面向山地徒步应急救援路径规划的改进蚁群算法研究

当消防事故发生在无明显道路或道路稀疏的野外复杂山区时,如何在复杂山地环境中规划安全、快速通过的路线至关重要。针对蚁群算法在复杂山地路径规划中容易陷入局部最优以及搜索时间较长的问题,本文提出一种适用于细粒度野外山地环境的徒步应急救援路径规划算法。本文首先根据已有文献分析地表信息与人类运动速度之间的关系,综合地表灌木盖度与地形坡度因素设计寻优算法的目标函数和启发函数;接着采用定向范围视野的蚂蚁搜索方式,决定蚁群算法寻优过程中每一步的网格选择;最后采用拉普拉斯分布调整初始信息素、添加隔离信息素、融合遗传算子与分组更新常规信息素的方法改进蚁群算法。将算法应用到400×400、1000×1000、5000×5000、10 000×10 000网格数的野外山地环境进行实验对比,实验结果表明,采用定向范围视野与优化启发函数的各蚁群算法在四组实验中均能得到可行路径,验证了方法的有效性;本文算法求解的路径质量优于另外三种算法,在四组实验中分别提高了0.52%～4.95%、4.71%～5.39%、2.26%～13.11%、3.84%～9.16%;此外,在野外三维山地环境中,定向范围视野的搜索方式缩减了搜索...     

一种基于SuperMap GIS的改进Dijkstra算法

为提高传统Dijkstra算法的搜索效率,满足车载导航中路径规划实时性的要求,本文利用SuperMapGIS平台的网络编辑功能,设计了一种基于SuperMap的改进Dijkstra算法。首先,结合道路网络的空间分布特性,在SuperMap中构建了道路网络;其次,设计算法,根据起止节点合理限制算法的搜索区域,并以经典Dijkstra为理论基础实现最短路径的求解;最后,结合需要设计了约束条件下的路径规划算法。在城市道路网络中的应用实例验证了算法的有效性。     

基于地形数据的长距离越野路径快速规划方法研究

越野环境下机动车辆的快速路径规划在野外搜救、应急抢险及军事作战等领域均具有重要意义,在以上场景中,随着空间维数的增加,传统路径搜索算法计算复杂性急剧增长,可能无法在既定时间内求解可靠路径。为解决上述不足,本文结合越野路径规划不受路网通行限制以及两点之间直线最短的特点,提出以方向指向作为搜索策略的启发式算法,该算法搜索效率大幅提升,却难以保证求解质量。为进一步提高求解质量,提出了带有方向指向的Dijkstra分段算法,该算法在较低精度环境模型下通过Dijkstra算法找到最优路径,并将该路径进行分段,各分段以方向指向作为搜索策略进行路径搜索,从而在长距离越野路径规划中快速规划通行方案。为验证该算法的有效性,本文利用山西省某市的数字高程模型数据进行实验,引入了窗口移动法对地形进行先期的坡度计算和通行性分析,构建越野环境模型,调用路径搜索算法进行规划。实验结果表明,本文所提算法相比Dijkstra算法计算效率得到了大幅提升,且规划路径的长度接近于最优解。     

