王子怡，劉 喆，李玉婉，陳 淼，韓 霖，張 亮（通信作者）

（哈爾濱理工大學榮成學院 山東 榮成 264300）

0 引言

目前，由于城市交通擁堵，如何提高同城物流配送效率成為人們關注的焦點。在我國，通常對戶外售貨機制定最優(yōu)的補貨周期和策略，并安排工作人員手動補給貨物，但這種做法效率低下。近年來，隨著城市“智慧化”發(fā)展，各類依托萬物互聯(lián)的先進設備正在逐漸替代傳統(tǒng)人工。其中最具代表性的當屬無人機設備的開發(fā)應用。截至2023 年11 月，美團無人機已經在深圳開通近20 條航線，并完成了約21 萬個配送訂單，不僅印證了無人機能夠提高運營效率的設想，也為無人機設備在物流領域的應用提供了各種新的可能性。未來隨著深度學習和物聯(lián)網的開發(fā)，無人機設備將在戶外售貨機補貨和快遞配送領域進一步發(fā)展，讓城市物流體系實現“更快”“更準”“更有序”的巨大轉變，以提高城市運營效率。

1 人工勢場法和雙目視覺相關概念

1.1 人工勢場法

人工勢場法是一種機器路徑規(guī)劃算法，通常應用在飛行設備領域，為無人機的飛行航線進行規(guī)劃，幫助無人機在飛行過程中更好地規(guī)避障礙。其根據無人機飛行環(huán)境形成引力和斥力虛擬勢場，兩者疊加形成人工勢場。運動的設備可以看作在勢場中運動的質點，利用質點在勢場運動的原理，飛行設備能夠依靠人為規(guī)劃好的路徑安全地從起點到達終點。

1.2 雙目視覺

雙目視覺是讓機器設備獲得能夠感知三維世界能力的人工智能算法。人類兩只眼睛看向某目標物時存在視差，人們因此感知到三維世界。視差是指兩個有距離的點對同一目標物觀察時產生的方向差異［1］。利用獲得觀察的視差角度和基線長度，就可以計算出目標和觀測者之間的距離。將這一原理應用在機器上，可以通過為其安裝兩個攝像裝置來模擬人眼的功能，獲得相關圖像信息，計算設備與障礙物的距離，以實現更好的軌跡規(guī)劃。

2 當前物流配送和設備補貨存在的問題

2.1 人工配送和補貨效率低，成本高

企業(yè)為了縮減開支，會削減人工配送員的數量，導致配送員個人的配送任務加重。首先，由于每一位配送員的配送速率固定，配送任務的加重會導致整體物流的配送效率變低，從而導致補貨不及時等問題的出現。其次，由于企業(yè)物流信息存在更新不及時的問題，物流配送人員難以精確跟進物流情況，從而存在配送錯誤率，影響配送效率［2］。除此之外，人工配送在配送范圍方面存在局限性，偏遠區(qū)域難以送達，易造成補貨不及時的問題。從主觀角度分析，人工配送具有一定的隨意性。為了保證配送服務的公開透明并規(guī)避潛在的安全風險，物流企業(yè)需要進行統(tǒng)一管理和規(guī)范。對于企業(yè)而言，這是一項不可忽視的成本開支。

2.2 企業(yè)物流管理體系建設不夠完善

由于對物流管理體系的重視度不足，許多中小型企業(yè)仍采用傳統(tǒng)物流模式。傳統(tǒng)物流模式具有隨意性和臨時性的特點［3］。具體體現為：在物流儲存方面，庫存積壓，庫存信息更新不及時，從而導致企業(yè)倉儲成本增加。此外，物流相關部門在物流環(huán)節(jié)上采用傳統(tǒng)模式，依靠人工層層審批，各部門之間缺乏有效的溝通協(xié)作。多數中小型企業(yè)仍然僅僅依靠自身的物流體系，而非選擇專業(yè)、先進的第三方物流體系。然而，企業(yè)自營的物流設施利用率并不高，增加了企業(yè)的物流管理成本，企業(yè)自身競爭力較低。

