校園配送下無人機全自動機場選址研究項目組

摘 ?要：基于大學生的取件需求與驛站供給服務不匹配，產(chǎn)生取件時間長、疫情防控不嚴密等問題，提出無人機聯(lián)合全自動機場共同配送的新模式。而在目前研究中，相關方面的研究較少。文章建立了無人機全自動機場選址問題模型，并設計暴力搜索算法進行求解。結(jié)果顯示，通過對無人機性能、在校學生快遞需求等因素的分析，運用模型及算法可求取校園內(nèi)宿舍區(qū)域取貨總過程時間最短的全自動無人機機場坐標及集中取貨點坐標。

關鍵詞：無人機物流配送;全自動無人機機場;選址問題;校園配送

中圖分類號：TP311 ? ? ? ?文獻標識碼：A文章編號：2096-4706（2022）05-0079-05

Research and Application of Campus UAV Fully Automatic Airport Site Selection

—Based on the Campus of Civil Aviation University of China

UAV Fully Automatic Airport Site Selection Research Project Team under Campus Distribution

（Civil Aviation University of China， Tianjin 300300， China）

Abstract： Based on the mismatch between the pick-up demand and the supply service of the delivery station for college students， it occurs the problems such as long pick-up time and lack of strict COVID-19 epidemic prevention and control， then a new model of joint delivery by UAVs and fully automatic airports is proposed. However， there are fewer studies on related aspects in the current research. This paper establishes a UAV fully automatic airport site selection problem model， and designs a violent search algorithm for solving. The results show that， through the analysis of factors such as the UAV performance and express delivery needs of students in school， the model and algorithm can be used to find the location of the fully automatic UAV airport and centralized pick-up point with the shortest total process time for picking up goods in the dormitory area of the campus.

Keywords： UAV logistics delivery; fully automatic UAV airport; site selection issue; campus delivery

0 ?引 ?言

受近兩年新冠疫情影響，物流配送模式產(chǎn)生了一定的變革。疫情期間人民生活保障物資、前線醫(yī)療設備物資等的運輸需求不斷提升，“無接觸配送”“自動化分揀”“無人機配送”等詞語形成熱潮。無人機配送使無接觸配送成為可能，無人機配送的實現(xiàn)更符合疫情防控的需要。此外，它還具有節(jié)省配送時間、提高配送準確率、保證配送信息流暢等優(yōu)勢。目前，迅蟻、亞馬遜、京東等企業(yè)積極探索無人機配送新模式。

隨著電子商務的發(fā)展，現(xiàn)代大學生的網(wǎng)購頻率也不斷增加，驛站收到的配送訂單逐漸趨于大批量、多批次，且校園是疫情防控的重點關注領域之一，校園內(nèi)實現(xiàn)無人機配送不僅為同學們解決了快遞最后一公里配送的問題，并且也符合疫情防控的要求。

國內(nèi)外針對物流無人機全自動機場選址相關問題進行了大量研究，例如張洪海[1]在其研究中以總經(jīng)濟成本最小和客戶滿意度最高為目標，設計人類學習優(yōu)化算法（HLO），引入隨機學習算子、個體學習算子和社會學習算子，進行城市物流無人機起降點布局的問題規(guī)劃;錢欣悅[2]考慮物流特點、無人機性能、空域環(huán)境等，建立物流無人機起降點選址分配規(guī)劃模型.設計遺傳算法，以LRP（location-routing problems）數(shù)據(jù)集為算例，進行末端配送中物流無人機起降點選址分配問題的研究。但從目前物流無人機配送發(fā)展來看，仍較缺乏基于快遞配送需求和特定校園環(huán)境所進行的無人機配送模式與無人機全自動機場選址相結(jié)合的研究。本文基于校園配送下，將無人機自動化機場的選址作為重點，以實現(xiàn)最小成本下最大面積覆蓋為研究目的展開研究。

1 ?校園內(nèi)無人機配送需求及環(huán)境調(diào)查

經(jīng)我們了解校園驛站占地面積有限，所容納人數(shù)因此受到局限，移動貨架排列的不固定性使在校學生尋件取件難度增加，且高峰時段取件人數(shù)較多、排隊時間較長，整體取件效率低不利于疫情防控。同時我們匯總了在校學生認為目前在驛站取件所遇到的困難。學生反映最多的是“驛站人流量大，較擁擠”和“排隊時間等待長”這兩個困難。為改變現(xiàn)有模式，解決在校學生遇到的取件困難，運用無人機進行快遞配送，除了考慮飛行的限制（本文因空域限制問題暫不考慮，假設可以正常運行），還要考慮選址問題，因此做了“平均每周取包裹快遞個數(shù)”“可接受無人機快遞柜與宿舍距離”等相關問題的調(diào)查，數(shù)據(jù)結(jié)果如圖1、圖2、圖3所示。

