海事无人机智能化发展解析与展望

高学英　孙迪　刘胜利

【摘 要】 为发挥海事无人机的最大效能，从海事系统协同作业、信息综合利用、运行管理和健康管理等多个角度分析当前海事无人机发展中存在的问题，分析海事无人机任务规划、作业、信息处理和健康管理等4个智能化发展方向，提出智慧海事无人机运行管理系统架构和海事无人机智能化发展建议。

【关键词】 海事无人机;智能化;故障预测与健康管理技术

0 引 言

近年来，无人机在海事监管业务中的应用越来越广泛。多年实践证明，无人机作为海事空中监管力量正发挥着越来越重要的作用，无人机已成为海事系统“陆海空天”一体化水上交通运输安全保障体系设施装备中不可或缺的重要组成部分。2021年5月，交通运输部海事局印发了《海事系统“十四五”发展规划》，提出推进轻型、小型无人机应用，加强空海协同、空海联动，推进海事监管精准化和智能化水平。海事无人机是一种新型海事监管装备，其数字化、智能化发展趋势明显。在无人机系统建设和运行体系构建中，海事系统应贯彻新发展理念，依托5G、物联网、大数据等技术推进海事无人机智能化发展，发挥其最大效能。

1 问题分析

（1）协同作业优势有待挖掘。由于无人机单机留空时间短、单次作业覆盖范围有限，难以实现对所辖监管水域全面覆盖或对重点水域全面覆盖。若根据辖区特点和监管需求，采用多机接力、编队、分水域作业，以及监测图像信息拼接、多信息融合等协同作业方式，可在单次作业中实现大范围高效巡航监管作业。另外，现有VTS、AIS、CCTV等岸基监管系统可供海事部门获取包括船舶基本静态信息、动态位置信息及水域图像信息等近岸水域信息。若海事无人机与岸基监管系统通过实时信息交互、监测信息融合等方式进行协同作业，可有效提升船舶监管效率、执法取证能力，扩展船舶监管范围等。当前海事无人机以单机作业为主，尚未形成多机协同及与岸基监管系统、海事船舶协同作业的模式，有待进一步挖掘多系统协同作业优势。

（2）运行智能化水平有待提升。当前无人机系统的运行主要依靠专业运维人员亲临现场操控作业，难以实现对偏远海域或内河水域常态化监管和快速应急处置需求，尤其是大型中远程固定无人机、无人直升机的运行高度依赖素养过硬的专业人员。对于大规模使用的海事监管无人机，若采用当前运行模式，则需要相当规模且运转稳定的专业人员队伍支撑。这对海事系统而言，难度较大，严重制约了海事无人机布局和使用。此外，对于海事力量薄弱、基础设施条件差的偏远水域，依靠人员现场作业的运行模式则难以发挥海事无人机机动灵活、时效性强的优势。急需提高无人机远距离操控、异地操控和自主补给等智能化水平，减少对专业操控人员的依赖，实现海事监管人员在不亲临现场情况下也可操控无人机系统进行监管作业，真正实现无人化和智能化，以解决海事偏远水域无人机快速抵达和常态化使用的问题。

（3）故障预测与健康管理能力有待加强。随着海事无人机规模越来越大、机型越来越丰富，无人机运行安全和维护问题更加凸显。为确保无人机系统安全可靠运行、降低作业风险，须及时掌握无人机系统的健康状态，并及时对系统进行保养，避免“带病”作业。当前海事无人机运行维护主要依靠使用人员根据购置机型保养要求进行机械式管理和保养，没有考虑到海上复杂作业环境、贮存条件、人员使用和维护不当对无人机的损耗影响，加之无法及时掌握和评估系统的健康状态，缺少对系统故障的预测，导致系统维护不及时，且缺乏系统性和针对性，容易造成系统维保不足，影响系统使用寿命和可靠性，威胁系统作业安全。

（4）信息资源利用效益有待提升。无人機运行产生作业监测、系统运行状态、故障、环境等大量信息，但这些信息的利用效益较低。目前海事部门主要是对无人机作业获取的任务信息（图像、位置等）进行处理后用于监管业务，并未很好地利用系统产生的大量重要信息。如历史作业任务信息和作业环境信息可用于辖区船舶交通运行规律、安全风险、船舶违章等态势分析和预测;作业状态信息、运行环境信息及故障信息可用于无人机系统安全状况评估和故障预测分析等。这些信息对提高海事无人机系统作业效率和系统安全运管水平有重要意义，但由于对信息的重视程度不够和使用模式问题，大量信息没有被很好地保存和利用，造成数据资源浪费。

