一种基于无人设备的水质巡检、污染物溯源系统及其方法与流程

本发明属于无人机和无人船技术领域，具体而言，涉及一种由无人船与无人机协同配合的水质巡检、污染物溯源系统及其方法。

背景技术：

近年来，受人类活动的影响，水资源污染越来越严重，近半数水资源收到严重污染，因此，在水质管理的基础上实现湖泊水库水质的监测显得格外重要。目前我国水质监测主要依靠人工监测和无人船监测及部分无人机巡检。其中，人工监测需要实地采样，周期很长且需要消耗大量人力物力。而利用无人船搭载的水质检测设备已经实现移动监测水质情况，大部分水面水体监测的传感器均可搭载在无人船上，无人船具有布放灵活、成本经济等特点，但是在对应对大面积污染时无人船对水质的取样监测数据仍然不能具有科学全面的代表性，在对污染源溯源方面具有相当的局限性。无人机在水质监测方面的应用可以提供大范围的监测，能够快速了解区域污染范围情况，但是鉴于目前无人机发展情况，无人机面临着巡航时间短的问题，而且无人机只对能引起水体颜色变化的污染源来区分水质。

技术实现要素：

为了克服现有技术无人机和无人船单独作业监测水质的不足，本发明旨在提供一种由无人船与无人机协同配合的水质巡检、污染物溯源系统及其方法，以实现路径优化的水质监测以及科学合理地对水域污染源进行追踪。

为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

一种基于无人设备的水质巡检、污染物溯源系统，由无人机、无人船和岸基监控系统组成；

所述无人机包括机体、飞行控制系统、无人机通信系统、螺旋桨、蓄电池、充电接口、无人机导航系统和机载视频监测设备；

所述飞行控制系统通过所述无人机通信系统与所述无人船以及所述岸基监控系统通信连接，控制所述无人机的飞行路线和飞行姿态；所述机载视频监测设备用于对排污口的搜寻并拍照取证，所述机载视频监测设备通过所述无人机通信系统向所述岸基监控系统回传高清视频或照片；所述无人机导航系统用于对所述无人机的当前位置进行定位，并将位置坐标通过所述无人机通信系统发送至所述无人船，为所述无人船进行引导；

所述无人船包括船体以及设置在所述船体内的主控制系统、无人船通信系统、动力系统、无人船导航系统、水质检测设备和船载视频监测设备；所述无人船的船体上设置有供所述无人机停靠的停机坪以及可与所述无人机上的所述充电接口对接的充电装置；

所述主控制系统通过所述无人船通信系统与所述岸基监控系统通信连接，用于控制所述无人船的航行以及控制水质数据信息采集流程；所述主控制系统通过所述无人船通信系统与所述无人机通信连接，用于控制所述无人机的飞行；所述船载视频监测设备用于对水面污染情况的进行拍摄，并将拍摄到的视频传送至所述主控制系统；所述无人船导航系统用于对所述无人船进行定位，并将所述无人船的位置坐标传送至所述主控制系统；所述在水质检测设备用于对污染水域进行水质数据采集，并将采集到的水质数据传送至所述主控制系统；所述主控制系统通过无人船通信系统分别将拍摄到的视频、所述无人船的位置坐标以及采集到的水质数据发送至所述岸基监控系统，用于污染物浓度分布图的绘制。

优选的，所述无人机为无人直升机、多轴飞行器、旋翼飞行器。

优选的，所述无人机通信系统和所述无人船通信系统均为3G/4G模块。

优选的，所述无人机导航系统和所述无人船导航系统均为GPS模块。

一种基于无人设备的水质巡检、污染物溯源方法，包括以下步骤：

步骤1）无人船通过无人船导航系统航行至受污染水域的采集点，然后利用水质检测设备进行水质数据信息的采集，并将采集点的坐标位置（X,Y）以及该采集点的污染物浓度数据（Z）通过无人船通信系统发送至岸基监控系统的服务器上；

