AI生态:人工智能+生态发展战略
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3.5 无人机生态应用研究

伴随着无人机技术的发展,其在国民经济的各个方面都逐步广泛应用,在我国生态环境建设当中应用日益增多,如资源普查、动植物保护、森林防火、防虫减灾等,并还在逐步扩展之中。无人机作为一个平台,可以携带多种载荷工作,其与人工智能领域的最新技术成果的结合,给我国生态技术应用提供了一个广阔的空间。

3.5.1 无人机发展概述

无人机的发展具有悠久的历史,可追溯到第一次世界大战时期。1915年美国斯佩里公司和德尔科公司率先研制出一款不需要飞行员驾驶的飞机,并成功进行了试飞和攻击目标试验。该飞机即是后来的“空中鱼雷”无人机,也是世界上最早的无人机。早期的无人机是在退役飞机基础上进行改装,只能按预设程序沿固定航线飞行,无法进行人工干预,更不会自主反应,仅能完成简单的任务,主要用于炮兵辅助演练。20世纪60年代以后,随着无线电技术、自动控制技术、计算机技术飞速发展,应用计算机飞行控制系统的无人机可以按较复杂的任务剖面飞行,自动驾驶仪、电传操纵系统、基于航路点的导航系统、数据链和先进传感器使无人机不再完全依赖地面控制,可以灵活执行多种任务,成为真正意义上的无人机。20世纪90年代以来,随着信息化技术、轻量化/小型化任务载荷技术、卫星通信技术、复合材料结构技术、高效空气动力技术、新型能源与高效动力技术、起降技术、隐身技术、惯导技术等迅猛发展,无人机性能不断提升、功能不断扩展,无人机装备呈现井喷式发展态势,各种类型、各种功能的无人机不断涌现,应用领域越来越广泛。进入21世纪,随着GIS、GPS、无刷电动机(磁力同步自动驾驶机)、微电子机械系统(MEMS)、数字无线电、数字相机、新型制造材料等新技术的广泛民用化以及航空管理的逐渐放松,民用无人机得以诞生并获得快速发展,持续推动了无人机市场的繁荣。

目前在全世界范围内已掀起了无人机的研制热潮,其中美国和以色列水平最高、起步最早、发展最快、技术最成熟、应用最广泛,紧随其后的是英国、法国、德国、意大利等欧洲发达国家。目前全球共有57个国家研制和发展无人机,种类多达1000多种,其中已成为无人机产品的有400多种。这些无人机主要应用于军事领域,并逐步向民用领域扩展。我国无人机发展起步较早,进步很快,在建国后短短几十年时间,已经接近世界先进水平,目前已经在国际军用/民用无人机市场占有一席之地,并在中低端市场不断扩大市场占有率。

3.5.2 无人机相关前沿技术

无人机是一个完整的系统,涉及多领域、多学科的技术,平台(含动力)、通信、载荷是发展无人机最基本的几项技术。其中平台是无人机应用的基础核心,在现代应用领域中,结合民用用途,主要体现在自主控制技术、网络化通信技术和数据处理技术方面。

(1)自主控制技术。根据无人机自主控制的定义和内涵,无人机自主控制的关键技术应该包括态势感知技术、规划与协同技术、自主决策技术以及执行任务技术4个方面。

态势感知技术。由于无人机环境感知能力缺乏、视野狭窄,致使操作人员无法及时判明周围空域的情况,只能按照任务程序操作。因此,有人驾驶飞机飞行员执行任务时需要时常留意是否有闯入航线的无人机,以避免相撞。随着空中无人机飞行不断增多,要求合理规划航线、有效进行监管。态势感知技术可以利用机载安装的应答设备,每个无人机在飞行过程中向外广播自身的经度、纬度和髙度信息,其他在飞行中的无人机接收到这些信息后通过飞行控制计算机计算,在原有航线的基础上规划出合理的规避航线(张永刚,2016)。

