面向地震应急响应的多无人机调度与任务规划方法
【技术领域】
[0001]本发明属于重大地质灾害的应急响应领域，特别涉及到移动通讯、基于位置的服务、地理信息系统以及多无人机调度与任务规划等方法和系统。
【背景技术】
[0002]我国是世界上地质灾害最严重的国家之一，灾害种类多，发生频率高，分布地域广，造成的损失大，特别是近年来特大地质灾害发生的频率以及造成的损失明显呈上升趋势。例如2008年的汶川地震、四川攀枝花-会理地震，2010年的玉树地震和舟曲泥石流，以及2013年发生的雅安地震等。地质灾害的发生具有不可预料性，不仅破坏力大，而且造成了重大的经济损失和人员伤亡，已经成为影响我国经济发展和社会安定的重要因素之一。地震灾害发生后，积极做好灾害应急响应与救援工作是减少地震灾害破坏程度的有效方法。其中，及时准确的灾情信息对于制定救灾策略与方案，提高救援效率和质量起着至关重要的作用。震后重点受灾区域的高分辨率遥感影像数据不仅可以直观地反映灾害的影响范围、程度和分布情况等，还能够为国家救灾部门提供快速、准确的灾情数据，有效指导救援工作的开展。
[0003]通常遥感数据获取方法主要有卫星遥感、载人航空遥感和无人机遥感等方式。由于卫星遥感和载人航空遥感在获取震后信息时受时空分辨率、外界环境和使用成本的影响，其在地震应急救援过程中的作用受到一定限制，而无人机遥感具有实时性强、机动灵活、成本低、影像分辨率高等诸多特点，且能够在高危地区作业，适合于地震灾害的应急响应与救援工作。例如2013年4月20日的雅安地震发生以后，国家测绘地理信息局紧急派出的无人机于当天下午五时左右，成功获取了芦山县核心灾区太平镇的首批高分辨率的航空影像，快速准确的获取了包括房屋的受损程度和道路的通畅状况等重要的灾情信息，为救援工作的指挥和决策者提供了珍贵的现势信息，可以看出无人机遥感在重大地质灾害应急响应与求援工作中发挥了重要作用。
[0004]虽然无人机遥感是20世纪90年代发展起来的一种遥感技术，它是以无人机作为飞行平台，采用影像传感器获取高分辨率遥感影像数据的航空遥感影像获取方法(臧克等，2010)，并广泛应用于世界各国灾害监测、评估和救援等领域。例如1996年10月以色列飞机工业公司利用无人机遥感实现了火灾的全天候持续监测，有效控制了火灾；2005年美国Nicolas Lewyckyj等人利用无人机遥感对北卡罗莱纳州进行了灾后调查，准确评估了厂房和村庄的损失，为灾害的救援工作提供了及时、准确的数据(Biesemans等，2005 ;高劲松等，2008;高娇娇，2010) ;2004年7月，马轮基等对桂平市蒙圩镇洪涝区开展了无人机遥感调查，得到了洪涝区、退水区、非洪涝区的遥感影像，是我国无人机遥感首次在洪涝灾害中的应用(马轮基等，2005) ;2008汶川大地震，由民政部国家减灾中心组织的无人机小组深入到北川县城进行航拍，并通过卫星传输网络将航拍数据传回国家减灾中心，为救灾方案的制定提供依据，有效指导了救援工作的展开(曾涛等，2009 ;雷添杰等，2011)。
[0005]然而，目前国内面向重大地质灾害应急响应的无人机调度流程主要通过传统的电话、传真等方式联系，过程繁琐、费时，效率较低，而且无法准确、快速生成多无人机编队任务规划方案，致使各无人机编队进入灾区后分工不明确，在实际地震救援工作中暴露了很多问题。例如，在雅安地震的震后航拍任务中，有些受灾地区被多个无人机编队多次重复航拍，不仅严重影响了求援飞机运送伤员和物资的正常工作，而且浪费了宝贵的无人机资源；有些重灾区却迟迟没有获取航拍数据，无法准确做出灾后评估，延误了救援工作的开展，无形中增加了受灾群众的生命和财产损失。
【发明内容】
[0006]本发明针对现有方法存在的不足，为满足地震灾害应急响应与求援的需要，提供一种多无人机调度与任务规划的新方法，
[0007]为了实现上述技术目的，本发明的技术方案是，
[0008]一种面向地震应急响应的多无人机调度与任务规划方法，包括以下步骤:
[0009]步骤1:根据震源坐标、深度、震级、烈度参数，生成地震灾区范围，并结合居民地、道路、水系和数字高程模型数据，生成灾区重点监测区域，即任务区；
