无人机行程中的在线搭车问题

无人机（UAV）已成为快速向客户提供配送及其他移动服务的一种有前景的方案，但其在途中飞行时储能消耗很快，且（即便由太阳能供电）在抵达目的地前也需在途中花费时间充电。针对此问题，现有工作更多关注由指定系统车辆提供充电服务的无人机路径规划。然而，在一些紧急情形及缺乏系统车辆的农村地区，公共卡车可提供更可行且节省成本的服务，因而成为一线希望。本文探讨单架无人机如何通过利用公共卡车节省飞行距离，以最小化其行程时间。我们给出了研究该问题在线算法的首个理论工作，保证了最坏情况性能。我们首先考虑提前获知未来卡车行程信息的离线问题。通过将问题精巧地转化为满足时间与电量约束的图，我们提出了一种最短路径算法，可输出该问题的最优解。随后，我们转向在线场景，其中卡车实时出现并仅在出发前某特定时间 $\Delta t$ 将其行程信息告知无人机。作为基准，我们提出了一个在线算法所能达到的构造良好的下界。我们提出了一种贪心搭乘卡车行程的在线算法 MyopicHitching，以及一种进一步容忍候车时间的改进算法 $\Delta t$-Adaptive。我们的理论分析表明，$\Delta t$-Adaptive$在渐近意义下是最优的，即其比值随着$\Delta t$ 增大而趋近于所提出的下界。