□ 賈熙來(lái)，林 麗，屠浩誠(chéng)，李小格，王藝蒙

(南京林業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，江蘇 南京 210037)

《校園快遞行業(yè)發(fā)展報(bào)告(2019)》顯示[1]，我國(guó)高校學(xué)生的網(wǎng)購(gòu)比例正處于爆發(fā)式增長(zhǎng)階段，校園快遞已成為快遞行業(yè)中的重要一環(huán)?？爝f行業(yè)的總體服務(wù)質(zhì)量雖然日益提高，但是在校園的配送服務(wù)中仍存在“最后一公里”問題。高校快遞具有數(shù)量多、增長(zhǎng)速度快、用戶的期待度高等特征；目前，高校內(nèi)用戶大多仍采用集中或分散快遞點(diǎn)自取的方式取件，校內(nèi)用戶收發(fā)快遞多以步行為主，路線較為單一，且校內(nèi)道路狀況較差，當(dāng)用戶寄取的快遞過重、步行距離過長(zhǎng)時(shí)，用戶的舒適度將大幅降低?，F(xiàn)階段，鮮有對(duì)于無(wú)人車配送在校園內(nèi)應(yīng)用的研究，研究多集中于無(wú)人車在外部復(fù)雜道路或封閉空間內(nèi)的應(yīng)用，如美團(tuán)公司近期推出的新一代無(wú)人配送車“魔袋20”，具有L4級(jí)別自動(dòng)駕駛能力，其在疫情期間無(wú)接觸配送中發(fā)揮了巨大作用[2]，但由于此類無(wú)人車成本高，運(yùn)量小，對(duì)道路狀況、路側(cè)設(shè)施要求高，行駛中對(duì)道路影響較大，因此在校園快遞的配送中難免顯得大材小用。

本文針對(duì)高校內(nèi)快遞數(shù)量、道路情況等，從路線確定，運(yùn)行方式兩方面入手，設(shè)計(jì)了一套更適用于校園的自動(dòng)化配送系統(tǒng)。此系統(tǒng)提供了“最后一公里”的配送服務(wù)，能夠有效分擔(dān)集中快遞點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)負(fù)擔(dān)，并解決學(xué)校用戶群體的“取件難”問題。

1 南京林業(yè)大學(xué)校園的快遞小區(qū)劃分及調(diào)查分析

以南京林業(yè)大學(xué)本部校區(qū)為例，多數(shù)用戶與快遞點(diǎn)間距較遠(yuǎn)、快遞收取不便、快遞點(diǎn)集中、取件人數(shù)較多；各類電商活動(dòng)期間，快遞量激增導(dǎo)致快遞點(diǎn)超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)、用戶排隊(duì)時(shí)長(zhǎng)延長(zhǎng)，同時(shí)造成了大量的人員聚集，不僅使快遞點(diǎn)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率低下，也存在一定的安全隱患。為更好了解校內(nèi)快遞運(yùn)營(yíng)的整體情況，本文采用問卷調(diào)查法對(duì)各區(qū)域進(jìn)行研究。

1.1 快遞小區(qū)的劃分

根據(jù)南京林業(yè)大學(xué)的學(xué)生宿舍區(qū)域劃分辦法，對(duì)學(xué)生宿舍Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ區(qū)進(jìn)行更細(xì)致的劃分，將其中間距較小、人數(shù)相近的建筑單位合并為一個(gè)小區(qū)；根據(jù)問卷調(diào)查中所得快遞量對(duì)劃分區(qū)域進(jìn)行修正，若其中部分建筑吸引的快遞量過少，則將其并入臨近的快遞小區(qū)；確定小區(qū)快遞集散點(diǎn)后，其服務(wù)能力、服務(wù)范圍應(yīng)能夠滿足整個(gè)快遞小區(qū)的需求，具體分類結(jié)果如圖1。

圖1 快遞小區(qū)分布圖

1.2 問卷調(diào)查及現(xiàn)狀分析

本文研究的服務(wù)對(duì)象包括在校師生和校內(nèi)居民，約36000人。該問卷對(duì)現(xiàn)階段校內(nèi)用戶的快遞收發(fā)方式、效率、件數(shù)、規(guī)格、校內(nèi)居住地、用戶的滿意度以及用戶年平均取件數(shù)等方面進(jìn)行抽樣調(diào)查。為保障調(diào)查結(jié)果的準(zhǔn)確性，除進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查之外，還在校內(nèi)不同區(qū)域進(jìn)行隨機(jī)詢問調(diào)查，共得到問卷345份，其中有效問卷306份，有效率約88.69%；有關(guān)快遞點(diǎn)現(xiàn)狀的具體結(jié)果如圖2所示。

