无人机网格化路径在交通行业的应用_韩骐宇.pdf

Science and Technology&Innovation科技与创新2023 年 第 04 期79文章编号：2095-6835（2023）04-0079-03无人机网格化路径在交通行业的应用韩骐宇，赵文朝，胡双林，陆 靖，曹彦淇，刘兰馨（沈阳科技学院，辽宁 沈阳 110167）摘要：随着科技进步，智慧城市建设也越来越完善，这离不开各个行业的发展与贡献。可以说，智慧城市并不是某一个单一学科、单一行业就可以建设成的1。就智慧城市建设方面，研究团队截取智能交通为主要研究方向，以无人交通为主，主要探讨无人机在智慧交通中的应用。对于项目产品生产技术方案的选用，遵循“技术上先进可行，经济上合理有利，综合利用资源”的进步原则，采用先进的集散型控制系统，由计算机统一控制整个生产线的各工艺参数，使产品质量稳定在高水平上，同时可降低物料的消耗。主要研究了无人机编队的网格化路径，以进一步节约人力物力，使每一架无人机在实际应用中达到效率最大化。关键词：无人机；智慧城市；交通；无人机编队中图分类号：V279文献标志码：ADOI：10.15913/ki.kjycx.2023.04.022科技的发展引领了新型城市建设，现代社会在原来城市的基础上进行了“智慧城市”建设。随着信息技术日渐发展，信息之间的传输与整合能力也在逐步提高，人们居住的环境也愈发“智能”起来。在如今生活的重要领域之一交通领域，“智慧交通”也在不断的发展。无人机的出现无疑对这一领域起到了推动性作用。时至今日，飞行器已有越来越多的种类，但无人机凭借其优势，在消防救灾、公安系统、国土测绘、气象环保监测、包裹派送等方面一展身手。对无人机行业发展前景进行分析，近年来工业无人机不管是在国内还是在全球，市场规模扩张速度都非常快，国内工业无人机市场规模的扩张速度每年基本在50%左右，全球工业无人机市场规模的扩张速度每年基本在 20%左右。随着智慧交通的建设，无人机的一些问题也越来越显著，比如续航问题、拍摄问题、数据传输问题以及路径问题。其中，在路径问题上，目前的无人机引导已经由单个无人机变为集体无人机编队来进行道路场景的拍摄和数据传输。对于解决此路径问题，本研究团队采用无人机编队网格化的方案。这种解决方案更加节省人力物力，使每一台无人机发挥其最大价值。以最优解法解决无人机编队问题，并在技术层面探讨其在交通行业中的应用。1道路规划系统的构成及其运行方式1.1城市道路网规划城市道路网络规划不是单独的技术类别问题，而是政治、经济和技术结合在一起的全面性问题。城市道路网络的规划是全面城市交通规划的最重要组成部分之一2。改善城市道路系统的结构和布局之后，在主要的城市规划路网络中形成评估和调整。它的主要目的是建立一个完整的道路系统。其功能是使道路更快速方便，主要道路和次要道路分布合理，并且有足够的交通能力。城市道路网络规划包含 2 个核心：一个是计划和制定道路布局，二是评估道路布局。1.2道路规划的最短路径问题道路交通模型是表示道路交通参数与相关社会经济参数之间关系的数学或物理方程。道路交通参数包括交通量、速度、密度、车头时间距离等，社会经济参数是指人口、道路里程、土地利用等。交通流系统主要部分可实现通过应用数理统计、定性定量分析等建立模型。本小组主要对最短路径选择问题进行研究。最短路径问题是图论研究中的经典算法问题，就是找到图中 2 个节点之间的最短路径3。具体算法格式如下。确认起点的最短路径问题已知起始节点，寻基金项目辽宁省大学生创新创业项目“无人机航拍技术在交通领域的应用”（编号：S202213621002X），主持人：韩骐宇科技与创新Science and Technology&Innovation802023 年 第 04 期找路径最短的问题。确定终点的最短路径问题与已知起点问题相反，该问题是已知经结节点，是求最短路径问题。