基于虚拟仿真的无人机野外地质调查智能路径训练研究.pdf

第 69 卷增刊 1Vol.69Supp.12023 年6 月Jun.,2023地质论评GEOLOGICALREVIEW588基于虚拟仿真的无人机野外地质调查智能路径训练研究冯端国1,2)，桑学佳1,2)，刘敦龙1,2)，冉祥金3)，薛林福3)1）成都信息工程大学软件工程学院，成都，610225；12）四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心，成都，610225；3）吉林大学地球科学学院，长春，130061注:本文为中国地质调查局项目(编号:DD20160050,1212011220246)、四川省自然科学基金项目(编号:23NSFSC4578)、中央高校基本科研专项(编号:KYTZ202278)的成果。收稿日期：2023-04-10；改回日期：2023-04-30；责任编辑：刘志强。DOI：10.16509/j.georeview.2023.s1.257作者简介：冯端国，男，1998 年生，硕士研究生，大数据技术与工程专业；Email:。通讯作者：桑学佳，男，1990 年生，副教授，主要从事地学大数据、无人机地质研究；Email:。关键词：关键词：虚拟仿真；无人机；地质调查我国东部矿产资源开发利用逼近临界、资源消耗持续增加，众多矿产资源勘探和开采工作逐步向西部艰苦地区转移，但现有地质野外工作自动化程度低，大量繁重、高危的工作仍然由人力完成（成秋明，2021），严重制约了向“盲区”找矿、要矿的战略进程（侯增谦，2021）。随着传感器和智能算法的不断发展，无人化和智能化概念已经在军事、工业制造、矿山开采等领域部分实现，但在野外地质工作中仍有待突破。如何在复杂多变的野外地形中规划路径，保证无人机能够安全前往目的地进行地质数据采集，是野外地质无人化所必须解决的关键问题之一。1野外地质工作中的无人机路径无人机路径规划主要是指在一定约束条件下，综合考虑无人机飞行高度，到达时间，油耗，威胁以及飞行区域等因素，为无人机规划出从起始点到目标点的最优飞行路径（胡中华等，2009）。无人机需要针对不同任务特点和地形进行决策以规划最优飞行路径。对于野外无人机地质数据采集而言，需要明确飞行目的地和飞行任务，结合现有野外地质人力踏勘和无人机摄影建模经验，基于无人机的地质野外路径模式可以分为以下 4 种：定点定向拍摄、大面积影像扫描、环绕拍摄和近地面地质线索追踪。定点定向拍摄适用于对特定区域、露头进行精准数据采集的场景，其一般适用于植被覆盖区域中某些出露岩体的检视和数据采集。在这种场景中，无人机一般采用从出发点垂直上升至航行高度后前往目标区域上空，垂直下降进行数据采集，完成后继续垂直上升至航行高度前往下一目标点或返航的工作流程。这种流程的优点是可以较大程度避免寻径逻辑的复杂性，保持一定高度的航行高差即可躲避大量障碍。但缺点是难以在大切割地形中确定实用升限，且航路曲折，工作效率低。大面积影像扫描适用于获取特定区域的正射影像、DSM（数字表面模型），是倾斜摄影测量常用的飞行方法。在这种场景中，无人机一般设定固定航行高度，沿着满足横向和纵向覆盖率的弓字形路线进行行进间数据采集。其优势是覆盖面积大、数据一致性好，起伏较小的连续剖面适合用此模式进行数据采集，但固定的航高和起伏的地形会导致数据在地面覆盖率和分辨率上的变化，这对地形崎岖地区而言影响较大。环绕拍摄适用于露头或者突出于地表的露头影像采集，也是倾斜摄影测量、古迹和建筑数字化常用的采集方案。因野外地质露头三维外形不规范，这种场景中，无人机一般需要手动飞行的同时定时拍摄，其环绕的路径模式常用逐高度圆柱体环绕。其优势是各角度数据覆盖好，但其数据采集质量受航线约束较多，难以形成量化规范可重复的数据采集路线。近地面飞行所遭遇的地形限制是最多的，也是地质论评 2023 年 69 卷 增刊 1589寻径逻辑复杂程度最高的场景，但对地质线索追踪的意义最为重要。断裂在三维空间的延展需要追踪，重要地层界面的三维展布需要追踪，侵入岩脉的追索等都需要无人机沿一定航向进行仿地飞行的同时采集数据。其优势是针对性强，搜索效率高，基于追踪的路径模式上，再结合岩性、构造智能识别将是未来无人地质调查的重要突破方向（郑明等，2022）。但其寻径逻辑复杂，需要结合多种避障、寻径、定位传感器进行在线/离线智能路径决策以保证飞行安全。与交通等常规避障、导航场景不同，地质领域的野外场景地形崎岖多变，乔木灌木岩石等自然障碍物外形不规则，难以构建无人机避障和导航训练场景以完善地质野外场景的智能路径规划算法，这直接阻碍了野外地质无人化的研究进程。