CN107976220A - 基于定点不同高度下大气成分同步检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于定点不同高度下大气成分同步检测系统，包括：无人机组合单元，由至少两台无人机组成；控制主机；信息数据库，存储信息传输单元发送至控制主机的数据信息；监视器，实时显示监测点同一时段的大气成分信息并进行预警或警告；控制主机与多台无人机双向通讯，控制主机与信息数据库双向通讯，控制主机的输出端与监视器的输入端相连。本发明还公开了基于定点不同高度下大气成分同步检测系统的检测方法。本发明能够有效弥补目前PM2.5浓度缺乏在同一时间维度下垂直监测手段的不足，为大气环境监测提供一种机动、高效、低成本的大气污染和环境探测新途径，对雾霾监测和成因研究、治理意义重大。
Description
技术领域
本发明涉及环境监测技术领域，尤其是一种基于定点不同高度下大气成分同步检测系统及方法。
背景技术
随着全球经济的不断发展，工业和生活污染物的大气排放总量不断增加、范围持续扩大，雾霾现象日趋严重。细颗粒物指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物，它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。根据已有的研究资料表明，PM2.5浓度分布与大气逆温层、大气湍流等有关，且随着高度的增加有所变化。此外，随着城市的现代化发展，高层建筑的不断涌现使人们的活动范围逐渐由单一平面发展到近地层空间，空气污染物在近地层不同高度的垂直分布特征与公共健康紧密相关，获取近地层空间大气成分也是分析大气污染源一种重要的手段。
现有的多旋翼无人机系统对监测区域进行垂直飞行，同步采集影像数据、PM2.5数据和温度、湿度、气压，地面站通过远程无线传输方式接收数据，通过对探测数据的订正和拟合处理，获得不同高度的PM2.5浓度分布曲线、大气能见度垂直分布曲线。该种方法的缺陷在于单台无人机在一个时间只能检测到该高度下的大气成分，在另一高度时就是另外一个时间点，由于大气时刻都在流动变换，即使在同一高度，不同时间点的大气成分也是有一定的变化，特别是在发生大气污染情况下，该种测试的失真情况更为严重。因此，在同一时间维度下，不同高度的大气成分检测，该种技术方案就无法做到。而对于大气成分检测，大气污染预警、预防，在同一时间维度下，不同高度的大气成分检测尤为重要，以上问题亟待解决。
发明内容
本发明的首要目的在于提供一种能够机动灵活的探测同一时间维度下，低空PM2.5和相关大气参数垂直分布数据，提升对雾霾分布状况的综合监测能力和成因分析能力，为雾霾治理提供新型监测手段和数理依据的基于定点不同高度下大气成分同步检测系统。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：一种基于定点不同高度下大气成分同步检测系统，包括：
无人机组合单元，由至少两台无人机组成，实现多台无人机同时悬浮在同一竖直线上的不同高度，并对大气成分进行监测；
控制主机，对所获得的数据信息进行分析，利用线性拟合模型，获得PM2.5与高度、温度、辐照度之间的相关关系；利用PM2.5与大气能见度之间关系模型计算获得能见度垂直分布数据，绘制低空PM2.5和大气能见度垂直分布曲线，结合当时气象条件进行不同高度雾霾影响程度分析；把所分析的大气成分的实时数据信息与历史数据相比对，得出当前时空下大气成分参数；
信息数据库，存储信息传输单元发送至控制主机的数据信息；
监视器，实时显示监测点同一时段的大气成分信息并进行预警或警告；
所述控制主机与无人机组合单元内的多台无人机双向通讯，控制主机与信息数据库双向通讯，控制主机的输出端与监视器的输入端相连。
所述无人机上安装有：
定位单元，由水平位置定位器和竖直位置定位器组成；
大气成分检测单元，由大气成分传感器、温度传感器、光照传感器及视频传感器组成；
信息传输单元，采用GPRS模块；
所述定位单元、大气成分检测单元均与信息传输单元双向通讯，所述信息传输单元与控制主机双向通讯。
所述无人机采用多旋翼垂直升降无人机，两相邻无人机之间的竖直间距在10至800米之间，两相邻无人机之间的水平间距小于5米。
本发明的另一目的在于提供一种基于定点不同高度下大气成分同步检测系统的检测方法，该方法包括下列顺序的步骤：
（1）将多台多旋翼无人机飞行系统展开，对每一台无人机进行静态通电调试，通过无人机地面的监视器确定系统状态正常；
（2）利用控制主机进行各台无人机的任务规划，设定无人机编号，确定起飞顺序，输入飞行参数和定位参数，其中所述飞行参数包含：飞行区域和飞行高度；所述定位参数包括邻近一台无人机距离本机的高度和水平方位；
