重点研发计划
【重点研发计划】高频次迅捷无人航空器区域组网遥感观测技术
来源: 作者: 发布日期: 2019-08-16 浏览: 0
高频次迅捷无人航空器区域组网遥感观测技术

中心本部牵头十三五国家重点研发计划项目“高频次迅捷无人航空器区域组网遥感观测技术”。该项目以应急与常态化服务需求为驱动,依托全国分布的国家野外观测台站为无人航空器空港和地面观测本底数据源,结合天基、地基通信基础设施,通过高精度轻量化载荷与异构平台集成、组网控制、组网观测体系管控与数据管理,研制基于云架构的无人航空器组网资源调度管控和数据管理、现场控制指挥和应用服务系统,构建具备全国土覆盖技术能力的无人航空器区域组网遥感观测体系,通过机地协同观测开展面向国家重大需求的应用示范。


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无人航空器区域组网遥感观测技术体系(2017-)

项目重点开展以下六项研究工作: 1)高精度、轻量化、标准化无人航空遥感载荷与集成; 2)异构无人航空器遥感观测平台集群构建与协同; 3)多平台多型无人航空器遥感观测区域组网控制,构建多任务动态自组织局域网络和地面控制区域网络;4)厘米级分辨率多源无人航空器遥感数据快捷处理; 5)无人航空器组网遥感观测体系管控与数据管理; 6)进行天频率重点区域生态环境监测、小时频率洪涝灾害应急响应及国土安全事件近实时跟踪应用示范。

项目重要的集成成果是“全国无人航空器高频迅捷组网观测系统”(简称全国无人机GX观测网),该观测网能力一览表如下(表1,表2)

                                 表1 项目能力一栏表

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                               表2 项目能力一栏表

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截止目前,该项目所取得的主要成果如下:

(一) 高频次迅捷遥感观测多任务载荷快速换装技术体系

根据多种任务载荷快速装机需求,开展了载荷/飞行平台一体化集成应用研究,开展总线技术、即插即用、快速换装技术研究,基于相对成熟的轻小型无人机平台,将遥感载荷与飞行平台的部件充分融合,突破气动/结构/遥感设备一体化设计技术,完成了新的“翱翔号”轻小型固定翼平台。新的平台采用复合材料机身,将机身中部结构分离,充当载荷的保护罩和整流罩,实现结构部件功能化。同时依靠飞行器设计的专业特点,优化载荷与无人机的连接结构,实现功能部件轻量化;研究了多传感器非标准化数据适配技术、并发数据总线协调响应处理技术、传感总线适配器集成技术等,实现无人机多种类传感器的总线采集,为即插即用遥感载荷奠定了研究基础,降低系统维护和使用难度,提升系统的兼容性、互换性。已形成基于无人机总线技术的电调总线适配器原理样机。构建了基于轻小型无人机的SAR、可见光、红外与高光谱模块化、组配结合集成方案。为实现多传感器组网观测数据的共享与分发,确立了多源传感器的通用标识,以及结合POS时空观测基准与传感器的网络化标准接口,为载荷快速换装模块研究奠定基础,形成了具有统一时空标识与通用接口的多平台、多源传感器系统。

项目组提交的无人机载荷接口标准方案已被IEEE标委会立项(P1937.1),并担任工作组组长。

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图1 多任务载荷快速换装遥感观测系统

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图2 控制信号混合总线原理框图

(二) 临场小型化低功耗遥感观测组网通信管控调度系统

建立了国内首个完整的临场小型化低功耗遥感观测组网通信管控调度系统,可实时对组网范围内飞机进行态势监测和远程调度,实现资源优化、规划调度、产品生成和服务协同一体的区域组网。系统主要可分为软硬件两个部分。

硬件系统包括由核心网、BBU和RRU组成的一体化LTE中心站和小型化低功耗机载终端,实现基于TD-LTE的遥感观测区域自组织网络。可在不需要其它预置网络设施的情况下,快速展开并自动组网,及时感知每个节点变化,保证数据链路的实时连通,具有高度的自治性和自适应能力。

