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龙图腾网恭喜深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司申请的专利一种面向物流多点运输的无人机运输路线分配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119107003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411594933.8，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权一种面向物流多点运输的无人机运输路线分配方法是由张晓春;刘星;孟安鑫;吴成龙;安茹;庄蔚群;李鋆元;肖涛设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向物流多点运输的无人机运输路线分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向物流多点运输的无人机运输路线分配方法，属于无人机运输管理技术领域。解决了现有技术中传统的无人机运输方法未进行运输路线分配且运输效率较低的问题；本发明构建无人机飞行距离预测模型，输入更新后的无人机的评价指标元素矩阵对模型进行训练，输出预测的无人机飞行距离；根据无人机飞行区域确定物流运输点坐标，通过计算编号后的物流运输点与预测的无人机飞行距离之间的距离关系，确定无人机物流配送范围内的全部物流运输点；根据全部物流运输点，通过计算得到最小物流运输路线距离，筛选其中的最小元素，得到全部无人机的最短物流运输路线。本发明有效提升了无人机运输效率，可以应用于规划无人机物流运输路线。

本发明授权一种面向物流多点运输的无人机运输路线分配方法在权利要求书中公布了：1.一种面向物流多点运输的无人机运输路线分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.根据评价指标采集数据，构建无人机飞行距离量化分析评价指标体系，得到评价指标对应的元素矩阵；S2.根据评价指标对应的元素矩阵，进行无人机影响因素异常数据识别，得到更新后的无人机的评价指标元素矩阵；S3.构建无人机飞行距离预测模型，输入更新后的无人机的评价指标元素矩阵对模型进行训练，输出预测的无人机飞行距离；S4.根据无人机飞行区域确定物流运输点坐标，通过计算编号后的物流运输点与预测的无人机飞行距离之间的距离关系，确定无人机物流配送范围内的全部物流运输点；S5.根据无人机物流配送范围内的全部物流运输点，通过计算得到最小物流运输路线距离，筛选其中的最小元素，得到全部无人机的最短物流运输路线；所述S4中，为物流运输区域建立三维坐标系，确定物流运输点坐标，将第i个物流运输点的坐标记为Ci，Ci＝[xi，yi，zi]，其中，i＝1、2、3、…、F，F为物流运输点的总数量，xi为第i个物流运输点的横坐标，yi为第i个物流运输点的纵坐标，zi为第i个物流运输点的竖坐标，将第1台无人机停机坪的坐标记为Cw，Cw＝[xw，yw，zw]，其中，xw为无人机停机坪的横坐标，yw为无人机停机坪的坐标的y值，zw为无人机停机坪的坐标的z值；对于第1个物流运输点C1，C1＝[x1，y1，z1]，计算得到第1个物流运输点与无人机停机坪之间的距离D1-w；第1个物流运输点与无人机停机坪之间的第一距离D1-w表示为： 根据输出的预测的第1台无人机飞行距离JL1，比较第一距离D1-w与预测的第1台无人机飞行距离JL1之间的关系，当D1-w≥JL1时，表明第1个物流运输点与无人机停机坪之间的距离超出第1台无人机飞行范围，判定第1个物流运输点不在第1台无人机物流配送范围，当D1-w＜JL1时，表明第1个物流运输点在第1台无人机物流配送范围，在D1-w＜JL1的基础上，计算得到其他物流运输点与第1个物流运输点之间的距离D1-i；其他物流运输点与第1个物流运输点之间的距离D1-i表示为： 对得到的全部其他物流运输点与第1个物流运输点之间的距离D1-i从小到大进行排序，并按上述顺序对物流运输点进行编号，编号后的第i个物流运输点的坐标为Ei，Ei＝[xei，yei，zei]，其中，xei为编号后的第i个物流运输点的横坐标，yei为编号后的第i个物流运输点的纵坐标，zei为编号后的第i个物流运输点的竖坐标，编号后的第1个物流运输点坐标为E1，E1＝[xe1，ye1，ze1]，其中，xe1为编号后的第1个物流运输点的横坐标，ye1为编号后的第1个物流运输点的纵坐标，ze1为编号后的第1个物流运输点的竖坐标，计算得到第1个物流运输点C1与编号后的第1个物流运输点E1之间的第一中心点坐标CE1，CE1＝[xce1，yce1，zce1]，其中，xce1为第一中心点的横坐标，yce1为第一中心点的纵坐标，zce1为第一中心点的竖坐标，计算得到第一中心点与第1台无人机停机坪之间的距离D1-CE1；第一中心点与第1台无人机停机坪之间的第二距离D1-CE1表示为： 