CN111652964A - 基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位方法和系统 - Google Patents

基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位方法和系统 Download PDF

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CN111652964A CN202010280944.4A CN202010280944A CN111652964A CN 111652964 A CN111652964 A CN 111652964A CN 202010280944 A CN202010280944 A CN 202010280944A CN 111652964 A CN111652964 A CN 111652964A
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Abstract

本发明提供一种基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位方法和系统，涉及电力巡检领域。包括以下步骤：获取杆塔三维点云数据、杆塔基础数据、杆塔地理数据、无人机三维点云数据、无人机基础数据、无人机飞控数据和杆塔周边环境三维点云数据；基于数字孪生技术对三维点云数据进行处理，得到三个三维模型；将三个模型组合，得到电力巡检数字孪生场景；基于无人机基础数据获取无人机观察半径和无人机观察角度，并确定无人机第三视角观察点；确定无人机相对于杆塔的实时位置；在电力巡检数字孪生场景中实时展示无人机相对于杆塔的实时位置，并基于无人机第三视角观察点展示无人机第三人称视角画面。本发明的安全可靠性高。

Description

基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位方法和系统
技术领域
本发明涉及电力巡检技术领域，具体涉及一种基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位方法和系统。
背景技术
随着经济社会的发展与进步，人们所需发电量与用电量逐年上升，电力部件的故障巡检排除工作也即格外受到重视。利用无人机进行电力巡检工作已经成为一种常用的方式。
然而巡检的杆塔往往都在山上或其他复杂地形处，飞手的操作往往也是超视距操作。在飞手利用无人机进行电力巡检的过程中，只能通过无人机吊舱的第一视角来判断无人机此时的位置。并且为了安全考虑，无人机所搭载摄像头不能左右移动，在判断无人机当前位置以及周围环境时，只能通过旋转无人机来实现，因此对于飞手来说，电力巡检的工作量很大，操纵无人机时容易造成安全事故。即现有技术存在安全可靠性低的缺点。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位方法和系统，解决了现有技术安全可靠性低的技术问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
本发明解决其技术问题所提供的一种基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位方法，所述定位方法由计算机执行，包括以下步骤：
获取杆塔三维点云数据、杆塔基础数据、杆塔地理数据、无人机三维点云数据、无人机基础数据、无人机飞控数据和杆塔周边环境三维点云数据；
基于数字孪生技术对所述杆塔三维点云数据、所述无人机三维点云数据和所述杆塔周边环境三维点云数据分别进行处理，得到杆塔三维模型、无人机三维模型和杆塔周边环境三维模型；将所述杆塔三维模型、所述无人机三维模型和所述杆塔周边环境三维模型组合，得到电力巡检数字孪生场景；
基于所述无人机基础数据获取无人机观察半径和无人机观察角度；基于所述无人机观察半径和所述无人机观察角度确定无人机第三视角观察点；
基于所述无人机飞控数据、所述杆塔基础数据和所述杆塔地理数据确定无人机相对于杆塔的实时位置；
在所述电力巡检数字孪生场景中实时展示无人机相对于杆塔的实时位置，并基于所述无人机第三视角观察点展示无人机第三人称视角画面。
优选的，所述杆塔基础数据包括：杆塔所属地区、杆塔所属公司和杆塔功能作用；
所述杆塔地理数据包括：杆塔经度、杆塔纬度和杆塔海拔高度；