（3）各台无人机按编号依次起飞，当所有无人机全部起飞后，启动定位单元，进行无人机水平方向上的定位和纠偏，竖直方向确定各自的飞行高度，直至所有无人机在一竖直线上稳定悬浮，启动信息传输单元，把各无人机的定位和各自的相对竖直高度发送至地面的控制主机；
（4）控制主机发出指令，同时启动各台无人机上的大气成分检测单元，同步采集不同高度的大气参数数据，通过信息传输单元的远程无线传输方式，向控制主机实时传输探测数据，并实时监控任务飞行状态；其中，所述大气参数包含：PM2.5、温度、光照、气压及视频；
（5）控制主机把获取的大气参数数据存储到信息数据库，并对各类检测数据进行处理，获得同一时间维度下的不同高度PM2.5、气压、温度、视频能见度分布数据；
（6）控制主机的处理器利用线性拟合方法，获得PM2.5与高度、温度、辐照度之间的相关关系，用于分析同一时间维度下不同高度PM2.5浓度的分布趋势及与相关大气参数之间的关系；利用PM2.5与大气能见度之间关系模型计算获得能见度垂直分布数据，绘制低空PM2.5和大气能见度垂直分布曲线，结合当时气象条件进行不同高度雾霾影响程度分析；把所分析的大气成分的实时数据信息与历史数据相比对，得出当前时空下大气成分参数，并在监视器上显示该数据下的大气环境属于正常或超标报警。
所述步骤（1）具体包括以下步骤：
（1a）所述多旋翼无人机为四旋翼无人机，其起飞重量为8.0kg，有效载荷为5kg，升限为800m，水平飞行速度为60km/h，可通过程控或手控实现垂直起降、空中悬停、盘旋飞行的多种飞行方式；
（1b）将PM2.5传感器、气压-温度传感器、温度-光照传感器、储能电源及信息传输单元连接集成在一个壳体中，并安装在无人机的底部，定位单元安装在无人机的镂空壳体处，实现上下方均能定位，各传感器均与信息传输单元连接实现无线传输功能；
（1c）将高清视频摄像头安装在无人机平台的侧下方，用于获取垂直和水平方向的连续视频影像。
所述步骤（6）具体包括以下步骤：
（6a）绘制散点图，进行线性拟合，获得PM2.5浓度与高度、温度、辐照度、湿度的相关关系，分析PM2.5浓度随同一时间维度下的高度变化规律及与相关大气参数之间的相关程度；
（6b）利用不同高度下大气成分与能见度之间的关系式，计算获得不同高度的能见度数据，分析PM2.5对大气能见度的影响程度；
（6c）利用垂直和水平方向的序列视频影像灰度变化，结合PM2.5分布规律和气象条件，分析PM2.5在同一时间维度下垂直和水平方向的扩散程度；
（6d）利用附近的大气环境地面监测站点数据与无人机探测数据进行比对，评估两种观测方式的一致性；利用气象卫星遥感探测卫大气参数分布，结合无人机观测的 PM2.5分布规律，对雾霾的影响程度进行综合分析。
由上述技术方案可知，本发明采用无人机进行低空大气成分检测，方便灵活；采用多台无人机在同一点不同高度地区进行检测，能够有效弥补目前PM2.5浓度缺乏在同一时间维度下垂直监测手段的不足，作为大气环境地面监测站网和卫星遥感的补充手段，为大气环境监测提供一种机动、高效、低成本的大气污染和环境探测新途径，对雾霾监测和成因研究、治理意义重大。此外，本发明可广泛用于雾霾成因和治理研究、大气环境评估、污染预报预警等方面，也可作为卫星遥感大气成分参数反演的实测验证数据，为大气污染 监测与环境保护提供新型监测手段，具有重要的科学意义和社会效益。
附图说明
图1是本发明的系统组成示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于定点不同高度下大气成分同步检测系统，包括：
无人机组合单元，由至少两台无人机1组成，实现多台无人机同时悬浮在同一竖直线上的不同高度，并对大气成分进行监测；
控制主机，接收信息传输单元发出的大气成分、温度、光照及视频可见度信息，并把该信息存储到信息数据库，对所获得的数据信息进行分析，利用线性拟合模型，获得PM2.5与高度、温度、辐照度之间的相关关系；利用PM2.5与大气能见度之间关系模型计算获得能见度垂直分布数据，绘制低空PM2.5和大气能见度垂直分布曲线，结合当时气象条件进行不同高度雾霾影响程度分析；把所分析的大气成分的实时数据信息与历史数据相比对，得出当前时空下大气成分参数；
信息数据库，存储信息传输单元发送至控制主机的数据信息；
监视器，实时显示监测点同一时段的大气成分信息并进行预警或警告；
所述控制主机与无人机组合单元内的多台无人机1双向通讯，控制主机与信息数据库双向通讯，控制主机的输出端与监视器的输入端相连。
如图1所示，所述无人机1上安装有：
