一种基于智能体的内涝水深反演与动态避险导航方法及系统

本发明涉及防灾减灾、智能交通与人工智能空间计算交叉，尤其涉及一种基于智能体的内涝水深反演与动态避险导航方法及系统。

背景技术：

1、在全球气候异变、极端天气逐渐常态化的背景下。城市极端暴雨频发，城市内涝灾害日益严峻。在灾害应急响应与抢险救援场景中，实现快速精准的微观三维积水深度感知，并为不同涉水性能的救援力量（如急救车、消防车等）及民用车辆规划安全适航路径，是防范涉水抛锚等次生灾害、保障生命财产安全的核心诉求。

2、然而，在分秒必争的内涝应急救援实战中，现有水深感知与避险导航的主流技术方案均存在不同程度的局限性，具体表现如下：

3、第一，传统水动力学仿真模型推演极度耗时且存在严重的数据依赖瓶颈

4、目前获取内涝水深的主流方法依赖传统三维水动力学数值仿真（如swmm、mike等模型），试图通过求解复杂的纳维-斯托克斯（navier-stokes）流体力学偏微分方程或圣维南方程组来模拟漫流过程。

5、然而，高精度的流体模拟极度依赖城市地下管网结构、泵站抽排策略、土壤下渗率等海量难以获取的隐蔽黑盒数据；且非线性偏微分方程的求解过程计算开销极大，单次推演耗时久。在灾害爆发的应急黄金期，这种推演速度严重滞后于灾害演进速度，彻底丧失了实战前置预警与导航的时效性价值。

6、第二，纯空天机器视觉遥感提取缺乏三维深度感知能力且易受极端天候局限

7、当前，利用高分辨率光学或雷达影像结合深度学习语义分割网络提取淹没区域是该领域的研究前沿。但是，受制于二维图像的固有特性，此类机器视觉技术仅能识别二维平面的积水覆盖范围（即二维水域边界），无法推演并输出一线救援车辆最为关心的底层“三维连续真实水深几何结构”。仅知晓前方大面积覆水而不知水底深浅，极易误导车辆驶入深水区。

8、第三，常规商用导航系统的动态路网规划呈“二进制”刚性断路逻辑，缺乏差异化适航引导能力。

9、在微观路径规划领域，现有商用导航网络在极端暴雨场景下的寻路逻辑极度粗放。由于其底层未搭载高精度的三维微地形底座，其对积水路段的处理多采用绝对的“逢水即封”（即“0和1式”的二进制断路逻辑）。这种一刀切的刚性路权分配模式彻底无视了特种救援装备（如底盘涉水极限高达50cm的消防车）与普通民用车辆（如底盘涉水极限仅约20cm的家用轿车）的物理涉水极限差异，导致大量本可被高底盘车辆利用的安全路网资源被浪费，无法实现“千车千线”的多级精细化避险调度。

10、第四，专业时空计算算子存在极高的操作门槛与交互壁垒，难以向基层应急人员普惠下沉。

11、空间几何运算、多模态地理空间数据处理等专业性极强，往往需要操作复杂的gis（地理信息系统）与遥感软件。在极度紧张的抢险一线，基层防汛指挥人员及驾驶员往往不具备相关专业操作能力，也难以准确获知并记背海量异构车辆的精确工程涉水参数。现有系统未能有效引入前沿的自然语言解析与专业知识自主补齐机制，导致硬核的时空算力难以直接转化为一线的决策指令；同时，现有导航体系缺乏基于车端高频动态碰撞的预警闭环与人工态势众包机制，导航数据存在明显的滞后性。

12、综上所述，当前迫切需要一种能够打破传统算力与数据壁垒、实现免水动力学的极速三维水深反演，且能够基于不同车辆涉水物理极限进行动态柔性避险规划的低门槛智能化系统及方法。

技术实现思路

1、有鉴于此，为解决现有技术中水动力学模型推演耗时、空天遥感缺乏三维水深感知、导航系统缺乏异构车辆差异化调度能力以及专业平台操作门槛高、导航数据更新滞后的技术问题，本发明提供了一种基于智能体的内涝水深反演与动态避险导航方法及系统，通过获取灾前数字高程模型和灾后二维水域边界，进行空间矩阵代数相减生成三维连续水深矩阵，再利用大语言模型智能体解析用户指令提取车辆涉水阈值，动态重构路网阻抗生成安全避险路径。本发明以空间几何运算替代流体力学仿真，实现秒级三维水深推演，并针对不同车辆涉水能力生成差异化避险路径。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下的技术方案：

3、第一方面，本发明提供了一种基于智能体的内涝水深反演与动态避险导航方法，包括如下步骤：

4、步骤s101：获取目标区域的灾前数字高程模型数据，以及基于灾后多源空天影像提取的二维水域边界数据；

5、步骤s102：将所述二维水域边界数据与所述灾前数字高程模型数据进行几何配准，提取二维水域边界覆盖范围内空间像元的高程数据集合，并基于局部静水面处处等高的物理先验，从所述高程数据集合中提取局部静水绝对高程；

6、步骤s103：将所述局部静水绝对高程与所述灾前数字高程模型数据进行空间矩阵代数相减及非负截断运算，免水动力学推演，生成所述目标区域的三维连续水深矩阵；

7、步骤s104：利用大语言模型智能体解析自然语言形式的用户导航指令，提取目标车辆的物理涉水极限阈值；具体包括：响应于所述用户导航指令中缺失明确的车辆安全涉水深度参数，所述大语言模型智能体触发检索增强生成（rag）机制，在预置的汽车工程参数知识库中进行语义匹配，以自主补全所述物理涉水极限阈值；

