多任务模式下的水空一体化无人监控系统协同运行技术研究*

卞大鹏 陶大甜 巴梦圆 韩 一

（1.海军装备部驻武汉地区第二军事代表室 武汉 430064）（2.武汉理工大学信息工程学院 武汉 430070）

1 引言

内河航运作为水资源合理开发和综合利用的主要途径，在现代综合运输体系中扮演着重要的角色［1］。内河航运发展作为国家战略，其快速变化导致船舶数量与日俱增，这对船舶智能化设计的需求日趋明显。同时，内河船舶管理水平和船舶性能状态受我国内陆区域经济发展不平衡的限制，存在很大的差别，船舶污染物排放法规制定相对滞后，船舶违规排放难以监管，严重威胁到内河水质的安全。

随着航道上的运输船舶数量的增多，船舶事故发生率正在不断增高。根据《2020年交通运输行业发展统计公报》显示，2020年全国共发生内河航道交通事故138件，死亡、失踪人员196人，沉船76艘［2］。如何利用先进的信息、空间技术和有效手段实现对船舶实时监控、双向通信和反馈处理结果，进而降低航道交通安全面临的威胁［3］，对航运监管至关重要。

航运管理部门大多采取人工和巡航艇巡航的监管方法，只有一些发达城市的内河航道使用单一无人机或无人船辅助监管的智能系统监管方式。解决当前监管方式存在的问题，例如，无人船的环境感知能力有限，小范围的观测不利于后续的任务筹划［4］。同时小型无人机受蓄电时间短的限制，无法将时间全部用于执行监控任务，需要花费大部分的时间回到出发点补充电能后再飞至任务点作业。基于Won［5］等的分析，本文结合无人机的广域环境感知力和机动能力与无人船的局部环境感知力和长续航能力，提出复杂环境下的水空一体化无人监控系统。

2 水空一体化无人监控系统的构建

水空一体化指的是水中的无人船和空中的无人机协同合作，同时船机与岸上平台信息交互，操作人员可远程控制完成环境信息采集工作和救援任务，同时在功能完善的船舶管理系统端实现对船舶的有效监控，保障船舶正常完成各项任务。

基于以上分析，文章以实现水空一体化无人监控系统为出发点，设计与实现带有无线充电装置的辅助降落平台、系统协同控制监控平台、无人机自主降落功能和无人机高效无线充电技术。本监控系统的各个部分通过无线通信技术相连，在系统协同控制监控平台上可实现远距离控制和监控信息的汇总，以满足内河航运监管的需要。

3 系统设计与实现

本系统主要由三个部分构成：自主导航无人机、双体喷推无人船和协同控制监控平台。系统整体结构如图1所示。

图1 系统整体结构图

3.1 自主导航无人机设计与实现

四旋翼无人机的实物图如图2所示，硬件组成部分中的旋翼为无人机提供必要的航行供给［6］。

图2 无人机实物图

飞行控制中心包含有电源模块、控制器、通信模块和传感器模块，其中传感器模块包括陀螺仪、GPS模块、气压计、磁力计等［7］。无线充电模块由3D打印的线圈架、无线充电线圈和充电电路组成。无人机的通信模块为2.4G数据传输和5.8G图像传输模块。2.4G数据传输模块用于接收协同控制系统的控制命令以及发送无人机的状态信息到协同控制系统。无人机主控板按照接收到的控制命令输出相应PWM波，飞控中心根据不同PWM波向电调输出相应信号，电调驱动电机完成指定动作。传感器模块中：GPS获取无人机当前的经纬度信息，陀螺仪获得无人机当前的姿态，气压计获得无人机的当前高度，电压检测模块用于实时测量无人机的剩余电量。摄像机安装在无人机底部中心，通过5.8G图像传输模块将摄像机拍摄到的实时画面传输到协同控制平台［8］。

