基于云模型的植保無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估*

張海軍，閆 瓊，李悅言，張紹磊

（1．鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 發(fā)展規(guī)劃處，河南 鄭州 450051；2.鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 管理工程學(xué)院，河南 鄭州 450051）

無(wú)人機(jī)是無(wú)人駕駛飛行器的統(tǒng)稱，與載人飛機(jī)相比，無(wú)人機(jī)體積小、造價(jià)低、更加靈活且應(yīng)用的領(lǐng)域也比較廣泛[1]。起初，無(wú)人機(jī)僅應(yīng)用于軍事領(lǐng)域，后續(xù)逐漸被廣泛應(yīng)用于航拍、農(nóng)業(yè)、植保、測(cè)繪、電力巡檢、影視拍攝等民用領(lǐng)域[2-4]，這大大地拓展了無(wú)人機(jī)本身的用途。雖然無(wú)人機(jī)市場(chǎng)發(fā)展迅猛，但由于無(wú)人機(jī)具有易發(fā)生失控、應(yīng)變能力較低、易受天氣影響等特點(diǎn)，加之我國(guó)在無(wú)人機(jī)的飛行運(yùn)行、適航管理、安全管理等方面還未建立完善的法律法規(guī)，導(dǎo)致了大量違規(guī)飛行現(xiàn)象，無(wú)人機(jī)飛行事故時(shí)有發(fā)生。因此，開展無(wú)人機(jī)飛行風(fēng)險(xiǎn)研究對(duì)提高無(wú)人機(jī)飛行安全水平具有十分重要的意義。

目前，已有學(xué)者對(duì)無(wú)人機(jī)的飛行安全風(fēng)險(xiǎn)開展了研究，為無(wú)人機(jī)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的研究奠定了一定的基礎(chǔ)。楊林超對(duì)無(wú)人機(jī)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了概括總結(jié)，并分析了各個(gè)評(píng)價(jià)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，但未進(jìn)行實(shí)例研究[5]。魏法杰等將層次分析法和專家評(píng)分法相結(jié)合，對(duì)無(wú)人機(jī)運(yùn)行的安全水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，但該方法需要建立多個(gè)判斷矩陣，并且需要對(duì)每一個(gè)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，計(jì)算過(guò)程過(guò)于繁瑣[6]。閆少琨利用概率評(píng)價(jià)法對(duì)無(wú)人機(jī)空中碰撞的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，并提出具體的優(yōu)化方案，但所使用的氣體模型僅針對(duì)于無(wú)人機(jī)的碰撞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，未考慮無(wú)人機(jī)的撞地風(fēng)險(xiǎn)及其相關(guān)的因素[7]。高宇等通過(guò)計(jì)算最低安全評(píng)價(jià)指數(shù)，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度與層次分析法對(duì)無(wú)人機(jī)運(yùn)行進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[8]；聶相田將序關(guān)系分析法與灰色模糊理論進(jìn)行結(jié)合，建立了無(wú)人機(jī)飛行安全灰色模糊評(píng)價(jià)模型，并且驗(yàn)證了模型的合理性[9]；賀強(qiáng)基于模糊認(rèn)知圖構(gòu)建了無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證[10]；但上述幾位學(xué)者所研究的評(píng)價(jià)結(jié)果均為量化的數(shù)值或文字描述，無(wú)法將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)構(gòu)進(jìn)行可視化表達(dá)。

綜上，現(xiàn)有文獻(xiàn)在計(jì)算無(wú)人機(jī)的飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重時(shí)，多采用計(jì)算過(guò)程復(fù)雜的層次分析法，而評(píng)估結(jié)果也無(wú)法進(jìn)行可視化表達(dá)，為了解決上述問(wèn)題，文章出一種新型的無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，在已構(gòu)建的飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系上，首先基于序關(guān)系分析法計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，其次建立了無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估云模型，并進(jìn)行了實(shí)例研究以驗(yàn)證模型的有效性。

1 無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

無(wú)人機(jī)的飛行安全與操作者的操控狀況、無(wú)人機(jī)的機(jī)身結(jié)構(gòu)、控制系統(tǒng)、通信狀況、飛行環(huán)境等因素均有關(guān)聯(lián)[11]，結(jié)合現(xiàn)有的研究文獻(xiàn)分析無(wú)人機(jī)運(yùn)行的實(shí)際情況，采用德爾菲法對(duì)無(wú)人機(jī)的飛行安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了因素識(shí)別，并將影響無(wú)人機(jī)飛行安全的因素分為人員、設(shè)備、環(huán)境三個(gè)維度，構(gòu)建了如圖1所示的無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