步骤2）岸基监控系统将各个采集点的污染物浓度数据作为基础，利用MATLAB软件进行二维差值拟合，作出主要污染物在该受污染水域的浓度分布图，并判断出最大浓度可疑污染源的所在位置；

步骤3）岸基监控系统根据污染物浓度分布图设计出优化路径，通过无人船通信系统指挥无人船沿着优化路径向最大浓度可疑污染源靠近，同时，无人船在航行途中继续对水质进行检测，并将这些水质数据进一步通过无人船通信系统上传到岸基监控系统的服务器中，随着无人船的航行，收集到的水质数据越来越多，拟合的数据也更加准确；

步骤4）当无人船到达污染源附近时，由于无人船视野不够开阔，航行速度也相对较慢不利于对污染源排放口位置的寻找，此时岸基监控系统通过无人机通信系统启动无人船上承载的无人机，并向无人机发送污染物浓度分布图，无人机根据污染物浓度分布图，并利用机载视频监测设备对污染源排放口进行高空搜寻；

步骤5）无人机通过无人机通信系统将在高空拍摄到的视频画面直接回传到岸基监控系统，由岸基监控系统对视频画面中的内容进行分析和判断；

步骤6）当岸基监控系统在无人机传回的视频画面中发现可疑目标后，无人机立刻通过无人机导航系统定位当前的位置坐标，并通过无人机通信系统将该位置坐标发送无人船，引导无人船驶近该可疑目标进行进一步确认；

步骤7）当无人船驶近可以目标后，通过无人船上的船载视频监测设备对可疑目标进行视频拍摄，视频画面通过无人船通信系统发送至岸基监控系统进行确认；

步骤8）当确认该可疑目标确实为污染物排放口时，岸基监控系统3控制无人机1上的机载视频监测设备和无人船上的船载视频监测设备对污染物排放口进行拍照取证；

步骤9）无人船通过无人船导航系统对该污染物排放口进行定位，并通过无人船通信系统将该污染物排放口的位置坐标信息上传至岸基监控系统；

步骤10）当取证完成后，无人机着陆至无人船的停机坪上，无人机上的充电接口与无人船上的充电装置对接，为无人机进行充电，等待下一次起飞任务。

本发明的有益效果是：

本发明在充分考虑了无人船和无人机在水质监测时的优缺点后，提供了一种全新的水质监测方式，采用无人船搭载无人机的方式对污染水域进行立体式巡检。无人船可以对污染水域的水质数据进行采集，岸基监控系统利用监测到的水质数据绘制出该水域的污染物浓度分布图，并优化无人船的巡检路径。无人机则作为补充手段，当无人船发现可以目标后，无人机可在高空进行搜寻，进一步确认污染源。无人船为无人机提供停机坪，能够方便无人机灵活地应急启动，并为无人机供电，可以最大限度地提高无人机的航程。二者的结合既利用了无人机视野较广阔的特点，可以进一步对污染源实现追踪，又较好地弥补了无人船（搜寻范围狭小）或无人机（航程短）单独巡检的缺陷，有助于水质监测的高效化和精确化，提高了水质监测的信息化水平。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明系统的结构框图；

图2为本发明方法的流程图；

图3a为Von.Ncumann型元胞邻居模型示意图；

图3b为Moorc型元胞邻居模型的示意图；

图3c为扩展的Moorc型元胞邻居模型的示意图；

图4为本发明实施例中某个污染物元素的浓度分布图；

图5为本发明实施例中各个污染物元素的散点图；

图6为本发明实施例中各污染物元素主要污染源的散点图。

图中标号说明：1、无人机；2、无人船；3、岸基监控系统；11、机体；12、飞行控制系统；13、无人机通信系统；14、螺旋桨；15、蓄电池；16、充电接口；17、无人机导航系统；18、机载视频监测设备；21、船体；22、主控制系统；23、无人船通信系统；24、动力系统；25、无人船导航系统；26、水质检测设备；27、充电装置；28船载视频监测设备。

