Drone logistics: sẽ quyết định cả ‘bầu trời’ và ‘mặt đất’
Drone thường được hình dung như một phương tiện có thể bay thẳng đến khách hàng, vượt qua ùn tắc giao thông và rút ngắn thời gian giao hàng. Nhưng trong thực tế, khả năng tải trọng, thời lượng pin, thời tiết và các quy định về không phận khiến mô hình giao hàng hoàn toàn bằng UAV khó mở rộng trên diện rộng.
Một hướng tiếp cận đang ngày càng được giới nghiên cứu quan tâm là phối hợp xe tải – drone (truck–drone cooperative delivery). Xe tải đảm nhiệm năng lực vận chuyển và phạm vi hoạt động trên mặt đất, trong khi drone được triển khai từ xe để thực hiện những chặng giao hàng ngắn, sau đó quay lại hoặc gặp xe tại một điểm khác.
Một nghiên cứu tổng quan mới của Yang Liu, Yi Fei và Changxi Ma, đăng trên European Transport Research Review năm 2026, đã hệ thống hóa sự phát triển của lĩnh vực này. Nhóm tác giả rà soát các nghiên cứu công bố trong giai đoạn 2015–2026 từ Scopus, Web of Science và IEEE Xplore, cùng các nguồn bổ sung. Sau quá trình sàng lọc, 136 nghiên cứu được đưa vào phân tích.
Điều đáng chú ý là nghiên cứu không chỉ xem xét bài toán tối ưu tuyến đường. Các tác giả xây dựng một khung phân tích rộng hơn, bao gồm cấu hình hệ thống, phương thức phối hợp giữa xe và UAV, các giả định về năng lượng và thời gian, phương pháp tối ưu hóa, cũng như những lĩnh vực ứng dụng khác nhau.
Từ “drone giao hàng” đến hệ thống phối hợp mặt đất – trên không
Trong những nghiên cứu ban đầu, mô hình phổ biến là một xe tải kết hợp với một drone. Xe tải di chuyển theo tuyến đường của mình, đến một điểm thích hợp thì phóng drone. UAV bay đến khách hàng, giao hàng rồi quay lại xe.
Mô hình này tương đối đơn giản nhưng đặt ra một vấn đề rất quan trọng: đồng bộ hóa.
Nếu drone hoàn thành nhiệm vụ trước khi xe tải đến điểm đón, UAV phải chờ. Nếu xe tải đến trước, xe có thể phải dừng lại chờ drone. Chỉ một sai lệch nhỏ về thời gian di chuyển, giao thông hoặc thời lượng bay cũng có thể làm thay đổi toàn bộ lịch trình.
Từ đó, các nghiên cứu bắt đầu phát triển những cấu hình phức tạp hơn: một xe tải với nhiều drone, nhiều xe tải với nhiều UAV, hoặc các hệ thống có thêm trạm drone, micro-hub và điểm sạc.
Trong các hệ thống tiên tiến hơn, drone không nhất thiết phải quay trở lại đúng nơi được phóng. Nó có thể gặp xe tải tại một địa điểm khác. Xe tải tiếp tục di chuyển trong khi drone thực hiện nhiệm vụ, sau đó hai phương tiện “hẹn gặp” nhau.
Cách tiếp cận này có thể giảm thời gian xe phải chờ drone, nhưng đồng thời làm bài toán trở nên phức tạp hơn rất nhiều. Điểm gặp phải phù hợp về không gian, thời gian và năng lượng.
Không chỉ là bài toán giao hàng chặng cuối
Một điểm đáng chú ý của nghiên cứu là phạm vi ứng dụng của mô hình xe tải – drone đã mở rộng đáng kể.
Ban đầu, phần lớn nghiên cứu tập trung vào giao hàng bưu kiện. Sau đó, mô hình này được mở rộng sang giao đồ ăn, vận chuyển vật tư y tế, cứu trợ khẩn cấp, logistics nhân đạo, dịch vụ theo nhu cầu và các hệ thống vận tải đa phương thức.
Trong giao đồ ăn hoặc thương mại điện tử, yêu cầu quan trọng có thể là tốc độ và khung thời gian giao hàng.
Trong logistics y tế và cứu trợ khẩn cấp, tiêu chí lại khác: thời gian phản ứng, độ tin cậy và khả năng tiếp cận những khu vực mà phương tiện mặt đất khó đi tới trở nên quan trọng hơn.
Trong thiên tai, mạng lưới đường bộ có thể bị gián đoạn. Khi đó, xe tải có thể đóng vai trò như những “trạm di động”, đưa UAV đến gần khu vực cần hỗ trợ và để drone đảm nhiệm phần đường còn lại.
Nghiên cứu cũng ghi nhận sự phát triển của các mô hình kết hợp UAV với giao thông công cộng hoặc vận tải hàng hóa, tạo thành những hệ thống đa phương thức phức tạp hơn.