定位单元，由水平位置定位器和竖直位置定位器组成；定位信号由红外线激光定位信号或微波雷达定位信号构成，水平定位信号由一束信号源构成，该束信号源成喇叭状向上和向下发射，在信号区域范围内寻找上方和下方的无人机1，并感知上下方无人机1水平位置，定位单元把该信息发送至控制主机，控制主机向无人机1发出指令，无人机1调整水平飞行方向，对水平位置进行纠偏，直至上下方无人机1在一条竖直线上；竖直定位信号由红外线激光定位信号或微波雷达定位信号构成，当前无人机1对其上方和下方无人机1竖直高度进行定位，定位单元把该信息发送至控制主机，控制主机确定各无人机1高度从而确定各高度下大气成分数据；
大气成分检测单元，由大气成分传感器、温度传感器、光照传感器及视频传感器组成；各传感器分别与信息传输单元相连接，通过信息传输单元把各传感器信号以无线传输形式发送至控制主机并存储在信息数据库里。
信息传输单元，采用GPRS模块；
所述定位单元、大气成分检测单元均与信息传输单元双向通讯，所述信息传输单元与控制主机双向通讯。
所述无人机1采用多旋翼垂直升降无人机1，两相邻无人机1之间的竖直间距在10至800米之间，两相邻无人机1之间的水平间距小于5米。
本检测方法包括下列顺序的步骤：
（1）将多台多旋翼无人机1飞行系统展开，对每一台无人机1进行静态通电调试，通过无人机1地面的监视器确定系统状态正常；
（2）利用控制主机进行各台无人机1的任务规划，设定无人机1编号，确定起飞顺序，输入飞行参数和定位参数，其中所述飞行参数包含：飞行区域和飞行高度；所述定位参数包括邻近一台无人机距离本机的高度和水平方位；
（3）各台无人机1按编号依次起飞，当所有无人机1全部起飞后，启动定位单元，进行无人机1水平方向上的定位和纠偏，竖直方向确定各自的飞行高度，直至所有无人机1在一竖直线上稳定悬浮，启动信息传输单元，把各无人机1的定位和各自的相对竖直高度发送至地面的控制主机；
（4）控制主机发出指令，同时启动各台无人机1上的大气成分检测单元，同步采集不同高度的大气参数数据，通过信息传输单元的远程无线传输方式，向控制主机实时传输探测数据，并实时监控任务飞行状态；其中，所述大气参数包含：PM2.5、温度、光照、气压及视频；
（5）控制主机把获取的大气参数数据存储到信息数据库，并对各类检测数据进行处理，获得同一时间维度下的不同高度PM2.5、气压、温度、视频能见度分布数据；
（6）控制主机的处理器利用线性拟合方法，获得PM2.5与高度、温度、辐照度之间的相关关系，用于分析同一时间维度下不同高度PM2.5浓度的分布趋势及与相关大气参数之间的关系；利用PM2.5与大气能见度之间关系模型计算获得能见度垂直分布数据，绘制低空PM2.5和大气能见度垂直分布曲线，结合当时气象条件进行不同高度雾霾影响程度分析；把所分析的大气成分的实时数据信息与历史数据相比对，得出当前时空下大气成分参数，并在监视器上显示该数据下的大气环境属于正常或超标报警。
所述步骤（1）具体包括以下步骤：
（1a）所述多旋翼无人机1为四旋翼无人机1，其起飞重量为8.0kg，有效载荷为5kg，升限为800m，水平飞行速度为60km/h，可通过程控或手控实现垂直起降、空中悬停、盘旋飞行的多种飞行方式；
（1b）将PM2.5传感器、气压-温度传感器、温度-光照传感器、储能电源及信息传输单元连接集成在一个壳体中，并安装在无人机1的底部，定位单元安装在无人机1的镂空壳体处，实现上下方均能定位，各传感器均与信息传输单元连接实现无线传输功能；
（1c）将高清视频摄像头安装在无人机1平台的侧下方，用于获取垂直和水平方向的连续视频影像。
所述步骤（6）具体包括以下步骤：
（6a）绘制散点图，进行线性拟合，获得PM2.5浓度与高度、温度、辐照度、湿度的相关关系，分析PM2.5浓度随同一时间维度下的高度变化规律及与相关大气参数之间的相关程度；
（6b）利用不同高度下大气成分与能见度之间的关系式，计算获得不同高度的能见度数据，分析PM2.5对大气能见度的影响程度；
（6c）利用垂直和水平方向的序列视频影像灰度变化，结合PM2.5分布规律和气象条件，分析PM2.5在同一时间维度下垂直和水平方向的扩散程度；
（6d）利用附近的大气环境地面监测站点数据与无人机1探测数据进行比对，评估两种观测方式的一致性；利用气象卫星遥感探测卫大气参数分布，结合无人机1观测的 PM2.5分布规律，对雾霾的影响程度进行综合分析。
综上所述，本发明采用无人机1进行低空大气成分检测，方便灵活；采用多台无人机1在同一点不同高度地区进行检测，能够有效弥补目前PM2.5浓度缺乏在同一时间维度下垂直监测手段的不足，作为大气环境地面监测站网和卫星遥感的补充手段，为大气环境监测提供一种机动、高效、低成本的大气污染和环境探测新途径，对雾霾监测和成因研究、治理意义重大。
