CN111490489A - 一种用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及无人机巡检技术领域，具体涉及一种用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法及装置，包括：构建包含第一对象的信息数据库，根据所述信息数据库选取包含第一对象的信息数据集合；对所述第一对象进行空间数据模型化处理，确定第一空间数据模型；获取第二对象所述信息数据，确定第二空间数据模型；确定所述第一空间数据模型中的第一信息点；确定第一预定要求，根据所述第一信息点和所述第一预定要求确定第二信息点；根据所述第二空间数据模型和所述第二信息点规划出第一轨迹。通过确定所述第二信息点来确定拍摄位置，进而确定第一轨迹，还可以确定更为优化的第二轨迹。

Description

一种用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法及装置

技术领域：

本发明涉及无人机巡检技术领域，具体涉及一种用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法及装置。

背景技术：

无人机是无人驾驶飞机的简称，它是由一种动力驱使，机上无人驾驶，可重复使用的航空器；无人机轨迹规划是指在特定约束条件下，寻找满足无人机机动性能，及现场环境信息限制的，从起始点到目标点的最优飞行轨迹，它是无人机任务规划系统中的关键技术，也是无人机实现自主飞行技术的保障。

现在输电线路普遍指输电站、高压线塔等，输电线路的安全对人们的生活、工作的正常运行起着决定性的作用，所以需要定时对输电线路进行检测；过去都是人为爬上高压线塔等进行检测，这种检测方式不仅效率低，而且由于人的主观因素，检测的准确性也不够高；另外，检测人员的安全也无法完全保障；后来无人机的发明和应用一定程上解决了上述问题，但是无人机的轨迹多需要操作人员提前对轨迹进行规划，然后手动输入到无人机中，这是一项非常繁重的任务，需要从纸质地图中逐点查找、计算航点，这一操作过程往往花费操作人员数小时到数天的时间，而且其中也伴随着人的主观因素对准确性的干扰等。

有鉴于此，提出本发明。

发明内容：

本发明提供一种可以用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法及装置。

本发明包括一种用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法，包括，构建包含第一对象的信息数据库，根据所述信息数据库选取包含第一对象的信息数据集合；

对所述第一对象进行空间数据模型化处理，确定第一空间数据模型；

获取第二对象空间信息数据，确定第二空间数据模型；

确定所述第一空间数据模型中的第一信息点；

确定第一预定要求，根据所述第一信息点和所述第一预定要求确定第二信息点；

根据所述第二空间数据模型和所述第二信息点规划出第一轨迹。

采用上述方案，通过所述信息数据库的构建可以确定所述第一空间数据模型和所述第二空间数据模型，相应的所述第一信息点也可以由所述第一空间数据模型确定，最后通过所述第二信息点和所述第二空间数据模型规划出所述第一轨迹。

进一步地，所述信息数据库选取包含第一对象的信息数据集合包括，读取所述信息数据库，并进行三维渲染。

采用上述方案，需要从所述信息数据库中确定包含所述第一对象的信息数据集合，并通过显示不同颜色带有区别性的进行显示。

进一步地，对所述第一对象进行空间数据模型化处理，包括，确定第一标记和所述第一对象的第一属性；所述确定第一空间数据模型为确定所述第一标记和所述第一属性。

采用上述方案，提供了一种将包含所述第一对象的信息数据集合形成模型的方案，有利于识别以及计算。

进一步地，所述第一信息点包括第一信息计算点和第一信息自动获取点。

采用上述方案，所述第一信息计算点须通过计算才可确定，所述第一信息自动获取点可以直接自动获取，如可以通过人为设置好一些可以手动选取的第一信息点，如杆号牌等，然后计算机可以对所述设置好的第一信息点进行自动获取，通过将所述第一信息计算点和所述第一信息自动获取点进行区分，可以提高在工作中的效率。

