本發(fā)明涉及無人直升機航跡規(guī)劃領域，特別是一種無人機快遞自動投送路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)。

背景技術：

隨著我國電子商務的蓬勃發(fā)展和日益成熟，網絡購物因其時尚，快速，便捷的特點，逐漸成了消費者的重要的購物方式甚至是主要購物方式，越來越多的人開始選擇網上購買產品和服務。與此同時，與網購緊密相連的快遞行業(yè)也得到了飛速發(fā)展。一方面，快遞行業(yè)的服務規(guī)模不斷擴大，服務效率也在不斷提高；而另一方面，快遞行業(yè)也逐漸面臨著人力、油價等運輸成本的上漲等一系列問題。因此，運用先進科學技術和現代化設備來提高效率降低成本的快遞是快遞業(yè)當前的迫切需求。

而采用無人機來運送快遞，可以避免地面交通的擁堵情況，不僅可以可以實現同城物流的加急業(yè)務，進一步開辟物流領域的細分市場，使物流網點、終端之間的流轉獲得更高的效率。同時，對于較遠距離的少量快遞，使用無人機運送能節(jié)省更多的運送成本。而且，使用無人機投遞還可以大量減少人力的使用。

無人機在投送快遞作業(yè)過程中需要考慮的因素很多，比如飛行區(qū)域、飛行時間、載重量、飛行速度、飛行軌跡已經飛行安全等問題，要想無人機能夠快速準確高效的將快遞送達，有效的路徑規(guī)劃算法是不能少的。

本發(fā)明中涉及到的旅行商問題(travelingsalesmanproblem，tsp)也稱貨郎擔問題，簡稱tsp問題，是最基本的路線問題，該問題是某售貨員要到若干城市去推銷商品，他要選定一條從駐地出發(fā)，經過每個城市一遍，最后回到駐地的最短路線。是一個經典的np難度的組合優(yōu)化問題，其計算量隨問題規(guī)模的增長呈指數增長趨勢。tsp問題的提出可以追溯到18世紀，1759年，歐拉的文獻中就提出了這個問題。直到1948年，蘭德(rand)公司引入了這個問題，此時正是對線性規(guī)劃和組合優(yōu)化問題研究的開始時期，tsp問題立刻引起了眾多學者的注意。對tsp問題的大量研究使得tsp問題成為了一個著名的組合優(yōu)化問題。目前，求解tsp問題的較為常用的方法有二叉樹描述法、蟻群算法、最近鄰法、神經網絡法、模擬退火法和遺傳算法等。遺傳算法是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進化過程而形成的一種自適應全局概率搜索算法,具有良好的全局尋優(yōu)能力,成為解決tsp問題的有效方法之一。

為了能提高運送效率，未來的無人機快遞趨勢必然將朝著一次性運送多件快遞發(fā)展，因此需要考慮到無人機的充電續(xù)航問題。因此本發(fā)明所涉及的基于旅行商問題的無人機快遞航跡規(guī)劃，比基本的旅行商問題更為復雜一些。來自德國柏林的初創(chuàng)公司skysense在無人機戶外充電方面提供了一種解決方案。但是價格相對是比較昂貴的，緊湊版邊長18英寸，售價1130美元，中型充電板邊長36英寸，售價2410美元，大型充電板邊長72英寸，售價高達7865美元。所以需要盡可能少的在快遞接收點設置無人機自動充電站來減少成本，同時必須使得設置的充電站能滿足所有情況下的快遞作業(yè)。

本發(fā)明中用到的名詞解釋如下：

快遞無人機：能夠投遞快件并可通過充電樁自主充電的無人機。本發(fā)明中提到的無人機都指這種類型的無人機。

路徑規(guī)劃：飛行器能夠滿足飛行任務并滿足約束條件的飛行軌跡。

快遞集散中心：快遞公司的快遞集中地，快件在這個地點進行分撿，分類，派件。

快遞站點：指區(qū)域內設置的所有快遞投送點，安裝有快遞柜、能夠自動接收無人機快遞的站點。每個快遞站點都設置有充電樁，以滿足無人機長距離飛行的充電需求。

任務站點：在無人機執(zhí)行以此快遞投送任務中需要接收快遞的快遞站點。

可充電站點：設置有可供無人機自動充電裝置的快遞站點。

中轉站點：在無人機無法直接飛往下一個站點的時候，用來補充電量的可充電站點；

最大單次飛行距離lmax：無人機在滿負載情況下，充滿電后考慮安全裕量的最大飛行路程長度，可根據無人機的情況進行設置，在本發(fā)明的實施例中，取lmax＝10km。

旅行推銷商問題：又稱為tsp問題(travelingsalesmanproblem，tsp)，它是計算機領域一個非常經典的問題，該問題可以簡單地表述為：假設有n座城市，要求找出一條最短且封閉的旅行路線，使推銷商訪問其中每座城市僅一次。

技術實現要素：

本發(fā)明旨在提供一種無人機快遞自動投送路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)，可以在中途對無人機進行充電，降低能源消耗，擴大投送范圍，提高快遞投送效率。

