失事目标水中搜寻技术发展现状及趋势

李海森, 张阳, 朱建军, 杜伟东

(1.哈尔滨工程大学 水声技术全国重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150001;2.海洋信息获取与安全工信部重点实验室(哈尔滨工程大学) 工业和信息化部, 黑龙江 哈尔滨 150001;3. 哈尔滨工程大学 水声工程学院, 黑龙江 哈尔滨 150001)

随着海洋开发贸易及世界航空航天活动日益频繁,各类事故也逐渐增多[1]。除轮船、潜艇、水下机器人等本身在海洋航行的目标外,包括飞机、火箭以及卫星在内,均有可能失事后入海。从失事原因上来看,大致包括人为事故、技术故障、环境因素等3个方面[2-3]。国外PlaneCrash网站统计了1950-2021年飞机失事原因,飞行员操作失误造成的飞机失事有533起,占总事故49%,其他原因依次为机械故障23%、天气原因10%、破坏行为8%及其他原因10%[4]。卫星、潜艇等目标涉及国家核心技术机密,飞机、轮船和潜艇发生事故更可能造成大量人员伤亡,因此对海洋失事目标搜寻非常必要。在发生事故后,搜救工作成为第一要务,国家和国际组织为此制定了相应的法律法规。1982年在牙买加签署的《联合国海洋法公约》是层次最高、内容最全的世界海洋根本法,第98条规定了“救助的义务”;国际海上搜救大会通过的《1979年国际海上搜寻救助公约》,专门而又全面规范了缔约国在海洋搜救的诸多事项,我国在1985年批准该公约,并按要求成立中国海上搜救中心;美国在1992年出台了《美国联邦灾害紧急救援法案》,规定了美国灾害紧急救援的基本原则,明确了政府部门、军队、社会组织与公民等在救援中的责任与义务。我国为应对海上搜救等情况,出台了《中华人民共和国海上交通安全法》、《中华人民共和国搜寻援救民用航空器规定》等多部法律法规[5]。

海洋搜寻就复杂程度和危险系数来说,明显大于陆地,主要体现在失事位置不确定、搜寻作业范围大、搜寻技术局限、水下生存条件恶劣、天气变化、海水运动等方面[6],在一定程度上更加体现了搜寻技术的重要性。本文对水中失事目标进行了分类,分析了失事目标水中搜寻策略、数据处理方法及搜寻设备平台研究现状,展望了水中搜寻技术发展趋势。

1 水中失事目标分类

无论搜寻目标整体或部分漂浮水上、悬浮水中或沉入海底,均可视为水中失事目标,按照涉密信息分类,可分为公开目标和涉密目标。

公开目标包括民用飞机、轮船、水下考古发掘、遇难人员等,如图1所示。2014年3月,马来西亚航空MH370航班失事,机上239名乘客和机组人员全部遇难,中国、马来西亚、澳大利亚、美国等11个国家参与搜救[7-12];2014年4月,韩国“世越号”客轮在全罗南道珍岛郡附近海域沉没,造成296人死亡,142人受伤以及8人失踪[13];1987年8月,广州救捞局和英国海上探险公司在上下川岛搜寻东印度公司莱茵堡号时,发现“南海一号”南宋沉船,在2007年完成整体打捞[14]。

图1 公开失事目标Fig.1 Disclosure of the target of the crash

涉密目标包括军用飞机、卫星、潜艇、从事军事监听活动的水下机器人等,如图2所示。2017年11月,阿根廷“圣胡安号”潜艇在南大西洋海域失联,在失踪1年后被美国Ocean Infinity公司找到[15]。我国渔民多次打捞到的国外在我国海域从事监听活动的无缆自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)也属于涉密目标。

图2 保密失事目标Fig.2 Confidentiality of the accident target

除此之外,水中失事目标按照目标有无人员,可分为有人目标和无人目标;按照目标活动空间,可分为空中目标、陆地目标、水面目标和水下目标;按照目标有无定位设备,可分为有源目标和无源目标等。针对不同类型的水中失事目标,搜寻技术存在一定差异。

