CN111968451A - 基于vr的无人机巡线培训系统及培训考核场景建立方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电网巡检技术领域，属于电力无人机技术领域，公开了基于VR的无人机巡线培训系统，包括用户交互单元、培训本体单元和监控及I/O单元，并提供了一种基于该系统的培训考核场景的建立方法，能够高度仿真还原电力无人机巡线场景的沉浸式培训与考核系统，建立了一套完整的电力无人机飞手仿真培训与考核系统解决方案，其与实际操作电力无人机培训与考核的区别小，大大降低了电力无人机飞手的培训与考核成本，用以满足电网资格证书的考核需求。

Description

基于VR的无人机巡线培训系统及培训考核场景建立方法
技术领域
本发明涉及电网巡检技术领域，尤其涉及基于VR的无人机巡线培训系统及培训考核场景建立方法。
背景技术
输电线路分布的特点就是点多面广，很多的工作点和覆盖面组成了庞大的供电网络，还有一个很显著的特点就是所处的环境多样，为了保障足够的电力供应，很多的复杂地形和恶劣的自然环境下也都分布着供电网络。电力输电线路和电线杆塔在这样恶劣的环境下，机械性能肯定会逐渐的降低，所以输电线路的巡检就变得非常的重要。因为及时的巡检可以及时的发现输电线路存在的问题，这样就可以避免大的问题发生。我们可以得出结论，输电线路的巡检是必须的，但是输电线路的具体巡检工作却没有那么的容易。我们最传统的巡检办法是人工巡检，这样的巡检就是让工作人员去按照输电线路的走向去实际的走一遍，这样的缺点是工作人员必须面对恶劣的自然环境，很多的高山和大河都也都需要去实际的跨越，这样就大大增加了工作人员工作的难度。
当前，无人机技术在电网系统已经具有一定规模的普及，特别是在输电线路巡检专业得到了广泛应用。当利用无人机搭载可见光、红外热像仪、紫外成像仪等设备后，可以开展配电线路通道和设备的精细化巡检；当利用无人机搭载高清摄影相机、3D扫描仪等设备后，可以建立配电线路及所在地形的三维模型。通过无人机获取的配电线路多维度运行参数，可以为配电专业的运行管理和培训提供更加有力的技术支撑。
目前的电网系统中，多采用消费级无人机进行巡检作业，虽然消费级无人机的市场价格已进入普通消费者可接受区间，用实物进行基本操作培训的成本也有所下降，但因作业对象是配电运行线路，一旦遇到突发或特殊情况或无人机操作人员误操作而导致无人机失控的话，会对电网的运行安全造成非常巨大的威胁，很有可能会带来难以估量的损失。
故而，开发一套符合生产实际情况的无人机巡视仿真培训系统，是非常有必要的；一方面，它可以让操作人员在作业前进行模拟训练，在提高无人机巡视作业操控技能的同时又避免了由于特殊情况处置不当而造成的人员、电网线路或无人机的不必要损失，实现无人机仿真系统服务于员工技术培训和安全生产；另一方面，因目前各省市电网内的各地市局基层班组无人机技能的培训评价不统一，无法很好的了解到基层班组人员对无人机巡视技能的掌控效果，故此，此次开发的无人机巡视仿真培训系统也可作为无人机巡视技能培训评价业务的重要参考依据。
而对于无人机在电路巡检中的应用早已经有大量的研究和时间应用，技术上已经较为成熟，但是无人机巡视仿真培训系统的研发与改进尚处于早期起步阶段，依然有很大的进步空间。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明实施例提供基于VR的无人机巡线培训系统，能够高度仿真还原电力无人机巡线场景的沉浸式培训与考核系统，与实际操作电力无人机培训与考核的区别小，大大降低了电力无人机飞手的培训与考核成本，用以满足电网资格证书的考核需求。
(二)发明内容
本发明实施例提供基于VR的无人机巡线培训系统，包括用户交互单元、培训本体单元和监控及I/O单元，
用户交互单元包括VR头盔、遥控手柄、显示屏和智能移动通讯终端中的两种或者多种的组合；
培训本体单元包括主机、存储设备、声效设备和安全预警反馈设备；
监控及I/O单元包括全局监控摄像头、仿真无人机机载摄像头和用户第一视角摄像头，还包括键盘、鼠标、输出端口和输入端口；
还包括用于支持培训本体单元运行的仿真巡线软件平台，其包括模式选择模块、场景选择模块、难度选择模块、机型选择模块和特殊设置模块，仿真巡线软件平台根据用户选择的参数向培训本体单元发出指令，培训本体单元仿真出对应的巡检场景。
优选的，用户交互单元包括以下组合之一：VR头盔与遥控手柄组合，遥控手柄和显示屏组合，遥控手柄、显示屏和智能移动通讯终端组合。
优选的，用户交互单元、培训本体单元和监控及I/O单元均采用分布式数据库TDSQL进行存储。
