所述物流无人机的物流配送总距离li小于其最大航程Lmax,满足:li≤lmax;条件七:基于对于航路上任意点x,y,z,以及所述任意点x,y,z的周围存在u个相邻的保护区,设保护区坐标为xi,yi,zi,则所述任意点x,y,z与保护区之间的最小距离e满足: 其中,lg,wg,pg分别为三维元栅格的长度、宽度和高度;σ表示考虑航路宽度时的修正值;在获取最优航路集的过程中,所述最优航路集的最优航路的航路成本Q最小,其中,所述航路成本Q由航路长度D和航路危险度R组成,设航路上有n个航路点x1,y1,z1,x2,y2,z2,…,xn,yn,zn,则: 所述航路成本Q的最小化函数为:minQ=α1·D+α2·βR,α1+α2=1其中,α1,α2为分别为航段总长度和航路安全程度的权重系数;β为缩放系数;在获取最优航路集时,寻找到终点与起点之间的最佳路径,通过增添代价函数Pnow作为选择元胞的依据,所述代价函数的表达式为:Pnow=dstart,now+dnow,end+βrnow其中,dstart,now为从起点元胞到当前元胞的欧氏距离;dnow,end为从当前元胞到终点元胞的欧氏距离;rnow为当前点的危险度,β为缩放系数;在采用基于代价函数的改进元胞自动机算法的过程中,采用Moore型邻居结构,则u=26,设定起点元胞状态值为2,终点元胞状态值为3,保护区元胞状态值为-1,可通行的元胞状态值为0,任意选取两个节点,以其中一个节点作为起点元胞;所述改进元胞自动机算法包括以下步骤:S1.采集当前可行元胞邻居中状态值为0的元胞,判断所述元胞与其最近保护区的距离是否满足最小距离e的约束,若满足,则执行下一步骤,若不满足,则将不满足距离约束的元胞值变为不可行元胞;S2.获取最小距离e约束的所述元胞的状态值,所述状态值为其邻居中大于等于起点元胞状态值中的最小值加1,其中,所述元胞不包括终点元胞;若所述最小值不存在,则当前元胞状态值不变;S3.判断所述终点元胞的邻居中可行元胞的状态值是否全部发生变化,若全部变化,则进入下一步,否则返回S1;S4.将除起点、终点、保护区、不可行元胞外的第一元胞的元胞数值减去2,获取任意一可行元胞从起点出发到达所述第一元胞的最短步数stepmin;S5.筛选满足步长的元胞,从终点出发,向起点搜索路径,其中,从终点出发的元胞状态值为stepmin,stepmin-1,…,3,2,1;S6.通过去除不满足航路转弯角约束的元胞,得到可行元胞集,计算可行集中所有元胞的代价函数Pnow,选取代价函数值最小的元胞作为下一步元胞;S7.判断航路是否到达起点,若到达起点则输出最佳路径,执行下一步骤;否则返回S5;S8.计算路径长度lij,若lij满足最大航程约束,则将该路径加入可行航路集中,算法结束;否则认为所选两点间不适合直接连接,算法结束。

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