為解決上述技術問題，本發(fā)明所采用的技術方案是：一種無人機快遞自動投送路徑規(guī)劃方法，包括以下步驟：

1)對區(qū)域內包含快件集散點在內的所有n個快遞站點進行路徑規(guī)劃，使得無人機從快件集散點出發(fā)，經過每個快遞站點僅一次，再返回到快遞集散點的總飛行路程最短，得到最短路徑；

2)在上述最短路徑上，根據無人機的最大飛行路程lmax，判斷無人機在滿電情況下最多可以飛過的站點數，在相應的站點上安設供無人機充電的自動充電裝置；

3)讀取快遞地址信息，根據所述地址信息，確定快遞投送點，設一次任務中任務站點數與快遞集散點的數目均為k，在這k個任務站點中規(guī)劃出一條最短且經過所有快遞站點僅一次的飛行路線，并從快遞集散點開始，將這些任務站點依次編號為1、2、……、k，設從快遞集散點到任務站點2的距離為s1、任務站點2到任務站點3的距離為s2、……、任務站點k回到快遞集散點的距離為sk，計算出s(k)，其中，

4)判斷s(k)與lmax的關系，如果lmax≥s(k)，則路徑規(guī)劃完成；如果lmax<s(k)，則找出使得s(t)>lmax的t的最小值，并進入步驟5)，其中t＝1、2、……、k；

5)令a＝lmax-s(t-1)，其中s(0)＝0；

6)以編號為t的站點為圓心，以a為半徑畫圓，如果圓內沒有充電站點，則令t＝t-1，返回步驟5)，如果圓內含有充電站點，則轉移至步驟7)；

7)在圓中尋找與距離編號為t+1的站點最近的充電站點，并讀取該充電站點與編號為t+1的站點的距離，記為b，當t＝k時，取t+1的結果為1；

8)如果b>lmax，則以步驟7)中找出的充電站點為圓心，以lmax為半徑畫圓，返回至步驟7)，如果b≤lmax，則繼續(xù)比較t與k的大小，如果t≠k，則令t＝t+1、a＝lmax-b，返回至步驟7)，當t＝k時，整個路徑規(guī)劃完成。

步驟8)之后，將規(guī)劃好的路徑發(fā)送給無人機執(zhí)行快件派送任務。

借由上述方法，可以在中途對無人機進行充電，從而可以對多件快遞進行一次性投送而不用多次返回快遞集散點，并且能規(guī)劃出最短的飛行路徑，能有效降低能源消耗，擴大投送范圍，提高快遞投送效率。

相應地，本發(fā)明還提供了一種無人機快遞自動投送路徑規(guī)劃系統(tǒng)，包括：

第一規(guī)劃單元：用于對區(qū)域內包含快件集散點在內的所有n個快遞站點進行路徑規(guī)劃，使得無人機從快件集散點出發(fā)，經過每個快遞站點僅一次，再返回到快遞集散點的總飛行路程最短，得到最短路徑；

充電裝置設置單元：用于在上述最短路徑上，根據無人機的最大飛行路程lmax，判斷無人機在滿電情況下最多可以飛過的站點數，在相應的站點上安設供無人機充電的自動充電裝置；

第一處理單元：用于讀取快遞地址信息，根據所述地址信息，確定快遞投送點，設一次任務中任務站點數與快遞集散點的數目均為k，在這k個任務站點中規(guī)劃出一條最短且經過所有快遞站點僅一次的飛行路線，并從快遞集散點開始，將這些任務站點依次編號為1、2、……、k，設從快遞集散點到任務站點2的距離為s1、任務站點2到任務站點3的距離為s2、……、任務站點k回到快遞集散點的距離為sk，計算出s(k)，其中，

第二處理單元：用于判斷s(k)與lmax的關系，如果lmax≥s(k)，則路徑規(guī)劃完成；如果lmax<s(k)，則找出使得s(t)>lmax的t的最小值，并執(zhí)行初始化單元的處理，其中t＝1、2、……、k；

初始化單元：令a＝lmax-s(t-1)，其中s(0)＝0；

第三處理單元：用于以編號為t的站點為圓心，以a為半徑畫圓，如果圓內沒有充電站點，則令t＝t-1，執(zhí)行初始化單元的處理，如果圓內含有充電站點，則轉移至第四處理單元處理；

第四處理單元：用于在圓中尋找與距離編號為t+1的站點最近的充電站點，并讀取該充電站點與編號為t+1的站點的距離，記為b，當t＝k時，取t+1的結果為1；

第二規(guī)劃單元：用于進行如下判斷：如果b>lmax，則以第四處理單元中找出的充電站點為圓心，以lmax為半徑畫圓，執(zhí)行第四處理單元的操作，如果b≤lmax，則繼續(xù)比較t與k的大小，如果t≠k，則令t＝t+1、a＝lmax-b，執(zhí)行第四處理單元的操作，當t＝k時，整個路徑規(guī)劃完成。

