CN111966129A - 一种光伏巡检无人机及其仿地飞行方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种光伏巡检无人机及其仿地飞行方法，包括以下步骤：根据已建模的光伏电站DOM正射影像图，规划无人机仿地飞行区域；控制无人机在所述无人机仿地飞行区域采用3D正射法飞行并生成无人机仿地飞行区域的数字表面模型；根据所述无人机仿地飞行区域的数字表面模型计算无人机每个航点对应的飞行高度，得到无人机仿地飞行轨迹。本发明通过热红外相机获取光伏组件工作状态异常时产生的热斑，实现了光伏巡检；同时，在无人机巡检的过程中，通过预建模的数字表面模型，使无人机可以动态地调整飞行高度，保证了无人机的安全性，并且极大提高了成像质量。
Description
技术领域
本发明属于无人机控制技术领域，具体涉及一种光伏巡检无人机及其仿地飞行方法。
背景技术
光伏组件在工作时，组件中单体电池由于遮光或者本身原因导致电流降低，当工作电流超过该单体电池电流时，则该部分电池处于反向偏置状态，在电路中的功能由电源变成负载，消耗能量，从而在组件内部形成局部过热现象，产生热斑。
公开号为CN110750107A的中国专利公开了一种基于光学标识的光伏电站无人机巡检方法，通过在光伏场区域内设置光学标识体，然后使用无人机获取该区域的地标信息，完成巡检任务，该方法能够使用无人机自动根据光伏场区域的地标信息进行巡检。但是一方面，光伏电站一般设置在山地，海拔起伏较大，没有考虑无人机的高度信息，另一方面，该方法通过拍摄图像数据导出后处理获取巡检信息，需要处理的数据量较大，效率低下。
无人机在山地飞行中，由于地形的关系，动辄几百米的高差如果仅能在一定的高度飞行，无论是成像质量还是重叠度都很难有保障，且很难保证飞行安全。在山地光伏巡检中，由于热红外相机像素原因，需要无人机尽可能飞行高度在60M以下，以保证能够清晰地识别出热斑。所以需要能够根据地面起伏以相对恒定高度飞行的无人机来进行光伏巡检。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种光伏巡检无人机及其仿地飞行方法，提高了光伏巡检的效率。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种光伏巡检无人机的仿地飞行方法，包括以下步骤：
步骤一：控制无人机采用3D正射的方法在区域内飞行一遍，对无人机航拍图像包含的3D位置信息进行解码，生成光伏电站数字正射影像图及数字表面模型；
步骤二：由用户规划无人机仿地飞行区域，无人机自主规划在飞行区域内的航线及拍照点；
步骤三：根据无人机仿地飞行区域的数字表面模型计算无人机每个拍照点对应的飞行高度，得到无人机仿地飞行轨迹；
步骤四：无人机在飞行区域飞行过程中进行多次拍照，使多次拍摄的照片非重叠地覆盖飞行区域；飞行的同时，无人机自动识别光伏面板的热斑故障点，并且记录热斑对应的光伏面板GPS信息。
为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
进一步地，无人机仿地飞行区域为矩形。
进一步地，步骤二中，无人机自主规划飞行区域内的航线包括计算航线之间间距和航向间距，具体如下：
设定相机的视场角为β，则无人机飞行高程与无人机航拍的地面实际长度的关系如下：
式中，H为航拍的地面实际长度，h为无人机飞行高程；
由地面采样间隔和无人机飞行高程计算出航拍图像的实际面积尺寸，当相机的视场角β固定后，得到航拍的地面实际宽度W与地面实际长度H的关系如下式所示：
得出航拍的地面实际宽度W为：
由此计算出无人机飞行中的航线之间间距和航向间距；
