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[期刊] 地理科学进展
[作者]
焦庆宇 陈新锋 郑志刚 柏艺琴 刘艳思 张正娟 孙龙妮
为解决无人机数量的快速增长导致其对地面尤其是城市内运行风险的提升,提高无人机的运行效率,减少无人机对地面人群造成的威胁,需基于人群密度对无人机制定特定的路径规划。然而,现阶段对无人机进行路径规划时仍以静态人口统计数据作为地面风险的分析依据,未能根据人群密度的时空变化特征对无人机进行实时路径规划。论文首先分析城市路网人群密度时空数据特征;其次,利用卷积神经网络对不同区域的人群密度进行预测;最后,根据已预测的人群密度数据,利用改进A~*算法对无人机进行实时路径规划及风险评估。使用该模型对北京上空无人机路径进行规划,结果显示,无人机运行风险降低了76%,可为无人机交通管理系统实时路径规划功能的建立提供理论参考。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张佳庆 孙韬 蒋弘瑞 段君瑞 缪煦扬 纪杰
跨越林区的高压输电线路建设存在诱发森林火灾的风险,因此必须重视高压输电线路的巡检工作。目前,以防范林区火灾风险为目的开展的无人机巡检路径规划的相关研究较少,且已有研究未针对电网系统的运维安全,也未考虑各火灾风险因素间的相互影响。因此,该文提出一种基于网络分析法(analytic network process, ANP)和遗传算法(genetic algorithm, GA)的森林电网无人机巡检路径规划方法。首先结合历史数据和实地调研,识别出影响森林火灾风险的典型因素,并对所在线路及周边林区开展火灾风险评估,划分出高火险区域;再将这些高火险区域设置为巡检节点,基于GA规划出最短的无人机巡检路径。此外,提出一种基于最大偏转角约束的路径优化方法,对路径中不满足最大偏转角约束的节点进行了优化。该文以中国池州市九华密集输电通道锦苏线3542#—3547#为应用对象,评估得出了线路周边存在10处高火险区域,规划出长度为5 391.72 m的无人机巡检路径,再利用最大偏转角约束的方法进行路径优化,优化后的路径总长为5 401.36 m,仅比原路径增长了0.179%。该文提出的无人机巡检路径规划方法以火灾风险评估为基础,兼顾了各林火风险因素间的相互影响,可以为后续林区高压输电线路的无人机巡检路径规划相关研究提供参考。
[期刊] 物流技术
[作者]
刘亚京 吕文红 王国娟 梁璐莉
主要阐述末端无人机物流路径规划的研究进展。从智能避障、精确跟踪、多无人机协同规划三个方面论述了无人机路径规划研究现状;从无人机配送的约束条件(时间窗限制、续航里程限制)和无人机配送模式(配送中心和配送路径共同优化的方式、"配送车+无人机"新型配送)两个方面论述了末端无人机物流路径规划研究现状。研究表明末端无人机物流路径规划面临续航里程限制、配送回路总数过多等问题;今后末端无人机物流路径规划研究应该主要在配合无人机物流模式创新的基础上展开研究,如配送车携带充电桩、建立地面巡逻式移动充电站、建立无线充电基站等。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
严炜 龙长江 李善军
为解决不规则区域内农用无人机植保作业问题,以农用无人机的总飞行距离和多余覆盖率为指标建立模型,将无人机的植保作业航向角作为优化目标,并考虑有障碍物下的情形,采用差分进化算法(different evolution algorithm,DE)与量子退火算法(quantum annealing algorithm,QA)融合的方法对应用模型进行求解,分析算法的执行过程并进行MATLAB仿真试验。