所述无人机基础数据包括：电机转速、无人机电池电量、云台俯仰角、最低起飞速度和最低飞行速度；
所述无人机飞控数据包括：无人机实时GPS位置、飞行姿态、实施航向角、飞行速度、无人机加速度和无人机角速度。
优选的，无人机的坐标系的选取方法包括：
以无人机的重心为原点Os，以无人机机头朝向为x轴，在无人机水平悬停时，以重心水平面上与无人机机头朝向呈-90°的方向为y轴，以无人机垂直爬升的方向为z轴，建立得到无人机坐标系S(x,y,z)。
优选的，所述无人机观察半径的获取方法包括：
以无人机重心为球心圆点OUAV，以无人机机体最大臂长r为半径，得到无人机实际球体SRr；
以无人机的中心为球心圆点Oobs、r+d为半径的球体为无人机观察球体，其中d为观察距离，可根据用户需求进行调整设定。
优选的，所述无人机数字重心的获取方法包括：
将所述无人机实时GPS位置映射到所述电力巡检数字孪生场景中，得到点OUAV，并将点OUAV设定为所述电力巡检数字孪生场景中的无人机数字重心点。
优选的，所述无人机观察角度的获取方法包括：
获取无人机第三视角观察点和无人机坐标系原点的连线，设定连线与无人机坐标系y轴负方向所成角度为无人机观察角度α，范围为+90°～-90°；观察角度α可根据用户需求进行调整设定。
优选的，所述无人机第三视角观察点的获取方法包括：
用户处于距离无人机数字重心高度sinα*(r+d)的位置对无人机进行观察，视线角度为α。
优选的，所述无人机第三人称视角画面的展示形式为：
以无人机为固定位置，通过用户选取的无人机第三视角观察点和无人机观察角度展现无人机周围的场景，场景视角跟随无人机机头偏转而转动。
优选的，所述无人机第三人称视角画面的展示信息包括：无人机机头相对杆塔中心的距离和无人机机头相对巡检目标零件的距离。
本发明解决其技术问题所提供的一种基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位系统，所述系统包括计算机，所述计算机包括：
至少一个存储单元；
至少一个处理单元；
其中，所述至少一个存储单元中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述至少一个处理单元加载并执行以实现以下步骤：
获取杆塔三维点云数据、杆塔基础数据、杆塔地理数据、无人机三维点云数据、无人机基础数据、无人机飞控数据和杆塔周边环境三维点云数据；
基于数字孪生技术对所述杆塔三维点云数据、所述无人机三维点云数据和所述杆塔周边环境三维点云数据分别进行处理，得到杆塔三维模型、无人机三维模型和杆塔周边环境三维模型；将所述杆塔三维模型、所述无人机三维模型和所述杆塔周边环境三维模型组合，得到电力巡检数字孪生场景；
基于所述无人机基础数据获取无人机观察半径和无人机观察角度；基于所述无人机观察半径和所述无人机观察角度确定无人机第三视角观察点；
基于所述无人机飞控数据、所述杆塔基础数据和所述杆塔地理数据确定无人机相对于杆塔的实时位置；
在所述电力巡检数字孪生场景中实时展示无人机相对于杆塔的实时位置，并基于所述无人机第三视角观察点展示无人机第三人称视角画面。
(三)有益效果
本发明提供了一种基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位方法和系统。与现有技术相比，具备以下有益效果：
本发明通过获取杆塔三维点云数据、杆塔基础数据、杆塔地理数据、无人机三维点云数据、无人机基础数据、无人机飞控数据和杆塔周边环境三维点云数据；基于数字孪生技术对三维点云数据进行处理，得到杆塔三维模型、无人机三维模型和杆塔周边环境三维模型；将三个模型组合，得到电力巡检数字孪生场景；基于无人机基础数据获取无人机观察半径和无人机观察角度；基于无人机观察半径和无人机观察角度确定无人机第三视角观察点；基于无人机飞控数据、杆塔基础数据和杆塔地理数据确定无人机相对于杆塔的实时位置；在电力巡检数字孪生场景中实时展示无人机相对于杆塔的实时位置，并基于无人机第三视角观察点展示无人机第三人称视角画面。本发明通过将无人机的实时位置在数字孪生场景中展示，以第三人称视角的形式还原出无人机此时相对电塔的真实位置，为无人机飞手判断无人机的位置提供一个可靠的依据，减轻飞手操作时的心理负担，辅助巡检作业的过程，提高了无人机巡检时的安全可靠性。