具体地，所述第一信息计算点的确定，包括确定所述第一空间数据模型中的基准点，通过所述基准点确定所述第一信息计算点。

采用上述方案，通过确定所述基准点，其他所述第一信息计算点均相对于所述基准点确定，可以保证提高所述第一信息计算点的精度，减小误差。

进一步地，所述确定第一预定要求，包括，确定第一标准和根据所述第二空间数据模型确定的第二属性。

采用上述方案，通过所述第一标准和所述第二属性的双重确定，可以使得所述第一预定要求更稳定、更严谨。

具体地，根据所述第一信息点和所述第一预定要求确定第二信息点，包括，所述第一信息点包括第三属性，所述第二属性还包括拍摄装置属性，所述第二信息点由所述第三属性和所述第一标准、所述第二属性通过计算确定。

采用上述方案，提供了一种确定所述第二信息点的方案，通过确定所述第二信息点位置与所述第一信息点位置的距离和欧拉角来确定所述第二信息点的位置。

进一步地，根据所述第二空间数据模型和所述第二信息点规划出第一轨迹。

采用上述方案，所述第二信息点的位置已经确定，所述第二空间数据模型经过所述第二信息点的轨迹为所述第一轨迹，当然所述第一轨迹也可以根据判断进行调整。

优选的，所述第二信息点包括导线绝缘子的导线端挂点拍摄点，确定所述导线绝缘子的导线端挂点拍摄点包括，筛除地线拍摄点，对所有导线模型信息数据进行聚类，确定距离横担模型最近的导线点为第一导线点，选取距离所述第一导线点最近的第二信息点，为所述导线绝缘子的导线端挂点拍摄点。

从采用上述方案，通过遍历所有绝缘子拍摄点，找到纵坐标最大的两个点，确定为左右地线拍摄点，并进行筛除；所述导线信息数据可以为导线点云数据，对所有导线点云进行聚类，即可以拆分出每根导线模型；遍历导线模型点云，确定导线模型点云中距离横担模型最近的点，记为第一导线点，将所述第一导线点与所有的第二信息点进行空间对比，选取离第一导线点最近的第二信息点视为导线绝缘子的导线端挂点拍摄点，对所述导线绝缘子的导线端挂点进行额外储存，判断是否还有未处理的单根导线点云，如果为是则继续确定第一导线点，如果为否则进一步参与判断导线绝缘子形式。

进一步地，还包括生成第二轨迹，所述生成第二轨迹包括生成第三信息点。

采用上述方案，提供了一种更优选的方案，当所述第二空间数据模型沿所述第一轨迹飞行出现落入到所述第一空间数据模型区域内时，会进行碰撞检测，如果碰撞检测失败，将会确定所述第三信息点，所述第二空间数据模型会先飞至所述第三信息点再飞至下一个第二信息点。

具体地，所述确定第三信息点，包括，确定前置第二信息点、确定后置第二信息点、确定中转点，对所述中转点添加约束条件，满足所述约束条件下的所述中转点为所述第三信息点。

采用上述方案，提供了确定所述第三信息点的方案，在添加约束条件的情况下，所述前置第二信息点、所述第三信息点、所述后置第二信息点之间的连线距离应为在所述前置第二信息点与所有所述中转点和所述后置第二信息点连线距离中最短。

具体地，还包括确定第三信息点属性，包括确定拍摄装置欧拉角旋转矩阵

确定正交投影矩阵

根据所述拍摄装置欧拉角旋转矩阵和所述正交投影矩阵确定所述第三信息点坐标为

采用上述方案，所述第三信息点属性可以包括相机拍摄方向，实际应用中现将相机的欧拉角转换为旋转矩阵，然后把旋转矩阵带入到Opengl库中，得到转换之后的相机位置，通过正交投影在屏幕上展示三维空间点云数据，在通过拍摄装置欧拉角旋转矩阵和所述正交投影矩阵得到计算机屏幕上的第三信息点坐标。

具体地，确定拍摄装置欧拉角旋转矩阵包括确定通用角度旋转矩阵

采用上述方案，可以由上述通用角度旋转矩阵得出拍摄装置欧拉角旋转矩阵。

本发明的第二方面，提供了一种用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法的装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的任一项方法。

本发明的第三方面，提供了一种用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法的装置，包括构建信息数据模块，所述构建信息数据模块用于构建包含所述第一对象的信息数据库；

