CN112331015A - 一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统及方法，包括：操作设备和VR主机；所述VR主机包括：第一训练模块，被配置为记录虚拟无人机在设定的标准飞行轨迹下的实时飞行参数，并将其与场景中预设的标准参考值对比，自动生成飞行考核结果；第二训练模块，被配置为根据设定的训练任务，控制虚拟无人机在预设的训练场景模型下执行设定的训练过程；并且，根据虚拟无人机在预设的训练场景模型中训练时的飞行轨迹以及拍摄到的缺陷图像数量，自动生成训练考核结果。本发明能够实现在VR设备中对操作人员的操作培训，可幅度降低训练费用的同时，高效提升了训练效果；同时提高了无人机培训的安全系数，确保了人员和设备的安全。

Description

一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统及方法

技术领域

本发明涉及无人机仿真培训领域，尤其涉及一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统及方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

无人驾驶飞机简称“无人机”，英文缩写为“UAV”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机，或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。

无人机可以实现在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄、制造浪漫等等领域的应用。

但是这些操作中大部分都需要人为操作无人机，所以在使用无人机作业之前需要对无人机的操作人员进行培训。但是，发明人发现，目前的无人机培训仅限于单人训练模式，不支持对多人协同巡检方式进行训练；而在无人机巡检过程中，单人巡检的方式需要在操控飞行的同时完成拍摄任务，对于初学者而言，极大地限制了巡检效率。

另外，无人机培训教学过程中面临教学装备有限、培训费用高、学员训练进度慢、训练场地受限、炸机事故率高等问题，严重影响了教学训练效果。并且，人员培训完成后，还需要对操作人员的操作进行考核后才能上岗，考核的标准肉眼难以评判。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统及方法，能够解决现有技术中无人机训练教学装备有限、培训费用高和考核难以评定的问题。

在一些实施方式中，采用如下技术方案：

一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统，包括：操作设备和VR主机；所述VR主机包括：

第一训练模块，被配置为记录虚拟无人机在设定的标准飞行轨迹下的实时飞行参数，并将其与场景中预设的标准参考值对比，自动生成飞行考核结果；

第二训练模块，被配置为根据设定的训练任务，控制虚拟无人机在预设的训练场景模型下执行设定的训练过程；并且，根据虚拟无人机在预设的训练场景模型中训练时的飞行轨迹以及拍摄到的缺陷图像数量，自动生成训练考核结果。

在另一些实施方式中，采用如下技术方案：

一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训方法，包括：

预设标准飞行轨迹范围；记录虚拟无人机的实时飞行轨迹、飞行速度、飞行时间以及飞行稳定参数，使其与预设的标准轨迹、标准速度均匀度、标准飞行时间以及标准稳定参数的参考值对比，生成飞行考核结果；

根据设定的训练任务，控制虚拟无人机在预设的训练场景模型下执行设定的训练过程；同时，根据虚拟无人机在预设的训练场景模型中训练时的飞行轨迹以及拍摄到的缺陷图像数量，自动生成训练考核结果。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

(1)本发明方案能够实现在VR设备中对操作人员的操作培训，可幅度降低训练费用的同时，高效提升了训练效果，使培训成本更低、效率更高；同时提高了无人机培训的安全系数，确保了人员和设备的安全。

(2)本发明培训场景中设置电力设备故障点，能够模拟电力设备的缺陷和故障定位。

(3)本发明能够实时检测虚拟无人机与待巡检设备和障碍物之间的间隔，并在间隔小于设定安全距离时发出告警，达到识别安全距离发出预警的效果。

(4)本发明通过得到待巡检设备或者故障物的形体参数，在其外壁的外侧设置不同距离的虚拟屏障，当虚拟无人机进入不同的虚拟屏障时发出不同的警告音。相当于现实中无人机的距离传感器设置，这样的设计简化了虚拟无人机判断安全距离的难度，并减小设备的计算能力。

(5)本发明在场景模型中加入天气模型，可以根据需要调节风力和雨量大小，以更加真实的模拟现实操作环境。

(6)本发明中无人机巡检作业人员在实际作业前采用无人机巡检虚拟仿真技术，精准还原不同电压等级、不同作业工况下的标准化作业流程，有效避免因为误操作造成的无人机坠机和撞线事故，为提升一线作业人员巡检技能及电网安全稳定运行提供了强力支撑和保障。