航线间距W1公式为：W1＝H*(1-旁向重叠率)；
航向间距W2公式为：W2＝W*(1-航向重叠率)。
进一步地，步骤二中，对于无人机拍照点的计算方法如下式所示：
x＝frame*height/focal；
d＝ratio*x；
d’＝x-d；
式中，x为无人机拍摄的照片对应的地面的实际宽度；frame为拍摄照片的画幅；height为无人机高度；focal为焦距；d为重叠部分的距离；ratio为重叠率；d’为非重叠部分的距离，即拍照点之间的间距。
进一步地，步骤三中，数字表面模型包括tif和tfw两个文件，通过tif和tfw两个文件，计算出每个拍照点对应的无人机飞行高度，将信息传送到无人机。
进一步地，无人机飞行高度计算方法如下：
将tfw文件中的(x’，y’)代入下式，代入的公式如下：
x'＝Ax+By+C
y'＝Dx+Ey+F
式中，A为地图单元中的一个像素在X方向上的X分辨率尺度；B为平移量；C为旋转量；D为地图单元中的一个像素在Y方向上的Y分辨率尺度的负值；E为像素(1，1)的X地坐标；F为像素(1，1)的Y地坐标；
计算出数字表面模型的对应信息(x，y)，得到数字表面模型的海拔高度，由海拔高度减去无人机起飞点的高度得到地形的落差高度，用落差高度加上无人机的飞行高度来得到无人机仿地飞行的高度。
进一步地，步骤三还包括：得到无人机仿地飞行轨迹后，将所述无人机仿地飞行轨迹导入无人机离线地图存储装置中。
进一步地，步骤四中，使多次拍摄的照片非重叠地覆盖其飞过的区域，具体为：对航线进行扩展，来延长每条航线，使每条航线的长度是所拍摄照片宽度的整数倍；
如果航线长为h1，无人机拍摄的照片的宽为h2，若h1％h2>0，则航线向外延长(h2-h1)％h2的距离，以保证无人机能够覆盖到整个飞行区域，不会漏拍，且这个区域是短画幅照片覆盖面积的整数倍。
本发明还采用以下技术方案：
一种光伏巡检无人机，其特征在于，包括热红外相机，可见光相机，离线地图存储装置；
所述热红外相机设于无人机的机体上，用于自动识别光伏面板的温度异常区域；
所述可见光相机设于无人机的机体上，用于拍摄温度异常区域的照片；
所述无人机与AI云平台或巡检APP通讯连接。
进一步地，所述无人机能够根据系统内置的热红外热斑识别算法，实时巡检光伏面板，找到疑似故障点。
本发明的有益效果是：本发明提供的一种光伏巡检无人机及其仿地飞行方法，通过热红外相机获取光伏组件工作状态异常时产生的热斑，实现了光伏巡检；同时，在无人机巡检的过程中，通过预建模的数字表面模型，使无人机能根据地面起伏以相对恒定的高度飞行，保证了无人机的安全性，并且极大提高了成像质量。
附图说明
图1为本发明的无人机仿地飞行方法流程示意图。
图2为本发明的无人机仿地飞行区域示意图。
图3为本发明的数字表面模型示意图。
图4为本发明的无人机飞行高程与无人机航拍的图片对应的地面实际长度的关系示意图。
图5为本发明的无人机仿地飞行区域示意图。
图6为本发明的无人机仿地飞行进行光伏巡检航线示意图。
图7为本发明的光伏巡检结果示意图。
具体实施方式
现在结合附图1-7对本发明作进一步详细的说明。
需要注意的是，发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
无人机在山地飞行中由于地形的关系，动辄几百米的高差如果仅能在一定的高度飞行，无论是成像质量还是重叠度都很难有保障。而飞行器如果能根据地面起伏以相对恒定的高度飞行，不仅能够保障飞行器的安全而且成像质量也会有极大提升，通过DSM模型，读取出地形高度，同时将数据给到无人机，使得无人机在每个航点可以动态的高度调整。