圖1 無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.1 人員因素

無(wú)人機(jī)雖然不載人，但仍離不開操作者的操縱，其飛行安全與操作者的技能水平、協(xié)作能力、身體狀況息息相關(guān)。例如，技能水平指操作者是否具有操縱無(wú)人機(jī)的能力、是否具備豐富的專業(yè)知識(shí)和飛行經(jīng)驗(yàn)；協(xié)作能力則指操作者是否具備良好的溝通與團(tuán)隊(duì)合作的意識(shí)，是否能夠遵循相應(yīng)的規(guī)章制度；身體狀況指操作者身體狀況是否良好，能否正常操縱無(wú)人機(jī)。

1.2 設(shè)備因素

各個(gè)部件系統(tǒng)無(wú)故障是無(wú)人機(jī)正常運(yùn)行的前提，故設(shè)備因素至關(guān)重要。設(shè)備因素包括動(dòng)力系統(tǒng)、飛控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、機(jī)身結(jié)構(gòu)、執(zhí)行系統(tǒng)及維護(hù)保養(yǎng)六個(gè)二級(jí)指標(biāo)。動(dòng)力系統(tǒng)主要指無(wú)人機(jī)的馬達(dá)、電池、螺旋槳等是否能夠正常運(yùn)轉(zhuǎn)；飛控系統(tǒng)是指陀螺儀是否正常，無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)程中能否穩(wěn)定飛行姿態(tài)；通信系統(tǒng)是指無(wú)人機(jī)的信號(hào)發(fā)射模塊與接收模塊是否正常，與地面操縱器及空中其他無(wú)人機(jī)之間是否能夠保持正常的通信；機(jī)身結(jié)構(gòu)是指無(wú)人機(jī)的機(jī)身表面、空速管、側(cè)翼等是否良好；執(zhí)行系統(tǒng)則是指無(wú)人機(jī)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)是否正常，不同類型的無(wú)人機(jī)其執(zhí)行機(jī)構(gòu)不盡相同，例如，對(duì)于航拍無(wú)人機(jī)來(lái)講，其執(zhí)行系統(tǒng)即為影像捕捉系統(tǒng)；維護(hù)保養(yǎng)則是指無(wú)人機(jī)是否定期進(jìn)行了維護(hù)和保養(yǎng)。

1.3 環(huán)境因素

環(huán)境因素對(duì)于無(wú)人機(jī)的飛行安全至關(guān)重要，包括氣象環(huán)境、地理環(huán)境、空域環(huán)境等三個(gè)二級(jí)指標(biāo)。氣象環(huán)境是指天氣狀況是否良好（無(wú)大風(fēng)、雷雨、冰雹、大霧等），是否適宜無(wú)人機(jī)的安全飛行；地理環(huán)境指無(wú)人機(jī)的工作地理環(huán)境是否良好，例如，在山地丘陵地帶，無(wú)人機(jī)的起降環(huán)境及飛行環(huán)境均較差，飛行安全風(fēng)險(xiǎn)較高；空域環(huán)境是無(wú)人機(jī)飛行的空域管理是否規(guī)范，空中交通管理機(jī)制是否完善。

2 人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

2.1 人機(jī)飛行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算

針對(duì)無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中上一層次某個(gè)因素而言，采用G1法計(jì)算本層次與之有關(guān)的各個(gè)因素的權(quán)重值時(shí)，計(jì)算步驟如下：

（1）確定本層次與上一層次某個(gè)因素相關(guān)的評(píng)價(jià)指標(biāo)集合 A={a1，a2，…，at}。

（2）對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)集合A中的元素進(jìn)行比較排序，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的序關(guān)系，得到新的有序的評(píng)價(jià)指標(biāo)集合 B={b1，b2，…，bt}，并且滿足：若 i