2 搜寻策略与方法研究

2.1 搜寻策略研究现状

水中搜寻通常包括目标搜寻准备与搜寻过程[16]。搜寻准备是准确搜寻目标、安全高效搜寻的保障,主要为制定搜寻计划和进行前期准备,包括确定搜索区域、划定搜索分区、规划搜索路径、环境评估、设备检查、人员配置等。目标搜寻是一个动态过程,随着搜寻任务推进不断调整,包括调整搜索区域、优化搜索路径、探测水下地形地貌、搜寻定位、障碍物避碰等。完整的搜救过程由4个阶段构成[15]:确定搜寻水域、粗略扫测标记可疑点、精确扫测确认疑似点、定位打捞。按照搜寻目的,可分为2个阶段[15]:海面阶段,搜救幸存人员及打捞遇难人员;水下阶段,打捞机体残骸及黑匣子记录仪。

一般来说,水中搜寻区域远大于单个或集群探测范围,因此需要划定搜索分区、规划搜索路径,有利于提高搜索效率、避免重复搜索。搜索路径可以根据搜寻平台特点及搜寻区域形状进行选择,根据搜寻任务进一步优化,常见的搜索方式有扇区搜索、扩展正方形搜索、轨迹线搜索、平行线搜索、水平线搜索、移动矩形搜索等[17],如图3所示。

图3 常见搜索方式Fig.3 Common search methods

其中,扇区搜索适合小范围搜索,搜索半径为3～9 km的圆形区域,确定搜索中心后,轨迹转角为60°,如果该扇形区域未搜索到则从中位角位置重新开始搜索(虚线箭头)。扩展正方形搜索适合搜索附近位置,以搜索中心以同心矩形扩展搜索范围。轨迹线搜索适合不确定事故位置,但知道事故前的航行线,搜索尽量与轨迹线保持平行。平行线搜索适合不确定失事目标位置且搜索范围较大的情况,根据事故情况确定搜索路径之间的间隔[18]。水平线搜索与平行线搜索方式类似,但搜索矩形短边平行于搜索矩形,且在相同范围内路径弯曲次数更多,多用于飞机与舰船联合搜索。移动矩形搜索是扩展矩形搜索的一种转移,通过估计海流方向、速度和误差范围,确定搜索区域。

常见搜寻方式仅限于平行海平面的理想搜寻形式,无法应用3D立体搜寻、针对搜寻条件优化等情况。对于这些情况,研究者对搜寻策略进行了优化。Yang[19]提出一种分散式随机算法,用于水下机器人组网搜寻3D区域目标,防止发生碰撞。Jun等[20]利用CDPSO算法来处理二维空间和三维空间智能体编队形状及路径规划问题。王文博[21]利用最优搜索理论建立了民用航空器最优搜寻目标模型,完成了民用航空器搜寻决策辅助系统,可实现对目标的快速、高效搜索。李泊等[22]提出一种类鱼搜寻策略,通过仿真验证了搜寻过程中节点协作无需通信,隐蔽性较好。

2.2 数据与模型搜寻方法研究现状

2.2.1 目标失事前位置信息

事故发生后,失事目标最后出现的位置坐标成为搜寻的关键。飞机、轮船等空中和水面目标直接与卫星通信,潜艇、水下机器人通过一定时间上浮至海面与卫星通信。飞机有通信寻址和报告系统,在航行过程中利用卫星与地面航站保持联系,正常情况每隔1 h飞机和卫星的信息握手一次,异常情况会自动信息握手。飞机同时受到地面雷达监测,通常可获得失事前位置信息,如图4所示。马航MH370与卫星最后一次握手是在8:11,9:11未出现握手信息,因此8:11飞机坐标成为判断失事位置的重要条件。Zhang等[23]通过MH370飞行数据和通讯中断时间,建立微分方程模型,估计飞机落水位置及确定海域搜索范围。

