基于多旋翼无人机的空气污染实时监测及分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着工业化和城市化的快速发展，空气污染问题日益严峻，严重威胁着人类健康和生态环境安全。

传统的空气质量监测手段主要依赖于地面监测站，存在着监测范围有限、空间分辨率低、无法实时获取污染物三维分布信息等局限性。

近年来，无人机技术的迅猛发展为环境监测领域带来了新的机遇，基于多旋翼无人机的空气污染监测技术凭借其机动灵活、成本低廉、能够快速到达传统监测手段难以企及的区域等优势，为实现对污染物进行高时空分辨率、立体化监测提供了新的解决方案。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于多旋翼无人机的空气污染监测领域开展了大量研究，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在无人机平台搭建、传感器集成、数据处理算法等方面做了大量工作。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将围绕多旋翼无人机平台搭建、传感器集成、数据处理算法等方面展开，重点突破数据实时传输、污染物浓度反演、时空分布特征分析等关键技术，最终构建一套完整的空气污染实时监测及分析系统。

1. 主要内容

1.多旋翼无人机平台选择与搭载传感器集成研究：-针对空气污染监测需求，选择合适的无人机平台，并完成传感器集成，实现对多种污染物的同步监测。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程应用相结合的研究方法。

首先，通过文献调研和理论分析，了解国内外研究现状，确定研究方向和技术路线。

其次，进行实验平台搭建和数据采集，包括选择合适的无人机平台和传感器，并完成系统集成和调试。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.基于多源传感器数据融合的空气污染物浓度反演方法研究：针对单一传感器监测精度受限问题，研究基于多源传感器数据融合的污染物浓度反演方法，提高监测结果的准确性和可靠性。

2.空气污染物时空分布特征分析与可视化：开发基于gis的污染物时空分布特征分析和可视化平台，实现对污染物迁移扩散规律的动态展示和分析，为污染源解析和环境治理提供技术支持。

3.面向复杂环境的无人机自主导航与避障技术研究：针对城市环境复杂、障碍物多等特点，研究基于机器视觉和深度学习的无人机自主导航与避障技术，提高系统的智能化水平和环境适应能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张涛,周志勇,康远,等.面向复杂环境的无人机航路规划算法综述[j].控制与决策,2021,36(11):2521-2533.

[2] 王俊,王刚,李文博,等.基于改进人工势场法的无人机三维航迹规划[j].计算机应用,2021,41(s1):240-245 251.

[3] 朱旭,林海,周洲,等.基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划[j].电光与控制,2021,28(11):71-76.