结果显示:在设定的不含障碍物农田区域环境下,相较于未规划与差分进化算法规划情况,采用差分量子退火算法(differential evolution algorithm-quantum annealing,DEQA)时无人机总的飞行距离分别减少101.52、73.00 m,转弯路径分别减少43.02、43.10 m,多余覆盖率分别减少22.25%和12.79%;在设定的含障碍物农田区域环境下,相较于未规划与差分进化算法规划情况,采用差分量子退火算法时无人机总的飞行距离分别减少73.24、24.54 m,转弯路径分别减少52.50、12.72 m,多余覆盖率分别减少72.34%、23.52%,其余指标均有所下降。仿真结果表明,采用差分量子退火算法能够完成农田区域路径规划问题,可为农用无人机路径规划提供技术支持。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
王雅佩 王振锡 李擎 刘梦婷 杨勇强
【目的】林分密度是影响森林生态系统结构和功能的主要因素,是森林资源调查的一项重要指标,对林木生长发育有着十分重要的影响。基于无人机影像,以实现提取不同郁闭度的林分密度,旨在为天然林保护工程实施后山区森林资源更新恢复评价提供技术支撑。【方法】以新疆农业大学实习林场伐后更新的天然林为研究对象,以天山云杉Picea schrenkiana var. tianshanica纯林为主,基于无人机影像,利用面向对象多尺度分割方法提取了低、中、高3种不同郁闭度林分的天山云杉冠幅信息,进而估算林分密度,提出了采用平均冠幅法估测高郁闭度林分冠层遮挡区域林木株数的方法。【结果】采用面向对象方法对新疆农业大学实习林场伐后更新的天山云杉树冠边缘信息提取精度较高,提取的林分密度与实测结果相近。其中低、中郁闭度林分中林分密度提取精度分别为0.986 8和0.933 3,高郁闭度林分中林分密度提取精度相对较低,为0.765 7。【结论】总体来看,该方法用于研究区天山云杉林伐后更新地林分密度估测是可行的,采用树冠平均冠幅法能够快速准确地提取伐后更新造林地的林分密度。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
唐灿 宗望远 黄小毛 罗承铭 李文成 王绍帅
针对含障碍物多田块条件下的多台农用无人机路径规划问题,研究提出一套完整的多无人机协同作业路径优化算法解决方案。以最小转移路径长度为作业优化目标,先基于多边形扫描填充算法计算出水平航向条件的初始覆盖作业航线,对航线间危险转移过程进行安全边界相交性测试,每单一田块分别采用凸多边形"最小跨度法"和非凸多边形"步进旋转法"优化作业航向。然后建立航线调度及航次规划数学模型,并基于Google OR-Tools开源优化软件套件进行求解。对比不同航线组合调度策略下的作业效果,以及考虑消耗品补给时的OR-Tools 5种优化搜索策略算法与无人机沿航向方向等面积划分算法的作业优化效果。针对4组假想田块和真实田块的算例仿真试验表明,该算法能够有效地实现多田块在满足各种约束条件下的多机协同路径规划,算法耗时70～552 s,相比于等面积划分算法,航线间转移路径总长度下降24.86%～47.10%。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
王鑫运 黄杨 邢艳秋 李德江 赵晓伟
【目的】针对传统机载激光雷达（Light Detection And Ranging, LiDAR）所生成的冠层高度模型分辨率较低，不利于高郁闭度人工针叶林中冠幅较小的树种单木分割的问题，基于大疆禅思L1激光雷达高密度点云，提出了一种基于层次化泛洪的单木分割算法。【方法】采用大疆禅思L1激光雷达设备，选择东北地区樟子松与兴安落叶松人工林作为实验样地。首先对原始的高密度激光雷达点云依次进行拼接、去噪、高程归一化处理，针对两块样地生成分辨率分别为0.1、0.2、0.4 m的高、中、低3种分辨率的冠层高度模型。对3种冠层高度模型分别进行先开后闭的形态学滤波处理，以降低冠层高度模型中单个树冠内部不同像素间高程差。然后采用反距离插值算法对3种冠层高度模型中的空洞像素进行平滑处理，并采用图像增强算法提高3种冠层高度模型中树冠内部像素与树冠间像素的对比度，以降低形态学滤波对林隙的模糊处理影响。