CN105416584B - 一种灾后生命循迹无人机系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种灾后生命循迹无人机系统，所述灾后生命循迹无人机系统包括：无人机系统：包括至少1架无人机，所述无人机通过导航卫星实时获取自身的位置，在灾后搜救区域的上空飞行，实时采集地面的图像、光谱和红外线，并将位置、图像、光谱和红外线进行整合、归类和分析后发送到控制站；控制站系统：包括至少1个控制站，所述控制站用于根据无人机采集的图像、光谱和红外线识别出生命体征信号，并与位置结合绘制表述生命体位置的地图；通信链路系统：用于提供无人机与导航卫星、无人机与控制站、以及控制站与救灾指挥中心的通信链路。本发明能够克服恶劣环境的影响，连续采集数据，并且具有搜救效率高、生命体定位准确的优点。

Description

一种灾后生命循迹无人机系统

技术领域

本发明涉及灾后救援系统领域，更具体地，涉及一种灾后生命循迹无人机系统。

背景技术

目前，世界上已有多款类似的机器用于地震、海啸以及火山喷发等重大地质灾害爆发后，对于尚有生命体征存在的人类进行寻找和搜救。现今，绝大多数产品采用的是搜救机器人的方式，通过声呐、遥感、GPS定位以及温湿度测定等方法来搜集生还者的相关信息，并进行定位，使自然和地址灾害结束后，寻找生还者几率大大提高。

随着近几年，全球灾难性地质运动所发生次数的不断递增，人们对于安全保障意识也在不断增强。安全隐患给人类带来的担忧和困扰也成为当今世界最大的问题，这也意味着人们对于灾后生命循迹的要求性更高，特别是灾后现场中对生命存在范围的快速确定、缩小和对生还者的精确定位成为营救人员至关重要的法宝，这也为营救人员争取了救援时间，也为受难者快速的被成功营救赢得了更大可能性。因此在本发明中，“快速”确认和“缩小”生命存在范围，“精确”确定生命存在的位置是一大突出亮点。

有一种基于充分发挥红外、CCD和微光传感器的互补性，研制出全天候、多波段工作的融合信息感知系统，为观察者提供更丰富的图像信息。作品采用“开窗”快速配准技术、基于色彩传递的区域图像融合算法和基于多窗口特征提取方法，实现更符合人眼视觉特性的像素彩色图像实时融合。作品体积小、性能好，具备一定防震、防晒和防淋的能力。适合机场安检、大楼全景监控、海上搜救、车载夜视等，将来可根据市场需求形成系列产品。

上述方案只提供了如何通过图像来分析观察者提供的图像信息，却没有考虑如何在恶劣的环境下，人员无法快速到达的情况下，无限制对信息和数据进行采集。

发明内容

本发明克服现有技术所述的数据采集受限于恶劣环境影响的缺陷，提供一种能够连续采集数据，并且搜救效率高、生命体定位准确的灾后生命循迹无人机系统。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种灾后生命循迹无人机系统，包括：

无人机系统：包括至少1架无人机，所述无人机通过导航卫星实时获取自身的位置，在灾后搜救区域的上空飞行，实时采集地面的图像、光谱和红外线，并将位置、图像、光谱和红外线进行整合、归类和分析后发送到控制站；

控制站系统：包括至少1个控制站，所述控制站用于根据无人机采集的图像、光谱和红外线识别出生命体征信号，并与位置结合绘制表述生命体位置的地图；

通信链路系统：用于提供无人机与导航卫星、无人机与控制站、以及控制站与救灾指挥中心的通信链路。

在一种优选的方案中，所述无人机包括：飞行平台、动力系统、飞控系统、电气系统和任务设备系统，所述任务设备系统用于实时采集地面的图像、光谱和红外线，并将位置、图像、光谱和红外线进行整合、归类和分析后发送到控制站。

在一种优选的方案中，为了使无人机更加灵活的运行在空中，根据翼弦与空气来流方向之间的夹角和机翼纵轴空气切角的合力产生最大升力原理，所述无人机采用短程中空巡飞式固翼无人机作为飞行平台。

采用微型电动动力系统作为动力来源，以提升无人机的有效飞行性能；所述飞控系统用于向无人机提供所选定的参考系位置、速度与飞行姿态外，并且引导无人机沿着指定的航线安全、准时的飞行。在无人机动力系统启动瞬间，飞控系统也是帮助无人机完成起飞、空中飞行、执行任务和返场回收整个飞行过程中的核心系统。通常采用传感器技术来完成整个机身导航飞控的全部环节。电气系统是为无人机提供主电源、应急电源、配电系统和用电设备等装置，是无人机能量来源。

在一种优选的方案中，所述控制站包括感知系统和操控系统；

所述感知系统用于根据无人机采集的图像、光谱和红外线识别出生命体征信号，并与位置结合绘制表述生命体位置的地图；

所述操控系统用于控制无人机系统和通信链路系统，同时用于根据绘制的表述生命体位置的地图进行报警或启动灾难应急预案以及调配附近人员。

在一种优选的方案中，所述感知系统包括中央控制器、图像感知器、光谱显示模块和热辐显示模块，所述图像感知器用于对无人机采集的图像、光谱和红外线进行分析，识别出生命体征信号，中央控制器控制光谱显示模块和辐射显示模块分别显示生命体存在的光谱波段和红外线波段。

