張 健

湖北警官學(xué)院，湖北 武漢 430034

警用無(wú)人船技術(shù)應(yīng)用研究

張 健

湖北警官學(xué)院，湖北 武漢 430034

隨著無(wú)人駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，無(wú)人船在警務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，涉及水面?zhèn)刹臁⑺婺繕?biāo)搜索、搜救、水面大范圍監(jiān)控巡邏等多種警務(wù)應(yīng)用。同時(shí)，與無(wú)人機(jī)等其他無(wú)人智能設(shè)備的協(xié)同作戰(zhàn)模式創(chuàng)新，極大的提升了作業(yè)效率。本文從公安實(shí)戰(zhàn)的角度出發(fā)，簡(jiǎn)要分析了警用無(wú)人船的應(yīng)用現(xiàn)狀及涉及到的關(guān)鍵技術(shù)。

無(wú)人船；立體防控；協(xié)同作戰(zhàn)

近年來(lái)，隨著無(wú)人駕駛汽車(chē)、無(wú)人機(jī)等技術(shù)的快速發(fā)展，無(wú)人駕駛技術(shù)受到越來(lái)越多人的關(guān)注。這其中以無(wú)人機(jī)技術(shù)發(fā)展最為成熟，應(yīng)用也最為廣泛。相比較之下，無(wú)人船技術(shù)的知名度較低。一直到最近幾年，由于“迪奇號(hào)無(wú)人潛水器”等一系列重大社會(huì)事件的影響，無(wú)人船才開(kāi)始逐漸進(jìn)入到大眾視野。

一、無(wú)人船技術(shù)的發(fā)展歷史

無(wú)人駕駛船(Unmanned Surface Vessel)，簡(jiǎn)稱(chēng)無(wú)人船(USV)，是一種具有自主規(guī)劃、自主航行能力，可自主完成環(huán)境感知、目標(biāo)探測(cè)等任務(wù)的小型水面平臺(tái)。它可搭載不同的傳感器或執(zhí)行設(shè)備，執(zhí)行多種任務(wù)[1]。無(wú)人船最早由美籍工程師尼古拉·特拉斯發(fā)明。他在1898年成功通過(guò)無(wú)線(xiàn)控制技術(shù)遙控操作自動(dòng)化小艇。隨后的二戰(zhàn)期間，盟軍設(shè)計(jì)了一種按設(shè)定好的路線(xiàn)自動(dòng)駛往指定地點(diǎn)的無(wú)人艇，通過(guò)船上裝載的煙幕劑迷惑敵軍并獲得成功。二戰(zhàn)結(jié)束后，美國(guó)、前蘇聯(lián)等國(guó)家看到了其中蘊(yùn)含的巨大軍事價(jià)值，開(kāi)始投入大量人力物力開(kāi)展相關(guān)研究，無(wú)人掃雷艇、自殺式無(wú)人艇等大量出現(xiàn)并相繼投入實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。但受到自動(dòng)化控制、數(shù)字通信等技術(shù)的限制，該時(shí)期的無(wú)人船技術(shù)并未取得較大突破，總體呈現(xiàn)無(wú)人船應(yīng)用形式單一、自主活動(dòng)能力有限等特征。

20世紀(jì)90年代后，隨著技術(shù)進(jìn)步以及大家對(duì)無(wú)人船認(rèn)識(shí)的加深，無(wú)人船技術(shù)開(kāi)始進(jìn)入快速發(fā)展期。首先是應(yīng)用范圍得到進(jìn)一步擴(kuò)展。情報(bào)搜集、監(jiān)視、目標(biāo)搜索等功能逐漸顯現(xiàn)出來(lái)；其次是設(shè)計(jì)和制造技術(shù)快速提高。外形尺寸上更加全面，從小型(小于1噸)、中型(小于100噸)、大型(小于1000噸)到超大型(大于1000噸)，滿(mǎn)足了各種應(yīng)用需求。同時(shí)，智能化程度和航行距離也大大提升，出現(xiàn)了自動(dòng)避障、自動(dòng)航行、目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別等智能化功能。

