邊界氣象要素的模式分析

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1探測模式需求分析

2013年，我國中東部地區(qū)平均霾日數(shù)為1961年以來最多的一年．其中，北京、天津、江蘇、安徽、浙江、河南、河北等地區(qū)，霾日數(shù)超過100d［3］．全國各地持續(xù)的嚴重灰霾污染問題成為今年全國兩會備受關注的關鍵議題之一．在已經(jīng)公布的31個省份2014年政府工作報告中，有29個省份(僅寧夏和西藏沒有明確)提出治理大氣污染，北京市首次將氣溶膠細粒子(PM2.5)年均濃度的下降指標寫入政府工作報告．霾污染的綜合治理已迫在眉睫．20世紀末期，文獻［4-5］就明確指出大氣邊界層的氣象條件對霾的形成、分布、維持與消散起著決定作用．由于實際地表下墊面的非均勻性(特別是城市化速度加快，高樓林立)和大氣邊界層過程的多尺度性及湍流運動的復雜性，使得邊界層內(nèi)的氣象要素和污染物濃度分布通常表現(xiàn)為明顯的非均勻性．因此對大氣邊界層氣象要素實施空間網(wǎng)絡化同步觀測，對于充分認識霾污染的綜合特征，為預防、治理霾污染提供最優(yōu)決策依據(jù)具有重要的科學意義．但是，目前這方面的觀測實驗和研究工作主要基于多點同步的地基觀測輔以風廓線雷達、系留氣艇探空等觀測手段［6-7］，無法就邊界層內(nèi)某一特定的氣象現(xiàn)象進行針對性觀測，一些重要的非均勻邊界層氣象現(xiàn)象(如城市霾污染三維結構特征、城市熱島環(huán)流、城市冠層懸浮逆溫和急流、熱內(nèi)邊界層、海陸風等)的物理過程、結構和圖像尚不清晰．為了研究較大尺度的非均勻性(下墊面的熱力、動力性質(zhì)的不均勻)對局地氣候環(huán)境影響，綜合多種觀測手段的空間網(wǎng)絡立體同步觀測勢在必行．實際上，大氣邊界層氣象要素空間網(wǎng)絡化同步觀測的實現(xiàn)，對于大氣邊界層動力、熱力結構、城市污染物濃度分布的多尺度三維結構、局地突發(fā)性大氣污染應急及評估、城市群多尺度熱島強迫環(huán)流、海陸環(huán)流、數(shù)值模式中邊界層過程參數(shù)化等研究與應用均有著深遠的理論意義與廣闊的應用前景．

2探測模式優(yōu)勢分析

本文根據(jù)大氣邊界層氣象研究對氣象要素數(shù)據(jù)的需求，在充分利用多旋翼無人機自主巡航、定點懸浮性能的基礎上，結合可研發(fā)出的協(xié)同探測、追蹤探測、自主避障等功能，初步設計了多旋翼無人機群自主探測大氣邊界層氣象要素業(yè)務流程(如圖2所示)，隨著研究與試驗的深入，將逐步完善．從圖2可以看出，該探測模式主要特點是觀測的針對性強、具有智能追蹤探測和空間網(wǎng)絡結構的同步觀測等功能．目前的探測技術與手段通常是單點、單線觀測(鐵塔觀測是點測，系留氣艇、風廓線雷達等是垂直向線測，無人遙測飛機是橫向線測)，無法獲取完整的三維同步的氣象要素數(shù)據(jù)，難以充分滿足當前大氣邊界層理論研究與業(yè)務應用的需求．如果運用多旋翼無人機群對大氣邊界層氣象要素進行協(xié)同探測，不但可以增加局地氣象現(xiàn)象平面與空間氣象要素數(shù)據(jù)密度，還可以依據(jù)目標探測對象(如城市熱島的三維結構)的氣象要素特征不斷調(diào)整機群空間網(wǎng)絡結構進行協(xié)同探測與追蹤探測，獲取不同空間位置的氣象要素數(shù)據(jù)，是一種動態(tài)的空間網(wǎng)絡同步氣象要素探測理念．顯然，這一探測技術與方式是現(xiàn)有氣象探測技術與手段的重要補充．

