基于无人机送货路径规划算法

针对无人机送货路径规划的优化问题,提出了一种基于遗传算法原理的路径规划算法。通过建立无人机的送货系统模型,将路径规划问题转化为组合优化问题,设计恰当的编码方案将路径规划问题转化为整数规划模型,以达到寻找无人机最优送货路径的目的。对算法进行了相应的仿真,仿真结果表明,这种路径规划算法与常见的随机算法相比具有较强的全局搜索能力,能够获得最优的路径,使无人机以最少的能量消耗完成货物配送,在无人机送货方面有着很高的实际应用价值。

基于交互技术的无人机接送货装置的设计研究

无人机技术已经成为我们日常生活中所常见的技术,本文寄希望通过这项技术为我们日常生活提供更好的用户体验。本文意在使用科技手段和大数据解决社会发展所面临的问题,是对科技的创新型应用,也是对民众生活和社会问题的关注。

疫情环境下用于物资配送的送货无人机设计

2020年新冠疫情暴发,对无接触配送提出了更高的要求。基于无人机小巧敏捷的特点,设计了一款可以应用在居民区的送货无人机,系统围绕TM4C124GH6PM及其扩展版展开,搭载了激光雷达、TOFSense激光测距传感器、机载计算机树莓派、OPENMV等模块,采用PID调节和图像处理等算法,解析无人机姿态和位置信息,自动识别物资的样本特征,实现自动送货投递功能,减少疫情传播风险,通用性强,拥有广阔的发展前景。

卡车-无人机联合取送货模式下物流优化

为有效协调正逆向物流,利用无人机成本低、受地面交通状况影响少的特点,在无人机电池能耗随载重变化、同时取送货情形下,提出卡车-无人机联合取送货模式,构建两阶段求解方法。第1阶段,提出"最大重量判断法"构造初始可行解,为货物指派拾取或配送车辆并确定需要卡车数量;第2阶段,采用基于节点特征的改进模拟退火算法优化卡车-无人机路径,最小化总成本。两阶段均采用Python编程实现。仿真结果表明,提出的卡车-无人机联合取送货模式较其他模式可有效减少物流成本。"最大重量判断法"可显著提高算法收敛速度和效果。

基于UTAUT模型的消费者使用物流配送技术意愿研究

随着电商的发展,快递业务量随之变多,科技的进步使得人工智能渗入到人类日常生活中的各方面,其中,智能快递柜允许消费者在方便的时间和地点取件,大大降低了配送失败的机率,并且有着减少碳排放和消费者参与度高等优势。而无人机具有灵活性强、成本低等特点,是现有配送模式中自动化水平程度较高但消费者参与度较低的代表,目前,学者们研究这两种配送模式时多基于技术的提供端,聚焦在接收端的研究较少,本文通过将个体创新性和态度因素整合到技术接受和使用统一理论(UTAUT)中,加入社交焦虑这一因素作调节,提出一种理论模型,通过问卷调查法,采用结构方程模型分析上述问题。

科技在降低物流成本方面应用前景分析

物流成本管理是物流管理的核心内容,也是企业管理的重要内容。物流成本的降低是企业的第三利润源泉。本文在阐述物流成本基本概念和物流成本管理的意义的基础上分析了降低物流成本的途径,在科技迅猛发展的今天,对自动驾驶、无人机送货等新技术在降低物流成本方面的应用前景进行了展望。

亚马逊不为人知的10大物流技术

以下是对亚马逊运营中心物流技术的全面梳理，可以让大家全面地了解亚马逊的物流技术的细节。其实亚马逊的技术远远不止这些，但对于当前的电商物流的行业朋友，能够搞懂这些技术，就已经很牛了。