定级评审中 创新训练 580交通运输工程 无人机未定级

1.1项目来历 在我国广大农村地区、边远山区等地形复杂，以及某些不便于普通物流车辆进入的情况等环境，由于物流基础设施不健全、物流配送需求分散等因素, 传统物流方式往往难以高效覆盖，导致农产品上行难、消费品下行慢的问题日益凸显。针对乡村及边远山区等特定复杂环境下的物资运送难题，想通过物流优化等方法，对无人机运送物资的路径优化进行研究。目的、意义等.本项目拟对无人机的路径优化进行研究，对无人机的多传感器数据融合技术展开探索，助力于乡村物资运送系统的智能化，旨在通过技术创新，提升乡村物流效率，促进农村经济发展，助力乡村振兴。 1.2 目的与意义 基于多传感器数据融合技术的无人机系统技术优势，可以有助于更好地实现智能无人机在物流系统中的应用，提高无人机的物流路径优化的智能性和动态适应性。此外，数据融合与数据挖掘技术的结合，还促进了无人机系统的自主学习与进化。系统能够根据历史数据不断优化算法模型，提升数据处理与分析的精度与速度，进而实现性能的持续改进。这种自我优化的能力，使得无人机系统能够更好地适应未来更加复杂、多变的应用场景。因此，数据融合与数据挖掘技术在基于多传感器数据融合技术的无人机系统中展现出强大的技术优势，这些优势将有力推动无人机技术的创新与发展。 1.3 国内外研究现状和发展动态 国外学者在无人机方面的研究起步较早，早期多以军用无人机的研究和应用为主，尤其是美国在训练、侦查、战斗等军事行动应用了无人机技术，具有种类齐全和技术先进的特点，英国、法国、德国和瑞典的无人机技术在军用和商用领域都取得显著成果，近年来，随着无人机技术的不断进步和应用，无人机在工业、农业、物流、环境监测等方面的应用越来越广泛。在物流领域，随着物流行业的飞速发展和智能化、智慧化技术的应用，无人机被用于快递配送，有较强的机动性和部署方便快速等特点，能够解决偏远山区、城市快递配送难的问题，从而更好地满足山区和城市不同地区的居民的快递配送要求。 在物流领域，无人机技术应用于仓储、配送等多个方面，且此方面研究较多，如王鑫分析无人机的特点优势，提出无人机在军事物流领域应用的模式。包欣鑫在定性分析设计出无人机引入传统物流配送的业务流程的基础上，引入随机时间Petri网进一步作了定量分析与研究，通过定量指标对比，论证了无人机配送比传统物流配送的时效性更高。朱新富在明确无人机快件收派系统的功能模块的基础上，探索构建一套基于小型无人机技术应用的“小飞盒”无人机快件收派系统。 在无人机路径规划方面研究较多，张洪海等针对城市环境下物流无人机飞行计划调配问题，考虑货物类型优先级、物流公司优先级和配送时间优先级，提出了综合优先级，设计了基于综合优先级的飞行计划预先调配算法求解。张淏凌等提出基于时空数据挖掘的无人机航线自动寻优规划方法，解决了无人机航线规划安全越障问题。王飞等采用栅格法进行环境建模，建立多约束物流无人机路径规划模型。综上所述，无人机技术在物流领域的应用研究已在全球范围内引起广泛关注，其从军事领域的辉煌成就逐步拓展至商用、工业、农业及环境监测等多个前沿阵地，彰显了无人机技术的多样性与先进性。这一技术革新为物流行业的智能化转型铺设了坚实的理论基石与技术路径，尤其在物流配送环节，无人机凭借其卓越的机动性和快速部署能力，为偏远地区的快递配送难题提供了革命性的解决方案，显著促进了物流效率与服务品质的双重飞跃。然而，尽管无人机物流技术已取得长足进步，其在实际应用过程中仍面临诸多挑战与不足。尤为突出的是，无人机在复杂多变的环境中进行路径规划时的能力限制，如何在崎岖蜿蜒的山地间高效、安全地穿梭，同时兼顾飞行效率与成本控制的双重目标，成为了当前亟待解决的关键难题。鉴于此，本研究旨在精准对接上述挑战与不足，通过深度融合多源数据处理技术与多种先进算法，创新性地构建一套高效智能的物流无人机路径优化策略，以实现无人机路径规划的动态适应性与智能决策。具体而言，申请人将融合多种智能优化算法的优势，致力于提升无人机在复杂环境中的物流路径优化能力，推动无人机服务于物流领域的技术的进一步成熟。