AI如何用“行为+轨迹预测”调度无人机车队，提升物流效率

年底旺季的真实难题不是“订单多”，而是任务变得更碎、更急、更不可预测：同一座城市里，上午是商超补货，下午是同城即时配送，晚上可能还要应急调拨。很多企业在调度系统上仍停留在“谁离得近就派谁”的逻辑，结果往往是——近的不一定能按时到，能到的不一定有电量或载重余量，调度越忙越乱。

我越来越确信一件事：**物流协同的上限，取决于你能否预测“资源接下来会怎么动、会怎么做”。**这也是为什么一篇面向空地无人系统的研究（AG-MPBS）对供应链从业者很有启发：它把无人机（UAV）和无人车（UGV）当作“可招募的用户”，用“行为识别 + 时变移动预测 + 动态优先级调度”三件套，把任务派给最合适的设备，而不是“最近的设备”。

这篇文章作为《人工智能在机器人产业》系列的一部分，我会把论文的核心思想翻译成物流语言：如何把“移动感知预测与行为调度”迁移到仓内机器人、园区无人车、末端无人机与多式联运协同里，并给出可落地的实施清单。

为什么“移动感知调度”会成为多式联运的底层能力？

结论先说：当资源会移动、环境会变化、任务有时效时，静态规则调度一定会遇到瓶颈；引入移动预测与行为画像，调度才会稳定。

空地无人系统和物流系统的相似性比很多人想得更高：

• 多主体协同：无人机、无人车、仓内AMR、叉车、人工作业者同时存在。
• 任务强时效：同城即时、冷链、跨境截单、应急补货都有“过时即作废”的特性。
• 约束多且动态：电量、载荷、禁飞/限行、道路拥堵、站点处理能力、天气、装卸窗口。

AG-MPBS的价值在于它明确了一条路径：

“调度不是在‘现在’做一次选择，而是在预测的未来里做持续校正。”

把这句话放进物流，就是：派单不是看当前位置，而是看未来一段时间内的可达性、可服务性与风险。

AG-MPBS框架拆解：行为识别 + 时变移动预测 + 动态优先级

一句话概括AG-MPBS：先判断设备“靠不靠谱”（行为），再预测它“接下来去哪儿”（移动），最后按“任务紧急度+站点处理能力”做实时派发（调度）。

行为识别：不是每台设备都适合每种任务

论文用一个行为感知的KNN分类器，把设备行为模式纳入决策。翻译成物流场景，你可以把“行为”理解为执行风格与稳定性画像：

• 是否经常中途返航/返库（类似司机/车队的履约稳定性）
• 是否偏好某些区域、路线或站点（服务半径与熟练度）
• 是否在某些时间段性能波动（班次、能耗曲线、维护周期）

在仓内机器人调度里，同样成立：有的AMR更适合“短距离高频拣选”，有的更适合“重载干线搬运”。只看“最近”会导致强行指派，最终是拥堵、排队、掉线、返工。

时变移动预测：轨迹不是直线，且会“随时间变”

AG-MPBS使用时变马尔可夫预测模型来预测移动性：设备下一步去哪，不是固定概率，而是随时间、场景而变化的概率。

放到物流，这对应两个常见事实：

1. 同一辆车在不同时间段路线选择不同（早高峰、晚高峰、限行时段）。
2. 同一台设备在不同工况下可达性不同（电量下降、负载变化、天气变化）。

所以，“未来可达性”应该成为派单的关键特征。比如末端无人机配送：你真正关心的是未来15分钟它是否能抵达并完成返航，而不是它此刻离你多近。

动态优先级调度：把“紧急度”与“站点吞吐”放进同一张表

论文还引入了动态优先级机制，同时考虑任务紧急度与基站（可理解为站点/枢纽）的性能。

这对供应链很关键，因为现实里很多延误并不发生在路上，而发生在：

• 站点装卸排队
• 仓门口等待分配月台
• 分拣线拥堵
• 海关/监管节点处理能力下降

调度系统如果只优化“路由”，不优化“节点吞吐”，会把车越派越多，结果堵在站点里。

可抽象成一个调度原则：任务优先级 = 时效损失（迟到代价）× 完成概率（可达性/可用性）÷ 节点拥堵因子。

从无人系统到供应链：四个可直接迁移的应用场景

核心观点：AG-MPBS不是“无人机专用算法”，而是一种适用于多式联运与机器人协同的调度范式。

1）园区/厂区无人车：用“未来可达性”替代“当前位置”

