01交通监控无人机在安全和安保任务中的一个有前途的应用是增强交通监控系统。目前，交通监管系统已得到广泛部署，成为智能交通系统（ITS）基础设施的重要组成部分。该系统虽然重要，但在很多农村很少部署，只存在于特定位置，只能进行简单的流量统计，不能用于综合交通运营，主要考虑成本和收益的影响。在这方面，无人机提供了一种具有成本效益的手段来满足农村交通监管系统的需求。公路交通流量是动态的和不确定的，需要在可达和偏远地区提供即时和准确的信息。1.拥堵监测近年来，交通拥堵问题日趋严重。人们可以通过收集交通状况的实时信息，提高交通设施的控制和反应能力，从而有效减少出行延误，通过缩短伤员接受救援服务的时间，改善医疗卫生条件。在给定的时刻，监控网络的最大价值来自于只监控网络的一小部分。不幸的是，监控网络的高价值部分不断变化，而且往往不为人知。例如，交通事故造成车辆拥堵的位置取决于不可预知事件发生时的位置。传统的交通监控系统通过部署高密度的固定位置探测器（包括摄像头）来保证整个交通网络在不断变化的情况下快速响应的能力。当需要超出这些固定检测器范围的信息时，需要人工评估。国家交通流量遥感联盟(NCRST-F)已经认识到使用无人机提供鸟瞰图和对交通运营的快速响应是一种成本较低的方法。无人机交通监控收集的有用信息包括车辆变道频率、车辆平均距离、重型车辆数量、事故类型、车辆轨迹和类型。虽然环路检测器可用，但它们仅提供本地信息，无法提供车辆变道等详细信息。另一方面，配备摄像头的无人机可以提供高速公路的全局视图和相关信息，增强道路的实时监控能力。此外，无人机比有人驾驶飞机具有优势。例如，无人机可以在较低的高度飞行；当天气条件不适合有人驾驶飞机飞行时，也可以使用无人机。此类应用在通过无人机采集信息时应解决两个问题：保持道路在相机视野内；处理图像并收集相关数据。通常，无人机捕获的交通数据中包含的信息比传统监控系统获得的信息复杂得多。无人机视频不仅包括交通流平均速度、密度和流量等传统数据，还包括车辆轨迹数据、变道数据和道路上的车辆跟踪数据等每车辆级别的数据。另外，无人机拍摄的视频帧中包含多辆车，视频的帧率非常高，因此需要处理的数据量会非常大。考虑到这些特点，数据的收集、恢复和分析被认为是传输中大数据分析的重要组成部分。必须解决的问题包括物理层问题、通信问题和网络层问题。该项目作为无人机在遥感和多式联运中的使用案例研究进行研究。该项目的主要目标如下。开发强大的软件和硬件架构，包括用于无人机自主控制的协调和反应组件。开发感官平台和感官解释技术，重点是主动视觉系统，以实时限制感官数据处理。开发有效的推理和算法技术来捕获与操作环境相关的动态和静态地理、空间和时间信息。开发规划、预测和记录识别技术，引导无人机，预测和处理地面车辆的行为。基于复杂环境和功能的模拟、规范、项目、验证技术和建模工具的开发。2.驾驶行为监测在驾驶行为研究中，还需要详细准确的车辆轨迹数据。驾驶行为模型捕捉了驾驶员在不同交通状况下的机动决策，是微交通仿真系统的重要组成部分。与传统的交通监控系统相比，通过无人机拍摄的图像检测和跟踪车辆存在一定的挑战。首先，无人机监控平台上的摄像头经常更换。因为无人机上的摄像头在视频录制过程中可能会旋转、移动和翻转。此外，由于风的波动也可能发生突然的振动，这可能对车辆跟踪造成负面影响。另一方面，在汽车跟车和变道模型等驾驶员行为研究模型中，需要每辆车的精确轨迹数据。缺少汽车数据和跟踪错误会影响模型参数的准确性。因此，高分辨率图像对于车辆检测和跟踪过程中准确计算车辆速度和横向位置至关重要。车辆识别方法可分为光流法和特征提取匹配法。异常驾驶行为已被用于识别酒后驾驶(DWI)并预防相关事故。目前，执法人员依靠视觉观察来检测此类行为并识别潜在的醉酒司机。