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无人机快递的最后一百米难题

时间:2020-06-12 16:09:56|来源:|编辑:|点击:

FM视觉点云实验室“利用视觉点云和BIM技术解决无人机快递的最后一百米”科研课题项目正式立项,该课题主要研究利用激光视觉点云技术构建室内地图与导航系统,来解决无人机快递在最后一百米尺度上的技术难题。

1、无人机快递技术综述

目前阶段,无人机快递在三个尺度上的解决方案:

(1)干线物流。典型代表为京东固定翼无人机方案,可解决十公里到几百公里尺度上的物流问题,其技术成熟度已经非常高。

京东干线物流无人机

(2)支线物流(最后一公里)。由于大疆等旋翼无人机厂商的努力,无人机产业早已远远超出航模玩具的范畴,而广泛进入到物流等领域之中,所以可采用的技术方案很多,亚马逊、京东等多家快递公司都在试点了。

亚马逊无人机
京东城市用无人机

(3)室内物流(最后一百米)。这包括小区、写字楼、商场、开发区等园区内的小尺度范围的物流,在地理信息系统之中,即“地块”(site)级以下的对象。目前尚无成熟的产品级解决方案,相比于小型无人机技术的较为成熟的部分来说,室内定位和导航技术部分还非常不成熟。而这一部分如果不能解决,则无人机快递就是空话,最后还是要采用快递箱等传统方式加以弥补才能到达客户手中。

陈光:如何翻译sitezhuanlan.zhihu.com图标

2、最后一百米的技术问题分析

最后一百米尺度上的核心问题在于室内定位与导航。

2.1 传统地理信息系统

相比于公里级所遇到的地理信息问题而言,一百米级完全不同,一百米级的地理问题并不属于传统地理信息系统,而属于室内定位。

百度地图的一个小区地块

当你使用手机地图导航时,你就会发现即使一个小区的大门的位置也可能不准,开车导航就可能会错过。小区这个尺度的对象,在地理级的信息系统之中一般会表述为一个点位,再大也不过一个方块或多边形图元(近年来地图应用工具都在增加这个微观尺度上的信息),但都很难于表述一个大门、小区楼栋、商店及一户的位置信息。

另外还有地理定位技术本身的问题,那就是手机蜂窝定位或GPS技术在室内的失效,不仅高度失效,同一个平面上也会失效或失准。

百度地图的商场室内地图,右侧有楼层切换功能

室内定位与导航的问题,在传统地理信息系统行业还未被很好的解决。这是无人机快递在最后一百米所遇到的最头疼的问题,而在公里、城市大尺度上并无此问题。

2.2 传统物流方法概述

(1)小区快递箱

其实传统快递箱已经接近于解决了上述问题,典型代表为蜂巢快递箱方案,已经在一些城市普及。这实际上是介于最后一公里到一百米之间的解决方案,快递箱的位置是固定的,快递公司只需要在自己的仓库和快递箱之间建立物流路径即可,而不用关心快递箱到用户家里这一段距离。

这实际上是取消了最后一百米问题(或说是用户自取,用户负责自行定位、寻址和带走——实则自助完成最后一小段的物流服务)。这种方法与无人机技术无关,即便是采用无人机,也需要有人值守在快递箱跟前,将快递投递到每个箱子里面,然后用户来取。

在技术上,快递箱也采用了大型的互联网后台,以及物联网技术。这种方法至少比到小店自取方式前进了一步,无人化、自动化程度略高一些。

在楼内到用户这一段也有采用机器人送货方案的:

饿了吗的外卖机器人

机器人方案同样有室内定位的问题存在,它只是解决了跑腿这一部分,相当于无人机(也是一种机器人,可以飞行)。

(2)单位收发室(mailroom)

传统单位里面的收发室(外资叫做mailroom)服务也类似于小区快递箱,只不过公司单位会有人提供服务,有时候这种服务由外包的快递公司帮忙完成,如整理货架、登记快递件等等,主要是一般管理工作,并无技术问题。在缺乏快递箱的小区里面,快递收发通常是由门卫、小商铺代为完成的,他们所提供的服务即相当于单位的收发室。