本研究基于中國民航大學校區(qū)展開調(diào)查，向部分在校學生發(fā)布關于校園內(nèi)無人機快遞配送需求的調(diào)查問卷。假設不考慮家庭收入狀況、購物喜好、在校時間長短等因素對快遞配送的影響，對中國民航大學南校區(qū)通過抽樣問卷的方式進行調(diào)查，對南苑的23棟宿舍樓各抽取50個樣本，共計收回有效問卷1 150份。經(jīng)調(diào)查統(tǒng)計，在校學生平均每周快遞需求量大，如圖3所示，高峰時期取快遞排隊時間約10～15分鐘，造成驛站擁堵嚴重，而無人機的運量可以基本滿足絕大多數(shù)學生每周的配送需求。

無人機校園配送的目的之一是縮短同學們的取件距離，從統(tǒng)計的數(shù)據(jù)可看出，八成以上的學生可以接受200米以內(nèi)的距離，可以作為無人機機場選址的關鍵因素之一。無人機機場選址綜合考慮各公寓的總體需求量進行了合理分布，避免了驛站距離向“一邊倒”的現(xiàn)象，即對于部分公寓距離近，對其余部分公寓距離較遠的不平衡狀態(tài)。其次選址設置在公寓樓外的空曠場地避免驛站的擁擠。與此同時，學生可以通過輸入手機接收到的取件碼或通過取件二維碼掃描直接提取貨柜中的包裹，避免尋找快遞困難和排隊時間較長等問題。

2 ?校園內(nèi)無人機全自動機場選址問題描述

2.1 ?無人機配送模式及選址問題描述

目前校園快遞配送模式是快遞公司將快件寄存在驛站，收貨人通過菜鳥驛站APP獲取快遞取件碼，并在驛站自助排隊取件。近年來，由于電子商務和快遞公司的快速發(fā)展[3]與人們的消費習慣逐漸向線上購物偏移，快遞需求量持續(xù)上升，收貨人自助取件時，取件位置不固定、排隊時間長、高峰時段擁堵等現(xiàn)象仍待解決，加之疫情肆虐，擁堵的環(huán)境不利于疫情防控，因此可以采用無人機進行配送，不僅可以節(jié)省大量的排隊時間，而且可以減少人流，降低疫情傳播風險。目前，無人機組合配送模式[4]有無人機與配送員相結(jié)合模式、無人機與快遞柜相結(jié)合模式、無人機與無人車相結(jié)合模式等，從校園快遞需求量與購買頻次出發(fā)，結(jié)合同學們的實際取件頻次與配送成本，選擇無人機與快遞柜相結(jié)合的模式進行研究，無人機全自動機場設施參考迅蟻公司無人機樞紐站RH1，如圖4所示。

無人機配送尚未成為主流配送模式，該配送模式的大范圍應用仍需要結(jié)合更多實際因素進行研究，因此我們以中國民航大學南區(qū)為研究點展開對全自動無人機機場選址的問題進行研究，以實現(xiàn)在校學生取貨總過程時間最短。

2.2 ?構(gòu)建模型選址

2.2.1 ?符號定義

對校園無人機全自動機場選址模型的各變量符號定義如表1、表2、表3所示。

2.2.2 ?假設條件

（1）假設無人機貨物裝卸在需求點和無人機倉庫的速度相同;

（2）假設在無人機機載重量范圍內(nèi)速度不變，不考慮無人機電池壽命損耗對無人機飛行配送速度的影響;

（3）不考慮無人機機型及各類風、雨、雪天氣狀況對無人機配送工作產(chǎn)生的影響;

（4）不考慮物體及建筑物碰撞以及同線路無人機碰撞;

（5）不考慮額外的人為破壞等干擾因素;

（6）中國民航大學的地理位置比較特別，因靠近天津濱海國際機場屬于禁飛區(qū)域[5]，但本項目研究側(cè)重于校園內(nèi)無人機配送選址方法的研究，該研究不考慮禁飛區(qū)域的影響，即假設校園內(nèi)無人機可正常飛行。