很多园区无人车调度仍按最近距离派单，导致门岗、坡道、窄路会车处频繁堵塞。引入移动预测后，可以做到：

• 预测未来5–10分钟关键路段拥堵概率
• 提前做任务分流（把任务派给“未来会在那附近”的车）
• 避免把急单派给“看起来近但马上要去充电”的车

2）仓内AMR与分拣：把“行为画像”当作稳定性指标

仓内的“行为”可以是：

• 路径选择偏好（是否容易进入拥堵走廊）
• 任务执行波动（同类任务平均完成时间方差）
• 故障/告警频率（维护风险）

这样做的好处很实际：高时效订单分给低波动设备，把不确定性压到系统边缘，整体履约更稳。

3）无人机+地面车接驳：多式联运的“空地协同派单”

空地协同最怕的是“你到了我没到”。用AG-MPBS思路，可以在派单时同时预测：

• 无人机到达窗口的分布（不是一个点）
• 地面车到达窗口的分布
• 站点装卸服务时间的分布

调度目标从“最短时间”转成最大化准点交接概率。对医药冷链、应急补给、偏远地区配送尤其有价值。

4）跨境与干线：把“节点能力”显式纳入优先级

跨境链路里，节点（口岸、监管仓、转运仓）是主要不确定性来源。动态优先级机制可以让系统更像一个成熟的“供应链控制塔”：

• 节点处理能力下降时，自动降低向该节点派送的任务强度
• 把紧急任务转向替代节点或提前发运
• 用预测结果做“滚动计划”而不是固定排程

落地到企业系统：一份可执行的“MPBS化”实施清单

**要把类似AG-MPBS的框架落到物流系统，关键不是换一个算法，而是补齐数据、指标与闭环。**我建议按四步走。

1）先做“设备可招募化”：把车、机、机器人当作可调度资源池

你需要一张统一的资源画像表（车队/无人机/AMR通用）：

• 实时状态：位置、速度、载荷、电量/油量、任务队列
• 能力标签：载重、容积、航程、可进入区域、作业类型
• 可靠性标签：过去N天准点率、告警率、平均恢复时间

2）建立“行为标签”：用KNN这类轻量模型先跑起来

行为识别不一定上来就用复杂深度模型。可从可解释的特征开始：

• 同类任务完成时间均值/方差
• 取消/中断率
• 充电/维护间隔
• 典型活动半径（常驻区域）

KNN的优势是上线快、便于试点；等数据规模与业务稳定后，再升级到更强的分类器也不迟。

3）做“时变预测”：至少预测未来一个调度周期

很多系统只做ETA（预计到达时间），但MPBS更像预测“下一步去哪”。企业实践里可从两层预测开始：

• 短期（5–15分钟）可达性预测：服务某任务的成功概率
• 中期（1–4小时）供给分布预测：哪些区域会缺车/缺机

这会直接提升旺季调度质量：提前把资源推向未来需求区，减少临时空驶与插单混乱。

4）把优先级写成“可被业务接受”的公式，并做滚动重算

优先级不该是黑箱。建议把它拆为三个可解释的乘子：

1. 任务迟到成本：超时罚金、客户等级、冷链风险
2. 完成概率：可达性×可用性×节点可服务性
3. 系统拥堵系数：站点排队、通道拥堵、调度压力

然后做两件事：

• 每隔固定窗口（如2–5分钟）滚动重算
• 设置“变更成本”（避免频繁改派导致现场混乱）

常见问题：企业最关心的三件事

这类框架会不会太“学术”，难上线？

不会。MPBS模块化很强：行为分类、移动预测、优先级调度可以分别试点。最现实的上线方式是先从一个园区/一个仓/一条线路做A/B测试，逐步扩大。

数据不够怎么办？

先从“可解释的轻特征”开始，别等完美数据。很多企业其实有足够的数据：WMS/WCS日志、车载定位、充电记录、故障工单、站点排队时间。关键是把它们统一到同一张资源画像里。

KPI怎么定，才能证明价值？

建议至少盯住四个指标：

• 准点完成率（按任务等级分层）
• 平均等待时间（站点/月台/充电桩）
• 空驶/空飞比例（或无效里程）
• 资源利用率（高峰期是否“忙而不乱”）

这些指标一旦改善，ROI通常很直观。

给供应链团队的建议：别再把调度当成“派活工具”

AG-MPBS给我的最大启发是：**调度系统应该是一台预测机器，而不只是分配机器。**当你把“行为”和“未来移动”纳入决策，很多看似无解的现场问题（拥堵、插单、节点排队、资源不均衡）会变成可计算、可优化的变量。

如果你正在规划2026年的物流自动化或控制塔升级，我建议把一个问题写进需求文档的第一行：

我们的系统，能不能回答“未来15分钟/2小时，资源会在哪里、能做什么、做到的概率多大”？

答案越清晰，你的多式联运协同、仓内机器人调度、无人机/无人车联动就越接近可控。