物流无人机对地风险评估方法研究

随着智能交通运输体系的完善和无人机应用场景的拓展，物流无人机应运而生。物流无人机被认为是解决快递配送“最后一公里”问题的有效运输方式，但由空中碰撞、系统失效等原因导致的无人机坠落有可能对地面人员造成伤害并产生经济损失。因此本文聚焦无人机物流运输场景，研究物流无人机坠地后造成的死亡人数和经济损失，并利用风险矩阵综合评估风险。主要内容包括：分析物流无人机空中碰撞后产生机货分离的情况，建立由物流无人机和货物坠地造成 的地面死亡人数计算模型；对无人机和货物进行分类，建立经济损失计算模型，包括由无人机和货物价值损失构成的直接经济损失，以及由社会服务机构费用消耗构成的间接经济损失；综合物 流无人机和货物坠地造成的地面死亡人数和经济损失建立风险评估矩阵。算例证明，利用本文方法得到的地面死亡人数为每飞行小时3.74×10-12~1.87×10-7人，符合等效安全水平；每次事故经济损失为6734.8~33619.0元，也在合理区间内。本文提供的方法可以对物流无人机地面风险评估和管控提供一定借鉴和指导意义。     

城市低空物流无人机航迹规划模型研究

为提高物流无人机在城市低空环境下配送的安全性和公众接受程度,保证运输经济性,提出一种考虑运行风险、噪声水平和运输成本的城市低空物流无人机航迹规划方法。采用栅格法进行空域环境表征,建立基于风险的城市空域环境模型。结合物流配送要求,建立多目标、多约束的物流无人机航迹规划模型。采用改进A*算法进行求解：为降低航迹代价,设计估价函数预估成本;为保证飞行安全,引入安全保护区确保间隔;为提升搜索效率,采用动态步长加快搜索进程。仿真结果表明：本文模型和算法所得航迹的运行风险小、噪声水平低、运输成本低,能够实现多目标优化。分析模型参数可知,当各子目标代价权重分别为0.6、0.1和0.3时,规划航迹最优。保证其余参数不变,增大安全间隔,则风险代价、运输成本代价总体呈增加趋势,噪声代价减少。在本文规划环境下,参考大疆经纬200无人机参数,在安全间隔取15 m时,综合代价最小。     

城市物流无人机起降点布局规划研究

针对城市物流无人机起降点布局规划问题，考虑不同级别的物流无人机起降点，构建以总经济成本最小和客户满意度最高为目标，以禁飞区、无人机性能、容需匹配等为约束的整数规划模型。设计人类学习优化算法(HLO)，引入随机学习算子、个体学习算子和社会学习算子。在此基础上，基于真实地理信息数据和物流数据设计仿真实验，验证模型与算法有效性。实验结果表明，所建模型可以实现起降点的合理布局规划，适用于大规模资源配置，具备有效性；人类学习优化算法较遗传算法求解精度与收敛速度更优，表现出较佳性能。参数分析表明，基于该仿真环境的最优经济成本权重和客户满意度权重设置为0.4和0.6，最佳算法学习概率参数组合为5/n和 (0.8+2/n)。据此可对城市物流无人机起降点布局规划提供决策依据。