ТРЁХМЕРНОЕ ДЕТЕКТИРОВАНИЕ ГАММА-ИЗЛУЧЕНИЯ И ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ГАЗОВ ПРИ ПОМОЩИ КВАДРОКОПТЕРОВ

Резюме. Цель. Точное знание степени и локального распространения загрязнения играет ключевую роль во многих сферах жизни.

Метод. Существует множество известных и общепринятых методов измерения намеченных данных, однако эти методы не дают удовлетворительного результата в тех случаях, когда быстро и на сравнительно небольшой площади (промышленная зона в несколько квадратных километров, жилой район и т.п.) требуется определить точные параметры загрязнения или установить изменения этих параметров, выраженные в цифрах. Небольшие БЛА (мультикоптеры с неподвижным или вращающимся крылом) оснащены чувствительными гамма-детекторами или детекторами по обнаружению загрязняющих газов; координаты полётных данных могут быть присвоены измеряемым данным. Такие информационные группы обеспечивают возможность в ходе зондирования территории определять распределение на ней излучения или загрязняющих воздух газов. С помощью данного метода можно выявить и локализовать незаконно хранящиеся или нелегально поставленные материалы, испускающие гамма-лучи, непрерывно мониторить вызванные химическими катастрофами загрязнения, определять пространственное распределение загрязнения.

Результат. В статье представлены системы, основанные на практических экспериментах, позволяющие в случае использования гамма-детектора локализовать объекты с малыми дозами излучения, а также подготовить качественную карту гамма-излучения конкретной области, а в случае газовых датчиков визуализировать пространственное распространение газазагрязнителя. Метод применяют, в первую очередь в полевых условиях для обнаружения гамма-излучателей с низкой активностью или с целью анализа эмиссии производственных объектов с выбросом загрязняющих веществ.

Вывод. Комбинация пространственных координат с данными дистанционного зондирования является эффективным методом измерения. Разработанная система в целом применима для мобильных платформ, оснащённых датчиками. Системы предназначены для обеспечения быстрых, эффективных и надежных измерений, которые можно использовать как для обнаружения, так и для контроля. Вид загрязняющих веществ, подлежащих измерению, зависит от используемых датчиков. Эксперименты указывают также и на то, что при замене применённых датчиков может возникнуть необходимость изменить обработку измеряемых данных в соответствии с характеристиками этого датчика, однако в целом обработку данных и визуализацию результатов можно практиковать.

1. Lazna, T., Gabrlik, P., Jilek, T., Zalud, L.: Cooperation between an unmanned aerial vehicle and an unmanned ground vehicle in highly accurate localization of gamma radiation hotspots (2018) International Journal of Ad-vanced Robotic Systems, 15 (1).

2. Методические указания по применению беспилотных летательныхаппаратов для обследования воздушных линий электропередачии энергетических объектов. Стандарт организации ПАО «ФСК ЕЭС». [Электрон-ный ресурс]. URL:http://www.fsk-ees.ru/upload/docs/STO_5694700729.200.10.235-2016.pdf (дата обращения: 17.01.18).

3. Joseph G. Shanks, Andrey Dudkin, Mitigation of Atmospheric Uncertainty For Improved Trace-Gas Remote Sensing, in: Proc. of SPIE Proc. 5655: Multispectral And Hyperspectral Remote Sensing Instruments And Appli-cations II: Remote Sensing of the Atmosphere, Ocean, Environment and Space,Volume: 5655 DOI: 10.1117/12.578952

4. Neumann, P. (2013). Gas Source Localization and Gas Distribtion Mapping with a Micro-Drone. Ph. D. dissertation,Ferien Universitat Berlin.

5. Šalek, O., Matolin, M., Gryc, L.: Mapping of radiation anomalies using UAV mini-airborne gamma-ray spec-trometry (2018) Journal of Environmental Radioactivity, 182, pp. 101-107.