本发明的附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

图1是本发明实施例中电力设备无人机巡检培训系统结构示意图；

图2是本发明实施例中多人协同训练过程示意图；

图3是本发明实施例中电力设备无人机巡检培训方法流程图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一

在一个或多个实施方式中，公开了一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统，参照图1，包括：

操作设备，其被配置为用于发出操作人员的选择指令和虚拟无人机飞行指令；可以理解地，操作设备可以是手持遥控终端，也可以是其他固定或者非固定的操作平台。

VR主机，具体包括：

预存模块，其被配置为用于预存虚拟无人机模型和场景模型；

虚拟现实模块，其被配置为用于接收操作设备发出的选择指令，调取预存的虚拟无人机模型和场景模型以生成和发出模拟显示数据，虚拟现实模块还用于接收虚拟无人机飞行指令，以生成和发出飞行模拟数据。

VR显示设备，其被配置为用于接收模拟显示数据，并显示选中的场景模型的画面、虚拟无人机的画面，VR显示设备还用于接收飞行模拟数据以显示虚拟无人机在场景模型中的飞行画面。

具体地，在使用该虚拟无人机巡检培训设备时，操作设备发出操作人员的选择指令，虚拟现实模块接收操作设备发出的选择指令，从预存模块选择虚拟无人机模型和场景模型，并生成和发出模拟显示数据；VR显示设备接收模拟显示数据，并显示选中的场景模型的画面、虚拟无人机的画面；虚拟现实模块接收虚拟无人机飞行指令，并生成和发出飞行模拟数据；VR显示设备接收飞行模拟数据，并显示虚拟无人机在场景模型中的飞行画面。在该设备中实现对操作人员的操作培训，可幅度降低训练费用的同时，高效提升了训练效果，使培训成本更低、效率更高。

通过反复训练有效规避了无人机巡检作业人员操控熟练程度差或者心理因素差带来的电网安全风险。在进行实际电网巡检作业前通过强化仿真训练，还原外场作业环境，避免了巡检作业过程中因为误操作可能导致的坠机和撞线风险，减少由此引发的次生灾害，保障了电网的可靠运行。

有效解决了电网无人机巡检时间和空间的界限，操作人员不再因受天气与设备等限制，方便、快捷、及时地进行模拟训练，达到熟悉操作、掌握操作步骤和要领的目的，降低操作人员以及教练员的工作量，优化传统训练模式。

本实施例中，VR主机不仅能够实现单人训练过程，也可以实现多人协同训练过程。

多人协同训练指的是多人在同一时段分别开展各自的工作任务，又称为并行操作。并行操作时系统对作业人员进行分类，将作业人员划分为操作互不相关N组。对某一组内作业人员来说，系统根据带电作业实际操作要求对组内所有参与操作的作业人员进行权限分配，然后获得最高优先级操作的作业人员进行操作。在该操作完成后，各个作业人员释放原有权限，进入下一操作后重新进行权限分配，通过实现操作权限的动态分配保证整个过程的顺利进行。

由于在无人机巡检作业中有严格的操作标准，当两路作业人员还有一人未完成设定任务，则需等待另一人员完成后才能共同进入到下一类型的操作中。真实无人机巡检作业存在协同作业过程，为了保证操作的正确性和有效性，系统需要对操作权限进行设置。多人协同巡检过程操作流程如图2所示，首先根据权限递减次序选出两名作业人员，然后系统会向两名作业人员发布协作指令，当两名作业人员都回复同意时，操作正式开始。

具体的操作过程中，协同作业通过UNET通讯实现；比如：在实现双人协同训练时，将无人机飞行控制和云台控制分别对应两条数据通道处理；无人机飞行控制数据由操控手操作无人机飞行时产生并记录，云台控制数据由程控手操作时产生并记录；然后再将两条数据按照时间顺序发送给VR主机中的无人机控制模块，进而控制无人机飞行作业，从而实现双人协同训练。