基于改进RRT*算法的城市低空路径规划方法研究

随着无人机监测、巡查和测绘等低空技术得到广泛应用,低空长距离空中路径规划成为低空航空器应用面临的一个挑战。而传统快速扩展随机树（Rapidly-Exploring Random Trees/RRT）及其改进算法在大范围长距离低空三维空间下面临计算效率慢的问题,对此,本文提出一种带有R树空间索引的双向启发式RRT*算法,该算法在双向RRT*算法基础上为随机采样过程设置了启发函数,使得在面对狭小城市障碍物之间空隙时,能够避免局部最小值情况的出现。在此基础上为城市障碍物建立R树空间索引,减少了海量障碍物情况下碰撞检测的时间,提高了低空长距离空中路径规划效率。此外,为了得到更加符合无人机运动规律的路径,提高算法的实用性,在采样过程中设置转弯阈值控制转弯角度,并且对规划结果路径使用3次B-spline函数进行路径平滑。最后在武汉市三维城市场景中,利用武汉市建筑物数据进行了实验,实验证明相比已有算法,本文提出的带有R树空间索引的双向启发式RRT*算法相比较RRT算法和双向RRT*算法在500 m、 2000 m、 10 000 m不同距离下规划时间均降低了90%以上;采样次数相比RRT算法在不同距离下分别降低了51.6%、75%、86.7%,相比双向RRT*算法在不同距离下分别降低了20%、24.7%、57.3%;转弯次数相比RRT算法在不同距离下分别降低了77.3%、73.5%、78.3%,相比双向RRT*算法在不同距离下分别降低了37.5%、30.8%、16.8%;同时带有R树空间索引的双向启发式RRT*算法得到的结果路径长度相比其他2种算法也有缩短。该算法应用于低空长距离空中路径规划能够有效提高计算效率,降低规划时间,减少采样次数,缩短结果路径,减少转弯次数,丰富无人机的应用场景。     

黑河流域中游无人机遥感影像数据处理

无人机低空遥感技术是航空遥感领域一个新的发展方向,具有低成本、快捷、灵活机动,以及数据高时效、高分辨率等特点。本文以无人机低空遥感在黑河流域中游张掖的应用为例,介绍了无人机低空遥感系统的基本构成,论述了影像数据的获取、影像的匀色、特征点的提取与匹配、几何纠正与镶嵌、DTM和DOM的生成等处理流程与分析方法。实验结果表明,无人机低空遥感系统能够满足局部区域内的高分辨率、大比例尺基础数据采集的实际需求,在三维重建、土地调查、环境监测等领域具有良好的应用前景。     

一种改进蚁群算法及其应用

蚁群算法是近年来出现的一种新的仿生优化算法.针对基本蚁群算法在求解过程中容易出现收敛时间过长以及易陷入局部最优解的不足,对算法中的状态转移、搜索方式以及信息素更新进行改进,提出了一种新的改进蚁群算法.一类典型旅行商问题的仿真实验表明改进的蚁群算法具有收敛速度快、全局搜索能力强和计算时间短的特点,证明了方法的可行性和有效性.     

低空无人机航摄系统应用实例研究

低空无人机航空摄影测量系统作为目前高效的高分辨率航空影像获取系统,可以在云层下低空甚至超低空平稳飞行并获取影像,不仅弥补了卫星遥感和常规航空摄影经常因云层遮挡获取不到影像的缺陷,也解决了传统卫星遥感重访周期过长,应急不及时等问题。无人机的飞速发展,为各个方面提供了新的技术,也快速的渗透到各个行业,如航摄型无人机、气象监测型无人机、地质勘测型无人机、农药喷洒型无人机、林业普查型无人机、电力电网巡航型无人机等,依托计算机技术、通讯技术、飞控技术、测控技术等让无人机进入到大发展的阶段,目前无人机遥感平台有:固定翼无人机、直升翼无人机、飞艇、六旋翼无人机平台等。     

图划分对Arc-flags算法的影响

最短路径计算作为导航的常用算法在移动互联网中扮演了重要角色,由于路网规模的增大和终端的不停移动,传统的串行最短路径算法已经无法满足实时性要求,因此预处理技术得到了广泛使用。Arc-flags是一个经典的基于预处理技术的最短路径算法,可以提供高效的在线最短路径查询服务。现有Arc-flags算法的研究主要集中在提升预处理时空效率和比较不同路网划分方式的优劣上,尚未见图划分对Arc-flags算法影响的深入研究。本文在真实路网上测试了不同的图划分数量和边界点数量等因素对Arc-flags算法的影响,主要包括预处理时间和空间的消耗、在线查询时间和搜索范围等方面,并根据实验结果和分析提出了合理的图划分建议（如选用好的图划分方法减少边界点数量等）,为改进和使用Arc-flags算法提供指导。     

