助力应急能力提升!中海达推出水陆空天整体解决方案

文章讲述了中海达作为国内卫星导航行业的领头羊,如何利用北斗技术和多元技术提供全面的应急指挥通信、救援装备及监测预警解决方案,以解决应急通信难题、监测二次灾害并提升灾区实况掌握能力。

近日,应急管理部印发《自然灾害应急能力提升工程基层防灾、预警指挥、航空应急等3个项目实施方案》及《地方应急管理信息化2024年任务书》等文件,要求根据本地区自然灾害发生特点和预防应急处置需求,聚焦难点痛点堵点精准发力,有效补齐数据互联共享、监测预警、应急指挥、通信保障、航空救援、基层响应、工程抢险等方面突出短板。

作为国内高精度卫星导航产业的龙头企业,中海达为应急救援与指挥保障提供应急指挥通信、水域救援、抗洪抢险、地震地质灾害救援、三维态势感知、应急综合保障等产品和应用解决方案,助力应急管理综合能力提升。

一、应用痛点

1.应急通信难保障

“断路、断电、断网”极端恶劣情况下,无法及时掌握灾区现场实时状况。

2.二次灾害难监测

针对应急救援过程中的二次灾害,缺乏快速部署、实时在线的监测手段。

3.灾区实况难掌握

灾区现场状况难以及时获取,救援指挥决策难度大。

二、解决方案

以北斗卫星导航定位技术为基础,融合无人机、无人船、机器人、激光雷达、倾斜摄影、单/多波束、声呐等技术,面向应急通信与预警指挥、水域救援、应急测流、抗洪抢险、地质灾害救援等应急场景提供水陆空天一体化应用的整体解决方案。

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三、方案优势

1.应急通信全覆盖:4G/5G、数字对讲、北斗短报文、卫星电话多种保底通信手段互为补充,保障灾区现场通信“连得上、呼得通、听得见”。

2.实时监测预警:基于边坡雷达与三维态势感知装备,采集灾害现场感知信息,实现灾害现场风险分析与监测预警能力提升。

3.水陆空天一体化:通过北斗终端、侦测雷达、救援无人机、无人船、机器人等应急装备,实现水陆空天一体化应急感知与救援。

4.本地化服务:在全国各省份设有26家分公司,具备专业、高效的演示、演练、支撑、交付等本地化服务能力。专业技术团队、7*24小时应急响应,为应急安全提供专业化解决方案。

