面向空地协同应急的地表可通行性分析方法

在野外灾害应急与救援过程中,受灾害或复杂地表环境的影响,快速搜索一条到达目的地的可通行性路径是一项具有挑战性的任务。近些年随着空地协同技术的不断发展,利用无人机为地面车载系统提供其周边环境的数据并搜索可通行路径成为空地协同技术研发的一个热点。本文利用机器学习方法,结合基于无人机获取的野外可见光影像自动生成的数字表面模型(DSM)对该无人机可见光影像进行了详细分类,得到了较传统方法更好的分类结果;然后基于一般性规律,建立了地表可通行性判断条件与通行速度计算公式;再通过引入分类结果以及分类的不确定性因子,对A*算法进行了改进。基于改进的A*算法实现了实验区可通行性路径的快速搜索以及路径的可靠性评价,实验表明本文方法可得到更合理的结果。