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为本发明实施例所提供的基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位方法的整体流程图；
图2为本发明实施例所提供的基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位方法的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请实施例通过提供一种基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位方法和系统，解决了现有技术安全可靠性低问题，提高了无人机电力巡检的安全可靠性。
本申请实施例中的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：
本发明实施例通过获取杆塔三维点云数据、杆塔基础数据、杆塔地理数据、无人机三维点云数据、无人机基础数据、无人机飞控数据和杆塔周边环境三维点云数据；基于数字孪生技术对三维点云数据进行处理，得到杆塔三维模型、无人机三维模型和杆塔周边环境三维模型；将三个模型组合，得到电力巡检数字孪生场景；基于无人机基础数据获取无人机观察半径和无人机观察角度；基于无人机观察半径和无人机观察角度确定无人机第三视角观察点；基于无人机飞控数据、杆塔基础数据和杆塔地理数据确定无人机相对于杆塔的实时位置；在电力巡检数字孪生场景中实时展示无人机相对于杆塔的实时位置，并基于无人机第三视角观察点展示无人机第三人称视角画面。本发明实施例通过将无人机的实时位置在数字孪生场景中展示，以第三人称视角的形式还原出无人机此时相对电塔的真实位置，为无人机飞手判断无人机的位置提供一个可靠的依据，减轻飞手操作时的心理负担，辅助巡检作业的过程，提高了无人机巡检时的安全可靠性。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
本发明实施例提供了一种基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位方法，该方法由计算机执行，如图1所示，包括以下步骤：
S1、获取杆塔三维点云数据、杆塔基础数据、杆塔地理数据、无人机三维点云数据、无人机基础数据、无人机飞控数据和杆塔周边环境三维点云数据；
S2、基于数字孪生技术对所述杆塔三维点云数据、所述无人机三维点云数据和所述杆塔周边环境三维点云数据分别进行处理，得到杆塔三维模型、无人机三维模型和杆塔周边环境三维模型；将所述杆塔三维模型、所述无人机三维模型和所述杆塔周边环境三维模型组合，得到电力巡检数字孪生场景；
S3、基于所述无人机基础数据获取无人机观察半径和无人机观察角度；基于所述无人机观察半径和所述无人机观察角度确定无人机第三视角观察点；
S4、基于所述无人机飞控数据、所述杆塔基础数据和所述杆塔地理数据确定无人机相对于杆塔的实时位置；
S5、在所述电力巡检数字孪生场景中实时展示无人机相对于杆塔的实时位置，并基于所述无人机第三视角观察点展示无人机第三人称视角画面。
本发明实施例通过获取杆塔三维点云数据、杆塔基础数据、杆塔地理数据、无人机三维点云数据、无人机基础数据、无人机飞控数据和杆塔周边环境三维点云数据；基于数字孪生技术对三维点云数据进行处理，得到杆塔三维模型、无人机三维模型和杆塔周边环境三维模型；将三个模型组合，得到电力巡检数字孪生场景；基于无人机基础数据获取无人机观察半径和无人机观察角度；基于无人机观察半径和无人机观察角度确定无人机第三视角观察点；基于无人机飞控数据、杆塔基础数据和杆塔地理数据确定无人机相对于杆塔的实时位置；在电力巡检数字孪生场景中实时展示无人机相对于杆塔的实时位置，并基于无人机第三视角观察点展示无人机第三人称视角画面。本发明实施例通过将无人机的实时位置在数字孪生场景中展示，以第三人称视角的形式还原出无人机此时相对电塔的真实位置，为无人机飞手判断无人机的位置提供一个可靠的依据，减轻飞手操作时的心理负担，辅助巡检作业的过程，提高了无人机巡检时的安全可靠性。
下面对各步骤进行具体分析。
在步骤S1中，获取杆塔三维点云数据、杆塔基础数据、杆塔地理数据、无人机三维点云数据、无人机基础数据、无人机飞控数据和杆塔周边环境三维点云数据。具体包括以下步骤：
S101、获取基础信息。
具体的，本发明实施例可在输电线路杆塔控制中心获取杆塔基础数据、杆塔地理数据和无人机基础数据。