（3）依據(jù)表1確定相鄰評(píng)價(jià)指標(biāo)bk與bk-1之間的權(quán)重比 rk。

表1 rk賦值參考表

其中：w'k表示指標(biāo)bk的權(quán)重。

（4）依據(jù)公式（2）、公式（3）計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重值。

重復(fù)步驟（1）至步驟（4），分別計(jì)算出各二級(jí)指標(biāo)相對(duì)于準(zhǔn)則的權(quán)重以及準(zhǔn)則相對(duì)于總目標(biāo)的權(quán)重，將各二級(jí)指標(biāo)權(quán)重與其相對(duì)應(yīng)的準(zhǔn)則權(quán)重相乘，即可得到二級(jí)指標(biāo)相對(duì)于目標(biāo)層的綜合權(quán)重 w=（w1，w2…wn）T。

2.2 人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估云模型

云模型是李德毅院士提出的，它不僅能夠反映隨機(jī)性和模糊性之間的相關(guān)性，而且能夠反映自然語(yǔ)言表達(dá)的不確定性，從而形成定量和定性的互相映射[12]。云模型通過(guò)逆向云發(fā)生器及正向云發(fā)生器來(lái)進(jìn)行計(jì)算，如圖2所示。

圖2 云模型發(fā)生器

建立無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估云模型，可以將評(píng)估結(jié)果以直觀的云圖形式展現(xiàn)出來(lái)，主要包括以下幾個(gè)步驟：

（1）確定評(píng)語(yǔ)集及其對(duì)應(yīng)的云數(shù)字特征，并繪制標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)云圖。

設(shè)無(wú)人機(jī)飛行安全評(píng)語(yǔ)集設(shè)評(píng)語(yǔ)集 V={v1，v2，v3，v4，v5}={低風(fēng)險(xiǎn)，較低風(fēng)險(xiǎn)，中風(fēng)險(xiǎn)，較高風(fēng)險(xiǎn)，高風(fēng)險(xiǎn)}，其中低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)屬于單邊約束評(píng)語(yǔ)，其余均為雙邊約束評(píng)語(yǔ)。

采用黃金分割法對(duì)無(wú)人機(jī)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)語(yǔ)集進(jìn)行分區(qū)，對(duì)各評(píng)語(yǔ)的云模型數(shù)字特征進(jìn)行云化處理，生成標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)云圖，見圖3。

圖3 準(zhǔn)評(píng)價(jià)云圖

（2）采用德爾菲法邀請(qǐng)m位專家對(duì)無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的各二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行雙邊打分，打分區(qū)間為[0，1]，0代表高風(fēng)險(xiǎn)，1代表無(wú)風(fēng)險(xiǎn)。為避免最終的評(píng)價(jià)云圖出現(xiàn)霧狀，決策專家可能會(huì)進(jìn)行多輪打分。

（3）利用逆向云發(fā)生器，采用公式（4）及公式（5）分別計(jì)算各專家對(duì)二級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)最高分的云模型數(shù)字特征及最低分的云模型數(shù)字特征，并根據(jù)公式（6）計(jì)算各二級(jí)指標(biāo)的綜合云模型數(shù)字特征。

其中，xihmax代表第h位專家對(duì)第i個(gè)二級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)最高分；Eximax、Enimax、Heimax依次代表第 i個(gè)二級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)最高分的云期望、熵及超熵。

其中，xihmin代表第h位專家對(duì)第i個(gè)二級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)最低分；Eximin、Enimin、Heimin依次代表第 i個(gè)二級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)最低分的云期望、熵及超熵。

其中，Exi、Eni、Hei依次代表第 i個(gè)二級(jí)指標(biāo)綜合云模型的云期望、熵及超熵。

（4）依據(jù)各二級(jí)指標(biāo)的綜合云模型數(shù)字特征，結(jié)合二級(jí)指標(biāo)相對(duì)于總目標(biāo)的綜合權(quán)重，采用公式（7）計(jì)算無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估云模型的數(shù)字特征。

其中，n為二級(jí)指標(biāo)的總個(gè)數(shù)，wi為第i個(gè)二級(jí)指標(biāo)相對(duì)于總目標(biāo)的綜合權(quán)重。

（5）運(yùn)用正向云發(fā)生器，通過(guò)MATLAB程序編程，將綜合評(píng)價(jià)云模型數(shù)字特征轉(zhuǎn)換成圖形直觀顯示，最終得到實(shí)驗(yàn)室安全風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估結(jié)果。正向云發(fā)生器的求解過(guò)程為：

