Stanford Üniversitesi araştırmacıları, otobüs ve tramvay gibi ulaşım ağlarını kullanan drone teslimat sistemi üzerinde çalışıyor.
COVID-19 sebebiyle bulunmuş olduğumuz karantina günlerinde insanlar e-ticarete büyük bir ilgi gösterdi. E-ticarete artan talep dolayısıyla sipariş edilen ürünlerin teslimatında kimi zaman aksaklıklar meydana geldi. Bu nedenle yoğun bir şekilde çalışan kargo firmaları, yükselen talebe cevap vermekte oldukça zorlanıyor.
Kargo firmalarının işini kolaylaştıracak haber ise Stanford Üniversitesi’nden geldi.
Stanford Üniversitesi araştırma ekibi drone’ların toplu taşıma ağlarını kullanarak teslimat yapmalarını sağlayan bir algoritma üzerinde çalışıyor. Yüksek binaların bulunduğu şehirlerde drone kullanarak teslimat yapmanın en sağlıklı yolunun toplu taşıma ağlarını kullanmak olduğunu düşünüyorlar. Yalnız, drone’ların toplu taşıma ağlarını güzergah olarak kullanmalarının bir dezavantajı vardır, o da mesafe. Depo ve varış noktasındaki en kestirme yolları izleyerek teslimat yapmak, ulaşım ağlarını kullanmaktan daha avantajlıdır. Fakat büyük kentlerde binalar yüzünden bu mümkün değil.
Stanford Üniversitesi bu soruna da bir çözüm düşündü. Toplu taşıma araçlarının üzerine yerleştirilecek platformlar sayesinde drone’lar artık bu araçların üzerinde seyahat edebilecek ve araçlar arasında geçiş yaparak kendilerine en uygun güzergaha sahip aracın yolcusu olabilecekler. Bu özellik drone’ların güç tasarrufunu maksimum seviyelere çıkartıyor.
Stanford Üniversitesi, şehir içindeki drone filosunun eş zamanlı olarak teslimat yapmasını sağlayacak bir algoritmaya odaklandı. Bu algoritma, drone’ların enerji tasarrufu için toplu taşıma araçlarının üzerinde geçişler yapmasını sağlayacak ve teslimatın tamamlanması için gerekli süreyi minimuma indirgeyerek kapsamlı bir hale gelecek. Sorunun çözümü için de iki katmanlı bir algoritma sistemi ele alınıyor.
İçindekiler
İki Katmanlı Algoritma Sistemi ile Drone Teslimat:
Stanford Üniversitesi’nin üzerinde çalıştığı algoritmik sistem, görev tahsisi için bir üst katman ve çok faktörlü yol bulma sisteminde kullanılan bir alt katmandan oluşan iki katmanlı bir yaklaşımdır.
Görev Atama Sistemi:
Üst katman sisteminin asıl işi paket depolarının ve teslim edilecek paketlerin konum bilgilerini ve drone’ların seyahat sürelerini tahmini olarak ele alıp bir çözüm üreten verileri hesaplama algoritmasıdır. Ayrıca, üst katman algoritması drone’ların her birine bir dizi teslimat görevi atar. Görevi atanan drone, taşıması gereken paketi alıp yola koyulur. Kısaca üst katman, drone’ların en uygun zaman ve en az maliyette çalışabilecekleri bir yol haritası çiziyor.
Çoklu Yol Bulma Sistemi:
Alt katman, üst katmandan aldığı bilgileri işleyerek her bir drone için ayrıntılı bir rota seti oluşturur. Drone’ların mevcut ulaşım ağı ile eş zamanlı bir şekilde çalışabilmesi için zaman atamaları yapılır. Alt katmanda teslimatların daha verimli hale getirilmesi için otobüs ağını en kapsamlı şekilde kullanılması amaçlanır.
Stanford Üniversitesi, San Francisco ve Washington DC’de 200 drone ve 5000 paket kullanarak 8000 duraklı ulaşım ağı üzerinde deneyler yaptı. Deneylerde dronların %360 oranında toplu taşıma araçları ile birlikte seyahat ettiği hesaplandı. Stanford Üniversitesi verimlilik konusunda drone’ların sahip oldukları maksimum yük kapasitesini arttırmanın yollarını arıyor. Yapmış oldukları deneylerdeki çoğu teslimat, küçük bir ayakkabı kutusu boyutundaki paketlerle yapılabildi.
💯💯💯💯