本發(fā)明的系統(tǒng)還包括輸出單元，該輸出單元用于將規(guī)劃好的路徑發(fā)送給無人機執(zhí)行快件派送任務。

與現有技術相比，本發(fā)明所具有的有益效果為：本發(fā)明可以在中途對無人機進行充電，從而可以對多件快遞進行一次性投送而不用多次返回快遞集散點，并且能規(guī)劃出最短的飛行路徑，能有效降低能源消耗，擴大投送范圍，提高快遞投送效率；同時可以減少充電樁的設置情況，在充電樁少于充電站點的時候仍然可以大范圍的運送快遞。

附圖說明

圖1本發(fā)明實施例快遞站點分布以及連接這些站點的最短路徑，以及無人機自動充電裝置安設的站點示意圖；

圖2為本發(fā)明實施例選擇的任務站點以及它們與快件集散中心之間的最短路徑規(guī)劃；

圖3為本發(fā)明實施例從快遞集散中心去到第一個任務站點路徑段的第一個中轉站點的尋找示意圖；

圖4為本發(fā)明實施例從快遞集散中心去到第一個任務站點路徑段的第二個中轉站點的尋找示意圖；

圖5為本發(fā)明實施例從10號任務站點去到16號任務站點尋找第一個中轉站點的示意圖；

圖6為本發(fā)明實施例從10號任務站點去到16號任務站點尋找第二個中轉站點的示意圖；

圖7為本發(fā)明實施例在第三個路徑段尋找第一個中轉站點的示意圖；

圖8為本發(fā)明實施例在第三個路徑段尋找第二個中轉站點的示意圖；

圖9為本發(fā)明實施例在第三個路徑段尋找第三個中轉站點的示意圖；

圖10為本發(fā)明實施例最終規(guī)劃好的路徑示意圖；

圖11為本發(fā)明具體實現過程流程圖。

具體實施方式

本發(fā)明的主要任務是確定一種有效的針對可充電站點少于快遞站點的無人機快遞自動投送路徑規(guī)劃方法，該方案的具體實現方式可用示例演示如下：

1、對分布在30km*30km區(qū)域內的包含快遞集散中心在內的20個快遞站點(站點坐標分別為：1(2，2)，2(2.5，4.8)，3(7，7)，4(8.5，11)，5(8.5，11)，6(5，12)，7(3，12)，8(2，10)，9(4，19)，10(5，22)，11(11，22)，12(10，20)，13(15，13)，14(18，18)，15(23，20)，16(26，13)，17(22，9)，18(16，7)，19(11，2)，20(8，1))，基于tsp問題采用遺傳算法對所有快遞站點進行路徑規(guī)劃，使得經過每個任務快遞站點一次且再返回起點的總飛行路程最短；在這條路線上，根據無人機最大飛行距離lmax(本例中，設置lmax＝10km)，判斷無人機一次最多能飛經的站點，在相應的站點上設置無人機自動充電樁，如圖1所示；

2、假設在站點10和站點16有快遞任務，將10和16兩個站點設定為任務站點，基于tsp問題采用遺傳算法對快遞集散中心和兩個任務站點進行路徑規(guī)劃，并讀取站點與站點間的距離s1、s2、s3，如圖2所示，s1＝20.22km，s2＝22.85km，s3＝26.40km；

3、明顯，從快遞集散中心1到任務站點10的距離s1要大于lmax，因此在這條路徑段上，以站點1圓心，以lmax為半徑畫圓，在此圓內距離任務站點10最近的可充電站點為7號快遞站點，如圖3所示，且7號站點距離任務站點10的距離為10.2km>10km；

4、因此繼續(xù)以站點7為圓心，lmax為半徑畫圓，可知距離任務站點10最近的可充電站點為9號站點，且9號站點距離任務站點10的距離為3.16km<10km，如圖4所示；

5、令a＝10-3.16＝6.84，以站點10為圓心，a為半徑畫圓，如圖5所示，可知圓內包含三個可充電站點，其中可充電站點12距離站點16最為接近，為17.46km>lmax；

6、繼續(xù)以中轉站點12為圓心，以lmax畫圓，如圖6所示，可知圓內含有可充電站點且離任務站點16距離最接近的站點為14號站點，為9.43km<10km；

7、接著以站點16為圓心，以10-9.43＝0.57km為半徑畫圓，可找到離站點1最近的可充電站點為其本身；

8、分別以16號站點為圓心，以lmax為半徑畫圓，如圖7所示，可知在以站點16為圓心的圓內離站點1最近的可充電點為站點17，其離站點1的距離為21.19km，要大于lmax；

9、以17號站點為圓心，以lmax為半徑畫圓，如圖8所示，可知離站點1最近的可充電站點為18，其離站點1的距離為14.86km，仍然要大于lmax；

10、以18號站點為圓心，以lmax為半徑畫圓，如圖9所示，此圓區(qū)域內離站點1最近的可充電站點為4，故選擇4號站點作為又一個中轉站點，且站點4離站點1的距離為8.6km<10km；

11、至此，路徑規(guī)劃完成，總的路線如圖10所示，在這條路徑上，能成功將快遞送達并安全返回快遞集散中心。