ハイブリッド ドローンによる垂直離陸による山火事の検出、監視、防止

研究者のZhaodan Kong氏と彼のチームは、回転翼航空機のように垂直に離着陸できると同時に、高高度を数時間巡航できる固定翼航空機の性質も備えたハイブリッド航空機を開発している。 (画像:カリフォルニア大学デービス校)

煙が発生している場所では、ドローンがすでに現場に到着しているため、火災は発生しません。少なくとも、それがカリフォルニア大学デービス校の機械航空宇宙工学科教授、Zhaodan Kong 氏と彼のチームの希望です。

現在の方法では消防士が現場に到着するのが遅すぎるため、このグループはカリフォルニアの残忍な山火事と戦うための積極的な解決策に取り組んでいます。これは、火災が発煙点に達する前に火災を検知するために使用されるテクノロジーの統合システムです。

「当社のソリューションは、火災リスクの早期予測と火災の早期発見と追跡という 2 つの主要な部分で構成されています」とコン氏は述べています。 「私たちは早期発見と追跡に重点を置いています。なぜなら、早期発見は多くの場合、最初の攻撃時の火災規模を小さくし、封じ込めの可能性を高め、人命や財産の損失を防ぐことにつながると信じているからです。」

アラスカにある風センサーのプロトタイプがデータを収集します。 (画像:ローレンス・ツァイ)

コン氏は、探知はCalFireが定めた危険区域に設置されたインターネットに接続されたセンサーを介して地上で開始されると述べた。カリフォルニア大学デービス校のアンソニー ウェクスラー氏が開発した手のひらサイズのこのセンサーは、温度、湿度、風速を測定します。ウェクスラー氏によると、これらは山火事に必要な要素です。

偵察任務のために、チームはナビゲーション システム、センサー、カメラを備えた回転翼航空機を構築しています。 「私たちは設計とプロトタイピングを完了し、現在構築とテストの段階にあります。複葉機とマルチコプターの構成になっています。」とコング氏は言いました。

火災リスク予測モデルは、気象、植生などの燃料、地形、火災に関する過去のデータに基づいて構築されているとコン氏は述べた。このようなモデルは、機械学習を使用してトレーニングできます。さらに、地上センサー、燃料、地形、GIS データによって提供される気象に関するリアルタイム情報をフィードすることで、リアルタイムで展開できると氏は付け加えました。

後者のモデルは、火災の危険性が高いエリアのみを識別できます。その後、チームは火災検知および追跡モジュールを使用してパトロールを行い、火災の可能性を捜索します。このモジュールは主に、電子光学 (EO) カメラや赤外線 (IR) カメラ、化学センサー、風センサー、マルチスペクトル カメラなどの複数のセンサーを備えた無人航空機 (UAV) のグループで構成されています。

EO/IR/化学センサーは連携して、火災から遠く離れた場所から火災を検出します。風は火災の重要な要因の1つであり、風の場は均一ではないため、風センサーが必要です。たとえば、山の尾根を越えると風速と風向が大きく異なる場合があります。また、必要に応じてマルチスペクトル カメラを使用して高解像度の植生情報を提供できますが、GIS データは古くなっている可能性があり、通常は解像度が低いとコン氏は述べています。

「火災の可能性を局所的に特定する効率が高まるため、そのようなUAVのグループが配備されるだろう」とコン氏は語った。 「火災や煙が当社の EO/IR カメラで特定されるか、山火事を示す化学物質が化学センサーで特定されると、UAV グループは追跡モードに切り替わります。たとえば、プルームと搭載センサーを使用して、資源を追跡することができます。これは K9 犬のように機能します。」

この方法では、現在の方法よりどれくらい早く火災を検出できるでしょうか?まあ、それは発火点の位置によって決まります。

「ディキシー火災は、2021年のカリフォルニアの山火事シーズンで最大規模かつ最も破壊的な火災であり、消火活動の費用から見て米国史上最も高額な山火事となった」とコン氏は述べた。 「発火は午前 7 時頃でした。火災は午後遅くに高速道路 70 号線から見えるようになり、複数の 119 通報が行われました。消防車とエアタンカーが出動したのは午後 5 時頃でした。」

Kong 氏によると、彼らの方法により検知時間を大幅に短縮できるとのことです。「当社の UAV の 1 つが発火点の近くにあった場合、数分以内に火災を検知できるはずですが、適切な場所に適切なタイミングで存在する必要があります。そのため、リスクの高いエリアに優先順位を付けるという積極的なアプローチを取っています。具体的な数字は言えませんが、平均して、化学センサーは EO/IR カメラよりも早く火災を検知できることがわかりました。」

コン氏は、チームがカリフォルニア大学デービス校が管理する自然保護区クエイルリッジ保護区で地上センサーのテストを開始したと述べた。主な目的は、安価なセンサーが険しい地形の過酷な条件に耐えられることを示すことです。彼らは昨年11月に5台を設置した。 1 つは洪水により損傷しましたが、他の 4 つはまだ機能しています。

この記事は、SAE Media Group のデジタル コンテンツ エディターである Andrew Corselli によって書かれました。詳細については、 ここをご覧ください。