步驟一：生成以Entotal為期望值，Hetotal為標(biāo)準(zhǔn)差的一個(gè)正態(tài)隨機(jī)數(shù)En'；

步驟二：生成以Entotal為期望值，En'的絕對(duì)值為標(biāo)準(zhǔn)差的一個(gè)正態(tài)隨機(jī)數(shù)xp；

步驟三：依據(jù)公式（8）計(jì)算xp的隸屬度，生成一個(gè)云滴 drop（xp，yp）；

步驟四：重復(fù)步驟一至步驟三，直至產(chǎn)生N個(gè)云滴為止。

3 實(shí)例計(jì)算

某植保無(wú)人機(jī)計(jì)劃在一晴朗的天氣對(duì)小麥農(nóng)田開展植保作業(yè)，該無(wú)人機(jī)整機(jī)重量21.1kg，最大功耗8300W，配備有FPV攝像頭、FPV探照燈、噴灑系統(tǒng)及高精度雷達(dá)等模塊。該無(wú)人機(jī)實(shí)施作業(yè)的農(nóng)田內(nèi)及四周無(wú)高大障礙物，操作者具有三年的無(wú)人機(jī)飛行經(jīng)驗(yàn)，在該機(jī)正式開展植保作業(yè)前，對(duì)其進(jìn)行飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以確保能夠安全開展植保作業(yè)。

3.1 基于G1法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)體系權(quán)重

首先計(jì)算準(zhǔn)則相對(duì)于總目標(biāo)的相對(duì)權(quán)重，依據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，得到準(zhǔn)則層的集合A={a1，a2，a3}={人員因素，設(shè)備因素，環(huán)境因素}；對(duì)準(zhǔn)則層進(jìn)行定性排序后，得到新的集合 B={b1，b2，b3}={設(shè)備因素，人員因素，環(huán)境因素}；根據(jù)表1，確定相鄰指標(biāo)之間的權(quán)重比得：r2=1.4，r3=1.2；根據(jù)公式（2）及公式（3）可依次求得：

同理，可求得各二級(jí)指標(biāo)相對(duì)于各準(zhǔn)則的相對(duì)權(quán)重，以及相對(duì)于總目標(biāo)的綜合權(quán)重，結(jié)果見表2。

表2 各一級(jí)指標(biāo)及二級(jí)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

3.2 植保無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

（1）邀請(qǐng)5位專家對(duì)該植保無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估各二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行雙邊打分，打分區(qū)間為[0，1]，結(jié)果如表3所示。

表3 專家打分結(jié)果

（2）采用公式（4）、（5）、（6）依次計(jì)算各二級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)最高分云模型數(shù)字特征、最低分云模型數(shù)字特征及綜合云模型數(shù)字特征，結(jié)果見表4。

表4 各二級(jí)指標(biāo)云模型數(shù)字特征計(jì)算結(jié)果

（3）依據(jù)表4中各二級(jí)指標(biāo)的云模型數(shù)字特征，采用公式（7）計(jì)算植保無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估綜合云模型的數(shù)字特征。可得，該植保無(wú)人機(jī)飛行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的綜合云模型數(shù)字特征為（0.866，0.024，0.004）。

（4）基于正向云發(fā)生器，通過(guò)MATLAB程序編程，設(shè)置云滴數(shù)N為1000，將綜合云模型數(shù)字特征轉(zhuǎn)化為云圖，如圖4所示，即該植保無(wú)人機(jī)進(jìn)行植保作業(yè)的飛行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果為低風(fēng)險(xiǎn)，可正常開展植保作業(yè)。

圖4 某植保無(wú)人機(jī)飛行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果

4 結(jié)束語(yǔ)

（1）基于序關(guān)系分析法及云模型對(duì)無(wú)人機(jī)的飛行安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，在計(jì)算權(quán)重時(shí)，無(wú)需構(gòu)建判斷矩陣，計(jì)算簡(jiǎn)便。

（2）實(shí)例計(jì)算說(shuō)明了基于云模型對(duì)無(wú)人機(jī)飛行安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估的有效性。所提出的評(píng)估模型也充分發(fā)揮了云模型在定性評(píng)價(jià)與定量表示轉(zhuǎn)化方面的優(yōu)勢(shì)，不僅可以充分考慮專家進(jìn)行決策提供信息的隨機(jī)性和模糊性，而且能夠?qū)⒃u(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行可視化，易于推廣應(yīng)用，為無(wú)人機(jī)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究提供了一種新思路。