【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧物流，更具体地说，它涉及基于ai路径规划的无人机低空物流配送系统及方法。
技术介绍
1、低空物流配送作为低空经济的核心应用场景，近年来在技术创新和商业化落地方面取得显著进展，随着ai技术的普及和发展，其发展也在逐步与ai技术结合，但某些技术仍存在一些缺陷：
2、现有方案为应对低空风场对无人机造成的能耗损失，普遍采用搭载风力传感器的方式实时监测环境数据，并进行实时运算应对，该方式不仅直接增加无人机的载荷重量，提升自身能耗，还受限于实时采集信息并进行复杂运算生成调度指令这个过程的延迟性，影响决策的时效性，不能最大化降低风场造成的能耗损失。
3、同时，现有技术中在无人机任务卸载方案中，边缘设备的选择方法多为通用策略（如就近原则、负载均衡），缺乏针对物流场景的定制化选择方案，造成即使按通用策略选择了任务卸载的边缘计算设备，却迟迟收不到返回结果的境况。
4、针对上述缺陷，本专利技术提出基于ai路径规划的无人机低空物流配送系统及方法，旨在优化解决上述技术缺陷。
技术实...
【技术保护点】
1.基于AI路径规划的无人机低空物流配送系统，其特征在于，所述系统包括无人机集群模块、地面边缘计算设备集群模块、中央控制模块、通信传输模块；
2.基于AI路径规划的无人机低空物流配送方法，其特征在于，用于实现如权利要求1所述的基于AI路径规划的无人机低空物流配送系统，所述方法流程如下：
3.根据权利要求2所述的基于AI路径规划的无人机低空物流配送方法，其特征在于，步骤三中，无人机和任务相关的基础变量包括无人机状态、无人机健康度、历史表现、任务特征，其中任务特征包括紧急度、空间复杂度、货物风险度。
4.根据权利要求2所述的基于AI路径...
【技术特征摘要】
1.基于ai路径规划的无人机低空物流配送系统，其特征在于，所述系统包括无人机集群模块、地面边缘计算设备集群模块、中央控制模块、通信传输模块；
2.基于ai路径规划的无人机低空物流配送方法，其特征在于，用于实现如权利要求1所述的基于ai路径规划的无人机低空物流配送系统，所述方法流程如下：
3.根据权利要求2所述的基于ai路径规划的无人机低空物流配送方法，其特征在于，步骤三中，无人机和任务相关的基础变量包括无人机状态、无人机健康度、历史表现、任务特征，其中任务特征包括紧急度、空间复杂度、货物风险度。
4.根据权利要求2所述的基于ai路径规划的无人机低空物流配送方法，其特征在于，步骤四中，无人机的最低能耗动作指令获取方法，具体方法如下：
【专利技术属性】
技术研发人员：张厚瑞，
申请(专利权)人：合肥无境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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