在一种优选的方案中，所述图像感知器包括：

数据采集模块：用于接收无人机采集的图像、光谱和红外线；

图像分析模块：用于分析无人机采集的图像；

光谱分析模块：用于分析无人机采集的光谱，识别出表示生命体存在的光谱波段；

热辐效应分析模块：用于分析无人机采集的红外线，识别出表示生命体存在的红外线波段。

与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：

1、无人机能够自动扫描和采集灾后废墟以及水下生命体向外发出的非可见光光谱，以及感知红外线辐射强度，克服了恶劣环境的影响，能够尽可能的做到对生物存活的判断的准确性，保证零非生命体征的错误判断；

2、由于无人机对地面或海面扫描时，无人机实时都与导航卫星直接相连并通信，所以确定搜索范围和定位生命点的精确度基本可以达到98%以上，误差精度是随着导航系统误差的确定而决定，一般对定位的定位误差最大不会超过15米的距离，这样的精度是能够满足实际就在需求。

3、由于终端设备采用的是无人机系统框架，所以在灾后生命循迹中，灵活性更强，搜索范围也更大，可以极大提高搜救效率。

附图说明

图1为灾后生命循迹无人机系统的示意图。

图2为灾后生命循迹无人机系统的架构示意图。

图3为无人机扫描地面的示意图。

图4为通信链路系统的示意图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；

对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。

实施例1

如图1-2所示，一种灾后生命循迹无人机系统，所述灾后生命循迹无人机系统包括：

无人机系统：包括至少1架无人机，所述无人机通过导航卫星实时获取自身的位置，在灾后搜救区域的上空飞行，实时采集地面的图像、光谱和红外线，并将位置、图像、光谱和红外线进行整合、归类和分析后发送到控制站；

控制站系统：包括至少1个控制站，所述控制站用于根据无人机采集的图像、光谱和红外线识别出生命体征信号，并与位置结合绘制表述生命体位置的地图；

通信链路系统：用于提供无人机与导航卫星、无人机与控制站、以及控制站与救灾指挥中心的通信链路。

在具体实施过程中，所述无人机包括：飞行平台、动力系统、飞控系统、电气系统和任务设备系统，所述任务设备系统用于实时采集地面的图像、光谱和红外线，并将位置、图像、光谱和红外线进行整合、归类和分析后发送到控制站。

无人机系统，是整个发明中的载体部分，所有对灾后生命体征的搜寻的任务全部依靠它的运动来完成。因此，在完成一次完整的飞行任务时，必须要有极强稳定性和快速反应能力方能更好的使该无人机的机载雷达系统扫描和覆盖更大的区域，在有限的时间，争取更大范围内搜索。

在具体实施过程中，为了使无人机更加灵活的运行在空中，根据翼弦与空气来流方向之间的夹角和机翼纵轴空气切角的合力产生最大升力原理，所述无人机采用短程中空巡飞式固翼无人机作为飞行平台。

本实施例采用微型电动动力系统作为动力来源，以提升无人机的有效飞行性能；所述飞控系统用于向无人机提供所选定的参考系位置、速度与飞行姿态外，并且引导无人机沿着指定的航线安全、准时的飞行。在无人机动力系统启动瞬间，飞控系统也是帮助无人机完成起飞、空中飞行、执行任务和返场回收整个飞行过程中的核心系统。通常采用传感器技术来完成整个机身导航飞控的全部环节。电气系统是为无人机提供主电源、应急电源、配电系统和用电设备等装置，是无人机能量来源。

在具体实施过程中，本发明的核心部分为控制站系统，为了方便对无人机对地面信号和信息的精确获取，并方便同天基系统达到直接通信，确保对生命体的精确识别和定位，所述控制站包括感知系统和操控系统；

所述感知系统用于根据无人机采集的图像、光谱和红外线识别出生命体征信号，并与位置结合绘制表述生命体位置的地图；

所述操控系统用于控制无人机系统和通信链路系统，同时用于根据绘制的表述生命体位置的地图进行报警或启动灾难应急预案以及调配附近人员。操纵系统我们与以往不同的是，不再拘于普通的对地面控制站内的飞行控制席位、任务设备控制席位和数据链路席位等进行控制，在此基础上，我们将每一处控制站都嵌入GPS信号接收芯片，芯片的植入将每一个控制站的位置定位下来，多个控制站通过GPS构成地面通信网格，最终使每个控制站都具有报警或启动灾难应急预案以及最近人员调配能力：任意一处获知生命存在区域信息，所有控制站都会通过无人机热辐信号发射系统以微波频率向各控制站发送生命存在区域的地理位置。

在具体实施过程中，所述感知系统包括中央控制器、图像感知器、光谱显示模块和热辐显示模块，所述图像感知器用于对无人机采集的图像、光谱和红外线进行分析，识别出生命体征信号，中央控制器控制光谱显示模块和辐射显示模块分别显示生命体存在的光谱波段和红外线波段。