3探測模式可行性分析

近年來，多旋翼無人機技術發(fā)展迅速，已經(jīng)在災后救援、交通運輸、城市管理、精細農(nóng)業(yè)等領域投入使用［8-14］．根據(jù)大氣邊界層的高度范圍與氣象要素的探測需求，具有以下特點與功能的多旋翼無人機均滿足所述探測要求．1)機型特征:翼展＜1.5m，重量6～12kg，有效載荷＞3kg．2)動態(tài)性能:巡航速度0～3m/s(直流驅動即可)，續(xù)航時長＞1h，飛行高度(離地面)≥3km，可定點懸停，穩(wěn)定性能好(復位能力強)，定位誤差經(jīng)度方向＜2m、緯度方向＜2m、海拔高度＜5m，自主起飛，自主定點降落．3)搭載設備:自帶計算機(CPU＞2.0G，內(nèi)存＞4M，內(nèi)嵌實時系統(tǒng))、GPS(經(jīng)緯度測量誤差＜±1.5m，高度＜±5m，更新頻率＞4Hz)、激光測距掃描儀(更新頻率＞100Hz，可測距離＞30m)、相機、氣象傳感器(風、溫、濕、壓等)、無線通信設備(有效距離＞5km)．4)系統(tǒng)性能:自主性、協(xié)調(diào)性、靈活性、容錯性．例如，本文作者之一王偉教授，從2005年開始研究多旋翼無人機，2012年創(chuàng)辦了“南京傲翼偉滕自動化科技有限公司”，最新研制的Awing-LA型六旋翼無人機(圖3)具有定點懸浮、穩(wěn)定性能好(復位能力強)、自主巡航、自主定點起降、容錯性等功能．關于無人機群的編隊控制、任務分配、路徑規(guī)劃、通信延遲、空中避障等已有許多相關研究成果［15-30］．研究方法包括PID控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制、自適應控制、模糊控制等［31-43］．