但是，这种方法受人为错误的限制，并且仅限于小范围的车辆。为了克服这些限制，无人机可用于监控驾驶行为以防止事故发生并提高道路安全，并有效及时地检测和分析高速公路上的危险驾驶活动。美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)在2010年得出结论，执法人员经常使用这些不良行为来识别潜在的醉酒司机。为了观察这8种潜在的不良行为，必须识别和量化6个关键指标。这些关键指标包括车辆ID、速度、行驶距离、换道频率、换道时间和加速度。因此，计算这些关键指标是识别计算机视觉算法和量化不良行为的首要任务。计算这六大关键指标需要车辆相对于车道线的位置，以及通过视频帧对车辆进行识别和跟踪。02核生化事故核生化（NBC）事故是有人和无人系统合作的另一个例子。在灾难恢复项目中，通常需要绘制和量化人们难以或无法到达的地区的放射性污染量。该任务是机器人系统的理想应用场景。特别是，无人机提供了一个有前途的通用解决方案。无人机项目可用于应急响应期间事故现场的放射学调查，以及核反应堆外壳的结构检查。然而，无人机平台很难在核场地使用。由于无人机通常依靠GPS来稳定和控制，因此GPS在金属外壳建筑物附近或内部不可靠或无效。从无人机捕获的数据中定量测量污染也很困难。在另一个紧急侦察案例中，无人机应飞入有毒云层并带回污染物样本进行分析。由于人类操作员不想靠近事故现场，因此无人机需要能够长时间飞行并承受强大的逆风。它用于估计大气中气体源的羽流浓度，以及源位置的检测具有与环境和搜索救援任务相关的多种应用。实时羽流浓度估算使定位气源和部署应对羽流不利影响的对策成为可能。借助气体传输模型，可以使用羽流区域中的固定、表面或空中传感器解决羽流估计问题。该程序使用指定位置的初始假设来测量浓度和源位置，以构建可能源位置的地图。传感器运动控制用于通过收集传感器测量值（例如环境测量值）来支持相同的检测。当传感器安装在无人机平台上时，最重要的是规划传感器路径，以实现无人机的低工作时间或低能耗，并且可以在非结构化动态环境中避开障碍物，或高效地收集目标信息。03搜救搜救（SAR）的形式多种多样，包括城市搜救、野外搜救、海上搜救等，每一种形式都有相关的风险，对遇难者和搜救人员构成危险。一、城市搜救城市搜救（USAR）是指为遇难者定位、定位并提供医疗和救援服务的战略、战术和行动。USAR是无人机有潜力发挥作用的领域之一。他们可以在救援人员进入之前确定一种搜救方式。USAR在倒塌建筑物的快速救援方面至少有7个困难。随着城市搜救任务的开展，为获取最佳方法和经验教训，需要对任务的有效经验进行客观评价和分析。救援技术包括伤亡情况评估、监测和救援工具的开发和优化。区域参与在专业救援协同作用和基于区域的急救人员之间建立协作关系，以实现专业知识和资源的平衡。信息系统识别、收集、管理多个数据流并将其转换为信息，以提供更好的高级规划和时间线态势感知。技术集成涉及更先进技术的验证和集成。危机管理是一种适应性和可扩展的管理系统。可用预算会影响购买以及系统和技术的快速部署和使用。从长远来看，它可以对新系统和技术的开发产生重大影响。USAR小组可以执行以下任务：在倒塌的建筑物中进行物理搜索和救援；为被困人员提供紧急医疗评估和护理；评估和遏制危险，例如燃气或电力服务；评估和加固损坏的建筑物。人机组合的任务是探索灾区并为情况评估提供足够的信息。人机救援队由至少一架无人机、位于远程控制室的几名人员和一名或多名人类无人机操作员组成。该团队在地理上是分散的。这个无人机团队包括：无人机操作员，他在现场操作无人机无人机任务专家，他观看无人机视频流并指导无人机操作员执行任务。正在部署确保无人机团队安全的措施在此期间，无人机任务专家主要与无人机操作员合作，为无人机操作员提供额外的视角。