基于文献［9］中对无人机基础运动控制对讨论，本文设计了GPS导航定点飞行算法，如图3所示。

图3 GPS导航定点飞行算法流程图

导航算法的实现是基于无人机上的硬件结构GPS模块以及PC端上的上位机。当无人机导航指令发出时，上位机上的导航功能开始执行。上位机通过获取无人机GPS经纬度与目的地经纬度，准确计算出经度差值和纬度差值，并实时比对两差值与0的大小关系来决定给无人机发送何种飞行指令，每秒20次的对比频率能保证无人机不会偏离设定的轨迹［10］。无人机接收到飞行指令后不断接近目标地点上空，与目的地的距离达到阈值范围内时，导航停止，实现自动导航。同时，无人机的速度大小也受目的地的距离控制，在离目标地点较远时，无人机以较快的速度行进，到达目标附近后，无人机速度降低为后续的图像识别降落做准备以提高降落稳定性和精准度［11］。

3.2 双体无人船设计

根据实际需要，系统所用无人船甲板面积应足够大以便于无人机降落，同时综合考虑成本及其他因素，我们最终选择双体船作为无人船船型［12］。双体船相对于单体船而言，具备良好的稳定性，这有利于无人机的成功降落。我们采用母型船改造法，以某高速艇作为母型船，片体瘦长并采用球鼻艏和方尾，并根据无人船的性能和工作要求进行设计［13］。无人船船体主尺度见表1所示。

表1 无人船主尺度

无人船推进器采用喷水推进的方式，具有效率高、操纵性好、安全、成本低、适用于浅水环境的优点［14］。矢量喷口利用连杆机构与舵机相连，可实现在左右方向最大15°的偏折［15］。

3.2.1 无人船控制模块设计与实现

无人船的通信模块与无人机的相同，2.4G数据收发模块用于接收协同控制系统的控制命令以及发送无人船的状态信息。无人船的接收到远程操作指令后控制驱动器，驱动器驱动电机完成指令。GPS和陀螺仪的功能与无人机也相同。在无人船的前方设置测距雷达，用于获得前方障碍物距离信息并避障。同时，在无人船前端舰岛上设有摄像头，用于拍摄周围环境，通过5.8G图像传输模块将摄像头拍摄到的实时画面传输到协同监控系统。船上还设有专用的船载降落平台，用于无人机的起降，以及带滑台控制的无线充电模块，用于给降落的无人机补充电量。

3.2.2 船载工控机显示界面设计

界面主要由四个部分组成，串口连接控件：实现与GPS、主控板和岸机的串口连接功能和数据发送接收功能；无人船信息控件：航行状态用于显示当前时刻无人船的经度、纬度、续航里程、电量和陀螺仪用于显示无人船航行姿态；摄像头控件：通过拍摄画面获取当前水面信息；功能控件：有两个功能按键录像与雷达，其中录像用于开始摄像头窗口录像，雷达用于获得前方障碍物距离信息，并辅助无人船避障。

3.3 基于PC端的远程控制系统

3.3.1 上位机用户界面设计

上位机监控界面由系统信息、功能控制、无人机和无人船监控控件构成。系统信息框用于显示无人机与无人船的工作状态，无人机飞行状态包括无人机四路通道值、经纬度、高度、航向以及电量，无人船航行状态包括陀螺仪四项参数（俯仰角、航向角、滚轮角、温度值）、船速、无人船经纬度及电量。功能框中的按键用于实现无人机、无人船和无线充电平台上的相应功能。水面信息由监控控件获得。河道工作站监控人员可根据信息控件判断系统状态，利用功能控件控制系统并执行相应任务，利用监控控件实现实时监控。

3.3.2 上位机软件设计

PC机与无人机主控板和摄像头分别通过2.4G数传和5.8G图传实现数据的传输，并将相关信息实时显示在上位机上。主控板接收并解析由串口传输的控制无人机飞行状态的指令后，传输给飞控平台。无人机的飞行状态以及机载摄像头拍摄的实时画面也以此原理传输传回给PC机，最终实现无人机的远程PC上位机控制与实时监控。上位机将图形界面的指令发送给主控板，主控板收到指令后依次对指令、按键冲突状态、按键状态进行判断，随后将解析后的指令传输给飞控改变对应通道值，实现相应动作。无人船的控制原理与无人机的控制相似，PC上位机发送的指令由无人船主控板解析并直接控制无人船喷推及倒车斗。所有关于无人机与无人船算法的复杂运算都在PC机上进行，无人机与无人船只接收并执行由PC机传输过来的基本指令，这样做提升了无人机、无人船对于相关指令的反应速度以及程序的稳定性与准确性。