圖2 問卷調(diào)查結(jié)果

1.3 具體小區(qū)快遞吸引量的調(diào)查

整理問卷調(diào)查數(shù)據(jù)后，可得出各小區(qū)的快遞吸引量如表1所示。

表1 問卷調(diào)查結(jié)果與分析

各宿舍樓棟日平均快遞吸引量的計(jì)算:

(1)

式(1)中，Rn為每樓棟人數(shù)，Kn為各樓棟平均每日產(chǎn)生的快遞量，Gi為小區(qū)的實(shí)際快遞吸引量，n為樓棟編號(hào)，得出的各樓棟的日均快遞吸引量如圖3所示。

圖3 校內(nèi)各樓棟日平均快遞吸引量

2 快遞集散分布模型的建立及應(yīng)用

2.1 模型總體坐標(biāo)的分析

根據(jù)前文所劃分的六個(gè)快遞小區(qū)，按理想化狀態(tài)下快遞的集散分布，以校園北三門作為坐標(biāo)原點(diǎn)，建立空間坐標(biāo)系，將各小區(qū)內(nèi)每個(gè)樓棟的主要出入口記為該單位樓棟的快遞集散坐標(biāo)點(diǎn)，該點(diǎn)在三維坐標(biāo)系中具有絕對(duì)坐標(biāo)(x,y)；將式(1)中所述的快遞分擔(dān)量Kn作為該樓棟在三維坐標(biāo)系中的絕對(duì)坐標(biāo)Z，在軟件內(nèi)完成相應(yīng)網(wǎng)點(diǎn)的標(biāo)定，建立小區(qū)的三維模型。

2.2 模型形心的計(jì)算

根據(jù)各小區(qū)的三維模型，建立快遞小區(qū)的三維矩陣Di,Di為第i個(gè)小區(qū)內(nèi)的三維坐標(biāo)矩陣，小區(qū)內(nèi)有n個(gè)樓棟的坐標(biāo)集散點(diǎn)，具體形式如式(2)所示：

(2)

將Di帶入公式：center=mean(Di)，計(jì)算形心坐標(biāo)，得到每個(gè)快遞分布小區(qū)的形心坐標(biāo)點(diǎn)(x,y,z)，具體結(jié)果如表2。

表2 小區(qū)形心點(diǎn)坐標(biāo)

2.3 快遞集散點(diǎn)位置的確定

將各小區(qū)三維圖形的形心在校園平面內(nèi)的投影點(diǎn)作為該小區(qū)內(nèi)快遞集散點(diǎn)設(shè)置的最優(yōu)點(diǎn)。但考慮實(shí)際校園道路交通和環(huán)境的影響，應(yīng)排除校園道路、建筑、綠地等設(shè)施，選取投影點(diǎn)附近合適的位置設(shè)置該小區(qū)的快遞集散點(diǎn)。此外，由于小區(qū)③各樓棟距快遞發(fā)出點(diǎn)小于100m，故不列入此次的模型中進(jìn)行計(jì)算。將所得結(jié)果進(jìn)行覆蓋模型的驗(yàn)算，并與黃媛等[3]提出的智能快遞柜布置結(jié)果進(jìn)行對(duì)比選擇后，得出六個(gè)快遞小區(qū)的快遞集散點(diǎn)布置情況如圖4所示，各集散點(diǎn)的三維坐標(biāo)(x,y,z)如表3所示。

圖4 快遞集散點(diǎn)布置圖

表3 快遞集散點(diǎn)布置情況及坐標(biāo)

3 無(wú)人車配送最優(yōu)路徑的確定

3.1 構(gòu)筑校園內(nèi)道路網(wǎng)路模型圖

對(duì)校園內(nèi)各快遞集散點(diǎn)之間最短距離的計(jì)算可采用Dijkstra算法[4]，為簡(jiǎn)化算法的求解過程，提升運(yùn)算速度，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)最短路徑的求解，首先需構(gòu)筑校園內(nèi)道路的建筑模型圖。從校園地圖中提取由快遞發(fā)出點(diǎn)作為起點(diǎn)，通往或途徑各小區(qū)快遞集散點(diǎn)的有效路徑，將其抽象化形成具體的校園道路聯(lián)通網(wǎng)絡(luò)模型，以兩條道路的交叉點(diǎn)為節(jié)點(diǎn)，將道路進(jìn)行分段，獲得相應(yīng)的頂點(diǎn)集合V={1,2,3,…,18,19}，具體結(jié)果如圖5所示；并在網(wǎng)絡(luò)模型圖中獲取由各個(gè)頂點(diǎn)截取的各路段長(zhǎng)度，以其作為各路段的權(quán)值，建立權(quán)矩陣，如圖6所示，帶入算法內(nèi)進(jìn)行計(jì)算。

