斯坦福大學(xué)(Stanford University)的研究人員為數(shù)百架無(wú)人機(jī)設(shè)計(jì)了一種使用公共汽車(chē)或有軌電車(chē)的方式，以重新設(shè)計(jì)包裹在城市中的配送方式。如果這樣的解決方案能擴(kuò)大規(guī)模的話，它可以減少貨車(chē)的擁堵和能源消耗，同時(shí)延長(zhǎng)無(wú)人機(jī)運(yùn)送包裹的距離。

到目前為止，我們看到的大多數(shù)投遞無(wú)人機(jī)都在郊區(qū)投遞包裹，這是有原因的。城市中心是動(dòng)態(tài)的環(huán)境，充滿了意想不到的障礙，無(wú)人機(jī)不允許在城市中自由飛行。但研究人員表示，使用公共交通工具可以將無(wú)人機(jī)的飛行距離提高到單獨(dú)飛行的360%。

“我們的方法是盡量縮短完成交付的最大時(shí)間，”該團(tuán)隊(duì)在本周發(fā)表于2020年IEEE機(jī)器人與自動(dòng)化國(guó)際會(huì)議(ICRA)的一篇論文中寫(xiě)道。“通過(guò)結(jié)合兩者的優(yōu)勢(shì)，我們可以實(shí)現(xiàn)顯著的商業(yè)利益和社會(huì)影響。”

這種方法包括讓無(wú)人機(jī)在公交車(chē)和有軌電車(chē)的外面搭車(chē)，可能有助于克服無(wú)人機(jī)目前有限的出行能力。例如，廣受歡迎的大疆Mavic 2最大飛行距離為18公里，往返飛行距離約為11英里。

斯坦福大學(xué)的這一系統(tǒng)可以處理多達(dá)200架無(wú)人機(jī)，投遞多達(dá)5000個(gè)包裹。人工智能網(wǎng)絡(luò)是由城市8000停止,和實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了專(zhuān)門(mén)在舊金山和華盛頓特區(qū)的上下文,舊金山市政交通機(jī)構(gòu)(SFMTA)占地面積150平方公里,華盛頓市區(qū)交通機(jī)構(gòu)(WMATA)占地面積約400平方公里。

多無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)不包括使用SFMTA或WMATA隧道。論文的合著者舒希曼·喬杜里在一封電子郵件中告訴VentureBeat，模擬并不考慮任何物理基礎(chǔ)設(shè)施，而是依賴(lài)于公共汽車(chē)站和無(wú)人機(jī)包裹倉(cāng)庫(kù)位置的開(kāi)源數(shù)據(jù)。研究人員沒(méi)有咨詢SFMTA或WMATA官員，但在進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)額外的外部性或?qū)Τ鞘猩鐓^(qū)的潛在影響后，這可能是有意義的。

作者將該解決方案描述為類(lèi)似按需移動(dòng)服務(wù)算法的解決方案，該算法是為協(xié)調(diào)多種交通方式而開(kāi)發(fā)的。與優(yōu)步、Lyft或其他將拼車(chē)選擇與公共交通、電動(dòng)摩托車(chē)和步行相結(jié)合的公司一樣，該模式采取了兩層的方式。

首先，上層使用近似最優(yōu)的多項(xiàng)式時(shí)間任務(wù)分配算法將無(wú)人機(jī)分配給包裹投遞序列。然后下層通過(guò)在公交網(wǎng)絡(luò)上周期性地路由車(chē)隊(duì)來(lái)執(zhí)行分配，同時(shí)使用針對(duì)我們的設(shè)置量身定制的高效有界次最優(yōu)多智能體尋路技術(shù)。

這項(xiàng)研究出自斯坦福智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室(SISL)和自主系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室，題為“利用公交網(wǎng)絡(luò)高效大規(guī)模多無(wú)人機(jī)投遞”，這項(xiàng)工作被ICRA會(huì)議組織者提名為最佳多機(jī)器人系統(tǒng)論文。這篇論文的作者，包括喬杜里和邁克爾·科恩德弗爾，去年發(fā)表了一項(xiàng)名為“夢(mèng)想”(DREAMR)的人工智能技術(shù)的研究，該技術(shù)能夠引導(dǎo)一架無(wú)人機(jī)，利用公共汽車(chē)和有軌電車(chē)來(lái)減少飛行時(shí)間和節(jié)約能源。

ICRA本周詳細(xì)介紹了多架無(wú)人機(jī)的方法，假設(shè)包裹可以從任何配送站購(gòu)買(mǎi)。它還假設(shè)無(wú)人機(jī)一次只能攜帶一個(gè)包裹，并在時(shí)間允許的情況下在倉(cāng)庫(kù)充電或更換電池。接下來(lái)的步驟可能包括考慮延遲和理想的旅行時(shí)間窗等問(wèn)題。任何在舊金山坐過(guò)市政巴士的人都知道交通和擁堵會(huì)大大縮短旅行時(shí)間。

“未來(lái)的一個(gè)關(guān)鍵方向是進(jìn)行案例研究，評(píng)估我們的框架的運(yùn)營(yíng)成本，評(píng)估其對(duì)道路擁堵的影響，并考慮潛在的外部性，如噪音污染和對(duì)城市社區(qū)的不同影響，”該報(bào)告稱(chēng)。