CN111127956A - 一种洪灾无人机应急响应调度方法 - Google Patents

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马力
卫思雨
钟良
段锦章
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Abstract

本发明公开了一种洪灾无人机应急响应调度方法。它包括如下步骤，步骤一：基于洪灾风险区的数字高程模型，根据洪水水位或洪水水量参数，解算得到所述洪灾风险区的洪水淹没范围线；步骤二：获取所述洪灾风险区附近可供调用的无人机实时状态信息；步骤三：获取所述洪水淹没范围线内的实时人口位置数据，并计算得到实时人口密度；步骤四：根据出现的情况启动最佳无人机监测任务调度方案计算，以在最短时间内、最低的任务执行风险完成无人机监测任务为目标而计算得到最佳无人机监测任务调度方案，并根据此方案迅速调度相应无人机执行相应监测任务。本发明具有实现受洪灾影响人口应急救援及监测任务实施效率的最大化的优点。

Description

一种洪灾无人机应急响应调度方法
技术领域
本发明涉及灾害响应应急救援和无人机监测技术领域，更具体地说它是一种洪灾无人机应急响应调度方法。
背景技术
洪水灾害突发性强、危害性大，威胁人类生命财产安全和社会经济发展。尤其是洪水发生后，造成的堰塞湖、滑坡、泥石流，可能会带来更大的人口和经济损失。如果不能在最佳救援时段内开展应急救援，受灾地区群众的人身财产安全将受到极大威胁。
无人机作为一种航空监测及应急救援手段，具有成本低、易操作、高度灵活等特点，尤其在洪灾导致的恶劣环境条件下，无人机远距离监测相比于传统的监测手段，具有不可比拟的优势。因此，其被广泛地应用于应急监测，快速获取重要区域的高分辨率航空影像,为救灾减灾的紧急救援、灾民安置、灾害普查分析、恢复建设各个时期提供及时的测绘保障。
现有的无人机应急响应监测均是在灾害发生后，根据应急管理相关部门提供的监测区域位置，派遣无人机应急监测设备及人员奔赴现场，开展应急救援监测工作。其中，监测区域位置是相关部门根据地方上报信息或降雨、水文等数据给出的受灾区域位置。这种方式受到灾害点信息上报速度和位置准确度的影响，是一种被动的应急响应机制，导致无人机应急监测任务响应速度慢、人口救援工作效率低等问题。另外在洪水灾害救援中，群众人身安全应摆在救援工作的首要位置，哪里有人被困，就应该第一时间赶赴该地开展救援工作。
现有专利公开号为CN104867357A、专利名称为《面向地震应急响应的多无人机调度与任务规划方法》，其是基于地震强度分布及其他辅助信息来控制无人机的调度，没有考虑在灾害情况下的实时人口分布，无法实现对受灾地区人口人身安全的最大程度地保护。
现有专利公开号为CN104615143、专利名称为《无人机调度方法》，其仅公开了多无人机的调度方法，没有解决洪灾应急救援情况下无人机监测任务实施的问题。
因此，现亟需开发一种实现受洪灾影响人口应急救援及监测任务实施效率的最大化的洪灾无人机应急响应调度方法。
发明内容
本发明的目的是为了提供一种洪灾无人机应急响应调度方法，通过与人口位置信息融合，实现受洪灾影响人口应急救援及监测任务实施效率的最大化；克服现有无人机洪灾应急响应被动、响应速度慢、人口救援工作效率低的问题。
为了实现上述目的，本发明的技术方案为：一种洪灾无人机应急响应调度方法，其特征在于：包括如下步骤，
步骤一：基于洪灾风险区的数字高程模型，根据洪水水位或洪水水量参数，解算得到所述洪灾风险区的洪水淹没范围线；
步骤二：获取所述洪灾风险区附近可供调用的无人机实时状态信息，包括无人机位置、无人机所携带数据采集传感器和无人机性能参数；
步骤三：获取所述洪水淹没范围线内的实时人口位置数据，并计算得到实时人口密度；
步骤四：当出现下述任一情况：