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图3 高集成一体化无人航空器组网管控系统硬件系统

其中,一体化中心站(含核心网、BBU和RRU)主要具有低功耗、小型化的特点。重量只有2kg,平均功耗50瓦、发射功率5瓦,能实现复杂电磁环境下的视距30km宽带组网能力,满足高清视频、大容量数据等业务传输需求。

小型化低功耗机载终端可基于管控系统进行独立通信和定位。该模块支持公共通讯网络、北斗短报文、卫星通讯的通信方式,并且支持智能通信链路选择功能(优先选择公共通讯网络),能够与无人机飞控系统交联,使无人机可接收来自监管信息平台的远程管控指令。通过实际飞行试验验证,已能够实现多种通信方式和对无人航空器飞行状态的独立实时定位监控、远程指令上传等功能。

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图4 组网内多飞机编队任务规划

软件系统可实时高效对组网内多架飞机进行任务规划和监测。任务规划可对无人机进行编队设计和载荷数据采集点设计,针对无人航空器的体积、重量、功耗等约束条件,基于参考航线及电子围栏数据库,综合各架无人机位置、类型、载荷资源等属性限制,合理进行管控调度。

(三) 国内首套基于三维地理信息系统和可见光/红外视频传感器的无人机应急测绘系统

创新性的研发了基于全球高精度/高分辨率三维地理信息数据的视频测绘系统。首次提出了基于时间标识的视频流与时空信息时间同步技术、视频流时空地理编码技术、基于图优化的POS数据优化算法、顾及地形起伏及飞行速度的关键帧实时提取技术、视频帧与三维地理信息平台实时融合。以上技术的实现改变了现在影像数据处理的模式,实现了影像数据所见即所得,在实时下传的同时实现了实时处理,极大地提高了数据的时效性。该系统主要具备帧提取、实时地理编码、实时与三维平台融合、实时轨迹展示、GIS分析、矢量标注、快拼图制作、通讯设备接入以及制图输出等功能;在应急测绘、公安执法、森林防火、海事监测等领域具有广泛的应用场景,能够实时快速获取目标区域第一手带地理编码的视频影像及应急地理信息分析资料,为应急决策指挥提供了有力的数据支撑。

该系统在2019年4月8日的四川凉山火灾中发挥重要作用,快速处理并获得了火灾现场以及火势的近景情况,为现场应急指挥部提供第一手火情资料,得到了四川省委常委、四川省应急管理厅相关领导的充分肯定。

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图5 基于可见光红外视频传感器的无人机应急测绘解决方案

(四) 首次提出了面向典型应用的无人航空器遥感资源全国组网布局规划技

面向全国常态化生态观测和洪涝灾害、国土安全应急观测等典型应用,首次提出了基于中国科学院野外观测台站的全国无人航空器空港布局方法。基于我国防范洪涝灾害等级分布、生态地理分区、生态系统分布、行政区划、中国科学院野外台站以及无人机性能等数据,改进并利用多因子最大覆盖模型(MF-MCLP),考虑区域经济、人口等因素,并利用成本-效益曲线确定台站的最佳数量。最终从268个台站中选取出81个作为支撑面向全国典型应用的无人航空器遥感观测网络的空港。基于中国科学院野外观测台站的无人航空器空港布局能够实现对我国绝大多数灾害区域的迅捷观测(≤2h),这对于构建我国空天地一体化的灾害监测体系具有重要意义,同时对于进一步构建行业和综合性的全国无人机遥感观测网也具有重要的参照意义。

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(a)面向洪涝灾害应急观测的空港布局及其服务范围

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(b) 面向生态环境观测的无人航空器空港布局及其服务范围

图6 面向洪涝灾害和生态环境观测的无人航空器空港布局

(五) 我国第一个具备低空公共航路服务功能的无人机云系统“中科天网”

