本发明涉及救生设备领域，尤其涉及一种可航行救生器配合无人机对多落水人员的自动救助方法及系统。
背景技术：
根据世界卫生组织报告，全球每年约有40万人因为落水而溺亡，如何快速高效的对落水人员进行救助则成为关键。在海上当遇到恶劣天气导致多人同时落水时，救助船舶无法靠近落水人员处，而无法使用传统救生圈实施救助，使用可航行救生器时也因为距离较远而无法看清落水人员，并且使用人工控制救生器航行也会大大降低救助效率，浪费救助时间。
技术实现要素：
根据上述提出的技术问题，而提供一种可航行救生器配合无人机对多落水人员的自动救助方法及系统。本发明采用的技术手段如下：
一种可航行救生器配合无人机对多落水人员的自动救助方法，包括如下步骤：
s1、接收到多个落水人员信息后，救生船派出无人机与救生器编队驶出，所述救生器编队包括一领航救生器和若干跟随救生器；
s2、无人机将采集到的图像信息反馈至救生船，救生船将落水人员的粗略方位发送给领航救生器；
s3、领航救生器基于领航-跟随编队算法控制各跟随救生器一同向落水人员处航行；
s4、航行路途中，救生船通过无人机图像识别判断拍摄的图像中是否有障碍物，如果有障碍物，无人机悬停空中，引导所有救生器通过障碍区域；如果没有障碍物，无人机和各救生器继续前行；
s5、判断图像中是否有落水人员，如果有落水人员，生成蚁群算法用的当地地形矩阵，并识别出救生器位置与落水人员位置，将救生器视为起点，落水人员视为终点，利用蚁群算法计算每个救生器救助各个落水人员路径解，之后控制救生器沿最短路径航行至落水人员处，最后救生器返回救生船边或岸边；如果图像中没有落水人员，则继续向指定方位航行，寻找落水人员。
进一步地，所述无人机与救生船的上位计算机间的通讯、上位计算机与救生器间的通讯均通过170mhz无线传输模块完成。
进一步地，所述步骤s4中，无人机图像识别判断拍摄的图像中是否有障碍物具体包括：
s41、读取拍摄的图像，对图像进行预处理；
s42、判断图像中每一个像素点rgb三个颜色取值是否均处于设定区间，如果判断条件成立，则保留该像素；如果判断条件不成立，则将该像素改为纯白色(255，255，255)；
s43、将图片改为灰度图并反色，然后通过8连通法识别连通区域并标记，最后求解连通区域个数、像素数、质心位置与最小四边形边界，从而完成对所需识别物体的识别。
进一步地，所述步骤s41预处理的过程包括将完整的实时图片分割为若干区域；所述步骤s43中，如果障碍物面积占比大于预设百分比，则视为该区域为障碍区域，否则视为可航行区域。
进一步地，所述蚁群算法包括如下步骤：
s51、蚁群算法共进行a次迭代、每次迭代出动b只蚂蚁进行寻路；
s52、利用图像识别后的结构生成当地地形矩阵，其中可航行区域为0，障碍区域为1，救生器位置为蚁群寻路起点、落水人员位置为蚁群寻路终点；
s53、开始第i次迭代，出动第j只蚂蚁，判断当前点是否为终止点且可选点不小于1，如果判断条件成立，则分别计算当前可选相邻节点的概率，通过轮盘赌的方法确定下一步栅格，蚂蚁移动到下一点，对应禁止表修改可选的相邻节点，取出当前点所有无障碍领域栅格并对照禁止表删除之前已经走过的栅格，最后返回判断条件；如果判断条件不成立，则第j只蚂蚁寻路完毕，并记录第j只蚂蚁的行走路线，进行下一步；
s54、判断第j只蚂蚁最后一步是否为终点，如果判断条件成立，则记录路径长度，判断该路径是否小于当前已知的最短路径长度，如果条件成立，则更新最短路径长度，计算本次信息素；如果上述条件都不满足，则放弃该路径，并计算本次信息素；
s55、判断所有蚂蚁是否走完，如果条件成立，更新信息素，然后进行步骤s56；如果条件不成立，则出动下一只蚂蚁，然后返回步骤s53；
s56、判断所有迭代是否完成，如果条件成立，则算法结束，如果条件不成立，则进行下一次迭代。
本发明还提供一种可航行救生器配合无人机对多落水人员的自动救助系统，包括：