2.2.3 ?選址模型

以無人機全自動機場配送模式的總運行時間最短為優(yōu)化目標，并根據(jù)無人機全自動機場及無人機自身的特性、無人機配送的特征與在校學生活動特征進行約束。即無人機從集中配送倉庫到無人機全自動機場的飛行時間、需求點到無人機全自動機場的步行取貨時長、在機場前取貨的等待時長、無人機派遣前的準備時間、無人機貨物的裝卸時間。

（1）

Xij≤R1 （2）

（3）

（4）

（5）

Cj∈N+ （6）

Q≤C （7）

模型中的式（1）為目標函數(shù)，使得包含無人機派遣前的準備時間、無人機a的派遣準備時間、無人機貨物裝卸時間、顧客到達無人機全自動機場的排隊等待時間、行人的步行時間的總時間最短;式（2）表示顧客從需求點i到無人機全自動機場j的步行距離不大于無人機全自動機場的覆蓋半徑;式（3）表示需求點所需要的配件數(shù)在無人機的最大有效負荷半徑內(nèi);式（4）表示每一個需求點只能被一個全自動機場服務，若覆蓋范圍內(nèi)出現(xiàn)多個全自動機場時，默認選擇距離最近的全自動機場接受服務;式（5）表示無人機全自動機場的建設數(shù)量不超過可接受范圍;式（6）表示無人機機場建設數(shù)量的整數(shù)約束;式（7）表示決策變量。

2.3 ?模型求解

根據(jù)網(wǎng)絡調(diào)查顯示，人能接受的步行距離是200 m以內(nèi)，因此以半徑200 m的覆蓋區(qū)域?qū)χ袊窈酱髮W南苑進行分區(qū)，結(jié)果包括三個區(qū)域，如圖5所示。

區(qū)域一包括：S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S13、S14;

區(qū)域二包括：S9、S10、S11、S12、S15、S16、S17、S18、S19;

區(qū)域三包括：S20、S21、S22、S23;

圖5 ?宿舍樓區(qū)域劃分

步驟一，求需求點到無人機全自動機場的步行取貨時長。

在南苑的整個宿舍樓區(qū)域中，從這片區(qū)域的右上角到左下角，遍經(jīng)每一個點，根據(jù)每次經(jīng)度不變時，使緯度減小，當緯度減小到該區(qū)域的最小時，經(jīng)度減小，再在新的經(jīng)度上減小緯度，一直循環(huán)，利用遞歸的方法和重心法公式求解出取件時間最短的點的位置坐標。整個過程利用Python求解。

步驟二，求無人機從集中配送倉庫到無人機全自動機場的飛行時間。

根據(jù)求解得出的三個區(qū)域內(nèi)的全自動無人機機場坐標，再次利用重心法求解得出集中配送倉庫的坐標，使得無人機從集中配送倉庫飛行至全自動無人機機場的飛行時間最短。

步驟三，無人機派遣前的準備時間、無人機貨物的裝卸時間tp，tc

考慮訊蟻公司生產(chǎn)的多旋翼無人機RA3基本性能和運行數(shù)據(jù)，如表4所示，根據(jù)數(shù)據(jù)分析得出無人機派遣前的準備時間、無人機貨物的裝卸時間，算出最短時間。

步驟四，所有時間相加求和得到總運行最短時間，完成模型求解。

2.4 ?結(jié)果

2.4.1 ?無人機全自動機場位置求解

根據(jù)對校園內(nèi)的需求點的區(qū)域劃分，將中國民航大學南區(qū)宿舍樓區(qū)域劃分為三個區(qū)域，以實現(xiàn)無人機對需求點的全面覆蓋，即圖4所示，在Python中以取貨時間最短為目標，利用遞歸的方法逐步求出耗時最短的無人機全自動機場的位置，其中圓圈（半徑為200 m）表示全自動無人機機場覆蓋范圍，包含需求點宿舍樓。

根據(jù)每一個區(qū)域中需求點的坐標，以及對應的快遞需求量，運用Python進行分區(qū)域依次求解出每個目標區(qū)域的全自動機場位置坐標，具體結(jié)果如表5所示。

將需求點通過無人機全自動機場的覆蓋范圍劃分成3個區(qū)域，如圖6（a）～（c）所示，無人機全自動機場覆蓋區(qū)域內(nèi)需求點，且位于中心位置。圖6（a）中，無人機全自動機場位置處于宿舍樓S5附近，這10棟宿舍樓是女生公寓樓，較其他宿舍樓，需求產(chǎn)生較大，對配送時間要求較高，快件的形狀、重量、類型差異較大。