雖然在軍事領(lǐng)域大獲成功，但直到進(jìn)入21世紀(jì)以后，無(wú)人船應(yīng)用才真正擴(kuò)展到軍事應(yīng)用以外的領(lǐng)域。2000年，美國(guó)MIT設(shè)計(jì)了一款用于海岸勘探的無(wú)人船，將無(wú)人船的應(yīng)用擴(kuò)展到地質(zhì)勘探；2003年，雅馬哈公司將無(wú)人船用于監(jiān)測(cè)海洋氣候變化；2004年，英國(guó)普利茅斯大學(xué)研發(fā)了用于淺水水域污染物追蹤、航道測(cè)量的無(wú)人船；2008年，我國(guó)研制了用于氣象應(yīng)急保障服務(wù)的“天象1號(hào)”無(wú)人船。2014年，第三屆莫斯科國(guó)際創(chuàng)新發(fā)展論壇展覽上，國(guó)務(wù)院總理李克強(qiáng)親自介紹了中國(guó)云州無(wú)人船。無(wú)人船的應(yīng)用領(lǐng)域逐漸擴(kuò)大。

二、無(wú)人船技術(shù)的警務(wù)應(yīng)用現(xiàn)狀

無(wú)人船具有實(shí)現(xiàn)作業(yè)無(wú)人化、智能化；作業(yè)更高效、更標(biāo)準(zhǔn)；模塊化設(shè)計(jì)、功能多樣；航速高、機(jī)動(dòng)性強(qiáng)；小巧靈活、隱蔽性好；使用成本低等優(yōu)勢(shì)[2]。雖然發(fā)展前景廣闊，但在警務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域卻一直未見(jiàn)顯著進(jìn)展。究其原因，一是受無(wú)人船應(yīng)用場(chǎng)景限制。無(wú)人船應(yīng)用需要具備大量水域，這大大限制了無(wú)人船可應(yīng)用區(qū)域；二是受我國(guó)警用裝備發(fā)展模式影響。我國(guó)警用裝備大多是從軍用或民用領(lǐng)域轉(zhuǎn)化而來(lái)，只有在其他領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展成熟以后才開(kāi)始逐漸引入到警務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域。因此，無(wú)人船的警務(wù)應(yīng)用才剛剛開(kāi)始興起。目前，武漢市已經(jīng)開(kāi)始相關(guān)技術(shù)的測(cè)試和應(yīng)用。

武漢市被稱(chēng)為“百湖之市”，長(zhǎng)江、漢江將武漢市分隔為兩江三鎮(zhèn)，廣闊的水域形成了獨(dú)特的社會(huì)管控需求，也為無(wú)人船的應(yīng)用創(chuàng)造了良好條件。在前期成功推廣警用無(wú)人機(jī)技術(shù)的基礎(chǔ)上，武漢市正嘗試將無(wú)人船技術(shù)引入到警務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域，開(kāi)創(chuàng)無(wú)人船技術(shù)的全新應(yīng)用模式。從實(shí)際投入的DF-C400等多款警用無(wú)人船應(yīng)用情況分析，無(wú)人船能夠有效搭載多種警用設(shè)備及救生裝置，具備在水面執(zhí)行大范圍監(jiān)控巡邏、目標(biāo)搜索、救援、輔助潛水作業(yè)、反恐偵察、危險(xiǎn)環(huán)境探測(cè)等多種公共安全事務(wù)處理能力。

圖1 DF-C400警用無(wú)人船

在應(yīng)用模式上，無(wú)人船與無(wú)人機(jī)的創(chuàng)新型應(yīng)用模式，能夠有效形成兩者優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。相比于無(wú)人機(jī)，無(wú)人船在續(xù)航時(shí)間、有效載荷、水面以下部署傳感器方面具備獨(dú)特優(yōu)勢(shì)；但在速度、航程、自主性方面不及無(wú)人機(jī)。同時(shí)，無(wú)人機(jī)具有拍攝視場(chǎng)大、拍攝范圍廣的優(yōu)勢(shì)，兩者結(jié)合，有效打造了一張大型水域立體防控網(wǎng)，對(duì)相關(guān)區(qū)域的管控起到重要作用。

