[论文解读] Unmanned Aerial Systems for Wildland and Forest Fires: Sensing, Perception, Cooperation and Assistance

Moulay A. Akhloufi, Nicolas Castro+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 28, 2020

Fire effects on ecosystems被引用 4

一句话总结

本文综述了用于野地火灾管理的无人机系统（UAS），重点聚焦于传感、感知、协同作业以及与无人地面车辆（UGV）的集成。该文提出，UAS作为一种低成本、高机动性的解决方案，可实现实时火灾探测、特征识别及在大范围野地火灾区域的协同作业，从而提升态势感知能力和响应效率。

ABSTRACT

Wildfires represent an important natural risk causing economic losses, human death and important environmental damage. In recent years, we witness an increase in fire intensity and frequency. Research has been conducted towards the development of dedicated solutions for wildland and forest fire assistance and fighting. Systems were proposed for the remote detection and tracking of fires. These systems have shown improvements in the area of efficient data collection and fire characterization within small scale environments. However, wildfires cover large areas making some of the proposed ground-based systems unsuitable for optimal coverage. To tackle this limitation, Unmanned Aerial Systems (UAS) were proposed. UAS have proven to be useful due to their maneuverability, allowing for the implementation of remote sensing, allocation strategies and task planning. They can provide a low-cost alternative for the prevention, detection and real-time support of firefighting. In this paper we review previous work related to the use of UAS in wildfires. Onboard sensor instruments, fire perception algorithms and coordination strategies are considered. In addition, we present some of the recent frameworks proposing the use of both aerial vehicles and Unmanned Ground Vehicles (UV) for a more efficient wildland firefighting strategy at a larger scale.

研究动机与目标

• 通过改进探测与响应系统，应对野地火灾频率和强度日益增加的挑战。
• 克服基于地面的系统在覆盖大面积、偏远野地火灾区域方面的局限性。
• 开发基于UAS的解决方案，用于远程传感、火灾感知及实时野地火灾作业中的任务规划。
• 将UAS与无人地面车辆（UGV）集成，以提升大规模灭火作业的有效性。
• 推进空中与地面UAS之间的协同策略，以提升态势感知能力和作业效率。

提出的方法

• 利用UAS上的机载传感器，实时采集野地火灾的热成像、可见光及红外特征数据。
• 实施火灾感知算法，利用多光谱和热成像数据检测并表征活跃火灾。
• 应用任务规划与分配策略，优化UAS在大范围火区中的飞行路径与传感器覆盖范围。
• 开发协同框架，实现UAS与UGV平台之间的通信与任务共享。
• 集成空中与地面UAS系统，实现在复杂地形中互补的传感与响应行动。
• 利用UAS的高机动性，进入危险或难以到达的区域，实现火灾监测与数据采集。

实验结果

研究问题

• RQ1 与基于地面的系统相比，UAS如何提升在大规模野地火灾中对火灾的探测与表征能力？
• RQ2 哪些传感与感知技术能够实现利用UAS对火线与热点的准确实时识别？
• RQ3 多架UAS与UGV之间的协同策略如何提升野地火灾应急响应中的态势感知能力？
• RQ4 任务规划与分配算法在优化UAS覆盖范围与响应效率方面发挥何种作用？
• RQ5 集成的空中与地面UAS系统如何提升在复杂环境下的整体灭火作业效率？

主要发现

• 由于其高机动性及可进入偏远或危险区域的能力，UAS为野地火灾监测提供了低成本、可扩展的替代方案。
• 机载传感系统，特别是热成像与多光谱成像技术，显著提升了早期火灾探测与实时特征识别能力。
• 感知算法能够准确识别火线与热点，支持应急响应人员及时决策。
• UAS与UGV之间的协同框架在大规模野地火灾事件中提升了作业覆盖范围与态势感知能力。
• 集成的空中与地面UAS系统在复杂、大范围的火灾环境中，展现出更高的响应效率与数据采集能力。
• 任务规划与分配策略可优化UAS飞行路径，提升传感器覆盖范围，并缩短在动态火灾条件下的响应时间。