警用無人機(jī)山區(qū)搜索的應(yīng)用和展望

劉潤(rùn)南

（成都市公安局，四川 成都 610000）

山區(qū)復(fù)雜的地形和多變的地貌，使得搜索工作難度大，資源耗費(fèi)多，人員風(fēng)險(xiǎn)高。隨著無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，2007年美國(guó)科學(xué)家Michael A Coodrich和Joseph L.Cooper研究了無人機(jī)進(jìn)行野外搜尋救援方案。2008 年汶川大地震和 2010 年玉樹地震，無人機(jī)都參與了搜尋航拍，通過分析航拍圖片拼接，總結(jié)歸納出了無人機(jī)在災(zāi)后搜尋救援中所起到的作用。［1］目前大部分學(xué)者主要研究的是自動(dòng)化區(qū)域性搜索，針對(duì)靈活性非常強(qiáng)的警務(wù)山區(qū)搜索則鮮有討論。

一、案例簡(jiǎn)介

2020年S省C市發(fā)生一起殺人案件，犯罪嫌疑人作案后乘坐交通工具前往C市西面山區(qū)之后行蹤消失。次日，公安機(jī)關(guān)利用警用無人機(jī)對(duì)山區(qū)展開搜索工作。先通過航線飛行采集了重點(diǎn)區(qū)域的平面正攝圖像，隨后進(jìn)行了仿地搜索飛行。重點(diǎn)范圍確定之后，警用無人機(jī)通過視頻直播的方式為現(xiàn)場(chǎng)搜索警力觀察難以到達(dá)的位置，減少了不必要的安全風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)過多日搜索，最終在樹下找到了自縊嫌疑人的遺體，案件順利終結(jié)。

二、戰(zhàn)法提煉

從案例中可以看出，相比于搜救，警務(wù)山區(qū)搜索有著很強(qiáng)的目標(biāo)不確定性，搜索范圍往往也偏大。因此如何合理地利用無人機(jī)來節(jié)省人力物力，降低搜索風(fēng)險(xiǎn)就成為重點(diǎn)研究的方向。

（一）建立平面正攝圖

通過案情規(guī)劃出的平面搜索面積大約1.8平方公里，相當(dāng)于252個(gè)足球場(chǎng)。傳統(tǒng)地面搜索資源消耗多，安全風(fēng)險(xiǎn)高，搜索速度慢。無人機(jī)只需幾個(gè)小時(shí)就可以完成區(qū)域高精度圖像采集工作，這使得現(xiàn)場(chǎng)指揮層規(guī)劃出合理的搜索線路，降低因?yàn)榈匦螏淼娘L(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，其他警力還可以通過圖像劃分的方式實(shí)現(xiàn)多人協(xié)同搜索，大大提升了效率。

圖1 高精度的平面正攝圖和衛(wèi)星圖對(duì)比

（二）無人機(jī)空中搜索

1：500的平面正攝圖雖然比衛(wèi)星圖清楚，但因?yàn)楦叨嚷洳钤?，地面相鄰兩物體在圖像上表現(xiàn)出來的目標(biāo)可能超過分辨率的限度，無法在圖像上顯示清楚，所以無人機(jī)現(xiàn)場(chǎng)仿地搜索飛行必不可少。

（三）視頻引導(dǎo)搜索

對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)搜查的警力來說，可以攜帶小型便攜警用無人機(jī)對(duì)山區(qū)道路進(jìn)行探索。不便于攜帶時(shí)，可以遠(yuǎn)端警力放飛無人機(jī)，通過視頻直播的方式將無人機(jī)畫面共享給搜索警力，實(shí)現(xiàn)輔助指引作用。

三、山區(qū)搜索的難點(diǎn)

山區(qū)搜索除了面積廣以外，往往有著海拔落差高，地形地貌、氣象復(fù)雜多變等特點(diǎn)，給地面和空中都帶來了重重困難，需要一一去克服。

（一）地貌復(fù)雜

在植被茂密的山林中，可見光鏡頭難以實(shí)現(xiàn)細(xì)致搜索的目標(biāo)，熱成像鏡頭在溫差不大的情況下，難以對(duì)靜止目標(biāo)或者溫差不大的尸體進(jìn)行搜索。此時(shí)應(yīng)轉(zhuǎn)為以環(huán)境偵查和路徑引導(dǎo)為主、視頻搜索為輔的搜索模式。

（二）氣象多變

山區(qū)的氣象條件復(fù)雜多變，強(qiáng)烈的山地氣流會(huì)嚴(yán)重影響搜尋無人機(jī)飛行安全，甚至導(dǎo)致無人機(jī)墜毀。［2］氣壓的迅速變化對(duì)氣壓式高度計(jì)定高的無人機(jī)影響最大，可能導(dǎo)致低于安全飛行高度墜毀的情況發(fā)生。氣溫的變化除了對(duì)傳感器造成影響和積冰以外，還會(huì)影響電驅(qū)動(dòng)無人機(jī)的續(xù)航時(shí)間。低能見多出現(xiàn)在雨、霧天氣，不僅導(dǎo)致圖像采集質(zhì)量變差，還對(duì)飛行的穩(wěn)定性帶來了影響。

