本發(fā)明涉及無人機和物聯(lián)網(wǎng)，具體涉及一種森林火災場景下的無人機數(shù)據(jù)收集方法。

背景技術：

1、火災給森林資源保護帶來了重大風險，消防人員在每一次森林火災撲救行動中都面臨嚴重生命安全威脅，及時的火災現(xiàn)場全局態(tài)勢感知能力可以最大程度地減少這種威脅。

2、無線通信技術和傳感器性能持續(xù)快速發(fā)展，讓無線傳感器的部署和使用變得更加簡單和可靠，這推動了物聯(lián)網(wǎng)以及無線傳感器網(wǎng)絡的進步。通過合理部署無線傳感器，可以方便高效地針對特定區(qū)域快速收集特定數(shù)據(jù)。實現(xiàn)了按需收集數(shù)據(jù)，又可以適應動態(tài)變化的復雜環(huán)境，同時節(jié)省了數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰肯摹＿@種特性使得無人機輔助的物聯(lián)網(wǎng)和無線傳感器網(wǎng)絡不再受到網(wǎng)絡連接的限制，設備節(jié)點的部署只需要考慮應用的需求和目標區(qū)域的地理結構。

3、現(xiàn)有技術如cn2024119045509a公開了一種基于地形高程圖的低空環(huán)境多無人機高效巡查方法，考慮了多無人機協(xié)同，在每個無人機巡查過程中直接采集森林火災現(xiàn)場信息，并通過維護一個全局的巡查信息圖來統(tǒng)一規(guī)劃多無人機的初始路徑，在單機的規(guī)劃過程中再結合環(huán)境障礙信息得到單無人機的安全路徑。該技術存在以下問題：

4、一、數(shù)據(jù)與資源利用效率較低，文中方案主要基于當前無人機的探測數(shù)據(jù)和有限的先驗信息進行分析和決策，沒有充分挖掘和利用大量的歷史火災數(shù)據(jù)以及不同森林環(huán)境下的相關數(shù)據(jù)。這使得在面對新的火災場景或復雜情況時，系統(tǒng)的適應性和泛化能力相對較弱，難以快速準確地做出最優(yōu)決策。例如，不同地區(qū)的森林植被、地形地貌和氣候條件差異較大，而該方案可能需要針對每個新場景重新調(diào)整參數(shù)和模型，效率較低。

5、二、未考慮風速對無人機的影響：無人機在執(zhí)行數(shù)據(jù)收集任務時，風速將限制無人機飛行。

6、因此，目前亟需一種森林火災場景下的無人機數(shù)據(jù)收集方法。

技術實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明公開一種森林火災場景下的無人機數(shù)據(jù)收集方法，以解決上述問題；包括：

2、s1、獲取無人機數(shù)據(jù)、節(jié)點數(shù)據(jù)；

3、s2、根據(jù)節(jié)點數(shù)據(jù)建立區(qū)域模型，采用元胞自動機描述林火蔓延過程并建立林火模型；

4、s3、根據(jù)無人機數(shù)據(jù)建立無人機飛行約束條件；根據(jù)區(qū)域模型建立避障約束條件；根據(jù)失效節(jié)點、無人機數(shù)據(jù)與節(jié)點數(shù)據(jù)建立通信約束條件；

5、s4、綜合無人機飛行約束條件、避障約束條件、通信約束條件，建立優(yōu)化問題；

6、s5、基于雙深度q網(wǎng)絡的無人機路徑規(guī)劃算法對優(yōu)化問題求解，得到雙深度q網(wǎng)絡的最優(yōu)參數(shù)，將最優(yōu)參數(shù)作為路徑規(guī)劃算法的初始參數(shù)，得到訓練好的無人機路徑規(guī)劃模型；

7、s6、將訓練好的模型部署到無人機上，無人機捕獲實時數(shù)據(jù)輸入到訓練好的模型中，模型給出無人機下一時刻的動作指示，無人機根據(jù)動作指示執(zhí)行數(shù)據(jù)收集任務。