具体实施方式

下面将参考附图并结合实施例，来详细说明本发明。

参见图1所示，一种基于无人设备的水质巡检、污染物溯源系统，由无人机1、无人船2和岸基监控系统3组成；

所述无人机1包括机体11、飞行控制系统12、无人机通信系统13、螺旋桨14、蓄电池15、充电接口16、无人机导航系统17和机载视频监测设备18；

所述蓄电池15的一端与所述充电接口16连接，所述蓄电池15的另一端与所述飞行控制系统12连接，为所述无人机1上所有的设备供电；所述飞行控制系统12分别与所述无人机通信系统13、所述螺旋桨14和所述无人机导航系统17连接；所述飞行控制系统12通过所述无人机通信系统13与所述无人船2以及所述岸基监控系统3通信连接，控制所述无人机1的飞行路线和飞行姿态；所述机载视频监测设备18用于对排污口的搜寻并拍照取证，并通过所述无人机通信系统13向所述岸基监控系统3回传高清视频或照片；所述无人机导航系统17用于对所述无人机1的当前位置进行定位，并将位置坐标通过所述无人机通信系统13发送至所述无人船2，为所述无人船2进行引导；

所述无人船2包括船体21以及设置在所述船体21内的主控制系统22、无人船通信系统23、动力系统24、无人船导航系统25、水质检测设备26和船载视频监测设备28；所述无人船2的船体21上设置有供所述无人机1停靠的停机坪以及可与所述无人机1上的所述充电接口16对接的充电装置27；

所述主控制系统22分别与所述无人船通信系统23、所述动力系统24、所述无人机导航系统25和所述水质检测设备26连接；所述动力系统24为所述无人船2提供航行动力；所述主控制系统22通过所述无人船通信系统23与所述无人机1通信连接，用于控制所述无人机1的飞行；所述船载视频监测设备28用于对水面污染情况的进行拍摄，并将拍摄到的视频传送至所述主控制系统22；所述无人船导航系统25用于对所述无人船2进行定位，并将所述无人船2的位置坐标传送至所述主控制系统22；所述在水质检测设备26用于对污染水域进行水质数据采集，并将采集到的水质数据传送至所述主控制系统22；所述主控制系统22通过无人船通信系统23分别将拍摄到的视频、所述无人船2的位置坐标以及采集到的水质数据发送至所述岸基监控系统3，用于污染物浓度分布图的绘制。

优选的，所述无人机1为无人直升机、多轴飞行器、旋翼飞行器。

优选的，所述无人机通信系统13和所述无人船通信系统23均为3G/4G模块。

优选的，所述无人机导航系统17和所述无人船导航系统25均为GPS模块。

参见图1和图2所示，一种基于无人设备的水质巡检、污染物溯源方法，包括以下步骤：

步骤1）无人船2通过无人船导航系统25航行至受污染水域的采集点，然后利用水质检测设备26进行水质数据信息的采集，并将采集点的坐标位置X,Y以及该采集点的污染物浓度数据通过无人船通信系统23发送至岸基监控系统3的服务器上。

步骤2）岸基监控系统3将各个采集点的污染物浓度数据作为基础，利用MATLAB软件进行二维差值拟合，作出主要污染物在该受污染水域的浓度分布图，并判断出最大浓度可疑污染源的所在位置，具体方法如下：

由分析可知，污染物的分布是连续的，同时由于物质的扩散是从高浓度向低浓度进行的，在扩散模型中某区域浓度最高的点可能就是扩散源，所以各污染物空间分布中的极值点就可能是污染物的传播模型中污染源。因此问题的求解就转化为拟合出的污染物空间分布曲面上搜索极值的问题。搜索极值的现代算法有模拟退火、遗传算法、鱼群算法等多种。考虑的模型中所搜索的域有限，且目标解数目不确定，遍历搜索是较好的方法。得出极值点后再结合视频分析筛选出污染源。