如图1-2所示，在本发明的其中一个实施例中，选取一处海拔高度约为3300m左右，总装机容量20MWp，区域内占地面积约70.11h㎡的光伏电站，通过无人机挂载的热红外相机，探测场景目标的热红外辐射能量，从而获得场景目标物体的热分布场影像。利用热红外成像的这种特点，可以对光伏面板组件进行热红外图像采集和分析，发现面板局部高温异常区，最终发现并定位故障点。
如图1和图3所示，在本发明的其中一个实施例中，由于光伏电站为山地地形，高低起伏落差较大，常规的低空平面飞行无法满足巡检的精度需求，则需要在无人机控制端APP内导入7块地块覆盖区域的DSM数字表面模型，控制无人机能够根据地形跟随，保持无人机与光伏面板距离相对恒定，在30米左右飞行高度高度，根据地形起伏自动校准飞行高度，对光伏面板进行精确热红外光伏巡检。因此，本发明公开了一种光伏巡检无人机的仿地飞行方法，包括以下步骤：
步骤一：控制无人机采用3D正射的方法在区域内飞行一遍，利用Pix4d等空三软件生成光伏电站DOM(数字正射影像图)及DSM(数字表面模型)，然后将DSM(包括tif和tfw)两个文件导入遥控器中。该种方法生成的DSM相对较为精细，可以实现更好的仿地效果。
3D正射法飞行前还包括将规划的无人机仿地飞行区域根据高差划分为若干预建模区域。
步骤二：由用户规划无人机仿地飞行区域，无人机自主规划在飞行区域内的航线及拍照点。
步骤三：根据无人机仿地飞行区域的数字表面模型计算无人机每个拍照点对应的飞行高度，得到无人机仿地飞行轨迹，将无人机仿地飞行轨迹导入无人机离线地图存储装置中。
步骤四：无人机在飞行区域飞行过程中进行多次拍照，使多次拍摄的照片非重叠地覆盖其飞过的区域；飞行的同时，无人机自动识别光伏面板的热斑故障点，并且记录热斑对应的光伏面板GPS信息。
本发明还公开了一种光伏巡检无人机，包括热红外相机，可见光相机，离线地图存储装置；
所述热红外相机设于无人机的机体上，用于自动识别光伏面板的温度异常区域；
所述可见光相机设于无人机的机体上，用于拍摄温度异常区域的照片；
所述无人机与AI云平台或巡检APP通讯连接，每次无人机巡检飞行结束后，即将无人机现场采集的结果信息直接在无人机控制端巡检APP上进行数据查看和分析，也可上传至AI云平台进行保存查看分析。
该无人机能够根据系统内置的热红外热斑识别算法，实时巡检光伏面板，可以自动识别光伏面板的热斑故障点、自动判断故障类型，如，存在表面玻璃破损，表面污迹或组件内部电池片损坏等；并且记录热斑对应的光伏面板GPS信息，后期可以在系统中根据记录的GPS信息实现一键导航，引导维修人员至故障点位置。
在本实施例中，无人机的机体上设有离西安地图存储装置。无人机将分别在各个由用户规划的地块进行自动化仿地飞行，即在无人机控制端APP的AI航线规划页面中，触摸操作，规划任意角度矩形飞行区域，设置飞行高度、飞行速度等参数，无人机则自主规划区域内航线及拍照点，在飞行过程中进行区域内无遗漏覆盖拍照，并可根据APP内置的热红外热斑识别算法，实时巡检光伏面板，找到疑似故障点。且由于光伏电站地处高原深处，山上有时无移动网络信号，因此相对应地配备了离线地图功能，可以预先下载对应地区的离线地图，保障无人机的稳定飞行。
如图4所示，无人机自主规划飞行区域内的航线包括计算航线之间间距和航向间距，具体方法如下：
设定相机的视场角为β，则无人机飞行高程与无人机航拍的地面实际长度的关系如下：
式中，H为航拍的地面实际长度，h为无人机飞行高程；
由地面采样间隔(在卫星及航空领域，分辨率通常被定义为地面样本距离(GSD)，它描述了一个图像像素的大小，卫星图片上一个像素点代表真实世界的尺寸，比如30cmGSD就表示，图片上的一个像素点就为真实世界中的30cm)和无人机飞行高程计算出航拍图像的实际面积尺寸(长宽)，当相机的视场角β固定后，得到航拍照片对应的地面实际宽度W与地面实际长度H的关系如下式所示：