2.2.2 遥感数据

遥感数据是搜寻失事目标和寻找目标碎片的有效方法。Su等[24]提出了一种利用形态学从卫星图像自动检测目标的方法,使用全色高分辨率卫星图像的空间信息阈值分割图像,利用目标实际大小和图像空间分辨率,对图像进行形态学处理,以此获取物体检测结果。Marghany等[25]利用遗传算法对分辨率1 m的高分辨率微波卫星来预测MH370碎片漂移位置。Rasul[26]利用反照率、NDVI、光谱信息等参数处理了2013-2018年大约300张Landsat 8影像,因飞机材料与机体颜色与周围环境不同,飞机在反照率、温度等方面特征也有所不同,可利用已有样本分析飞机坠毁地点。遥感图像处理对于大范围搜寻具有高效、低成本特点,但是由于遥感本身不具备实时性,图像处理结果需要进行现场验证,所以对搜寻工作来说具有一定滞后性。

2.2.3 海洋信息重建

海洋信息重建通过分析过去海洋上风、流等数据,预测未来一段时间的变化。长期的海洋信息重建技术,可用于海上物体及污染物运动和扩散研究,对于估计失事目标海洋漂流轨迹及确定搜索路径至关重要。最初利用重建搜救的模型可以追溯到19世纪70年代初,当时美国海岸警卫队就推出了计算机辅助搜索计划系统[27],此后,气象学、海洋学和计算机技术的发展促进了数值模型性能和准确性的提高。当前大多数研究基于风和洋流构建海洋漂移模型,或与其他模型结合。Nesterov[11]通过风力因子和漂移角度模型、已有碎片信息,估计碎片经过海域范围。Miron等[28]利用印度洋历史卫星跟踪海面漂流数据,建立Markov-chain模型模拟MH370碎片漂移轨迹,结合贝叶斯估计得到可能路径与坠毁地点。Durgadoo等[29]利用回收的飞机碎片进行海洋模型模拟以及斯托克斯表面漂移共同确定可能的运动路径。Skaddan等[10]结合飞机飞行路径、燃油消耗模型、坠毁模型及海洋漂移模型,确定飞机残骸的可能位置。Zhang等[23]根据海面浮力和洋流对飞机入水后的下落过程进行分析。李云等[30]利用风、流计算漂移速度,龙格-库塔差分计算漂移路径,开发了48 h海上失事目标搜救应急预报系统。海洋漂移模型是对长期海洋信息的规律性总结,在日本“福岛核泄漏事故”海域核污染、中国黄海浒苔灾害等事件中都发挥了重要作用。

蔡晓松解释说，有些客户接到品牌订单，觉得难以达到要求，公司就把其小样拿过来，在实验室里试样，得到工厂认可后，再将配方和工艺交给客户，并派技术人员前往指导。如果在售后中碰到问题，品牌商可以将产品拿到实验室，进行分析，寻找解决方案，再到工厂实地解决。

海洋信息重建既有大尺度物理海洋模型,也有小尺度水动力和运动响应问题。受到实时天气、风流、海洋生物、物体材质等多种因素影响,海洋信息重建只能提供大致的搜索范围,后续还需要结合搜寻平台设备进行搜寻。

2.3 水中搜寻平台及设备研究现状

2.3.1 搜寻平台研究现状

搜寻平台是搜寻设备的载体,承担着失事目标搜寻、残骸打捞和人员搜救任务,常见的平台有船舶、舰艇、无人船及水下机器人等。舰船是应用最为广泛的搜寻平台,在以往搜救任务中发挥了重要作用。舰船携带的能源满足长时间搜寻作业需要,但由于航行于海面,探测能力取决于船载或拖曳传感器性能。无人水下机器人是目前技术集成度最高的搜救平台之一,按照控制方式不同,可分为有缆遥控水下机器人(remote operated vehicle,ROV)及无缆自主水下机器人[31]。由于搜救工作往往需要持续一段时间,搜寻平台需要具备携带载荷、自带能源、独立控制系统、多平台协同功能,包括一系列关键性技术。主要包括设计制造、能源与推进、通信与导航以及智能控制等[32]。以水下机器人为例,水下搜寻时的条件极其恶劣,经常需要在数千米深海承受高压低温的考验,并且要一直保持中性浮力来减少推进量,提高运行效率,需要从航行性能、模块化技术、结构材料、仿生技术等多方面进行设计优化。能源上当前通常采用能量密度高的锂离子电池,其他平台如船舶可采用柴油等其他能源。由于搜寻工作需要多平台协作,通信常常采用水声、无线电、卫星、光纤和以太网等多种通信方式,我国北斗卫星导航系统的建成为海洋搜寻定位导航提供了重要保障。计算机视觉技术的进步,也在一定程度上推动了水下机器人智能化发展[32]。

