MDPI 编辑荐读 | Sensors“全能选手”无人机来袭！

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近年来，随着遥感、导航、信息等技术的不断发展，无人机的应用越来越多的体现在我们日常的生活中，从农业植保到勘探测绘、从交通巡逻到电力巡检、从环境保护到消防救援等，几乎渗透到了我们生产和生活的方方面面，无人机现已成为“全能选手”。此次荐读内容选取2020年发表在Sensors期刊上的6篇有关无人机 (Unmanned Aerial Vehicle, UAV) 的热点文献，希望能为热爱无人机领域的读者及相关研究人员提供一些帮助。

以下所有文献均可在MDPI网页获取和浏览全文。

Three Dimensional UAV Positioning for Dynamic UAV-to-Car Communications

无人机三维定位技术—动态无人机对车辆通讯

Seilendria A. Hadiwardoyo et al.

无人机在飞行探索三维环境时，通讯可能会受到不规则地形的影响从而造成路径损耗。来自比利时安特卫普大学的Seilendria A. Hadiwardoyo教授等人，结合无人机飞行的高度、汽车在地面的位置以及现有的飞行限制，提出了一种通过优化算法来改善车辆通讯的无人机定位技术。仿真结果表明，根据地面车辆的动态路径可以实时确定无人机飞行的最佳位置。

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3D Trajectory Planning Method for UAVs Swarm in Building Emergencies

建筑突发事故中无人机群组的三维轨迹规划方法

Ángel Madridano et al.

在自然灾害、事故灾害或社会安全事件发生后，动用无人机进行现场勘察已经成为首选抢救措施等，其在灾情侦查、现场评估、监控追踪、精准定位、辅助救援、投送救援物资等方面发挥着越来越重要的作用。来自西班牙马德里卡洛斯三世大学的Arturo de la Escalera教授团队提出了一种基于3D随机路径图法的无人机群多路径规划方法，使无人机群能够在MavLink通信协议下自主协同执行任务，为城市中的紧急救援小组提供支持。通过基于机器人操作系统的仿真架构，模拟在两种情况下 (分配好最佳轨迹和没有预先分配)进行建筑事故救援任务，从而验证了该方法的有效性。结果表明该方法能够在多机器人系统的不同情况下短时间内创建有效的解决方案。

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Light Drone-Based Application to Assess Soil Tillage Quality Parameters

应用轻型无人机评估土壤耕作质量参数

Roberto Fanigliulo et al.

随着环境问题的日渐增长，农业生产面临越来越多的挑战。而农业无人机强大的数据采集与分析功能为农作物种植与防护工作提供了强有力的技术保障。来自意大利农业研究与农业经济分析研究中心的Roberto Fanigliulo等人的文章通过对比传统方法 (激光轮廓仪和手动筛分) 和应用轻型无人机RGB 3D成像技术评估土壤粗糙度和粘稠度等土壤耕作质量参数，表明应用轻型无人机RGB 3D成像技术相较于传统方法，在时间、可重复性和分析表面等方面具有明显优势，同时避免了在数据收集过程中可能出现的人为错误，可应用于数字化农业中劳动密集型农场监控管理。

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Detection of Gas Drifting Near the Ground by Drone Hovering Over: Using Airflow Generated by Two Connected Quadcopters

利用两个连接的四轴飞行器产生气流实现无人机近地悬停对流动气体的检测

Ryohei Sato et al.

无人机气体监测是近年来新兴的大气监测行业, 利用无人机检测气体的过程中，飞行器低空悬停会将地面泄漏出的气体吹散。来自日本东京农业技术大学的Ryohei Sato等人针对这一问题，提出将气体传感器放置在由细绳或杆相连的两个四旋翼飞行器中间，以实现气体检测。在该装置靠近地面时，两个飞行器产生的沿地面径向扩散的气流会把地面附近飘动的气体带到中间放置气体传感器的位置，实现对气体的检测。最后通过该方法检测乙醇气体泄源验证了该方法的正确性。

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Scheduling of a Parcel Delivery System Consisting of an Aerial Drone Interacting with Public Transportation Vehicles

空中无人机与公共交通工具组成的包裹递送系统方案

Hailong Huang, Andrey V. Savkin and Chao Huang

近年来，物流行业在高速发展的同时，竞争也在日趋加大。作为物流智能化重要载体的无人机配送，就成了各家物流企业重点布局的对象。来自澳大利亚的新南威尔士大学的Andrey V. Savkin教授团队提出了一种由无人机和公共交通工具 (例如火车，电车等) 组成的新型包裹递送系统。此系统包括两种递送方案：无人机直接方案是指由无人机直接递送给客户；无人机-车辆协作方案是指基于无人机和公共交通工具协作递送给客户。为了找到最佳递送方案，作者提出了一种求次优解算法，计算出最佳方案中单个无人机递送调度中递送时间、能量消耗和蓄电池充电的参数，得出高效递送包裹方案。

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Enhancing Radiation Detection by Drones through Numerical Fluid Dynamics Simulations

通过数值流体动力学模拟增强无人机的辐射探测

Fabio Marturano et al.

辐射对人体具有较大的潜在危害性，为了确保在探测过程中不会使人员暴露于潜在危险，人们想到利用无人机载放射粒子传感器来检测辐射，其能够进入到地面人员无法进入的高辐射区域进行探测。来自意大利罗马托维加塔大学的Fabio Marturano等人对无人机上放射性粒子传感器的位置进行了优化。通过计算流体动力学仿真分析了无人机螺旋桨引起的湍流对传感器响应的影响。最终将技术应用到复杂的辐射环境中评估辐射危险等级，为预测模型和决策支持系统 (DSS) 提供数据，以获取全面的事态意识。

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Sensors (ISSN 1424-8220) 于2001年创刊，2019年最新影响因子为3.275，在JCR 'Instruments & Instrumentation'学科分类中排名居Q1(15/64)；2019 Citescore 为5.0，在 Scopus 'Physics and Astronomy: Instrumentation' 学科分类中排名居Q1(17/129)。作为一个国际型开放获取期刊，Sensors主要刊载传感器科学和技术研究领域的学术文章，采取单盲同行评审，一审周期约为15天，文章从接收到发表仅需2.6天。

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*翻译作者：Zoe Wang

*本文内容由MDPI中国办公室编辑负责撰写，一切内容请以英文原版为准。如需转载，请邮件联系：

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