多无人机协同空气质量监测系统总体设计

2019-11-17 04:05宋志强方武
电脑知识与技术 2019年26期
关键词:无人机

宋志强 方武

摘要:设计和开发基于多无人机协同的智能监测方案,可以提高监测效率可尽量较少地面操作人员的工作量。详细介绍了多无人机协同空气质量监测系统研究的主要内容、关键技术、实验方案,从总体上给出了解决框架,为后续系统的研制奠定了基础。

关键词:无人机;多机协同; 空气质量监测;系统总体设计

中图分类号:TP273               文献标识码:A

文章编号:1009-3044(2019)26-0092-02

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

Abstract: The design and development of intelligent monitoring scheme based on multi-uav collaboration can improve the monitoring efficiency and minimize the workload of operators on the ground. The main contents, key technologies and experimental schemes of multi-UAV collaborative air quality monitoring system are introduced in detail. The solution framework is given in general, which lays a foundation for the development of subsequent systems.

Key words: Unmanned Aerial Vehicle (UAV); multi-machine synergy; air quality monitoring; overall system design

随着无人机控制技术的进步,无人机在民用领域大放异彩,在环境监测领域也有一些应用。文献[1]针对污染源附近的空气质量数据收集很困难,特别是场地复杂,有物理障碍或自身移动的情况,提出用小型无人机(UAV)可为空气污染和大气研究提供新方法,研究空气采样器或空气传感器的最佳安装位置。Yang等[4]设计了基于无人机(UAV)的移动AQI监控系统,可以实时高效地构建精细的AQI地图。Peternel等[2]为了估计22.5个月监测期间的地表移动模式和五次侦察活动,使用基于无人机(UAV)的摄影测量进行定期监测,该摄影测量提供高分辨率图像。Schuyler等[3]采用无人机来准确记录温室气体的排放来源和数量。文献[4]提出可使用配备传感器的无人机来执行空气污染监测任务并进行了初步实验。文献[5]利用多旋翼无人机进行火山的成分分析和气体流量估算。B?rfuss等[6]设计了一种数据采集系统,可由无人机携带进行试验。国内学者也非常重视无人机应用于环境监测的应用研究,杨海军等[7]指出无人机遥感作为环境保护领域的支撑技术,在环境监管、环境保护上发挥的重要作用和广阔的应用前景。吴昊[8]设计了基于无人机技术的大气环境监测系统,弥补了人工进行大气环境监测的不足。彭艳等[9]提出采用无人驾驶飞机搭载微型空气质量检测器监测大气污染的方法

就无人机应用于环境监测领域而言,目前的应用研究没有将最先进的多机协同技术引入其中,大多是采用单架无人机的应用方案,且其无人机的自主性还不高,基本依赖于地面操作人員的手动控制。因此,非常有必要设计和开发基于多无人机协同的智能监测方案,以提高监测效率并尽量较少地面操作人员的工作量。

1 研究目的与意义

为了治理相关的环境问题,我国已做了大量工作,但效果还不尽如人意。另一方面,一些企业为了自身的经济效益,仍然在违规排放有害气体。为了保证人民更加舒适的生活环境,提供给人们一个自由呼吸的空气环境,我国的大气污染监测与治理的任务越来越重。多无人机协同空气质量监测系统具有以下重要意义:

1)可为环境监管部门提供快速、有效的解决方案,创新监管手段,增强监管能力;

2)可以督促企业规范排放行为、预防污染事故和环境损害;

3)对空气质量监测特别是对固定厂区污染物排放情况的监测并实现有效治理,具有重要的现实意义、广阔的应用前景和社会价值。

2 研究内容与关键技术问题

2.1 研究内容

1) 无人机动力学建模及飞行性能分析

根据飞行力学原理,建立无人机非线性数学模型,根据样例无人机结构、电动参数,计算并分析无人机飞行性能,包括电动特性、机动特性和模态特性等,为同构多无人机空气质量监测系统的开发奠定基础。

2) 同构多无人机协同空气质量智能监测系统集成

对同构多无人机系统集成涉及的无人机平台选型、传感器选型、传感器物理集成、传感器电磁兼容性、传感器时间同步、无人机重心测定、无人机中立值获取等关键技术进行研究,解决无人机遥感系统集成过程中所涉及的关键技术问题。

3) 同构多无人机协同航路规划研究

研究同构多无人机协同空气质量监测、多任务全程化实时监控、指挥调度、数据管理技术,探索多架多旋翼无人机协同作业与指挥平台的数据联动,无人机集群协同作业模式,以提高监测效率。

4) 空气质量数据融合研究

对不同无人机传回的监测数据,经过数据有效性校验、数据关联等预处理,校准、融合后的数据通过空间插值模型计算,进行空间插值和平滑处理,生成最终的空间分布图,展示被监控区域范围的空气质量状况。

5) 无人机自主着陆策略研究

无人机由于能量受限,着陆操作对于其完成作业任务起着重要作用,是学术界和工业界均希望迫切需要解决的关键技术,其中多旋翼无人机能够安全精准地完成自主着陆成为无人机技术发展的重、难点之一。

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