国外水下机器人主要研究单位包括美国伍兹霍尔海洋研究所、美国金枪鱼机器人公司、挪威Kongsberg等[33-34]。金枪鱼机器人公司Bluefin-21是目前世界上较为先进的AUV平台,搭载了侧扫声呐、多波束测深系统及合成孔径声呐等多种传感器,Bluefin-21多次参与了水中搜救任务,例如2014年马航MH370事件、2017年阿根廷“圣胡安”号潜艇事件。在搜寻MH370时,Bluefin-21从母船部署后,70 d的时间搜索了860平方公里海域[35],每天工作24 h,其中16 h在水中执行搜寻任务,4 h上升和下降、4 h通信和传输数据[36]。国内水下机器人技术研究相对落后,主要研究单位包括中科院沈阳自动化研究所、哈尔滨工程大学、天津深之蓝公司、天津瀚海蓝帆公司等。深之蓝公司生产的“江豚IV”号和“河豚IV”号ROV,参与了2017年河北潘家口水库长城探险人员失踪及2018年重庆万州公交车坠江事故救援任务。

2.3.2 搜寻设备研究现状

搜寻设备作为搭载在平台上的探测装置,是进行水下信息获取的主要手段。按照获取信息的方式,可分为被动探测设备和主动探测设备。被动探测设备通过被动接收声波及周围环境要素获取目标信息,利用接收换能器、磁力仪、相机等设备,获取声波、磁力和图像信息;主动探测装置以声学装备为主,通过主动发射声波的回波信息感知目标,利用多波束测深系统、侧扫声呐、合成孔径声呐、3D成像声呐等声学设备,获得水下声学图像[37-38]。

飞机和舰船一般都带有黑匣子,黑匣子包含座舱语音记录器和飞行数据记录器,用于记录驾驶舱中最后2 h无线电通信音频数据以及最后25 h的发动机和座舱控制等飞行数据[39]。黑匣子具有一个自带30 d能源的水下定位信标,通常其工作频率为37.5 kHz,该频率在海洋自然背景噪声中很难找到,最大工作深度为6 096 m[8]。因此在搜寻第1阶段,可利用接收换能器获取黑匣子信号,多个被动声呐可对黑匣子进行位置测量[8]。但是搜索工作一旦超过黑匣子工作限度,例如搜索时长超过30 d、失事目标沉没深度超过6 096 m,将造成黑匣子工作不稳定乃至停止工作,此时依靠黑匣子搜寻将不可行。对于失事时间较长,被掩埋于海底的金属目标来说,利用磁力仪进行探测具有较大优势[40]。金属沉船沉物会扰动地磁场分布,发生磁力异常现象,通过磁力仪检测磁力变化,可以对磁力异常的区域进行搜索进一步判断[41]。当然,除了利用海洋磁力,海洋地震法[42]和海洋电阻率法[43]都可以通过获得与周围环境异常数据作为搜寻工作的判断依据。

在实际搜寻任务中,搭载单一被动或主动设备难以保证准确定位失事目标位置。哈尔滨工程大学承担的深海关键技术与装备国家重点研发计划,可延展艇体新概念海底目标搜寻潜航器项目中,水下航行器搭载矢量水听器、立体阵接收换能器、多波束测深系统及侧扫声呐等传感器,实现对失事目标黑匣子信号检测、定向、测距及目标海底成像一体化搜寻。

