物联网背景下基于人工势场法和双目视觉的城市无人机配送补货研究

王子怡，刘 喆，李玉婉，陈 淼，韩 霖，张 亮（通信作者）

（哈尔滨理工大学荣成学院 山东 荣成 264300）

0 引言

目前，由于城市交通拥堵，如何提高同城物流配送效率成为人们关注的焦点。在我国，通常对户外售货机制定最优的补货周期和策略，并安排工作人员手动补给货物，但这种做法效率低下。近年来，随着城市“智慧化”发展，各类依托万物互联的先进设备正在逐渐替代传统人工。其中最具代表性的当属无人机设备的开发应用。截至2023 年11 月，美团无人机已经在深圳开通近20 条航线，并完成了约21 万个配送订单，不仅印证了无人机能够提高运营效率的设想，也为无人机设备在物流领域的应用提供了各种新的可能性。未来随着深度学习和物联网的开发，无人机设备将在户外售货机补货和快递配送领域进一步发展，让城市物流体系实现“更快”“更准”“更有序”的巨大转变，以提高城市运营效率。

1 人工势场法和双目视觉相关概念

1.1 人工势场法

人工势场法是一种机器路径规划算法，通常应用在飞行设备领域，为无人机的飞行航线进行规划，帮助无人机在飞行过程中更好地规避障碍。其根据无人机飞行环境形成引力和斥力虚拟势场，两者叠加形成人工势场。运动的设备可以看作在势场中运动的质点，利用质点在势场运动的原理，飞行设备能够依靠人为规划好的路径安全地从起点到达终点。

1.2 双目视觉

双目视觉是让机器设备获得能够感知三维世界能力的人工智能算法。人类两只眼睛看向某目标物时存在视差，人们因此感知到三维世界。视差是指两个有距离的点对同一目标物观察时产生的方向差异［1］。利用获得观察的视差角度和基线长度，就可以计算出目标和观测者之间的距离。将这一原理应用在机器上，可以通过为其安装两个摄像装置来模拟人眼的功能，获得相关图像信息，计算设备与障碍物的距离，以实现更好的轨迹规划。

2 当前物流配送和设备补货存在的问题

2.1 人工配送和补货效率低，成本高

企业为了缩减开支，会削减人工配送员的数量，导致配送员个人的配送任务加重。首先，由于每一位配送员的配送速率固定，配送任务的加重会导致整体物流的配送效率变低，从而导致补货不及时等问题的出现。其次，由于企业物流信息存在更新不及时的问题，物流配送人员难以精确跟进物流情况，从而存在配送错误率，影响配送效率［2］。除此之外，人工配送在配送范围方面存在局限性，偏远区域难以送达，易造成补货不及时的问题。从主观角度分析，人工配送具有一定的随意性。为了保证配送服务的公开透明并规避潜在的安全风险，物流企业需要进行统一管理和规范。对于企业而言，这是一项不可忽视的成本开支。

2.2 企业物流管理体系建设不够完善

由于对物流管理体系的重视度不足，许多中小型企业仍采用传统物流模式。传统物流模式具有随意性和临时性的特点［3］。具体体现为：在物流储存方面，库存积压，库存信息更新不及时，从而导致企业仓储成本增加。此外，物流相关部门在物流环节上采用传统模式，依靠人工层层审批，各部门之间缺乏有效的沟通协作。多数中小型企业仍然仅仅依靠自身的物流体系，而非选择专业、先进的第三方物流体系。然而，企业自营的物流设施利用率并不高，增加了企业的物流管理成本，企业自身竞争力较低。

3 针对自动售货机补货和物流配送效率的改进建议

3.1 加大无人机在补货和物流配送领域的应用

无人机在补货和物流配送领域要解决的问题主要有路径规划、机器通信和机身改进三大方面。

3.1.1 无人机路径规划

无人机路径规划是指在给定的环境中通过算法确定无人机运动的路径。无人机路径规划的目的在于无人机能够高效地、安全地到达目标点，避免与障碍物和其他飞行器相撞，并满足飞行需求。无人机路径规划涉及的问题包括环境感知、路径搜索和路径优化。在环境感知环节，无人机需要通过传感器获取周围环境的信息，例如地图数据、传感器测量结果等。基于这些信息，无人机可以构建对应的环境模型，用于路径搜索和路径优化。路径搜索环节是无人机路径规划的核心环节，主要作用是在给定环境模型中搜索一条从起点到目标点的最短路径。路径规划的算法分为传统算法、图形学的方法、智能仿生学算法和其他算法。传统的路径规划算法有： 模拟退火算法、人工势场法、 模糊逻辑算法、禁忌搜索算法等［4］。常用的图形学路径搜索算法包括A∗算法、Dijkstra 算法和深度优先搜索算法等［5］。

然而，这些基于图模型实现的路径规划存在一定的局限性，无法避免不可测因素的影响，例如建筑物的高度和面积不可视，树的高度和分布以及风速等环境因素也未考虑在内。看似微小的环境因素对无人机的飞行安全都会造成一定的威胁。目前，无人机设备常用的避障方式有单向激光雷达和二维激光雷达两种。这两种激光雷达探测方向单一、视线范围小且与障碍物相撞概率较大，而已研发的三维激光雷达虽视线范围大，但价格昂贵，市面上使用率极低。为改善传统避障方式的弊端，人工势场法开始成为无人机飞行避障新的解决办法。除此之外，双目视觉算法的精进也让无人机对三维世界的感知力大大增强。

