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2021年第04期
(总第220期）
邓雨薇，黄俊
(三峡大学，湖北宜昌443000)
摘要：电力工作人员的野外作业环境复杂，情况多变，外出作业人员容易发生意外。一旦野外作业人员失联，为了及时挽 救被困人员的生命，需要快速精确地定位被困人员的位置。考虑到被困人员可能处于通讯盲区，失去意识或其它无法主 动呼救的情况，此时最为关键的是如何主动快速准确地定位被困人员的位置。文章提出了一种基于声波通信的无人机 搜救定位装置及其系统的设计，主要是利用低频声波使无人机与被困人员携带的信标机建立声波通讯连接，然后根据地 面声音信号到达无人机的麦克风阵列的声程差，通过声源定位算法计算出地面目标的位置信息。然后将地面目标的位 置信息传送给负责调度整 个救援计划的地面控制站。地面控制站根据接受到目标的位置信息以及无人机采集到的实际 的地形地势信息，立即更新救援计划，展开救援行动。关键词：野外搜救；声波通信；声音识别；声源定位中图分类号:TN 713.7 文献标识码:B 文章编号:2096-9759(2021)04-0035-04
〇引言
电力野外作业所处地理环境复杂，大量电力设备在环境 恶劣，地势复杂的山区，更有甚者，有些山区为无人区，一旦野
外作业的工作人员发生意外，或迷路进入信号盲区或者由于 其他原因导致的失联，如果不能快速准确地到失联人员，将 会产生严重的后果。为了解决电力系统工作人员在野外工作 遇险的救援问题，调研了国内外与野外救援有关的相关解决 方案。目前主流的救援思路是提高对被困目标的定位准确性[1], 目前在很多救援抗灾的行动中，无人机已经得到了常态化的 应用，然而，大多情况下，在抗灾救援工作中，并未对无人机的 飞行轨迹进行仔细规划，然而，无计划的无人机飞行策略会进 一步加大时间的消耗M 。从中可以得出野外救援的关键在于 对被困人员及时准确的精准定位w]。考虑到本系统的应用环 境，失联人员所处的位置可能没有信号，无法通过常规的 通信手段建立通讯连接。针对通信盲区的定位技术，目前有 定位技术[6]和无线电定位技术m 等定位方法，其中伪基 站的手机定位
技术对救援设备的硬件要求较高，且与之相关 的理论研宄尚有欠缺[6]。并且山区的地形复杂，植被的覆盖密 度大，无线电信号在其中的传播会受到较大的影响。因此，基 于现有的救援定位方法对本应用场景的欠缺提出了本文基于 声波通信的无人机搜救定位方法。利用低频声波较弱的衰减 效应和较好的衍射效应，利用无人机搭载发声设备，对地面发 出探测声波信号。当地面探测声波的辐射范围内的地面信标 机接受到来自无人机的探测声波信号后，立即发出反馈声波 信号。当无人机的麦克风模块接受到来自地面目标的反馈声 波信号后，根据反馈声波信号到达无人机麦克风阵列的时延 差，基于远场声源定位的算法，计算出地面目标的位置信息, 从而实现对地面失联人员的精准定位。
1基于声波通信的野外作业应急搜救方法及关键支 撑技术分析
1.1搜救定位系统总体设计
如下图1所示，对于整个基于声波通信的无人机搜救定位 系统，从总体上可将其划分为三个部分，分别是：无人机，地面信
标机和地面控制站。其中，地面站是整个救援行动的实际控制
中心，负责控制无人机的飞行调度和整个救援行动的综合调度。 无人机在地面站的指挥下，在空中间隔性地悬停并发出探测声 波信号，并等待识别来自地面端的反馈声波信号。当外出作业 人员失联或遇
险，地面信标机的识别感应识别立即自动唤醒，一 旦识别模块识别到目标声音信号，立即发出反馈声音信号。
本文设计的基于声波通信的无人机搜救定位系统的搜救 流程如下图2所示。当确认外出作业人员失联后，救援小组, 根据作业人员的工作区域和失联前反馈的活动区域，画出失 联人员可能的被困区域。考虑到被困人员可能遭遇到意外或 体力不支，所以必须将其随身携带的地面信标机设备设计为 可自动唤醒的设备。救援小组派出无人机在可能区域的上空 飞行，并悬停发出探测声波信号，并等待是否收到反馈声波信 号，若未收到反馈声波信号，则继续寻，若收到反馈声波信 号，则根据无人机搭载的声音定位系统定位地面声源的位置 信息，并将此位置信息传回至地面控制站的救援小组。当救 援小组收到来自无人机传回的地面被困人员的位置信息后， 立即为无人机重新规划路径，并派出无人机至地面目标上空 采集地面目标的地势信息，进而根据实际的地势信息，迅速制 定切实可行的救援方案。
无人机螭
无人机
地面信标机
地面站
被困人员地面螭
救》小组端
图1搜救定位系统总体设计
收稿曰期=2021-03-23
作者简介：邓雨薇(1995-)，女，湖北荆门人，研宄生学历，主要研宄方向为嵌入式技术；黄俊(1998-)，男，湖北孝感人，研宄生学历，主要研宂 方向为嵌入式方向。
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C 结束）
图2搜救流程图
1.2关键技术
(1)
远场声音识别技术
在本文设计的基于声波通信的无人机搜救定位系统中， 远场声音信号的识别可简单描述为以下两个步骤：①声音信 号的预处理，通过噪声过滤，声音增强等方法来抑制所获取的 声音信号中的噪声和混响，从而提高所获取的声音信号中的 目标声音信号的质量。再将处理过的声音信号进行特征提取, 得到提取声音信号②匹配与判断，将第一个步骤得到的声