Claims (6)
1.一种基于定点不同高度下大气成分同步检测系统，其特征在于：包括：
无人机组合单元，由至少两台无人机组成，实现多台无人机同时悬浮在同一竖直线上的不同高度，并对大气成分进行监测；
控制主机，对所获得的数据信息进行分析，利用线性拟合模型，获得PM2.5与高度、温度、辐照度之间的相关关系；利用PM2.5与大气能见度之间关系模型计算获得能见度垂直分布数据，绘制低空PM2.5和大气能见度垂直分布曲线，结合当时气象条件进行不同高度雾霾影响程度分析；把所分析的大气成分的实时数据信息与历史数据相比对，得出当前时空下大气成分参数；
信息数据库，存储信息传输单元发送至控制主机的数据信息；
监视器，实时显示监测点同一时段的大气成分信息并进行预警或警告；
所述控制主机与无人机组合单元内的多台无人机双向通讯，控制主机与信息数据库双向通讯，控制主机的输出端与监视器的输入端相连。
2.根据权利要求1所述的基于定点不同高度下大气成分同步检测系统，其特征在于：所述无人机上安装有：
定位单元，由水平位置定位器和竖直位置定位器组成；
大气成分检测单元，由大气成分传感器、温度传感器、光照传感器及视频传感器组成；
信息传输单元，采用GPRS模块；
所述定位单元、大气成分检测单元均与信息传输单元双向通讯，所述信息传输单元与控制主机双向通讯。
3.根据权利要求1所述的基于定点不同高度下大气成分同步检测系统，其特征在于：所述无人机采用多旋翼垂直升降无人机，两相邻无人机之间的竖直间距在10至800米之间，两相邻无人机之间的水平间距小于5米。
4.一种如权利要求1至3中任一项所述的基于定点不同高度下大气成分同步检测系统的检测方法，该方法包括下列顺序的步骤：
（1）将多台多旋翼无人机飞行系统展开，对每一台无人机进行静态通电调试，通过无人机地面的监视器确定系统状态正常；
（2）利用控制主机进行各台无人机的任务规划，设定无人机编号，确定起飞顺序，输入飞行参数和定位参数，其中所述飞行参数包含：飞行区域和飞行高度；所述定位参数包括邻近一台无人机距离本机的高度和水平方位；
（3）各台无人机按编号依次起飞，当所有无人机全部起飞后，启动定位单元，进行无人机水平方向上的定位和纠偏，竖直方向确定各自的飞行高度，直至所有无人机在一竖直线上稳定悬浮，启动信息传输单元，把各无人机的定位和各自的相对竖直高度发送至地面的控制主机；
（4）控制主机发出指令，同时启动各台无人机上的大气成分检测单元，同步采集不同高度的大气参数数据，通过信息传输单元的远程无线传输方式，向控制主机实时传输探测数据，并实时监控任务飞行状态；其中，所述大气参数包含：PM2.5、温度、光照、气压及视频；
（5）控制主机把获取的大气参数数据存储到信息数据库，并对各类检测数据进行处理，获得同一时间维度下的不同高度PM2.5、气压、温度、视频能见度分布数据；
（6）控制主机的处理器利用线性拟合方法，获得PM2.5与高度、温度、辐照度之间的相关关系，用于分析同一时间维度下不同高度PM2.5浓度的分布趋势及与相关大气参数之间的关系；利用PM2.5与大气能见度之间关系模型计算获得能见度垂直分布数据，绘制低空PM2.5和大气能见度垂直分布曲线，结合当时气象条件进行不同高度雾霾影响程度分析；把所分析的大气成分的实时数据信息与历史数据相比对，得出当前时空下大气成分参数，并在监视器上显示该数据下的大气环境属于正常或超标报警。
5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于：所述步骤（1）具体包括以下步骤：
（1a）所述多旋翼无人机为四旋翼无人机，其起飞重量为8.0kg，有效载荷为5kg，升限为800m，水平飞行速度为60km/h，可通过程控或手控实现垂直起降、空中悬停、盘旋飞行的多种飞行方式；
（1b）将PM2.5传感器、气压-温度传感器、温度-光照传感器、储能电源及信息传输单元连接集成在一个壳体中，并安装在无人机的底部，定位单元安装在无人机的镂空壳体处，实现上下方均能定位，各传感器均与信息传输单元连接实现无线传输功能；
（1c）将高清视频摄像头安装在无人机平台的侧下方，用于获取垂直和水平方向的连续视频影像。
6.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于：所述步骤（6）具体包括以下步骤：
（6a）绘制散点图，进行线性拟合，获得PM2.5浓度与高度、温度、辐照度、湿度的相关关系，分析PM2.5浓度随同一时间维度下的高度变化规律及与相关大气参数之间的相关程度；