栅格成本距离计算的改进蚁群算法

栅格数据模型是地理信息科学领域的主要数据模型,成本距离分析是其重要的应用方向之一。但当栅格数据量较大时,传统的Dijkstra求解效率较低,因此本文提出了一种用改进蚁群算法来求解栅格成本距离的方法。首先,构建了适合人工智能算法的栅格数据模型及编码方法;然后,在此基础上初始化蚁群,采用状态概率选择机制计算相邻栅格单元之间距离成本,以及距离成本路径方向选择,同时利用改进的信息素更新机制加强蚁群之间信息交流,加快算法收敛速度;最后,引入了遗传算法的选择、交叉和变异等算子优化生产的成本距离的解,增加解的全局性。本文以北极地区的海冰密集度栅格数据为基础,求解北极地区适合航行路线的成本距离。实验表明,结合了蚁群算法和遗传算法优势的改进蚁群算法,能够快速有效地求解出基于栅格数据的成本距离。     

洪灾应急疏散路径规划算法优化

应急疏散是救灾工作的重要环节,合理的路径规划能有效缩短疏散时间,减少人员伤亡.本文以疏散总时间最短为目标,考虑需求控制,容量限制,交通延误,公平分配和资源节约等约束条件,对经典Dijkstra算法进行改进;并采用混合拆分疏散方法,构建洪灾避难应急疏散路径规划模型.运用C#语言编写算法,求解最佳路径,基于自主开发的应急疏散分析工具MiniGIS,对规划路径进行动态模拟,依据反馈逐次优化算法.结果表明:理想算法,延时-改进算法,逆行-改进算法均能为县域尺度的洪灾避难疏散路径选择提供参考,但理想算法适用于组织简单,高度有序的疏散情景,延时-改进算法考虑了除交通拥堵之外的延误,与真实情况更为接近,逆行-改进算法避免了因中途路径调整而出现的"回头路",在时间最短次优的条件下,更有利于疏散过程管理与资源节约,其结果被认为是此次应急疏散路径规划的最优解.     

基于野外台站无人机组网遥感仿真航迹规划

无人机因其灵活、高分辨率等特点在遥感领域中得到了广泛应用,但是目前的无人机遥感多为单机作业,存在缺乏组网协同规划、作业效率有待提高等问题。无人机组网遥感观测能够克服单机作业存在的问题,可以实现多尺度、多平台、多载荷的高频次迅捷组网观测,快速获取大范围的超高分辨率数据,为大范围的生态环境监测、洪涝灾害监测以及国土安全应急监测提供数据支撑。无人机航迹规划能够为高频迅捷的无人机组网观测提供最优航迹。本文针对日益繁杂的航空遥感任务,以及无人机野外台站资源的逐渐完善,提出了基于野外台站的无人机遥感航迹规划模型,以优化后的单机航迹为基础,以无人机数量最少为目标进行多机组网任务分配,旨在解决基于台站的无人机组网航迹规划问题。首先对单机航迹进行优化,将无人机总航程分为有效作业航程和非有效作业航程,通过分析单机作业的任务约束,证明了非有效作业航程最短时作业效率最高,非有效作业航程由转弯航程以及无人机往返于台站的航程决定,因此,确定提高单机作业效率的航迹优化方法：采用“最小宽度”的方法确定最优飞行方向以减少转弯航程,以无人机往返于台站航程最短为原则确定最优的任务起点;其次,以优化后的单机航迹为基础,提出基于台站的无人机组网任务分配算法,考虑每架无人机往返于台站的航程,充分利用无人机的续航能力,以无人机数量最少为目标进行任务分配,从而获得基于台站的无人机组网航迹规化结果。通过仿真分析,验证了本文模型的有效性和正确性。     

