本發明涉及智能交通系統、無人機技術與應用及運籌學與優化理論的交叉，特別涉及一種無人機輔助事故處理異質風險管控數據驅動魯棒選址方法。
背景技術：
1、隨著城市化進程的持續推進，大規模交通系統的復雜性日益提升。在此背景下，交通事故應急響應的效率和成本已成為城市交通整體運營效能的關鍵制約因素。在實際操作中，當前的城市應急管理范式存在專用事件響應資源配置不足的問題，導致事件處理通常采用基于排隊的順序服務模式。特別是在交通高峰時段，地面響應單位常受制于交通擁堵，使得事件處理的及時性和效率受到顯著限制。
2、鑒于上述局限，在智慧城市發展的持續浪潮中，無人機憑借其靈活性、高效性及多維感知能力，已逐漸從新興技術演變為城市治理的常規運行工具。因此，許多城市開始將低空航空應用納入傳統交通管理系統，使其成為應急交通響應體系的重要組成部分，以增強在事故調查與救援行動中的快速偵察、指揮協調與通信支持能力。在此背景下，無人機輔助交通事故應急響應的部署優化研究受到廣泛關注。
3、然而，現有的無人機機庫選址模型大多基于靜態的需求點或簡單的服務半徑進行構建，未能充分考慮交通事故需求的時空動態特性，特別是對于城市交通風險中存在的結構異質性缺乏有效的辨識和管控，難以適應嚴格的應急響應時間約束。同時，現有的選址方法普遍將站點選址優化與無人機任務調度優化分離求解。這種解耦方式導致選址方案在復雜的時序和任務級別約束下難以進行準確評估和驗證，所得到的選址方案在實際復雜工況中往往缺乏足夠的魯棒性。
4、綜上所述，迫切需要一種能夠將異質風險管控與數據驅動方法相結合的魯棒選址和調度技術，以解決現有技術中模型靜態、魯棒性不足及選址調度分離的問題；從而科學優化無人機站點的部署，全面提升城市交通事故應急響應的效率和可靠性。
技術實現思路
1、本發明要解決的技術問題是，克服現有技術中的不足，提供一種無人機輔助事故處理異質風險管控數據驅動魯棒選址方法。
2、為解決技術問題，本發明的解決方案是：
3、提供一種無人機輔助事故處理異質風險管控數據驅動魯棒選址方法，包括以下步驟：
4、（1）數據處理與量化分類：對交通事件歷史數據進行預處理；從處理后的數據中提取事故標簽，并依據緊急度、重要度和模糊度的u-i-a多維評估框架對所述事故標簽進行量化分類，以獲得結構化數據集；
5、（2）異質性與統計校準：將不確定需求分解為基礎常態需求與多源異質波動，基于量化分類后的結構化數據集建立基于分層統計特征的結構化不確定性集，用于刻畫應急需求的異質性與時空分布差異；
6、（3）魯棒選址規劃模型構建：將魯棒選址規劃模型建模為一個極小極大穩健優化問題，目標是在滿足資源和操作穩定性約束的前提下，最小化所有時段內經加權后的系統總短缺風險；
7、（4）模型轉化與求解結果：利用強對偶原理將所述魯棒選址規劃模型等效重構為可求解的單階段混合整數線性規劃模型；利用求解器進行求解，獲得全局最優的機庫選址方案和配套無人機數量，并輸出結果。
8、進一步地，本發明提供了用于無人機輔助交通事故處理的空地協同動態調度方法，是基于前述異質風險管控數據驅動魯棒選址方法，通過求解單階段混合整數線性規劃模型獲得全局最優的機庫選址方案和配套無人機數量；進一步將其用于實現優先級的順序分配與空地協同校驗，實現空地協同動態調度的運算；選址模型為調度方法提供物理邊界與資源約束；具體包括以下步驟：
9、（1）設置所述單階段混合整數線性規劃模型運行所需的參數，然后初始化；
10、（2）通過u-i-a多維評估框架對所有待處理任務依據其緊急程度、重要程度、模糊性構成的綜合評分進行降序排序，得到有序任務列表；然后由單階段混合整數線性規劃模型執行步驟（3）-（4）的操作：
11、（3）若有序任務列表非空，則取出當前優先級最高的任務，執行最佳可行無人機搜索、空地協同響應約束校驗、任務分配與資源狀態更新的子流程；
12、（4）當所有任務處理完畢或暫無資源可分配時，結束循環并輸出最終的任務分配向量。
13、與現有技術相比，本發明的技術效果是：
