随着无人机技术的飞速发展，其在物流、巡检、监测等领域的应用日益广泛，在网约车服务中引入无人机集群，尤其是其停靠点的规划与调度，成为了一个亟待解决的新挑战。
传统网约车停靠点主要基于地面交通和城市规划，而无人机集群的停靠则需考虑多种因素：一是停靠点的安全性和便捷性，需确保无人机在执行任务后能迅速、安全地返回；二是停靠点的容量和分布，需根据网约车需求和无人机数量进行合理规划；三是停靠点的维护和管理，需确保停靠点设施的完好和清洁，以及与地面交通的协调。
为应对这些挑战，我们提出了基于大数据和人工智能的智能调度系统，该系统通过分析网约车需求、交通状况、天气变化等多源数据，实时调整无人机停靠点的位置和数量，实现高效、安全的停靠，该系统还具备自我学习和优化的能力，能够不断优化停靠点的布局和调度策略，以适应不断变化的城市环境和需求。
网约车停靠点的规划与调度是无人机集群发展中不可忽视的重要环节，其成功实施将极大地推动网约车服务的智能化和高效化。
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网约车停靠点的智能调度面临无人机集群的新挑战，如何高效整合资源、优化路径成为关键。
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