디자이너 Xilin Tang의 작품 Sky Route AI 배송 드론은(는) 매우 권위 있는 2025 A' Design Award 동상의 미래주의 디자인 부문에서 탁월한 수상작입니다.

동미래주의· 2025

Sky Route AI 배송 드론

디자이너: Xilin Tang

클라이언트: Osrbot

미래주의 부문 A' Design Award 동상 수상작

139,713

인증된 수상작

#171188 수상 상태 인증하기

A' Design Award에서 보기 보도 자료 수상 배지

색상

디자인

Sky Route AI 배송 드론 소개

스카이 루트 AI는 다중 경유지 라스트마일 물류를 위해 설계된 배송 드론입니다. 한 번의 비행으로 여러 개의 화물을 운반하며, 인공지능이 동적 경로 계획을 수행하고 LiDAR와 카메라 모듈을 통해 실시간으로 장애물을 감지합니다. 본체는 탄소섬유 복합재로 제작되어 CNC 절단과 레진 인퓨전 공정으로 성형되었으며, 접이식 암 구조를 통해 좁은 도심 공간에서도 비행이 가능합니다. 브러시리스 모터는 1회 충전당 최대 45분의 비행 시간과 최대 3kg의 적재 능력을 제공합니다. 비용 절감, 대기 시간 단축, 배출가스 저감을 목표로 합니다.

수상 인정

A' Design Award 동상 소개

Sky Route AI 배송 드론, 이 작품은 A' Design Award 동상 수상작으로, 창의성, 독창성, 영민함으로 돋보이는 뛰어난 디자인에 수여되는 높은 권위의 인정입니다. 동상 수상작은 충분히 숙련되고 인상적으로 창의적인 작품으로, 디자이너의 폭넓은 경험, 상상력, 기지를 입증합니다. Sky Route AI 배송 드론, 이 작품은 높이 평가받고 감탄과 사랑을 받는 사물로서 두드러지게 전문적이고 혁신적일 것으로 기대됩니다. 이 동상 수상 디자인은 예술, 과학, 디자인, 기술의 모범 사례를 담고 있으며 세부에 대한 주의로 훌륭합니다. Sky Route AI 배송 드론, 이 작품은 필요를 훌륭하게 충족하고 욕망에 닿으며 감정을 매료하고 호기심을 불러일으킵니다.

디자인 비하인드

프레스 킷

디자이너가 제공한 크레딧, 팀원 및 기술 세부 사항.

고유 특성: This drone redefines last mile logistics by combining advanced AI with a carbon fiber body for repeated multi stop operations. Optimized to reduce flight time and emissions, it integrates real time obstacle detection and dynamic route planning. Its efficient multi takeoff capability lowers operational costs and ensures swift deliveries, distinguishing it from conventional single route drones. Additionally, advanced AI simulations accelerate development cycles for consistent and safe performance.
치수 및 패키징: Overall dimensions: 800 mm wide x 800 mm deep x 400 mm high, total weight approximately 3.5 kg. The carbon fiber chassis ensures a payload capacity of up to 3 kg. Brushless motors enable up to 45 minutes of flight time per charge. Integrated LiDAR and multi camera arrays provide real time obstacle detection, while modular battery packs facilitate efficient multi stop operations in various urban settings.
태그: Drone, multi stop delivery, AI powered, carbon fiber, last mile logistics, eco friendly, cost efficient, advanced route planning, LiDAR, real time obstacle detection
생산 기술: Constructed from carbon fiber composites to maximize flight efficiency, the drone is realized through CNC cutting and resin infusion processes. AI driven simulation tools guide iterative refinements, optimizing aerodynamic performance and structural integrity. LiDAR and camera modules integrate seamlessly within modular housings, while brushless motors and a robust flight controller ensure high precision and reliability during multi stop missions.
디자인 과제: Integrating multi stop delivery AI with real time obstacle detection proved the toughest hurdle. Historically, drones had limited payload capacity; socially, public acceptance demanded robust safety features. Externally, evolving regulations demanded compliance, while scarce data and advanced materials constrained prototyping. Overcoming these obstacles shaped a reliable, efficient system.
연구: We conducted applied research aiming to cut delivery costs and boost reliability. Using iterative prototyping and AI simulations, we collected flight and route data with sensor arrays. Test flights with volunteers showed multi package deliveries reduced wait times by 30%. This insight informed safer navigation, driving business efficiency, easing urban congestion, and inspiring new drone design standards.
영감: Inspired by the global need for more flexible, cost efficient, and eco friendly logistics, we harnessed advanced AI simulations to refine multi stop capabilities in a carbon fiber drone. Rising labor costs and congested roads highlighted the urgency to innovate last mile delivery, so our research focused on optimizing flight performance, payload handling, and dynamic route planning.
프로젝트 기간: The project started in October 2024 in Auburn, Alabama, USA, and ended in January 2025 in Auburn, Alabama, USA.
운영 흐름: SkyRoute AI is operated via a user friendly app or controller. After takeoff, it can fold or unfold its arms to carry multiple packages, navigate narrow urban spaces, and revert to a stable form. With real time obstacle detection and dynamic route updates, it delivers multiple packages to different locations in a single run. This flexible, efficient approach reduces wait times, lowers costs, and outperforms traditional drones in speed and reliability.
이미지 출처: Image #1: Designer XilinTang, Auburn, 2024
Image #2: Designer XilinTang, Auburn, 2024
Image #3: Designer XilinTang, Auburn, 2024
Image #4: Designer XilinTang, Auburn, 2024
Image #5: Designer XilinTang, Auburn, 2024