基于云模型的植保無人機飛行安全風險評估*

張海軍，閆 瓊，李悅言，張紹磊

（1．鄭州航空工業管理學院 發展規劃處，河南 鄭州 450051；2.鄭州航空工業管理學院 管理工程學院，河南 鄭州 450051）

無人機是無人駕駛飛行器的統稱，與載人飛機相比，無人機體積小、造價低、更加靈活且應用的領域也比較廣泛[1]。起初，無人機僅應用于軍事領域，后續逐漸被廣泛應用于航拍、農業、植保、測繪、電力巡檢、影視拍攝等民用領域[2-4]，這大大地拓展了無人機本身的用途。雖然無人機市場發展迅猛，但由于無人機具有易發生失控、應變能力較低、易受天氣影響等特點，加之我國在無人機的飛行運行、適航管理、安全管理等方面還未建立完善的法律法規，導致了大量違規飛行現象，無人機飛行事故時有發生。因此，開展無人機飛行風險研究對提高無人機飛行安全水平具有十分重要的意義。

目前，已有學者對無人機的飛行安全風險開展了研究，為無人機運行風險的研究奠定了一定的基礎。楊林超對無人機運行風險的評價方法進行了概括總結，并分析了各個評價方法的優缺點，但未進行實例研究[5]。魏法杰等將層次分析法和專家評分法相結合，對無人機運行的安全水平進行評價，但該方法需要建立多個判斷矩陣，并且需要對每一個判斷矩陣進行一致性檢驗，計算過程過于繁瑣[6]。閆少琨利用概率評價法對無人機空中碰撞的運行風險進行評估，并提出具體的優化方案，但所使用的氣體模型僅針對于無人機的碰撞風險評估，未考慮無人機的撞地風險及其相關的因素[7]。高宇等通過計算最低安全評價指數，運用灰色關聯度與層次分析法對無人機運行進行了風險評價[8]；聶相田將序關系分析法與灰色模糊理論進行結合，建立了無人機飛行安全灰色模糊評價模型，并且驗證了模型的合理性[9]；賀強基于模糊認知圖構建了無人機飛行安全風險評估模型，并進行了實例驗證[10]；但上述幾位學者所研究的評價結果均為量化的數值或文字描述，無法將風險評估結構進行可視化表達。

綜上，現有文獻在計算無人機的飛行安全風險評價指標權重時，多采用計算過程復雜的層次分析法，而評估結果也無法進行可視化表達，為了解決上述問題，文章出一種新型的無人機飛行安全風險評估方法，在已構建的飛行安全風險評價指標體系上，首先基于序關系分析法計算各評價指標的權重，其次建立了無人機飛行安全風險評估云模型，并進行了實例研究以驗證模型的有效性。

1 無人機飛行安全風險評價指標體系的構建

無人機的飛行安全與操作者的操控狀況、無人機的機身結構、控制系統、通信狀況、飛行環境等因素均有關聯[11]，結合現有的研究文獻分析無人機運行的實際情況，采用德爾菲法對無人機的飛行安全風險進行了因素識別，并將影響無人機飛行安全的因素分為人員、設備、環境三個維度，構建了如圖1所示的無人機飛行安全風險評價指標體系。

圖1 無人機飛行安全風險評價指標體系

1.1 人員因素

無人機雖然不載人，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、協作能力、身體狀況息息相關。例如，技能水平指操作者是否具有操縱無人機的能力、是否具備豐富的專業知識和飛行經驗；協作能力則指操作者是否具備良好的溝通與團隊合作的意識，是否能夠遵循相應的規章制度；身體狀況指操作者身體狀況是否良好，能否正常操縱無人機。

1.2 設備因素

各個部件系統無故障是無人機正常運行的前提，故設備因素至關重要。設備因素包括動力系統、飛控系統、通信系統、機身結構、執行系統及維護保養六個二級指標。動力系統主要指無人機的馬達、電池、螺旋槳等是否能夠正常運轉；飛控系統是指陀螺儀是否正常，無人機在飛行過程中能否穩定飛行姿態；通信系統是指無人機的信號發射模塊與接收模塊是否正常，與地面操縱器及空中其他無人機之間是否能夠保持正常的通信；機身結構是指無人機的機身表面、空速管、側翼等是否良好；執行系統則是指無人機的執行機構是否正常，不同類型的無人機其執行機構不盡相同，例如，對于航拍無人機來講，其執行系統即為影像捕捉系統；維護保養則是指無人機是否定期進行了維護和保養。

1.3 環境因素

環境因素對于無人機的飛行安全至關重要，包括氣象環境、地理環境、空域環境等三個二級指標。氣象環境是指天氣狀況是否良好（無大風、雷雨、冰雹、大霧等），是否適宜無人機的安全飛行；地理環境指無人機的工作地理環境是否良好，例如，在山地丘陵地帶，無人機的起降環境及飛行環境均較差，飛行安全風險較高；空域環境是無人機飛行的空域管理是否規范，空中交通管理機制是否完善。

2 人機飛行安全風險評估

2.1 人機飛行安全評價指標權重的計算

針對無人機飛行安全風險評價指標體系中上一層次某個因素而言，采用G1法計算本層次與之有關的各個因素的權重值時，計算步驟如下：

（1）確定本層次與上一層次某個因素相關的評價指標集合 A={a1，a2，…，at}。

（2）對評價指標集合A中的元素進行比較排序，確定評價指標之間的序關系，得到新的有序的評價指標集合 B={b1，b2，…，bt}，并且滿足：若 i

（3）依據表1確定相鄰評價指標bk與bk-1之間的權重比 rk。

表1 rk賦值參考表

其中：w'k表示指標bk的權重。

（4）依據公式（2）、公式（3）計算各指標的權重值。

重復步驟（1）至步驟（4），分別計算出各二級指標相對于準則的權重以及準則相對于總目標的權重，將各二級指標權重與其相對應的準則權重相乘，即可得到二級指標相對于目標層的綜合權重 w=（w1，w2…wn）T。

