斯坦福大學(Stanford University)的研究人員為數百架無人機設計了一種使用公共汽車或有軌電車的方式，以重新設計包裹在城市中的配送方式。如果這樣的解決方案能擴大規模的話，它可以減少貨車的擁堵和能源消耗，同時延長無人機運送包裹的距離。
到目前為止，我們看到的大多數投遞無人機都在郊區投遞包裹，這是有原因的。城市中心是動態的環境，充滿了意想不到的障礙，無人機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人機的飛行距離提高到單獨飛行的360%。
“我們的方法是盡量縮短完成交付的最大時間，”該團隊在本周發表于2020年IEEE機器人與自動化國際會議(ICRA)的一篇論文中寫道。“通過結合兩者的優勢，我們可以實現顯著的商業利益和社會影響。”
這種方法包括讓無人機在公交車和有軌電車的外面搭車，可能有助于克服無人機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。
斯坦福大學的這一系統可以處理多達200架無人機，投遞多達5000個包裹。人工智能網絡是由城市8000停止,和實驗進行了專門在舊金山和華盛頓特區的上下文,舊金山市政交通機構(SFMTA)占地面積150平方公里,華盛頓市區交通機構(WMATA)占地面積約400平方公里。
多無人機網絡不包括使用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設施，而是依賴于公共汽車站和無人機包裹倉庫位置的開源數據。研究人員沒有咨詢SFMTA或WMATA官員，但在進一步研究發現額外的外部性或對城市社區的潛在影響后，這可能是有意義的。
作者將該解決方案描述為類似按需移動服務算法的解決方案，該算法是為協調多種交通方式而開發的。與優步、Lyft或其他將拼車選擇與公共交通、電動摩托車和步行相結合的公司一樣，該模式采取了兩層的方式。
首先，上層使用近似最優的多項式時間任務分配算法將無人機分配給包裹投遞序列。然后下層通過在公交網絡上周期性地路由車隊來執行分配，同時使用針對我們的設置量身定制的高效有界次最優多智能體尋路技術。
這項研究出自斯坦福智能系統實驗室(SISL)和自主系統實驗室，題為“利用公交網絡高效大規模多無人機投遞”，這項工作被ICRA會議組織者提名為最佳多機器人系統論文。這篇論文的作者，包括喬杜里和邁克爾·科恩德弗爾，去年發表了一項名為“夢想”(DREAMR)的人工智能技術的研究，該技術能夠引導一架無人機，利用公共汽車和有軌電車來減少飛行時間和節約能源。
ICRA本周詳細介紹了多架無人機的方法，假設包裹可以從任何配送站購買。它還假設無人機一次只能攜帶一個包裹，并在時間允許的情況下在倉庫充電或更換電池。接下來的步驟可能包括考慮延遲和理想的旅行時間窗等問題。任何在舊金山坐過市政巴士的人都知道交通和擁堵會大大縮短旅行時間。
“未來的一個關鍵方向是進行案例研究，評估我們的框架的運營成本，評估其對道路擁堵的影響，并考慮潛在的外部性，如噪音污染和對城市社區的不同影響，”該報告稱。
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