在无向图中的这个问题完全等同于决定起点的问题，而有向图中的这个问题完全等同于决定起点的所有路径的方向反转的问题。最短路径问题通过确定起点和终点（即已知的起点和终点）来查找 2 个节点之间的最短路径。全局最短路径问题在图中查找所有最短路径。Dijkstra（迪杰斯特拉）算法是路径研究问题典型方法中最典型的。该算法用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径4。该算法的主要特征是将其扩展到外层，并以起点为中心，直到扩展到终点为止。Dijkstra（迪杰斯特拉）算法可以获取最短路径的理想解决方案，缺点是效率很低，因为许多节点跨越计算。但是它可以用堆进行优化。Dijkstra（迪杰斯特拉）算法是路径算法中最具代表性和较短道路算法。它详细介绍了许多专业内容，例如数据结构、图形理论和操作。Dijkstra 通常有 2 种类型的表达：一个是通过永久性和临时标记计算的，另一个是使用开放和关闭的路径。这里使用开放和关闭的路径。采用贪婪方法算法的策略，生成 2 个表，即 OPEN表、CLOSE 表。打开的表保留了生成但未检查的所有节点，并且封闭表记录了已访问的访问节点：访问最近在初始节点上未检测到的点，并将这一点放在公开组中，等待检查。找到最接近开放桌的点，找出此点的所有子节点，然后将它们放在颜色表中。将这一点的子级分付诸实践。找到这些补贴与起点之间的距离，然后将节点放在打开的表中。重复步骤和，直到打开表为空或找到目标点。2无人机及通信技术在道路规划中的应用目前，有 3 种主要数据传输和通信方法：电台、Wi-Fi、运营商公网。电台是无人机的首选。依据中华人民共和国无线电频率划分规则及中国频谱运用状况，规划 840.5845 MHz、1 4301 444 MHz 和2 4082 440 MHz 频段用于无人驾驶航空器系统。它的通信间隔一般在 1530 km 之间，普遍应用于军警、植保、航测等各类工业级无人机。其次，Wi-Fi 用于数据通信，通常是 2.4 GHz，通信间隔为 600800 m。据说，企业可以通过特殊技术达到 5 km 的理想环境，并达到 12 km 的通信间隔。最后，当挪动运营商网络在空中超过300 m时，挪动运营商的3G/4G公共网络没有信号，空气中无人机的正常工作高度为3001 000 m。在 300 m 以上的位置，无人机就很难获得相应的信号，无法确定基站与机载移动台之间的高精度地基实时通信情况，所以就很少使用。目前市场上工业级无人机的高精度应用形式可以简单归纳为 2 类：第一类是“临时飞行形式”，第二类是“定期飞行形式”。两者都是基于地面强化站的高精度加工方案，其原理都是基于 RTK 载波相位差技术。在讨论无人机系统（UAS）的范围限制时，系统中的薄弱“环节”是数据链系统。很多时候，无人机可以“飞出”数据链系统，但航程受到数据链系统的限制。其中有多种可供消费者使用的数据链路系统组合可用于无人机操作。无人机操作中使用的 3 个主要组件数据链路是无人机控制、视频传输、遥测。关于数据链路系统中常用的特定无线电频率，有几点需提及。这些频率中最受欢迎的是：900 MHz能够穿透障碍物，较窄的频带限制了最大数据速率；3 GHz能够穿透障碍物，限制最大数据速率；4 GHz使用最广泛的频率，在此频段传输可能会变得“拥挤”；8 GHz最短范围，具有较大的最大数据速率。这些无线电频段都有各自的用途，具体取决于它们的穿透范围和穿透能力。频带越低，越能穿透操作员和无人机之间的障碍物。这是因为每个波段的波长越长，频率就越低，而范围越大。UAS 中最常用的数据链路是 1.3 GHz、2.4 GHz 和5.8 GHz，具体情况如下。1.3 GHz：根据使用数据来看，该系统的续航里程可以超过 6 km。