优选的，安全预警反馈设备包括过电压保护器、电涌保护器和过热保护器。
基于VR的无人机巡线培训系统的培训考核场景的建立方法，使用了上述基于VR的无人机巡线培训系统，包括以下步骤：
步骤一、选定试样线路，依据培训考核规范，选定具备代表性的试样线路；
步骤二、飞手试飞，具备巡线资质的无人机飞手试飞步骤一中选定的试样路线，并进行双目立体视觉测量和多摄影机全景拍摄，并将相应数据收集存储至云端服务器；
步骤三、预处理，利用大数据技术对存储至云端服务器进行分析，结合多种分类算法对步骤二中测量和拍摄到的图像中的指定特征物、环境标记进行识别，并进行预处理；
步骤四、重复步骤二和步骤三；
步骤五、相似度判定，比较步骤二和步骤四中采集到的图像在预处理后的指定特征物、环境标记的相似度σ，若σ≦σ0，则返回执行步骤四，否则继续执行步骤六。
步骤六、场景建立，基于预处理后的图像数据进行培训考核场景的建立；
步骤七、确定巡检标准，具备巡线资质的无人机飞手依据飞手规范，进行无人机电力线路巡检，并记录航线、指定特征物巡检要点和巡检顺序；
步骤八、人工校验，人工校验步骤七中所记录的记录航线、指定特征物巡检要点和巡检顺序是否符合要求，如符合则进行步骤九，否则返回步骤七；
步骤九、编制培训及考核方案，依据飞手规范和无人机巡检实际操作，编制培训和考核方案，以及相应的评分策略；
步骤十、建立系统解决方案，以步骤八中人工校验后的记录航线、指定特征物巡检要点和巡检顺序为标准，结合飞手规范和无人机巡检操作规程，编制适用于基于VR的无人机巡线培训系统的培训考核方案以及对应的评分策略。
优选的，步骤二中，采用了八摄影机全景拍摄。
优选的，步骤五中，σ0＝90％。
优选的，指定特征物选定为绝缘子串、导线金具等。
优选的，步骤二和步骤四中，预处理采用了决策树算法、朴素贝叶斯算法、人工神经网络和KNN算法算法中的一种或多种的结合。
(三)有益效果
本发明实施例提供的基于VR的无人机巡线培训系统，包括用户交互单元、培训本体单元和监控及I/O单元，并提供了一种基于该系统的培训考核场景的建立方法，能够高度仿真还原电力无人机巡线场景的沉浸式培训与考核系统，建立了一套完整的电力无人机飞手仿真培训与考核系统解决方案，其与实际操作电力无人机培训与考核的区别小，大大降低了电力无人机飞手的培训与考核成本，用以满足电网资格证书的考核需求。
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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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是本发明实施例中的基于VR的无人机巡线培训系统的结构框架图。
图2是本发明实施例中的基于VR的无人机巡线培训系统的培训考核场景的建立方法流程图。
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，下面将结合本发明实施例中的附图，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做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。
在本发明实施例的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“第一”“第二”“第三”是为了清楚说明产品部件进行的编号，不代表任何实质性区别。“上”“下”“左”“右”的方向均以附图所示方向为准。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明实施例中的具体含义。
需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”应做广义理解，例如，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在发明实施例中的具体含义。
图1是本发明实施例中的基于VR的无人机巡线培训系统，包括用户交互单元、培训本体单元和监控及I/O单元三个主要的单元模块。
