與人相比，無人機的優勢在哪里？
in 行業動態 by meng
無人機自問世以來，已應用于電力、安防、海事、環保、軍事、物流等多個行業，并在這些行業的高新技術應用中起到積極的推進作用。近年來，無人機逐漸應用于高速巡管工作，無人機以其視角與機動靈活的特性，既能調查取證、疏散引導來輔助執法，又能提升效率釋放警力，還能進行養護監控和檢測，目前已得到交管部門和高速公路管養單位的認可。與人相比，無人機的優勢在哪里？ 無人機巡邏克服了路面觀察的平面性，可根據勘察需要調整飛行角度和姿態，獲得佳的視角。無人機能在高空全面采集高速公路交通數據，讓指揮部門一攬全局，還能低空飛行對交通違法情況進行執法取證。為什么無人機還沒普及？ 無人機補充了當前高速公路巡管的不足，已獲得交管和高速道路養護部門的青睞。但現有無人機人工操作巡邏巡檢的形式，在高速交通領域的應用仍存在不足，無人機巡管并沒有真正做到無人化、自動化、智能化。01 應用受限，必須依靠專業飛手現場操控。 依靠專業飛手現場控制無人機巡邏作業，需要飛手控制無人機的飛行路徑、拍攝角度等，人工成本高且操作難度大，對飛手的經驗要求極高。尤其是高速公路養護管理中，橋隧所處地勢復雜，很多環境下飛手無法到達工作現場，同時高速公路路段長、地勢險、路橋多，飛手操控無人機巡查的方式根本無法滿足高速養護需求。02 全面性不足，安全風險高。 隨著交通建設加速，高速公路里程長度快速增加，巡檢、養護難度不斷增大。目前高速公路巡檢有車輛巡檢和徒步巡檢兩種方式。車輛巡檢占用人力資源少，但高速公路對車速有所限制，在時速40公里時很難全面發現問題，且低速情況下必須在行車道行駛，影響中分帶的巡查，工作人員下車巡查時也存在安全風險。而徒步6~7公里的時速，存在巡檢周期長、及時性差、測量難度高等問題，安全風險也同樣較高。03 時效性差，難及時響應。 無人機需專業飛手現場巡邏作業，受限距離、交通等狀況，無法快速應對突發事件，每晚一分鐘到達事故現場，都將形成更大規模的交通堵塞。而道路養護方面，由于山地較多的區域路面磨損嚴重、地質災害與突發情況較多，易對高速交通造成重大事故隱患，因其突發性和隨機性強，同樣對時效性要求極高。04 續航能力差，制約巡邏效率。 無人機續航能力是無人機高速巡邏巡檢應用的短板，旋翼無人機續航時間大約在30分鐘，掛載巡檢成像設備后有效作業時間更短。飛手到作業現場進行無人機操作的形式，存在時效性差、操作麻煩、人工成本高、巡飛時間短等問題。這局限了無人機在高速巡管領域的應用，使其僅作為傳統巡管作業的補充。 無人機機場是“交通站”，無人機無任務時，會儲存在自動機場內，有任務時可隨時從機場起飛，自動執行任務并自主降落。無人機場內置4組電池，可自動完成無人機電池更換，并將換下的電池自動充電，確保無人機能進行高頻次、密集型巡飛任務。無人機通過在多個自動機場之間的接力飛行，還能連續執行任務從而有效拓展巡管范圍。 自動飛。以高速巡管為例，無人機高速公路巡管過程中能自動識別“占用應急車道、壓線行駛、違章停車”等交通違法行為以及“路面輪胎碎屑、丟棄物”等交通隱患，復亞巡飛系統自動規劃無人機佳巡飛路徑與飛行角度，對現場取證并記錄位置信息。 自動拍。