第一数据处理模块，所述第一数据处理模块用于区分出属于所述第一类别的点云数据；

第一显示模块，所述第一显示模块用于显示所述第一空间数据模型和所述第二空间数据模型；

第二数据处理模块，所述第二数据处理模块用于处理生成所述第一信息点和所述第二信息点以及所述第三信息点。

第二显示模块，所述第二显示模块用于显示所述生成的第一轨迹。

采用上述方案，所述用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法的装置可以包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述所述的方法。

具体地，所述第二显示模块也可用于生成所述第二轨迹。

本发明的有益效果是：本发明的有益效果是通过对所述第一对象的信息数据集合来确定所述第一空间数据模型和所述第二空间数据模型，并确定出所述第一信息点、所述预定要求、所述第二信息点来确定所述第一轨迹，解决了现有技术中还需要人为对轨迹进行规划以至出现误差、操作繁琐等问题，产生了无人机自行规划轨迹，精确度、效率高的有益效果；所述第三信息点和第二轨迹的确定很好的解决了当所述第一轨迹出现碰撞检测失败时的问题，从而重新规划出更为优化的所述第二轨迹。

附图说明：

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明第一种实施方式的工作流程图；

图2为本发明第二种实施方式的工作流程图；

图3为本发明第三种实施方式的工作流程图；

图4为计算第二信息点示意图；

图5为确定第二信息点坐标示意图；

图6为确定第三信息点示意图。

具体实施方式：

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

实施例1

参考图1所示，本发明保护一种用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法，包括，构建包含第一对象的信息数据库，根据所述信息数据库选取包含第一对象的信息数据集合；

对所述第一对象进行空间数据模型化处理，确定第一空间数据模型；

获取第二对象空间信息数据，确定第二空间数据模型；

确定所述第一空间数据模型中的第一信息点；

确定第一预定要求，根据所述第一信息点和所述第一预定要求确定第二信息点；

根据所述第二空间数据模型和所述第二信息点规划出第一轨迹。

采用上述方案，本实施方式选为对杆塔的输电线路进行巡检，所述第一对象可以为杆塔区域，包含杆塔本体连接的绝缘子、导线等；杆塔是架空输电线路中用来支撑输电线的支撑物，杆塔因为高度、占地、安全等问题多坐落于野外，当然，城市中也可以因需要设置杆塔；杆塔的高度通常在15米到60米之间，但是如1000kV的电压等级部分杆塔可高达100多米。而且两旁的高压线都是连接在塔头的位置，所以在对杆塔区域进行信息数据采集时，需要借助飞行设备、其上配备云台相机等拍摄设备；对所述杆塔区域所形成的立体空间内的物体进行检测，包括地面及上方空域可能存在的其他物体，如树木、或者高出地面高度的发电站等，然后将检测和收集到的数据经过噪声过滤处理后，形成点云数据，点云数据中的杆塔结构、导线、绝缘子及关键部件等应清晰、可辨识，然后保存为点云数据文件。

所述点云数据文件可以保存为LAS格式文件，通过轨迹规划软件对所述点云数据文件进行处理，如LiRouter软件，LiRouter为轨迹自动生成软件。可以使用UTM投影坐标系，所述UTM投影坐标系是地形图中一种常用的投影坐标系，将所述杆塔区域显示在其中；在实际无人机轨迹规划中，需要将离散的点云数据进行处理，形成一个有轮廓的模型，这样可以更直观的进行规划，所述第一空间数据模型为杆塔区域模型，本实施方式选用形成杆塔区域包围盒，包围盒是一种求解离散点集最优包围空间的算法，基本思想是用体积稍大且特性简单的几何体来近似地代替复杂的几何对象。

所述第二对象可以为无人机，所述第二空间数据模型可以为无人机包围盒；现有技术中无人机的品牌和型号有很多，可以根据实际需要来获取不同型号无人机的规格，在UTM投影坐标系中显示，并与所述杆塔区域包围盒相对应。

