Гибридные дроны обнаруживают, контролируют и предотвращают лесные пожары с помощью вертикального взлета

Исследователь Чжаодань Конг и его команда разрабатывают гибридный самолет, который может приземляться и взлетать вертикально, как винтокрылый аппарат, но также обладает качествами самолета, который может часами летать на больших высотах. (Изображение:Калифорнийский университет в Дэвисе)

Там, где есть дым, пожара не будет, потому что на месте уже находится дрон. По крайней мере, на это надеются Чжаодань Конг, профессор кафедры машиностроения и аэрокосмической техники, и его команда Калифорнийского университета в Дэвисе.

Группа работает над упреждающим решением борьбы с жестокими лесными пожарами в Калифорнии, поскольку нынешний метод доставляет пожарных на место происшествия слишком поздно. Это интегрированная система технологий, используемая для обнаружения пожара до того, как он достигнет точки сильного дымления.

«Наше решение состоит из двух основных частей:раннего прогнозирования пожарных рисков и раннего обнаружения и отслеживания пожаров», — сказал Конг. «Мы уделяем особое внимание раннему обнаружению и отслеживанию, поскольку считаем, что раннее обнаружение часто приводит к меньшему размеру пожара при первоначальной атаке, большей вероятности сдерживания и предотвращению гибели людей и имущества».

Прототип датчика ветра на Аляске собирает данные. (Изображение:Лоуренс Цай)

Конг сказал, что обнаружение начнется на земле с помощью подключенных к Интернету датчиков, размещенных в опасных зонах, определенных CalFire. Датчики размером с ладонь, разработанные Энтони Векслером из Калифорнийского университета в Дэвисе, измеряют температуру, влажность и скорость ветра — необходимые ингредиенты для возникновения лесного пожара, по словам Векслера.

Для разведывательных задач команда строит винтокрылую машину, оснащенную навигационными системами, датчиками и камерами. "Мы завершили проектирование и прототипирование и сейчас находимся в процессе его создания и испытаний. Он имеет бипланно-многороторную конфигурацию", - сказал Конг.

По словам Конга, модель прогнозирования пожарного риска построена на основе исторических данных о погоде, топливе, например, растительности, топографии и пожарах. Такую модель можно обучить с помощью машинного обучения. Затем его можно будет развернуть в режиме реального времени, передавая в реальном времени информацию о погоде, предоставляемую наземными датчиками, топливом и топографическими данными ГИС, добавил он.

Последняя модель может идентифицировать только зоны повышенного пожароопасного риска. Затем команда может использовать свой модуль обнаружения и отслеживания пожаров для патрулирования и поиска потенциальных пожаров. Модуль в основном состоит из группы беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), каждый из которых оснащен множеством датчиков, включая электронно-оптические (ЭО) и инфракрасные (ИК) камеры, химические датчики, датчики ветра и мультиспектральные камеры.

ЭО/ИК/химические датчики работают вместе, чтобы обнаружить пожар из места, которое может находиться далеко от огня; необходимы датчики ветра, поскольку ветер является одним из важных факторов пожара, а поле ветра неоднородно, например, скорость и направление ветра могут сильно различаться на разных горных хребтах; и при необходимости можно использовать мультиспектральные камеры для предоставления информации о растительности в высоком разрешении, данные ГИС могут быть устаревшими и обычно иметь низкое разрешение, сказал Конг.

«Группа таких БПЛА будет развернута, поскольку это повысит эффективность локализации потенциальных пожаров», — сказал Конг. "Как только наши EO/IR-камеры идентифицируют огонь и/или дым или наши химические датчики идентифицируют химический признак лесного пожара, группа БПЛА перейдет в режим слежения. Они могут, например, использовать шлейф и бортовые датчики для отслеживания ресурса - работая как собаки K9", - добавил он.

Насколько раньше этот метод сможет обнаружить пламя, чем нынешние методы? Ну, это зависит от расположения точки воспламенения.

«Пожар Дикси был крупнейшим и самым разрушительным пожаром в сезоне лесных пожаров в Калифорнии 2021 года и самым дорогим — если судить по стоимости усилий по тушению пожаров — лесным пожаром в истории США», — сказал Конг. «Возгорание произошло около 7 часов утра; пожар стал виден со стороны шоссе 70 ближе к вечеру, что вызвало многочисленные сообщения в службу 911; а пожарные машины и воздушные заправщики были на месте около 17:00».

По словам Конга, их метод может значительно сократить время обнаружения:"Если бы один из наших БПЛА находился рядом с местом возгорания, он должен был бы обнаружить пожар в течение нескольких минут, но они должны быть в нужном месте и в нужное время. Именно поэтому мы применяем упреждающий подход к определению приоритетов в зонах повышенного риска. Я не могу назвать конкретную цифру, но мы обнаружили, что в среднем химические датчики могут обнаружить пожар раньше, чем камеры EO/IR".

Конг сообщил, что команда начала тестирование своих наземных датчиков в заповеднике Куэйл-Ридж, природном заповеднике, которым управляет Калифорнийский университет в Дэвисе. Основная цель — продемонстрировать, что недорогие датчики могут выдерживать суровые условия пересеченной местности. В ноябре прошлого года они установили пять; один был поврежден во время наводнения, но остальные четыре все еще функционируют.

Эту статью написал Эндрю Корселли, редактор цифрового контента SAE Media Group. Для получения дополнительной информации посетите здесь  .