（6b）利用不同高度下大气成分与能见度之间的关系式，计算获得不同高度的能见度数据，分析PM2.5对大气能见度的影响程度；
（6c）利用垂直和水平方向的序列视频影像灰度变化，结合PM2.5分布规律和气象条件，分析PM2.5在同一时间维度下垂直和水平方向的扩散程度；
（6d）利用附近的大气环境地面监测站点数据与无人机探测数据进行比对，评估两种观测方式的一致性；利用气象卫星遥感探测卫大气参数分布，结合无人机观测的 PM2.5分布规律，对雾霾的影响程度进行综合分析。
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Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108495095A (zh) * | 2018-05-09 | 2018-09-04 | 湖南城市学院 | 一种基于无人机的雾霾扩散监控系统 |
| CN108872040A (zh) * | 2018-09-30 | 2018-11-23 | 徐州工业职业技术学院 | 一种城市雾霾监测系统 |
| CN108896710A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-11-27 | 河南天腾航空科技有限公司 | 一种无人机用区域大气环境监测方法 |
| CN109164214A (zh) * | 2018-09-13 | 2019-01-08 | 潘小乐 | 一种边界污染源快速映射定位及强度反演系统及方法 |
| CN109187877A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-01-11 | 广东泓胜科技股份有限公司 | 一种机动车尾气监测方法、装置、介质及设备 |
| CN109187293A (zh) * | 2018-07-12 | 2019-01-11 | 黄晓芬 | 一种大气污染监测设备 |
| CN109633101A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-04-16 | 刘宝晨 | 一种城区大气环境监测装置以及环境监测方法 |
| CN110108605A (zh) * | 2019-04-07 | 2019-08-09 | 常州轻工职业技术学院 | 基于无人机的空污预警方法及系统 |
| CN110308023A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-10-08 | 连云港市气象局 | 基于无人机机载的气溶胶粒子垂直观测系统及采样方法 |
| CN113820151A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-12-21 | 南京工业大学 | 一种使用多无人机检测风机过滤单元漏点的方法 |
Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101819439A (zh) * | 2010-03-16 | 2010-09-01 | 清华大学 | 一种无中心环境下无人机协同模拟平台的控制方法及系统 |
| CN203439256U (zh) * | 2013-09-06 | 2014-02-19 | 中科宇图天下科技有限公司 | 用于污染气体监测与溯源的多旋翼无人飞行器 |
| CN103730864A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-16 | 广东电网公司电力科学研究院 | 无人机电力线路巡检的协同控制方法 |
| CN103823028A (zh) * | 2014-03-13 | 2014-05-28 | 山东省计算中心 | 基于无人机的固定污染源烟气排放机动监测系统及方法 |
| CN104897537A (zh) * | 2015-06-11 | 2015-09-09 | 杭州电子科技大学 | 基于无人机的pm2.5浓度采集装置和数据过滤方法 |
| CN104932529A (zh) * | 2015-06-05 | 2015-09-23 | 北京中科遥数信息技术有限公司 | 一种无人机自主飞行的云端控制系统 |
| US20150302858A1 (en) * | 2014-04-22 | 2015-10-22 | Brian Hearing | Drone detection and classification methods and apparatus |
