1. 研究目的与意义

随着电商的快速发展，网购的时效性成为影响电商发展的关键因数。因此，货物运输的速度便成为消费者和企业关注的一个重要项目。自动化的无人机快递系统利用无人机替代人工投送快递，实现了快递投送的自动化和信息化，在提升快递的投递效率和服务质量的同时，缓解了快递需求与快递服务能力之间的矛盾。无人机的使用实现了有效应对订单量巨额增长的问题，消除了快递"爆仓"的危险，提升了快递行业的服务质量，降低快件的延误率、损毁率、丢失率，以及快递投诉率，同时还能降低运营成本、仓库成本、人力成本等，提升行业竞争力，使快递的投送更加的安全、可靠、快捷。顺丰速运作为快递行业的领先者，率先投入了无人机在快递网络中的运用。本文以顺丰速运为例探讨在某地区运用无人机改善快递网络布局的方案设计，促进当地快递业运营更加简便、顺畅，在改善顾客服务，降低配送成本的同时，推动当地经济的发展。

2. 国内外研究现状分析

国外研究情况：在技术方面：Achtelik等人在姿态内环设计了自适应控制率以解决无人机本身的参数不确定性问题。Wang等人提出使用鲁棒控制作为PD控制器的输入补偿手段从而提高系统在受扰情况下的稳定性。Johnson和Kannan采用自适应单隐层神经网络控制实现了对无人机高度和姿态的控制。Lupashin等人采用学习控制实现了四旋其无人机高速多次后空翻后仍然可以回到起点。基于多旋翼飞行器的微分平坦特性，Ian D等人提出一种直接模型动态逆结合LQR控制的方法，在空气扰流外部扰动存在的情况下，仍然可以较好地进行姿态跟踪。在无人机 快递行业中，2013年美国亚马逊首次提出无人机投递的概念引起了业内的关注，相继各国邮政也纷纷致力于无人机配送的研发，谷歌、DHL等企业均在大量测试无人机配送快件。

国内研究情况：在智能避障方面，苏东在2014年的《基于双目视觉的小型无人飞行器的导航与避障》提出了一种改进的基于暗原色先验的单一图像去雾算法对无人机在有雾天气下使用计算机视觉避障功能有积极的作用。在导航系统方面，黄楠楠等人2016年在《无人机视觉导航算法》中提出一种无人机自主着陆视觉辅助导航的位姿解算方法，用于实时估计无人机的飞行位姿参数，保证降落的精度和安全性，此方法在无人机着陆速度在2M/S(含)以内时最为有效。郑潇楠在2017年的《浅析无人机 快递业发展的问题与策略》提出了如何解决无人机定位问题的方法，即在一部大型无人机上装上移动控制器，作为移动基站，悬停至高空，地面控制中心将控制命令送至移动基站上，移动基站再将命令传输至执行任务的无人机。其保证了信号传输的有效性，最大程度上避免了无人机因为失去信号而失控，大大提高无人机送货位置的准确性。张潮在2017年的《神经智能控制在小型快递无人机系统中的研究与应用》提出人工神经网络与边界李雅普诺夫函数方法相结合的自适应控制器解决无人机在受限环境中飞行的问题，使无人机可以完成参考轨迹跟踪并实现对位置输出的限制。顺丰、京东、邮政、阿里巴巴等国内企业也在大力投入无人机在快递配送中的测试。且顺丰、京东也相继获得到了区域空域批文，这些空域批文表明无人机快递业取得了实质性的进展，将促进我国快递行业更快地向智能化、无人化发展。

3. 研究的基本内容与计划

一、研究内容运用本科阶段所学物流系统规划知识以顺丰速运为例对某地区基于无人机的快递网络进行优化改进，包括某一区域快递企业运营的实际情况、存在的问题、无人机配送的特点以及该区域基于无人机的配送网络规划方法的探讨。本论文的主要研究内容包括以下几点：

（1）基本概念和相关理论：包括无人机快递、快递网络规划设计的方法等

（2）无人机配送的特点及其对于网点、货物等方面要求的分析；

4. 研究创新点

运用SWOT分析法对某地区无人机快递运用进行可行性分析，结合自助快递柜优化网路设计从而使得配送网络更加安全、高效。