由于是最低数据速率，该系统的缺点是视频质量差。然而，由于波长相对较长，因此具有更强的穿透能力。2.4 GHz：该系统的范围可以超过 2 km。但是该系统的缺点是许多无人机会使用 2.4 GHz 进行控制，如果 2.4 GHz 用于视频传输，就不能用于控制，否则会造成传输和控制相互干扰。5.8 GHz：由于其短波长和较大数据速率，是用于视频传输相对较好的频率。与其他可用选项相比，产生的视频较为清晰。然而，由于波长短，该系统只能行驶在 8 km 以上，并且穿透能力有限。UAS 中用于遥测的最流行的数据链路频率是400 MHz 和 900 MHz。这些频率具有长距离的优势，不会丢失任何数据。然而，由于波长较长，这些系统无法快速传输数据。3基于道路规划系统的自组织无人机网格工作模式3.1无人机编队控制多无人机协同编队飞行，简称 CFF（CoordinatedScience and Technology&Innovation科技与创新2023 年 第 04 期81Formation Flight），就是将具有自主控制能力的多架无人机按照指定的三维队形和结构进行排列，并通过设计编队控制器使得所有的无人机在飞行过程中不仅能够保持队形的稳定，协同完成各项任务，而且可以进行队形的实时调整。在通信机制上，无人机、机器人的编队控制主要分为以下 3 种类型。集中式控制：集中式控制因受限于中心计算机资源无法大规模实现编队控制。每个机器人要把姿态速度位置信息通信给所有机器人，每个机器人都需要知道编队的所有信息。优点是控制难度最小、精度最高，缺点是对计算性能和通信带宽要求高。分散式控制：每个机器人只知道自己在队伍中的目标点，并不需要和其他机器人进行信息交互。优点是这种编队方式结构简单，容易实现；缺点是对环境的适应性和鲁棒性都是最差的。分布式控制：分布式控制在理论上来说是可以做到无限规模的集群编队。基于此，通过分布式控制来实现编队控制。每台无人机只和邻近的无人机进行信息交互，控制效果较集中式稍差，但对通信带宽的要求大大降低，实现简单。分布式控制所需信息量小，同时又避免了碰撞，便于工程实现。另外，分布式控制对编队的重组和分离都有一定的优势，可以把影响限定在局部范围内，是今后编队信息交互形式的发展方向。在 1987 年 Reynold 提出分布式协同三定律：避碰、速度一致、中心聚集。当系统内任意无人机可以满足此项定律，该系统就能形成集群飞行的效果。本节集群研究都基于此项定律。3.2分布式协同假设无人机编队控制将以有领导角色无人机和控制台控制有规则协同 2 种控制方式进行假设。3.2.1假设集群中存在领导角色无人机当无人机群以领导机的方式飞行则可以初步实现自组织无人机网格5，假设以 4 个无人机为一组，1 台为领导机，2 台僚机，1 台随时补足低电量无人机，4台无人机均可随时变换为领航机，电池续航时间为90 min 且充电时间均为 30 min。4 台无人机间隔相同时间出发，一次回落充电，保证 3 台无人机进行巡航任务，1 台无人机进行充电。只要在充电完成立即保证替换补充，就能够使浪费的闲置时间 t1=0。如此一来闲置时间为零，所有飞机要么是在飞，要么是在等某一个下来，立即替补。令充电时间为 t=30 min，则间隔时间t=t=30 min。以这种补电方式可实现无人机效率最大化。3.2.2控制台控制无人机地面站系统可以由多个功能不同的控制站模块组成，主要包括以下内容。指挥处理中心：指挥处理中心主要是制定无人机飞行任务，完成无人机载荷数据的处理和应用。通常指挥中心/数据处理中心通过无人机控制站等间接实现对无人机的控制和数据接收。无人机控制站：无人机控制站主要由飞行控制、任务载荷控制、数据链控制和通信指挥等组成，可以控制无人机的机载任务载荷。一个无人机控制站可以指挥一架无人机，也可以同时控制多架无人机。