所述第一空间数据模型中的第一信息点为需要巡检拍摄时的部位，包含在杆塔区域包围盒之内，如杆塔的塔基、塔头、中间部件等，所述第一信息点是在坐标系中显示时的一个部位，在实际杆塔上并不是一个点，而是具有一定长度、高度、宽度的部位。

所述第二信息点指的是实际拍摄中无人机上会装备一拍摄装置，所述拍摄装置的位置即为所述第二信息点；所述第一预定要求即无人机能顺利完成拍摄应满足的要求，所述第一预定要求与相机本身配置、天气等都有关。

所述第一轨迹通过将所述无人机包围盒的安全距离和所述第二信息点的联合计算，进行规划。

根据所述信息数据库选取包含第一对象的信息数据集合包括，读取所述信息数据库，并进行三维渲染。

采用上述方案，首先对户外采集的信息数据进行封装，然后通过点云数据库读取点云数据，如Liblas数据库，之后根据位置信息和颜色，通过Opengl进行三维渲染。LibLas为开源的用于读取和写入点云的C++库；Opengl为GPU底层图形接口。

对所述第一对象进行空间数据模型化处理，包括，确定第一标记和所述第一对象的第一属性；所述确定第一空间数据模型为确定所述第一标记和所述第一属性。

采用上述方案，所述第一标记选择为与杆塔相连的横担线，横担指的是横在杆塔上的铁架，一般是用来固定绝缘子的，横担线的方向通常为横向；所述第一属性可以为所述杆塔的实际轴向方向，通常为竖向；在横担通过金具等部件上挂接绝缘子及地线的部分为横担线，以所述横担线一端为起点，半径为其长度扩大一定范围，保障周围其他障碍物包含在内，规划轨迹时可规避障碍物，选取一个坐标系中z值为零的平面圆形，轨迹规划软件截取包含在该圆形范围内的所有点云数据点，如果截取的点中含有杆塔这一类别的点云数据，那么判断读取成功，可以确定所述杆塔区域模型。

所述第一信息点包括第一信息计算点和第一信息自动获取点。

采用上述方案，所述杆塔区域包围盒是一个整体，所述第一信息点是位于整体内的一部分，因此需要确定出所述第一信息点相对于所述杆塔区域的位置，所述第一信息计算点为需要计算确定的第一信息点，所述第一信息自动获取点为自动就可以选取的第一信息点，如杆号牌等，对于一些比较明显、拍摄精度不高的第一信息点可以采用自动获取。

所述第一信息计算点的确定，包括，确定所述第一空间数据模型中的基准点，通过所述基准点确定所述第一信息计算点。

采用上述方案，所述基准点也可以被称为质点，也就是所述杆塔区域模型的中心点，可以通过对所述杆塔区域全部点云数据求平均值的方法，计算出所述杆塔区域模型中心点的坐标值，然后通过所述中心点的坐标值求出其他第一信息计算点的坐标值。如，需要确定塔基、塔身、塔头的坐标值，可以保持所述中心点坐标值得X、Y值不变，以Z值为零、Z值居中、Z值最大来确定塔基、塔身、塔头三个第一信息计算点的坐标值；还可以确定大号侧通道，小号侧通道两个第一信息点，确定大小号侧是根据杆塔编号，杆塔的编号是根据电流的送电方向为准依次编号，送电端是小号侧，受电端是大号侧，杆塔编号通常可以用阿拉伯数字编号。

此外根据不同类型的杆塔，同一第一信息点的位置也有可能不同，如确定酒杯塔中间部件和猫头塔中间部件时，所述猫头塔的中间部件为竖直向下的绝缘子串；所述酒杯塔的中间部件可以为中相左绝缘子串和中相右绝缘子串以及二者相交的中相导线端挂点，还可以为竖向的V型绝缘子串等。

所以在实际选取第一信息点的过程当中，应当根据具体情况来确定需要拍摄的第一信息点是所述第一信息计算点还是可以自动获取的所述第一信息自动获取点。

参考图3所示，所述第二信息点包括导线绝缘子的导线端挂点拍摄点，确定所述导线绝缘子的导线端挂点拍摄点包括，筛除地线拍摄点，对所有导线模型信息数据进行聚类，确定距离横担模型最近的导线点为第一导线点，选取距离所述第一导线点最近的第二信息点，为所述导线绝缘子的导线端挂点拍摄点。