4探測模式挑戰(zhàn)性問題

多旋翼無人機雖然有成本低、飛行靈活、空中定點懸停、起降方便等特點，但實施多旋翼無人機群自主探測大氣邊界層氣象要素模式，還是面臨如下基本問題:探測數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制、合理減輕機載負荷、機群自主協(xié)同作業(yè)以及探測平臺的開發(fā)等．1963年，美國氣象學家洛侖茲［44］發(fā)表了“確定性的非周期流”一文，通過“蝴蝶效應”說明了初始氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量是提高數(shù)值預報準確性的重要因素．因此，實施多旋翼無人機群自主探測大氣邊界層氣象要素業(yè)務，對其探測數(shù)據(jù)質(zhì)量的控制至關重要．而使用多旋翼無人機探測氣象要素時，影響探測數(shù)據(jù)質(zhì)量的關鍵環(huán)節(jié)有4個:1)空間網(wǎng)絡探測結構是否科學，關系到所獲空間網(wǎng)絡各節(jié)點氣象要素數(shù)據(jù)的有效率;2)傳感器與定位儀自身的精度誤差，直接造成探測數(shù)據(jù)誤差;3)多旋翼無人機處于巡航或者定點懸停狀態(tài)時是否穩(wěn)定，關系到數(shù)據(jù)的精確度;4)多旋翼無人機電機運轉形成的高頻噪聲，影響傳感器探測數(shù)據(jù)的精度．減輕機載負荷無非是盡可能選取質(zhì)量輕的機載設備，因此，需要研究如何輔以不增加質(zhì)量的技術與方法，彌補機載設備性能上的不足．比如，不能選取精度很高的GPS，這就需要研究如何控制探測數(shù)據(jù)質(zhì)量問題;又如，利用3D成像實現(xiàn)空中避障技術很成熟，但是，設備重，計算量大，所以，需要研究利用2D掃描輔以科學算法實現(xiàn)空中有效避障．此外，機群自主協(xié)同作業(yè)無疑是對大氣邊界層實施空間網(wǎng)絡同步動態(tài)觀測的關鍵的基本保障．探測平臺的開發(fā)顯然是必要的．結合前述對大氣邊界層實施空間網(wǎng)絡同步動態(tài)觀測的需求，實施多旋翼無人機群自主探測大氣邊界層氣象要素業(yè)務，涉及科學問題包括:1)如何構建空間網(wǎng)絡結構的探測模型，使得所獲三維氣象要素數(shù)據(jù)的結構更科學，更有應用價值;2)如何實行自主協(xié)調(diào)控制，保證在無人操作的前提下，順利完成預定探測任務;3)如何利用2D掃描地圖復原3D環(huán)境，使多旋翼無人機在自主巡航過程中能有效避障;4)如何增強多旋翼無人機的抗干擾能力，提高探測數(shù)據(jù)質(zhì)量;5)多旋翼無人機群自主探測大氣邊界層氣象要素平臺需具有哪些功能，方可保證探測試驗、運行的科學性與安全性．圖4描述了多旋翼無人機群自主探測過程中挑戰(zhàn)性問題產(chǎn)生的環(huán)節(jié)．大氣邊界層氣象現(xiàn)象種類繁多，且具有多尺度、非線性、非均勻性以及特征邊界模糊等特性，給空間網(wǎng)絡探測結構模型的構建與學習帶來困難．它既不屬于基于圖像的建模，也不屬于基于動態(tài)特性的建模，因此，對應的傳統(tǒng)方法無法實現(xiàn)．所以，如何針對不同氣象現(xiàn)象構建不同的空間網(wǎng)絡探測模型，并能通過學習，不斷優(yōu)化探測模型是擬解決的關鍵問題之一．對應的研究內(nèi)容包括:1)基于大氣邊界層氣象現(xiàn)象基本特征的多旋翼無人機群初始探測空間網(wǎng)絡結構的設定方法;2)多旋翼無人機群探測氣象要素數(shù)據(jù)(包括經(jīng)緯度、海拔高度)的質(zhì)量控制;3)基于初始氣象要素數(shù)據(jù)的空間網(wǎng)絡探測模型構建;4)基于氣象要素觀測數(shù)據(jù)在線自主學習并自主協(xié)同調(diào)整空間網(wǎng)絡探測結構．由于直流驅動的旋翼無人機質(zhì)量輕、體積小，且巡航或者定點懸停時不能變更形體結構，所以不宜通過增強其魯棒性與自適應性以抗拒干擾，必須另辟蹊徑．鑒于“隨機干擾”對鎮(zhèn)定動態(tài)系統(tǒng)具有積極作用，故擬研究如何利用干擾采用軟恢復方式使旋翼無人機保持穩(wěn)定(短時間復位能力)．隨機鎮(zhèn)定理論表明隨機干擾不僅可以使穩(wěn)定的系統(tǒng)更穩(wěn)定，還可以使不穩(wěn)定系統(tǒng)變成穩(wěn)定，類似于以毒攻毒．但如何利用隨機鎮(zhèn)定理論設計隨機干擾器來增強多旋翼無人機的穩(wěn)定性卻無據(jù)可尋．隨機干擾器的設計方法及技巧自然是擬研究的關鍵問題之一．大氣邊界層內(nèi)某些氣象現(xiàn)象呈現(xiàn)出隨時空動態(tài)復雜變化的特征(如夜間低空急流)，為了清晰認識其在不同區(qū)域出現(xiàn)的位置、尺度、強度等特征，需要對其實施追蹤探測獲取相應的空間網(wǎng)絡化氣象要素動態(tài)數(shù)據(jù)．這也是研究難點之一．研究內(nèi)容包括:1)多旋翼無人機群中長機與僚機的協(xié)調(diào)控制方案與原則;2)無線通信協(xié)議;3)基于多元數(shù)據(jù)融合的機群空間網(wǎng)絡結構協(xié)調(diào)與航跡優(yōu)化;4)自主協(xié)同進行追蹤探測，并保持一致性．多旋翼無人機在巡航過程中，可能遇到的障礙物既有靜態(tài)式，也有動態(tài)式．其中，靜態(tài)障礙物主要源自下墊面，動態(tài)障礙物包括其他多旋翼無人機以及多旋翼無人機群以外的不明飛行物．因此，針對不同的障礙物類型，需要研究如何有效避障并自主恢復到原定巡航路徑上．3D地圖構建是解決無人機自主飛行、實時路徑規(guī)劃、未知區(qū)域探索、自主避障等系列問題的基礎，但3D激光測距掃描儀設備重，計算量大，耗能高，不適宜多旋翼無人機使用．因此，如何利用2D激光測距掃描儀獲取2D地圖輔以先進算法實現(xiàn)3D地圖的實時構建也是擬研究的關鍵問題之一．關于多旋翼無人機群自主探測大氣邊界層氣象要素平臺開發(fā)，包括長機的協(xié)同、容錯控制，僚機的數(shù)據(jù)感知、自主定位、自主巡航、自主避障、自主定點降落，以及多旋翼無人機群探測大氣邊界層地面實時監(jiān)控等模塊的分析與集成．雖然平臺開發(fā)中系統(tǒng)分析尤為關鍵，但由于機載計算機容量有限，實時氣象要素數(shù)據(jù)相對較大，因此，如何科學關聯(lián)、融合各個模塊，使系統(tǒng)具有高度自主性、協(xié)調(diào)性、靈活性、容錯性等性能以及地面實時監(jiān)控功能，是一個復雜的系統(tǒng)工程，自然也是擬研究的關鍵問題之一．