无人机，用于在救援状态下，采集海面图像及落水人员位置信息；
救生器，用于在救援状态下，根据上位计算机传递的具体路径信息行进，所述救生器包括一领航救生器和若干跟随救生器；
救生船，其上设置待命状态下的无人机和救生器，其上还设有上位计算机，所述上位计算机通过无线传输模块与无人机、救生器之间完成数据传输，所述上位计算机包括图像处理模块和路径设计模块，所述图像处理模块用于对无人机传递的图像进行处理，识别出图像中的待救人员具体位置及该图像上是否存在障碍物，所述路径设计模块用于基于待救人员具体位置信息和障碍物信息设计救生器与待救人员之间的最短路径，并将此路径信息发送至救生器。
本发明具有以下优点：
1、在对多落水人员实施救助时，只需一人控制无人机飞行即可，无需多人同时操作，可节省人力使用，救助船上其余人力可用于落水者登船及后续的救助上；
2、通过无人机的摄像头从天空垂直捕捉实时海面情况，较在救助船上的救助人员视觉有着绝对的优势，可识别出暗礁等人眼较难识别的潜在障碍；
3、通过170mhz无线传输模块进行无线通讯，理论传输距离为5km，可大大增加救助半径，在恶劣海况或易搁浅海域上，大中型救助船无法靠近落水人员附近时，极为有用；
4、救生器、被救人员、障碍物和海水四者颜色的不同，利用设定rgb三个颜色取值的范围的方法，自动识别图像中救生器、被救人员和障碍物的位置情况，该方法简单快速；
5、利用蚁群算法可得到最优救助路径，其求解性能具有较好的鲁棒性和搜索较好解的能力，并且蚁群算法具有易于实现并行的特点，可减少求解多条路径的时间，提高救援效率。
基于上述理由本发明可在救生设备领域领域广泛推广。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明总体流程图。
图2为使用场景简图。其中，1-无人机；2-上位计算机；3-可无线控制航行的救生器。
图3为本发明中蚁群算法流程图。
图4为本发明中图像处理流程图。
图5为本发明中生成蚁群算法用地形矩阵流程图。
图6、图7、图8均为具体实施方式中仿真得到的救生器运动轨迹图。
图9为本发明实施例中领航-跟随编队算法的具体应用效果图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明公开了一种可航行救生器配合无人机对多落水人员的自动救助方法，包括如下步骤：
s1、接收到多个落水人员信息后，救生船派出无人机与救生器编队驶出，所述救生器编队包括一领航救生器和若干跟随救生器；
s2、无人机将采集到的图像信息反馈至救生船，救生船将落水人员的粗略方位发送给领航救生器；
s3、领航救生器基于领航-跟随编队算法控制各跟随救生器一同向落水人员处航行；
s4、航行路途中，救生船通过无人机图像识别判断拍摄的图像中是否有障碍物，如果有障碍物，无人机悬停空中，引导所有救生器通过障碍区域；如果没有障碍物，无人机和各救生器继续前行；
s5、判断图像中是否有落水人员，如果有落水人员，生成蚁群算法用的当地地形矩阵，并识别出救生器位置与落水人员位置，将救生器视为起点，落水人员视为终点，利用蚁群算法计算每个救生器救助各个落水人员路径解，之后控制救生器沿最短路径航行至落水人员处，最后救生器返回救生船边或岸边；如果图像中没有落水人员，则继续向指定方位航行，寻找落水人员。
所述无人机与救生船的上位计算机间的通讯、上位计算机与救生器间的通讯均通过170mhz无线传输模块完成。
本实施例中，选用的领航-跟随编队算法数学模型如下：
首先假设如下：1、救生器左右对称；2、惯性矩阵、水动力阻尼矩阵为对角阵；3、忽略垂荡、横摇、纵摇的影响；4、质量分布均匀
分析救生器姿态得到：
μv cv dv＝τ d(t)
其中：
惯性矩阵
科氏力&向心力矩阵
水动力阻尼矩阵
v＝[uvr]t
τ＝[τu0τr]，τu为纵向推力τr为转向力矩
d(t)为波浪扰动