8、本發(fā)明的有益效果包括：

9、通過獲取地面節(jié)點采集的環(huán)境風速，并將風速因素加入到無人機飛行約束條件中，增加了無人機在現(xiàn)實執(zhí)行任務時的穩(wěn)定性與適應性；通過考慮地面節(jié)點的生命周期由火災引起的不確定性，增強了決策的合理性，并避免無人機采集無效節(jié)點，提高了資源利用率；通過采用新的通信調(diào)度方法，提升了數(shù)據(jù)傳輸效率，保障了通信穩(wěn)定性。

技術特征：

1.一種森林火災場景下的無人機數(shù)據(jù)收集方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的森林火災場景下的無人機數(shù)據(jù)收集方法，其特征在于，林火模型采用元胞自動機描述林火蔓延過程。

3.根據(jù)權利要求2所述的森林火災場景下的無人機數(shù)據(jù)收集方法，其特征在于，所述元胞自動機包括狀態(tài)：未燃燒、燃燒、完全燃燒、未熄滅和完全熄滅，分別表示為f0,f1,f2,f3,f4，狀態(tài)間的轉(zhuǎn)換規(guī)則為：

4.根據(jù)權利要求3所述的森林火災場景下的無人機數(shù)據(jù)收集方法，其特征在于，集合表示林火蔓延過的區(qū)域，由進入f1及之后狀態(tài)的元胞組成，若節(jié)點k的坐標qk在中，則節(jié)點k為失效節(jié)點。

5.進入f1及之后狀態(tài)的元胞中的節(jié)點k坐標屬于集合表示林火蔓延過的區(qū)域，若節(jié)點k的坐標則節(jié)點k為失效節(jié)點。

6.根據(jù)權利要求1所述的森林火災場景下的無人機數(shù)據(jù)收集方法，其特征在于，建立的優(yōu)化問題包括：無人機飛行速度性能約束、無人機轉(zhuǎn)向性能約束、環(huán)境風力的不確定性約束、避障約束、調(diào)度約束、數(shù)據(jù)傳輸約束、任務時間約束。

7.根據(jù)權利要求5所述的森林火災場景下的無人機數(shù)據(jù)收集方法，其特征在于，調(diào)度約束采用的通信調(diào)度策略的公式為：

8.根據(jù)權利要求6所述的森林火災場景下的無人機數(shù)據(jù)收集方法，其特征在于，信噪比閾值γ0的取值范圍為：-5db～-10db。

9.根據(jù)權利要求1所述的森林火災場景下的無人機數(shù)據(jù)收集方法，其特征在于，風速影響的折扣因子λ取值范圍為：0.005～0.01。

技術總結
本發(fā)明涉及無人機和物聯(lián)網(wǎng)技術領域，特別涉及一種森林火災場景下的無人機數(shù)據(jù)收集方法，包括步驟：獲取無人機數(shù)據(jù)、節(jié)點數(shù)據(jù)，建立區(qū)域模型與林火模型；根據(jù)無人機數(shù)據(jù)、節(jié)點數(shù)據(jù)、區(qū)域模型與林火模型建立約束條件；根據(jù)約束條件進一步建立優(yōu)化問題；基于雙深度Q網(wǎng)絡的無人機路徑規(guī)劃算法對優(yōu)化問題求解，將求解得到的最優(yōu)參數(shù)作為雙深度Q網(wǎng)絡的初始參數(shù)，得到訓練好的模型；將模型部署到無人機上，模型根據(jù)無人機捕獲的實時數(shù)據(jù)給出無人機下一時刻的動作指示，無人機根據(jù)動作指示執(zhí)行數(shù)據(jù)收集任務。本發(fā)明增強了決策的合理性，避免無人機采集無效節(jié)點，提高了資源利用率；通過采用新的通信調(diào)度方法，提升了數(shù)據(jù)傳輸效率，保障了通信穩(wěn)定性。

技術研發(fā)人員：鮮永菊,汪洲,吳廣富,王文博,周小波,張愛萍
受保護的技術使用者：重慶郵電大學
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/5/15