规划与协同技术。规划与协同技术涉及两个方面的技术:路径规划和协同控制,这两个方面相互依托,相互联系。无人机路径规划与重规划能力是无人机自主控制系统必须具有的,即系统可以根据探测到的态势变化,实时或近实时地规划、修改系统的任务路径,自动生成完成任务的可行飞行轨迹。自主飞行无人机典型的规划问题是如何有效、经济地避开威胁,防止碰撞,完成任务目标。现如今,大部分的无人机导航主要由组合定位定向导航系统完成,组合导航系统实时闭环输出位置和姿态信息,为飞机提供精确的方向基准和位置坐标,同时实时根据姿态信息对飞机飞行状态进行预测。未来无人飞机的工作模式包括无人机单机行动和多机编队协同,协同控制技术主要内容包括优化编队的任务航线、轨迹的规划和跟踪、编队中不同无人机间相互的协调、在兼顾环境不确定性及自身故障和损伤的情况下实现重构控制和故障管理等。

自主决策技术。对于复杂环境下工作的无人机,必然要求其具有较强的自主决策能力,以适应未来的需要。自主决策技术需要解决的主要问题包括任务设定、编队中不同无人机协调工作、机群的使命分解等。智能无人系统的最大优势在于它能够进行自我管理,具有一定的任务自主能力。但在X-47B诞生之前,无人机执行任务需要依赖于地面遥控,无法完全脱离地面人员的控制。随着飞行器的导航、制导与控制等技术的发展,无人机不仅能具备“自动飞行”能力,还必将具备执行任务的“自主飞行”能力。如今无人机机载计算机计算能力强大,在新型的无人机设计时,可以将更多的细节性控制、逻辑性的推理以及规则性的判断交由机载计算机完成,这样操纵人员就可以解放出更多的精力,以进行需要人类直觉以及更为重要的决策。所以,在对无人系统进行研究设计的时候,需要把明确自主性内涵放在首位。

执行任务技术。无人机自主控制发展的最终目的是使其对环境和任务的变化具有快速的反应能力。无人机自主控制应该具有开放的平台结构,并面向任务、面向效能包含最大的可拓展性。先进的无人机自主控制应当提供编队飞行、多机协同执行任务的能力。

(2)网络化通信技术。目前的无人机系统作为相对独立的系统在局域使用,未来的在同一空域将充斥着各种功能、各种类型的无人机与直升机。无人机之间、无人机与有人机之间必须进行有机协调,使无人机都成为“全球信息栅格”的一个节点,实现无人机与其他无人机或指挥控制系统之间的互联互通互操作。针对无人机集群作战、协同作战以及网络化作战的应用需求,需要突破无线宽带分布式动态多址接入、实时鲁棒的宽带传输、数据链网络顽存等关键技术,构建无人机集群数据链自适应网络体系,为实现实时、宽带、安全的无人机集群数据链提供技术支撑。通信上要为无人机提供一个安全受保护的频率并安装加密设备,增大机载链路设备发射功率,使其增加通信距离,提高抗干扰能力。同时,为了应对指挥与控制潜在的不可预料中断,无人机系统都有相关预编程序和自主返回地面的预案,如按照原飞行航线返航。

(3)无人机数据处理技术。与生态领域应用较为紧密的无人机数据处理技术主要是无人机倾斜摄影建模技术和无人机遥感图像识别技术。

无人机倾斜摄影建模技术。无人机三维可视化技术是一门新兴的高科技技术,它的诞生将世界带入了真三维时代,无人机获取数据具有的快速、高清、灵活、多角度等特性,不仅弥补了卫星遥感技术获取数据的缺陷,而且能够利用多角度获取地面纹理信息,使得三维模型的建立具有充足的数据源。随着技术的不断发展,三维建模技术无人机在三维城市地图、旅游业开发、农林资源监测、灾害应急救援等方面具有应用前景。随着航空摄影技术的创新和发展,倾斜摄影测量技术扩大了遥感影像的应用范围,颠覆了传统航空摄影只从正摄角度采集影像的方式,运用多角度相机同步获取地面物体各个角度高分辨率的航摄影像。运用倾斜摄影测量技术生产的三维模型真实地反映了符合人眼视觉的城市场景,结合GNSS技术,将三维城市纳入城市地理信息框架,展现出全面丰富的地理信息,提升用户体验度的同时大大降低三维建模的成本。无人机倾斜摄影测量技术特点如下:一是无人机飞行高度低,多角度相机组能够多方位、高覆盖获取地物顶面、侧面影像数据;二是相邻影像间航向重叠度和旁向重叠度高,影像表达内容丰富;三是少量人工干预,自动化的影像匹配、建模,主要过程由计算机完成;四是实体侧面纹理可见,传统的数字正射影像图主要获取实体顶部纹理,而倾斜摄影技术能够同时映射侧面纹理;五是综合成本低,无人机倾斜摄影测量技术在数据采集和城市三维模型生产工作上具有更高的效率,减少时间和人力成本。随着无人机倾斜摄影在应急救援以及国土普查等方面的广泛应用,无人机快速建模以及图像拼接处理等需求越来越旺盛,是今后无人机倾斜摄影的技术发展方向。

