交通网络上无人机搭车服务的激励机制与路径规划

通过无人机进行包裹配送是一种有前景的运输模式，可在城市区域或复杂地形中提供高效、绿色的物流服务。然而，无人机的储能限制使其难以执行长距离配送任务。在本文中，我们提出一种新颖的多模式物流框架，其中无人机可呼叫地面车辆提供搭车服务，以节省自身能量并延长配送距离。该多模式物流框架被构建为一个两阶段模型，以联合考虑面向地面车辆的激励机制设计和无人机的路径规划。在第一阶段，为应对地面车辆协助无人机配送的动机，提出一种动态定价方案，以最佳平衡车辆响应时间与对地面车辆的支付。结果表明，若车辆响应时间较长，应设定更高价格以鼓励更多车辆提供搭乘。在第二阶段，基于第一阶段获得的车辆响应时间，研究无人机在交通网络上的任务分配与路径规划。为解决带限制的路径寻找以及多智能体路径寻找中冲突数量上升导致的寻路算法性能下降问题，我们提出基于次优冲突避免的路径搜索（CABPS）算法，其具有多项式时间复杂度。最后，我们通过仿真验证了结果。结果表明，我们的方法能够提高无人机包裹配送的成功率。此外，我们估计了悲观情况下无人机的配送时间，其仍比仅由地面车辆配送的时间快一倍。