三、警用無(wú)人船關(guān)鍵技術(shù)

警用無(wú)人船在設(shè)計(jì)上，具有路徑規(guī)劃、定速/定向、避障、GPS+慣性組合導(dǎo)航、集群控制等多項(xiàng)功能。其控制系統(tǒng)復(fù)雜，主要包括以下幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

(一)路徑規(guī)劃

路徑規(guī)劃就是在設(shè)定條件下，根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)，規(guī)劃出一條從起點(diǎn)到終點(diǎn)的安全路徑。路徑規(guī)劃是否安全、合理直接影響到無(wú)人船自主導(dǎo)航功能。一般從兩個(gè)方面評(píng)判路徑優(yōu)劣：一是所規(guī)劃路徑的經(jīng)濟(jì)性，即是否是從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑。二是所規(guī)劃路徑是否安全。根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的不同，路徑規(guī)劃可分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。全局路徑規(guī)劃依賴(lài)于給定的全局信息做出規(guī)劃，它不能處理行進(jìn)過(guò)程中的變量。局部路徑規(guī)劃則能根據(jù)行進(jìn)過(guò)程中產(chǎn)生的變量進(jìn)行路徑規(guī)劃調(diào)整。兩種方式各有優(yōu)劣，適用于不同場(chǎng)景。

路徑規(guī)劃一般需經(jīng)過(guò)環(huán)境建模和路線(xiàn)搜索兩個(gè)基本步驟。首先對(duì)無(wú)人船行駛的環(huán)境進(jìn)行準(zhǔn)確描述，如障礙物的標(biāo)識(shí)、邊界、風(fēng)浪等，只要會(huì)影響航行的因素在建模時(shí)都應(yīng)予以充分考慮。常用建模算法有W.E.Howden提出的柵格法、khatib提出的虛擬力法、Hajime Asama等人提出的鏈接圖法等。環(huán)境建模完成后，根據(jù)描述結(jié)果進(jìn)行路徑的搜索、優(yōu)化。常用搜索方法可分為傳統(tǒng)方法和智能方法。傳統(tǒng)方法如拓?fù)浞?、幾何法等，該?lèi)方法的局限性較大，特別是對(duì)于變量的處理能力弱于智能路徑搜索方法。典型智能搜索算法有Kirkpatrick提出的模擬退火算法、J.Holland提出的遺傳算法、Marco Dorigo提出的蟻群算法等。每種算法各有優(yōu)劣，根據(jù)陳佳在其設(shè)計(jì)中測(cè)試的結(jié)果分析，蟻群算法從平均路徑及相對(duì)最優(yōu)值算得的平均百分比最優(yōu)[3]。

(二)目標(biāo)識(shí)別

目標(biāo)識(shí)別是無(wú)人船在行駛過(guò)程中，運(yùn)用自身攜帶的影像采集和處理系統(tǒng)對(duì)區(qū)域內(nèi)目標(biāo)物體進(jìn)行影像采集和識(shí)別的過(guò)程。它是無(wú)人船能否有效避障的關(guān)鍵。目標(biāo)識(shí)別包括目標(biāo)檢測(cè)、影像預(yù)處理、目標(biāo)分割、特征提取、對(duì)象識(shí)別幾個(gè)步驟，如圖2所示。