高福利企业还有快递小哥在工作空间里面推小车服务

室内传输物件,还有一些非常有趣的古典方案:

《华盛顿邮报》的稿件传送系统

这是机械工业革命时代的产物:气动管道传输系统。实际上到现在还在医疗、图书馆、财税等行业使用。

综上所述,这两种解决办法都是传统方式,并没有解决无人机快递的技术问题,但或多或少可以提供一些解决问题的思路和办法,比如在技术问题解决不了的情况下,就采用人工或管理手段解决那些特定的难题。

3、室内定位与导航技术

室内定位技术有很多种,RFID、Wifi、UWB、红外和超声波、ZigBee室内定位技术等,都正在发展之中,成熟度不尽相同。

室内定位技术的发展?www.zhihu.com图标

各类室内定位技术

 

其中,计算机视觉(视觉点云)技术是唯一一种无需敷设基础设施的技术方案,是最有潜力的最后一百米无人机/机器人快递的技术解决方案。

室内定位与导航技术包括三项关键技术内容:

  • 利用激光点云和全景照片构建室内地图
  • 利用地图和计算机视觉技术进行室内定位
  • 利用手机APP进行室内导航

今天采用高精度的室内移动激光点云扫描仪已经成为现实,可以快速大规模采集原始数据,自动构建室内地图。视觉点云技术实际上相当于“激光SLAM+视觉SLAM”两种技术结合在一起。利用这些原始数据进行一定程度上的人工智能融合,即可进行室内导航。

NavVis的移动激光点云扫描仪
自动构建的地图(机器上的pad可以在扫描同时就看到此图)
彩色点云

 

陈光:测绘级FM视觉点云数据采集与应用zhuanlan.zhihu.com图标

将点云与全景照片叠加得到消费级的成果如(浏览器查阅):

利用NavVis设备扫描的室内空间、地图、导航路径与信息

可以满足室内地图、室内定位与导航的数据要求。

陈光:利用点云扫描技术增强FM视觉功能zhuanlan.zhihu.com图标陈光:基于计算机视觉的手机室内定位与导航技术zhuanlan.zhihu.com图标

利用手机APP进行室内定位(图像识别技术),和室内导航的视频:

将这些技术组合起来,与无人机技术进行结合,就可以得到一个无人机快递在最后一百米的技术方案。

业界也有讨论利用BIM技术进行室内定位的技术方案,这些讨论将BIM技术局限于诸如Revit模型这样的小范围里了,因而找不到很好的解决方案。

陈光:Scan to BIMzhuanlan.zhihu.com图标

实际上,视觉点云所形成的三维空间模型就是一种类型的BIM模型,其表达一个建筑空间信息的方法足以胜任室内导航的需求。而Revit之类工程模型则信息过载了,无法被便捷的利用起来,且成本巨大。也许最终所有的点云、图像和工程模型技术都会充足地发展起来,所有的楼宇都会建立这三种数据源,外加一个弱电智能化系统(物联网)的数据,共同构成一个大同社会级别的智慧建筑系统,但这条路是很漫长的,哪一种技术或技术组合能够率先获得商用价值,它们就会率先被发展起来并普及。

小结

综上所述,利用计算机视觉和激光点云技术是可以解决无人机快递的最后一百米的技术问题的,这不是一项简单的技术,其实包含了数十项涉及到计算机视觉、点云数据处理、图像识别、人工智能和建筑空间相关的技术,还包括软件技术与无人机、扫描仪等硬件技术的结合,最后其生产工艺和大规模部署存在更多的商业化问题,若要实现,是一个漫长的过程。本课题致力于研究其中与视觉点云相关的技术难题。


 

关于FM视觉点云与BIM研究中心

研究中心主要开展视觉点云和虚拟现实技术在FM情景中的应用研究,研究内容包括FM虚拟运维管理、室内寻址和自动导航、隐蔽工程透视、工程管理时光机、CAFM管理系统集成、BIM集成、物联网集成、图像识别等方面。研究中心由光铭研究院、BLC360平台联合发起,由NavVis公司和阿基米德大学提供技术支持。

 
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