①洪水淹没范围内的某地实时人口密度超过阈值；
②洪水淹没范围内的某地实时人口密度突然下降；
启动最佳无人机监测任务调度方案计算，即基于无人机的实时状态信息和监测任务信息，通过资源调度任务规划算法模型，以在最短时间内、最低的任务执行风险完成无人机监测任务为目标而计算得到最佳无人机监测任务调度方案，并根据此方案迅速调度相应无人机执行相应监测任务；
所述步骤二中无人机所携带数据采集传感器为光学传感器、红外夜视传感器、LIDAR(Light Detection and Ranging，激光探测及测距系统)、SAR(Synthetic ApertureRadar，合成孔径雷达)其中一项或几项的组合，所述无人机性能参数包括但不限于无人机续航能力、飞行高度范围、最大飞行速度、最大可承受风速；
所述步骤四中监测任务信息包括监测目标、监测位置、监测面积、监测时段。
在上述技术方案中，在步骤四中，阈值是根据所述某地的地理位置、常驻人口数、道路数据、地质、水文环境数据计算得到的该地在灾害应急情况下可承受的最大人口疏散密度。
在上述技术方案中，在步骤三中，所述实时人口位置数据是根据手机位置数据获取。
在上述技术方案中，在步骤四中，所述资源调度任务规划算法是指遗传算法或群智能算法。
在上述技术方案中，在步骤四中，无人机执行相应监测任务是指无人机采集监测目标区域的高分辨率实时航空影像；还包括步骤五；步骤五为基于该实时航空影像完成道路数据提取，根据该道路数据计算出该区域的每个手机用户撤离该区域的最短安全路径，并发送至相应的用户手机。
本发明的有益效果如下：
(1)本发明通过救灾无人机与人口位置信息融合，实现受洪灾影响人口应急救援及监测任务实施效率的最大化；克服现有无人机洪灾应急响应被动、响应速度慢、人口救援工作效率低的问题；
(2)通过本发明提出的洪灾无人机监测任务调度方法，结合洪水淹没范围线内的实时人口位置数据、基于无人机的实时状态信息和监测任务信息，采用资源调度任务规划算法模型，根据算法模型所得方案迅速调度相应无人机执行相应监测任务，实现了洪灾无人机监测任务的主动发现和高效调度，缩短了洪灾应急响应时间，极大提高了洪灾应急情况下无人机监测任务实施的效率，为应急管理工作提供及时精准的监测数据，提高了洪灾人口救援、疏散的效率，减小了洪灾造成的人口经济损失。
附图说明
图1为本发明实施例1的流程图。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的实施情况，但它们并不构成对本发明的限定，仅作举例而已。同时通过说明使本发明的优点更加清楚和容易理解。
现以本发明应用于某地的洪灾救灾为实施例对本发明进行详细说明，对本发明应用于其他地区的洪灾救灾同样具有指导作用。
实施例1：
针对某高山峡谷地区因滑坡堆积物阻断河道而形成的堰塞湖灾害，采取如图1所示的无人机应急响应调度方案，包括以下步骤：
(1)基于洪灾风险区的数字高程模型，根据洪水水位或洪水水量参数，解算得到的该地区的洪水淹没范围线；
(2)获取洪灾风险区及外扩5公里范围内的可供调用的无人机实时状态信息，包括位置、所携带数据采集传感器(为光学传感器、红外夜视传感器、LIDAR、SAR其中一项或几项的组合)和无人机性能参数(包括但不限于无人机续航能力、飞行高度范围、最大飞行速度、最大可承受风速)；
(3)根据手机定位数据获取洪水淹没范围线内的实时人口位置数据，计算得到实时人口密度；
(4)当出现下述任一情况：
①洪水淹没范围内的某地实时人口密度大于该地在灾害应急情况下可承受的最大人口疏散密度值，
②洪水淹没范围内的某地实时人口密度出现突然下降，