音信号与标准库中的目标声音信号进行特征匹配度比对，当 匹配率达到预设值，即判断为成功识别到目标声音信号，否则， 未识别到目标声音信号。
(2) 远场声源定位技术
在本文设计的基于声波通信的无人机搜救定位系统中， 采用的是基于麦克风阵列的声源定位技术，其定位原理是基 于目标声音信号到达麦克风阵列的所有麦克风的时延估计 TDECTime Delay Estimation )™的定位方式。其对方位的估算 原理可分为一下三个基本步骤：①计算目标声音信号到达麦 克风阵列上各麦克风之间的时间差；②采用时延估计的方法 对声源距离麦克风阵列的距离进抒计算；③根据麦克风阵列 的形状，设计定位算法，对声源的三维位置进行计算。2基于声波通信的无人机搜救定位系统总体设计 2.1无人机设计
在本文设计的基于声波通信的无人机搜救定位系统中， 无人机的应用是关键。将无人机应用于野外救援，己经有很 多先例。例如唐诗洋等[<3利用无人机搭载在地震废墟 区域搭建临时通信系统，
用来迅速定位被困人员的位置；莫 雄等&]提出的利用无人机搭载红外热成像仪用来寻被困人 员，但局限性较大，对环境的要求较为苛刻；杜新远等11°]提出 的利用无人机对目标地形进行应急测绘，可迅速获得目标地 形的一手资料，提髙救援效率。覃炳发等[11]提出将无人机应 用于给被困人员投递救援物资，同样的，其适用范围较小，不
图3无人机模块设计
2.2地面信标机设计
手环
分体声音设备
图4地面信标机模块设计
在本文设计的基于声波通信的无人机搜救定位系统中， 地面信标机是外出作业人员随身携带的设备。在本系统中, 出于简便易携带的考虑，将地面信标机设备设计为分体设备。 具体而言，可将其设计为便携手环和分体的发声设备，其中， 便携手环由外出的作业人员随身携带，分体的发声设备由作 业人员携带，其中，发声设备可由手环通过蓝牙控制其发声与
否。其中，针对由作业人员随身佩戴的手环设备，为使其满足 整个系统的需求，需要内嵌音频识别模块，用于识别来自无人 机的探测声波信号，内嵌GPS 定位模块，用来定位被困人员的 位置，同时也需要内嵌生命体征监测模块，监测作业人员的脉 搏和体温变化。对于GPS 定位模块，需要在固定的时间间隔 内将作业人员的位置信息传送至地面控制站，超过规定的时 限无位置信息传回，立即尝试与作业人员建立联系，若无法成 功与作业人员建立通讯联系，即判断为作业人员失联，根据作 业人员最后的活动范围和失联的时间，可推算出作业人员的
电源
适合营救丧失行动能力的被困情况，在野外救援领域有较大 的局限性。
在本文所述的系统中，救援无人机需要除了自身携带的 摄像机等必要设备外，还需要搭载声波通信必须要携带的相 关设备。其中，本系统中的救援无人机必须携带发声设备，用 来发出探测声波信号；同时，救援无人机也必须携带声音识别 芯片及其模块，用来识别来自地面信标机发出的反馈声波信 号。同时，救援无人机也必须搭载麦克风阵列，用来获取来自 地面信标机的声音信号，根据地面声音信号到达该麦克风阵 列的时延差，通过预设的定位算法，计算出地面声源的位置信 息。同时，本系统中的救援无人机还需要搭载单片机，控制模 块，通信模块等，分别用来计算，控制以及和地面控制站进行 通讯连接。
无人机探测
唤醒地面信标机
实施救捶
定位地面目标
通信及蓝牙楱块
控制模块
生
命体征监测樸块
|
音频识别芯片
定位模块
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可能被困区域。同样地，当作业人员随身携带的手环中的生 命体征监测模块监测到作业人员的体温或脉搏异常，需立即 将报警信息传送回地面控制站，且唤醒手环的音频识别模块。 同时，手环内也需要内置控制模块，通信及蓝牙模块等。其中， 针对地面信标机的分体发声设备，其结构相对简单，其最主要 的功能是用于发出反馈声波信号，而对于分体的发声设备，其 发声与否，是由便携手环通过蓝牙控制的。对于本系统中的 分体的声音设备，主要由发声设备，控制模块和通信及蓝牙模 块等构成。
3基于声波通信的无人机搜救定位系统软件设计
在本文设计的基于声波通信的无人机搜救定位系统中， 地面控制站是整个救援系统的控制中心，负责综合调度无人机的救援工作。外出作业的工作人员携带的信标机设备定时 向控制站发送作业人员实时的位置信息，后台工作人员可根 据实时更新的位置信息判断野外作业人员的工作状态。若较 长时间均未收到野外作业人员携带的信标机发送的实时位置 信息，且无法与其建立通讯连接，则判断野外作业人员失联， 立即制定救援计划，并为无人机规划救援路径。直至收到无 人机返回的地面目标的位置信息，立即对地面被困人员实施 救援。
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POWER
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图7声音识别模块供电电路图
4.2声信号定位识别芯片设计
在本文设计的基于声波通信的无人机搜救定位系统中，
本文的声源定位采用的是如下图9所示的六元麦克风阵列， 此麦克风阵列还配有6个LE D 灯，用于指
示粗略的声源方向， 根据如下图8所示的核心芯片的定位算法计算出的声源的具 体方位信息也可直接输出至用户。
图8麦克风阵列定位芯片
图9麦克风阵列
5结语
图5系统软件设计
4基于声波通信的无人机搜救定位系统的硬件设计 4.1声信号识别芯片设计
在本文设计的基于声波通信的无人机搜救定位系统中，
