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龙图腾网获悉西华大学申请的专利一种面向城市末端物流的无人机起降点选址方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120525580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511008230.7，技术领域涉及：G06Q30/0204；该发明授权一种面向城市末端物流的无人机起降点选址方法是由赵津晨;叶勉;雷钧;王亮设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向城市末端物流的无人机起降点选址方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向城市末端物流的无人机起降点选址方法，涉及设施选址技术领域，包括以下步骤：S1、获取待选址区域的建筑轮廓，并根据建筑轮廓构建客户缓冲区；S2、基于客户缓冲区，对无人机进行噪声分析和安全分析，构建整体限制区域；S3、基于整体限制区域，构建以最低成本为优化目标的目标函数、以最高满意度为优化目标的目标函数以及若干个约束条件，得到选址布局结果。本发明验证了栅格地图法在复杂城市环境中的适用性，为城市物流无人机起降点的布局提供了新的思路。

本发明授权一种面向城市末端物流的无人机起降点选址方法在权利要求书中公布了：1.一种面向城市末端物流的无人机起降点选址方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取待选址区域的建筑轮廓，并根据建筑轮廓构建客户缓冲区； S2、基于客户缓冲区，对无人机进行噪声分析和安全分析，构建整体限制区域； S3、基于整体限制区域，构建以最低成本为优化目标的目标函数、以最高满意度为优化目标的目标函数以及若干个约束条件，得到选址布局结果； 所述S2包括以下子步骤： S21、基于客户缓冲区，为无人机构建自由场模型； S22、根据半自由场的噪声声源，确定半自由场的声强； S23、根据自由场模型和半自由场的声强，确定半自由场的声强级衰减模型； S24、基于半自由场的声强级衰减模型，确定噪声球形传播半径； S25、根据噪声球形传播半径，确定起降点噪声水平半径； S26、在起降点噪声水平半径内，确定风力为无人机提供的水平恒定力； S27、确定无人机掉落状态下垂直方向的速度与无人机飞行高度，并生成无人机掉落时间； S28、根据风力为无人机提供的水平恒定力和无人机掉落时间，确定无人机掉落状态下水平方向的速度； S29、根据无人机掉落状态下水平方向的速度，确定无人机的水平位移半径； S210、根据无人机的水平位移半径，确定无人机的水平撞击半径； S211、根据无人机的水平撞击半径，确定环境缓冲区半径； S212、根据环境缓冲区半径确定建筑缓冲区，将实际道路半径作为路网缓冲区，将公共场所和禁飞区域作为其他缓冲区； S213、将建筑缓冲区、路网缓冲区和其他缓冲区作为整体限制区域； 所述S3包括以下子步骤： S31、对待选址区域进行网格划分，将网格划分结果与整体限制区域进行差集分析，得到栅格地图； S32、基于栅格地图，构建以最低成本为优化目标的目标函数； S33、构建以最高满意度为优化目标的目标函数； S34、构建起降点数量约束条件、容量约束条件、起降点类型与布局约束条件、顾客需求约束条件以及服务范围约束条件； S35、对以最低成本为优化目标的目标函数和以最高满意度为优化目标的目标函数分别进行归一化处理，并将归一化后的以最低成本为优化目标的目标函数以及以最高满意度为优化目标的目标函数进行加权求和，得到归一化目标函数； S36、基于起降点数量约束条件、容量约束条件、起降点类型与布局约束条件、顾客需求约束条件、服务范围约束条件以及归一化目标函数，得到选址布局结果； 所述S32中，以最低成本为优化目标的目标函数的表达式为： ； 式中，C表示总日均经济成本，Cf,n表示起降点的考虑折旧的日均固定成本，Cv表示起降点的变动成本，yij表示起降点分配给客户的需求量，m表示物流需求点总数，n表示备选起降点总数，CL表示一级起降点建设成本，CS表示二级起降点建设成本，fi表示设施类型，xi表示备选起降点，cd表示单位运输成本，dij表示备选起降点i与需求点j的欧氏距离，i表示备选起降点序号，j表示物流需求点序号，td表示设施折旧时间； 所述S33中，以最高满意度为优化目标的目标函数的表达式为： ； 式中，S表示总客户满意度，Stij表示凹凸时间满意度函数，tij表示无人机从备选起降点i至需求点j的配送时长，Dj表示需求点j的物流需求量，vd表示配送速度，tL表示绝对满意阈值，tB表示绝对不满意阈值； 所述S34中，起降点数量约束条件的表达式为： ； 式中，xi表示备选起降点，n表示备选起降点总数； 所述S34中，容量约束条件的表达式为： ； 式中，yij表示起降点分配给客户的需求量，fi表示设施类型，VL,i表示一级起降点容量，VS,i表示二级起降点容量； 所述S34中，起降点类型与布局约束的表达式为： ； 式中，I表示备选起降点集合； 所述S34中，顾客需求约束条件的表达式为： ； 式中，m表示物流需求点总数，hi表示顾客的需求； 所述S34中，服务范围约束条件的表达式为： ； 式中，dij表示备选起降点i与需求点j的欧氏距离，RL表示一级起降点服务半径，RS表示二级起降点服务半径，J表示需求点集合； 所述S35中，对最低成本为优化目标的目标函数进行归一化处理的计算公式为： ； 式中，C表示总日均经济成本，Cn表示逆向目标，Ck表示所有备选起降点均建立2级起降点时的总成本； 所述S35中，对最高满意度为优化目标的目标函数进行归一化处理的计算公式为： ； 式中，S表示满意度，Sn表示正向目标，Sk表示每单快递的时间满意度均达到1时的总客户满意度； 所述S35中，进行加权求和的计算公式为： ； 式中，N表示综合评价指标，ω1表示经济成本目标权重，ω2表示客户满意度目标权重； 所述S36中，基于起降点数量约束条件、容量约束条件、起降点类型与布局约束条件、顾客需求约束条件以及服务范围约束条件，利用Gurobi优化器对归一化目标函数进行求解，得到选址布局结果。

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