创新性地研制了国内第一个具备低空公共航路服务功能的“中科天网无人机云端综合管控系统”(简称“中科天网”)。该系统面向无人机组网应用和云端综合管控,基于云计算技术进行了关键算法攻关和系统设计,在统一的时空基准下高度融合空天地一体化的数据,初步构建了满足我国科研试验类、地理测绘类无人机综合管控的遥感网技术体系;首次构建了由高精度地表地理信息、低空气候、低空移动通信网络环境等无人机飞行制约要素构成的全国数字化低空无人机飞行环境,提出了基于蚁群方向引导的路径快速生成与优化技术,基于点-线-面三个层次构建了无人机低空交通拓扑网络。以上技术的实现可以建立安全有序和积极管控的无人机云端管理系统,极大提升了无人机的管控效率。该系统共包括六大功能模块:天网监控、全息地图、驾驶员培训、遥感应用、飞行审批和天路设计。

该系统已获得中国民用航空局飞行标准司正式批复(编号:Number 11),其核心创新点——无人机低空公共航路也得到民航局认可,在中国民航局颁布的《关于促进民用无人驾驶航空发展的指导意见》中将无人机低空公共航路构建与运行纳入民用无人驾驶航空器重点建设任务和目标之一。

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图7 中科天网平台构成及天路设计核心功能

(六) 国际上首次提出用于三维地形场景深度学习的LiDAR点云分类算法

首次提出了一种新的基于多视角多模态二维表达的三维地形场景识别深度学习框架,设计了一个同时嵌入特征级与决策级融合策略的多流网络,主要包含两个关键部分:

1)先从机载激光扫描点云中提取出若干合适的识别性低层次局部特征,将三维地形场景编码为多视角多模态二维表达;2)设计了一个嵌入特征和决策级融合策略的二级融合网络,充分利用三维地形场景的二维表达对其进行端到端的训练。实验结果表明,该方法在识别九类地形场景点云时,整体精度达到96.70%,卡帕系数达到0.96,大大提升了机载激光点云的分类精度,从一定程度上解决了机载激光点云分类难的问题。

该研究成果在公开数据集测试优势明显,成果发表在2018 SCI的1区ISPRS期刊上。

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图8 用于三维地形场景深度学习的LiDAR点云数据处理算法

(七) 提出了极坐标空间信息处理理论与方法

针对本项目迅捷的特点,即实现对高分辨率影像数据快速高精度处理,同时满足全国性的组网标准和示范要求,构建了基于极坐标空三数据平差的实时快捷精准处理技术体系。基于本项目研究发现,无人机航空遥感对空间信息的快速获取能力不断提高,但是海量数据处理能力的不足制约了面向多种应用需求的无人机航空遥感巨大潜力的释放。国内外的代表性平差软件(VirtuoZo、DPGrid、JX-4;Info、SSK),尚未有效考虑锥体构像本质下直角坐标体系适应性、有效性和坐标转换误差问题。本项目利用SLAM领域中子图融合的思想,实现了大尺度的光束法平差,并首次将机器视觉中的视差角方法引入摄影测量,解决了经典摄影测量收敛性差的问题。并开发了极坐标空三处理软件,经初步验证,极坐标空三处理软件的平差精度和效率相比传统的直角坐标空三处理软件提高了1-2个数量级。无人机遥感实验证明,基于锥体构象的极坐标空间信息处理体系有助于提高遥感观测的精度、效率、收敛性和抗干扰性。团队开发了世界首个基于硬件加速的无人飞行器遥感数据临场快速处理技术,进一步提高了极坐标空三处理软件的平差效率。


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图9 不同坐标体系的性能比较

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图10 极坐标空三处理软件


(八) 其他成果


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图11 全国高频迅捷无人航空器组网遥感管控系统

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图12 全国高频迅捷无人航空器组网遥感国土安全应用原型系统

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图13 全国高频迅捷无人航空器组网遥感洪涝灾害应用原型系统

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图14 全国高频迅捷无人航空器组网遥感生态应用原型系统

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图15 《轻小型无人机遥感发展报告》

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图16 《无人机运行监管技术发展与应用》