其中，用户交互单元包括VR头盔、遥控手柄、显示屏和智能移动通讯终端，智能移动通讯终端可以采用现有市售的智能手机即可，VR头盔在被培训人员和参加考核人员操作无人机时实时显示画面、传递音效，模拟人眼真实所看场景，到达沉浸式效果；遥控手柄采用无人机真实操作手柄，在进行不同无人机巡线培训和考核时，可更换为对应型号和功能的遥控手柄，在培训和考核前可对遥控手柄进行习惯操作设置以及校准；显示屏为未选择头盔的被培训人员和参加考核人员提供培训和考核时的第一视角场景，可选为普通2D场景，也可由两台投影构成裸眼3D场景；智能手机设备采用能够与无人机摄像机相连接的市售手机设备，实时传递摄像头拍摄的场景视频，被培训人员和参加考核人员在培训和考核时，提供模拟无人机摄像机拍摄的视频图像，对弈上述交互设备，用户可以选择以下组合的一种：
1)VR头盔与遥控手柄组合。
2)遥控手柄和显示屏组合。
3)遥控手柄、显示屏和智能移动通讯终端组合。
培训本体单元包括主机、存储设备、声效设备和安全预警反馈设备。
主机承担基于VR的无人机巡线培训系统的系统运行，被培训人员和参加考核人员的培训和考核分析、报告生成、建议生成等，存储设备承担基于VR的无人机巡线培训系统、培训和考核场景、培训和考核人员信息、培训和考核记录等数据存储，声效设备承担被培训人员和参加考核人员在培训和考核时对应音效输出、安全预警反馈设备预警输出，安全预警反馈设备承担基于VR的无人机巡线培训系统整个系统所有设备监控和保护工作，并对存在潜在危害通过音响设备进行预警提示。在本实施例中，主机为联想(ThinkServer)TS250塔式服务器主机，存储设备为希捷(Seagate) 8TB机械硬盘，布局在服务器主机内部，与此同时还采用了腾讯的分布式数据库TDSQL进行云端备份存储，音响设备为漫步者(EDIFIER)R101V 2.1声道多媒体音箱，安全预警反馈设备为根据系统自行设备模块，包括了过电压保护器、电涌保护器和过热保护器等，安全预警反馈设备过电流、过电压、断路、外力破环等。在实际使用中可根据实际需求确定主机设备、存储设备和音响设备的型号及参数要求，进行安全预警反馈设备供能的设计。
还包括监控及I/O单元，以及用于支持培训本体单元运行的仿真巡线软件平台，该仿真巡线软件平台运行于主机设备内，包括模式选择模块、场景选择模块、难度选择模块、机型选择模块和特殊设置模块，，被培训人员和参加考核人员在培训和考核时可进行培训和考核模式、场景、无人机类型、难度阶段、遥控手柄操作方式等选择。在本实施例中，分为培训和考核模式两种模式，每种模式有5个可供选择场景，分为低、中、高三个难度阶段，无人机有固定翼无人机、旋翼无人机、无人飞艇、伞翼无人机、扑翼无人机5种类型，遥控手柄的灵敏度、左右手操作控制等可调节。在实际使用中可根据实际需求确定培训和考核模式、场景、无人机类型、难度阶段、遥控手柄操作方式。选择完成后，仿真巡线软件平台根据用户选择的参数向培训本体单元发出指令，培训本体单元仿真出对应的巡检场景。
监控及I/O单元包括全局监控摄像头、仿真无人机机载摄像头和用户第一视角摄像头，还包括键盘、鼠标、输出端口和输入端口。
有了上述系统的支持，还需要建立相应的培训考核场景，以及编制适用于基于VR的无人机巡线培训系统的培训考核方案以及对应的评分策略。如图2所示，具体方法如下：
包括以下步骤：
步骤一、选定试样线路，依据培训考核规范，选定具备代表性的试样线路；
步骤二、飞手试飞，具备巡线资质的无人机飞手试飞步骤一中选定的试样路线，并进行双目立体视觉测量和八摄影机全景拍摄，并将相应数据收集存储至云端服务器；
步骤三、预处理，利用大数据技术对存储至云端服务器进行分析，结合多种分类算法对步骤二中测量和拍摄到的图像中的指定特征物、环境标记进行识别，并进行预处理；
步骤四、重复步骤二和步骤三；
步骤五、相似度判定，比较步骤二和步骤四中采集到的图像在预处理后的指定特征物、环境标记的相似度σ，若σ≦σ0，本实施例中选取σ0＝90％，则返回执行步骤四，否则继续执行步骤六。
步骤六、场景建立，基于预处理后的图像数据进行培训考核场景的建立；
步骤七、确定巡检标准，具备巡线资质的无人机飞手依据飞手规范，进行无人机电力线路巡检，并记录航线、指定特征物巡检要点和巡检顺序；
步骤八、人工校验，人工校验步骤七中所记录的记录航线、指定特征物巡检要点和巡检顺序是否符合要求，如符合则进行步骤九，否则返回步骤七；
步骤九、编制培训及考核方案，依据飞手规范和无人机巡检实际操作，编制培训和考核方案，以及相应的评分策略；
步骤十、建立系统解决方案，以步骤八中人工校验后的记录航线、指定特征物巡检要点和巡检顺序为标准，结合飞手规范和无人机巡检操作规程，编制适用于基于VR的无人机巡线培训系统的培训考核方案以及对应的评分策略。
本实施例中，指定特征物选定为绝缘子串、导线金具等。