傳統手動遙控拍攝難度較大，存在“模糊、過曝、偏色、缺失、漏拍”等問題，復亞的方法是借助AI算法，讓無人機在飛行過程中，進行圖片質量分析并實時調整云臺姿態及拍攝參數，獲得清晰的交通現場全景圖、 AI巡飛平臺是無人機機場以及無人機的管理平臺，同時也是數據智能運營平臺。平臺可針對不同應用場景制定巡飛任務，并對無人機傳回的圖像數據進行目標識別和診斷。復亞借助AI算法，能自動完成初步的診斷工作，輔助人工快速發現和分析問題。 交通巡管方面，我國高速公路交通相對擁堵，交通事故呈上升趨勢，事故所引發的損失也相對嚴重。高速公路交通事故具有車速快易導致傷亡率高、事故發生后易長時間堵塞車流、事故處置不當易引發二次事故、區域范圍廣導致交警無法立即趕赴現場等特點。 高速公路養護方面，高速養護管理是高速道路交通安全的保證，路面異物、道路坍塌、冰雪沉積都需要管理部門快速響應并針對性處理。橋隧所處往往地勢險峻，巡檢難度高，巡檢隊伍需求龐大。快速響應。 在高速沿線、事故多發地等部署無人機機場，一旦高速公路發生事故，由于距離或擁堵，交警無法快速到達現場，指揮中心可以直接操作距離近的自動機場，通過無人機實時圖傳掌控現場交通情況，了解車輛通行狀況與交通擁堵長度，從高空和地面獲取立體數據，提升勘察進度、降低警力投入、加速現場撤離，降低因長時間堵塞引發的交通安全風險。 高速沿線部署無人機機場，可滿足高頻次日常公路巡檢，自動識別與預警“路面異物或輪胎碎屑”，在“路面塌方、凍雨凍雪” 等突發事件產生時，就近無人機能時間趕赴現場，識別塌方體積、冰雪厚度、位置坐標、交通情況等，幫助指揮中心投放人力物力，快速完成通車任務。兩種部署方式，靈活滿足各種場景需求：固定式無人機機場，可根據實際需求在高速公路沿線或重要路段、事故多發路段部署。提升響應效率，優化作業方式，將高速巡邏巡檢工作高頻化、精細化、數據化。 移動式無人機機場，裝置在車輛上，機動靈活性更強。補充現有巡邏車視野局限、通行受限、行駛路線固定等不足。突發事件時，可 快速指揮無人機趕赴交通事故現場，巡邏車作為應急指揮中心指揮全局。相比巡邏車攜帶無人機人工操作的形式，移動式無人機機場能實現自動起飛、自主降落、自動換電、AI巡飛拍攝、智能診斷識別等功能，避免了無人機日常存放與維護麻煩，航時短、人工操作難度高、數據分析耗時等系列問題。 應急執法。高速公路事故發生后，救援人員難及時到達現場給與救治。無人機可快速趕赴現場，根據現場傷情安排救護措施，必要時通過機載喊話模塊對阻塞應急道路車輛予以警告處罰，疏通救援通道。同時，還可對簡易交通事故快速取證、執法，對道路進行疏導，避免造成大面積擁堵。 智能化作業。原來需要飛手控制無人機的飛行路徑、拍攝角度等，對飛手的經驗要求高，現在通過路徑規劃、AI識別診斷目標，能自動在日常執法中對違停、壓線、占道等違章車輛進行取證。交通事故勘察中能快速對輪胎軸心與外輪廓識別定位，制作事故全景圖、現場圖，加快勘察進度節省警力。日常道路巡檢中能自動識別路面落物、護欄損壞、道路塌方、山體滑坡、凍雨凍雪等危及車輛行駛安全的路面問題，做到快速診斷、緊急預警。 多功能掛載模塊。根據實際應用需求掛載相應模塊，實現勘察、探測、警示、喊話、照明、激光定位等系列功能，進一步拓展無人機交通執法應用場景，提升高速交警巡邏巡檢效率。 大數據應用。通過高空影像采集，對重要路段、危險路段、擁堵節點影像數據進行分析、診斷。運用全面的交通大數據，提高交管指揮效率與管理質量。