从采用上述方案，所述横担模型可自动生成，通过遍历所有绝缘子拍摄点，找到纵坐标最大的两个点，确定为左右地线拍摄点，并进行筛除；所述导线信息数据可以为导线点云数据，对所有导线点云进行DBSCAN聚类，DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。经过聚类后的所有导线模型点点云都被分配了对应的ID号，相同ID号的导线点点云被认为是属于同一根导线模型，即可以拆分出每根导线模型。

遍历导线模型点云，确定导线模型点云中距离横担模型最近的点，记为第一导线点，将所述第一导线点与所有的第二信息点进行空间对比，选取离第一导线点最近的第二信息点视为导线绝缘子的导线端挂点拍摄点，对所述导线绝缘子的导线端挂点进行额外储存，判断是否还有未处理的单根导线点云，如果为是则继续确定第一导线点，如果为否则进一步参与判断导线绝缘子形式。

绝缘子是一种特殊的绝缘控件，安装在不同电位的导体或导体与接地构件之间的能够耐受电压和机械应力作用的器件，能够在架空输电线路中起到重要作用，它是为了增加爬电距离的，通常由玻璃或陶瓷制成；通过提取地线拍摄点和拆分导线模型，可以有效地对绝缘子形式进行判断，从而生成更合理、更优化的飞行轨迹；电线杆顶部横向固定的角铁，上面有瓷瓶，用来支撑架空电线的；横担是杆塔中重要的组成部分，它的作用是用来安装绝缘子及金具，以支承导线、避雷线，并使之按规定保持一定的安全距离。

所述确定第一预定要求，包括，确定第一标准和根据所述第二空间数据模型确定的第二属性。

采用上述方案，所述第一标准为对所述第一信息点的拍摄标准，如在对交流线路单回直线酒杯塔拍摄时，所述拍摄的第一信息点为塔身，那么无人机的拍摄位置就应该位于杆塔斜上方、略低于塔头位置拍摄，拍摄角度应为平视或俯视，拍摄质量要求为能够看到除塔头及塔基部位的其他结构全貌；再如当拍摄塔基时，无人机拍摄位置应为在走廊正面或侧面面向塔基俯视拍摄，拍摄质量为能够看清塔基附近地面情况，拉线是否连接牢靠。

所述第二属性为所述无人机的安全距离，所述安全距离为所述无人机包围盒外轮廓与所述杆塔区域包围盒外轮廓之间的距离，如大疆御Mavic2专业版无人机的安全距离为0.5m-1.0m。

如图4所示，根据所述第一信息点和所述第一预定要求确定第二信息点，包括，所述第一信息点包括第三属性，所述第二属性还包括拍摄装置属性，所述第二信息点由所述第三属性和所述第一标准、所述第二属性通过计算确定。

所述第三属性可以为实际中所述杆塔第一信息点的高度和宽度，实际拍摄中的第一信息点如塔身，是具有长、宽、高的，可以根据电网确定的拍摄效果图大致估算，实际成像中因为是二维平面，所以只有宽和高；根据拍摄装置的不同确定所述拍摄装置的焦距和底片宽度；根据所述第一信息点实际宽度/所述底片的宽度＝所述第一距离/所述焦距，所述第一信息点实际的高度/所述底片的高度＝所述第二距离/所述焦距，其中所述第一信息点实际宽度、所述底片的宽度、所述焦距是已知的，所述第一信息点实际的高度、所述底片的高度也是已知的，然后分别计算得出所述第一距离和所述第二距离，所述第一距离为所述第二信息点在所述第一信息点宽度方向上距所述第一信息点的距离，所述第二距离为所述第二信息点在所述第一信息点高度方向上距所述第一信息点的距离，通过相似原理，依次得到所有所述第二信息点；图4为计算所述第一距离的示意图，J为第一信息点，JK为所述第一信息点实际宽度，NO为所述底片宽度，HM为所述焦距，所述第一距离HL为未知量需要进行计算，通过上述公式JK/NO＝HL/HM计算得出；长度方向可同理求出。

