城市小区域无人物流配送路径规划研究

发布时间：2020-03-31 04:49

【摘要】：物流业已发展成为我国国民经济支柱性产业,在其繁荣的同时,行业整体运营效率低下问题也日渐突出。特别是城市小区域配送,占用了大量人力成本,影响物流业长远发展。随着无人驾驶汽车技术的成熟,利用由此改进的无人物流配送车识别城市小区域环境并自主规划路线,代替配送员将货物安全送到指定位置,成为城市小区域配送可行的解决方案。目前,国内外多家研究机构都在进行城市小区域无人物流配送试验,但由于无人驾驶技术的不完全成熟,目前全球范围内还没有正式启用无人物流配送的公司,相关技术特别是作为核心功能的路径规划算法有待进一步研究。无人物流配送车从配送站出发,遍历包含时间约束的目标点完成路径规划的原理可以参考著名的旅行商问题和带时间窗的旅行商问题。该原理的相关路径组合优化算法可以应用到无人物流配送中来,但没有涉及复杂道路网和不同类型行驶环境等问题。基于城市小区域无人物流配送应用的大趋势和目前存在的问题,本文说明了无人物流配送的硬件装置,并提出一种用遗传算法解决混合时间窗的矢栅结合路径规划算法作为无人物流配送路径规划过程实现机制。通过对硬件装置的介绍,解释了城市小区域无人物流配送的行驶环境包括道路和道路围成的小区。因此在路径规划过程中,针对矢量道路网和小区栅格地图需要采用矢栅结合的路径规划算法;同时,在实际物流配送中客户接收包裹的时间往往是随机灵活的,因此不能完全照搬以往带时间窗路径规划算法;由于路径规划过程中两配送目标点间存在大量可行路径,具有并行运算机制、逐步优化的遗传算法非常适合应用于有一定数据量的无人物流配送路径组合优化过程。本文通过对无人物流配送路径规划问题进行详细描述并建立相应数学模型,提出了一种基于遗传算法的混合时间窗矢栅结合路径规划算法。本文分析得到了无人物流配送路径规划数学模型的条件假设,介绍了模型中各参数的含义,建立了包含配送过程用时和惩罚时间的目标函数,说明了关于时间窗、起终点、目标点时间的约束条件,并给出了包含每个目标点的配送方案。在进行数学模型的求解时,设计了混合时间窗层算法原理和流程、矢栅结合路径规划层算法原理和流程、路径组合优化层基于遗传算法的原理和实施流程。通过试验结合真实地理坐标的仿真算例,证明本文算法可以求解出混合时间窗矢栅结合的无人物流配送过程最优路径,并对实验结果和算法性能进行了分析。最后,总结全文研究工作,说明文章创新点,并指出研究中的不足为后续研究提供参考。
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如日常生活感受到的快递送货上门。中国物流信息中心公开数据显示，，２０１７年逡逑１－１１月我国社会物流业总收入７．８万亿元，同比增长丨１．９％，同时还为市场提供逡逑大量就业岗位，例如２０１６年我国快递从业人数达到２０３．３万，如图１．１所示。逡逑２０３．３逡逑２０１６年快递相关从业人员（万人＞逡逑１１Ｋ．３逡逑■逡逑一线快递员逦卡车司机逦仓储分拣逦总数（包括其它人员＞逡逑＾１０＾逡逑图１．１邋２０１６年我国快递从业人数图逡逑在物流业不断发展壮大的同时，整体运营成本高和效率低下问题也日益突出。逡逑中国物流信息中心公开数据显示，２０１７年卜１１月，我国社会物流总费用１０．５万逡逑亿元，与２０１６年相比增加９．４％。世界银行两年一期的报告——《２０１６联接竞逡逑争：全球经济中的贸易物流》指出，中国物流绩效指数（ＬＰＩ）为３．６６，仅排在逡逑世界第２７名（ＡｒｖｉｓＪ邋Ｆｅｔａｌ，邋２０１６）。特别是作为整个物流配送末端的城市小区逡逑域配送，即把货物从分揽中心通过运输工具送到客户手中的短距离运输过程，一逡逑直以来都是各物流公司的难题（Ｈ．Ｌ．邋Ｌｅｅ，ｓ．邋Ｗｈａｎｇ，邋２００１）。由于同城客户分布逡逑呈现小区域集中而各区域分散

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传统汽车强国如美国、德国等仍掌握着无人驾驶汽车最先进技术，己提前进入全逡逑自动无人驾驶阶段。中国也取得一些成果，但由于电子及控制技术相对落后，目逡逑前仍在技术攻坚期，全球范围的无人驾驶技术发展现状如图１．２所示。未来，随逡逑着智能无人驾驶汽车技术的成熟，无人车可以作为无人物流设备应用于城市小区逡逑域配送。逡逑财逦ｎ逦财逡逑美国、德ＩＳ等逦Ｉ邋２０世纪—逦逦逡逑^u始研宄无人骂驶技术＿７０年代＿邋２0ｔｉ＾逦＾＾逡逑0……逦代叫，始艺ｇ驾软技术逡逑第一台通过传感器自动异一１９８７—逦逦逡逑航的无人驾驶汽车逦ｍ防科技大学＾逡逑逦逦邋一１９９２—中ＩＳ第一辆真正意义上的逦初逡逑德ｒａ逦无人骂驶汽车逦创逡逑全自动汽牟ＶａＭＰ和Ｖｉｔａ２邋——１９９４——逦逦邋期逡逑被称为真正意义上无人笮逡逑＾美国逡逑Ｎａｖｌａｂ测试达５０００公里逦逡逑人工干预比例降到１邋８。／。——逡逑丨但制动装置由人工控制逦—首辆嚣歆３汽车＿逡逑逦逦—国防科技大学＆—汽逦成逡逑￣￣美国．谷歌逦——２０１１—红旗ＨＱ３在京珠高速测试逦型逡逑获得无人驾驶车辆许可证一２０１２一逦｜邋２８６公里
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP18;F259.2

【参考文献】