3 針對自動售貨機補貨和物流配送效率的改進建議

3.1 加大無人機在補貨和物流配送領域的應用

無人機在補貨和物流配送領域要解決的問題主要有路徑規(guī)劃、機器通信和機身改進三大方面。

3.1.1 無人機路徑規(guī)劃

無人機路徑規(guī)劃是指在給定的環(huán)境中通過算法確定無人機運動的路徑。無人機路徑規(guī)劃的目的在于無人機能夠高效地、安全地到達目標點，避免與障礙物和其他飛行器相撞，并滿足飛行需求。無人機路徑規(guī)劃涉及的問題包括環(huán)境感知、路徑搜索和路徑優(yōu)化。在環(huán)境感知環(huán)節(jié)，無人機需要通過傳感器獲取周圍環(huán)境的信息，例如地圖數據、傳感器測量結果等?；谶@些信息，無人機可以構建對應的環(huán)境模型，用于路徑搜索和路徑優(yōu)化。路徑搜索環(huán)節(jié)是無人機路徑規(guī)劃的核心環(huán)節(jié)，主要作用是在給定環(huán)境模型中搜索一條從起點到目標點的最短路徑。路徑規(guī)劃的算法分為傳統(tǒng)算法、圖形學的方法、智能仿生學算法和其他算法。傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法有： 模擬退火算法、人工勢場法、 模糊邏輯算法、禁忌搜索算法等［4］。常用的圖形學路徑搜索算法包括A?算法、Dijkstra 算法和深度優(yōu)先搜索算法等［5］。

然而，這些基于圖模型實現的路徑規(guī)劃存在一定的局限性，無法避免不可測因素的影響，例如建筑物的高度和面積不可視，樹的高度和分布以及風速等環(huán)境因素也未考慮在內?？此莆⑿〉沫h(huán)境因素對無人機的飛行安全都會造成一定的威脅。目前，無人機設備常用的避障方式有單向激光雷達和二維激光雷達兩種。這兩種激光雷達探測方向單一、視線范圍小且與障礙物相撞概率較大，而已研發(fā)的三維激光雷達雖視線范圍大，但價格昂貴，市面上使用率極低。為改善傳統(tǒng)避障方式的弊端，人工勢場法開始成為無人機飛行避障新的解決辦法。除此之外，雙目視覺算法的精進也讓無人機對三維世界的感知力大大增強。

首先是人工勢場法的應用，它借鑒了重力勢場和電場模型。應用此方法，障礙物會對機器人產生排斥力，而目標點則對機器人產生吸引力。將所有排斥力和吸引力進行矢量合成，得到的合力方向便是機器人的運動方向［6］。合力大小被轉化為機器人運動加速度。當機器人運動到目標點時，合力為0，也恰好停止運動［7］。人工勢場法主要被用于規(guī)劃無人機的總體運動路徑。得到人工勢場后，可以使用梯度下降法求解無人機的運動軌跡。梯度下降法的基本思路為：由初始構造點開始，沿著勢場的負梯度方向前進一段距離，然后在新的構造點重復上述步驟，直至達到最終構造點。該算法的流程如下：

式（1）中，q0代表函數F的局部極小值的初始估計。從q0出發(fā)，進行迭代，迭代公式如下：

式（2）～（5）中qi表示第i次迭代后的當前構造，迭代過程中的系數αi決定了第i次迭代時的前進步距。

式（6）代表循環(huán)，循環(huán)執(zhí)行式（2）～（5），直到滿足else條件語句為止。最終規(guī)劃得到的路徑為包含各次選代結果的構造序列［qo，q1，…，qi］。需要注意的是，αi不能過小，避免計算量過大，從而使得系統(tǒng)不穩(wěn)定。

其次是雙目深度視覺檢測技術。雙目深度視覺檢測能為無人機提供三維感知能力。當樹、鳥等隨機障礙物出現在同一水平面時，單一攝像頭受視線盲區(qū)限制，遠處的障礙物會被遮擋，導致避障建模出現誤差。而雙目視覺探測體系是根據人眼的原理，通過加裝第二個攝像頭，將兩個攝像頭收集到的信息相互補充，將兩個畫面進行同步分析疊加處理，將傳統(tǒng)的二維信息建模升級為三維信息建模，縮小了視線盲區(qū)，提升了避障性能，讓無人機在依據算法路線飛行的基礎上避免與不可測因素相撞。