式中，Ph为hCCD上对应的像素个数，Pw为wCCD上对应的像素个数，CCD为电荷耦合元件。
得出航拍照片对应的地面实际宽度W为：
由此计算出无人机飞行中的航线之间间距和航向间距：
航线间距W1公式为：W1＝H*(1-旁向重叠率)；
航向间距W2公式为：W2＝W*(1-航向重叠率)。
这里，航线之间间距是无人机短画幅拍照的区域；航向间距是无人机长画幅拍照间距；旁向重叠是指由于航线不同，重叠部分虽是同一地面，但影像不完全相同。旁向重叠部分的长度与像片长度之比，称为“旁向重叠度”，以百分数表示。在面积航空摄影中，相邻航线间的像片，旁向重叠为35～15％，最小不少于13％。
航向重叠是指像片重叠是指相邻像片相同影像的重叠。其中，同一航线上两相邻像片的重叠称航向重叠。航向重叠又称“纵向重叠”，是航空摄影中，沿同一航线的相邻像片上有同一地面影像部分。航测时，同一航带内前后相邻像片构成的像片重叠。亦称“纵向重叠”。重叠部分的长度与像片边长之比，称为航向重叠度，以百分数表示。根据航空摄影测量作业的需要，航向重叠度一般规定为60％。在航空摄影机上，通常装有自动调节曝光时间间隔，以达到规定的航向重叠度的专用设备。
无人机拍照点即为航点，航点处于航线上。对于无人机拍照点的计算方法如下式所示：
x＝frame*height/focal；
d＝ratio*x；
d’＝x-d；
式中，x为无人机拍摄的照片对应的地面的实际宽度；frame为拍摄照片的画幅；height为无人机高度；focal为焦距；d为重叠部分的距离(即两张拍摄图片的重叠取余距离)；ratio为重叠率；d’为非重叠区域中心点的距离，即拍照点之间的间距。得到距离后，例如d’＝30那么无人机在飞行过程中就是30米一个航点。
假设一个相机图片最高分辨率为：4678*3456，我们取1:1000的地图比例尺，GSD为10cm，APP获取到的无人机云台相机焦距为24mm，像元尺寸u为6.41u m，飞行高度h＝375m，则可计算出H≈375m；W≈277m，即航拍所获每张照片代表实际地形的长宽为：375m*277m。
进而可以计算出航线间距W1＝375*(1－40％)＝225m，航向间距W2＝277*(100％-70％)＝83.1m≈84m。
在图像信息提取时，常常拿到带有.tfw文件(坐标变换)的影像。tfw文件能够直观展示与其他相片的位置关系。步骤三中，数字表面模型包括tif和tfw两个文件，读取tif、tfw，通过算法来计算出每个航点对应的无人机飞行高度，将信息传送到无人机。
tfw文件是一个包含六行内容的ASCII文本文件。可以用任何一个ASCII文本编辑器来打开tfw文件。tfw文件中的内容如下。
+6.00
-0.00
-0.00
-6.00
1709053.00
8107714.00
如下表1列出了对tfw文件中的每一行的说明。
表1
| 行 | 说明 |
| 1 | 地图单元中的一个像素在X方向上的X分辨率尺度 |
| 2 | 平移量 |
| 3 | 旋转量(角度) |
| 4 | 地图单元中的一个像素在Y方向上的Y分辨率尺度的负值 |
| 5 | 像素1，1(左上方)的X地坐标(UTM坐标) |
| 6 | 像素1，1(左上方)的Y地坐标 |
tfw文件是关于TIFF影像坐标信息的文本文件。此文件定义了影像像素坐标与实际地理坐标的仿射关系，基本原理如下：
x'＝Ax+By+C
y'＝Dx+Ey+F