| CN105955067A (zh) * | 2016-06-03 | 2016-09-21 | 哈尔滨工业大学 | 基于四旋翼无人机的多星智能集群控制仿真系统及采用该系统实现的仿真方法 |
| CN106143821A (zh) * | 2016-07-08 | 2016-11-23 | 北京四方继保自动化股份有限公司 | 一种无人船船载机库系统 |
| CN106443831A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-02-22 | 南京信息工程大学 | 一种基于无人机的全天候气象探测系统 |
| JP2017052389A (ja) * | 2015-09-09 | 2017-03-16 | 公立大学法人会津大学 | ドローンおよびドローン群 |
| CN106557091A (zh) * | 2015-09-25 | 2017-04-05 | 四川省科技交流中心 | 基于无人机集群的空气质量监测系统及方法 |
| CN106909169A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-06-30 | 广东容祺智能科技有限公司 | 一种全自动电力巡线无人机系统 |
| CN106989744A (zh) * | 2017-02-24 | 2017-07-28 | 中山大学 | 一种融合机载多传感器的旋翼无人机自主定位方法 |
| CN107192645A (zh) * | 2016-03-14 | 2017-09-22 | 曹芃 | 一种多旋翼无人机大气污染探测系统及方法 |
| CN107272742A (zh) * | 2017-08-07 | 2017-10-20 | 深圳市华琥技术有限公司 | 一种无人机群协同作业的导航控制方法 |
-
2017
- 2017-12-24 CN CN201711413276.2A patent/CN107976220A/zh active Pending
Patent Citations (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101819439A (zh) * | 2010-03-16 | 2010-09-01 | 清华大学 | 一种无中心环境下无人机协同模拟平台的控制方法及系统 |
| CN203439256U (zh) * | 2013-09-06 | 2014-02-19 | 中科宇图天下科技有限公司 | 用于污染气体监测与溯源的多旋翼无人飞行器 |
| CN103730864A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-16 | 广东电网公司电力科学研究院 | 无人机电力线路巡检的协同控制方法 |
| CN103823028A (zh) * | 2014-03-13 | 2014-05-28 | 山东省计算中心 | 基于无人机的固定污染源烟气排放机动监测系统及方法 |
| US20150302858A1 (en) * | 2014-04-22 | 2015-10-22 | Brian Hearing | Drone detection and classification methods and apparatus |
| CN104932529A (zh) * | 2015-06-05 | 2015-09-23 | 北京中科遥数信息技术有限公司 | 一种无人机自主飞行的云端控制系统 |
| CN104897537A (zh) * | 2015-06-11 | 2015-09-09 | 杭州电子科技大学 | 基于无人机的pm2.5浓度采集装置和数据过滤方法 |
| JP2017052389A (ja) * | 2015-09-09 | 2017-03-16 | 公立大学法人会津大学 | ドローンおよびドローン群 |
| CN106557091A (zh) * | 2015-09-25 | 2017-04-05 | 四川省科技交流中心 | 基于无人机集群的空气质量监测系统及方法 |
| CN107192645A (zh) * | 2016-03-14 | 2017-09-22 | 曹芃 | 一种多旋翼无人机大气污染探测系统及方法 |
| CN105955067A (zh) * | 2016-06-03 | 2016-09-21 | 哈尔滨工业大学 | 基于四旋翼无人机的多星智能集群控制仿真系统及采用该系统实现的仿真方法 |
| CN106143821A (zh) * | 2016-07-08 | 2016-11-23 | 北京四方继保自动化股份有限公司 | 一种无人船船载机库系统 |
