【技术实现步骤摘要】
本申请涉及物流规划，具体涉及一种基于智能物流柜的无人机路径规划方法和系统。
技术介绍
1、随着智慧物流和无人机技术的发展，在配送需求剧增、人力成本飙升、服务场景复杂等多因素驱动下，无人机逐渐成为现代物流业不可或缺的基础设施，助力物流业实现跨越式发展。当前，基于智能物流柜的新型无人机配送方式正在出现，物流柜与无人机协同配送作为一种“非接触”式的配送，可以有效应对突发情况，例如疫情期间能够有效减少人与人之间的接触。
2、相关技术中，物流柜的柜顶部设有自动化装卸包裹的装置,并作为无人机的起降平台,无人机在物流柜顶部自动完成包裹的装载,飞行到指定的物流柜顶部后自动完成包裹的卸载，以及电能的补充。基于智能物流柜的无人机配送是一个高度自动化的过程，无人机通过携带包裹在不同的物流柜之间飞行来执行配送任务，整个配送过程的效率依赖于无人机的路径规划。
3、然而，当前为规划无人机配送行驶路径，需要建立任务索引来分析无人机任务调度过程，整个建模过程复杂且难以进行求解，因此亟需一种更优的路径规划方法来提高物流柜与无人机协同配送的效率。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本申请提供了一种基于智能物流柜的无人机路径规划方法和系统，解决了当前在对物流柜与无人机协同配送进行路径规划时，难以对复杂问题进行建模和求解的问题。
2、为实现以上目的，本申请通过以下技术方案予以实现：
3、第一方面，本申请实施例提供了一种基于智能物流柜的无人机路径规划方法，该无人机路径规划
4、对配送任务集进行分组，得到多个任务组，同一个任务组中的配送任务的起点物流柜和终点物流柜相同；配置用于建模的约束条件，约束条件包括表征完工时间的目标约束、时间约束、路径约束、任务约束、变量约束和起飞着陆约束；以最小化完工时间为目标，引入二元变量并使用时间扩展网络方法引入时间维度构建目标规划模型，以将无人机任务调度过程转化为时间扩展网络中的弧选择过程；通过预设的求解器对目标规划模型进行求解，得到多条飞行弧和保持弧，以确定供无人机在多个智能物流柜之间执行配送任务的路径规划网络。
5、根据本申请实施例的第一方面，前述以最小化完工时间为目标，引入二元变量并使用时间扩展网络方法引入时间维度构建目标规划模型，具体可以包括以下步骤：将调度时间范围离散化为间隔足够小且间隔等长的多个时间点；基于每个物流柜和每个时间点创建节点，得到多个由弧连接的节点；对于每个时间点，为每个物流柜创建一条保持弧，并创建从一个物流柜到另一个物流柜之间的飞行弧，以表征无人机从一个物流柜到达另一个物流柜的飞行路径；飞行弧和保持弧均对应有头节点和尾节点；引入二元变量以表征每条弧是否被选择，当引入的二元变量时，表示弧被选择，表示弧的索引，为所有弧的集合，当时，表示弧没有被选择。
6、根据本申请实施例的第一方面，前述通过预设的求解器对目标规划模型进行求解，得到多条飞行弧和保持弧，以确定供无人机在多个智能物流柜之间执行配送任务的路径规划网络，具体可以包括以下步骤：在选择飞行弧的情况下，基于预设的第一策略和第二策略，将保持弧映射到每个飞行弧，选择连接到飞行弧头节点的多个前置的保持弧，以及连接到弧尾节点的多个后续的保持弧;为飞行弧集合，表示弧的索引。
7、第一策略包括：对于飞行弧，附加一组前置的保持弧，在选择弧的情况下，从中确定对应的保持弧，以表征无人机在相应的物流柜上执行起飞动作；
8、第二策略包括：为附加一组后续的保持弧，在选择弧的情况下，从中确定对应的保持弧，以表征无人机在相应的物流柜上执行着陆动作。
9、根据本申请实施例的第一方面，对于时间点，如果存在时间点，使得，则在节点和之间创建一条飞行弧，其中，表示无人机从到的飞行时间；表示起点物流柜，表示终点物流柜，，，为物流柜集合；
10、路径规划网络满足表达式：，其中，为路径规划网络，表示节点集合，表示弧的集合，和分别表示保持弧和飞行弧的集合。
11、根据本申请实施例的第一方面，多个任务组的完工时间包括无人机的起飞动作准备时间以及降落动作准备时间；当配置的从起点物流柜到终点物流柜的飞行弧的数量大于或等于任务组中的任务数量时，确定所有任务都可以被执行；
12、目标约束满足表达式：，其中，代表了所有无人机完成其分配的任务所需的最长时间；
13、时间约束满足表达式：
14、
15、式中，是弧的尾节点，为节点对应的时间点并用于表示无人机在节点处对应物流柜上完成降落的时间，为二元变量，表示完成一次飞行动作所需的准备时间，对应飞行弧以表示无人机执行相应的飞行动作；时间约束保证至少与任何被选中的飞行弧的完成时间一样长。
16、根据本申请实施例的第一方面，路径约束包括第一路径约束、第二路径约束、第三路径约束和第四路径约束；
17、第一路径约束满足表达式：
18、
19、式中，表示节点，且表示无人机的起始节点，，表示无人机的索引，表示无人机初始停靠的物流柜，是无人机的集合，表示所有流出节点的弧集合；第一路径约束用于保证每架无人机将其初始停靠的物流柜作为起始节点开始执行任务；