式中，A为地图单元中的一个像素在X方向上的X分辨率尺度；B为DSM模型的平移量；C为DSM模型的旋转量；D为地图单元中的一个像素在Y方向上的Y分辨率尺度的负值；E为像素(1，1)的X地坐标；F为像素(1，1)的Y地坐标；
x'、y'可以看作经纬度，由图片的像素XY像素坐标求出对应像素下经纬度坐标x'、y'，将x'、y'代入上式，得到DSM对应的信息x、y；x、y可以看作经过UTM坐标转换变成平面坐标系的经纬度，UTM(Universal Transverse Mercator Grid System)，是通用横墨卡托格网系统。DSM得到海拔高减去无人机起飞点的高度就得到地形的落差高度，用落差高度加上无人机飞行高度(与无人机起飞点的高度相同)就得到仿地飞行的高度。无人机的起飞点高度是规划航线时候人为设置的。
步骤四中，为了保证矩形飞行区域的航线长度正好是拍航拍图片的短画幅(图片的宽)长度的整数倍，使多次拍摄的照片非重叠地覆盖其飞过的区域，采取对航线进行扩展，来延长每条航线，使每条航线的长度是所拍摄照片宽度的整数倍；
如果航线长为h1，无人机拍摄的照片的宽(短画幅)为h2，若h1％h2>0，则航线需要向外延长(h2-h1)％h2的距离，例如，图片宽度为1米，航线为1.3米长，即需要向外延长0.7米的长度，将航线补充至2米长，以保证无人机能够覆盖到整个飞行区域，不会漏拍，且这个区域是理想的照片的短画幅长度的整数倍。
在本发明的其中一个实施例中，还可以使用已有数字高程模型(DEM)来替代DSM，DEM数据相对DSM数据来说缺少植被、建筑等高程信息，因此在采用DEM替代DSM进行仿地飞行时要注意飞行区内的植被、建筑物及高压电线塔等构筑物的高度。
本发明中，无人机将按照规划序号，分别在各个规划的地块进行自动化仿地飞行，即无人机自主规划航线，圈出任意角度矩形飞行区域，设置飞行高度、飞行速度等参数，则无人机自主规划区域内航线及拍照点，在飞行过程中进行区域内无遗漏覆盖拍照，并可根据系统内置的热红外热斑识别算法，实时巡检光伏面板，找到疑似故障点。
热红外相机识别光伏面板故障点原理如下：
光伏组件在工作时，组件中单体电池由于遮光或者本身原因导致电流降低，当工作电流超过该单体电池电流时，则该部分电池处于反向偏置状态，在电路中的功能由电源变成负载，消耗能量，从而在组件内部形成局部过热现象，产生热斑。
光伏面板的常见故障种类如下：
1)电池片制造原因造成热斑，硅材料缺陷；边缘短路；烧结不良，串联电阻过大；烧结过度，PN结烧透短路；混入低效电池片；玻璃爆裂；玻璃表面异物；电池片不一致等发电状态下形成热斑的现象；
2)因面板异常运行形成热斑；电池裂片、面板烧坏及阴影、灰尘、雪和附着物遮挡、草木遮挡、面板接线盒问题、二极管、组串零电流问题等；
3)电池片、面板、组串可能存在的其他问题；
无人机挂载的热红外相机，其可通过探测场景目标的热红外辐射能量，从而获得场景目标物体的热分布场影像。利用热红外成像的这种特点，可以对光伏面板组件进行热红外图像采集和分析，发现面板局部高温异常区，现并定位故障点。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种光伏巡检无人机的仿地飞行方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：控制无人机采用3D正射的方法在区域内飞行一遍，对无人机航拍图像包含的3D位置信息进行解码，生成光伏电站数字正射影像图及数字表面模型；
步骤二：由用户规划无人机仿地飞行区域，无人机自主规划在飞行区域内的航线及拍照点；
步骤三：根据无人机仿地飞行区域的数字表面模型计算无人机每个拍照点对应的飞行高度，得到无人机仿地飞行轨迹；