依据各污染物元素浓度在该污染水域的空间分布，得到浓度分布矩阵Z，进而结合MATLAB软件建立搜索模型。

Z是100×100的矩阵，借鉴元胞的思想建立一个100×100规模的二维网格，将污染物元素浓度分布矩阵对应放入，其中每一个污染物元素占据其中一个格子。根据问题分析可知：污染源存在于二维网格中的某些格子中，并且污染源所在格子元素浓度大于周围格子的元素浓度。

参见图3a-3c所示，二维元胞自动机(规则四方网格划分)的邻居模型通常有以几种形式，图中黑色元胞为中心元胞，灰色元胞为该元胞的邻居。

分析上述三种元胞邻居模型后发现，图3b中的元胞邻居模型最适合。图3b中的元胞邻居模型中污染源存在的格子z(i,j)应满足：

（1）对于与外界不相邻的格子理论上应满足：

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（2）对于边界处的格子理论上应满足（以左边界为例）：

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（3）对于顶角处的格子理论上应满足（以左边界为例）：

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为了简化模型，在此认为对于边界和顶角处不存在污染源。通过搜索模型可以求出污染物元素空间分布中的极值点，即可能的污染源。对极值点设定阈值进行筛选，减小可疑点的数量，无人船将针对性地行驶至可疑污染源位置。

以下提供一个具体实施例：

第一步：参见图4所示，做出排放物中主要元素的污染物浓度分布图（matlab二维差值拟合）；

第二步：根据第一步得出的元素在污染水域的空间分布分别得到每个元素的浓度分布矩阵Z（矩阵较大未附出），结合MATLAB软件建立搜索模型进行搜索，分别得出每个元素在该污染水域的空间分布极大值的个数；

第三步：参见图5所示，运用scatter函数画出各个污染物元素空间分布极大值点的散点图，使数据可视化；

第四步：参见图6所示，对极值点进行筛选，如通过设定阈值，当该极值点位置污染物浓度大于阈值时，即为可疑污染源；运用scatter函数画出各污染物元素主要污染源的散点图，使数据可视化。

步骤3）岸基监控系统3根据污染物浓度分布图（各污染物元素主要污染源的散点图）设计出优化路径，通过无人船通信系统23指挥无人船2沿着优化路径向最大浓度可疑污染源靠近，同时，无人船2在航行途中继续对水质进行检测，并将这些水质数据进一步通过无人船通信系统23上传到岸基监控系统3的服务器中，随着无人船2的航行，收集到的水质数据越来越多，拟合的数据也更加准确。

步骤4）当无人船2到达污染源附近时，由于无人船2视野不够开阔，航行速度也相对较慢不利于对污染源排放口位置的寻找，此时岸基监控系统3通过无人机通信系统13启动无人船2上承载的无人机1，并向无人机1发送污染物浓度分布图，无人机1根据污染物浓度分布图，并利用机载视频监测设备18对污染源排放口进行高空搜寻。

步骤5）无人机1通过无人机通信系统13将在高空拍摄到的视频画面直接回传到岸基监控系统3，由岸基监控系统3对视频画面中的内容进行分析和判断。

步骤6）当岸基监控系统3在无人机1传回的视频画面中发现可疑目标后，无人机1立刻通过无人机导航系统17定位当前的位置坐标，并通过无人机通信系统13将该位置坐标发送无人船2，引导无人船2驶近该可疑目标。

步骤7）当无人船2驶近可以目标后，通过无人船2上的船载视频监测设备对可疑目标进行视频拍摄，视频画面通过无人船通信系统23发送至岸基监控系统3进行确认。

步骤8）当确认该可疑目标确实为污染物排放口时，岸基监控系统3控制无人机1上的机载视频监测设备18和无人船2上的船载视频监测设备28对污染物排放口进行拍照取证。

步骤9）无人船2通过无人船导航系统25对该污染物排放口进行定位，并通过无人船通信系统23将该污染物排放口的位置坐标信息上传至岸基监控系统3。

步骤10）当取证完成后，无人机1着陆至无人船2的停机坪上，无人机1上的充电接口16与无人船2上的充电装置27对接，为无人机1进行充电，等待下一次起飞任务。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。