在一次无人机袭击中,俄罗斯的一个弹药储存设施遭受了严重
2024-08-24![](https://img1.81uav.cn/file/upload/202003/11/042111571.jpg)
最重要的是:对于这个问题,我没有一个全面、明确的答案,任何说有答案的人,一定是在某个地方藏了一台时间机器。当我回想1999年的科索沃空战——当我们第一次让无人机飞出视线范围(BVLOS)——我记得很多预测都是错误的:无人机永远不会取代有人驾驶的飞机。与卫星或载人侦察相比,无人机没有任何传感器优势。在关键行动中,无人机永远不会可靠到足以使用。今天,空军无人驾驶飞机已经取代了中队的有人驾驶飞机,提供24-7小时的全时间目标覆盖。
空军的预测之所以如此糟糕,是因为他们没有经验,无法在一个目标上空盘旋数周,并精确地发射导弹。在“捕食者”无人机之前,飞行员有两种选择——要么每天通过几次卫星观察,要么从15英里高、距目标100英里的U-2上射击。美国空军对远程飞行操作或分布式情报分析了解不足,无法认识到如何将无人机飞行和传感器分析作为一个企业来对待,将从根本上提高其监视目标的能力。
关于精密股份公司?
在低估无人机的影响方面,许多农业行业都犯了同样的错误,因为人们习惯于认为航空影像对于在我们国家的农场中频繁使用而言过于昂贵。由于FAA仍然没有超越视线范围的规则,民用无人驾驶飞机市场不知道空军从中学到了什么?使用企业方法飞行的无人机比传感器便宜得多载人飞机。它没有足够的高级3D成像和自动图像分析经验,无法实现由自动化系统快速廉价地处理的高分辨率无人机图像的影响。到目前为止,还不完全知道无人机会执行肮脏而危险的任务,例如更安全地喷粉和更便宜一个数量级。像空军一样
但是,根据我在空军中的无人机经验以及我在密西西比州立大学担任ASSURE(系统安全联盟)执行总监的时间,我愿意对无人机在未来10年内将如何影响农业做出一些预测。通过卓越研究(UAS)获得。我的第一个预测是,“我只能做到这一半,因为我根本无法设想我们的农业创新。”考虑到这一警告,并强调需要BVLOS授权,以下是我对无人机对农业的主要影响的预测:
农业地图将快速,廉价和3D化:无人机前制图是一种痛苦。它需要昂贵的卫星图像,并且需要无云的天气。生产花了数周时间。BVLOS无人机将改变这一切。他们将使用3D传感器一次绘制成千上万英亩的农田。如果云层低,则无人机将在其下方飞行。农民将利用保险业开发的企业图像处理技术来评估风暴破坏;建筑业监督建筑进度;是的,古老的制图业将不断更新农业图像。3D无人机成像将无处不在,因为无人机在飞行时必须看到并避开。
因此,农民将很容易派出一架无人驾驶飞机去检查漏水的灌溉线路,并查看他们的哈密瓜作物是否大到可以一次飞行收获。智能制图代理程序将使用其感应和避免系统以及地图传感器获取无人机捕获的数据,以更新服务器场的3D地图。无人地面车辆和设备也将通过其自己的3D感知避免系统为该数据库做出贡献。算法将检测问题并将其标记为通过增强视觉系统进行显示。
如果您不相信我,请阅读美国陆军的集成视觉增强系统(IVAS)。IVAS由个人士兵佩戴的一对军事化的MicrosoftHoloLens组成。陆军认为,这仅仅是将一个系统整合到一个单一的增强现实显示器中,该系统将夜视镜,瞄准镜和导航设备集成到一起。士兵们很快发现他们可以使用传感器制作自己的3D地图,并与其他士兵实时共享,从而通过增强现实技术显示问题。想象一下,像这样的系统可以用几个农业无人机和十几个无人驾驶农用车辆为它们提供动力。