感知系统是一种基于模拟人类神经系统的一种图像分析仪，也是一种可以感知人类生命活动的传感器，他通过三种对人体生命体征的特性来确定是否有生命迹象。根据生物医学角度分析，人类以及生物生还、死亡甚至处于濒临死亡时都会向外辐射出不同频段的光谱，并释放不同能量的红外线，把这种释放不同能量红外线的现象叫做热辐射。由于生还、死亡和濒临死亡所发射出波段的频率都是固定且不便的，所以可以根据光谱差异性进行扫描，并且分析这些区域，哪些区域存在并发出这些频率的光谱和热辐。这些工作只需通过无人机在飞行中对地面进行扫描即可，由于扫描区域存在最大半径，那么以此为半径的同心圆区域则为扫锚的最大区域。如图3所示，当无人机行驶的距离达到扫锚区域的最大直径时，那么此时，无人机在该行驶的整个区域内，扫描范围达到最大。所以，通过这样的方式可以解决无人机在进行低空飞行时也可以到无缝扫描并达到区域最大的特点。

在具体实施过程中，所述图像感知器包括：

数据采集模块：用于接收无人机采集的图像、光谱和红外线；

图像分析模块：用于分析无人机采集的图像；

光谱分析模块：用于分析无人机采集的光谱，识别出表示生命体存在的光谱波段；

热辐效应分析模块：用于分析无人机采集的红外线，识别出表示生命体存在的红外线波段。

如图4所示，在具体实施过程中，通信链路系统包括机载雷达和地面基站，用于提供无人机与导航卫星、无人机与控制站、以及控制站与救灾的指挥中心的通信链路，控制站通过基站形成的无线通信网络将信息送达给救灾的指挥中心，由救灾的指挥中心统一安排最近的救援人员进行救援工作。

本发明中，无人机能够自动扫描和采集灾后废墟以及水下生命体向外发出的非可见光光谱，以及感知红外线辐射强度，克服了恶劣环境的影响，能够尽可能的做到对生物存活的判断的准确性，保证零非生命体征的错误判断；

本发明中，由于无人机对地面或海面扫描时，无人机实时都与导航卫星直接相连并通信，所以确定搜索范围和定位生命点的精确度基本可以达到98%以上，误差精度是随着导航系统误差的确定而决定，一般对定位的定位误差最大不会超过15米的距离，这样的精度是能够满足实际就在需求。

本发明中，由于终端设备采用的是无人机系统框架，所以在灾后生命循迹中，灵活性更强，搜索范围也更大，可以极大提高搜救效率。

相同或相似的标号对应相同或相似的部件；

附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (5)

1.灾后生命循迹无人机系统，其特征在于，所述灾后生命循迹无人机系统包括：

无人机系统：包括至少1架无人机，所述无人机通过导航卫星实时获取自身的位置，在灾后搜救区域的上空飞行，实时采集地面的图像、光谱和红外线，并将位置、图像、光谱和红外线进行整合、归类和分析后发送到控制站；

控制站系统：包括至少1个控制站，所述控制站用于根据无人机采集的图像、光谱和红外线识别出生命体征信号，并与位置结合绘制表述生命体位置的地图；

通信链路系统：用于提供无人机与控制站、控制站之间、以及控制站与救灾指挥中心的通信链路；

所述无人机包括：飞行平台、动力系统、飞控系统、电气系统和任务设备系统，所述任务设备系统用于实时采集地面的图像、光谱和红外线，并将位置、图像、光谱和红外线进行整合、归类和分析后发送到控制站。

2.根据权利要求1所述的灾后生命循迹无人机系统，其特征在于，所述无人机采用短程中空巡飞式固翼无人机作为飞行平台。

3.根据权利要求1所述的灾后生命循迹无人机系统，其特征在于，所述控制站包括感知系统和操控系统；

所述感知系统用于根据无人机采集的图像、光谱和红外线识别出生命体征信号，并与位置结合绘制表述生命体位置的地图；

所述操控系统用于控制无人机系统和通信链路系统，同时用于根据绘制的表述生命体位置的地图进行报警或启动灾难应急预案以及调配附近人员。

4.根据权利要求3所述的灾后生命循迹无人机系统，其特征在于，所述感知系统包括中央控制器、图像感知器、光谱显示模块和热辐显示模块，所述图像感知器用于对无人机采集的图像、光谱和红外线进行分析，识别出生命体征信号，中央控制器控制光谱显示模块和辐射显示模块分别显示生命体存在的光谱波段和红外线波段。

5.根据权利要求4所述的灾后生命循迹无人机系统，其特征在于，所述图像感知器包括：

数据采集模块：用于接收无人机采集的图像、光谱和红外线；

图像分析模块：用于分析无人机采集的图像；

光谱分析模块：用于分析无人机采集的光谱，识别出表示生命体存在的光谱波段；

热辐效应分析模块：用于分析无人机采集的红外线，识别出表示生命体存在的红外线波段。