启动最佳无人机监测任务调度方案计算，即基于无人机的实时状态信息和监测任务信息(包括监测目标、监测位置、监测面积、监测时段)，通过基于遗传算法的资源调度任务规划算法模型，得到能使无人机在最短时间内、以最低的任务执行风险完成应急监测任务的最佳无人机监测任务调度方案，并根据此方案迅速调度相应无人机赴监测目标区域，获取该区域的高分辨率实时航空影像，基于该实时影像完成道路数据提取，根据该道路数据计算出该区域的每个手机用户撤离该区域的最短安全路径，并发送至相应的用户手机。
上述实施例中，基于人口实时位置数据开展无人机监测任务的应急响应调度方案设计与实施，实现了在应急情况下无人机监测任务执行效率的最大化和快速的人口疏散救援。
实施例2：
针对某地洪灾发生后，被困群众的搜索与救援，采用如实施例2的无人机应急响应调度方法。
实施例2与实施例1其他实施方式相同；区别在于：在步骤(4)中：
当出现下述任一情况：
①洪水淹没范围内的某地实时人口密度值大于零(为了在洪灾发生后，快速发现、解救受灾地区的被困人口而设置)，
②洪水淹没范围内的某地实时人口密度出现突然下降，
启动无人机监测任务调度方案计算，即基于无人机的实时状态信息和监测任务信息(包括监测目标位置、监测面积、监测时段)，通过资源调度任务规划算法模型，得到能使无人机在最短时间内、以最低的任务执行风险完成应急监测数据采集任务的最佳无人机监测任务调度方案，并根据此方案迅速调度相应无人机赴监测目标区域，获取该区域的高分辨率实时航空影像，并实时传输至应急指挥调度中心，为人口救援指挥提供及时可靠的数据基础。
本实施例中，充分结合人口实时位置数据与无人机在监测中的优势，实现了被困人口的精准发现和救援现场的实时监测，为洪灾应急救援工作提供了重要的数据和信息来源，提高了应急救援工作的效率。
以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种洪灾无人机应急响应调度方法，其特征在于：包括如下步骤，
步骤一：基于洪灾风险区的数字高程模型，根据洪水水位或洪水水量参数，解算得到所述洪灾风险区的洪水淹没范围线；
步骤二：获取所述洪灾风险区附近可供调用的无人机实时状态信息，包括无人机位置、无人机所携带数据采集传感器和无人机性能参数；
步骤三：获取所述洪水淹没范围线内的实时人口位置数据，并计算得到实时人口密度；
步骤四：当出现下述任一情况：
①洪水淹没范围内的某地实时人口密度超过阈值，
②洪水淹没范围内的某地实时人口密度突然下降，
启动最佳无人机监测任务调度方案计算，即基于无人机的实时状态信息和监测任务信息，通过资源调度任务规划算法模型，以在最短时间内、最低的任务执行风险完成无人机监测任务为目标而计算得到最佳无人机监测任务调度方案，并根据此方案迅速调度相应无人机执行相应监测任务；
所述步骤二中无人机所携带数据采集传感器为光学传感器、红外夜视传感器、LIDAR、SAR其中一项或几项的组合，所述无人机性能参数包括但不限于无人机续航能力、飞行高度范围、最大飞行速度、最大可承受风速；
所述步骤四中监测任务信息包括监测目标、监测位置、监测面积、监测时段。
2.根据权利要求1所述的洪灾无人机应急响应调度方法，其特征在于：在步骤四中，阈值是根据所述某地的地理位置、常驻人口数、道路数据、地质、水文环境数据计算得到的该地在灾害应急情况下可承受的最大人口疏散密度。
3.根据权利要求1所述的洪灾无人机应急响应调度方法，其特征在于：在步骤三中，所述实时人口位置数据是根据手机位置数据获取。
4.根据权利要求1所述的洪灾无人机应急响应调度方法，其特征在于：在步骤四中，所述资源调度任务规划算法是指遗传算法或群智能算法。
5.根据权利要求3所述的洪灾无人机应急响应调度方法，其特征在于：在步骤四中，无人机执行相应监测任务是指无人机采集监测目标区域的高分辨率实时航空影像；还包括步骤五；步骤五为基于该实时航空影像完成道路数据提取，根据该道路数据计算出该区域的每个手机用户撤离该区域的最短安全路径，并发送至相应的用户手机。
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