| CN106443831A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-02-22 | 南京信息工程大学 | 一种基于无人机的全天候气象探测系统 |
| CN106989744A (zh) * | 2017-02-24 | 2017-07-28 | 中山大学 | 一种融合机载多传感器的旋翼无人机自主定位方法 |
| CN106909169A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-06-30 | 广东容祺智能科技有限公司 | 一种全自动电力巡线无人机系统 |
| CN107272742A (zh) * | 2017-08-07 | 2017-10-20 | 深圳市华琥技术有限公司 | 一种无人机群协同作业的导航控制方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 高同跃;夏晓玲;饶进军;龚振邦;罗均;: "多无人机协作监测污染气团的研究现状", 环境监测管理与技术 * |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108495095B (zh) * | 2018-05-09 | 2021-08-03 | 湖南城市学院 | 一种基于无人机的雾霾扩散监控系统 |
| CN108495095A (zh) * | 2018-05-09 | 2018-09-04 | 湖南城市学院 | 一种基于无人机的雾霾扩散监控系统 |
| CN108896710A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-11-27 | 河南天腾航空科技有限公司 | 一种无人机用区域大气环境监测方法 |
| CN109187293A (zh) * | 2018-07-12 | 2019-01-11 | 黄晓芬 | 一种大气污染监测设备 |
| CN109164214B (zh) * | 2018-09-13 | 2021-04-13 | 潘小乐 | 一种边界污染源快速映射定位及强度反演系统及方法 |
| CN109164214A (zh) * | 2018-09-13 | 2019-01-08 | 潘小乐 | 一种边界污染源快速映射定位及强度反演系统及方法 |
| CN109187877A (zh) * | 2018-09-28 | 2019-01-11 | 广东泓胜科技股份有限公司 | 一种机动车尾气监测方法、装置、介质及设备 |
| CN108872040A (zh) * | 2018-09-30 | 2018-11-23 | 徐州工业职业技术学院 | 一种城市雾霾监测系统 |
| CN109633101A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-04-16 | 刘宝晨 | 一种城区大气环境监测装置以及环境监测方法 |
| CN110108605A (zh) * | 2019-04-07 | 2019-08-09 | 常州轻工职业技术学院 | 基于无人机的空污预警方法及系统 |
| CN110108605B (zh) * | 2019-04-07 | 2022-06-03 | 常州工业职业技术学院 | 基于无人机的空污预警方法及系统 |
| CN110308023A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-10-08 | 连云港市气象局 | 基于无人机机载的气溶胶粒子垂直观测系统及采样方法 |
| CN113820151A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-12-21 | 南京工业大学 | 一种使用多无人机检测风机过滤单元漏点的方法 |
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| Hassandokht Mashhadi et al. | Feasibility study of using nebulizer-retrofitted UAVs at construction projects: The case study of residential jobsites in Utah |
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