圖5 校園道路聯(lián)通

圖6 各點(diǎn)間道路權(quán)矩陣

3.2 算法實(shí)現(xiàn)過程

算法的主要目的是得出兩個(gè)頂點(diǎn)之間的最短路徑，在該項(xiàng)目中，拓展應(yīng)用為確定一個(gè)頂點(diǎn)作為源節(jié)點(diǎn)，計(jì)算從該頂點(diǎn)出發(fā)，經(jīng)過圖中所有其他節(jié)點(diǎn)的最短路徑，產(chǎn)生一個(gè)最短路徑圖。

具體實(shí)現(xiàn)過程如下：

(1)將校園中所有經(jīng)過計(jì)算后確定的快遞次級(jí)集散點(diǎn)及其之間的通路畫為有權(quán)重的有向圖G;

(2)將北三門快遞總集散點(diǎn)設(shè)為源節(jié)點(diǎn)A1；集合A存放圖G中的所有頂點(diǎn)；集合E存放圖G中的所有邊，通過兩個(gè)頂點(diǎn)形成的有序元素對(duì)(Ai，Aj)表示從頂點(diǎn)i到j(luò)有路徑相連，而邊的權(quán)重則通過計(jì)算集散點(diǎn)之間的距離得出。其中，任意兩點(diǎn)間路徑的權(quán)重為該路徑上所有邊的權(quán)重總和;

(3)學(xué)校的所有快遞集散點(diǎn)組成的集合為A，從源點(diǎn)開始，算法不斷地選取集合A-E中具有最小路徑的頂點(diǎn)Ai：

①將源點(diǎn)A1加入集合A;

②遍歷該點(diǎn)的所有鄰接點(diǎn)，找到與源點(diǎn)之間路徑最短的頂點(diǎn)放到新的集合A′中(初始狀態(tài)時(shí)，集合A′中只有源點(diǎn)A1)，隨著遍歷過程不斷重復(fù)，每次都會(huì)找到一個(gè)新的不重復(fù)的頂點(diǎn)放入A′中，直到所有頂點(diǎn)全部加入集合A′中;

③重復(fù)上述遍歷過程，直到所有頂點(diǎn)全部加入集合A′中[5]。

3.3 最短路徑結(jié)果

最終經(jīng)計(jì)算后得出快遞配送的最短路徑為1>11>6>2>5>4>3>7>3>4>8>12>16>17>18>19>18>15>11>1(從北三門出發(fā)最后回到北三門)，最短路徑長(zhǎng)度約為3545米，具體結(jié)果如圖7所示。

圖7 最佳聯(lián)通路徑

4 無(wú)人車線路的分析

無(wú)人快遞車能否在校園內(nèi)正常運(yùn)營(yíng)，取決于無(wú)人快遞車的運(yùn)輸能力能否滿足需求，能否正確地處理運(yùn)營(yíng)線路上人、車、路之間的關(guān)系。通過我國(guó)快遞業(yè)務(wù)增長(zhǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)校內(nèi)快遞增長(zhǎng)，分析未來(lái)校內(nèi)快遞增長(zhǎng)率，考慮無(wú)人車載運(yùn)量和運(yùn)行方式，最終規(guī)劃運(yùn)營(yíng)線路。

4.1 快遞增長(zhǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)

由于校內(nèi)各快遞小區(qū)的每年常駐總?cè)藬?shù)無(wú)明顯變化，結(jié)合前文問卷，將快遞數(shù)量增長(zhǎng)情況的調(diào)查結(jié)果帶入式(3)計(jì)算，所得結(jié)果如圖8所示。

圖8 校園年平均快遞增長(zhǎng)速率

(3)

近年來(lái)校園內(nèi)快遞數(shù)量的增長(zhǎng)率約為20%。在線路設(shè)計(jì)中應(yīng)考慮到此系統(tǒng)的未來(lái)服務(wù)水平，并結(jié)合校園未來(lái)發(fā)展規(guī)劃，故僅對(duì)未來(lái)五年內(nèi)各快遞小區(qū)的日平均快遞吸引量進(jìn)行預(yù)測(cè)，作為未來(lái)線路數(shù)及投放設(shè)備量的規(guī)劃依據(jù)，具體結(jié)果如表4所示。

表4 未來(lái)5年各小區(qū)的日平均快遞吸引量 (單位：件)

4.2 無(wú)人車具體運(yùn)營(yíng)方式

由于現(xiàn)階段市面上使用的無(wú)人車不適用于高校，故本文方案擬選用磁導(dǎo)航AGV，具體形式如圖9所示，其具有成本低、效率高、控制簡(jiǎn)單、技術(shù)成熟度高、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，運(yùn)行方式采用在預(yù)制構(gòu)件內(nèi)鋪設(shè)磁性地標(biāo)，由位于車輛底部的磁敏傳感器識(shí)別路線，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路的指引[6]。由于現(xiàn)階段AGV的運(yùn)行條件較為嚴(yán)格，可采用地下共同溝的方式來(lái)滿足AGV對(duì)運(yùn)行環(huán)境封閉無(wú)影響和路面平整度的要求[7]：將預(yù)制構(gòu)建按規(guī)劃線路方向埋設(shè)于道路兩側(cè)的人形通道下，僅在小區(qū)快遞集散點(diǎn)附近合適區(qū)域設(shè)置開口，進(jìn)行裝卸貨作業(yè)。共同溝形式如圖10所示。