最后利用局部最大值法分别在3种冠层高度模型中搜索树顶，基于搜索到的树顶位置，结合分层处理思想通过模拟泛洪算法实现单木分割，并基于一般树冠形态，对分割后树冠投影形状、面积进行约束，以优化分割后树冠形状。【结果】针对人工针叶林林分，提出的单木分割算法结合高分辨率冠层高度模型在两种树种样地下最高分割精度达到90%以上。其中，在冠幅较小的兴安落叶松样地中，基于高、中、低分辨率冠层高度模型的单木分割精度F值分别达到91.6%、85.9%、80.2%。而冠幅较大的樟子松样地中，基于高、中、低分辨率冠层高度模型的单木分割精度F值分别为86.2%、84.1%、75.9%。【结论】基于冠层高度模型的单木分割场景中，冠幅较大的树种对于一定范围内分辨率变化不敏感，高分辨率冠层高度模型可以提高人工针叶林单木分割精度，尤其是对于冠幅较小的树种分割精度提高较大。本研究提出的单木分割方法结合无人机高密度LiDAR点云在高郁闭度人工针叶林样地中可达到较高分割精度。
[期刊] 物流技术
[作者]
王慧明 黄永晖 范雨哲 孙术发 郭成波
针对目前以车辆运输为主的血液配送系统中供给与需求容易产生不匹配的问题,对无人机血液配送系统展开了研究,对比分析了无人机血液配送系统对传统血液供应模式的改进,研究了无人机配送所需的血液运输箱和夹持机构设计原则,规划了无人机血液配送的流程,通过划分血液采集网点、血液需求调度中心和无人机调度系统在无人机血液配送中的职能作用,构建了无人机血液配送的整体方案,为无人机血液配送系统的应用提供了理论支持。
关键词：
无人机 血液配送 血库管理 无人机调度
[期刊] 运筹与管理
[作者]
乐健驿 宋业新 陈洋
多舰载无人机协同对海上目标攻击的任务规划是有效提高无人机海上作战能力的关键技术之一。不同于陆基起降平台，舰载无人机的起降平台为复杂海洋环境下的移动平台。针对这一特点，考虑了舰载无人机起降场为存在时间窗口约束的移动起降场、完成任务所需空中时间以及生存威胁等各方面因素，以攻击收益最高、无人机损毁最小为目标建立了多目标任务规划模型，并给出了双种群优化算法对其进行求解。通过与经典的NSGA-2、SPEA2等多目标优化算法进行对比，仿真结果表明该方法是可行、有效的。
关键词：
舰载无人机 双种群优化算法 任务规划
[期刊] 林业科学研究
[作者]
周梅 李春干 李振 余铸
[目的 ]点云密度是影响无人机激光雷达数据获取和预处理成本和效率的关键因素，探明点云密度对林分尺度无人机激光雷达森林参数估测精度的影响，有助于优化无人机激光雷达森林应用技术方案。[方法]以马尾松、桉树人工林为研究对象，采用百分比重采样方法，对密度为247点·m~(-2)的原始点云按40%、20%、8%、4%和2%的比例降低点云密度，得到1个全密度原始点云数据集和5个稀疏密度点云数据集；每个数据集独立进行点云分类、地面点滤波和数字高程模型生成、点云高度归一化等预处理并提取激光雷达变量；对于同一森林类型的同一个森林参数(林分蓄积量、断面积、平均高和平均直径)的估测，各个数据集都采用相同的乘幂模型结构式进行模型拟合，然后比较分析模型优度统计指标的差异，包括：决定系数(R~2)，相对根方根误差(rRMSE)和平均预报误差(MPE)；采用配对样本t检验方法对各个数据集的森林参数估测结果和激光变量的差异进行统计分析。[结果]当点云密度分别稀疏至100、50、…、5点·m~(-2)时，各个森林参数估测模型的精度保持基本一致；各个稀疏密度点云数据集的森林参数估测值的均值与原始点云数据集的估测值的均值不存在显著性差异(p≥0.05)；各个稀疏密度点云数据集激光变量的均值和原始点云数据集激光变量的均值基本上不存在显著性差异(p>0.05)。[结论]在无人机激光雷达森林资源调查监测应用中，点云密度可低至5点·m~(-2)。然而，本试验结果仍需通过不同飞行高度获取不同密度点云数据予以验证。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
