無人機集群災(zāi)情地理信息獲取關(guān)鍵技術(shù)及重大應(yīng)用

黃瑞金，沈富強，周興霞，黃青倫，程多祥

(四川測繪地理信息局測繪技術(shù)服務(wù)中心，四川 成都 610081)

災(zāi)情地理信息獲取作為測繪地理信息應(yīng)急保障服務(wù)工作的首要任務(wù)，不僅是及時掌握突發(fā)事件現(xiàn)場災(zāi)害分布、災(zāi)情狀況的關(guān)鍵，也是應(yīng)急救援、災(zāi)情評估、災(zāi)后恢復(fù)重建等工作的基礎(chǔ)。我國西部地區(qū)山地丘陵廣布，地形起伏懸殊，氣候復(fù)雜多變，突發(fā)事件發(fā)生后災(zāi)情信息快速獲取存在諸多困難，應(yīng)急處置能力面臨重大考驗[1-4]。無人機系統(tǒng)作為災(zāi)情地理信息快速獲取的重要技術(shù)手段，已被列為國家航空應(yīng)急救援體系建設(shè)的重要內(nèi)容。但無人機低空遙感技術(shù)在應(yīng)急測繪實踐中仍存在很多不足，如反思總結(jié)“4·20”蘆山地震以來歷次重大突發(fā)事件應(yīng)急救援工作，無人機災(zāi)情地理信息獲取存在以下重大技術(shù)問題：①短時空域限制下的無人機災(zāi)情信息獲取與現(xiàn)場快速處理效率低下；②復(fù)雜條件下無人機安全穩(wěn)定測繪與遠程實時傳輸能力不足；③前后方數(shù)據(jù)高效協(xié)同的災(zāi)害空間分析與動態(tài)模擬能力較弱[5]。

為解決上述技術(shù)難題，本文在測繪地理信息行業(yè)科研專項等項目的支撐下，研發(fā)了集多載荷、多平臺、多源應(yīng)急測繪數(shù)據(jù)快速獲取、處理、傳輸、空間分析與應(yīng)用服務(wù)于一體的無人機集群災(zāi)情地理信息獲取系統(tǒng)，顯著提升了測繪地理信息應(yīng)急保障服務(wù)能力。

1 無人機集群災(zāi)情地理信息獲取系統(tǒng)

本文從體系設(shè)計、關(guān)鍵技術(shù)、系統(tǒng)研制3個層次進行深入研究，研發(fā)了災(zāi)情地理信息獲取工作中基于航空總線控制的多類載荷多模式即插即用、異構(gòu)無人機集群協(xié)同應(yīng)急測繪、復(fù)雜環(huán)境下無人機鏈路高效可靠智能化傳輸、多源航空災(zāi)情地理信息快速處理等多項核心技術(shù)，建立了集多載荷、多平臺、多元應(yīng)急測繪數(shù)據(jù)快速獲取、處理、傳輸與應(yīng)用服務(wù)于一體的無人機集群災(zāi)情地理信息獲取系統(tǒng)，實現(xiàn)了突發(fā)事件現(xiàn)場災(zāi)情地理信息快速獲取、高效處理、實時傳輸、綜合集成、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力。系統(tǒng)總體框架如圖1所示。

系統(tǒng)主要有以下技術(shù)創(chuàng)新：①構(gòu)建了無人機集群災(zāi)害應(yīng)急測繪體系，實現(xiàn)了全天時異構(gòu)多無人機協(xié)同、單機多載荷數(shù)據(jù)快速獲取與處理；可支持可見光、紅外、SAR、LiDAR、高光譜、傾斜6種載荷組合搭載獲取災(zāi)情地理信息數(shù)據(jù)；②突破了高海拔地區(qū)異構(gòu)無人機集群地理信息獲取技術(shù)，實現(xiàn)了復(fù)雜條件下異構(gòu)無人機集群安全穩(wěn)定測繪作業(yè)，具備全天時多源數(shù)據(jù)空地遠程同步實時高速傳輸能力；③研發(fā)了基于異構(gòu)無人機集群災(zāi)情地理信息數(shù)據(jù)的災(zāi)害空間分析與動態(tài)模擬技術(shù)，具備現(xiàn)場災(zāi)情空間分析專題成果的能力，建筑物、道路、水體、植被等承災(zāi)體信息自動提取能力，實現(xiàn)滑坡、泥石流等災(zāi)害的三維動態(tài)模擬與風險分析，顯著提升了災(zāi)害風險分析能力和防治技術(shù)水平。

2 無人機集群災(zāi)情地理信息獲取關(guān)鍵技術(shù)

本文研究主要針對我國西部復(fù)雜艱險地區(qū)災(zāi)害應(yīng)急工作中所面臨的災(zāi)情數(shù)據(jù)獲取難、處理效率低、成果單一、空間分析能力弱等難題，面向綜合防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)對災(zāi)情地理信息獲取的重大需求，主要在異構(gòu)無人機集群災(zāi)情地理信息全天時協(xié)同快速獲取、高速遠程實時傳輸、現(xiàn)場快速處理、災(zāi)害空間分析與動態(tài)模擬等關(guān)鍵技術(shù)方面取得了重大技術(shù)突破，顯著提升了測繪地理信息應(yīng)急保障能力。