圖9 雙向潛伏式磁導(dǎo)航AGV

圖10 校內(nèi)地下共同溝布置圖(單位：cm)

此方案的優(yōu)點(diǎn)在于能大幅提高運(yùn)量以及配送效率，運(yùn)營(yíng)過程中的所有路線均與地面道路具有上下層次的空間關(guān)系，有效的避免了AGV在路表運(yùn)行時(shí)與行人的相互影響，可以同時(shí)收納市政、電力、通訊、給排水等各類管道設(shè)施，方便檢查與維修[8]。

4.3 無(wú)人車的載運(yùn)量

無(wú)人快遞車運(yùn)載量模型的計(jì)算公式：

(4)

式(4)中，N代表一輛無(wú)人車裝載的快遞數(shù)量；V代表一輛無(wú)人快遞車的裝載體積；a、b、c分別代表大、中、小件包裹的體積，關(guān)于大中小快遞劃分標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)校內(nèi)快遞點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)快件的體積與質(zhì)量分析評(píng)估得到。結(jié)合無(wú)人快遞車的裝載體積的計(jì)算公式和前文問卷調(diào)查已知的大、中、小件快遞的占比，可以估計(jì)160cm×100cm×30cm無(wú)人快遞車的平均每次載貨量在35件，并可采用兩車拼接等方式提升運(yùn)量。

4.4 無(wú)人車的運(yùn)營(yíng)線路規(guī)劃

結(jié)合前文所得最優(yōu)路徑、集散點(diǎn)位置等要素，以及校內(nèi)具體道路情況，采取最短路交通流分配法，對(duì)小車運(yùn)送區(qū)域的最優(yōu)路徑進(jìn)行劃分；在運(yùn)行中最少需要使用三臺(tái)設(shè)備進(jìn)行運(yùn)送作業(yè)，其中，一號(hào)小車負(fù)責(zé)小區(qū)②(學(xué)生公寓二區(qū))和小區(qū)⑤(主要教學(xué)區(qū))；二號(hào)小車負(fù)責(zé)小區(qū)①(學(xué)生公寓一區(qū))和小區(qū)④(北大山公寓)；三號(hào)小車負(fù)責(zé)小區(qū)⑥(南大山公寓)；具體線路劃分如圖1所示。理想狀態(tài)下，根據(jù)校園地圖距離和無(wú)人快遞車的配速可得其配送距離及時(shí)間。經(jīng)計(jì)算后，需以每年三輛的速度增加,才能滿足校園內(nèi)的快遞增長(zhǎng)需求。

圖11 具體最優(yōu)線路

5 總結(jié)與展望

本文基于南林校園本部校區(qū)，劃分快遞小區(qū)，以快遞分擔(dān)量為權(quán)重建立了快遞集散分布模型，確定了各小區(qū)的集散點(diǎn)，使之滿足服務(wù)半徑要求；并以道路長(zhǎng)度為權(quán)值，采用Dijkstra算法模型對(duì)校園最優(yōu)路徑進(jìn)行建模計(jì)算，提出以地下共同溝的方式從空間上解決了無(wú)人車運(yùn)營(yíng)時(shí)與行人的沖突，解決校園上課高峰時(shí)間和道路用地因素對(duì)運(yùn)輸效率的影響，為校園新的快遞運(yùn)輸方式的應(yīng)用提供建議，促進(jìn)校園內(nèi)快遞物流的高效發(fā)展。

但論文在研究過程中，僅以南京林業(yè)大學(xué)為例建立模型，并未將模型應(yīng)用于其他校園，故主觀性較強(qiáng)，較為理想化；且本系統(tǒng)仍需要結(jié)合校園內(nèi)道路的具體路況、路側(cè)行人數(shù)等因素加以檢驗(yàn)和改進(jìn)，在面對(duì)更為復(fù)雜的路網(wǎng)情況時(shí)，可在本文兩種算法的基礎(chǔ)上使用蟻群算法提升運(yùn)算結(jié)果的準(zhǔn)確性以及運(yùn)算速度；考慮到在校師生對(duì)智能化平臺(tái)的接受度與普及率高，未來(lái)應(yīng)加入小程序優(yōu)化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)智慧物流；為確保系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性，應(yīng)根據(jù)實(shí)際工程需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。