斯坦福大学(Stanford University)的研究人员为数百架无人机设计了一种使用公共汽车或有轨电车的方式，以重新设计包裹在城市中的配送方式。如果这样的解决方案能扩大规模的话，它可以减少货车的拥堵和能源消耗，同时延长无人机运送包裹的距离。
到目前为止，我们看到的大多数投递无人机都在郊区投递包裹，这是有原因的。城市中心是动态的环境，充满了意想不到的障碍，无人机不允许在城市中自由飞行。但研究人员表示，使用公共交通工具可以将无人机的飞行距离提高到单独飞行的360%。
“我们的方法是尽量缩短完成交付的最大时间，”该团队在本周发表于2020年IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA)的一篇论文中写道。“通过结合两者的优势，我们可以实现显著的商业利益和社会影响。”
这种方法包括让无人机在公交车和有轨电车的外面搭车，可能有助于克服无人机目前有限的出行能力。例如，广受欢迎的大疆Mavic 2最大飞行距离为18公里，往返飞行距离约为11英里。
斯坦福大学的这一系统可以处理多达200架无人机，投递多达5000个包裹。人工智能网络是由城市8000停止,和实验进行了专门在旧金山和华盛顿特区的上下文,旧金山市政交通机构(SFMTA)占地面积150平方公里,华盛顿市区交通机构(WMATA)占地面积约400平方公里。
多无人机网络不包括使用SFMTA或WMATA隧道。论文的合著者舒希曼·乔杜里在一封电子邮件中告诉VentureBeat，模拟并不考虑任何物理基础设施，而是依赖于公共汽车站和无人机包裹仓库位置的开源数据。研究人员没有咨询SFMTA或WMATA官员，但在进一步研究发现额外的外部性或对城市社区的潜在影响后，这可能是有意义的。
作者将该解决方案描述为类似按需移动服务算法的解决方案，该算法是为协调多种交通方式而开发的。与优步、Lyft或其他将拼车选择与公共交通、电动摩托车和步行相结合的公司一样，该模式采取了两层的方式。
首先，上层使用近似最优的多项式时间任务分配算法将无人机分配给包裹投递序列。然后下层通过在公交网络上周期性地路由车队来执行分配，同时使用针对我们的设置量身定制的高效有界次最优多智能体寻路技术。
这项研究出自斯坦福智能系统实验室(SISL)和自主系统实验室，题为“利用公交网络高效大规模多无人机投递”，这项工作被ICRA会议组织者提名为最佳多机器人系统论文。这篇论文的作者，包括乔杜里和迈克尔·科恩德弗尔，去年发表了一项名为“梦想”(DREAMR)的人工智能技术的研究，该技术能够引导一架无人机，利用公共汽车和有轨电车来减少飞行时间和节约能源。
ICRA本周详细介绍了多架无人机的方法，假设包裹可以从任何配送站购买。它还假设无人机一次只能携带一个包裹，并在时间允许的情况下在仓库充电或更换电池。接下来的步骤可能包括考虑延迟和理想的旅行时间窗等问题。任何在旧金山坐过市政巴士的人都知道交通和拥堵会大大缩短旅行时间。
“未来的一个关键方向是进行案例研究，评估我们的框架的运营成本，评估其对道路拥堵的影响，并考虑潜在的外部性，如噪音污染和对城市社区的不同影响，”该报告称。