Điều này cho thấy drone trong logistics không nhất thiết phải thay thế xe tải. Giá trị lớn hơn có thể nằm ở việc bổ sung năng lực cho mạng lưới vận tải hiện hữu.
Bài toán khó nhất: đồng bộ hóa
Nếu phải chọn một vấn đề xuyên suốt trong các nghiên cứu về truck–drone, đó là synchronization – đồng bộ hóa.
Một xe tải hoạt động theo mạng lưới đường bộ, trong khi drone hoạt động trong không gian ba chiều và có giới hạn về pin. Hai phương tiện có tốc độ, tuyến đường và khả năng vận hành hoàn toàn khác nhau nhưng lại phải cùng hoàn thành một nhiệm vụ.
Vì vậy, hệ thống phải đồng thời trả lời nhiều câu hỏi: Drone được phóng ở đâu? Phục vụ khách hàng nào? Bay trong bao lâu? Có đủ pin để quay lại không? Xe tải sẽ ở đâu khi drone hoàn thành nhiệm vụ? Nếu xe tải bị kẹt giao thông thì điểm gặp có thay đổi không? Nếu thời tiết thay đổi thì nhiệm vụ có còn khả thi?
Khi có nhiều UAV, bài toán còn phức tạp hơn. Hệ thống phải quyết định drone nào phục vụ khách hàng nào, thứ tự phóng và thu hồi, thời điểm sạc pin và cách tránh xung đột giữa các chuyến bay.
Nói cách khác, một hệ thống giao hàng bằng drone thực tế không chỉ cần một UAV tốt mà cần một cơ chế điều phối tốt.
AI đang đi vào bài toán điều phối
Sự phức tạp ngày càng tăng khiến các phương pháp tối ưu hóa truyền thống gặp giới hạn.
Các nghiên cứu hiện sử dụng nhiều nhóm phương pháp, từ mô hình tối ưu toán học chính xác, thuật toán heuristic và metaheuristic, đến các mô hình lai và phương pháp học máy.
Một trong những hướng đáng chú ý là Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS), cho phép hệ thống liên tục phá bỏ và xây dựng lại một phần kế hoạch giao hàng để tìm phương án tốt hơn trong những bài toán lớn.
Một hướng khác là học tăng cường và multi-agent reinforcement learning (MARL). Thay vì tính toán lại toàn bộ bài toán từ đầu mỗi khi điều kiện thay đổi, hệ thống có thể học cách đưa ra quyết định dựa trên trạng thái hiện tại: vị trí xe, vị trí drone, lượng pin còn lại, tình trạng giao thông, nhu cầu mới phát sinh hay những thay đổi trong môi trường.
Tuy nhiên, nghiên cứu cảnh báo rằng AI không thể đơn giản thay thế các mô hình tối ưu hóa. Một chính sách AI có thể đưa ra quyết định nhanh nhưng vẫn phải tuân thủ những ràng buộc cứng như thời lượng pin, khả năng đồng bộ, khu vực cấm bay và quy tắc an toàn.
Vì vậy, xu hướng được đánh giá đáng chú ý là kết hợp AI với tối ưu hóa và thuật toán truyền thống. AI đảm nhiệm khả năng thích ứng và lựa chọn, trong khi các mô-đun tối ưu hóa hoặc kiểm tra quy tắc bảo đảm phương án cuối cùng vẫn khả thi.
Hạ tầng sẽ trở thành một phần của bài toán
Một thay đổi quan trọng khác là nghiên cứu không còn chỉ tập trung vào xe và drone.
Khi quy mô hệ thống tăng lên, trạm drone, micro-hub, điểm sạc và cơ sở trung chuyển trở thành một phần của bài toán logistics.
Một mạng lưới có thể sử dụng xe tải như “mobile depot”, nhưng các hệ thống lớn hơn có thể cần những trạm cố định để drone thay pin, sạc điện hoặc nhận hàng.
Điều này mở ra một bài toán mới: không chỉ tìm tuyến đường tối ưu mà còn phải quyết định đặt trạm drone ở đâu, cần bao nhiêu trạm và chúng kết nối với mạng lưới xe tải như thế nào.
Về dài hạn, điều đó có nghĩa là sự phát triển của drone logistics có thể kéo theo một lớp hạ tầng mới bên cạnh mạng lưới kho bãi và giao thông hiện hữu.
Rào cản không chỉ nằm ở công nghệ
Một trong những điểm quan trọng của nghiên cứu là công nghệ không phải rào cản duy nhất đối với việc triển khai quy mô lớn.
Quy định về không phận, an toàn và khả năng tích hợp với hệ thống giao thông mặt đất có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của mô hình.
