AI集成无人机配送系统架构：YOLOv4 Tiny + GPS方案
问题背景
无人机物流配送面临实时性、安全性与合规性三重挑战。如何在资源受限的无人机平台上实现高效的AI推理与可靠通信，是产业化关键。
论文核心
Maharshi Shastri 等人提出一套完整的 AI 集成无人机配送系统架构：
- 目标检测：YOLOv4 Tiny 轻量级模型，适配无人机算力限制
- 导航：NEO 6M GPS 模块，实现航点导航
- 通信：A7670 SIM 模块，支持实时数据回传
- 安全：面部识别身份验证、端到端加密通信
关键设计
论文对比分析了轻量级 AI 模型与硬件配置，确定最优实时无人机配送方案。系统整合机器学习、物联网设备与加密协议，解决电池效率、监管合规与安全问题。
产业意义
该架构为低成本、轻量化的无人机配送系统提供了参考实现。YOLOv4 Tiny 的选择体现了对无人机算力限制的务实应对，适合资源受限的部署场景。
⚠️ 局限：论文为预出版版本，仅提供架构设计与初步仿真，实际部署性能待验证。论文明确表示"实验结果、仿真基准和部署统计数据正在获取中"。
来源
arXiv:2507.17253 | 原文链接