2.2 人機飛行安全風險評估云模型

云模型是李德毅院士提出的，它不僅能夠反映隨機性和模糊性之間的相關性，而且能夠反映自然語言表達的不確定性，從而形成定量和定性的互相映射[12]。云模型通過逆向云發生器及正向云發生器來進行計算，如圖2所示。

圖2 云模型發生器

建立無人機飛行安全風險評估云模型，可以將評估結果以直觀的云圖形式展現出來，主要包括以下幾個步驟：

（1）確定評語集及其對應的云數字特征，并繪制標準評價云圖。

設無人機飛行安全評語集設評語集 V={v1，v2，v3，v4，v5}={低風險，較低風險，中風險，較高風險，高風險}，其中低風險和高風險屬于單邊約束評語，其余均為雙邊約束評語。

采用黃金分割法對無人機風險評語集進行分區，對各評語的云模型數字特征進行云化處理，生成標準評價云圖，見圖3。

圖3 準評價云圖

（2）采用德爾菲法邀請m位專家對無人機飛行安全風險評估的各二級指標進行雙邊打分，打分區間為[0，1]，0代表高風險，1代表無風險。為避免最終的評價云圖出現霧狀，決策專家可能會進行多輪打分。

（3）利用逆向云發生器，采用公式（4）及公式（5）分別計算各專家對二級指標評價最高分的云模型數字特征及最低分的云模型數字特征，并根據公式（6）計算各二級指標的綜合云模型數字特征。

其中，xihmax代表第h位專家對第i個二級指標評價最高分；Eximax、Enimax、Heimax依次代表第 i個二級指標評價最高分的云期望、熵及超熵。

其中，xihmin代表第h位專家對第i個二級指標評價最低分；Eximin、Enimin、Heimin依次代表第 i個二級指標評價最低分的云期望、熵及超熵。

其中，Exi、Eni、Hei依次代表第 i個二級指標綜合云模型的云期望、熵及超熵。

（4）依據各二級指標的綜合云模型數字特征，結合二級指標相對于總目標的綜合權重，采用公式（7）計算無人機飛行安全風險評估云模型的數字特征。

其中，n為二級指標的總個數，wi為第i個二級指標相對于總目標的綜合權重。

（5）運用正向云發生器，通過MATLAB程序編程，將綜合評價云模型數字特征轉換成圖形直觀顯示，最終得到實驗室安全風險的評估結果。正向云發生器的求解過程為：

步驟一：生成以Entotal為期望值，Hetotal為標準差的一個正態隨機數En'；

步驟二：生成以Entotal為期望值，En'的絕對值為標準差的一個正態隨機數xp；

步驟三：依據公式（8）計算xp的隸屬度，生成一個云滴 drop（xp，yp）；

步驟四：重復步驟一至步驟三，直至產生N個云滴為止。

3 實例計算

某植保無人機計劃在一晴朗的天氣對小麥農田開展植保作業，該無人機整機重量21.1kg，最大功耗8300W，配備有FPV攝像頭、FPV探照燈、噴灑系統及高精度雷達等模塊。該無人機實施作業的農田內及四周無高大障礙物，操作者具有三年的無人機飛行經驗，在該機正式開展植保作業前，對其進行飛行安全風險評估，以確保能夠安全開展植保作業。

3.1 基于G1法計算評價指標體系權重

首先計算準則相對于總目標的相對權重，依據評價指標體系，得到準則層的集合A={a1，a2，a3}={人員因素，設備因素，環境因素}；對準則層進行定性排序后，得到新的集合 B={b1，b2，b3}={設備因素，人員因素，環境因素}；根據表1，確定相鄰指標之間的權重比得：r2=1.4，r3=1.2；根據公式（2）及公式（3）可依次求得：

同理，可求得各二級指標相對于各準則的相對權重，以及相對于總目標的綜合權重，結果見表2。

表2 各一級指標及二級指標權重計算結果

3.2 植保無人機飛行安全風險評價

（1）邀請5位專家對該植保無人機飛行安全風險評估各二級指標進行雙邊打分，打分區間為[0，1]，結果如表3所示。

表3 專家打分結果

（2）采用公式（4）、（5）、（6）依次計算各二級指標的評價最高分云模型數字特征、最低分云模型數字特征及綜合云模型數字特征，結果見表4。

表4 各二級指標云模型數字特征計算結果

（3）依據表4中各二級指標的云模型數字特征，采用公式（7）計算植保無人機飛行安全風險綜合評估綜合云模型的數字特征。可得，該植保無人機飛行風險評估的綜合云模型數字特征為（0.866，0.024，0.004）。

（4）基于正向云發生器，通過MATLAB程序編程，設置云滴數N為1000，將綜合云模型數字特征轉化為云圖，如圖4所示，即該植保無人機進行植保作業的飛行風險評估結果為低風險，可正常開展植保作業。

圖4 某植保無人機飛行風險評估結果

4 結束語

（1）基于序關系分析法及云模型對無人機的飛行安全風險進行評估，在計算權重時，無需構建判斷矩陣，計算簡便。

（2）實例計算說明了基于云模型對無人機飛行安全風險進行評估的有效性。所提出的評估模型也充分發揮了云模型在定性評價與定量表示轉化方面的優勢，不僅可以充分考慮專家進行決策提供信息的隨機性和模糊性，而且能夠將評價結果進行可視化，易于推廣應用，為無人機的運行風險評價研究提供了一種新思路。