【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于物流运输，涉及一种无人机与无人车协同配送方法。
技术介绍
1、二维也就是地面上能完成的工作是有限的，那么将一些工作通过无人机放在三维层面去完成，既可以疏通二维上的拥堵，又可充分利用空间资源，在日常工作当中，突破视野的局限，极大的方便了人们的工作和生活。
2、现有技术中，无人车已广泛应用至物流配送领域，但是在物流配送过程中，无人车的路线无法进行提前规划，或者是无人车提前规划好的配送路线因路上的障碍物无法通过。同时无人车无法预知到将要遇到的障碍物，无法完成提前避障操作，只能在走近后才能够完成避障操作。
技术实现思路
1、为解决
技术介绍
中存在的问题，本专利技术提出了一种无人机与无人车协同配送方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
3、一种无人机与无人车协同配送方法，包括有：
4、用户输入配送地点，指派无人机和无人车组进行配送任务；
5、在无人机和无人车组执行配送任务前，将多个配送地点进行标记，映射于二维地图中；
6、在无人车执行配送任务前，无人机于高空探查所有可通过路线，无人机为无人车配送路线进行规划；
7、无人车依据无人机所规划的路线执行配送任务，在无人车行驶过程中，无人车自主完成静态障碍物避障操作；
8、无人机执行配送任务过程中利用图像传感器采集数据，将无人机采集到的数据提交至深度学习模型中作为参数输入；
9、无人车执行配送任务过程中，利用无
10、在无人车和无人机协调执行配送任务过程中，深度学习模型依据无人机采集到的数据实时监测当前配送路线的路况，基于路况实时调整无人车配送路线。
11、进一步地，所述无人机为无人车配送路线进行规划的具体方法为：
12、无人机将每两个配送地点之间的距离进行提取，将每两个配送地点之间的距离生成距离矩阵；
13、无人机创建若干个算子，每个算子生成任意一种配送路线组合，且每个算子中保留每两个配送地点间距离，即每个算子中保留对应配送路线所需总距离；
14、无人机控制任意两个算子之间交换任意配送地点之间的连接关系，每个算子将交换后的距离与交换前的距离相比较，若距离短则保留本次交换，若距离长则取消本次交换；
15、算子之间进行迭代，直至达到最大迭代次数或在预设迭代次数后距离无变化，保留总距离最短的算子所对应的配送路线，将总距离最短的配送路线发送至无人车。
16、进一步地，所述在无人车行驶过程中，无人车完成静态障碍物避障操作的具体方法为：
17、无人车使用图像传感器获取前方道路图像，依据道路图像分析无人车前进方向的静态障碍物；
18、设定安全距离阈值，如果检测到的静态障碍物距离小于该阈值，则认为存在潜在碰撞风险；
19、依据道路图像中的静态障碍物大小和图像传感器焦距，获取静态障碍物与无人车之间的距离，具体公式为：
20、
21、其中为静态障碍物实际高度，为图像传感器焦距，为静态障碍物在道路图像中的像素高度，计算静态障碍物与无人车之间的距离，若静态障碍物与无人车之间的距离小于安全距离阈值，则控制无人车转向；
22、无人车以自身前进方向为分割线，对静态障碍物进行分割，判断道路图像中分割线两侧静态障碍物面积大小，无人车向静态障碍物面积小的一侧偏转，当无人车通过静态障碍物后，依据偏转角度反方向偏转，回归正常行驶路线。
23、进一步地，所述无人车执行配送任务过程中，利用无人机发送的指令完成动态障碍物避障操作的具体方法为：
24、无人机记录动态障碍物位置实时变化，判断动态障碍物的移动方向和移动速度，对动态障碍物的移动位置进行预测；
25、无人机获取无人车当前所在位置，依据无人车当前所在位置和无人车移动速度，判断无人车在时间后的位置；
26、无人机将动态障碍物的移动路径和无人车移动路径进行合并，判断动态障碍物的移动路径是否和无人车的移动路径产生交叉；
27、若无交叉产生，则不做干预，若产生交叉，则依据无人车行驶路径和动态障碍物的移动路径建立petri模型，依据petri模型来完成无人车对动态障碍物的避让。
28、进一步地，建立petri模型的具体方法为：
29、将设置为无人车的起始位置，设置无人车的初始速度，将设置为动态障碍物的起始位置，设置动态障碍物的初始速度；
30、为无人车移动时间后的所在位置，为动态障碍物移动时间后的所在位置；
31、依据动态障碍物的移动路径和无人车移动路径、无人车的起始位置和无人车的初始速度以及动态障碍物的起始位置和动态障碍物的初始速度，通过迭代和的位置，直至和重合，设定无人车到达交叉点的所需时间为，动态障碍物到达交叉点的所需时间为，判断和两者的时间差，若时间差小于最低响应时间，则控制无人车进行减速，若时间差大于等于最低响应时间，则无人车正常行驶。
32、进一步地，所述无人机对无人车位置的预测包括有无人车对静态障碍物避让时产生的路径偏移。
33、进一步地，所述基于路况实时调整无人车配送路线的具体方法为：
34、无人机删除无人车已配送完成的配送点位，再次执行路线规划操作；
35、从二维地图中删除当前问题道路，并修改当前无人车当前位置至下一配送点位的路线距离，重新规划路线。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
36、本专利技术通过无人机和无人车的协同工作，配送过程实现了自动化，减少了人力需求，显著提高了配送效率。本专利技术通过多个算子之间的路线进行多次迭代，使得无人机和无人车组的配送效率大大提高，在寻路过程中的计算量也大大降低。
37、本专利技术通过对无人车与动态障碍物之间的位置进行迭代，使得在空间中无人车和动态障碍物进行重和，反馈两者到达重和地点的时间差，准确的实现了无人车在配送过程中面对动态障碍物的避让效率，提高了配送过程中的稳定性。
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1.一种无人机与无人车协同配送方法，其特征在于，包括有：
2.根据权利要求1所述的一种无人机与无人车协同配送方法，其特征在于，所述无人机为无人车配送路线进行规划的具体方法为：
3.根据权利要求2所述的一种无人机与无人车协同配送方法，其特征在于，所述在无人车行驶过程中，无人车完成静态障碍物避障操作的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的一种无人机与无人车协同配送方法，其特征在于，所述无人车执行配送任务过程中，利用无人机发送的指令完成动态障碍物避障操作的具体方法为：
5.根据权利要求4所述的一种无人机与无人车协同配送方法，其特征在于，建立Petri模型的具体方法为：
6.根据权利要求4所述的一种无人机与无人车协同配送方法，其特征在于，所述无人机对无人车位置的预测包括有无人车对静态障碍物避让时产生的路径偏移。
7.根据权利要求4所述的一种无人机与无人车协同配送方法，其特征在于，所述基于路况实时调整无人车配送路线的具体方法为：
【技术特征摘要】
1.一种无人机与无人车协同配送方法，其特征在于，包括有：
2.根据权利要求1所述的一种无人机与无人车协同配送方法，其特征在于，所述无人机为无人车配送路线进行规划的具体方法为：
3.根据权利要求2所述的一种无人机与无人车协同配送方法，其特征在于，所述在无人车行驶过程中，无人车完成静态障碍物避障操作的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的一种无人机与无人车协同配送方法，其特征在于，所述无人车执行配送任务过程中，利用无...
【专利技术属性】
技术研发人员：周忠明，李杰，杜正平，
申请(专利权)人：浙江翔龙航空科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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