其中，杆塔基础数据包括：杆塔所属地区、杆塔所属公司和杆塔功能作用。具体的，通过杆塔基础数据可以确定三维场景中的杆塔对应于现实中的哪个杆塔。
杆塔地理数据包括：杆塔经度、杆塔纬度和杆塔海拔高度。
无人机基础数据包括：电机转速、无人机电池电量、云台俯仰角、最低起飞速度和最低飞行速度。具体的，通过无人机基础数据可以真实的还原在第三人称视角中无人机姿态。
S102、获取三维点云数据。
具体的，本发明实施例通过三维激光扫描仪分别对杆塔整体、关键零部件以及杆塔周边环境的点云数据进行采集，并生成高精度三维点云数据和全息影像数据。
S103、获取实时信息。
具体的，在无人机飞行过程中，由无人机将无人机飞控数据实时反馈给控制中心。
无人机飞控数据包括：无人机实时GPS位置、飞行姿态、实施航向角、飞行速度、无人机加速度和无人机角速度。
在步骤S2中，基于数字孪生技术对所述杆塔三维点云数据、所述无人机三维点云数据和所述杆塔周边环境三维点云数据分别进行处理，得到杆塔三维模型、无人机三维模型和杆塔周边环境三维模型；将所述杆塔三维模型、所述无人机三维模型和所述杆塔周边环境三维模型组合，得到电力巡检数字孪生场景。
具体的，数字孪生技术如下：
1、将输出的原始三维点云数据和全息影像数据以工程化的方式进行管理。
2、原始点云预处理：对原始点云进行拼接、去噪、分类、滤波处理等，输出预处理后的点云数据。
3、点云与全景配准：将三维点云和全息影像关联并自动配准映射，输出影像点云数据。
4、基于影像点云数据进行三维建模，具体包括：
①在三维点云俯视图上，利用点云切面，快速勾画建筑物水平截面的轮廓线，自动利用点云计算建筑物高度将轮廓进行拉伸，构建建筑物模型。
②全景纹理贴图：对于构建好的建筑物模型，通过与全息影像融合进行纹理提取，在三维模型中显示与其对应的贴图纹理。
③其他三维地物采集：道路面、立杆行道树批量三维建模处理。
在步骤S3中，基于所述无人机基础数据获取无人机观察半径和无人机观察角度；基于所述无人机观察半径和所述无人机观察角度确定无人机第三视角观察点。
需要说明的是，如图2所示，为了更好地获取无人机第三视角，本发明实施例预先设定的无人机坐标系如下：
以无人机的重心为原点Os，以无人机机头朝向为x轴，在无人机水平悬停时，以重心水平面上与无人机机头朝向呈-90°的方向为y轴，以无人机垂直爬升的方向为z轴，建立得到无人机坐标系S(x,y,z)。
根据无人机坐标系确定无人机的数字重心如下：
将无人机实时GPS位置映射到电力巡检数字孪生场景中，得到点OUAV，并将该点设定为电力巡检数字孪生场景中的无人机数字重心点。
S301、获取无人机观察半径。
具体的，以无人机重心为球心圆点OUAV，以无人机机体最大臂长r为半径，得到无人机实际球体SRr。
其中：S代表球体，R代表用半径表示这个球体，具体的半径长度为r。
以无人机的中心为球心圆点Oobs、r+d为半径的球体为无人机观察球体，其中d为观察距离，可根据用户需求进行调整设定。
S302、获取无人机观察角度。
具体的，获取无人机第三视角观察点和无人机坐标系原点的连线，设定连线与无人机坐标系y轴负方向所成角度为无人机观察角度α，范围为+90°～-90°；观察角度α可根据用户需求进行调整设定。
S303、获取无人机第三视角观察点。
具体的，设定用户处于距离无人机数字重心高度sinα*(r+d)的位置对无人机进行观察，视线角度为α。此处的观测点即为无人机第三视角观察点。
在步骤S4中，基于所述无人机飞控数据、所述杆塔基础数据和所述杆塔地理数据确定无人机相对于杆塔的实时位置。
具体的，根据无人机飞控数据中无人机实时GPS位置可确定现实中无人机相对于附近地形的位置。通过结合杆塔基础数据和杆塔地理数据，可确定无人机相对于杆塔的实时位置，并在电力巡检数字孪生场景中实时展示。
在步骤S5中，在所述电力巡检数字孪生场景中实时展示无人机相对于杆塔的实时位置，并基于所述无人机第三视角观察点展示无人机第三人称视角画面。
具体的，无人机第三人称视角画面的展示形式为：
以无人机为固定位置，实时展现无人机周围的场景，场景视角跟随无人机机头偏转而转动。
无人机第三人称视角画面的展示信息包括：无人机机头相对杆塔中心的距离和无人机机头相对巡检目标零件的距离。
通过无人机第三人称视角画面可准确还原出无人机此时相对于杆塔的真实位置，为无人机飞手判断无人机的位置提供一个可靠的依据，减轻飞手操作时的心理负担，辅助巡检作业的过程决策。同时，无人机动态实时可视化展示也为后台实时监督管控人员提供一个全局把控的可视化第三人称视角，有助于巡检作业管理。