无人机遥感图像识别技术。无人机遥感图像识别技术主要包括视觉图像预处理、目标提取、目标跟踪、数据融合等。其中,运动目标检测可采用背景差法、帧差法、光流法等,固定标志物检测可用到角点提取、边提取、不变矩、Hough变换、贪婪算法等,目标跟踪可以分析特征进行状态估计,并与其他传感器融合,用到的方法有卡尔曼滤波、粒子滤波器和人工神经网络等。还有很多方法(诸如全景图像几何形变的分析或者地平线的检测等)没有进行特征提取,而是直接将图像的某一变量加到控制中去。实际应用中,如何将地面机器人的视觉导航成果应用到无人机视觉导航中去,如何提高无人机的算法速度并不过分损失导航精度,如何面对无人机自身模型的不确定度以及外界噪声的干扰,如何适应无人机所处的标志物稀疏的飞行环境,这些问题都需要更进一步的探讨。

3.5.3 无人机在生态领域的应用

目前,无人机在生态应用方面主要以无人机遥感技术体系相关应用为核心,在森林资源调查、森林巡护、有害生物监测、森林防火等方面应用较为广泛。

(1)森林资源调查。我国每10年开展一次森林资源规划设计调查,主要针对林业小班进行区划调查和抽样调查;每5年开展一次森林资源连续清查,主要针对省级固定样地进行定期复查;每年开展一次森林资源年度变更调查,主要工作是更新森林资源数据库;每5年开展一次荒漠化和沙化监测,主要针对全国荒漠化和沙化监测区内土地荒漠化/沙化范围、分布、植被覆盖度等情况进行调查。可采用无人机搭载可见光相机和高光谱成像仪,获取森林及林地资源范围、分布,林木种类,湿地资源分布、类型,水资源状况,野生生物资源情况。通过搭载激光雷达,获取目标区域内林木三维点云数据,从而实现林木种类识别、森林及林木因子获取等。

(2)森林巡护。利用无人机搭载可见光相机和红外热像仪,能够高频次对固定中、小范围区域林地进行遥感监测,及时发现违法占地、盗砍滥伐、违章用火等情况;林业执法部门可通过无人机航拍影像,分析森林遭受破坏的位置及程度,并及时对毁林行为进行制止和处罚;利用正射影像可以计算营造林面积、株树,确定需要补植的位置;获取受自然灾害影响的森林面积及损毁程度,有效提高森林资源管护水平。

(3)林业有害生物监测。利用无人机搭载可见光相机和高光谱成像仪,获取目标区域高分影像及高光谱数据,及时发现森林病虫害,实现预警监测,确定灾情发生位置及范围,为治理效果和灾后损失评估提供依据。

(4)森林防火。生态环境中尤其是森林、草原火灾一直是当今世界各国为之头疼的自然灾害。如果处置不当,会对国家和人民造成毁灭性的伤害。传统的灭火有直接扑打法、风力灭火法、化学药剂灭火法、水灭火法、爆炸灭火法等几种常用方法。但其时效性和高效性却无法与无人机相比。近些年国内外有很好的实例值得我们研究。2006年10月,在加州美国航空航天局(NASA)和美国林业局利用“牵牛星”(Altair)无人机在森林大火上空航行了两次。并且使用NASA艾姆斯研究中心提供的红外扫描仪——机载红外灾害评估系统(AIRDAS)发现了主要的火灾点,并将数据传送到地面站,大约每30分钟即时的火灾图像就会向地面中心传输,让消防人员更好地掌控局势。此次任务也标志着美国联邦航空局(FAA)首次准许执行在国家空域内的第一个民用无人机任务。当前,在美国无人机系统应用到森林防火等民用领域的现象已经十分普遍,但森林防火无人机在我国还未大范围普及应用。