5挑戰(zhàn)性問題研究思路

多旋翼無人機群自主探測大氣邊界層氣象要素是一個復雜的系統(tǒng)工程，因此，需要運用系統(tǒng)論的思想與方法，對相關理論與技術進行研究．1)關于建模與學習的研究，可以依據(jù)大氣邊界層動力結構、熱力結構理論，在分析氣象現(xiàn)象基本特征的基礎上，依據(jù)體現(xiàn)其特征的主要氣象要素(或各氣象要素的加權融合)構建空間網(wǎng)絡探測模型，并在建立氣象要素梯度場的基礎上，運用基于矢量的迭代學習方法，不斷完善空間網(wǎng)絡探測結構．2)關于自主追蹤的研究，以追蹤風速為例，首先根據(jù)多旋翼無人機機型結構與大小，通過實驗取得多旋翼無人機處于空中懸浮狀態(tài)時，風速與多旋翼無人機被動前進速度的關系曲線，再綜合實時探測的風速、風向以及多旋翼無人機的實時經(jīng)緯度、海拔高度構建向量場，最后運用基于矢量的迭代學習方法，計算多旋翼無人機應具備的速度與飛行方向，實現(xiàn)自主追蹤探測．3)關于自主空間避障的研究，可考慮采用激光測距掃描儀，結合多旋翼無人機及時定位與地圖構建(SLAM)算法，實時對周邊環(huán)境進行分析判斷，從而檢測出可能對飛行產(chǎn)生阻礙的物體，以便重新規(guī)劃多旋翼無人機的飛行軌跡，實現(xiàn)空間避障．可參考的使用方法有人工勢場法、數(shù)學規(guī)劃法以及基于進化計算的避障方法等［45-53］．4)基于2D激光掃描所獲得的2D特征信息，加入高度信息即可構建出每個高度平面的2D地圖．在此基礎上，融合Octomap和HectorSLAM方法即可實現(xiàn)3D地圖實時構建與無人機的自我定位．圖5是對應的SLAM算法流程．5)關于隨機干擾器的設計，可以通過實驗檢測出多旋翼無人機受擾動大小與振動幅頻特性的關系，再依據(jù)隨機鎮(zhèn)定理論［54-59］計算確定隨機干擾器的干擾強度，用以抵消或減輕低頻振動等隨機干擾對多旋翼無人機穩(wěn)定性的影響．

6探測模式系統(tǒng)分析

多旋翼無人機群自主探測大氣邊界層氣象要素業(yè)務平臺結構如圖6所示．

7總結

本文就多旋翼無人機群自主探測大氣邊界層氣象要素模式進行了分析，提出了具有空間網(wǎng)絡結構的動態(tài)探測理念，并賦予氣象要素數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的新含義．同時指出，為實現(xiàn)該探測模式，還需要在分析大氣邊界層氣象現(xiàn)象特征的基礎上，研究空間網(wǎng)絡探測結構模型的構建與學習方法;建立基于空間網(wǎng)絡結構的分層自主控制理論，實現(xiàn)基于空間網(wǎng)絡探測結構的航跡優(yōu)化與協(xié)同控制;研究基于氣象要素梯度方向場的迭代學習方法，實現(xiàn)多旋翼無人機自主追蹤梯度方向的探測技術;采用擴展卡爾曼濾波和粒子濾波算法，完成基于2D分層圖像的3D環(huán)境復原，實現(xiàn)多旋翼無人機空中有效避障功能;設計基于隨機鎮(zhèn)定理論的隨機干擾器，增強多旋翼無人機巡航與定點懸浮的穩(wěn)定性，以獲取更高質(zhì)量的氣象要素數(shù)據(jù)．

作者：羅琦王偉陸振宇姜海梅張雨田苗國英夏俊榮王成剛