Гибридные дроны обнаруживают, мониторят и предотвращают лесные пожары с вертикальным взлетом

Исследователь Жаодан Конг и его команда разрабатывают гибридный аппарат, способный взлетать и садиться вертикально как роторный, но также обладающий качествами крылатого аппарата для крейсерского полета на больших высотах часами. (Изображение: UC Davis)

Там, где дым, там не будет огня, потому что дрон уже на месте. По крайней мере, так надеется Жаодан Конг, профессор департамента механики и аэрокосмической инженерии, и его команда в Калифорнийском университете в Дависе.

Группа работает над проактивным решением для борьбы с жестокими калифорнийскими лесными пожарами, так как текущий метод доставляет пожарных на место слишком поздно. Это интегрированная система технологий для обнаружения пожаров до достижения стадии сильного задымления.

«Наше решение состоит из двух основных частей: раннее предсказание риска пожара и раннее обнаружение и слежение», — сказал Конг. «Мы фокусируемся на раннем обнаружении и слежении, потому что считаем, что раннее обнаружение часто приводит к меньшему размеру пожара при начальной атаке, большей вероятности сдерживания и предотвращению потерь жизней и имущества».

Прототип ветрового сенсора в Аляске собирает данные. (Изображение: Лоуренс Цай)

Обнаружение начнется на земле через интернет-связанные сенсоры, размещенные в зонах опасности, определенных CalFire. Размером с ладонь, разработанные UC Davis Энтони Векслер, сенсоры измеряют температуру, влажность и скорость ветра — необходимые ингредиенты для лесного пожара, по мнению Векслера.

Для разведывательных миссий команда строит роторный аппарат с навигационными системами, сенсорами и камерами. «Мы завершили проектирование и прототипирование, находимся в процессе сборки и тестирования. У него конфигурация биплан-мультиротор», — сказал Конг.

Модель предсказания риска пожара построена на исторических данных о погоде, горючем (растительности), топографии и пожарах. Такую модель можно обучать машинным обучением. Затем её можно развернуть в реальном времени, подавая реальные данные о погоде от наземных сенсоров, горючем и топографии, ГИС-данных.

Последняя модель может только выявить зоны высокого риска. Команда затем использует модуль обнаружения и слежения для патрулирования и поиска потенциальных пожаров. Модуль состоит из группы беспилотников (UAV), каждый с множественными сенсорами: электро-оптическими (EO) и инфракрасными (IR) камерами, химическими сенсорами, ветровыми сенсорами и мультиспектральными камерами.

EO/IR/химические сенсоры работают вместе для обнаружения пожара из удаленных мест; ветровые сенсоры нужны, так как ветер — важный драйвер пожара, и ветровое поле неравномерно (скорости и направления могут сильно отличаться через горный хребет); мультиспектральные камеры дают высокоразрешаемую информацию о растительности, если ГИС-данные устарели и имеют низкое разрешение.

«Группа таких UAV будет развернута, так как это повышает эффективность локализации потенциальных пожаров», — сказал Конг. «Как только пожар и/или дым обнаружены нашими EO/IR камерами или химический индикатор выявлен химическими сенсорами, группа UAV переключается в режим слежения. Они могут, например, использовать перы и бортовой сенсоры для прослеживания обратно к источнику — работая как собаки K9».

Насколько раньше этот метод может обнаружить возгорание по сравнению с текущими? Это зависит от местоположения точки возгорания.

«Пожар Дикси был крупнейшим и наиболее разрушительным в сезоне 2021 года в Калифорнии и самым дорогим — по затратам на тушение — в истории США», — сказал Конг. «Возгорание было около 7 утра; пожар стал виден с шоссе 70 к позднему послеобеду, что вызвало множество вызовов в 911; пожарные машины и авиацистерны были на месте около 5 вечера».

По словам Конга, их метод может значительно сократить время обнаружения: «Если бы один из наших UAV был возле возгорания, он должен был бы обнаружить пожар за минуты, но они должны быть в правильном месте и в правильное время. Поэтому мы используем проактивный подход для приоритизации зон высокого риска. Не могу дать конкретное число, но мы обнаружили, что в среднем химические сенсоры обнаруживают пожар раньше, чем EO/IR камеры».

Команда начала тестирование наземных сенсоров в заповеднике Квейл Ридж, управляемом UC Davis. Главная цель — показать, что недорогие сенсоры выдерживают суровые условия в бездорожной местности. Установлено пять в ноябре; один поврежден наводнением, но остальные четыре все еще работают.

Статью написал Эндрю Корселли, редактор цифрового контента SAE Media Group. Для получения дополнительной информации посетите сайт.