本发明实施例还提供了一种基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位系统，所述系统包括计算机，所述计算机包括：
至少一个存储单元；
至少一个处理单元；
其中，所述至少一个存储单元中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述至少一个处理单元加载并执行以实现以下步骤：
S1、获取杆塔三维点云数据、杆塔基础数据、杆塔地理数据、无人机三维点云数据、无人机基础数据、无人机飞控数据和杆塔周边环境三维点云数据；
S2、基于数字孪生技术对所述杆塔三维点云数据、所述无人机三维点云数据和所述杆塔周边环境三维点云数据分别进行处理，得到杆塔三维模型、无人机三维模型和杆塔周边环境三维模型；将所述杆塔三维模型、所述无人机三维模型和所述杆塔周边环境三维模型组合，得到电力巡检数字孪生场景；
S3、基于所述无人机基础数据获取无人机观察半径和无人机观察角度；基于所述无人机观察半径和所述无人机观察角度确定无人机第三视角观察点；
S4、基于所述无人机飞控数据、所述杆塔基础数据和所述杆塔地理数据确定无人机相对于杆塔的实时位置；
S5、在所述电力巡检数字孪生场景中实时展示无人机相对于杆塔的实时位置，并基于所述无人机第三视角观察点展示无人机第三人称视角画面。
可理解的是，本发明实施例提供的上述定位系统与上述定位方法相对应，其有关内容的解释、举例、有益效果等部分可以参考基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位方法中的相应内容，此处不再赘述。
综上所述，与现有技术相比，具备以下有益效果：
本发明实施例通过获取杆塔三维点云数据、杆塔基础数据、杆塔地理数据、无人机三维点云数据、无人机基础数据、无人机飞控数据和杆塔周边环境三维点云数据；基于数字孪生技术对三维点云数据进行处理，得到杆塔三维模型、无人机三维模型和杆塔周边环境三维模型；将三个模型组合，得到电力巡检数字孪生场景；基于无人机基础数据获取无人机观察半径和无人机观察角度；基于无人机观察半径和无人机观察角度确定无人机第三视角观察点；基于无人机飞控数据、杆塔基础数据和杆塔地理数据确定无人机相对于杆塔的实时位置；在电力巡检数字孪生场景中实时展示无人机相对于杆塔的实时位置，并基于无人机第三视角观察点展示无人机第三人称视角画面。本发明实施例通过将无人机的实时位置在数字孪生场景中展示，以第三人称视角的形式还原出无人机此时相对电塔的真实位置，为无人机飞手判断无人机的位置提供一个可靠的依据，减轻飞手操作时的心理负担，辅助巡检作业的过程，提高了无人机巡检时的安全可靠性。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位方法，其特征在于，所述定位方法由计算机执行，包括以下步骤：
获取杆塔三维点云数据、杆塔基础数据、杆塔地理数据、无人机三维点云数据、无人机基础数据、无人机飞控数据和杆塔周边环境三维点云数据；
基于数字孪生技术对所述杆塔三维点云数据、所述无人机三维点云数据和所述杆塔周边环境三维点云数据分别进行处理，得到杆塔三维模型、无人机三维模型和杆塔周边环境三维模型；将所述杆塔三维模型、所述无人机三维模型和所述杆塔周边环境三维模型组合，得到电力巡检数字孪生场景；
基于所述无人机基础数据获取无人机观察半径和无人机观察角度；基于所述无人机观察半径和所述无人机观察角度确定无人机第三视角观察点；
基于所述无人机飞控数据、所述杆塔基础数据和所述杆塔地理数据确定无人机相对于杆塔的实时位置；
在所述电力巡检数字孪生场景中实时展示无人机相对于杆塔的实时位置，并基于所述无人机第三视角观察点展示无人机第三人称视角画面。
2.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述杆塔基础数据包括：杆塔所属地区、杆塔所属公司和杆塔功能作用；
所述杆塔地理数据包括：杆塔经度、杆塔纬度和杆塔海拔高度；
所述无人机基础数据包括：电机转速、无人机电池电量、云台俯仰角、最低起飞速度和最低飞行速度；
所述无人机飞控数据包括：无人机实时GPS位置、飞行姿态、实施航向角、飞行速度、无人机加速度和无人机角速度。