基于大数据的无人机云交换平台统计分析技术研究

随着无人机在各行业应用的迅速普及和大规模应用,民航局监管的无人机数量和无人机运行数据呈现海量增长,在给政府和行业监管带来便利的同时,也给传统的数据分析方法带来了极大的挑战。本文阐述了民航局无人机云交换平台的运行大数据的现状,分析了传统无人机运行数据统计分析存在的技术瓶颈,提出了基于大数据进行无人机运行数据统计分析方法,建立了无人机云数据交换平台大数据统计和分析系统的设计框架,并概述了如何基于Apache Spark和Cassandra数据库的大数据分析方法将无人机云交换平台生产的海量数据快速处理、存储、统计和分析的研究思路和方法,以及实现各类无人机运行特征分析的情况。目前基于本文的研究成果不仅可以满足行业主管部门对无人机运行数据统计的需求,还对掌握和了解中国无人机运行特征,探索更合适的无人机管理措施和健全无人机监管体制机制,有非常重要的意义。     

中国面向遥感应用的垂直起降无人机现状和 应用前景分析

近年来,针对中国生态环境、洪涝灾害应急响应、国土安全监测等遥感观测任务,无人航空遥感手段需求越来越多。构建异构无人航空器遥感观测多任务集群系统是近几年的发展目标,为完成无人航空遥感生态建设,垂直起降无人机以其不受场地限制起降又可快速巡飞的特点,在多个领域发挥着越来越大的作用。本文主要研究内容包括国内垂直起降无人机发展现状调研、面向航空遥感应用市场的无人机分析及典型机型介绍、垂直起降无人机在遥感领域的应用场景及案例分析、垂直起降无人机在遥感领域的应用前景及发展趋势等。通过广泛调研及深入分析可知,目前垂直起降固定翼无人机正逐步取代多旋翼飞行器的主导地位;垂直起降无人机占据了遥感应用无人机80.47%的市场份额;动力多元化、系统智能化、布局多样化、尺寸小型化等是面向遥感应用的垂直起降无人机的发展方向。本文较为全面地阐述和剖析了面向遥感应用的垂直起降无人机的相关内容,为遥感航空无人机生态建设提供了参考与支撑。     

轻小型无人机遥感组网飞行的高程安全监测冗余 容错算法研究

针对轻小型无人机遥感组网飞行的高程安全要求,本文设计了基于INS/GPS/气压计的多源信息冗余容错测量方案。通过分析轻小型无人机遥感组网应用时复杂多变的工作环境对可靠性与容错能力的要求,采用了联邦滤波算法进行多传感器冗余信息融合。本文分析了联邦滤波结构及算法,通过计算得出了系统容错性好以及滤波精度高的信息分配系数取值原则,并在此基础上提出一种基于故障特征信息熵的Pignistic概率转换容错信息分配方法。该算法可得到清晰准确的故障概率分布,根据此概率分布运用信息熵来确定系统故障概率,进而结合信息分配系数的取值原则得出组合测量系统各个子系统的权重比。通过算例仿真验证了不同信息分配系数主要影响子系统的估计误差和容错性能,而对联邦主滤波器的融合估计误差影响较小,说明了本文的容错信息分配方法能够为各子系统分量提供可靠的分配系数。在旋翼无人机平台上的定高悬停实验证明了该方法能将无人机高程误差减小为传统联邦滤波算法的四分之一,进一步说明了该方法能提高无人机高程安全监测系统的精度及容错性。     

Application of Improved Multi-Objective Ant Colony Optimization Algorithm in Ship Weather Routing