由图9可得：
领航与跟随救生器的运动特征向量如下：
设理想编队为
得：
求导得：
设：
求导得：
编队控制模型：
运动学目标：
通过改变跟随救生器的纵向速度
动力学目标：
通过改变跟随救生器控制输入的纵向推力
如图4所示，所述步骤s4中，无人机图像识别判断拍摄的图像中是否有障碍物具体包括：
s41、读取拍摄的图像，对图像进行预处理；
s42、判断图像中每一个像素点rgb三个颜色取值是否均处于设定区间，如果判断条件成立，则保留该像素；如果判断条件不成立，则将该像素改为纯白色(255，255，255)；
s43、将图片改为灰度图并反色，然后通过8连通法识别连通区域并标记，最后求解连通区域个数、像素数、质心位置与最小四边形边界，从而完成对所需识别物体的识别。所述步骤s41预处理的过程包括将完整的实时图片分割为若干区域。
如图3所示，所述蚁群算法包括如下步骤：
s51、蚁群算法共进行a次迭代、每次迭代出动b只蚂蚁进行寻路；
s52、利用图像识别后的结构生成当地地形矩阵，其中可航行区域为0，障碍区域为1，救生器位置为蚁群寻路起点、落水人员位置为蚁群寻路终点；
s53、开始第i次迭代，出动第j只蚂蚁，判断当前点是否为终止点且可选点不小于1，如果判断条件成立，则分别计算当前可选相邻节点的概率，通过轮盘赌的方法确定下一步栅格，蚂蚁移动到下一点，对应禁止表修改可选的相邻节点，取出当前点所有无障碍领域栅格并对照禁止表删除之前已经走过的栅格，最后返回判断条件；如果判断条件不成立，则第j只蚂蚁寻路完毕，并记录第j只蚂蚁的行走路线，进行下一步；
s54、判断第j只蚂蚁最后一步是否为终点，如果判断条件成立，则记录路径长度，判断该路径是否小于当前已知的最短路径长度，如果条件成立，则更新最短路径长度，计算本次信息素；如果上述条件都不满足，则放弃该路径，并计算本次信息素；
s55、判断所有蚂蚁是否走完，如果条件成立，更新信息素，然后进行步骤s56；如果条件不成立，则出动下一只蚂蚁，然后返回步骤s53；
s56、判断所有迭代是否完成，如果条件成立，则算法结束，如果条件不成立，则进行下一次迭代。
如图5所示，所述步骤s43中，如果障碍物面积占比大于预设百分比，则视为该区域为障碍区域，否则视为可航行区域，本实施例中，将实时的图片分成20*20的区域，利用图像识法分别判断每个区域中是否有障碍物，如果障碍物面积占比大于20％则视为该区域为障碍区域，否则视为可航行区域。在20*20矩阵中障碍区域对应位置为1，可航行区域对应位置为0。
基于上述方法，得出图6～8的具体实施案例。
如图2所示，提供上述方法所采用的可航行救生器配合无人机对多落水人员的自动救助系统，包括：
无人机1，用于在救援状态下，采集海面图像及落水人员位置信息；
救生器3，用于在救援状态下，根据上位计算机传递的具体路径信息行进，所述救生器包括一领航救生器和若干跟随救生器；
救生船，其上设置待命状态下的无人机和救生器，其上还设有上位计算机2，所述上位计算机通过无线传输模块与无人机、救生器之间完成数据传输，所述上位计算机包括图像处理模块和路径设计模块，所述图像处理模块用于对无人机传递的图像进行处理，识别出图像中的待救人员具体位置及该图像上是否存在障碍物，所述路径设计模块用于基于待救人员具体位置信息和障碍物信息设计救生器与待救人员之间的最短路径，并将此路径信息发送至救生器。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
1.一种可航行救生器配合无人机对多落水人员的自动救助方法，其特征在于，包括如下步骤：
s1、接收到多个落水人员信息后，救生船派出无人机与救生器编队驶出，所述救生器编队包括一领航救生器和若干跟随救生器；
s2、无人机将采集到的图像信息反馈至救生船，救生船将落水人员的粗略方位发送给领航救生器；
s3、领航救生器基于领航-跟随编队算法控制各跟随救生器一同向落水人员处航行；