优选的，步骤二和步骤四中，预处理采用了决策树算法、朴素贝叶斯算法、人工神经网络和KNN算法算法中的一种或多种的结合，本实施例采用了决策树算法和人工神经网络算法相结合的算来来进行分类识别，也可以采取支持向量机(SVM)算法等其他按分类算法来实现。
步骤一中，本实施例选取了5条试样线路，包含阔约森林、河流、峡谷、草原等典型地形，酒杯塔、门型塔、耐张塔等典型杆塔结构，110kV 线路1条，220kV线路1条，500kV线路2条，1000kV线路1条，特征物选定为绝缘子串、导线金具等，设定评分策略为超过80分为训练和考核通过，其中，高于80分为合格，高于90分为良好，100分为优秀。在实际使用中可根据实际需求选定试样线路、特征物等，制定特定的培训和考核评分策略。
最后应说明的是：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 (9)

1.基于VR的无人机巡线培训系统，包括用户交互单元、培训本体单元和监控及I/O单元，其特征在于，
所述用户交互单元包括VR头盔、遥控手柄、显示屏和智能移动通讯终端中的两种或者多种的组合；
所述培训本体单元包括主机、存储设备、声效设备和安全预警反馈设备；
所述监控及I/O单元包括全局监控摄像头、仿真无人机机载摄像头和用户第一视角摄像头，还包括键盘、鼠标、输出端口和输入端口；
还包括用于支持所述培训本体单元运行的仿真巡线软件平台，其包括模式选择模块、场景选择模块、难度选择模块、机型选择模块和特殊设置模块，所述仿真巡线软件平台根据用户选择的参数向所述培训本体单元发出指令，所述培训本体单元仿真出对应的巡检场景。
2.根据权利要求1所述的基于VR的无人机巡线培训系统，其特征在于，所述用户交互单元包括以下组合之一：VR头盔与遥控手柄组合，遥控手柄和显示屏组合，遥控手柄、显示屏和智能移动通讯终端组合。
3.根据权利要求1所述的基于VR的无人机巡线培训系统，其特征在于，所述用户交互单元、培训本体单元和监控及I/O单元均采用分布式数据库TDSQL进行存储。
4.根据权利要求1所述的基于VR的无人机巡线培训系统，其特征在于，所述安全预警反馈设备包括过电压保护器、电涌保护器和过热保护器。
5.基于VR的无人机巡线培训系统的培训考核场景的建立方法，使用了上述权利要求1至3中任意一项所述的基于VR的无人机巡线培训系统，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、选定试样线路，依据培训考核规范，选定具备代表性的试样线路；
步骤二、飞手试飞，具备巡线资质的无人机飞手试飞步骤一中选定的试样路线，并进行双目立体视觉测量和多摄影机全景拍摄，并将相应数据收集存储至云端服务器；
步骤三、预处理，利用大数据技术对存储至云端服务器进行分析，结合多种分类算法对步骤二中测量和拍摄到的图像中的指定特征物、环境标记进行识别，并进行预处理；
步骤四、重复步骤二和步骤三；
步骤五、相似度判定，比较步骤二和步骤四中采集到的图像在预处理后的指定特征物、环境标记的相似度σ，若σ≦σ0，则返回执行步骤四，否则继续执行步骤六。
步骤六、场景建立，基于预处理后的图像数据进行培训考核场景的建立；
步骤七、确定巡检标准，具备巡线资质的无人机飞手依据飞手规范，进行无人机电力线路巡检，并记录航线、指定特征物巡检要点和巡检顺序；
步骤八、人工校验，人工校验步骤七中所记录的记录航线、指定特征物巡检要点和巡检顺序是否符合要求，如符合则进行步骤九，否则返回步骤七；
步骤九、编制培训及考核方案，依据飞手规范和无人机巡检实际操作，编制培训和考核方案，以及相应的评分策略；
步骤十、建立系统解决方案，以步骤八中人工校验后的记录航线、指定特征物巡检要点和巡检顺序为标准，结合飞手规范和无人机巡检操作规程，编制适用于所述基于VR的无人机巡线培训系统的培训考核方案以及对应的评分策略。
6.根据权利要求5所述的基于VR的无人机巡线培训系统的培训考核场景的建立方法，其特征在于，所述步骤二中，采用了八摄影机全景拍摄。
7.根据权利要求5所述的基于VR的无人机巡线培训系统的培训考核场景的建立方法，其特征在于，所述步骤五中，σ0＝90％。
8.根据权利要求5所述的基于VR的无人机巡线培训系统的培训考核场景的建立方法，其特征在于，所述指定特征物选定为绝缘子串、导线金具等。
9.根据权利要求5所述的基于VR的无人机巡线培训系统的培训考核场景的建立方法，其特征在于，所述步骤二和步骤四中，预处理采用了决策树算法、朴素贝叶斯算法、人工神经网络和KNN算法算法中的一种或多种的结合。
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