3.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，无人机的坐标系的选取方法包括：
以无人机的重心为原点Os，以无人机机头朝向为x轴，在无人机水平悬停时，以重心水平面上与无人机机头朝向呈-90°的方向为y轴，以无人机垂直爬升的方向为z轴，建立得到无人机坐标系S(x,y,z)。
4.如权利要求3所述的定位方法，其特征在于，所述无人机观察半径的获取方法包括：
以无人机重心为球心圆点OUAV，以无人机机体最大臂长r为半径，得到无人机实际球体SRr；
以无人机的中心为球心圆点Oobs、r+d为半径的球体为无人机观察球体，其中d为观察距离，可根据用户需求进行调整设定。
5.如权利要求4所述的定位方法，其特征在于，所述无人机数字重心的获取方法包括：
将所述无人机实时GPS位置映射到所述电力巡检数字孪生场景中，得到点OUAV，并将点OUAV设定为所述电力巡检数字孪生场景中的无人机数字重心点。
6.如权利要求5所述的定位方法，其特征在于，所述无人机观察角度的获取方法包括：
获取无人机第三视角观察点和无人机坐标系原点的连线，设定连线与无人机坐标系y轴负方向所成角度为无人机观察角度α，范围为+90°～-90°；观察角度α可根据用户需求进行调整设定。
7.如权利要求6所述的定位方法，其特征在于，所述无人机第三视角观察点的获取方法包括：
用户处于距离无人机数字重心高度sinα*(r+d)的位置对无人机进行观察，视线角度为α。
8.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述无人机第三人称视角画面的展示形式为：
以无人机为固定位置，通过用户选取的无人机第三视角观察点和无人机观察角度展现无人机周围的场景，场景视角跟随无人机机头偏转而转动。
9.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述无人机第三人称视角画面的展示信息包括：无人机机头相对杆塔中心的距离和无人机机头相对巡检目标零件的距离。
10.一种基于数字孪生的电力巡检无人机辅助定位系统，其特征在于，所述系统包括计算机，所述计算机包括：
至少一个存储单元；
至少一个处理单元；
其中，所述至少一个存储单元中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述至少一个处理单元加载并执行以实现以下步骤：
获取杆塔三维点云数据、杆塔基础数据、杆塔地理数据、无人机三维点云数据、无人机基础数据、无人机飞控数据和杆塔周边环境三维点云数据；
基于数字孪生技术对所述杆塔三维点云数据、所述无人机三维点云数据和所述杆塔周边环境三维点云数据分别进行处理，得到杆塔三维模型、无人机三维模型和杆塔周边环境三维模型；将所述杆塔三维模型、所述无人机三维模型和所述杆塔周边环境三维模型组合，得到电力巡检数字孪生场景；
基于所述无人机基础数据获取无人机观察半径和无人机观察角度；基于所述无人机观察半径和所述无人机观察角度确定无人机第三视角观察点；
基于所述无人机飞控数据、所述杆塔基础数据和所述杆塔地理数据确定无人机相对于杆塔的实时位置；
在所述电力巡检数字孪生场景中实时展示无人机相对于杆塔的实时位置，并基于所述无人机第三视角观察点展示无人机第三人称视角画面。
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Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112037331A (zh) * 2020-09-14 2020-12-04 广东电网有限责任公司江门供电局 一种快速判定电力杆塔危险性的方法及其系统
CN112200777A (zh) * 2020-09-25 2021-01-08 燕山大学 快速判别航空发动机核心零部件装置拆装顺序的方法
CN112258491A (zh) * 2020-10-30 2021-01-22 国网河南省电力公司电力科学研究院 一种电力设备缺陷三维模拟方法
CN112270751A (zh) * 2020-10-29 2021-01-26 久瓴(上海)智能科技有限公司 农林作业场景展示方法、装置、终端和存储介质
CN112287859A (zh) * 2020-11-03 2021-01-29 北京京东乾石科技有限公司 物体识别方法、装置和系统，计算机可读存储介质