2 发展方向

2.1 任务规划的智能化

无人机系统若要高效发挥作用，首先要根据业务需求进行合理任务规划。当前，海事系统无人机以单机作业为主，任务规划相对简单。随着海事无人机建设和应用逐步完善、作业要求的不断提高，海事无人机需从作业任务多样性和时效性、多机型和多系统等多维度进行任务规划（见图1），同时还要考虑天气、空管、起降条件等诸多外部因素影响，海事无人机任务规划工作复杂性急剧增加，单纯依靠人员短时间内规划合理、安全、高效的无人机任务方案难度极大，通过计算机、大数据技术数据挖掘等先进技术实现任务规划的智能化。任务规划的智能化对安全、高效发挥海事无人机系统具有重要意义。

2.2 作业的智能化

无人机作业智能化主要体现在智能化系统操控、智能化贮存补给和智能化信息处理等3个方面。

（1）智能化系统操控。无人机的远程实时操控可解决偏远水域无人机响应不及时和专业运维队伍建设困难的问题，即通过高速、可靠的通信网络实现远程部署无人机实时操控。若要实现无人机远程操控，则需要解决现场系统和环境信息精准检测、高速传输和精准判断等关键问题;另外，还要提高无人机自适应能力，即自主识别和判断作业环境安全的能力。目前国内已有较为成熟的无人机远程操控技术。随着5G、物联网、大数据、云计算等技术的快速发展和成熟，无人机远程操控技术将更精准和可靠，可以有效支撑海事无人机远距离、智能化作业需求。

（2）智能化贮存补给。若要真正实现无人机远程运行，还需解决系统无人收放和供能问题。当前在多旋翼无人机电力巡线作业中出现的“龙巢”系统是用于无人机停留和充电的。“龙巢”的底部配有无线充电系统，当与无人机底部的金属环接触时，即可对无人机进行充电。“龙巢”本身架设于高压电线塔上，可通过外接电源、感应和太阳能等3种方式获得稳定电能。“龙巢”系统的舱门支持自动开闭可抵御强风和暴雨等恶劣天气。“龙巢”配有光纤接口，可以使用电力系统的光纤线路来进行大量数据的传输。海事无人机系统，尤其是中小型电动旋翼无人机、垂直起降固定翼无人机系统的建设和布局，可借鉴该技术，结合5G、物联网、人工智能、云计算等技术，在偏远海岛、内河干线偏远水域，依托海事通信基站铁塔、供电和网络设施或借助民用供电和网络设施，构建海事无人机智能贮存补给系统，即构建海事“龙巢”系统，从而实现偏远水域海事无人机长期驻守和应急需求。[1]2F07AD23-CD7D-41A4-BC7C-F25361D0CF4A

（3）智能化信息处理。海事无人机系统更多的作用是通过机载光电、合成孔径雷达（SAR）、多光谱、机载AIS等设备进行识别、定位和跟踪采集海上船舶、油污、遇险人员等目标。近年来，图像信息采集技术的提高，使得可获取的水上目标信息更加准确和丰富。仅依靠作业人员目视识别监测图像中的水上目标，作业效率低下且容易遗漏重要信息。近年来，随着人工智能、大数据、云计算以及高速信息传输技术的发展，无人机图像识别技术已十分成熟。根据不同实际业务需求，海事无人机对监测信息进行快速识别、定位、跟踪等智能化分析处理，并自动生产作业报告，有利于降低作业人员工作强度和对专业人员的依赖度、提升海事无人机系统作业效率和使用便捷度。

2.3 健康管理的智能化

无人机健康状况的精准化和智能化管理，可有效提升无人机的安全性、减少系统维护成本，对海事无人机长期稳定运行具有重要意义。海事无人机智能健康管理主要是通过对无人机作业全过程进行实时安全监控，并结合无人机实时和历史作业遥测数据、设备历史运行和监测维修数据，对系统潜在故障进行诊断和系统健康评估，预测系统寿命，并给出系统维护管理优化方案，从而实现海事无人机系统精准维护管理。实现智能化精准健康管理的关键是要做好信息采集与融合、故障分析与诊断、健康评估等环节。借助先进可靠的传感器和信息传输设备获取无人机实时作业和状态信息，包括显示无人机运行情况的飞行速度、迎角、轨迹俯仰角等飞行参数，发动机等零部件、任务载荷的运行状态、报警及故障等信息，显示地面测控系统、通信链路等运行情况的部件运行状态、报警及故障等信息，以及影响系统运行安全和可靠性的温度、湿度、风况、雨雪等环境信息。利用故障预测与健康管理技术（PHM）结合人工智能、大数据、云计算等相关技术，对来自无人机系统、运维人员、运维资源、历史数据等各类信息进行融合分析处理，最终实现对无人机系统的故障判别、预测、健康状况评估、寿命预测并给出合理维修维护方案等[2，3]。海事无人机智能化健康管理技术框架见图2。

