混合无人机通过垂直起飞检测、监测和预防野火

研究员孔兆丹和他的团队正在开发一种混合动力飞机，它可以像旋翼机一样垂直着陆和起飞，但也具有固定翼飞机的品质，可以在高空巡航数小时。 （图片来源：加州大学戴维斯分校）

有烟的地方不会起火，因为无人机已经到达现场。至少这是加州大学戴维斯分校机械与航空航天工程系教授孔兆丹及其团队的希望。

该小组正在研究一种积极主动的解决方案来扑灭加利福尼亚州的野火，因为目前的方法让消防员到达现场为时已晚。它是一个集成技术系统，用于在火灾达到严重冒烟点之前对其进行检测。

“我们的解决方案由两个主要部分组成：早期火灾风险预测和早期火灾检测和跟踪，”Kong 说。 “我们专注于早期检测和跟踪，因为我们相信早期检测通常会导致初次攻击时火势较小，遏制概率更大，并防止生命和财产损失。”

孔说，检测将通过放置在加州消防局确定的危险区域的联网传感器在地面开始。这些传感器由加州大学戴维斯分校的安东尼·韦克斯勒 (Anthony Wexler) 开发，手掌大小，可测量温度、湿度和风速，据韦克斯勒介绍，这些是野火发生的必要因素。

为了执行侦察任务，该团队正在建造一架配备导航系统、传感器和摄像头的旋翼机。 “我们已经完成了设计和原型制作，正在构建和测试它。它具有双翼多旋翼配置，”Kong 说。

孔说，火灾风险预测模型是根据天气、植被等燃料、地形和火灾的历史数据建立的。可以使用机器学习来训练这样的模型。然后，它可以通过提供地面传感器、燃料、地形、GIS 数据提供的实时天气信息来实时部署，他补充道。

后一种模型只能识别火灾高风险区域。然后，该小组可以使用其火灾探测和跟踪模块来巡逻和搜索潜在的火灾。该模块主要由一组无人飞行器（UAV）组成，每个无人机都配备了多个传感器，包括电光（EO）和红外（IR）相机、化学传感器、风传感器和多光谱相机。

EO/IR/化学传感器协同工作，从可能远离火灾的位置检测火灾；需要风传感器，因为风是火灾的重要驱动因素之一，并且风场不均匀，例如，山脊上的风速和风向可能有很大不同； Kong说，如果需要，可以使用多光谱相机提供高分辨率植被信息，GIS数据可能会过时，并且通常分辨率较低。

孔说：“将部署一组此类无人机，因为这将提高定位潜在火灾的效率。” “一旦我们的光电/红外相机识别出火灾和/或烟雾，或者我们的化学传感器识别出指示野火的化学物质，无人机小组将切换到跟踪模式。例如，他们可以使用羽流和机载传感器来追踪资源 - 就像 K9 狗一样工作，”他补充道。

这种方法比目前的方法能早多少时间检测到火灾？嗯，这取决于点火点的位置。

Kong 说：“迪克西火灾是 2021 年加州野火季规模最大、最具破坏性的火灾，也是美国历史上损失最惨重的野火（以消防成本衡量）。” “起火时间是早上 7 点左右；下午晚些时候，从 70 号高速公路上可以看到火势，这引发了多起向 911 的报告；下午 5 点左右，消防车和空中加油机就位。”

Kong表示，他们的方法可以显着缩短检测时间，“如果我们的一架无人机在点火附近，它应该在几分钟内检测到火灾，但它们需要在正确的地点和正确的时间。这就是为什么我们正在采取积极主动的方法来优先考虑高风险区域。我无法提供具体数字，但我们发现，平均而言，化学传感器可以比光电/红外相机更早检测到火灾。”

孔说，该团队已开始在加州大学戴维斯分校管理的鹌鹑岭保护区测试其地面传感器。主要目标是展示廉价的传感器可以承受崎岖地形中的恶劣条件。去年 11 月，他们安装了 5 个；其中一座因洪水受损，但其他四座仍在运行。

本文由 SAE Media Group 数字内容编辑 Andrew Corselli 撰写。如需了解更多信息，请访问此处。