惊慌失措的父母拨打 911 报警，称孩子在州立森林营地走失。一场突如其来的风暴将猎人困在了荒野保护区深处。 仅在 2017 年，美国国家公园管理局就记录了近 3,500 次搜救任务。当有人失踪时，速度至关重要，因此搜救协调员倾向于投入他们可以支配的所有工具：志愿者、气味训练有素的狗、马匹和各种车辆通常涌入该区域。 无人机似乎是节省宝贵时间和资源的显而易见的方法——但问题在于，这些无人飞行器 (UAV) 仍然需要更有效地与人类协同工作，才能真正发挥作用。 现在，随着夏季户外季节的临近，弗吉尼亚理工大学的研究人员（由美国国家科学基金会 150 万美元的资助支持）正在开发算法和机器学习工具，以更好地利用这些天空之眼。
首先，存在无人机应该从哪里开始搜索的问题。 为了找到缩小搜索范围的方法，弗吉尼亚理工大学生物医学工程与力学系的助理教授妮可·阿拜德使用算法开发了一个数学模型，模拟人类在这种情况下会做什么。 “患有痴呆症的人迷路时，他们的行为会与儿童或情绪低落的人的行为有显着不同，”阿拜德说。
为了获取算法所需的数据，她求助于搜索理论研究员罗伯特·J·科斯特，科斯特说，他使用了来自超过 140,000 份搜救事件报告的信息，用于他 2008 年出版的著作《迷路者行为》，他定期更新该书。 在成为新项目的顾问之前，他已经创建了一套预测工具，以帮助协调员缩小搜索参数。 “我已经能够创建模型，可以潜在地预测失踪人员将要做什么，”科斯特说。 阿拜德将他的历史数据纳入了自己的数学模型。 “该模型生成一个轨迹，就像我们认为迷路者会走的路径一样，”阿拜德解释说。
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研究团队负责人、弗吉尼亚理工大学工程学院布拉德利电气与计算机工程系的助理教授瑞安·威廉姆斯说，该模型可以帮助指导搜救行动。 “如果我们知道这个人从哪里开始，以及他们最后一次出现的时间，我们可以更好地预测他们可能去了哪里，并部署无人机和人员以更好地覆盖这些区域，”威廉姆斯说。 “我们可以生成有意义的地图，供人类搜索人员在搜索开始时做出更好的决策。”
在犹他州奥格登的一次野外训练演习中，韦伯县治安官搜救队等待无人机完成初步的野外勘测。 搜救行动通常使用多种资源，包括无人机、K9 资产和地面搜索人员。 图片来源：Sheri Trbovich 韦伯县治安官搜救队
空中
从理论上讲，无人机操作员可以专注于一个可能的区域，比地面团队更快地进行侦察。 但他们实际上可能会收集过多的信息； 在一次飞行中，无人机可以使用可见光以及热成像和遥感激光雷达捕获图像。 分析所有这些数据可能会拖慢救援团队的速度，而此时时间最为关键。 “我们不想用数据淹没搜索人员，”威廉姆斯说。 “他们想要答案。”
因此，威廉姆斯和他的团队还在开发机器学习工具，以快速挖掘原始数据中的有用信息。 “例如，我们可以训练一个神经网络[一种模仿人脑的算法集合]来分析热数据，区分鹿、熊或人的轮廓，并建议搜索人员应该检查的地方，”威廉姆斯说。 该系统可以将此类输入，以及地面搜索人员发现的任何线索，与阿拜德的人类行为模型相结合。 这可以确定最有可能找到失踪人员的位置——但如果失败，无人飞行器可以尝试另一个位置。
国家山地救援协会成员兼犹他州奥格登韦伯县治安官搜救队成员约翰·索尔说：“自动化系统可以首先处理高优先级数据，然后在第一个[场景]失败后重新处理数据以应对可能性较低的情况。” 索尔没有参与这项研究。
地面
当然，这样的自动化系统将补充野外的人员，而不是取代他们。 弗吉尼亚理工大学团队还在为野外工作人员开发背包，以便携带可以处理无人机数据的轻型计算机，以及用于与空中无人机通信的设备。 “随着真正的搜索发生在广阔的区域，”威廉姆斯说，“背包允许现场数据分析，而不是将所有数据发送回基地。”
数据处理并不是阻止无人机完全取代地面救援人员的唯一技术限制。 另一个是“视线”控制的要求：操作员必须始终保持无人机在视野范围内才能操纵它们，这限制了搜索区域的大小。 即使是当今最节能的无人机，通常电池续航时间也少于 60 分钟。 更换新的无人机会从潜在的有效搜索中浪费宝贵的时间。
为了了解这些问题将如何影响无人机的使用，弗吉尼亚理工大学团队计划在实际的搜救行动中试用他们的系统。 但由于他们的工作——包括背包的硬件、数字模型、用户界面和计算架构——仍在开发中，他们要到明年才会开始实地测试。
如果该自主系统在实地证明了自己，它可以使无人机对协调员更有帮助，例如马克·埃格曼，他在 2017 年领导了弗吉尼亚州紧急事务管理部门的 113 次搜救行动（他没有参与弗吉尼亚理工大学的研究）。 “信息会影响您计划搜索的方式。 任何我们可以做的加快信息访问速度的事情都可以改变我们部署资源和资产的方式，”他说。
索尔表示赞同。 “无人机有潜力提供出色的资源，可以帮助直接目视搜索以及改善通信，”他说。 “可供任何救援队使用的资源越多，就越好。”