兰德公司-城市无人机送货的规模使用会带来哪些冲击（英文，快递物流）-2017.8-46页_47页_3mb

文档总结

核心内容

本报告由RAND Corporation发布，探讨了城市范围内无人机配送系统的潜在影响。研究重点包括能源消耗、基础设施需求、空中拥堵、隐私和噪音等方面。报告通过数学模型和假设分析，评估了无人机配送在不同城市规模下的影响，并提出了相关政策建议。

主要观点

• 无人机配送的前景：无人机配送可能在未来5至10年内广泛使用，特别是在“最后一公里”物流领域。亚马逊、谷歌、UPS、DHL和阿里巴巴等公司已在进行相关实验。
• 模型的用途：由于缺乏大规模无人机配送的先例，且相关设计和商业模式为专有信息，报告采用简单数学模型来预测无人机配送的潜在影响。
• 能源消耗分析：无人机配送的能源消耗可能高于卡车配送，尤其是在大城市中。然而，使用多个分布式无人机中心可以显著降低每件包裹的能源消耗。
• 基础设施需求：分布式无人机中心可以减少所需的无人机数量，并优化配送路线，降低对城市基础设施的压力。
• 空中拥堵与隐私：增加无人机中心数量可以减少空中拥堵和隐私问题，因为无人机飞行距离更短，飞行区域更集中。
• 噪音影响：无人机产生的噪音在较远距离迅速衰减，即使在近距离内，其噪音水平也可能低于城市交通噪音。
• 研究局限性：报告指出，尽管模型有助于初步理解问题，但更详细的研究仍需等待具体的城市、配送计划和无人机设计数据。

关键信息

假设与模型

• 配送路线假设：卡车通常携带大量包裹，且配送路线优化以减少行驶距离（旅行商问题）。无人机每次仅携带一个包裹，且配送中心采用六边形布局。
• 能量计算模型：总能量消耗包括卡车和无人机的能量，分别由公式计算得出。公式中考虑了城市面积、每日配送包裹数量、配送中心数量、无人机载重等因素。
• 能量效率公式：无人机能量效率由飞机设计参数和城市参数决定，公式为：
  $$
  \eta_{drones} = \frac{C_3}{1 - d_{max}/C_4}
  $$
  其中 $C_3$ 和 $C_4$ 是与飞机设计相关的常数，$d_{max}$ 是无人机在配送区内的最大飞行距离。

能源消耗公式

• 总能源消耗公式：
  $$
  E = E_{trucks} + E_{drones-horizontal} + E_{drones-vertical}
  $$
  • $E_{trucks}$ 是卡车配送的能源消耗，计算公式为：
    $$
    E_{trucks} \approx 0.765 \sqrt{\frac{N_o A_{city}}{n_o} \left[ 1 - \sum_{i=1}^{\infty} p^i \frac{n_o^i e^{-n_o}}{i!} \right]} \eta_{truck}
    $$
  • $E_{drones-horizontal}$ 是无人机水平飞行的能源消耗，计算公式为：
    $$
    E_{drones-horizontal} \approx 0.377 N_o p \sqrt{\frac{A_{city}}{D}} (\eta_{laden} + \eta_{unladen})
    $$
  • $E_{drones-vertical}$ 是无人机垂直飞行的能源消耗，计算公式为：
    $$
    E_{drones-vertical} = N_o p \left[ \frac{\left[(m_p + m_d + m_b)g\right]^{3/2} + [(m_d + m_b)g]^{3/2}}{\sqrt{2 \rho_{air} n_{motors} \pi r_{rotor}^2}} \frac{h_{cruise}}{v_{vertical}} \frac{1}{\gamma_{eff}} \right] + N_o p (m_p + 2m_d + 2m_b) g h_{cruise}
    $$

配送中心布局

• 六边形布局：无人机配送中心假设采用六边形布局，以优化覆盖范围和减少飞行距离。
• 配送区划分：每个配送中心服务一个六边形区域，由12个三角形组成，以减少无人机飞行距离。

噪音模型

• 噪音衰减：无人机噪音随距离迅速衰减，即使在近距离内，其噪音水平也可能低于城市交通噪音。
• 噪音计算：噪音水平与无人机数量和距离相关，公式为：
  $$
  L_2 = L_1 \left( \frac{h_1}{h_2} \right)^2
  $$
  其中 $L_1$ 是参考噪音水平，$h_1$ 是无人机到观察者的距离，$h_2$ 是参考距离。

未来研究方向

• 更多研究需求：随着无人机配送业务计划和飞机设计的明确，需要进一步研究其对城市的具体影响。
• 政策建议：模型可帮助政策制定者理解潜在问题的规模和影响，从而制定合理的政策。

附录与参考文献

• 附录A：能量方程的推导。
• 附录B：能量对参数变化的敏感性分析。
• 参考文献：包括相关研究和报告，如D'Andrea (2014) 和Uber Elevate的白皮书。

变量表