四、产品组合

1. 应急指挥通信装备

▲应急指挥通信融合终端

应急通信:支持4/5G、PDT、短报文、卫星通话等多种通讯模式

北斗定位:支持单北斗定位,3~5米定位精度

三防+防爆:安全防护等级IP67,抗1.2米自由跌落,本安防爆设计

小巧便携:4.1英寸户外高清屏,单手可握易携带

应用场景:野外应急通信、灾害点巡查、应急救援、人员定位、指挥调度

2. 水域救援装备

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▲水深探测仪

•集成高配置工控机平台,采用Windows7操作系统

•内置Hi-MAX测深仪软件,集控制、数据采集、导航、后处理于一体

•自动控制发射功率、增益及信号门槛,实现测深操作自动化

•水深模拟信号和数字信号叠加,快速精准判读水深

•15英寸高亮度液晶屏、重量仅5.8kg

应用场景:水文勘察、航道码头、应急测深

▲流速监测仪

•测流精度高达0.25%±0.2cm/s

•支持RS232、RS485以及WiFi数据传输方式,可以通过无线方式进行设备连接以及数据传输,有效距离20米

•支持走航测量模式、定点测流模式、自容模式以及DVL模式

•采用低功耗技术,平均功率仅3.2W

应用场景:应急测流、海洋工程、航道系统、水下导航、国防安全

3. 抗洪抢险装备

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▲无人侦测船

开机即测:无需岸基,无需电脑,一键连接,开机即可测

搭载喊话模块、摄像头、测深仪、超声波避障。满足灾害水面巡航、检测、采样,获取灾害信息等

安卓平台:配备Hi-Survey Boat安卓测深、测流、船控三合一软件

绝对直线:流速自适应,船速接近流速,保证往返测线绝对直线

应用场景:水文测验、应急救援、水下地形测绘、库容测量、水下考古和环境救援

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▲水下搜救机器人

•4K摄像,1200万像素

•潜深150米

•多功能模组负载

•20.5kg,灵活机动,可单兵作业

•水下360°任意姿态航行及悬停

应用场景:水下搜救、桥梁检测、水下管道检测、船舶保养

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▲侧扫声呐

•CHIRP & CW工作模式可在线切换,抗干扰强、分辨力高、扫测量程大

•0.3°波束宽度和1.25cm的距离分辨力,可以分辨细小目标物

•采用316不锈钢壳体,流体学设计,较小水流阻力

•采用收发基元分置技术,最大化提供系统收发灵敏度;采用最新的L1-3复合材料工艺技术,提升收发灵敏度和信号带宽

应用场景:人员搜救、地形地貌调查、渔业栖息地调查、路由管线调查、失事船只飞机汽车探寻打捞

4. 地震地质灾害救援装备

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▲侦测雷达+监测云平台

全方位扫描:支持360°全方位扫描,适应“两山夹一沟”山区及大型矿区等场景应用

快速/精度高:形变更新速度快,远距离、高形变测量精度

快部署:整车标配监测需求全系统配置,可实现机动拖行、快速部署、即时监测

环境适应性强:全天时全天候工作;防水抗震抗强风,耐极端高低温,可支持野外恶劣环境

应用场景:地质灾害监测、滑坡监测、边坡监测、崩塌滚石监测、应急监测

5. 三维态势感知装备

▲D10三维态势感知系统

•长航时六旋翼无人机,载重≥5kg;标准负载飞行60分钟

•传输带宽≥100M,传输距离≥5km

•夜视变焦相机图像传感器:1/1.8"超星光级CMOS

•激光雷达测量精度≤高程5cm,平面10cm;测程≥300m

•三维采集模块相机像素≥4200万像素,传感器尺寸≥35.9x24.0mm,焦距≤18mm,具有2轴增稳结构,内置独立IMU进行姿态测算,支持正射和扫摆两种作业模式

应用场景:用于地震灾害、洪涝灾害、火情灾害的灾情态势实时获取

6. 综合保障装备

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▲测流无人机

雷达测速/水位:有效排除与水面流速无关的干扰信号,测量水面流速/水位

稳定可靠:最大飞行时间55分钟,可抗七级风,在中大雨中飞行

实时监测:实时监测水流速度

智能航线/避障:精准测量、断点续飞及自动避障功能,保障飞行安全

应用场景:用于洪水灾害高流速下的水体流速、流量测量

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▲灭火无人机

载重能力≥30kg

遥控距离:≥10km;遥控器屏幕尺寸:≥5.5寸

最大可承受风速: 14 m/s

抛投挂点:≥2个,单个灭火弹重量≥4kg,单个灭火弹灭火面积≥9m³

水枪长度≥1.8米,配套专用无人机专用水带,水带长度≥100米

应用场景:森林防火、高层灭火

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▲照明无人机

载重能力≥5kg

遥控距离:≥10km;遥控器屏幕尺寸:≥5.5寸

抗风等级≥5级

系留模式下滞空时间≥24h

地面端输出功率≥3000W;自动收放线功能:根据线缆拉力,自动控制收线或放线

水枪长度≥1.8米,配套专用无人机专用水带,水带长度≥100米

升空照明功率≥500w;光通量12万流明

应用场景:山林搜救、消防侦查、大型会议监控、救援照明

五、应用场景

1. 灾害现场通信保障

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2. 应急测流

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3. 应急救援照明保障

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4. 灾害现场实时感知

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5. 地震地质灾害救援

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六、应用案例

2020年全程助力珠峰高程测量

 

2018年联合国“一带一路”科技减灾项目

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2024年长委中游局水文应急演练

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2023年应急使命地震救援演习 

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2022年东航事件应急监测预警

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2021年汕头应急管理综合指挥平台建设

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2020年云南金沙江沿岸边坡应急监测

​2020年贵州地质灾害监测预警项目

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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