鉴于此，本研究提出了以虚拟仿真环境为基础的无人机野外地质调查智能路径训练方案。2基于虚拟仿真的野外地质调查智能路径训练本研究基于摄影测量构建的地质露头数字模型、虚幻 5 游戏引擎、AirSIM 在环仿真套件构建用于野外地质调查的无人机智能路径训练场，其主要分为以下 4 个步骤：(1)以镜头畸变小、机械快门的消费级多旋翼无人机（例如DJI精灵 4、御Pro2）环绕或者扫描拍摄，保证影像横纵向和凹陷处覆盖足够的方式，采集满足摄影建模数量要求的野外场景照片。将照片通过MVS和 SFM 算法生成三维模型，并借助 3DSMax 等软件对三维模型进行修饰、融合和格式化。(2)对照物理传感器的真实参数，借助 AirSIM硬件在环仿真框架实现虚拟无人机、虚拟摄像头、虚拟传感器的仿真参数调整，将生成的三维模型置入虚幻游戏引擎，设置动态光照、大气散射、景深、天空盒、动态植被等以实现数字孪生环境构建。(3)在虚拟环境中以仿地算法和表面体积路径规划算法布置航点矩阵，将大气透射参数、直射散射光组合参数、光照色温参数、虚拟摄像机六参数、视场角参数、渲染分辨率参数、深度参数、动态植被遮盖等作为动态参数并增加随机扰动，以实现数据增强，利用虚拟无人机载荷输出障碍识别影像、路径识别影像和深度影像数据，从而批量构建智能导航、避障训练使用的的光学和深度数据集。(4)基于 CPFIBA 算法和深度学习避障构建路径智能模型。蝙蝠（BA）系列算法其执行速度快、操作参数少、与其他群体智能算法结合潜力大，在无人机路径规划领域应用较为广泛（王琼等，2019）。本研究基于光学和深度摄像头，构建了路径发现和障碍识别的 YOLO 模型，直接在虚拟摄像头数据流的基础上进行训练和参数优化，从而实现最优路径规划移动避障的核心逻辑。图 1数字地形中 CPFIBA 算法路径较 BA 和 DEBA效果更好3基于虚拟仿真的野外地质调查智能路径的实现本研究构建了虚拟仿真环境中的无人机路径智能模型，该模型的主要适用场景为近地面地质线索追踪，其在虚拟环境中，针对多个虚拟传感器的数据进行训练。本研究利用在甘肃嘉镜铁路栅子口站南 4 km 处（东经 9819.98，北纬 392713.14）的滑坡隐患点的摄影测量模型构建了虚拟训练场，宿主机配置为 Intel Xeon E5-2679 v4，256GB RAM，Tesla V100 GPU。在环仿真上位机为 Jetson TX2，飞控为 Pixhawk 2.4.8+PIX4。虚拟传感器均按照真实参数设置，如双目立体深度相机（型号 IntelD435i），其虚拟环境中的深度相机也按照 D435i 的硬件参数设置（视场角 87 58，分辨率 1280*720，90 Hz）以保证模型的泛化性。4讨论本研究针对野外地质工作中无人机智能路径训练困难的问题，提出了基于虚拟仿真场景训练场的方案。该方案不仅降低了模型训练阶段无人机摔地质论评 2023 年 69 卷 增刊 1590机的实验成本，更可以通过灵活的环境设置，增强智能模型对动态、复杂野外环境的鲁棒性。基于虚拟仿真场景的无人机寻径模型训练方案有望作为野外无人地质调查的突破点之一，为今后更复杂的无人机地质任务提供方法和技术的支持与借鉴。参 考 文 献/References成秋明.2021.什么是数学地球科学及其前沿领域?地学前缘,28(3):625.侯增谦.2021.找矿战略十年突破-写给找矿战略突破行动十周年.地球,(3):11.胡中华,赵敏,姚敏,撒鹏飞.2009.无人机航迹规划技术研究及发展趋势.航空电子技术,40(2):2429+36.王琼,刘美万,任伟建,王天任.2019.无人机航迹规划常用算法综述.吉林大学学报(信息科学版),37(1):5867.郑明,宋扬,唐菊兴,刘治博,胡广胜,胡懿灵.2022.青藏高原高海拔难进入地区无人机地质调查试验研究与应用展望.地质论评,68(4):16.FENGDuanguo,SANGXuejia,LIUDunlong,RANXiangjin,XUE Linfu:Research on intelligent path trainingof UAV field geological survey based on virtual simulationKeywords:virtual simulation;UAV;geological survey图 2无人机虚拟载荷示意，左下角为虚拟深度相机，中下为虚拟分割相机，右下角为虚拟光学相机图 3虚拟仿真地形中基于 CPFIBA 算法进行沿断裂避障+追索的无人机航迹