CN112506180A (zh) * 2020-10-15 2021-03-16 同济大学 一种面向无人系统的数字孪生系统
CN112669444A (zh) * 2020-12-17 2021-04-16 国网山西省电力公司运城供电公司 配网线路无人机巡检典型场景的快速构建方法及系统
CN112817324A (zh) * 2020-12-17 2021-05-18 国网山西省电力公司运城供电公司 配网线路多无人机协同巡检任务分配方法和系统
CN113296537A (zh) * 2021-05-25 2021-08-24 湖南博瑞通航航空技术有限公司 基于电力杆塔模型匹配的电力无人机巡检方法及系统
CN113362485A (zh) * 2021-06-03 2021-09-07 上海宝信数据中心有限公司 一种基于数字孪生平台的自动点巡检系统及方法
CN113687718A (zh) * 2021-08-20 2021-11-23 广东工业大学 一种人-机集成的数字孪生系统及其构建方法
CN113993205A (zh) * 2021-10-13 2022-01-28 武汉理工大学 基于数字孪生的uwb定位系统与方法
CN114596420A (zh) * 2022-03-16 2022-06-07 中关村科学城城市大脑股份有限公司 一种应用于城市大脑的激光点云建模方法和系统
CN115049793A (zh) * 2022-08-17 2022-09-13 广东电网有限责任公司佛山供电局 基于数字孪生的输电线路树木生长可视化预测方法及装置
CN115167530A (zh) * 2022-09-08 2022-10-11 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 基于多维传感的带电作业勘察数据处理方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103472847A (zh) * 2013-08-30 2013-12-25 广东电网公司电力科学研究院 无人机电力线路巡检航迹监控方法与系统
CN106973261A (zh) * 2017-03-03 2017-07-21 湖北天专科技有限公司 以第三方视角观察无人机的设备、系统和方法
US10339721B1 (en) * 2018-01-24 2019-07-02 Apple Inc. Devices, methods, and graphical user interfaces for system-wide behavior for 3D models
CN110008605A (zh) * 2019-04-10 2019-07-12 广东工业大学 基于数字孪生模型的监测方法及应用其的撞点机设备
CN110009731A (zh) * 2019-04-09 2019-07-12 中船第九设计研究院工程有限公司 一种船舶辅助驾驶的三维场景构建方法
CN110738739A (zh) * 2019-10-22 2020-01-31 同济大学 一种面向机器人装配的数字孪生系统的构建系统
CN110917616A (zh) * 2019-11-28 2020-03-27 腾讯科技（深圳）有限公司 虚拟场景中的方位提示方法、装置、设备及存储介质

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103472847A (zh) * 2013-08-30 2013-12-25 广东电网公司电力科学研究院 无人机电力线路巡检航迹监控方法与系统
CN106973261A (zh) * 2017-03-03 2017-07-21 湖北天专科技有限公司 以第三方视角观察无人机的设备、系统和方法
US10339721B1 (en) * 2018-01-24 2019-07-02 Apple Inc. Devices, methods, and graphical user interfaces for system-wide behavior for 3D models
CN110009731A (zh) * 2019-04-09 2019-07-12 中船第九设计研究院工程有限公司 一种船舶辅助驾驶的三维场景构建方法
CN110008605A (zh) * 2019-04-10 2019-07-12 广东工业大学 基于数字孪生模型的监测方法及应用其的撞点机设备