多光谱成像将最终获得回报……也许:多光谱成像在很长一段时间以来一直给农民带来很大的希望,但是由于签名很难,农民还必须迅速检测出它们,以便为时已晚,以解决问题。这仍然是一个巨大的问题,但是编码人员通过面部识别算法克服了更大的难题。我希望使用可见光传感器进行面部识别的相同技术将适用于使用多光谱传感器进行植物应力识别的技术。Facebook拥有准确的面部识别算法,因为用户每次在图片中标记朋友时都会针对Facebook对其进行优化。农业行业不会有数以百万计的人帮助解决农业问题,但是它将有数百万英亩的高分辨率无人机图像和数万名作物顾问,大学研究人员,作物保险代理商和农民同行,他们将帮助众筹出更准确的算法。它应该工作。
作物保险代理商将比农民看到更好的作物:农业精确感测面临许多挑战:获得正确的光谱特征并及时交付应用处方,升级到精确感测和施加器的成本等。没有这些问题。它得到了资金充足的大量努力的支持,可以为财产保险行业使用遥感技术,该技术可以应用于农作物保险。它不必担心解决农业问题。如果农民基于过失或构成欺诈,它将使用廉价的高分辨率3D无人机图像拒绝农民的主张。因此,农作物保险公司将成为高分辨率无人机图像的第一个,并且可能是最大的用户。
大宗商品市场将比保险代理人更好地看待农作物:大宗商品经纪人已经具备预测农产品未来的必要传感器。他们所需要的只是BVLOS规则和微天气预报的一些改进,以精确地预测农作物的产量。城市无人机将解决天气预报问题,因为它们需要极其准确的微天气预报,才能在建筑密集地区有效运行。农业无人机将扮演平行的角色,因为将有成千上万的无人机,而且它们都将实时收集天气数据,从而极大地促进了商品经纪人预测市场所需的天气预报。就像保险业一样,大宗商品市场也不必解决他们所看到的农业问题。他们只需要押注他们。
农业应用将无人值守,但不会像您想的那样:一旦FAA制定BVLOS规则并决定让无人机进行农作物除尘比使用有人驾驶飞机更安全,农业应用行业将发生深刻变化。早期采用者只需将载人的农用除尘器转换为无人机,即可获得更精确的喷雾模式和更长的耐用性。真正的创新者将从头开始设计无人驾驶飞机的农作物除尘器,以从可以在任何地方运行,比有人驾驶的飞机飞行更长的时间,在任何高度安全地紧凑飞行的无人机中获利。
农业过度喷洒将成为过去。有人驾驶飞机通常在农作物上方约10英尺处施用化学药品,飞行时速为120-140英里/小时。在这种情况下,化学药品可能需要30到40秒才能掉落;有足够的时间漂流到下一排农作物,甚至进入下一田。无人机可以以零到90英里/小时的速度在农作物上方一到两英尺的范围内输送农用化学品,而无需跑道,这使农民可以使用无人机来种植单个植物。他们可以使用大型喷雾器车辆来做到这一点,而无人机在处理植物病害时,速度却快了五倍,便宜了十倍,而无需压实土壤,也不会接触被污染的土壤。我看到有一天,传感器无人机直接与喷头无人机对话,他们共同思考如何处理检测到的问题。我可以看到,每一种都采用不同类型应用程序的涂药无人机编队会飞过一个领域,以进行类似于飞行喷墨打印机的处理。在蝗虫季节,我可以看到杀虫无人机在数十个地方站着,在人类甚至意识到自己有问题之前,它们都与传感器无人机互动以阻止一群人。
下注
有我的预言。既然我已经以书面形式查看了它们,那么我可能已经超过一半。我认为农民将像9/11之前的USAF一样开始使用无人机-一直在思考静止图像地图,并抱怨获取可行数据需要多长时间。FAA批准BVLOS规则不久后,人们就会意识到,如果无人机可以使用单个传感器制作2D地图,则他们可以通过使用另一台光学相机或添加LiDAR来几乎一样快地制作3D地图。还会有人质疑农民为什么要打扰地图吗?为什么不将数据直接转换成增强现实显示呢?为什么不给大家一个IVAS的平民化版本,以便他们可以看到相同的增强现实显示?为什么不切掉中间人并将3D数据直接插入机器人农用车中,让机器人找出如何清除大豆田中的杂草?如果大量的小型无人机可以便宜地做得更好,为什么我们还要继续使用Stearmans收尘呢?
就像在空军中一样,农业行业将看到它的世界已从依靠少数专家制作出版时已过时的硬拷贝地图,到使机器提供最新信息,以及借助涂药无人机提供了手段。做一些事情。这一切都取决于FAA批准BVLOS规则和化学品携带。