摘要：无人机在交通领域的应用潜力巨大，亟待深入挖掘。文章着眼于融合无人机的交通新产品，分析其国内外研究现状及在交通领域的应用优势，探寻其发展趋势，认为“驿站-无人机”点到点末端协同配送、载人无人机的紧急交通救援、运用智能交通无人机进行巡检、无人机辅助车载网络助力无人驾驶等将成为无人机交通产品的重要应用场景。
关键词：无人机交通产品;研究现状;发展趋势;
Abstract：The application potential of UAVs in the field of transportation is huge, and it is urgent to dig deeper. This paper focuses on the new transportation products integrating UAVs, analyzes its research status at home and abroad and its application advantages in the field of transportation, explores its development trend, and believes that“post station-UAV”point-to-point end collaborative distribution, manned UAV emergency traffic rescue, intelligent traffic UAV for inspection, UAV-assisted vehicle network to help unmanned driving, etc. Will become important application scenarios of UAV transportation products.
Keyword：UAV transportation products; research status; development trends;
0 引言
无人机因其机动灵活、地理限制较少、可精准远程控制、便于实现多机协作等优点广泛应用于交通执法、地理测绘等方面。观察发现，当前研究大多集中在优化无人机结构，或提出新的无人机控制算法，致力于加强其在实时道路交通拥堵检测和交通事件检测等传统交通安全管理方面的作用，而对推动其在更丰富的交通场景进行应用拓展关注不足。本文在全面梳理近年来交通行业应用无人机产品方面研究成果的基础上，展望了其发展趋势。
1 国内外研究现状
1.1 国外研究现状
国外学者对无人机在交通领域的应用开展了一系列研究，Robert Guirado[1]通过4G电信手段将无人机直接连接到互联网，将无人机系统4G通信框架应用于道路交通和线性基础设施的监测；Adarsh Kumar等[2]将无人机与交通监控有效结合，提出一种新颖的基于软件定义无人机网络（SDDN）的碰撞道路交通监控和管理避让策略，增加了检测覆盖率，使得搜集数据准确完整。Liang Huang等[3]提出了一种结合注意机制改进的YOLOv4网络算法，用于自动识别和检测无人机图像中的道路交通多元要素，能够实现道路交通多要素的自动识别和检测，为构建基础交通地理信息数据库提供了新的解决方案。
1.2 国内研究现状
近年来，无人机以其速度快、成本低的特点，在物流领域受到广泛关注。孟姗姗等[4]提出一种多卡车与无人机混合配送模式，以缩短卡车行驶距离，降低总成本。王小瑀等[5]在卷积神经网络的基础上，分别设计了用于感知背景类别的语义分割算法以及用于感知目标类别的目标检测算法运用在无人驾驶系统中。
2 无人机在交通领域的应用优势
针对无人机在交通领域的路径规划、物流配送、交通执法管理等方面的应用，无人机在交通领域的应用优势主要包括以下几个方面。
2.1 无人机提升运输效率
随着经济发展，人口结构发生变化，我国的人口老龄化现象日益凸显，劳动资源匮乏，无人机与物流配送结合，可以减少人力、物力的占用，较大提高工作效率，缓解人口老龄化造成的劳动力不足。
2.2 无人机提高交通管理质量
交通安全问题一直是交通管理中的一大难题，无人机的智能巡航系统能运用在公路管理以及水路航道的巡检中，减少外在环境对信息获取的影响，降低人的主观因素判断造成的误差，提升交通管理质量。
2.3 无人机缓解陆地交通压力
无人机其运行的航道与陆地交通不同，在运用无人机进行配送、巡检、救援等工作时几乎不占用陆地交通资源，有效减轻陆地交通的压力，降低陆地交通的事故率。
3 无人机交通新产品发展趋势
3.1 驿站-无人机点到点末端协同配送
结合国内快递寄取的习惯，可以采用驿站-无人机点到点协同配送的方式节约寄取快递的时间。由于驿站的社区化，其服务范围非常明确，在驿站中配备专门用于配送的无人机，按照设计的配送最佳路线，依次完成派送任务后返回驿站，由无人机实现最末端的配送，并为客户节约寄取货物的时间。
3.2 载人无人机的紧急交通救援
在交通救援中，缩短救援时间可降低事故造成的损失。与救护车到达指定地点并返回救护地点的方式相比，运用载人无人机[6]（图1）进行交通救援可以直接避免交通拥堵和崎岖路况造成的时间浪费，进行最佳飞行路径和最短时间的救援。
3.3 运用智能交通无人机进行巡检
无人机在交通勘测调查方面的用途日益凸显，已经在海巡与公路巡检中得到认可。交通巡检无人机相对人力具有极大的优势，能够避免人的主观因素以及专业水平造成的数据误差；能在提高工作效率的同时降低人力、物力成本。但是现有无人机巡检智能化程度低、巡检范围小、信息传输慢，需要更加智能自动化的交通巡检无人机来进行更高效的巡检工作。
3.4 无人机辅助车载网络，加速无人驾驶时代的到来
随着汽车持有量增加，道路拥堵、交通事故等问题接踵而来。通过无人机辅助车载网络，无人驾驶车辆可准确而稳定获取实时视觉感知，较好的安全运行，实现车车信息互通，减少交通拥堵，提升道路安全水平和通行能力。
图1 载人救护无人机模拟图
4 总结
综合而言，目前关于融合无人机的交通产品研究仍较为局限，无人机与交通产品的结合应用发展空间巨大。本文提出了无人机与交通产品融合的应用优势及发展趋势，为拓展融合无人机的交通新产品研究提供方向和思路借鉴。
参考文献
[1] GUIRADO ROBERT, PADR6JOANCRISTIAN, ZOROA ALBERT, et al. StratoTrans:Unmanned aerial system(UAS)4G communication framework applied on the monitoring of road traffic and linear infrastructure[J]. Drones, 2021,5(1):10-11.
[2] KUMAR A, KRISHNAMURTHI R, NAYYARA, et al. A novel software-defined drone network(SDDN)-based collision avoidance strategies for on-road traffic monitoring and management[J]. Vehicular Communications, 2021 ,28:100313.
[3] HUANG LIANG, et al. UAV imagery for automatic multi-element recognition and detection of road traffic elements[J] Aerospace, 2022,9(4):198.
[4]孟姗姗，郭秀萍.卡车无人机混合配送的两阶段求解方法[J/OL]工业工程与管理: 1-14.
[5]王小璃无人驾驶环境中视觉感知关键技术研究[D].长春:长春工业大学(硕士学位论文) , 2022.
[6]天诺救护无人机:绝对疯狂,绝对必要[EB/OL].(2015-02-02)[2018-01-11]. https://www.leiphone.com/category/naodong/UtpcmMK3WtEodAb4.html.