14、1.?本發明的魯棒選址方法增強了無人機應急響應系統的可靠性與魯棒性。
15、本發明構建了一種基于u-i-a標簽的數據驅動不確定性集，將子區域在時段的總事故需求分解為“基礎常態需求”與“多源異質波動”的疊加。此舉有效地將風險預算錨定于歷史最壞情景的統計分位數，從而保障了模型對低發生概率但高后果的長尾風險的有效捕捉與管理。
16、2.?本發明能夠科學規劃無人機站點的部署，實現應急響應的快速化與穩定化。
17、本發明將擁堵感知穩定性判據融入約束條件，并構建最大最小魯棒優化模型。該模型通過對偶約束條件揭示了風險分配的經濟學機制，確保系統分配的隱性資源成本足以覆蓋由類型事件造成的攻擊成本。該機制保證了所選址方案能夠確保在面臨最惡劣的異質風險和最嚴重交通擁堵時，服務區域內的交通強度仍低于防止系統飽和的最大允許交通強度，從而從根本上實現了對系統服務質量的魯棒保障。
18、3.?針對最大最小魯棒優化模型固有的雙層結構、復雜度高、難以直接求解的特點，本發明構建了一個可求解的單階段混合整數線性規劃（milp）模型。本發明利用強對偶原理，將包含內層最大化項的魯棒約束條件等價轉化為對偶最小化問題。通過代回原模型，最終獲得了單層等價公式，即一個可被現成求解器直接求解的單階段混合整數線性規劃（milp）模型。
1.一種無人機輔助事故處理異質風險管控數據驅動魯棒選址方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述交通事件歷史數據至少包括以下信息：事件發生日期、時間、地點、事件描述；所述預處理，包括清洗、去重和標準化處理。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對數據進行量化分類的具體操作包括：首先，定義能被直接調用的字典庫；所述字典庫中的數據含有量化u-i-a事故標簽，通過緊急度u、重要度i和模糊度a三個維度的特征組合，實現對交通事故數據的多維度、可量化的分類與管理；然后，從數據中提取事故標簽，利用字典庫來查詢對應的u-i-a數值。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述字典庫中，各維度特征及層級關系如下：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將總的事故需求分解為基礎常態需求與多源異質波動的疊加，同時納入從u-i-a多維評估框架派生的風險層次結構，構建加權結構的不確定性集合，具體如下式所示：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述魯棒選址規劃模型的目標函數如下式所示：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述魯棒選址規劃模型的約束條件包括：擁堵感知穩定性約束、最大資源約束、服務非劣效性約束、服務范圍覆蓋約束、站點啟用邏輯約束和決策變量域約束。
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，對于魯棒選址規劃模型的約束條件中最關鍵的擁堵感知穩定性約束，分離其內部最大化項作為對抗子問題；然后使用強對偶定理保證該對抗子問題的最優目標值，等于其對偶子問題的最優目標值；通過將對偶子問題的最小化形式代回原始的擁堵感知穩定性約束，最終獲得能利用求解器直接求解的單層等價公式。
9.一種用于無人機輔助交通事故處理的空地協同動態調度方法，其特征在于，是基于權利要求1所述異質風險管控數據驅動魯棒選址方法，通過求解單階段混合整數線性規劃模型獲得全局最優的機庫選址方案和配套無人機數量；進一步將其用于實現優先級的順序分配與空地協同校驗，實現空地協同動態調度的運算；選址模型為調度方法提供物理邊界與資源約束；具體包括以下步驟：具體包括以下步驟：
10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，