當在校學生快遞需求量發(fā)生變化，其他因素保持不變時，所求的全自動無人機機場坐標會同時發(fā)生相應程度的偏移。例如，某一區(qū)域內(nèi)的某一宿舍樓發(fā)生較明顯的該宿舍樓在校學生快遞需求量變化時，全自動無人機機場坐標會由于需求關系的變化導致重心轉(zhuǎn)移，相應地向該宿舍樓方向進行一定程度的偏移，從而得以保持該區(qū)域內(nèi)各方向取貨時間最短。

2.4.2 ?集中配送倉庫的選址

集中配送倉庫是集配送與倉儲于一體的場所，是滿足校園內(nèi)師生日?？爝f運轉(zhuǎn)處理中心，同時是各無人機全自動機場的管控中心，無人機的飛行調(diào)度由集中配送中心安排，也是無人機定期檢查、維修與更新的主要場所。根據(jù)無人機的性能可知無人機飛行服務范圍為5公里，考慮到無人機的工作方式，需要來回往返于倉庫與需求點之間，根據(jù)上述求解出所劃分三個區(qū)域內(nèi)的全自動無人機機場的坐標，并再次利用重心法求解得出集中配送倉庫的坐標，即如圖7所示，求得無人機從集中配送倉庫飛行至三個全自動無人機機場耗時最短的地點位置坐標。集中配送倉庫位于S14、S6與S20公寓之間，周圍環(huán)境空曠，靠近學生散步休閑區(qū)域，有充足的空間處理每日快遞周轉(zhuǎn)量。選址結(jié)果表明集中配送倉庫配送一次貨物到最遠宿舍樓的時間約為5分鐘，相比騎手或自行取貨可節(jié)約約4分鐘。

3 ?結(jié) ?論

基于校園驛站配送模式的不完善與中國民航大學南苑校區(qū)在校學生快件包裹的配送需求，從在校學生平均每周快遞需求量出發(fā)，開展校園內(nèi)全自動無人機機場選址項目，使無人機配送進入校園成為可能，加之無人機能實現(xiàn)“零接觸”式配送，更能滿足疫情防控需要，減少人群聚集，同時也能提高校園內(nèi)在校學生快遞取件效率，解在校學生取件所遇到的困難。

本文以無人機全自動機場配送模式的總運行時間最短為優(yōu)化目標進行建模求解，并根據(jù)無人機性能、在校學生快遞需求等因素分析，將中國民航大學南區(qū)宿舍樓分布劃分為半徑200 m（假設無人機全自動機場的覆蓋半徑為200 m）的三個區(qū)域，利用重心法公式和遞歸的方法并結(jié)合Python進行全自動無人機機場選址，得出在校學生步行至全自動無人機機場取貨時間最短的坐標，以及由三個區(qū)域內(nèi)的三個全自動無人機機場坐標反推求出集中配送倉庫的坐標。

本文基于中國民航大學南區(qū)作為研究對象，考慮到該區(qū)域地理位置的特殊性（中國民航大學南區(qū)屬于禁飛區(qū)），并未將空域限制、各類風、雨、雪天氣狀況、物體及建筑物碰撞以及同線路無人機碰撞等影響因素考慮在內(nèi)，更復雜更動態(tài)的各類限制因素研究也是全自動無人機機場選址在未來的研究中需要考慮、改善和優(yōu)化的影響因素。

圖7 ?集中配送倉庫選址點

參考文獻：

[1] 張洪海，馮棣坤，張曉瑋，等.城市物流無人機起降點布局規(guī)劃研究 [J/OL].交通運輸系統(tǒng)工程與信息：1-11.（2022-01-14）.http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.4520.U.20220113.1716.012.html.

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作者簡介：曾嘉怡（2001—），女，漢族，廣西，就讀于交通科學與工程學院，本科在讀，研究方向：物流管理;顧子龍（2000—），男，漢族，新疆，就讀于交通科學與工程學院，本科在讀，研究方向：物流管理;秦成欣（2001—），男，漢族，重慶，就讀于電子信息與自動化學院，本科在讀，研究方向：通信工程;馬成（2001—），男，回族，甘肅，就讀于安全科學與工程學院，本科在讀，研究方向：安全工程;任奕天（2002—），男，漢族，陜西，就讀于交通科學與工程學院，本科在讀，研究方向：無人駕駛航空器系統(tǒng)工程;楊竣旭（2001—），男，漢族，河南，就讀于交通科學與工程學院，本科在讀，研究方向：無人駕駛航空器系統(tǒng)工程。