Các khu vực cấm bay, giới hạn độ cao hoặc yêu cầu về hành lang bay có thể buộc drone phải đi đường vòng, làm tăng thời gian và tiêu thụ năng lượng. Trong khi đó, một thay đổi nhỏ về thời gian của xe tải cũng có thể khiến việc gặp và thu hồi UAV trở nên không khả thi nếu cửa sổ đồng bộ quá hẹp.
Ngoài ra còn có những vấn đề như độ ổn định của liên lạc, mất gói dữ liệu, nhiễu cảm biến, quy trình xử lý khi drone gặp sự cố, quyền riêng tư, tiếng ồn và mức độ chấp nhận của cộng đồng.
Do đó, một hệ thống truck–drone thực sự phải được thiết kế như một hệ thống giao thông – logistics tích hợp, chứ không đơn thuần là việc gắn drone lên xe tải.
Tính bền vững vẫn là câu hỏi mở
Drone thường được kỳ vọng giúp giảm thời gian và lượng phương tiện trên đường, nhưng nghiên cứu cho thấy câu chuyện môi trường phức tạp hơn.
Hiệu quả năng lượng phụ thuộc vào nhiều yếu tố: tải trọng UAV, quãng đường bay, loại pin, số lần cất hạ cánh, tuyến đường của xe tải và cách tổ chức toàn bộ mạng lưới.
Một hệ thống có thể giảm quãng đường xe tải nhưng lại tăng số chuyến bay của drone. Vì vậy, đánh giá tính bền vững cần nhìn vào toàn bộ hệ thống, thay vì chỉ so sánh một chuyến giao hàng bằng UAV với một chuyến bằng xe tải.
Các tác giả cũng lưu ý rằng những tiêu chí môi trường và xã hội hiện vẫn chưa được mô hình hóa nhất quán như các tiêu chí về chi phí, thời gian hay hiệu suất tính toán.
Từ phòng thí nghiệm đến vận hành thực tế
Có lẽ thông điệp quan trọng nhất của bài review là lĩnh vực truck–drone đang bước sang một giai đoạn mới.
Các nghiên cứu trước đây thường sử dụng những mô hình tương đối lý tưởng: nhu cầu khách hàng đã biết trước, thời gian di chuyển ổn định, thời tiết không thay đổi và năng lượng UAV được mô hình hóa đơn giản.
Trong khi đó, các nghiên cứu gần đây ngày càng đưa vào nhu cầu động, giao thông biến đổi, thời tiết, nhiều UAV, nhiều xe tải, trạm sạc và các tình huống bất định.
Theo các tác giả, những triển khai thực tế được công bố đến cuối năm 2025 cũng cho thấy giao hàng bằng drone đã bắt đầu vượt ra ngoài phạm vi các thử nghiệm trình diễn và tiến tới vận hành thường xuyên ở một số khu vực. Bài nghiên cứu dẫn Amazon Prime Air và Meituan như những ví dụ về sự chuyển dịch này.
Tuy nhiên, khoảng cách giữa một mô hình toán học hoạt động tốt trong mô phỏng và một hệ thống logistics hoạt động ổn định ngoài đời vẫn còn lớn.
Drone logistics sẽ được quyết định bởi cả “bầu trời” và “mặt đất”
Review của Liu và các cộng sự cho thấy tương lai của giao hàng bằng UAV có thể không phải là một cuộc thay thế xe tải bằng drone.
Thay vào đó, hướng phát triển nổi bật là sự phối hợp giữa hai phương thức vận tải: xe tải cung cấp tải trọng, phạm vi mạng lưới và khả năng vận chuyển đường dài; drone cung cấp sự linh hoạt, khả năng tiếp cận và tốc độ trên những chặng phù hợp.
Để mô hình này trở thành một hệ thống logistics quy mô lớn, nhiều thành phần phải cùng phát triển: UAV và pin, phương tiện mặt đất, trạm sạc, phần mềm điều phối, AI, mạng lưới dữ liệu, quy định không phận và các tiêu chuẩn an toàn.
Nói cách khác, câu hỏi quan trọng trong tương lai có thể không còn là “drone có thể giao hàng hay không?”, mà là: “Làm thế nào để hàng nghìn xe tải, hàng nghìn UAV và hàng triệu đơn hàng có thể phối hợp với nhau một cách an toàn, hiệu quả và có khả năng mở rộng?”
Đó chính là bài toán mà lĩnh vực truck–drone cooperative delivery đang cố gắng giải quyết.
Và nếu bài toán này được giải quyết, drone sẽ không chỉ là một phương tiện giao hàng mới. Chúng có thể trở thành một lớp hạ tầng vận tải trên không được tích hợp vào mạng lưới logistics đô thị và khu vực.
Bài viết được biên tập và tóm lược từ nghiên cứu “Advances in truck–drone cooperative delivery routing and coordination: a review” của Yang Liu, Yi Fei và Changxi Ma, đăng trên European Transport Research Review năm 2026.