如图5所示，已知第一信息点L点坐标，欧拉角θ为已知设置的，LH长度已经求出，那么第二信息点H的坐标计算为：B点的x值应该是L，x±LH*COS(θ)，B点的y值为L,y±LH*Sin(θ)，其中L，x为第一信息点L的横坐标，L,y为第一信息点L的纵坐标；通过上述计算可以确定第二信息点H坐标。

根据所述第二空间数据模型和所述第二信息点规划出第一轨迹。

采用上述方案，将生成成功的所有巡检第二信息点按照一定拍摄规则连线，判断出现不合适的轨迹，也可以对不同拍摄部件、拍摄参数等进行调整，无人机巡检路径的基本规划原则是面向大号侧先左后右、从上至下，先小号侧后大号侧，有条件的单位，应根据输电设备结构选择合适的拍摄位置，并固化作业点，建立标准化航线库，航线库应包括线路名称、杆塔号、杆塔类型、布线形式、杆塔地理坐标、作业点成像参数等信息。

实施例2

如图2所示，本实施例与实施例1基本相同，相同的部分采用相同的附图标记和名称，不同之处在于：

还包括生成第二轨迹，所述生成第二轨迹包括生成第三信息点。

采用上述方案，所述第一轨迹中虽然各个第二信息点都满足所述第一预定要求，但在无人机从上一个第二信息点飞往下一个第二信息点的过程当中可能会出现穿过所述杆塔区域的情况，因此本发明还提出了一种优选的实施例，此时所述无人机包围盒可以与所述杆塔区域包围盒进行碰撞检测，所述碰撞检测与所述杆塔的位置类型不同、相机的设定参数不同、以及所述无人机的安全距离有关，如果碰撞检测成功，所述无人机会沿着所述第一轨迹继续飞行，如果碰撞检测失败，所述无人机将会改变方向，规划其他轨迹到达下一个第二信息点；但是重新规划出的轨迹有很多，只有一条是最优轨迹，即为所述第二轨迹，沿所述第二轨迹飞行时，所述无人机会先飞往所述第三信息点，再飞往至下一所述第二信息点。

继续参照图2，所述确定第三信息点，包括，确定前置第二信息点、确定后置第二信息点、确定中转点，对所述中转点添加约束条件，满足所述约束条件下的所述中转点为所述第三信息点。

采用上述方案，如图6所示，碰撞检测的过程即为生成所述第三信息点的过程，点B为所述前置第二信息点，点A为所述后置第二信息点，点C、点D、点E都包含在所述中转点中，经过点A和点B的圆为杆塔区域包围盒的截面，如果选取D点为第三信息点，当所述无人机包围盒沿着BDA的轨迹飞行时，会穿过所述杆塔包围盒且不满足所述无人机包围盒设置的安全距离，当B、第三信息点、A的夹角角度逐渐减小时，所述无人机包围盒会远离所述杆塔区域包围盒，且当刚好满足所述无人机包围盒安全距离时，所述第三信息点会变为C点位置；当第三信息点由C点移动到E点过程，B、第三信息点、A的夹角角度会逐渐减小，但BDA连线的距离就会大于BCA连线的距离，由此可知，添加约束条件为由前置第二信息点至第三信息点至后置第二信息点距离最短、所述无人机包围盒与所述杆塔区域包围盒之间距离满足安全距离，即可确定所述第三信息点。

还包括确定第三信息点属性，包括确定拍摄装置欧拉角旋转矩阵

确定正交投影矩阵

根据所述拍摄装置欧拉角旋转矩阵和所述正交投影矩阵确定所述第三信息点坐标为

采用上述方案，实际应用中现将相机的欧拉角转换为旋转矩阵，然后把旋转矩阵带入到Opengl库中，得到转换之后的相机位置，通过正交投影在屏幕上展示三维空间点云数据，因为计算机屏幕的现实面是一个二维平面，所以在通过拍摄装置欧拉角旋转矩阵和所述正交投影矩阵得到计算机屏幕上的第三信息点坐标。