步骤四：无人机在飞行区域飞行过程中进行多次拍照，使多次拍摄的照片非重叠地覆盖飞行区域；飞行的同时，无人机自动识别光伏面板的热斑故障点，并且记录热斑对应的光伏面板GPS信息。
2.如权利要求1所述的仿地飞行方法，其特征在于，无人机仿地飞行区域为矩形。
3.如权利要求1所述的仿地飞行方法，其特征在于，步骤二中，无人机自主规划飞行区域内的航线包括计算航线之间间距和航向间距，具体如下：
设定相机的视场角为β，则无人机飞行高程与无人机航拍的地面实际长度的关系如下：
式中，H为航拍的地面实际长度，h为无人机飞行高程；
由地面采样间隔和无人机飞行高程计算出航拍图像的实际面积尺寸，当相机的视场角β固定后，得到航拍的地面实际宽度W与地面实际长度H的关系如下式所示：
式中，Ph为hCCD上对应的像素个数，Pw为wCCD上对应的像素个数，CCD为电荷耦合元件。
得出航拍的地面实际宽度W为：
由此计算出无人机飞行中的航线之间间距和航向间距；
航线间距W1公式为：W1＝H*(1-旁向重叠率)；
航向间距W2公式为：W2＝W*(1-航向重叠率)。
4.如权利要求1所述的仿地飞行方法，其特征在于，步骤二中，对于无人机拍照点的计算方法如下式所示：
x＝frame*height/focal；
d＝ratio*x；
d’＝x-d；
式中，x为无人机拍摄的照片对应的地面的实际宽度；frame为拍摄照片的画幅；height为无人机高度；focal为焦距；d为重叠部分的距离；ratio为重叠率；d’为非重叠部分的距离，即拍照点之间的间距。
5.如权利要求1所述的仿地飞行方法，其特征在于，步骤三中，数字表面模型包括tif和tfw两个文件，通过tif和tfw两个文件，计算出每个拍照点对应的无人机飞行高度，将信息传送到无人机。
6.如权利要求5所述的仿地飞行方法，其特征在于，无人机飞行高度计算方法如下：
将tfw文件中的(x’，y’)代入下式，代入的公式如下：
x'＝Ax+By+C
y'＝Dx+Ey+F
式中，A为地图单元中的一个像素在X方向上的X分辨率尺度；B为平移量；C为旋转量；D为地图单元中的一个像素在Y方向上的Y分辨率尺度的负值；E为像素(1，1)的X地坐标；F为像素(1，1)的Y地坐标；
计算出数字表面模型的对应信息(x，y)，得到数字表面模型的海拔高度，由海拔高度减去无人机起飞点的高度得到地形的落差高度，用落差高度加上无人机的飞行高度来得到无人机仿地飞行的高度。
7.根据权利要求1所述的光伏巡检无人机的仿地飞行方法，其特征在于，步骤三还包括：得到无人机仿地飞行轨迹后，将所述无人机仿地飞行轨迹导入无人机离线地图存储装置中。
8.如权利要求1所述的仿地飞行方法，其特征在于，步骤四中，使多次拍摄的照片非重叠地覆盖其飞过的区域，具体为：对航线进行扩展，来延长每条航线，使每条航线的长度是所拍摄照片宽度的整数倍；
如果航线长为h1，无人机拍摄的照片的宽为h2，若h1％h2>0，则航线向外延长(h2-h1)％h2的距离，以保证无人机能够覆盖到整个飞行区域，不会漏拍，且这个区域是短画幅照片覆盖面积的整数倍。
9.一种光伏巡检无人机，其特征在于，包括热红外相机，可见光相机，离线地图存储装置；
所述热红外相机设于无人机的机体上，用于自动识别光伏面板的温度异常区域；
所述可见光相机设于无人机的机体上，用于拍摄温度异常区域的照片；
所述无人机与AI云平台或巡检APP通讯连接。
10.如权利要求9所述的光伏巡检无人机，所述无人机能够根据系统内置的热红外热斑识别算法，实时巡检光伏面板，找到疑似故障点。
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