AI无人机在仓库环境中运行，通过结合自主导航、计算机视觉和实时数据处理来执行诸如库存管理、物品跟踪和物流优化等任务。 这些无人机依靠传感器（例如，激光雷达、摄像头）、地图算法和AI模型来导航复杂的空间，识别物体，并与仓库管理系统 (WMS) 交互。它们通常通过 API 或自定义中间件集成到现有基础设施中，以确保与数据库和机器人控制系统的无缝通信。
AI无人机运行的一个关键方面是自主导航。 无人机使用同步定位与地图构建 (SLAM) 算法来创建和更新仓库的 3D 地图，同时避开诸如货架、叉车或工人等障碍物。例如，无人机可以使用激光雷达来检测到附近物体的距离，并使用预先加载的楼层平面图来计算有效的路径。 计算机视觉模型，例如在产品条形码或二维码上训练的对象检测算法，使无人机无需人工干预即可扫描高架货架上的物品。 开发人员通常会实施冗余，例如将拒绝 GPS 的室内定位与视觉里程计相结合，以确保在动态环境中的可靠性。 这减少了对 RFID 标签等固定基础设施的依赖，从而使系统更具适应性。
任务执行涉及感知、决策和行动之间的协调。 无人机可以通过在通道中飞行、捕获库存图像以及使用光学字符识别 (OCR) 来验证物品数量来执行周期计数。 在拣货操作中，无人机可以使用机械臂或吸盘夹具从高存储区检索小物品，并由诸如 A* 或 Dijkstra 等路径查找算法引导，以最大限度地减少行进时间。 来自这些活动的数据在本地（通过边缘计算）处理或发送到中央服务器进行分析。 例如，检测到库存差异的无人机可能会在 WMS 中触发警报，从而提示补货订单。 开发人员必须优化计算工作负载，以平衡延迟和电池寿命，例如，将繁重的推理任务卸载到本地服务器，同时保持基本的机载导航。