无人机团队然后评估视频材料。从视频馈送中获得的信息直接提供给国家消防队，随后也被无人地面车辆(UGV)用于执行任务。对于态势感知，这需要一种可以整合不同环境视图的方法，从而产生不同的观点和需求。为了实现这一目标，无人机需要更多的自主权来感知环境并自主导航。然而，灾区是环境恶劣的地方。这对在城市环境中运行的无人机系统的持久性提出了挑战。此外，灾区无法保证无线链路宽带的稳定性。当移动系统在恶劣的环境中运行时，计算资源的可用性有限和低质量的传感器也对实现无人机自主性提出了巨大挑战。这些任务特征要求无人机在传感器和规划能力方面具有模块化和灵活性。无人机必须能够在非结构化的室内和室外环境中运行，例如倒塌的建筑物。导航系统必须能够在没有GPS等外部辅助工具的情况下工作，因为无法保证其可用性。由于该环境中存在局部风力条件，无人机还必须提供强大的飞行能力。在城市灾区实现完全自治的一个关键特征是车载处理和决策。搜索任务还要求无人机具有特定的任务识别能力。识别和定位人、动物或物体（例如地标、标记或着陆区）是USAR任务的核心问题。2.荒野搜救荒野搜救(WiSAR)需要搜索大片区域，通常是在道路崎岖不平的偏远地区。因为地面搜索机器人需要面对较大的搜索区域，在救援过程中可能机动性有限。因此，利用小型无人机提供搜索区域的航拍图像，进行野外搜救是一个极好的选择。如果要成功广泛部署，协助荒野搜救的无人机需要便携、耐用且易于操作。这些要求增加了一些限制，包括来自所选特定无人机的限制；人为因素（特别是最低培训要求）引起的限制；所用控制施加的限制；由手头的具体任务引起的限制；限制，包括需要进入现有的团队结构。3.海上搜索使用正确的无人机系统可以更有效地进行海上搜索。用作系统集成(SoS)的海事SAR是用于实施和演示架构方法的区域场景。它利用各种系统，包括无人机、协调指挥和控制系统、通信系统和其他更大的有人驾驶船只。目前正在使用各种传感器和数据源：沿海雷达、巡逻或侦察机、舰船雷达、民用飞机或船只的报告等。每种传感器都有其特点。例如，沿海雷达站在其雷达范围内具有连续覆盖，但在该范围之外完全无效。对于超视距和连续海军监视，观察感兴趣区域的最有效、最具成本效益和最灵活的方法是使用监视无人机进行定期监视。这种方法提供了利用所有系统之间的相互依赖性的能力。因此，必须生成健壮、高效、以网络为中心的生成式架构。为SoS生成架构是一个具有许多变量和约束的多目标优化问题。生成架构所需的信息如下。SoS的主要目的：选择海岸警卫队的搜索和救援能力作为问题。利益相关者：海岸警卫队拥有许多具有不同功能的系统，用于该地区的多个站点。此外，渔业、民用和商船可以临时加入SoS，以便在发生灾难时提供援助。协调指挥控制中心指挥有人舰艇和无人机联合作战。粗略的数量级(ROM)预算。SoS的关键性能属性(KPA)：性能、可执行性、稳健性、模块化和网络中心性。具有多个无人机的海上SAR面临几个问题。首先，商用无人机的载油量有限，无法无限期运行。其次，幸存者在给定区域内幸存的概率随时间和风的变化而变化，这种概率通常被称为遏制概率（POC）。第三，许多无人机和加油站系统应该是自动控制的。如果不正确估计基本漂移和相关的不确定性，预测搜索区域的漂移和扩展仍然很困难。直接的方法是用电流表测量物体相对于周围水的运动。搜索和救援最佳规划系统(SAROPS)使用环境数据服务器从多个来源获取风力和电流预报。系统为多个搜索单元给出一条搜索路径，以最大化搜索增量的检测概率。在基于观察到的或建模的矢量场重建粒子分散时，海洋的扩散系数是一个重要因素。在许多情况下，一个简单的随机模型足以估计SAR对象在相对较短时间段内的分散情况。应仔细考虑分散和整合时间尺度的区域估计（可能是季节性的），因为它们对SAR对象分散的影响可能很大。