s4、航行路途中，救生船通过无人机图像识别判断拍摄的图像中是否有障碍物，如果有障碍物，无人机悬停空中，引导所有救生器通过障碍区域；如果没有障碍物，无人机和各救生器继续前行；
s5、判断图像中是否有落水人员，如果有落水人员，生成蚁群算法用的当地地形矩阵，并识别出救生器位置与落水人员位置，将救生器视为起点，落水人员视为终点，利用蚁群算法计算每个救生器救助各个落水人员路径解，之后控制救生器沿最短路径航行至落水人员处，最后救生器返回救生船边或岸边；如果图像中没有落水人员，则继续向指定方位航行，寻找落水人员。
2.根据权利要求1所述的可航行救生器配合无人机对多落水人员的自动救助方法，其特征在于，所述无人机与救生船的上位计算机间的通讯、上位计算机与救生器间的通讯均通过170mhz无线传输模块完成。
3.根据权利要求1所述的可航行救生器配合无人机对多落水人员的自动救助方法，其特征在于，所述步骤s4中，无人机图像识别判断拍摄的图像中是否有障碍物具体包括：
s41、读取拍摄的图像，对图像进行预处理；
s42、判断图像中每一个像素点rgb三个颜色取值是否均处于设定区间，如果判断条件成立，则保留该像素；如果判断条件不成立，则将该像素改为纯白色(255，255，255)；
s43、将图片改为灰度图并反色，然后通过8连通法识别连通区域并标记，最后求解连通区域个数、像素数、质心位置与最小四边形边界，从而完成对所需识别物体的识别。
4.根据权利要求3所述的可航行救生器配合无人机对多落水人员的自动救助方法，其特征在于，所述步骤s41预处理的过程包括将完整的实时图片分割为若干区域；所述步骤s43中，如果障碍物面积占比大于预设百分比，则视为该区域为障碍区域，否则视为可航行区域。
5.根据权利要求4所述的可航行救生器配合无人机对多落水人员的自动救助方法，其特征在于，所述蚁群算法包括如下步骤：
s51、蚁群算法共进行a次迭代、每次迭代出动b只蚂蚁进行寻路；
s52、利用图像识别后的结构生成当地地形矩阵，其中可航行区域为0，障碍区域为1，救生器位置为蚁群寻路起点、落水人员位置为蚁群寻路终点；
s53、开始第i次迭代，出动第j只蚂蚁，判断当前点是否为终止点且可选点不小于1，如果判断条件成立，则分别计算当前可选相邻节点的概率，通过轮盘赌的方法确定下一步栅格，蚂蚁移动到下一点，对应禁止表修改可选的相邻节点，取出当前点所有无障碍领域栅格并对照禁止表删除之前已经走过的栅格，最后返回判断条件；如果判断条件不成立，则第j只蚂蚁寻路完毕，并记录第j只蚂蚁的行走路线，进行下一步；
s54、判断第j只蚂蚁最后一步是否为终点，如果判断条件成立，则记录路径长度，判断该路径是否小于当前已知的最短路径长度，如果条件成立，则更新最短路径长度，计算本次信息素；如果上述条件都不满足，则放弃该路径，并计算本次信息素；
s55、判断所有蚂蚁是否走完，如果条件成立，更新信息素，然后进行步骤s56；如果条件不成立，则出动下一只蚂蚁，然后返回步骤s53；
s56、判断所有迭代是否完成，如果条件成立，则算法结束，如果条件不成立，则进行下一次迭代。
6.一种可航行救生器配合无人机对多落水人员的自动救助系统，其特征在于，包括：
无人机，用于在救援状态下，采集海面图像及落水人员位置信息；
救生器，用于在救援状态下，根据上位计算机传递的具体路径信息行进，所述救生器包括一领航救生器和若干跟随救生器；
救生船，其上设置待命状态下的无人机和救生器，其上还设有上位计算机，所述上位计算机通过无线传输模块与无人机、救生器之间完成数据传输，所述上位计算机包括图像处理模块和路径设计模块，所述图像处理模块用于对无人机传递的图像进行处理，识别出图像中的待救人员具体位置及该图像上是否存在障碍物，所述路径设计模块用于基于待救人员具体位置信息和障碍物信息设计救生器与待救人员之间的最短路径，并将此路径信息发送至救生器。
技术总结