如下图6所示是声音识别芯片的核心电路的图，如下图7所 示是整个识别模块的供电模块的电路图。在本系统中，需要 将声音识别模块安装在无人机和地面信标机两端，实现双向 的声音识别。在本文中，第一章是引言部分，简单介绍了设计本系统的 关键技术背景；第二章提出了基于声波通信的无人机搜救定 位系统的总体设计思路，并针对本系统的关键技术远场声音 识别和远场声源定位的技术进行了简要介绍；第三章提出了 基于声波通信的无人机搜救定位系统的总体设计，具体包括 无人机的设计，地
面信标机的设计；第四章介绍了系统的软件 设计。第五章介绍了系统的声音识别芯片和麦克风阵列的核 心硬件设计。后期将从实验室阶段，转入实地测试，并对装置 进行进一步改进。
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声音定位2021年第04期
(总第220期）
结合平面模型与区域增长的矿石点云分割
王鹏，邓彬，李柏阳
(湖北工业大学电气与电子工程学院，湖北武汉430068)
摘要：为了解决传统固定式破碎机在矿山井下利用石块三维信息来实现自动碎石的过程中出现的石块点云过拟合成平 面，造成石块三维信息缺失的情况。文章提出了基于背景模型的方法获取石块的三维
信息。利用破碎区域石块背景的 不变性，将获取的石块点云与背景比较并过滤掉背景部分，最后利用区域增长算法对石块点云分割。实验结果表明，相 比于基于平面模型与区域增长法，改进后的分割方法效果与鲁棒性更高。关键词:TOF ；三维点云；点云滤波；区域增长；点云分割中图分类号:TP 391 文献标识码:B 文章编号=2096-9759(2021)04-0038-04
Segmentation of ore point cloud combining plane model and area growth
Wang Peng,Deng Bin, LiBoyang
(Hubei U niversity o f Technology School o f Electrical and Engineering ,Wuhan ,430068,China )
Abstact: In order to solve the problem that the traditional fixed crusher uses the three-dimensional inform ation o f the stone in
the underground mine to realize the automatic crushing o f the stone , the point cloud o f the stone appears to be over-fitted to the plane , w hich causes the lack o f three-dimensional inform ation o f t he stone . This paper proposes a method based on background model to obtain 3D inform ation o f rocks . Using the invariance o f the stone background in the broken area , the obtained stone point cloud is compared w ith the background and the b
ackground part is filtered out , and fin a lly the area growth algorithm is used to segment the stone point cloud . The experimental results show that the improved segmentation method is more effective and robust compared to the plane model and region growing method .
Keywords :TOF ; 3D point cloud ; point cloud flltering;regional growth ; Point cloud segmentation
随着工业自动化[1]的发展，无人操作化的趋势更加明显。 机器人替代人工的可重复性的操作，使得公司提高了自动化 生产水平。这种改变一方面可以提高生产的效率，降低人工 成本，另一方面可以避免工人在环境恶劣危险条件下受到人 身伤害。尤其是在矿山井下的条件下，一旦发生安全事故，后
果可想而知。因此，矿山安全气矿山自动化气矿山建设等都 是研究的热点技术问题。矿山井下在生产过程中会用到固定
式破碎锤将大的石块破碎后方便运输[4]。在破碎机作业过程中， 如何获取矿石的三维坐标信息，是研宄的重点。
随着计算机视觉技术[5]的发展，具有空间信息的三维点云
收稿日期=2021-02-26
作者简介：王鹏(1995-)，男，河南商丘，硕士研究生，学生。主要研究方向：计算机视觉；邓彬(1993_)男，河南平顶山，硕士研究生，学生。主
要研究方向：计算机视觉；李柏阳（1994-)，男，湖北襄阳人，硕士研究生，主要研宄方向：机器学习。
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