段连飞：无人机在道路交通安全上的应用
目前，我国大、中城市普遍存在道路拥堵和交通管理不善的问题，而无人机参与城市交通管理能够发挥自己的专长和优势，帮助公安城市交管部门共同解决大中城市交通顽疾，不仅可以从宏观上确保城市交通发展规划贯彻落实，而且可以从微观上进行实况监视、交通流的调控，构建水一陆一空立体交管，实现区域管控，确保交通畅通，应对突发交通事件，实施紧急救援。
11月23日，由中国智能交通协会交通安全专委员会、公安部交通管理科学研究所主办的2017’第十二届中国智能交通年会道路交通安全技术论坛在江苏省常熟市召开。会上，安徽科力信息产业有限责任公司总工程师段连飞就无人机在道路交通安全领域主要应用方向、技术研究等方面与国内外专家学者进行了广泛交流。
以下为段连飞演讲重点内容顺理，未经本人核实。
无人驾驶飞机是指无驾驶员或“驾驶”（控制）员不在机内的飞机，简称无人机。无人机技术如何与道路交通安全技术相结合，实现技术融合，从而进一步提升道路交通安全管理水平。
以下从无人机系统、无人机在道路交通安全上应用方向以及面向应用需要解决的技术问题来进行探讨。
一无人机系统
一个典型的无人机系统主要由飞行器、一个或多个地面控制站（GCS）、任务载荷和数据链组成。在这个系统中，作为平台的飞行器仅仅是执行任务的平台，而地面控制站、任务载荷和数据链则是能够完成工作的主要组成部分，在交通行业中，我们容易将无人机系统聚焦在飞行器上，而忽视了GCS、任务载荷和数据链。而工作的有效完成往往与任务载荷等紧密相关，例如：通过可见光转台任务载荷可以实现从空中对道路情况的有效获取，并可以对重点车辆实现跟踪、事件智能检测等工作。
那么大家可能会问，到底选择什么样的无人机，适合应用在道路交通安全上使用。那么我们还要了解一下无人机系统的分类。无人机按照尺寸大小可分为大型、中型、小型和微型无人机，大型无人机如全球鹰无人机，作用距离可达22224公里，中型无人机如搜索者无人机，作用距离可达220公里。无人机按照活动半径或飞行时间可分为近程、短程、中程和长航时无人机。无人机按照飞行方式可分为固定翼、旋翼、扑翼无人机。现在应用于交通上的无人机大多数属于小型、近短程旋翼无人机，这类无人机具有飞行距离短、滞空时间短等缺点，若想充分发挥无人机在交通上的应用，可以考虑固定翼、旋翼无人机综合运用，优势互补。
二无人机在道路交通安全上应用方向
无人机在道路交通安全上的应用，可以考虑从以下四个方面开展：道路交通安全巡查、道路交通事件检测、交通疏导与事故紧急救援以道路交通安全状态评价。
1、道路交通安全巡查
针对应用场景不同，无人机在道路交通安全巡查方面可采取固定路线普查、重点区域详查、应急组网合查三种方式开展。对于日常性的交通安全巡查工作，可以按照预先规划好的航线开展普查工作；对于特殊节假日、特殊路段，可以采取航线规划与任务载荷有效结合的方式，开展详查工作；在应急情况下，可采取无人机组网技术，实现多架无人机组合开展调查工作。
2、道路交通事件检测
车辆刮碰、特殊车辆抛洒物、车辆超速、违规占用应急车道等事件都是道路交通安全的隐患因素，发挥无人机空中视角以及智能检测的优势，可以实现快速事件检测，从而提升道路交通安全事件响应能力。
3、交通疏导与事故紧急救援
在交通疏导与事故紧急救援方面，毋容置疑无人机是最佳手段，具有反应速度快、应用灵活等优点。例如：通过安装扩音设备实现空中喊话，实现远程交通疏导指挥。在发生事故通信中断情况下，无人机可以发挥通信中继的作用，构建基于空地一体化的通信接力网络。在救援组织方面，无人机可以用于一线指挥与物资投放。
此外，在道路交通安全状态评价方面，在传统评估基础上，将无人机作为手段和相关数据作为评估参数，更好地实现状态评价。
三面向应用需要解决的技术问题
为了能让无人机在道路交通安全上发挥作用，需要面向应用，开展平台、智能检测、应急指挥等相关技术研究。
1、平台技术
平台技术主要是指与无人机系统紧密相关的技术统称。其中，无人机飞行安全保障技术首当其冲，无人机飞行安全可靠性直接关系到系统应用的能力。导航是无人机的眼睛，目前应用到小型旋翼无人机的导航主要以GPS导航为主，为了进一步提高导航的可靠性，应发展GPS、北斗、无线电组合导航技术。同时，在发生安全应急的情况下，还应有应急降落机制，基于地形智能分析的备降场地自动着落技术可以满足应急需求，备用伞降技术也是一个不错的选择。
数据链是无人机与地面互通的管道，在无人机上常用的数据通信方式主要是微波通信和卫星通信，针对小型无人机和交通应用，可以研究4G，特别是5G技术在数据链上的应用，从而提升通信安全水平。
当前，小型无人机滞空时间短是影响应用的主要因素，在动力技术方面，除了研究提高电池供电能力的技术以外，还需要研究电池与燃油综合使用、能量转换技术。
2、道路安全智能检测技术
（1）机器学习
最近机器学习研究比较热点，所谓机器学习是指专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。今年的AlphaZero战胜AlphaGo，足以说明无需预先知识的机器学习技术在落地上又向前进展了一大步。在前面所述的道路交通安全事件检测中，均应以机器学习技术为主开展研究，最终实现智能、精确检测。
（2）多源数据融合
在智能检测技术方面，还有一个不能忽视的就是数据。充分发挥数据在机器学习与智能检测中的基础性作用，提升检测水平。在交通事件检测方面，除了交通数据以外，还要将导航数据、地理信息数据、图像数据与之融合，提高信息提取能力。
3、应急指挥技术
指挥技术是道路交通安全应急反应中不可忽视的主题。个人认为：“应急指挥技术主要应从应急指挥体系、应急方案智能生成、基于数据的辅助决策技术角度开展研究”。