Balancing Trade-Offs: The Energy Efficiency of Unmanned Aircraft Systems Integration in Last-Mile Delivery and Operational Policy Restrictions
Notice bibliographique
Résumé
Compared to the conventional transportation method of diesel cargo trucks, Unmanned Aircraft Systems (UAS) can potentially transform the logistics sector in the coming decade through their integration into last-mile delivery systems. Prior studies have demonstrated that UAS, given their versatility, can improve the overall energy efficiency of the system when used in conjunction with conventional delivery methods, thus offering a more environmentally sustainable approach to last-mile delivery. However, numerous challenges must be addressed for this integration to be feasible, with UAS regulations being a large limiting factor. UAS regulations are continuously evolving and oversee critical issues such as safety and privacy, but they impose many restrictions on UAS usage. This study aims to investigate this problem by examining the impacts of regulations on a heterogeneous UAS-integrated last-mile delivery. Specifically, we focus on a sustainability perspective and evaluate the effects of operational regulations on the energy efficiency of the delivery system. We develop an Ant Colony Optimization (ACO) system to simulate the truck-drone Heterogeneous Delivery Problem (HDP) with dynamic switch points. Results show that under current FAA regulations, a truck-drone hybrid delivery system saves approximately 1.60 US gallons of gasoline compared to a truck-only system. However, the energy consumption is competitive. Furthermore, we perform a sensitivity analysis to examine the effects of various flight parameters and no-fly zones on the energy consumption of the delivery operation. We find additional no-fly zones and the requirement to operate within the Visual Line-of-Sight (VLOS) of the operator to impact the allocation of the delivery system. This study serves as a reference point to guide the direction of future UAS policy-making and technological development, advocating for more sustainable forms of last-mile delivery and contributing to the realization of UAS technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».