无人机送货新方式?只为解决“最后一公里”

初创公司Workhorse推出名为“HorseFly”的无人机送货系统,该系统通过让无人机从大货车顶部起飞,解决偏远地区的“最后一公里”送货难题。无人机最高飞行速度为80公里/时,最大负重4.5公斤,飞行时间可达30分钟。此方案旨在首先提高偏远地区配送效率,未来可能拓展至城市区域。

对于无人机送货整体情况而言,然并卵!

据悉,面对FAA针对商用无人机的冷酷无情,美国有一家名为Workhorse的初创公司已经找到了一个送货方法。

无人机送货新方式?只为解决最后一公里

Workhorse将这套送货系统命名为“HorseFly”,具体来讲,通过让无人机直接从大货车顶部起飞,以解决大货车难以抵达某些偏僻地区的“最后一公里”送货问题。

根据Workhorse提供的数据指标,该公司无人机最高飞行速度为50英里/时(约合80公里/时),最大负重为10磅(约合4.5公斤),最长飞行时间为30分钟。利用无人机从货车车顶起飞,能快速抵达如农村、山区等汽车难以前往的地点。而最最重要的是,Workhorse的CEO史蒂夫·伯恩斯(Steve Burns)表示,此解决方案基本能保证无人机始终出于货车司机的视线范围内,这完全符合FAA的新规。

无人机送货新方式?只为解决最后一公里

从适用范围上讲,这种方法只能适用于偏远、空旷地区,并且还是需要送货员的协助,对于亚马逊等主打城市送货无人机的公司而言,这种方法并没有什么大的实际意义。

对此,伯恩斯解释道:“就像大多数的新科技一样,都是先从较容易的地方开始。那些长途的偏远农村地区,因为效率因素,包裹的运送成本也往往是最贵的。因此我们要先从那些地方开始着手,之后再解决市区的送货问题。也许有一天我们会看到无人机停在某幢大楼的顶层,这或许会成为未来集中投放包裹的方式,所有人都到这里来拿取包裹。无人机是可以做到如此精确的。”

不过,在此前,谷歌送货无人机在白宫的保驾护航之下,已经成功获得在美国测试无人机送货的权利,再加上美国内政等部门的关注,这些现象或许意味着不久之后送货无人机规定的放松。相信到那时候,Workhorse这种更像一个“小聪明”的方案,也许就要惨遭淘汰了。


原文发布时间: 2016-08-20 08:40
本文作者: 韩璐
本文来自云栖社区合作伙伴镁客网,了解相关信息可以关注镁客网。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探开发阶段的更策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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