其中，γ、β、φ分别为拍摄装置欧拉角的俯仰角、翻滚角、偏航角；left、right、top、bottom分别为屏幕左右上下的位置，zFar和zNear为近裁剪面和远裁剪面；w代表屏幕的宽度，h代表屏幕的高度，ndc标准化空间坐标系。x_ndc标准化空间坐标系的x值，y_ndc标准化空间坐标系的y值，z_ndc标准化空间坐标系的z值,x、y、z分别为转换前的坐标值。

本发明还提供了一种用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法的装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例所述的任一项方法。

本发明还提供了实现上述方法的一种装置，包括：

构建信息数据模块，所述构建信息数据模块用于构建包含所述第一对象的信息数据库；

第一数据处理模块，所述第一数据处理模块用于区分出属于所述第一类别的点云数据；

第一显示模块，所述第一显示模块用于显示所述第一空间数据模型和所述第二空间数据模型；

第二数据处理模块，所述第二数据处理模块用于处理生成所述第一信息点和所述第二信息点以及所述第三信息点。

第二显示模块，所述第二显示模块用于显示所述生成的第一轨迹。

采用上述方案，还可以设置第三显示模块用来显示第二轨迹，所述用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法的装置可以包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述所述的方法。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

应当理解，本申请实施例中，从权、各个实施例、特征可以互相组合结合，都能实现解决前述技术问题。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围，对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法，其特征在于：

构建包含第一对象的信息数据库，根据所述信息数据库选取包含第一对象的信息数据集合；

对所述第一对象进行空间数据模型化处理，确定第一空间数据模型；

获取第二对象空间信息数据，确定第二空间数据模型；

确定所述第一空间数据模型中的第一信息点；

确定第一预定要求，根据所述第一信息点和所述第一预定要求确定第二信息点；

根据所述第二空间数据模型和所述第二信息点规划出第一轨迹。

2.根据权利要求1所述的用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法，其特征在于：对所述第一对象进行空间数据模型化处理，包括，确定第一标记和所述第一对象的第一属性；所述确定第一空间数据模型为确定所述第一标记和所述第一属性。

3.根据权利要求1所述的用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法，其特征在于：所述第一信息点包括第一信息计算点和第一信息自动获取点。

4.根据权利要求3所述的用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法，其特征在于：所述第一信息计算点的确定，包括：确定所述第一空间数据模型中的基准点，通过所述基准点确定所述第一信息计算点。

5.根据权利要求1所述的用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法，其特征在于：所述确定第一预定要求，包括：确定第一标准和根据所述第二空间数据模型确定第二属性；根据所述第一信息点和所述第一预定要求确定第二信息点包括，所述第一信息点包括第三属性，所述第二属性还包括拍摄装置属性，所述第二信息点由所述第三属性和所述第一标准、所述第二属性通过计算确定。

6.根据权利要求1所述的用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法，其特征在于：根据所述第二空间数据模型和所述第二信息点规划出第一轨迹。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法，其特征在于：还包括生成第二轨迹，所述生成第二轨迹包括生成第三信息点。

8.根据权利要求7所述的用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法，其特征在于：所述确定第三信息点，包括，确定前置第二信息点、确定后置第二信息点、确定中转点，对所述中转点添加约束条件，满足所述约束条件下的所述中转点为所述第三信息点。

9.根据权利要求8所述的用于输电线路巡检的无人机轨迹规划方法，其特征在于：所述第二信息点包括导线绝缘子的导线端挂点拍摄点，确定所述导线绝缘子的导线端挂点拍摄点包括，筛除地线拍摄点，对所有导线模型信息数据进行聚类，确定距离横担模型最近的导线点为第一导线点，选取距离所述第一导线点最近的第二信息点，为所述导线绝缘子的导线端挂点拍摄点。

10.一种用于输电线路巡检的无人机轨迹规划装置，其特征在于：包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-9任一项的方法。

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