高梦阗 韩继良 冯晓春 林娜 阮俊虎
为解决农业社会化服务平台下植保无人机“单基站-多无人机”模式任务分配调度的精细化匹配问题，建立了任务分配调度的两阶段混合整数规划模型。首先，引入了考虑温度影响下的农药药效可变时间窗、植保无人机农田中飞行模式选择、变动耗电速率等农业参数变量，在快速精准解决农户分散的植保需求条件下，求解出植保无人机任务分配调度的成本最小化目标；然后在保证其他参数不变的情况下，分别改变植保无人机的电池额定续航时间、农田中的飞行模式、温度对应的最佳药效可变时间窗和需求大小4个参数，研究了植保成本的改进情况。结果显示，各植保无人机搭载续航时间长的电池、在农田中选择长边转弯栅格形飞行、选用发挥最佳药效温度范围大的农药种类和提高单位时段平台服务量上限策略，分别可以降低40.02%、12.45%、21.17%和39.19%的植保成本。以上结果表明，引入了具体农业生产要素的混合整数规划的模型科学有效，更适用于农服平台的植保无人机任务分配调度。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
彭勇 张永辉 黎元钧
无人机具有飞行不受地形限制等优点而被应用于提升城市物流配送“最后一公里”效率实践，但无人机配送受到最大飞行时间及最大载重等限制。结合卡车与无人机配送特点，研究了一类考虑无人机辅助的卡车配送路径优化问题；考虑无人机最大飞行时间、最大载重和飞行速度等因素，以配送完成时间最短为目标建立混合整数规划模型；采用结合自适应K-means聚类搜索的混合变邻域搜索算法进行求解。基于Solomon Benchmark C101、R101、RC101构建算例，分析结果表明：嵌入简单启发式算法的混合变邻域搜索算法能够较好求解所提出的路径优化问题，并能提高物流配送服务时效性；无人机飞行速度受载重影响越小，飞行持续时间越长，越有利于缩短配送时间。
[期刊] 工业工程
[作者]
李妍峰 李佳 向婷
基于无人机配送优势，提出一类无人机与卡车分区域协同配送问题。考虑需求稀疏地区由无人机配送，需求密集地区由卡车与无人机协同配送的情形。由于无人机的载重能力较小，无人机访问的顾客需求允许被拆分。结合无人机与卡车的访问路径关系，以最小化运输成本和使用卡车的人力成本为目标建立混合整数规划模型，并设计一种改进变邻域搜索算法对问题进行求解。小规模算例的特性分析表明，运输成本对无人机的载重能力及单位运输成本敏感性较高。多个不同规模的算例测试表明，改进变邻域搜索算法能在较短时间内有效求解各规模算例，且算法稳定性较好。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
贾鹏刚 夏凯 董晨 冯海林 杨垠晖
胸径是立木测定的基本因子,自动获取胸径数据是准确高效计算森林蓄积量和生物量的关键。以银杏Ginkgo biloba为研究对象,通过无人机获得影像数据,利用运动恢复结构(SFM)方法生成数字表面模型和正射影像图,进而提取单株银杏的树冠面积(A_c),冠幅(W_c)及树高(H)。3个参数分别与胸径(DBH)建立一元回归模型(A_c-D_(BH),W_c-D_(BH), H-D_(BH)),二元回归模型(A_c&W_c-D_(BH), A_c&H-D_(BH), W_c&H-D_(BH))和三元回归模型(A_c&W_c&H-D_(BH))。52组拟合样本的结果显示:A_c&W_c&H-D_(BH)模型的决定系数(R~2)最高为0.825 0,均方根误差(E_(RMS))最小为0.959 1。19组检测样本的结果显示:A_c&W_c&H-D_(BH)模型反演的胸径值误差率为4.20%,小于A类森林资源胸径因子允许的误差值(5%)。研究结果表明:通过无人机采集树冠面积、冠幅和树高3个参数,可计算得到较高精度的胸径值。
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