比较第二距离D1-CE1与预测的第1台无人机飞行距离JL1之间的距离，当D1-CE1≥JL1时，表明编号后的第1个物流运输点E1不在第1台无人机物流配送范围，当D1-CE1＜JL1时，表明编号后的第1个物流运输点E1在第1台无人机物流配送范围，在D1-CE1＜JL1的基础上，第2个物流运输点坐标为E2，E2＝[xe2，ye2，ze2]，其中，xe2为编号后的第2个物流运输点的横坐标，ye2为编号后的第2个物流运输点的纵坐标，ze2为编号后的第2个物流运输点的竖坐标，计算得到第1个物流运输点C1与编号后的第1个物流运输点E1和编号后的第2个物流运输点E2之间的第二中心点坐标CE12，CE12＝[xce12，yce12，zce12]，其中，xce12为第二中间点的横坐标，yce12为第二中间点的纵坐标，zce12为第二中间点的竖坐标，计算得到第二中心点与第1台无人机停机坪之间的距离D1-CE12；第二中心点与第1台无人机停机坪之间的第三距离D1-CE12表示为： 比较第三距离D1-CE12与预测的第1台无人机飞行距离JL1之间的距离，当D1-CE12≥JL1时，表明编号后的第2个物流运输点E2不在第1台无人机物流配送范围，当D1-CE12＜JL1时，表明编号后的第2个物流运输点E2在第1台无人机物流配送范围；重复上述步骤，确定全部无人机物流配送范围内的全部物流运输点；所述S5中，对第1台无人机物流配送范围内的全部物流运输点进行编号，得到第1台无人机物流配送范围内的全部物流运输点记为G1、G2、…、Ghm，其中，hm为第1台无人机物流配送范围内的全部物流运输点的数量，将第1台无人机停机坪点T1定义为运输路线的起始点，对第1台无人机物流配送范围内的除第1个物流运输点以外的剩余物流运输点G2-Ghm进行随机排序，随机排序后的第1台无人机物流配送范围内的除第1个物流运输点以外的剩余物流运输点记为H2-Hhm，随机排序后的顺序即无人机从第1台无人机物流配送范围内的第1个物流运输点G1起飞之后的物流运送顺序，计算得到随机排序后的顺序下无人机的总飞行距离DS1-1；随机排序后的顺序下无人机的总飞行距离DS1-1表示为： 其中，表示为无人机从第1台无人机停机坪点飞行至第1台无人机物流配送范围内的第1个物流运输点之间的飞行距离，表示第1台无人机物流配送范围内的第1个物流运输点至随机排序后的第1台无人机物流配送范围内的第2个物流运输点之间的飞行距离，表示随机排序后的第1台无人机物流配送范围内的倒数第2个物流运输点Hhm-1至随机排序后的第1台无人机物流配送范围内的倒数第1个物流运输点Hhm之间的飞行距离；将第1台无人机物流配送范围内的全部物流运输点G1作为无人机的第1个物流派送点，对第1台无人机物流配送范围内的除第1个物流运输点以外的剩余物流运输点G2-Ghm进行GM次随机排序，且全部随机排序后的顺序均不相同，计算得到全部随机排序后的无人机的总飞行距离DS1-2、DS1-3、…、DS1-GM，其中，DS1-GM为无人机从第1台无人机物流配送范围内的第1个物流运输点G1起飞之后，按照第GM次得到的随机排序的顺序进行飞行需要的无人机总飞行距离，建立无人机总飞行距离矩阵DST1，DST1＝[DS1-1，DS1-2，DS1-3，···，DS1-GM]；筛选得到无人机总飞行距离矩阵DST1中的最小元素DS1-min即以第1台无人机物流配送范围内的第1个物流运输点G1作为无人机的第1个物流派送点对应的最小物流运输路线距离，DS1-min＝minDST1；重复上述步骤，分别以第1台无人机物流配送范围内的除第1个物流运输点以外的剩余物流运输点G2-Ghm作为无人机的第1个物流派送点，并计算得到对应的最小物流运输路线距离DS2-min、DS3-min、…、DShm-min，建立最小物流运输路线距离矩阵MDS1，MDS1＝[DS1-min，DS2-min，DS3-min，···，DShm-min]；筛选得到最小物流运输路线距离矩阵MDS1中的最小元素MDS1-min即第1台无人机进行多点物流运输过程中的最小飞行距离，其对应的飞行路线即最短物流运输路线；根据无人机总数量WN，重复WN次上述步骤，得到全部无人机的最短物流运输路线。

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