博客
关于我
【无人机】【2016.05】无人机在雪崩搜救中的应用
阅读量:231 次
发布时间:2019-02-28

本文共 821 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

雪崩每年在全球范围内夺去200多条人命。自从第一个有效的雪崩收发器问世以来,定位受害者的过程基本没有改变。人类作为定位设备的载体,在雪崩废墟上移动时效率低下且存在二次雪崩风险。小型无人机(UAVs)作为一种低成本、高效率的空中平台,具备多种功能应用。本研究旨在评估无人机是否能为雪崩搜救工作提供有价值的贡献,并探讨可能阻碍其应用的挑战。

通过深入的文献综述,本研究对雪崩搜救技术、无人机平台和传感器技术进行了全面分析,建立了理论框架。该框架为评估如何改进雪崩中当前的搜救努力提供了基础,同时也为探索无人机和传感器技术的应用潜力提供了依据。2016年TromsøReCAMP研讨会的参与对于信息交流至关重要,Tromsø红十字会在无人机应用领域处于先驱地位,其技术合作对于确定无人机在搜索和救援中的最新应用具有重要意义。

本研究确定的主要挑战主要包括不利气象条件和技术挑战。对于可用于雪崩搜救的小型无人机平台而言,降水、极冷、风和黑暗等天气条件是最具挑战性的。技术方面的主要挑战与自主程度、避免碰撞、传感器系统和无人机发电系统的发展程度密切相关。此外,还找到了遵守条例、人力资源和组织方面的一些挑战,但这些挑战对实施的稳定性相对较低。

无人机平台被认为是一个足够的载体,可搭载电子搜索设备如RECCO和雪崩收发机等,但其他传感器系统仍需进一步发展。电池能量密度有限,再加上寒冷的工作环境,在救援过程中可能会出现问题,但足以进行初步测试。目前无人机尚不能取代有人驾驶的直升机,但仍可能成为救援行动的独特且宝贵资源。然而,当前技术和救援资源的组织实施无人机在雪崩灾害中的应用极不可能及时为受害者带来直接帮助,主要原因是部署时间过长。

本研究通过文献综述、理论框架构建和对相关技术的深入分析,为雪崩搜救领域的无人机应用提供了理论依据和实践参考。研究结果为未来无人机在雪崩搜救中的应用提供了重要的理论支持,尽管存在诸多挑战,但无人机技术的潜力不容忽视。

转载地址:http://oiop.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NI笔试——大数加法
查看>>
NLog 自定义字段 写入 oracle
查看>>
NLog类库使用探索——详解配置
查看>>
NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
查看>>
NLP 模型中的偏差和公平性检测
查看>>
Vue3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的?
查看>>
NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
查看>>
NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
查看>>
NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
查看>>
NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
查看>>
NLP度量指标BELU真的完美么?
查看>>
NLP的不同研究领域和最新发展的概述
查看>>
NLP的神经网络训练的新模式
查看>>
NLP采用Bert进行简单文本情感分类
查看>>
NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
查看>>
NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
查看>>
NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
查看>>
nmap 使用方法详细介绍
查看>>
Nmap扫描教程之Nmap基础知识
查看>>
nmap指纹识别要点以及又快又准之方法
查看>>