2.1 全天時集群協(xié)同數(shù)據(jù)獲取技術(shù)

2.1.1 復(fù)雜環(huán)境穩(wěn)定測繪作業(yè)

針對高海拔高寒條件下無人機發(fā)動機易空中停車熄火甚至造成墜機事故的問題，本文研發(fā)了高海拔復(fù)雜條件下無人機安全穩(wěn)定測繪關(guān)鍵技術(shù)。國內(nèi)提出了小型固定翼無人機發(fā)動機遠程自動再啟動技術(shù)方法(如圖2所示)，設(shè)計研發(fā)了發(fā)動機自動再啟動系統(tǒng)，實現(xiàn)發(fā)動機遠程實時監(jiān)控和高空熄火后4 s內(nèi)快速自動再啟動。優(yōu)化發(fā)動機進排氣結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)小型固定翼無人機在海拔6500 m、-35℃環(huán)境的安全穩(wěn)定作業(yè)[6]。設(shè)計了適合高原作業(yè)的新型大型無人直升機機械結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)大型無人直升機在海拔4000 m以上地區(qū)快速獲取地理信息數(shù)據(jù)，大幅提升了無人機空中飛行的安全性。

2.1.2 單平臺多載荷數(shù)據(jù)獲取

針對云霧、夜間等復(fù)雜環(huán)境條件下單一可見光數(shù)據(jù)無法滿足災(zāi)情分析對多源災(zāi)情數(shù)據(jù)的需求，本文突破了無人機多類載荷多組態(tài)即插即用與智能控制關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)單平臺多載荷無人機測繪應(yīng)用。研制了基于VPX總線的即插即用模塊化通用載荷控制設(shè)備，提出了底層分離和二級被動減振方法，構(gòu)建了多載荷組合掛載通用平臺，實現(xiàn)可見光、紅外、SAR、LiDAR、高光譜、傾斜6種載荷在無人機上的通用掛載(即插即用)、快速換裝(如圖3所示)；研發(fā)了多傳感器協(xié)同管理控制技術(shù)，設(shè)計了最佳時間序列、參數(shù)、工作模式選取算法，實現(xiàn)了多傳感器多維信息的高效智能控制及多源遙感數(shù)據(jù)的同步高效獲取。

2.1.3 集群協(xié)同規(guī)劃技術(shù)

針對短時空域內(nèi)大面積應(yīng)急測繪任務(wù)需求，研發(fā)了異構(gòu)無人機集群專用測控協(xié)議、中繼通信和協(xié)同任務(wù)規(guī)劃技術(shù)。制定了無人機通用數(shù)據(jù)傳輸標準體系與多機抗干擾電臺通信協(xié)議[7]，構(gòu)建了異構(gòu)多機通信交互的無人機集群作業(yè)技術(shù)，研制了集衛(wèi)星、無線電、移動網(wǎng)絡(luò)為一體的中繼通信技術(shù)，異構(gòu)無人機集群中繼通信距離達114 km以上并具備自適應(yīng)地形切換能力[8]。設(shè)計了任務(wù)驅(qū)動的多無人機協(xié)同任務(wù)規(guī)劃與調(diào)度模型，并研發(fā)了無人機集群指揮管理平臺(如圖4所示)，實現(xiàn)短時空域頻域限制下異構(gòu)無人機集群動態(tài)協(xié)同應(yīng)急測繪與應(yīng)急測繪資源全流程系統(tǒng)化管理[9-11]。

2.2 復(fù)雜條件下高速遠程實時傳輸技術(shù)

針對我國西部山區(qū)高山峽谷遮擋導(dǎo)致的通信傳輸速率低下、穩(wěn)定性差等問題，本文突破了復(fù)雜條件下多機鏈路高效可靠兼容并存關(guān)鍵技術(shù)，研究提出了多元LDPC碼+高階CPM編碼調(diào)制級聯(lián)迭代檢測技術(shù)，以及基于CAZAC特征序列的寬帶均衡和快速同步一體化技術(shù)(如圖5所示)，形成了集編碼、調(diào)制、均衡、同步、多機兼容、主備智能切換于一體的全新無人機測控通信體制，實現(xiàn)復(fù)雜地形和電磁環(huán)境下災(zāi)情地理信息數(shù)據(jù)遠程同步實時、可靠、高效傳輸，傳輸速率達32 Mb/s，傳輸距離不小于300 km。

2.3 現(xiàn)場多源數(shù)據(jù)快速融合與處理技術(shù)