6. Mochizuki, S. et al.: First demonstration of aerial gamma-ray imaging using drone for prompt radiation survey in Fukushima (2017) Journal of Instrumentation, 12 (11), art. no. P11014, .

7. Aleotti, J. et al.: Detection of nuclear sources by UAV teleoperation using a visuo-haptic augmented reality inter-face (2017) Sensors (Switzerland), 17 (10), art. no. 2234, .

8. Hinterhofer, T., Pfennigbauer, M., Schraml, S., Hofstatter, M.: UAVbased multi-sensor system with real-time data processing and downlink for survey of nuclear disaster locations for first-responder support (2017) AUVSI XPO-NENTIAL 2017, .

9. Mousa Hussein, et all., Development of Autonomous Drone for Gas Sensing Application, 2017 International Conference on Electrical and Computing Technologies and Applications (ICECTA), 978-1-5386-0872-2/17/$31.00 ©2017 IEEE

10. K. Torigoe, et al., Performance study of a large CsI(Tl) scintillator with an MPPC readout for nanosatellites used to localize gamma-ray bursts, Nuclear Inst. and Methods in Physics Research, A (2018), https://doi.org/10.1016/j.nima.2018.08.039.

11. Nagy Gabor - Baumler Ede - Csurgai Jozsef - Molnar Laszlo - Pinter Istvan - Vincze Arpad - Zelenak Janos - Sol-ymosi Jozsef, PIN DIODA ALKALMAZHATOSAGA PILOTA NELKULI LEGI SUGARFELDERITESBEN, Repulestudomanyi Kozlemenyek XXI. evf. 2. szam 2009.

12. 7808 Gamma Detector Specification, LND INC., p. 5.

13. Stojcsics D., Molnar A.: AirGuardian - UAV Hardware and Software System for Small Size UAVs INTERNA-TIONAL JOURNAL OF ADVANCED ROBOTIC SYSTEMS 9: pp. 1-8. (2012)

14. Somlyai L., Turoczi A., Molnar A.: Atmospheric Analyser for Mobile Robots, Proceedings of The 13th IEEE In-ternational Symposium on Computational Intelligence and Informatics: CINTI 2012. Budapest, 2012. pp. 181-185.

15. Дейвис Динков: Tриизмерно (3D) моделиране на обекти на културно-историческото наследство с използване на безпилотни летателни системи, ISSN 0204-7209 ISSN 2367-6671 (Online) ПРОБЛЕМИ НА ГЕОГРАФИЯТА Книга 3-4 София 2018

16. Мельников А.В. Построение оптимальной траектории полета беспилотного летательного аппарата при выполнении задачи поиска / А.В. Мельников, В.А. Гайдай, Е.А. Рогозин // Вестник Воронежского инсти-тута МВД России. – 2017. – № 1. – С. 52–62.

17. Sato, Y., et al.: Remote radiation imaging system using a compact gamma-ray imager mounted on a multicopter drone (2018) Journal of Nuclear Science and Technology, 55 (1), pp. 90-96.

18. G. Prasanna and J. Jayapandian, “An embedded read-out for GM counter” in Int. J. Instrum. Technol., vol. 1, no. 3, p. 228 (2014).]

19. Roder, M.; Hill, S.; Latifi, H. (2017). Best Practice Tutorial: Technical handling of the UAV DJI Phantom 3 Pro-fessional and pr ocessing of the acquired data. Wurzburg, University of Wurzburg.

20. M. E. Bunker and R., Radiations from Mo" and Tc99m, Canada, Phys. Rev. 80, 961 (1950).

21. Anandrao ShesheraoBiradar. Wind Estimation and Effects of Wind on Waypoint Navigation of UAVs. / A Thesis Presented in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree Master of Science. Arizona State University. May 2014.12. Martin Sele. Wind Corrections in Flight Path Planning / International Journal of Advanced Robotic Systems // Martin Sele, Petr Van, Milan Rollo, TomasMeiser. Received 13 Jun 2012; Accepted 27 Jan 2013.