摘要：针对现代物流系统的特点，引入遗传算法对多个物流配送无人机在多配送目标之间的配送航线进行优化，寻求最优路径，研究重点为无人机物流系统配送航线设计及优化过程中遗传算法的应用。在优化过程过，将单个物流无人机的航线距离和各个物流无人机航线距离的总和作为约束条件，以此来得到更为符合实际的结果。

关键词：无人机物流系统;航线规划;遗传算法

1、智慧物流

在人工智能、大数据、智联网、智能传感器等技術飞速发展的背景下，无人驾驶车拓展了人类移动性的内涵与外延。随着无人驾驶技术的日益成熟，相关政策法规的日益完善，无人驾驶车产品设计的场景逐渐从乘用车领域向社会智能服务领域拓展。智慧物流服务是人工智能技术率先落地应用的社会服务场景，人工智能引领的新一代信息技术推动了智慧物流的产生和发展。本研究针对人工智能与智能交通系统、交通大数据、物联网与人车交互技术支持下的无人驾驶车产品设计进行研究，以期应对国家战略转型下的设计理论研究，提供设计实践与方法借鉴。[1]

2、无人驾驶驱动的智慧物流服务技术架构

无人驾驶驱动了社会化智能服务的运行，无人驾驶车驱动的社会服务系统技术架构与无人驾驶车的服务内容相关。在乘用车服务场景中，无人驾驶车的主要服务内容是执行驾驶任务。无人驾驶的感知模块通过多种传感器的融合实现对环境信息和车身信息的采集和预处理。感知模块是无人驾驶车从外部环境中采集信息，并从中获得驾驶任务和服务知识的途径。无人驾驶车藉由感知模块具备了感知情境、生产数据的能力。无人驾驶车的规划模块具备深度学习、图像处理和智能计算能力，对感知模块获取的信息数据基础进行处理，规划无人驾驶车的行为实现智能决策。网联技术的本质就是协同，通过通信模块无人驾驶车与社会服务系统联通。通信模块令无人驾驶车具备了网络连接能力，车与车（V2V）、车与人（V2P）、车与路（V2R）、车与设施（V2I）、车与网络（V2N）以及车与云（V2C）联结在一起，实现了“车联万物”（Vehicle to X，V2X）。“群智创新”是多个个体、主体按照既定原则组织起来，围绕特定目的进行的创新活动。每辆无人驾驶车都参与到产生数据、计算数据、分析数据、传输数据中，云存储、云计算技术对无人驾驶车收集来的数据进行计算分析，实现无人驾驶车的“群智创新”模式。[2]

3、无人驾驶车功能需求分析

日本学者 Sakao、Shimomura 在服务工程（Service Engineering）的基础上提出了服务/产品工程（Service/Product Engineering，SPE）概念。在服务/产品工程中，产品被视为服务的组成要素，服务被视为包含产品的系统。服务/产品工程中将“服务”定义为“服务提供者”（Provider）使“服务接受者”（Receiver）从一种状态转变到其所期望的另一种状态的活动，活动的内容和渠道都是实现服务的手段。服务提供者所期望的服务接受者的状态变化用“接受者状态变化参数”（Receiver State Parameters，RSPs）表达。“接受者状态变化参数”是由服务接受者的价值需求驱动的，一系列“接受者状态变化参数”构成了无人驾驶车产品设计的价值需求。服务/产品工程领域视图模型的原理见图1。

该结构表达了功能、服务内容和服务通道之间的关系结构。最顶端是由“目标接受者状态变化参数”表达的需求，最底端是产品功能规格所体现的服务提供者表现。无人驾驶车作为智慧物流服务的产品媒介，通过构建无人驾驶车产品设计视图模型分析无人驾驶车的功能、物流服务内容和物流服务通道，在此基础上获得无人驾驶车产品功能规格。[3]

4、结语

智慧物流是无人驾驶车率先实现应用的社会服务场景。无人驾驶车的感知模块、规划模块、通信模块和控制模块丰富了智慧物流服务中感知、传输、存储和应用数据的途径，驱动了物流服务场景的构建。无人驾驶车产品设计的主要任务是无人驾驶车功能设计和表征设计。通过视图模型将内容、通道和功能影响无人驾驶车设计结果的影响因素参数化，构建表达参数之间关联关系和逻辑关系的模型。使用参数化产品设计方法，构建与无人驾驶车设计影响因素及属性相关联的外观模型，进行无人驾驶车表征设计。

参考文献：

[1] 覃京燕， 冉蓓.智慧物流场景下无人驾驶车的产品服务系统设计[J]. 装饰， 2019.

[2] 罗仕鉴. 群智创新： 人工智能 2. 0 时代的新兴创新范式[J]. 包装工程， 2020.

[3] 杜明博. 基于人类驾驶行为的无人驾驶车辆行为决策与运动规划方法研究[D]. 合肥： 中国科学技术大学， 2016.

作者简介：郑来港（1996.02-），山东交通学院本科学生，指导老师：李光。