수직 이륙으로 산불을 감지, 모니터링 및 예방하는 하이브리드 드론

Zhaodan Kong 연구원과 그의 팀은 회전익기처럼 수직으로 이착륙할 수 있으면서도 높은 고도에서 몇 시간 동안 순항할 수 있는 고정익 항공기의 특성을 갖춘 하이브리드 항공기를 개발하고 있습니다. (이미지 :UC 데이비스)

연기가 있는 곳에서는 드론이 이미 현장에 있기 때문에 화재가 발생하지 않습니다. 적어도 그것은 캘리포니아대학교 데이비스 캠퍼스의 기계항공우주공학과 교수인 Zhaodan Kong과 그의 팀의 희망입니다.

현재의 방법으로는 소방관들이 현장에 너무 늦게 도착하기 때문에 이 단체는 잔혹한 캘리포니아 산불을 진압하기 위한 적극적인 해결책을 모색하고 있습니다. 이는 연기가 심한 지점에 도달하기 전에 화재를 감지하는 데 사용되는 통합 기술 시스템입니다.

"우리 솔루션은 초기 화재 위험 예측과 조기 화재 감지 및 추적이라는 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다."라고 Kong은 말했습니다. “조기 탐지를 통해 초기 공격 시 화재 규모를 줄이고, 봉쇄 가능성을 높이며, 인명과 재산 손실을 예방할 수 있다고 믿기 때문에 조기 탐지 및 추적에 중점을 두고 있습니다.”

알래스카의 풍향풍속계 프로토타입이 데이터를 수집합니다. (이미지 :로렌스 차이)

Kong은 CalFire가 결정한 위험 지역에 설치된 인터넷 연결 센서를 통해 지상에서 감지가 시작될 것이라고 말했습니다. UC Davis의 Anthony Wexler가 개발한 손바닥 크기의 이 센서는 온도, 습도 및 풍속을 측정합니다. Wexler에 따르면 산불에 필요한 요소입니다.

정찰 임무를 위해 팀은 내비게이션 시스템, 센서 및 카메라가 장착된 회전익기를 제작하고 있습니다. "우리는 설계와 프로토타입 제작을 완료했으며 제작 및 테스트를 진행 중입니다. 복엽기-다중 로터 구성을 갖추고 있습니다."라고 Kong은 말했습니다.

화재 위험 예측 모델은 기상, 식생, 지형, 화재 등 연료에 대한 과거 데이터를 기반으로 구축됐다고 공 연구원은 말했다. 이러한 모델은 기계 학습을 사용하여 학습할 수 있습니다. 그런 다음 지상 센서, 연료, 지형, GIS 데이터를 통해 제공되는 날씨에 대한 실시간 정보를 제공하여 실시간으로 배포할 수 있다고 그는 덧붙였습니다.

후자 모델은 화재 위험이 높은 영역만 식별할 수 있습니다. 그런 다음 팀은 화재 감지 및 추적 모듈을 사용하여 잠재적인 화재를 순찰하고 검색할 수 있습니다. 모듈은 주로 전자광학(EO) 및 적외선(IR) 카메라, 화학 센서, 풍향풍속 센서, 다중 스펙트럼 카메라 등 여러 센서를 장착한 무인 항공기(UAV) 그룹으로 구성됩니다.

EO/IR/화학 센서가 함께 작동하여 화재에서 멀리 떨어진 위치에서 화재를 감지합니다. 바람은 화재의 주요 원인 중 하나이고 바람 필드가 일정하지 않기 때문에 풍속 센서가 필요합니다. 예를 들어, 풍속과 방향은 산 능선에 따라 상당히 다를 수 있습니다. 필요한 경우 다중 스펙트럼 카메라를 사용하여 고해상도 식생 정보를 제공할 수 있지만 GIS 데이터는 오래될 수 있으며 일반적으로 해상도가 낮을 수 있다고 Kong은 말했습니다.

Kong은 "이러한 UAV 그룹은 잠재적 화재 위치 파악의 효율성을 높이기 때문에 배치될 것"이라고 말했습니다. "EO/IR 카메라로 화재 및/또는 연기가 식별되거나 화학 센서로 산불을 나타내는 화학 물질이 식별되면 UAV 그룹은 추적 모드로 전환됩니다. 예를 들어, UAV 그룹은 깃털과 내장 센서를 사용하여 자원을 추적할 수 있습니다. 이는 K9 개처럼 작동합니다."라고 그는 덧붙였습니다.

이 방법은 현재 방법보다 얼마나 빨리 화재를 감지할 수 있습니까? 글쎄요, 발화점의 위치에 따라 다릅니다.

Kong은 “딕시 화재는 2021년 캘리포니아 산불 시즌 중 가장 크고 파괴적인 화재였으며, 소방 활동 비용으로 측정했을 때 미국 역사상 가장 비용이 많이 드는 산불이었습니다.”라고 말했습니다. "점화는 오전 7시경에 이루어졌고 늦은 오후 70번 고속도로에서 화재가 눈에 띄어 다수의 911에 신고가 접수되었으며 오후 5시경에는 소방차와 공기탱크가 출동했습니다."

Kong에 따르면, 그들의 방법은 감지 시간을 크게 단축할 수 있습니다. "우리 UAV 중 하나가 점화 지점 근처에 있었다면 몇 분 내에 화재를 감지했어야 했지만, 적절한 장소와 시간에 있어야 합니다. 이것이 바로 우리가 위험이 높은 지역의 우선 순위를 정하기 위해 사전 대응적인 접근 방식을 취하고 있는 이유입니다. 구체적인 수치를 제공할 수는 없지만 평균적으로 화학 센서가 EO/IR 카메라보다 화재를 더 일찍 감지할 수 있다는 것을 발견했습니다."

Kong은 팀이 UC Davis가 관리하는 자연 보호 구역인 Quail Ridge Reserve에서 지상 센서 테스트를 시작했다고 말했습니다. 주요 목표는 저렴한 센서가 거친 지형에서 가혹한 조건을 견딜 수 있음을 보여주는 것입니다. 그들은 지난 11월에 5개를 설치했습니다. 하나는 홍수로 인해 손상되었지만 나머지 4개는 여전히 작동하고 있습니다.

이 기사는 SAE Media Group의 디지털 콘텐츠 편집자인 Andrew Corselli가 작성했습니다. 자세한 내용을 보려면 여기를 방문하세요.  .