CN110738739A (zh) * 2019-10-22 2020-01-31 同济大学 一种面向机器人装配的数字孪生系统的构建系统
CN110917616A (zh) * 2019-11-28 2020-03-27 腾讯科技（深圳）有限公司 虚拟场景中的方位提示方法、装置、设备及存储介质

Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112037331A (zh) * 2020-09-14 2020-12-04 广东电网有限责任公司江门供电局 一种快速判定电力杆塔危险性的方法及其系统
CN112200777B (zh) * 2020-09-25 2022-05-17 燕山大学 快速判别航空发动机核心零部件装置拆装顺序的方法
CN112200777A (zh) * 2020-09-25 2021-01-08 燕山大学 快速判别航空发动机核心零部件装置拆装顺序的方法
CN112506180A (zh) * 2020-10-15 2021-03-16 同济大学 一种面向无人系统的数字孪生系统
CN112270751A (zh) * 2020-10-29 2021-01-26 久瓴(上海)智能科技有限公司 农林作业场景展示方法、装置、终端和存储介质
CN112258491A (zh) * 2020-10-30 2021-01-22 国网河南省电力公司电力科学研究院 一种电力设备缺陷三维模拟方法
CN112287859A (zh) * 2020-11-03 2021-01-29 北京京东乾石科技有限公司 物体识别方法、装置和系统，计算机可读存储介质
CN112669444A (zh) * 2020-12-17 2021-04-16 国网山西省电力公司运城供电公司 配网线路无人机巡检典型场景的快速构建方法及系统
CN112817324A (zh) * 2020-12-17 2021-05-18 国网山西省电力公司运城供电公司 配网线路多无人机协同巡检任务分配方法和系统
CN113296537A (zh) * 2021-05-25 2021-08-24 湖南博瑞通航航空技术有限公司 基于电力杆塔模型匹配的电力无人机巡检方法及系统
CN113296537B (zh) * 2021-05-25 2024-03-12 湖南博瑞通航航空技术有限公司 基于电力杆塔模型匹配的电力无人机巡检方法及系统
CN113362485A (zh) * 2021-06-03 2021-09-07 上海宝信数据中心有限公司 一种基于数字孪生平台的自动点巡检系统及方法
CN113687718A (zh) * 2021-08-20 2021-11-23 广东工业大学 一种人-机集成的数字孪生系统及其构建方法
CN113993205B (zh) * 2021-10-13 2022-08-19 武汉理工大学 基于数字孪生的uwb定位系统与方法
CN113993205A (zh) * 2021-10-13 2022-01-28 武汉理工大学 基于数字孪生的uwb定位系统与方法
CN114596420A (zh) * 2022-03-16 2022-06-07 中关村科学城城市大脑股份有限公司 一种应用于城市大脑的激光点云建模方法和系统
CN115049793A (zh) * 2022-08-17 2022-09-13 广东电网有限责任公司佛山供电局 基于数字孪生的输电线路树木生长可视化预测方法及装置
CN115049793B (zh) * 2022-08-17 2023-01-03 广东电网有限责任公司佛山供电局 基于数字孪生的输电线路树木生长可视化预测方法及装置
CN115167530A (zh) * 2022-09-08 2022-10-11 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 基于多维传感的带电作业勘察数据处理方法及系统
CN115167530B (zh) * 2022-09-08 2023-01-13 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 基于多维传感的带电作业勘察数据处理方法及系统

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