3 水中搜寻技术发展趋势

3.1 增强失事目标定位能力

通过接收换能器侦测黑匣子信号是最简单高效的一种搜寻方式,而搜寻任务一旦超过30 d,黑匣子将逐渐停止工作,搜寻难度大大增加。因此,通过增加黑匣子电池容量,例如从30 d增加到90 d[39],延长水下信标发射声波的持续时间,是提高搜寻工作成功率的有效手段[8]。Santolalla[44]在专利中提出在飞机坠毁前弹出黑匣子,并且具有水上漂浮功能。Mekki等[39]提出在飞机系统中布置成百上千个微传感器监测节点,每个节点均可复制存储黑匣子信息,一旦找到其中一个节点就可以获取黑匣子中的数据。更为安全高效的方法,可通过卫星通信将黑匣子信息上传到云端[39,45],在马斯克“星链”网络完成后,这一设想实现将更为简单。

3.2 提高AUV水下搜寻能力与智能化

AUV在水中搜寻任务中的重要性不言而喻,其性能高低很大程度会影响搜寻效率。随着AUV需求增加,以及人工智能、通信、导航、声呐和推进技术的快速发展,水下机器人技术仍然有改进空间。在尺寸设计上,可以选择与标准鱼雷直径相同大小,例如轻型为324 mm、重型为533 mm,与海军现有操作系统相兼容,规范标准可以使其适用性更加广泛[9]。在传统参数指标上,采用更高密度容量电池,提高续航能力;采用新型制造材料,增加作业深度;还可通过增大可载荷量、提高速度、降低噪声等[9]进行改进。通过人工智能技术,提高AUV在避障、导航、目标识别方面的能力,如图5所示。根据当前水声通信传输速率,AUV在进行搜寻任务中无法实时传输采集到的地形等环境数据,因此通过提高AUV本身数据处理能力,进行失事目标识别来说极为重要。

图5 AUV失事目标识别与自动导航避障图Fig.5 AUV crash target recognition and automatic navigation obstacle avoidance diagram

3.3 提高集群化、多平台协同组网能力

单个AUV难以携带大容量电源及各种载荷,在广阔的海域中搜寻效率低下[15],近年来越来越多的研究者开始关注集群化和协同组网技术的研究。首先是单平台集群化,多AUV、无人船进行海域搜寻,涉及到搜寻区域分配、避障、通信等技术[19],集群化可以提高搜寻速度,许亚杰[15]通过算法仿真模拟了4台AUV进行编队搜索覆盖目标区域。多平台协同组网涉及母船、AUV、无人船、浮标、无人机等多种平台,可进行无人远程多维度数据传输与控制[46-47]。通过浮标和无人机作为AUV和无人船与母船的中介,可进行远距离数据指令下达与数据采集传输,无需AUV和无人船返回母船,极大提高了搜寻效率,如图6所示。

图6 多平台协同组网搜寻图Fig.6 Multi-platform collaborative networking search diagram

3.4 提高声学探测设备性能与数据处理能力

探测深度与探测精度是衡量声呐设备性能的重要指标,特别是在海洋搜寻中,工作深度往往在3 000 m以下,需要声学设备既要满足深海探测或者深海工作要求,也要符合国际海道测量规范中的精度要求,这方面国产声呐装备与国际领先水平还有一定差距[37]。另一方面,声呐数据处理技术还有较大提升空间,在获取高分辨率海底地形地貌数据时,通过分析海底回波声信号,利用深度学习技术进行目标识别,准确分辨出金属、泥沙、岩石、珊瑚礁等目标,提高目标物分辨能力。

4 结论

1)全球涉海事故呈增多趋势,但海洋环境复杂,需要根据失事海域及目标的具体情况,制定合适的搜寻策略,选择合适的数据处理方法和现场搜寻平台与设备。

2)当前人们对海洋的认识不足10%,海洋搜寻有助于促进对海洋的认识,在搜寻MH370的过程中,获得了超过279 000 km2的海底地形数据。

3)海洋面积广阔,跨海贸易、海洋资源开发活动日益频繁,促进海中搜寻技术的进步,提高海上事故目标搜寻效率,是各国都需要面对的课题。

4)受当前搜寻技术的制约,水中搜寻效率低下,进一步提高海洋定位能力、搜寻平台智能化和集群化、声学探测与数据处理能力,将是水中搜寻技术未来发展的关键。