This paper presents a novel intelligent and effective method based on an improved ant colony optimization(ACO)algorithm to solve the multi-objective ship weather routing optimization problem,considering the navigation safety,fuel consumption,and sailing time.Here the improvement of the ACO algorithm is mainly reflected in two aspects.First,to make the classical ACO algorithm more suitable for long-distance ship weather routing and plan a smoother route,the basic parameters of the algorithm are improved,and new control factors are introduced.Second,to improve the situation of too few Pareto non-dominated solutions generated by the algorithm for solving multi-objective problems,the related operations of crossover,recombination,and mutation in the genetic algorithm are introduced in the improved ACO algorithm.The final simulation results prove the effectiveness of the improved algorithm in solving multi-objective weather routing optimization problems.In addition,the black-box model method was used to study the ship fuel consumption during a voyage;the model was constructed based on an artificial neural network.The parameters of the neural network model were refined repeatedly through the historical navigation data of the test ship,and then the trained black-box model was used to predict the future fuel consumption of the test ship.Compared with other fuel consumption calculation methods,the black-box model method showed higher accuracy and applicability.     

基于改进主动轮廓模型的无人机影像矿区地裂缝提取

矿区地裂缝精准识别对防灾、减灾和生态环境修复具有重要意义。针对高分辨率无人机影像较难自动精确提取地裂缝的问题,本文提出了一种基于改进主动轮廓模型的无人机影像矿区地裂缝提取方法。首先,采用Otsu算法计算背景和地裂缝初值作为先验知识;其次,构建背景和地裂缝初值的提取能量函数,并引入到传统CV主动轮廓模型,增强地裂缝提取的针对性;最后,通过轮廓的不断演化实现地裂缝的提取。以内蒙古扎赉诺尔矿区为研究区、无人机影像为数据源,采用改进主动轮廓模型方法进行地裂缝提取,并与传统的Canny边缘检测算法、支持向量机（SVM）、最大似然（MLM）和传统CV主动轮廓模型方法进行对比分析。结果表明：在地物类型较为单一的小范围区域,传统的Canny边缘检测算法和传统CV主动轮廓模型提取效果较差,改进主动轮廓模型、SVM和MLM共3种方法均可以取得较好的效果,其中,改进主动轮廓模型方法精度最高;在地物类型相对复杂的大范围区域,传统的Canny边缘检测算法、SVM、MLM和传统CV主动轮廓模型方法存在较多的漏提和误提,Kappa系数均低于0.7,而本文改进主动轮廓方法依然可以取得较好的效果,Kappa系数达到0.9左右。因此,本文提出的方法通过引入先验知识可有效提高地裂缝提取的精度和稳定性。     

面向中国洪涝灾害应急监测的无人机空港布局

当前洪涝灾害对社会的经济发展和人民生命财产安全构成严重威胁。无人机机动、灵活,安全性高,可迅捷甚至实时获取灾区影像,对灾情的快速评估和应急救援决策意义重大。遥感无人机在洪涝灾害救援中能够发挥的重要作用已得到广泛共识,但是由于灾害的突发性,缺乏就近部署的资源制约了无人机遥感观测和救援作用的发挥。针对突发灾害,在区域和全国范围内建立起一定的无人机遥感应急体系成为国家面向未来正在考虑的选项。基于此,本研究提出了基于中国科学院的野外台站构建全国无人机遥感观测网的设想。本研究以中国防范洪涝灾害等级分布数据、行政区划数据、中国科学院野外台站分布数据和当前无人机性能数据库为数据源;以行政区划离散并提取的中心点作为需求点,台站作为设施点,不同洪涝等级区域内需要无人机进行应急观测的重要程度作为权重,利用最大覆盖选址模型进行空港选址布局;利用成本-效益曲线确定台站的最佳数量,最终从268个台站中选取出81个作为支撑全国洪涝灾害无人机遥感观测网络的无人机空港。无人机空港布局结果在理论上能够实现对中国绝大数突发洪涝灾害在2 h内初步完成洪涝观测,这对于构建中国空天地一体化的洪涝灾害监测体系具有重要意义。同时,本研究中的方法和成果对于进一步构建行业和综合性的全国无人机遥感观测网也具有一定借鉴和参照意义。