8、所述物理涉水极限阈值是指目标车辆出厂时确定的、不随行驶状态变化的固有涉水深度极限值；

9、步骤s105：将所述目标区域的基础道路拓扑网络映射至所述三维连续水深矩阵中，获取每一拓扑连边的积水深度值，将所述积水深度值与所述物理涉水极限阈值进行比较，根据比较结果重构各拓扑连边的通行阻抗权重，并在重构通行阻抗权重后的路网拓扑中执行图搜索寻路算法，生成所述目标车辆的安全避险路径。

10、第二方面，本发明提供了一种基于智能体的内涝水深反演与动态避险导航系统，用于实现上述一种基于智能体的内涝水深反演与动态避险导航方法，包括：

11、多源空天感知模块，用于获取目标区域的灾前数字高程模型数据，以及基于灾后多源空天影像提取的二维水域边界数据；

12、静水高程推演模块，用于将所述二维水域边界数据与所述灾前数字高程模型数据进行几何配准，提取二维水域边界覆盖范围内空间像元的高程数据集合，并从所述高程数据集合中提取局部静水绝对高程；

13、水深反演模块，与所述静水高程推演模块通信连接，用于将所述局部静水绝对高程与所述灾前数字高程模型数据进行空间矩阵代数相减及非负截断运算，生成所述目标区域的三维连续水深矩阵；

14、智能体解析模块，用于利用大语言模型智能体解析自然语言形式的用户导航指令，提取目标车辆的物理涉水极限阈值；

15、动态避险规划模块，分别与所述水深反演模块和所述智能体解析模块通信连接，用于将所述目标区域的基础道路拓扑网络映射至所述三维连续水深矩阵中，获取每一拓扑连边的积水深度值，将所述积水深度值与所述物理涉水极限阈值进行比较，根据比较结果重构各拓扑连边的通行阻抗权重，并在重构通行阻抗权重后的路网拓扑中执行图搜索寻路算法，生成所述目标车辆的安全避险路径。

16、第三方面，本发明提供了一种电子设备或计算机可读存储介质，

17、所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有被至少一个所述处理器执行的指令，所述指令被至少一个所述处理器执行，以使至少一个所述处理器能够执行上述基于智能体的内涝水深反演与动态避险导航方法；

18、所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时，实现上述一种基于智能体的内涝水深反演与动态避险导航方法。

19、本发明相对于现有技术，具有如下的有益效果：

20、第一，实现秒级免水动力学的三维水深推演。

21、本发明深度践行ai4s（人工智能驱动的科学研究）理念，摒弃了高算力消耗且重度依赖隐蔽管网参数的非线性流体力学偏微分方程数值仿真体系。通过引入水文学中局部静水面处处等高的物理先验常识，提取水界极值作为基准高程，将高并发的动态流体漫流过程降维转换为局部静水面绝对高程与底层数字高程模型（dem）矩阵的大规模并行代数相减运算。该机制不仅实现了从二维平面覆水范围向三维连续积水深度的升维感知，更将内涝微观水深推演的时效由传统方案的小时级压缩至秒级，极大降低了算力门槛与底层数据依赖。即便在断网灾区的边缘计算节点（如应急指挥车侧）亦能瞬间激活盲推，彻底满足了灾害应急场景中分秒必争的时效性需求。

22、第二，实现基于多阈值约束的精细化动态路权分配

23、现有的微观导航避险方案在极端暴雨场景下多采用一刀切的刚性避让阻断机制。本发明提出将异构救援装备及民用车辆（如涉水极限高达50cm的消防车与仅20cm的家用轿车）的物理涉水极限阈值深度注入a*等寻路拓扑网络中。通过智能比对路段最大积水深度与特定车辆涉水极限，动态重构网络通行阻抗权重（仅将超出极限的高危连通边置为无穷大以物理切断，而保留符合涉水能力的连通边）。该机制突破了绝对避让的静态逻辑，成功实现了“一车一极限，千车千线”的多阈值定制化适航引导，最大化地盘活并利用了灾后极其稀缺的安全路网资源。

24、第三，构建对话即计算的普惠应急指挥中枢。

25、本发明针对基层抢险人员往往不具备专业gis软件操作能力且难以精确记忆海量车辆物理参数的业务痛点，将硬核复杂的遥感解析与大规模矩阵作差算子彻底解耦封装为后台工具链，并创新性地以外挂工具调用（function calling）形式引入大语言模型（agent）作为面向内涝避险场景的中枢调度控制单元，以实现“对话即计算”的零门槛体验。同时，结合检索增强生成（rag）机制，针对自然语言指令中缺失的车辆型号及底盘参数进行工程知识库的自主检索与补齐防幻觉处理，并将解析出的物理涉水极限阈值通过函数调用接口作为刚性约束条件输入至底层a*寻路算法的代价函数中，完成从自然语言理解到图搜索路径规划的全链路数据流转。该方法将繁琐的专业操作转化为一问一答的自然语言交互，实现了“对话即计算”的零门槛体验与前沿空天技术的普惠下沉。

26、第四，构建车侧空间预警与态势众包自纠偏闭环

27、针对灾害覆水范围瞬息万变、纯空天感知易存在时间盲区及导航数据滞后的痛点，本发明不仅提供了静态规划，更在边缘侧（如车联网终端）创新建立了目标车辆高频定位（如10hz gps）及预测轨迹与底层高精度三维水深矩阵的动态空间锚定与碰撞拦截机制。能够在车辆先于预期接触真实涉水面前触发超前越界拦截预警；同时，打通驾驶员及物联探针一键上报积水交点的人工众包链路，瞬间激活云端三维水深矩阵与覆水多边形的重算刷新。最终形成了“单车探路，全网更新避险”的车路云自纠偏协同感知防线，极大提升了极端天气下系统的实战鲁棒性。