突破應(yīng)急機巡視頻地理底圖實時拼接技術(shù)，提出了針對機巡視頻基于關(guān)鍵幀提取、姿態(tài)信息融合、SIFT和SURF聯(lián)合特征模型圖像匹配及基于仿射變換的圖像數(shù)據(jù)融合和地理底圖實時生成方法，實現(xiàn)標準柵格地理底圖實時生成和顯示，獲取測區(qū)宏觀信息，拼接效率不低于8 FPS；攻克SAR連續(xù)波高性能成像與運動補償技術(shù)，獲取云霧覆蓋區(qū)域0.3 m高精度遙感信息，細致評估重點災(zāi)情區(qū)域。創(chuàng)新機巡視頻快速拼接處理獲取宏觀信息與重點災(zāi)情區(qū)域精細化處理相結(jié)合的災(zāi)情地理信息數(shù)據(jù)處理模式，形成全天時作業(yè)及現(xiàn)場快速處理能力[12-13]，顯著提高應(yīng)急測繪水平。

2.4 災(zāi)情三維模擬與動態(tài)分析技術(shù)

2.4.1 承災(zāi)體自動快速信息提取方法

提出了基于地理國情、多源災(zāi)情地理信息數(shù)據(jù)的承災(zāi)體信息提取方法，構(gòu)建了“任務(wù)-數(shù)據(jù)”在時間、空間、尺度、屬性等方面的定量語義關(guān)聯(lián)表達模型與多層次約束規(guī)則，形成了面向災(zāi)害任務(wù)的信息聚合模式。針對系統(tǒng)多源傳感器在不同環(huán)境下獲取的不同類型建筑物、道路、水系、植被等承災(zāi)體的時-空-譜特征的異質(zhì)性和互補性[14-15]，設(shè)計了基于深度學習的典型目標信息訓練與特征提取方法(如圖6所示)，研制了承災(zāi)體信息提取系統(tǒng)，承災(zāi)體交互式信息提取準確率優(yōu)于80%，實現(xiàn)3 h內(nèi)提供現(xiàn)場災(zāi)情空間分析專題成果。

2.4.2 災(zāi)情三維動態(tài)分析技術(shù)

面向災(zāi)情動態(tài)分析與災(zāi)害危險分析需求，本文提出了以無人機集群災(zāi)情地理信息為核心的天-空-地災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)協(xié)同分析理論方法，突破多傳感器信息的實時接入與空間關(guān)聯(lián)、多源異構(gòu)信息的自主加載與融合技術(shù)，形成了三維真實感災(zāi)害場景高效展示技術(shù)(如圖7所示)，解決了大規(guī)模高動態(tài)粒子流與災(zāi)害場景有效集成的難題，實現(xiàn)了多CPU與GPU并行計算框架下的災(zāi)害過程展示，構(gòu)建了集災(zāi)情數(shù)據(jù)協(xié)同分析、災(zāi)害虛擬場景構(gòu)建、災(zāi)害三維動態(tài)展示于一體的工具鏈，為災(zāi)害風險分析與防治、災(zāi)情評估等提供了技術(shù)支撐。

3 應(yīng)用示范

本文研究成果在“8·8”九寨溝地震、“6·24”茂縣高位遠程山體垮塌等重大突發(fā)公共事件應(yīng)急處置、救援安置、災(zāi)情評估和災(zāi)后恢復(fù)重建工作中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，為四川省內(nèi)外提供測繪應(yīng)急保障服務(wù)百余次，切實保障了人民生命財產(chǎn)安全，產(chǎn)生了巨大社會效益，受到了四川省委、省政府、省減災(zāi)委等相關(guān)部門和單位的高度評價。中央電視臺、四川電視臺、人民網(wǎng)、鳳凰網(wǎng)等國內(nèi)多家主流媒體多次就研究成果與應(yīng)用情況進行專題報道。

“6·24”茂縣高位遠程山體垮塌發(fā)生后，技術(shù)人員第一時間趕赴前線，利用3架無人機開展集群協(xié)同獲取，快速獲取了核心災(zāi)區(qū)高分辨率影像和災(zāi)害體三維、全景影像，并在三維環(huán)境下開展災(zāi)情解譯，分析滑坡體邊界范圍、分布高程、面積等信息，以及房屋、道路、橋梁等基礎(chǔ)設(shè)施受損情況，及時為省政府及有關(guān)搶險救援單位提供了災(zāi)前災(zāi)后影像對比圖、救災(zāi)應(yīng)急指揮圖、全景影像地圖等多類專題地圖(如圖8所示)，為開展應(yīng)急指揮決策、轉(zhuǎn)移安置群眾、災(zāi)情評估、次生災(zāi)害防治提供了強有力的數(shù)據(jù)支撐。

4 結(jié) 語

本文研究成果在自然資源調(diào)查、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、智慧城市建設(shè)等多個領(lǐng)域深入應(yīng)用，服務(wù)重大專項多項，有助于促進測繪地理信息與防災(zāi)減災(zāi)、衛(wèi)星通信、智能測控、飛行制造等領(lǐng)域的融合，將對測繪裝備國產(chǎn)化、完善國家航空應(yīng)急救援體系起到推動和引領(lǐng)作用。