3.1.2 無人機與自動售貨機之間的機器通信

物物互聯(lián)將會是5G 世界所必須要面對的挑戰(zhàn)。由國際電信聯(lián)盟（International Telecommunication Union，ITU）定義的5G 三大場景分別為增強移動寬帶（enhanced mobile broadband， eMBB）、大規(guī)模機器類通信（massive machine type communication， mMTC）以及低時延高可靠通信（ultra-reliable low-latency communications， URLLC），其中的eMBB 場景可以看作是4G 移動寬帶技術的演進。

機器類通信一直是物聯(lián)網（internet of things， IoT）的一大研究方向，對技術精度要求高。各種類型的無線通信技術支持設備在沒有線纜連接的情況下，實現設備之間或者與串口服務器之間的數據通信都是通過各種協(xié)議條件下進行的，并且許多不同類型的無線通信技術已在物聯(lián)網和設備到設備（machine to machine， M2M）通信領域的硬件設備中廣泛應用。IEEE 有七個802.15 技術任務組（標準）。802.15 任務組包括：無線個域網（wireless personal area network， WPAN）/藍牙、Coexistence（網絡共存）、高速率WPAN、低速率WPAN、mesh 網絡、局域網和可見光通信。這其中每個無線傳輸協(xié)議都有不同的特點與應用領域，而低功耗廣域網（low-power wide area network，LPWAN）技術最理想的應用場景是M2M 通信。

M2M 的潛在市場不僅限于通信業(yè)。由于M2M 是無線通信和信息技術的整合，它可用于雙向通信，如遠距離收集信息、設置參數和發(fā)送指令，因此M2M 技術可有不同的應用場景，如安全監(jiān)測、自動售貨機、貨物跟蹤等［8］。為實現無人機和需要補貨戶外設備的通信互聯(lián)，可以在自動售貨機貨架上方安裝監(jiān)控器，獲得的數據通過移動通信網絡傳輸給無人機。利用M2M 中的全球移動通信系統(tǒng)、通用分組無線服務技術和系統(tǒng)遠距離連接技術，整合碼分多址模塊作為數據遠程傳輸通路，直接聯(lián)網實現無人機和自動售貨機雙機器通信。自動售貨機將貨架信息反饋給無人機，無人機按算法路線到達目標點將貨物投放至自動售貨機，自動售貨機貨架信息自動進行更新。

3.1.3 無人機的設計改進

對于飛行設備而言，風速是影響飛行速度的一個重要因素。在進行無人機配貨時，需要盡可能減少風速對飛行的影響。無人機的飛行速度可以表示為：

式（7）中，v表示飛行速度，m表示無人機重量，d表示無人機長度，h表示無人機的高度。因此，可以通過控制無人機的重量和長度來調節(jié)風速對飛行的影響。另外，在無人機的飛行過程中，還需要采取一些防風策略來減少風的干擾。如在機體表面涂刷防風涂料，減少風速的影響；安裝翼展控制器，幫助無人機在飛行過程中控制方向和速度；采用固定翼無人機，使飛行方式相對穩(wěn)定，減少風速的影響。

3.2 針對物流管理體系的建設改進

《“十四五”現代物流發(fā)展規(guī)劃》中明確要求加快現代物流數字化、網絡化、智慧化賦能，打造科技含量高、創(chuàng)新能力強的智慧物流新模式。目前，城市物流體系的信息化建設已經成為企業(yè)和政府的重要舉措，如供應鏈管理（supply chain management， SCM）系統(tǒng)擁有倉儲、運輸管理等多個模塊，能夠依托大數據將供應商、產品和運輸等整合；運輸管理系統(tǒng)（transportation management system， TMS）運用了先進的信息化技術，既簡化了信息共享，也削減了人工成本。企業(yè)應順應時代的發(fā)展，增強各環(huán)節(jié)管理，加快物流體系的信息化建設［9］。

4 結語

綜上所述，面對生活快節(jié)奏化的發(fā)展，現代人們對高效率、低成本的追求逐漸從工作領域擴展到日常生活領域。雖然目前物流業(yè)正在抓緊建設信息化體系，但是對戶外設備的補貨和快遞收發(fā)仍然由人工來完成。雇用人工需要成本，勞動者需要休息和假期，因此在物流供應鏈中必然會有部分時間沒有完全利用。無人機設備的引入為設備補貨和快遞配送提供了新的方向，而先進算法的不斷精進，也必然會讓無人機設備更加先進靈敏，從而提高運營管理效率。