（三）突發(fā)因素

突發(fā)因素主要是鳥類這類不可控的飛行物或者線塔這樣的靜止物。高壓線塔的坐標(biāo)位置屬于國(guó)家機(jī)密，很難在航跡規(guī)劃的時(shí)候避讓，因此山區(qū)飛行時(shí)要額外做好飛行狀態(tài)監(jiān)控工作。

四、改進(jìn)方向

警務(wù)現(xiàn)代化的變革，注定無人機(jī)必然會(huì)參與到山區(qū)搜索工作當(dāng)中，因此對(duì)于戰(zhàn)法的研習(xí)和改進(jìn)尤為重要，結(jié)合山區(qū)飛行搜索的難點(diǎn)可以從以下幾個(gè)方向改進(jìn)。

（一）善用傳統(tǒng)路徑

自由規(guī)劃航跡容易出現(xiàn)覆蓋不全的情況，傳統(tǒng)的矩形、螺旋展開式，平行往復(fù)式，扇形以及“∞”字形等搜索路徑對(duì)于開闊地或者是相對(duì)平坦的谷地的搜尋來說更加成熟完善。首先是山谷開闊地搜索時(shí)，采“∞”字搜尋方式的搜尋效率最高，其次是擴(kuò)展方形搜尋方式，扇區(qū)搜尋方式效率相對(duì)較低。［3］在飛行前，選取起降點(diǎn)的時(shí)候要充分考慮無人機(jī)的續(xù)航性能以及航線方向，盡量縮短飛行時(shí)間保障效率。

（二）引入算法路徑

威廉·?哈密爾頓爵士和數(shù)學(xué)家克克曼共同在19世紀(jì)初，提出了廣為流傳的旅行商問題（TSP，Traveling Salesman Problem）。它可以簡(jiǎn)單的描述為：一名推銷員要到N個(gè)城市進(jìn)行推銷時(shí)，怎樣才找到去每一個(gè)推銷城市再回到原點(diǎn)的最短路徑。［4］無人機(jī)在知道重點(diǎn)點(diǎn)位后，想要解決最短路徑問題最佳辦法是采用蟻群算法，模擬退火算法，粒子群優(yōu)化算法等算法規(guī)劃路徑。相比傳統(tǒng)路徑，算法路徑更加靈活，對(duì)于地形的適應(yīng)性也更強(qiáng)，相信隨著技術(shù)的發(fā)展，算法路徑一定會(huì)帶來更加快速、安全和精準(zhǔn)的搜救。

（三）優(yōu)化線路規(guī)劃

區(qū)域數(shù)據(jù)采集后，山區(qū)細(xì)節(jié)搜索應(yīng)該在兼顧速度和覆蓋面的基礎(chǔ)上進(jìn)行整體考量。例如，將山區(qū)地形高精度DEM數(shù)據(jù)導(dǎo)入到無人機(jī)中，通過仿地飛行來實(shí)現(xiàn)避免與山峰碰撞。［5］或者在無人機(jī)上搭載激光雷達(dá)，通過同步定位與建圖技術(shù)（SLAM）來實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的環(huán)境感知功能，［6］讓無人機(jī)可以估計(jì)出自身位置，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高精度的避障飛行。

（四）活用機(jī)型和掛載

根據(jù)地形、地貌、環(huán)境的不同，搜索時(shí)應(yīng)選擇合適機(jī)型和掛載。例如，裸山搜索時(shí)應(yīng)使用固定翼無人機(jī)實(shí)現(xiàn)大范圍數(shù)據(jù)采集；追捕逃犯時(shí)應(yīng)掛載喊話器實(shí)現(xiàn)空中威懾；夜間搜索時(shí)應(yīng)掛載探照燈實(shí)現(xiàn)指引地面；大溫差搜索時(shí)應(yīng)掛載熱成像鏡頭實(shí)現(xiàn)熱源追蹤。所有的技術(shù)都是服務(wù)于人的工具，應(yīng)該著眼于實(shí)現(xiàn)無人機(jī)技術(shù)和警務(wù)工作中的深度融合。

五、結(jié)語

山區(qū)警務(wù)搜索不同于一般的空難或是災(zāi)后搜索，它有著目標(biāo)小，逃竄性強(qiáng)，不可預(yù)測(cè)性大的特點(diǎn)，搜索難度呈現(xiàn)幾何倍數(shù)增長(zhǎng)。加之當(dāng)前對(duì)此缺乏系統(tǒng)化的總結(jié)提煉，山區(qū)警務(wù)搜索還任重道遠(yuǎn)。不過相信隨著無人機(jī)的普及，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，對(duì)于警用無人機(jī)這項(xiàng)工具的運(yùn)用也會(huì)更加趨于日常化，山區(qū)警務(wù)搜索一定會(huì)向著地空一體更加高效、更加智能、更加全面的方向發(fā)展。