20、第二路径约束满足表达式：
21、
22、式中，表示流入节点的弧集合，，表示除了源节点和沉淀节点以外的中间节点的集合，表示总节点数；第二路径约束用于保证对于每个中间节点,其流入的弧的数量必须等于流出弧的数量，即无人机在到达一个中间节点之后必须离开，确保无人机的数量守恒；
23、第三路径约束满足表达式：
24、
25、第三路径约束用于保证对于每个中间节点，最多选择一条流入其中的弧，确保无人机在任何中间节点上只能选择一条路径执行，避免出现多条路径以保证路径的唯一性和确定性；
26、第四路径约束满足表达式：
27、
28、第四路径约束用于保证无人机最终流入沉淀节点，并结束其飞行动作，并且确保了所有流入沉淀节点的弧的数量必须等于无人机的总数量，并且使每架无人机都能被有效地调度。
29、根据本申请实施例的第一方面，变量约束用于定义变量的值范围且满足表达式：
30、
31、
32、其中，、、都为二元变量，表示弧，表示弧的集合，对应保持弧以表示无人机在相应的物流柜上停留一个时间段；
33、任务约束满足表达式：
34、
35、式中，表示一个任务组，表示任务组对应的弧集合，表示所有任务组的集合，表示任务组中的任务数；任务约束用于保证每个任务组中被选中的飞行弧的数量至少等于每个任务组的任务数量，确保所有任务都被执行。
36、根据本申请实施例的第一方面，起飞着陆约束包括第一起飞着陆约束和第二起飞着陆约束；其中，第一本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智能物流柜的无人机路径规划方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于智能物流柜的无人机路径规划方法，其特征在于，所述以最小化完工时间为目标，引入二元变量并使用时间扩展网络方法引入时间维度构建目标规划模型，包括：
3.如权利要求1所述的基于智能物流柜的无人机路径规划方法，其特征在于，所述通过预设的求解器对所述目标规划模型进行求解，得到多条飞行弧和保持弧，以确定供无人机在多个智能物流柜之间执行配送任务的路径规划网络，包括：
4.如权利要求3所述的基于智能物流柜的无人机路径规划方法，其特征在于，对于时间点，如果存在时间点，使得，则在节点和之间创建一条飞行弧，其中，表示无人机从到的飞行时间；表示起点物流柜，表示终点物流柜，，，为物流柜集合；
5.如权利要求2所述的基于智能物流柜的无人机路径规划方法，其特征在于，所述多个任务组的完工时间包括无人机的起飞动作准备时间以及降落动作准备时间；当配置的从起点物流柜到终点物流柜的飞行弧的数量大于或等于所述任务组中的任务数量时，确定所有任务都可以被执行；
6.如权利要求5
7.如权利要求5所述的基于智能物流柜的无人机路径规划方法，其特征在于，所述变量约束用于定义变量的值范围且满足表达式：
8.一种基于智能物流柜的无人机路径规划系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于智能物流柜的无人机路径规划方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于智能物流柜的无人机路径规划方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能物流柜的无人机路径规划方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于智能物流柜的无人机路径规划方法，其特征在于，所述以最小化完工时间为目标，引入二元变量并使用时间扩展网络方法引入时间维度构建目标规划模型，包括：
3.如权利要求1所述的基于智能物流柜的无人机路径规划方法，其特征在于，所述通过预设的求解器对所述目标规划模型进行求解，得到多条飞行弧和保持弧，以确定供无人机在多个智能物流柜之间执行配送任务的路径规划网络，包括：
4.如权利要求3所述的基于智能物流柜的无人机路径规划方法，其特征在于，对于时间点，如果存在时间点，使得，则在节点和之间创建一条飞行弧，其中，表示无人机从到的飞行时间；表示起点物流柜，表示终点物流柜，，，为物流柜集合；
5.如权利要求2所述的基于智能物流柜的无人机路径规划方法，其特征在于，所述多个任务组的完工时间包括无人机的起飞动作准备时间以及降落动作准备时间；当配置的...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱外明，高英博，胡笑旋，靳鹏，谢睿达，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：
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