3 智慧海事无人机运行管理系统架构

为满足海事系统各层级单位对无人机安全、高效运行管理，实现海事无人机智能化发展，可通过构建智慧海事无人机运行管理系统来实现，其架构主要包括基础层、数据层、支撑层、应用层和用户层，见图3。

（1）基础层：可细分为基础设施层、感知层、通信层。基础设施层为系统提供基础硬件支撑服务，主要包括无人机系统、起降场地、维修保障物资，无人机贮存/补给设备设施、协同船舶等;感知层主要是为系统智能化运行提供实时信息的前端感知设备，包括无人机系统运行安全监测传感器、光电侦查设备、机载雷达等任务设备、环境监测设备等;通信层主要实现系统各部分的及时、高速信息传输，主要包括光纤、专网、IP、4G/5G/Wi-Fi、VHF岸台、网络设备、网络安全设备等。

（2）数据层：主要为系统提供数据资源环境和数据服务，分为系统基础数据、应用数据和接入数据。基础数据包括无人机系统、人员机构、维修资源等配套设备设施的静态、动态信息;应用数据主要包括系统维修保养的历史信息、累计的大量历史作业信息、系统运行的相关决策信息，以及国家相关的政策、规范信息等;外接数据主要包括VTS/AIS等关联海事监管系统和环境接入数据等。

（3）支撑层：主要为系统各项应用业务提供技术支撑，由云平台支撑、大数据支撑和应用系统支撑环境组成。云平台支撑主要包括云计算管理、数据管理和应用中间件等;大数据支撑主要包括数据交换共享、数据服务组件及智能数据分析中间件等;应用系统支撑主要包括地理信息服务、报表工具、身份管理等。

（4）应用层：主要实现海事无人机运行管理相关业务功能，包括作业任务智能规划，巡航监管、应急处置、贮存补给、可视化展示等作业管理，系统健康管理及系统日常运行管理等功能。

应在设备设施、组织机构和人员队伍等完备的安全保障体系基础上，在国家无人机运行管理标准规范与政策法规允许条件下建设和运行无人机管理系统。

4 相關建议

（1）推进海事无人机标准化。当前海事无人机主要是从市场上采购的满足要求的产品，而这些产品往往不能全面契合海事业务特点要求，更难以满足智能化运行管理要求。海事系统应加快推进海事无人机系统标准编制，根据不同业务需要，确定使用无人机机型及功能定位，主要性能、起降/补给要求、数据接口、载荷品类性能及配套设施设备等，引导市场相关产品研发，以推进海事无人机系统智能化发展。

（2）优化无人机系统布局。只有当无人机配置达到一定规模后，才会体现出海事无人机系统智能化运行高效、协同的优势。因此，海事无人机机型、数量和空间的合理布局对海事无人机系统高效运行至关重要。建议结合实际需求，综合考虑岸基监管系统、船舶等系统协同需求，以及建设条件和机构设置情况等各种因素，对无人机系统进行统筹优化布局。

（3）强化保障体系建设。海事无人机使用频率高、作业环境复杂，使用机型多、规模较大，为保障海事无人机系统可靠、高效运行，须建立完善的海事无人机保障体系。建议从海事系统层面统筹考虑运行维护保障体系建设和布局，深入研究与相关厂商、机场和运维单位等建立多形式合作机制，构建区域海事无人机保障中心，解决海事无人机运行后顾之忧。

参考文献：

[1] 周春辉，张轩诚，黄弘逊，等. 一种基于智能航标的风光互补供能平台[J]. 中国航海，2018（1）：13-18.

[2] 罗华，戎皓，彭乐林. 无人机故障预测与健康管理系统[J]. 飞机设计，2009（4）：52-55.

[3] 赵洋，马飒飒，陈国顺，等. 无人机装备自主式保障系统研究[J]. 信息技术，2012（8）：181-184.2F07AD23-CD7D-41A4-BC7C-F25361D0CF4A