面向无人机服务配送的能源预测规划
机器人学
2025-08-05 v1 分布式、并行与集群计算
新兴技术
摘要
我们提出了一种新颖的能源预测无人机服务（EPDS）框架，用于在天际道路网络中实现高效的包裹配送。EPDS框架包含对EPDS的形式化建模和一个自适应的双向长短期记忆（Bi-LSTM）机器学习模型。该模型预测同一天际网络中其他无人机的能源状态和随机到达时间。利用这些预测，我们开发了一种启发式优化方法，用于复合无人机服务。该方法识别每个无人机在网络中最具时间和能源效率的天际道路路径和充电方案。我们使用真实世界的无人机飞行数据集进行大量实验，以评估所提出框架的性能。
引用
@article{arxiv.2508.01671,
title = {Energy-Predictive Planning for Optimizing Drone Service Delivery},
author = {Guanting Ren and Babar Shahzaad and Balsam Alkouz and Abdallah Lakhdari and Athman Bouguettaya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.01671},
year = {2025}
}
备注
37 pages, 16 figures. This is an accepted paper, and it is going to appear in the Expert Systems with Applications journal