3.3.3 无线充电装置结构设计

该结构包含无线充电模块、电流充电管理模块以及自主移动充电台控制模块。无线充电模块用于将船载电源输出的直流电经过由电能转化为磁能最后又转化为电能的过程输出，达到能量转化的目的［16］。充电线圈发射端固定于移动平台处，接收端固定于无人机底部机架中心处；电池充电管理模块为了提高充电电路的工作性能与充电速率，会根据锂电池状态改变充电方式，延长锂电池寿命［17］。通过获得船载电源的输出功率，判断并自主移动直至寻找到能量转化功率最大值处进行快速充电［18］。充电保护单元用于检测充电电流与电池电压，防止出现过压及过流现象［19］。

4 关键技术

4.1 船载无线充电技术

受限于电池技术和充电技术，无人机续航时间较短而不得不返航补充电量，在很大程度上制约了无人机的实际应用。它们的作业时间无法满足作业需求。无人船无人机协同控制系统需设计充电模块补充无人机电量，增加系统工作时长。针对以上问题，我们设计了一套船载无人机无线充电装置，其实物图如图4所示。

图4 无线充电实物图

当无人机成功降落在船载降落平台上后，充电台开始自主移动寻找最佳无线充电位置。电机的动力供给制约滑台的挪动。在滑台移动过程中，电流采样单元实时采样充电电流，判断发射功率是否达到最大值，在最佳充电位置滑台停止移动以达到最大充电效率［20］。

4.2 无人机与无人船协同控制监控方式

针对单类型无人机或无人船的监管方式存在无人机续航里程短，无人船机动性差、视野范围有限等难以克服的问题，提出了船机协同控制与监控方法，以提高系统工作效率。利用无人机与无人船协同工作，有效地弥补了无人船视野范围小的不足。同时在无人机电量不足时，使用无人船的无线充电设备为无人机充电，延长了其作业时间。水空一体化无人监控系统合理分配资源，减轻了无人船和无人机的数据处理负担，将复杂的数据处理计算交给岸上PC机，延长二者的作业时间。

4.2.1 协同控制原理

为了达到上述目的，无人船与无人机协同控制系统组成包括无人机、无人船及岸端监控平台。

协同控制系统接收岸端监控平台发送的任务指令，输出控制信号，控制无人船与无人机协同完成作业。

岸端监控平台即上位机控制软件，用于显示无人船、无人机的状态信息，发送任务及航线给协同控制系统，也可通过手动控制二者合作。岸端监控平台可调用电子地图，通过在电子地图上标记起始点、终止点位置自动生成无人船与无人机的航线。无人机和无人船的状态信息为系统运行过程中的必要信息。

任务发布时，岸端监控平台将当前时刻的无人船、无人机状态信息发送给协同控制系统，控制器根据当前计算资源、网络控制参数、经验池数据开始计算任务分配执行情况，将计算结果转化成最终控制信号，通过点对点通信，监控平台将控制命令分别发送给无人机和无人船，控制无人机、无人船按指定的姿态指定的速度到达指定的位置完成指定的工作。

基于协同控制理论的无人机与无人船协作控制系统利用无人机与无人船协同工作，有效地弥补了无人船获得空域信息的缺陷，而无人船也在适当的时间点为无人机补充电能，避免无人机休眠；同时，基于协同控制，合理利用资源，减小了无人船和无人机的数据处理负担，降低无人船和无人机的能耗，使系统的续航能力增强。通信模块满足工作数据传输速度和空间远近的要求。

4.2.2 协同监控平台

无人机功能控制主要包括地图导航、自动前往、目标跟随、自主降落［21］。地图导航功能用于获取无人机将要去往的目的地坐标并将其显示到目的地坐标窗口中，自动前往功能用于实现无人机根据地图导航得到的经纬度和高度自动飞行前往，目标跟随功能用于实现无人机跟随无人船飞行，并且可以成功在无人操控的状态下由空中落到船上。

