驚慌失措的父母撥打 911 報警，稱孩子在州立森林營地走失。一場突如其來的風暴將獵人困在了荒野保護區深處。 僅在 2017 年，美國國家公園管理局就記錄了近 3,500 次搜救任務。當有人失蹤時，速度至關重要，因此搜救協調員傾向於投入他們可以支配的所有工具：志願者、氣味訓練有素的狗、馬匹和各種車輛通常湧入該區域。 無人機似乎是節省寶貴時間和資源的顯而易見的方法——但問題在於，這些無人飛行器 (UAV) 仍然需要更有效地與人類協同工作，才能真正發揮作用。 現在，隨著夏季戶外季節的臨近，弗吉尼亞理工大學的研究人員（由美國國家科學基金會 150 萬美元的資助支援）正在開發演算法和機器學習工具，以更好地利用這些天空之眼。
首先，存在無人機應該從哪裡開始搜尋的問題。 為了找到縮小搜尋範圍的方法，弗吉尼亞理工大學生物醫學工程與力學系的助理教授妮可·阿拜德使用演算法開發了一個數學模型，模擬人類在這種情況下會做什麼。 “患有痴呆症的人迷路時，他們的行為會與兒童或情緒低落的人的行為有顯著不同，”阿拜德說。
為了獲取演算法所需的資料，她求助於搜尋理論研究員羅伯特·J·科斯特，科斯特說，他使用了來自超過 140,000 份搜救事件報告的資訊，用於他 2008 年出版的著作《迷路者行為》，他定期更新該書。 在成為新專案的顧問之前，他已經建立了一套預測工具，以幫助協調員縮小搜尋引數。 “我已經能夠建立模型，可以潛在地預測失蹤人員將要做什麼，”科斯特說。 阿拜德將他的歷史資料納入了自己的數學模型。 “該模型生成一個軌跡，就像我們認為迷路者會走的路徑一樣，”阿拜德解釋說。
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研究團隊負責人、弗吉尼亞理工大學工程學院布拉德利電氣與計算機工程系的助理教授瑞安·威廉姆斯說，該模型可以幫助指導搜救行動。 “如果我們知道這個人從哪裡開始，以及他們最後一次出現的時間，我們可以更好地預測他們可能去了哪裡，並部署無人機和人員以更好地覆蓋這些區域，”威廉姆斯說。 “我們可以生成有意義的地圖，供人類搜尋人員在搜尋開始時做出更好的決策。”
在猶他州奧格登的一次野外訓練演習中，韋伯縣治安官搜救隊等待無人機完成初步的野外勘測。 搜救行動通常使用多種資源，包括無人機、K9 資產和地面搜尋人員。 圖片來源：Sheri Trbovich 韋伯縣治安官搜救隊
空中
從理論上講，無人機操作員可以專注於一個可能的區域，比地面團隊更快地進行偵察。 但他們實際上可能會收集過多的資訊； 在一次飛行中，無人機可以使用可見光以及熱成像和遙感雷射雷達捕獲影像。 分析所有這些資料可能會拖慢救援團隊的速度，而此時時間最為關鍵。 “我們不想用資料淹沒搜尋人員，”威廉姆斯說。 “他們想要答案。”
因此，威廉姆斯和他的團隊還在開發機器學習工具，以快速挖掘原始資料中的有用資訊。 “例如，我們可以訓練一個神經網路[一種模仿人腦的演算法集合]來分析熱資料，區分鹿、熊或人的輪廓，並建議搜尋人員應該檢查的地方，”威廉姆斯說。 該系統可以將此類輸入，以及地面搜尋人員發現的任何線索，與阿拜德的人類行為模型相結合。 這可以確定最有可能找到失蹤人員的位置——但如果失敗，無人飛行器可以嘗試另一個位置。
國家山地救援協會成員兼猶他州奧格登韋伯縣治安官搜救隊成員約翰·索爾說：“自動化系統可以首先處理高優先順序資料，然後在第一個[場景]失敗後重新處理資料以應對可能性較低的情況。” 索爾沒有參與這項研究。
地面
當然，這樣的自動化系統將補充野外的人員，而不是取代他們。 弗吉尼亞理工大學團隊還在為野外工作人員開發揹包，以便攜帶可以處理無人機資料的輕型計算機，以及用於與空中無人機通訊的裝置。 “隨著真正的搜尋發生在廣闊的區域，”威廉姆斯說，“揹包允許現場資料分析，而不是將所有資料傳送回基地。”
資料處理並不是阻止無人機完全取代地面救援人員的唯一技術限制。 另一個是“視線”控制的要求：操作員必須始終保持無人機在視野範圍內才能操縱它們，這限制了搜尋區域的大小。 即使是當今最節能的無人機，通常電池續航時間也少於 60 分鐘。 更換新的無人機會從潛在的有效搜尋中浪費寶貴的時間。
為了瞭解這些問題將如何影響無人機的使用，弗吉尼亞理工大學團隊計劃在實際的搜救行動中試用他們的系統。 但由於他們的工作——包括揹包的硬體、數字模型、使用者介面和計算架構——仍在開發中，他們要到明年才會開始實地測試。
如果該自主系統在實地證明了自己，它可以使無人機對協調員更有幫助，例如馬克·埃格曼，他在 2017 年領導了弗吉尼亞州緊急事務管理部門的 113 次搜救行動（他沒有參與弗吉尼亞理工大學的研究）。 “資訊會影響您計劃搜尋的方式。 任何我們可以做的加快資訊訪問速度的事情都可以改變我們部署資源和資產的方式，”他說。
索爾表示贊同。 “無人機有潛力提供出色的資源，可以幫助直接目視搜尋以及改善通訊，”他說。 “可供任何救援隊使用的資源越多，就越好。”