首先是人工势场法的应用，它借鉴了重力势场和电场模型。应用此方法，障碍物会对机器人产生排斥力，而目标点则对机器人产生吸引力。将所有排斥力和吸引力进行矢量合成，得到的合力方向便是机器人的运动方向［6］。合力大小被转化为机器人运动加速度。当机器人运动到目标点时，合力为0，也恰好停止运动［7］。人工势场法主要被用于规划无人机的总体运动路径。得到人工势场后，可以使用梯度下降法求解无人机的运动轨迹。梯度下降法的基本思路为：由初始构造点开始，沿着势场的负梯度方向前进一段距离，然后在新的构造点重复上述步骤，直至达到最终构造点。该算法的流程如下：

式（1）中，q0代表函数F的局部极小值的初始估计。从q0出发，进行迭代，迭代公式如下：

式（2）～（5）中qi表示第i次迭代后的当前构造，迭代过程中的系数αi决定了第i次迭代时的前进步距。

式（6）代表循环，循环执行式（2）～（5），直到满足else条件语句为止。最终规划得到的路径为包含各次选代结果的构造序列［qo，q1，…，qi］。需要注意的是，αi不能过小，避免计算量过大，从而使得系统不稳定。

其次是双目深度视觉检测技术。双目深度视觉检测能为无人机提供三维感知能力。当树、鸟等随机障碍物出现在同一水平面时，单一摄像头受视线盲区限制，远处的障碍物会被遮挡，导致避障建模出现误差。而双目视觉探测体系是根据人眼的原理，通过加装第二个摄像头，将两个摄像头收集到的信息相互补充，将两个画面进行同步分析叠加处理，将传统的二维信息建模升级为三维信息建模，缩小了视线盲区，提升了避障性能，让无人机在依据算法路线飞行的基础上避免与不可测因素相撞。

3.1.2 无人机与自动售货机之间的机器通信

物物互联将会是5G 世界所必须要面对的挑战。由国际电信联盟（International Telecommunication Union，ITU）定义的5G 三大场景分别为增强移动宽带（enhanced mobile broadband， eMBB）、大规模机器类通信（massive machine type communication， mMTC）以及低时延高可靠通信（ultra-reliable low-latency communications， URLLC），其中的eMBB 场景可以看作是4G 移动宽带技术的演进。

机器类通信一直是物联网（internet of things， IoT）的一大研究方向，对技术精度要求高。各种类型的无线通信技术支持设备在没有线缆连接的情况下，实现设备之间或者与串口服务器之间的数据通信都是通过各种协议条件下进行的，并且许多不同类型的无线通信技术已在物联网和设备到设备（machine to machine， M2M）通信领域的硬件设备中广泛应用。IEEE 有七个802.15 技术任务组（标准）。802.15 任务组包括：无线个域网（wireless personal area network， WPAN）/蓝牙、Coexistence（网络共存）、高速率WPAN、低速率WPAN、mesh 网络、局域网和可见光通信。这其中每个无线传输协议都有不同的特点与应用领域，而低功耗广域网（low-power wide area network，LPWAN）技术最理想的应用场景是M2M 通信。

M2M 的潜在市场不仅限于通信业。由于M2M 是无线通信和信息技术的整合，它可用于双向通信，如远距离收集信息、设置参数和发送指令，因此M2M 技术可有不同的应用场景，如安全监测、自动售货机、货物跟踪等［8］。为实现无人机和需要补货户外设备的通信互联，可以在自动售货机货架上方安装监控器，获得的数据通过移动通信网络传输给无人机。利用M2M 中的全球移动通信系统、通用分组无线服务技术和系统远距离连接技术，整合码分多址模块作为数据远程传输通路，直接联网实现无人机和自动售货机双机器通信。自动售货机将货架信息反馈给无人机，无人机按算法路线到达目标点将货物投放至自动售货机，自动售货机货架信息自动进行更新。

3.1.3 无人机的设计改进

对于飞行设备而言，风速是影响飞行速度的一个重要因素。在进行无人机配货时，需要尽可能减少风速对飞行的影响。无人机的飞行速度可以表示为：

式（7）中，v表示飞行速度，m表示无人机重量，d表示无人机长度，h表示无人机的高度。因此，可以通过控制无人机的重量和长度来调节风速对飞行的影响。另外，在无人机的飞行过程中，还需要采取一些防风策略来减少风的干扰。如在机体表面涂刷防风涂料，减少风速的影响；安装翼展控制器，帮助无人机在飞行过程中控制方向和速度；采用固定翼无人机，使飞行方式相对稳定，减少风速的影响。

3.2 针对物流管理体系的建设改进

《“十四五”现代物流发展规划》中明确要求加快现代物流数字化、网络化、智慧化赋能，打造科技含量高、创新能力强的智慧物流新模式。目前，城市物流体系的信息化建设已经成为企业和政府的重要举措，如供应链管理（supply chain management， SCM）系统拥有仓储、运输管理等多个模块，能够依托大数据将供应商、产品和运输等整合；运输管理系统（transportation management system， TMS）运用了先进的信息化技术，既简化了信息共享，也削减了人工成本。企业应顺应时代的发展，增强各环节管理，加快物流体系的信息化建设［9］。

4 结语

综上所述，面对生活快节奏化的发展，现代人们对高效率、低成本的追求逐渐从工作领域扩展到日常生活领域。虽然目前物流业正在抓紧建设信息化体系，但是对户外设备的补货和快递收发仍然由人工来完成。雇用人工需要成本，劳动者需要休息和假期，因此在物流供应链中必然会有部分时间没有完全利用。无人机设备的引入为设备补货和快递配送提供了新的方向，而先进算法的不断精进，也必然会让无人机设备更加先进灵敏，从而提高运营管理效率。