Города по всему миру постепенно осваивают низковысотную логистику — доставку дронами, которая обещает скорость и гибкость.

Но у урбанистов появилась новая головная боль: как спроектировать воздушную логистическую сеть так, чтобы она была дешевой, безопасной и при этом не сводила с ума жителей гулом моторов.

Команда исследователей из Пекинского университета аэронавтики и астронавтики (Бэйхан) предложила решение.

Они разработали многослойную хабовую систему с оптимизацией маршрутов через двойной эволюционный алгоритм.

Главное — их модель учитывает шумовые ограничения, особенно важные для больниц, школ и жилых кварталов.

Хабо-споковая сеть — это система, где грузы сначала свозятся в центральные узлы (хабы), а оттуда распределяются по конечным точкам (спокам). Например, почта: письма из разных районов сначала попадают в сортировочный центр, а потом — в отделения. В воздушной логистике хабы — это дронопорты, а споки — пункты выдачи.

Результаты опубликованы в издании Acta Aeronautica et Astronautica Sinica.

Шум — это то, что все игнорируют, пока не станет поздно, — говорит доктор Юймэн Ли, руководитель исследования. — Когда дроны начнут летать десятками, люди быстро устанут от постоянного жужжания над головой. Наш подход встраивает контроль за шумом в саму архитектуру сети.

Как это работает

• Многослойная сеть — дроны движутся на разных высотах, а точки выдачи и центры распределения связаны оптимальными маршрутами.
• Учет шума — модель выделяет зоны с разной плотностью населения и жестко ограничивает пролет над чувствительными объектами.

Чтобы измерить воздействие, ученые создали 3D-модель шумового фона. Она учитывает как разовый гул от одного дрона, так и накопительный эффект от множества рейсов. Эти данные помогают задать порог шумовой нагрузки для каждого района.

Но рассчитать такую систему сложно — слишком много переменных. Поэтому команда применила двойной коэволюционный алгоритм  (CCMO-AOS). Он работает с двумя наборами решений: один ищет оптимальные маршруты с учетом шума, а второй — без ограничений, чтобы не застрять в локальном минимуме. Алгоритм постоянно обменивается данными между ними, выбирая лучшие варианты.

Эксперименты показали: такой подход действительно снижает шум в жилых зонах, не увеличивая стоимость доставки. Более того, сеть с шумовыми ограничениями выглядит совсем иначе, чем без них — значит, игнорировать этот фактор нельзя.

В будущем ученые хотят добавить в модель динамические факторы: погоду, пробки в воздухе и случайные сбои. Это сделает систему еще ближе к реальности.

Исследование важно не только для логистических компаний, но и для городов. Если дроны станут массовыми, их маршруты нужно жестко регулировать — иначе протесты жителей похоронят технологию. Модель Бэйхана позволяет:

• Снизить конфликты — меньше жалоб на шум = быстрее внедрение.
• Оптимизировать затраты — правильные маршруты экономят батареи и время.
• Предотвратить хаос — без системы дроны будут сталкиваться или дублировать рейсы.

Это шаг к устойчивой урбанистике, где технологии не ухудшают качество жизни.

Главный недостаток — статичность модели. В реальности плотность населения, погода и спрос меняются ежечасно. Пока алгоритм не учитывает это в реальном времени. Если дрон перенаправят из-за внезапного митинга под ним, система может дать сбой.

Ранее в Нижегородской области впервые использовали дрон для перевозки медицинских анализов между больницами.