中国民航大学试航了一架搭载特殊“电子鼻”的无人机，它不仅具备常规的视觉感知能力，更能实时“嗅”出大气中一氧化碳（CO）变化。
——科技日报
这项“无人机+电子鼻+AI”的技术成果近日发表于传感器领域国际期刊《ACS Sensors》，标志着我国在低空环境智能感知领域取得了重要进展。气体传感器不仅实现了对大气环境的智能感知，还能预警无人机电池安全，同时也为无人机在环境监测、应急救援等领域的深度应用拓展了新的可能。
气体感知赋能低空经济
在低空经济蓬勃发展的今天，无人机已广泛应用于物流配送、电力巡检、农业植保、测绘等诸多领域。然而，在环境监测和应急响应等对信息感知要求更高的场景中，传统无人机面临着“看得见”却“嗅不到”的技术瓶颈。
目前环境监测主要依靠地面固定监测站，这种固定式监测手段往往受限于布置场景，难以为精准决策提供及时有效的数据支持。在应急现场环境复杂且危险的场景下，救援人员难以靠近核心区域获取关键的化学物质浓度和扩散范围信息。
与此同时，无人机自身的安全问题也不容忽视。作为无人机动力源的锂电池，其热失控问题也是伴随着无人机的应用而诞生。实现锂电池热失控的极早期预警，同样是保障无人机飞行安全、推动低空经济规模化应用必须攻克的难题。
为了充分释放无人机在低空经济中的潜能，使其能应对各类复杂场景，业界将目光投向“无人机+电子鼻+AI”也就顺理成章了。这一系统需要集成于无人机飞控平台，兼具高灵敏度、快速响应和微型化特点，并在此基础上构建一个动态、立体、精准的低空感知网络。
构建嗅觉系统
无人设备平台和气体传感器都不是新鲜事物，不管是巡检用的“机器狗+传感器”，还是海关安检用的“机器人+传感器”，与现在所说的“无人机+传感器”方案，从应用思路上来说都是大同小异。近年来AI的发展实现了从硬件到软件的深度融合与智能协同，让其不再是简单的物理叠加，而是让气体传感器真正成为无人平台设备感知系统的有机组成部分，如同为其装上敏锐的“嗅觉神经元”。
电子鼻是利用气体传感器阵列技术打造的一种模拟生物嗅觉系统，通过传感器单元和识别算法来检测、分析和识别气体混合物中的成分及其浓度的人工嗅觉设备。
人工智能、大数据分析技术与电子鼻设备的深度融合将进一步提升其性能和应用价值。深度学习算法的引入将优化气味特征提取和模式识别过程，提高电子鼻的检测精确度和响应速度，使得电子鼻在复杂环境下的适应性和鲁棒性得到大幅提升。
慧闻科技设计并制作的 IDM-D系列电子鼻系统由 32 个不同通道的气体传感器组成，可以完成专业级气体和气味识别测试的移动式数据采集。该系统尤其适合对气体或气味有关项目研究级别的开发的使用，配合慧闻科技开发的电子鼻训练平台 ，经过相应的训练测试，可以直接在应用项目中作为嗅觉感知仪使用，该系统也可以根据不同使用场景来专门配置面向目标气体或气味的阵列传感器组合，来适配各类无人设备平台打造人工智能嗅觉系统。
无人机设备作为一个成熟具身智能平台，结合电子鼻人工智能嗅觉系统，具备广泛的应用场景，目前国内某些大型化工园区已启动同类设备在场域内安全巡检的试点应用。
在智慧环保领域，无人机集群可对城市进行常态化、网格化的立体巡航监测，绘制高分辨率的实时3D污染地图，精准识别污染源头。在化工园区等高风险区域，无人机可进行7×24小时不间断巡检，实时监测潜在的气体泄漏点。
在应急救援方面，事故发生后无人机可在黄金救援时间内迅速抵达现场，快速绘制出毒气云团的实时三维扩散图，为救援力量进入、群众疏散提供精确指导。在火灾现场，无人机可穿透浓烟探测CO浓度，评估燃烧不充分区域和潜在风险，为消防员提供关键安全信息。
在城市精细化管理中，该技术可用于城市燃气、热力等地下管网的泄漏巡查，通过检测地表逸散的微量特征气体快速定位泄漏点。在对下水道、储罐等封闭空间作业前，作业人员可先派无人机进行气体环境探测，确保作业环境安全。
排版 | 慧闻科技
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