[0010]步骤2:利用路径分析方法，计算可供调遣的各无人机单位到达灾区时间，根据计算得到的时间选取前往灾区的无人机单位，即得到无人机单位调度方案；
[0011]步骤3:无人机单位根据无人机单位调度方案向灾区派遣无人机编队，然后根据所要派遣的无人机编队位置与状态，生成无人机编队前往灾区的交通方案；
[0012]步骤4:无人机编队按照交通方案前往灾区，然后根据所有派遣的无人机编队的移动情况，生成多无人机编队任务规划方案，并根据无人机编队实时的作业和交通状态，动态规划作业方案；
[0013]所述的地震灾区范围是指利用地震烈度椭圆经验公式计算出的地震烈度达到指定等级的椭圆区域；
[0014]所述的任务区域是灾区内部需监测的重点区域，包括居民居住聚集区域、陡峭路段和水系区域；
[0015]所述的路径分析方法采用最短路径分析方法，通过最短路径分析方法计算给定无人机编队当前位置到灾区、任务区的最佳路径及其最小通行时间；
[0016]所述的无人机编队是指拥有无人机的单位下属的最小作业单元，包括操作人员、无人机和数据采集部件；
[0017]所述的数字高程模型数据即DEM，是利用栅格数据结构表达地表高程的数据模型。
[0018]所述的一种面向地震应急响应的多无人机调度与任务规划方法，步骤I所述的生成任务区包括以下步骤:
[0019]I)根据设定的行、列数，将灾区范围划分成若干个正交矩形单元格；
[0020]2)计算每个单元格包含或相交的居民地多边形要素，进而计算各单元格居民地密度，依次将该单元格上下左右4方向相互邻近且密度大于指定阈值的单元格所包含或相交的居民地多边形要素聚为一个任务区域；进而采用约束Delaunay三角网法计算同一任务区域居民地要素聚合边界，即得到居民地任务区；
[0021]3)利用DEM数据生成灾区坡度图，然后根据坡度大小对坡度图进行重分类，从中选取超出指定坡度值的区域；最后计算这些区域中的道路、水系范围，生成道路、水系的坡度任务区；
[0022]所述的居民地要素是指在地图上使用多边形方式表达的房屋等人工建筑实体。
[0023]所述的约束Delaunay三角网是指同一任务区域中所有居民地多边形顶点构造的且不与居民地多边形相交的Delaunay三角网；
[0024]所述的聚合边界是利用约束Delaunay三角网中包含同一任务区域所有居民地多边形的最外侧三角形边线所围成的多边形；
[0025]所述的重分类是在地理信息统中利用给定的属性和分类区间值域，从而将空间或空间实体划分为多个部分的一种方法。
[0026]所述的任务区包括步骤2)和3)中生成的居民地任务区和坡度任务区。
[0027]所述的一种面向地震应急响应的多无人机调度与任务规划方法，步骤2所述确定无人机单位调度方案，包括以下处理步骤:
[0028]I)结合全国路网数据，利用路径分析方法计算无人机单位所在地到灾区的交通时间，并生成交通时间报表；
[0029]2)选择交通时间满足应急响应要求的无人机单位并确定无人机单位调度方案，并生成无人机单位订单报表。
[0030]所述的路网数据是指将全国道路数据经数据加工、拓扑处理后的道路网络数据集。
[0031]所述的一种面向地震应急响应的多无人机调度与任务规划方法，步骤3所述的跟踪无人机编队并生成交通方案报表，包括以下处理过程:
[0032]I)无人机编队内的无人机上传编队实时信息，实时信息包括实时位置、设备状态、工作状态以及突发事件；
[0033]2)根据实时信息，重新计算各无人机编队到达灾区的交通时间，并生成交通方案
[0034]步骤I)中所述的突发事件包括交通中断和无人机损毁。
[0035]步骤2)中所述的重新计算各无人机编队到达灾区的交通时间是根据无人机编队实时信息中的交通中断信息进行计算。
[0036]所述的一种面向地震应急响应的多无人机调度与任务规划方法，步骤4所述的多无人机编队任务规划方案，包括以下处理过程:
[0037]I)利用路径分析工具，以当前各无人机编队所在位置为起始结点，以无人机编队到达最近任务区以及任务