地图导航功能用于获取无人船将要去往的目的地坐标并将其显示到目的地坐标控件中，轨迹航行功能用于实现无人船沿既定轨迹航行，轨迹显示功能用于在轨迹显示子窗口中同时实时实现显示无人船航行轨迹与无人机飞行轨迹，其显示结果如图5所示。在轨迹显示子窗口中，每一小段的比例尺为5m，红线表示无人机飞行的轨迹，黑线表示无人船航行的轨迹。

图5 轨迹显示

监控部分由拍照设备和识别设备构成。摄像头控件用于显示无人机实时拍摄的画面。

4.2.3 水质监测

现阶段的水质监测移动船主要应用于面积较大的水域。为了满足常规检测和应急测量的需求，常依靠水质监测船携带多种水质检测设备，内河的水质劣化情况和预警监控能力得到很大的提升。但这种做法需要配备数名工作人员，造成大量资源的浪费。城市水质的监测大大依靠人工，它更需要一种资源节约型、适应多种场景的水质监测设备。

为解决上述问题，无人船上加入了pH值传感器和浊度传感器，能够在对水面状况监控的同时对该片水域的水质进行检测。依据国标，不用的pH值对应不同的水质种类，如表2所示。

表2 国标水质种类与pH值对应表

现阶段水质检测仪中包含pH值传感器，其能够检测水体pH值并通过引脚电压信号U进行反馈。其换算公式如式（1）所示：

为了衡量水质是否清澈，我们选用了浊度这一标准。无人船在搭载无人机进行监控工作时，不仅自身承担一部分监控功能，同时能够通过无人船附带的水质检测仪，实时监控水质并反馈上位机。监控者通过该数据判断该水域水质情况。例如，在污染物泄露水域内寻找污染源的任务中，无人船通过水质检测仪寻找水质数据与正常水质有较大不同的区域，此时监控者可派出无人机，通过俯视视角进一步确定泄露源区域，实现无人机与无人船的协同工作，完成污染源的精确定位。

5 系统测试与分析

5.1 实验目的

为验证系统的可靠性，对系统整体工作效果进行测试，以进一步降低系统的误差，提高系统的精度。主要测试系统完整的协同控制功能，即无人机在无人船上起飞并沿着预设轨迹跟随无人船飞行，并可以在辅助降落平台上及时补充电量。

5.2 系统整体协同控制实验

为了测试系统整体协同监控功能，我们进行了一次模拟内河非法排污监测过程。实验过程显示，系统在航行模式时，无人船搭载无人机向预定目标地航行；跟随模式时，无人机能在一定距离范围内跟随无人船；当执行水质监测任务时，水质传感器检测到pH值或浊度值超标时，可派出无人机进行详细拍摄并确定污染区域；当无人机自主降落时，存在无人机因未能完全降落到辅助降落平台中心而碰到辅助降落平台边缘后滑落到平台底部的实验现象；无线充电装置可对无人机进行电能补充，但受降落误差的影响，充电功率不是最大。

5.3 实验结论

实际系统及各单一模块实验表明，系统可较好地实现无人机、无人船和PC上位机相互联合，各模块的功能可以分别实现，设计系统的要求得到满足。但系统整体协同控制方面仍存在一些问题需要改进，后期将继续进行该方面的实验，还需优化软硬件参数，满足协同系统能够适应不同的环境需求。

6 结语

针对当前内河航运监管、观测范围有限的问题，本文提出了多任务模式下的水空一体化无人监控系统协同运行技术。首先设计并实现了改进型图像滤波算法和控制权转移判定算法，提高了无人机自主降落到无人船上的精确度和可靠性，准确率达到85%以上。其次，提出了一种自适应式无线充电装置，弥补了无人机执行任务时能力短的缺陷。最后基于PC上位机开发了无人机与无人船协同监控平台，实验结果表明，该平台具有对无人船、无人机的远程智能控制与航行轨道规划、无人机自主降落、无线充电等功能，满足河道管理对监控系统的智能化操作的需求。