无人机可以由一个控制站指挥和控制，也可以由多个控制站协调。载荷控制站：载荷控制站的功能与无人机控制站类似，但载荷控制站只能控制无人机的机载任务设备，不能控制无人机的飞行。控制台控制则依旧沿用领航机编队的充电补替方式，其飞行规则为 2 台无人机爬升至高空 150200 m位置进行巡航及监控，1 台无人机爬升至 140 m 进行盲区补替，在出现紧急情况时 140 m 位置无人机进行下降追踪，其控制权交由控制台控制。4无人机网络在实地应用时的应急系统规划在当下无人机网络算法不完善且受自然因素影响较大的情况下，无人机网络需具备应急系统。在设想中高速公路事故发生后，有关部门应首先了解事故现场的交通信息，及时疏散车辆。然而，在实际工作过程中，执法部门因受环境、时间、地理位置等因素影响，对交通状况评价不准，影响了交通事故处置工作成效。无人机技术实现无人值守的交通控制对环境进行记录和恢复，现场断开外壳扬声器和记录设备，减少交通事故处理难度。其中公路交通事故普遍较严重，容易造成车辆损坏和事故。传统的救援方法不能适应不同的事故情况。此外，救援设备往往准备不足。无人机可以利用其更快的飞行速度及时将需要的物品运送到事故现场，从而为受伤人员提供更多的帮助。如果在网格化区域中的无人机因损坏出现无法满足额定运行数量的情况，则应更改算法，由其他网格补进待机无人机，以此完成突发情况的应急处理。参考文献：1 郭素娴.智慧城市评价指标体系的构建及应用 D.杭州：浙江工商大学，2013.（下转第 85 页）Science and Technology&Innovation科技与创新2023 年 第 04 期85叶整体向下挥舞加大，因此桨尖挥舞量不断增大。图 6不同转速和变距角的桨尖挥舞量5结论文中基于机器视觉技术设计了直升机旋翼桨尖挥舞量测量系统，并对测量系统的硬件和软件功能、结构进行了详细描述。从试验结果可以看到，系统的最大标定误差不超过0.5 mm，可以实现不同转速、总距和纵向周期变距角状态下的桨尖挥舞量测量。基于机器视觉的直升机旋翼桨尖挥舞量测量系统的提出与完成，给桨叶运动参数测量的研究提供了新的思路和方向，为中国自主研发直升机的旋翼设计、健康监测和性能评价提供可靠依据。参考文献：1高军龙，胡国才，吴靖.基于动力学模型的旋翼动平衡故障仿真及诊断J.海军航空工程学院学报，2016，31（3）：317-322.2欧巧凤，肖佳兵，陈垚锋，等.直升机桨叶挥舞量的全场景视觉测量及分析J.仪器仪表学报，2021，42（1）：146-156.3 ZAPPA E，LIU R，TRAINELLI L，et al.Avision-based technique for in-flight measurement ofhelicopter blade motion J .Experimentaltechniques，2020，44（1）：1-18.4欧巧凤，赵平均，熊邦书，等.基于立体视觉的旋翼共锥度动态测量系统精度分析J.仪器仪表学报，2015，36（8）：1692-1698.5李岩，孟祥旺，许志广，等.直升机旋翼挥舞、摆振的激光动态测试系统J.光学技术，2001，27（3）：214-216.6GAUKROGER D R，HASSAL G J W.Measurementof vibratory displacementof arotating bladeJ.Vertica，1978，2（2）：111-120.7REINERT H G，PENGEL M K，WALL B G.Bladedeflection measurement at the low noise ERATOrotorC/26th European rotorcraft 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