目標(biāo)檢測(cè)階段主要依靠自身攜帶的影像傳感設(shè)備獲取周邊區(qū)域的影像信息，主要有雷達(dá)識(shí)別和影像識(shí)別兩種方式。對(duì)于警用無(wú)人船來(lái)說(shuō)，由于識(shí)別目標(biāo)體積往往較小，且距離較近，因此一般以影像識(shí)別為主。影像預(yù)處理階段則完成對(duì)所采集影像信息基本的處理，為下一步的識(shí)別處理提供素材。具體包括視頻序列化、關(guān)鍵幀的提取、圖像優(yōu)化等環(huán)節(jié)。圖像分割階段負(fù)責(zé)對(duì)預(yù)處理所獲得的結(jié)果進(jìn)行分割處理，從而將對(duì)象從背景中分離出來(lái)。常用圖像分割方法有基于閾值的圖像分割、基于邊緣檢測(cè)的圖像分割、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割和基于數(shù)學(xué)形態(tài)的圖像分割[4]。典型算法如區(qū)域分裂合并法、反向傳播算法、分水嶺分割算法等。特征提取是對(duì)分割出的目標(biāo)進(jìn)行分析，提取其特征信息如顏色、灰度、外形、紋理等，并進(jìn)行數(shù)學(xué)化的描述，從而與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，正確辨識(shí)目標(biāo)。不同特征量往往采用不同提取、匹配方法，如紋理特征常采用統(tǒng)計(jì)法、幾何法、模型法等，而對(duì)于形狀特征常用邊界特征法、傅里葉形狀描述符法等。識(shí)別過(guò)程可采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等人工智能算法進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練，達(dá)到較高的識(shí)別正確率。

圖2 目標(biāo)識(shí)別過(guò)程

(三)智能避障

避障保證了無(wú)人船在行進(jìn)過(guò)程中應(yīng)對(duì)環(huán)境變化的能力。有效避障可以降低無(wú)人船對(duì)操作員的依賴(lài)，提高與其他無(wú)人智能設(shè)備的協(xié)同作戰(zhàn)能力。無(wú)人船在行進(jìn)過(guò)程中對(duì)障礙物的回避除了依賴(lài)于環(huán)境建模階段提供的靜態(tài)環(huán)境參數(shù)外，更重要是對(duì)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中臨時(shí)環(huán)境變量的處理。避障能力的強(qiáng)弱決定了無(wú)人船的自主決策能力高低，是無(wú)人船智能化程度的一個(gè)重要指標(biāo)。

(四)協(xié)同作戰(zhàn)

在警務(wù)應(yīng)用實(shí)踐中，無(wú)人船往往需要與其他智能設(shè)備協(xié)同工作。典型應(yīng)用如：無(wú)人機(jī)+無(wú)人船的組合。在實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用中，無(wú)人機(jī)根據(jù)其視場(chǎng)范圍大的優(yōu)勢(shì)，可以將其發(fā)現(xiàn)的可疑目標(biāo)的方向、位置、障礙物情況等數(shù)據(jù)發(fā)送給無(wú)人船，為無(wú)人船的路徑規(guī)劃提供重要環(huán)境參數(shù)。對(duì)組合中不同子系統(tǒng)的信號(hào)和數(shù)據(jù)處理是協(xié)同作戰(zhàn)效能高低的關(guān)鍵，即功能全面的綜合作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)應(yīng)該能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的接收與傳送、不同格式數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換以及雙方的實(shí)時(shí)通訊等操作。

四、展望

在電子通信、人工智能技術(shù)快速發(fā)展的背景下，無(wú)人船技術(shù)迎來(lái)了重要發(fā)展期。新技術(shù)、新理念不斷涌現(xiàn)，對(duì)于當(dāng)前警務(wù)工作來(lái)說(shuō)，既是挑戰(zhàn)，更是機(jī)遇。保持一定的技術(shù)前瞻性，大膽開(kāi)展技術(shù)實(shí)踐是解決當(dāng)前警務(wù)應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新的重要途徑。

[1]李家良.水面無(wú)人艇發(fā)展與應(yīng)用[J].火力與指揮控制，2012(6)：203-207.

[2]張樹(shù)凱，劉正江，張顯庫(kù)，劉玉.無(wú)人船艇的發(fā)展及展望[J].世界海運(yùn)，2015(9)：29-36.

[3]陳佳.無(wú)人駕駛救助船路徑規(guī)劃算法的研究[D].武漢理工大學(xué)，2013：18-31.

[4]瞿燕慧.圖像分割常用算法優(yōu)缺點(diǎn)探析[J].探求研究，2010(3)：56-59.

V279；V271.4

A

2095-4379-(2017)34-0237-02

張健，湖北警官學(xué)院偵查系，講師，從事視頻圖像處理方向研究。