需要说明的是，无人机控制模块是用于控制无人机飞行以及控制云台转动的模块。

在一些示例中，场景模型包括：考核场景，考核场景中预设有标准轨迹范围；

与之相对应的是，VR主机还包括第一训练模块，其内预设有标准速度均匀度、标准飞行时间以及标准稳定参数的参考值，第一训练模块用于记录虚拟无人机在飞行考核场景模型中的实时飞行轨迹、飞行速度、飞行时间以及飞行稳定参数，使其与预设的标准轨迹、标准速度均匀度、标准飞行时间以及标准稳定参数的参考值对比，生成飞行考核结果。同时，也可以通过基础飞行训练训练操作人员的基础飞行能力。

具体地，考核场景模型中的标准轨迹为8字形或者其他设定形式的飞行轨迹，考核场景模型中的虚拟无人机在操作人员的飞行指令下，在标准轨迹的范围内飞行，在虚拟无人机飞行的同时记录虚拟无人机的实时飞行轨迹、飞行速度、飞行时间以及飞行稳定参数，飞行稳定参数包括指虚拟无人机飞行的水平偏差、垂直偏差，以及抖动幅度，并使其与预设的飞行速度均匀度、标准飞行时间以及标准稳定参数对比，得到一个考核结果，可以通过考核结果判断操作人员的熟练水平。可选的，考核结果可以以评分的形式呈现，也可以以不同等级的方式进行呈现。

在虚拟无人机飞行时，操作人员还可以自由切换第一人称视角和第三人称视角，具体包括：无人机跟随视角、云台相机视角以及操控者视角；使操作人员能够从不同的角度查看无人机的飞行情况以及巡检情况。其中，无人机跟随视角指的是从上往下俯视无人机视角，便于寻找无人机的位置；云台相机视角指的是通过云台拍摄设备缺陷的视角，能够便于查看设备缺陷；操控者视角指的是站在地面操控无人机的视角，通过观察显示设备来接收无人机回传回来的图像来观察无人机在仿真环境中的飞行状态。

在另一些示例中，场景模型还包括：培训场景，培训场景中包括预设的巡检作业环境和指示标识，巡检环境中包括待巡检设备和障碍物。

在本实施例中，培训场景中的待巡检设备包括电力设备即电塔和电线，还包括在电力设备上的设置防振锤偏移、螺栓脱出、均压环下滑、地线金具锈蚀和导线断股等故障点。操作人员在培训场景中训练时，根据巡检指示标识在巡检作业环境中进行巡检并避开电力设备和障碍物，在巡检中发现电力设备中防振锤偏移、螺栓脱出、均压环下滑、地线金具锈蚀或导线断股时，拍照记录巡检作业环境中的缺陷位置，VR主机内设置缺陷库，将巡检时拍摄的缺陷位置照片与缺陷库进行匹配，利用匹配得到的缺陷名对照片进行命名。

当然，训练的模式多种多样，在进行训练时，可以根据预定的训练规范流程进行标准化的训练，比如可以根据国家电网规定的无人机巡检规范进行标准化的训练，也可以根据需要自行制定不同的训练流程。

需要说明的是，培训场景下，也可以对操作人员的训练过程进行考核；具体地，可以根据操作人员完成某个预设的巡检任务时拍摄到的缺陷数量、训练过程中的飞行轨迹与预设轨迹的偏差等方面对本次训练过程进行考核，得到考核结果；当然，考核结果可以以评分的形式呈现，也可以以不同等级的方式进行呈现。

另外，也可以还原训练过程的飞行轨迹，方便操作者查看飞行训练过程。

可选的，虚拟无人机可以接收定位模式指令，使用视觉定位系统进行定位，可实现虚拟无人机精准悬停及自动刹车。还可以接收姿态模式，不使用视觉定位系统进行定位，仅提供姿态增稳。另外还可以接收调节虚拟无人机上摄像头的俯仰角度的指令，以找到更加合适的拍照角度。

作为一种实施方式，VR主机还包括：故障模拟模块，被配置为随机模拟无人机飞行过程中可能出现的突发故障状态，并生成相应故障状态的处理策略。

具体地，无人机飞行过程中可能出现的突发故障状态，包括：信号干扰、动力失效、上行链路中断、下行链路中断等等多种突发故障形式；同时，给出每一种故障状态下的应对策略提示，以训练操控人员应对无人机紧急故障的能力。

作为一种实施方式，VR主机还包括预警模块，其用于实时检测虚拟无人机与待巡检设备和障碍物间隔小于设定安全距离时，发出警告音提示。

在本实施例中，这样的设计相当于现实中无人机的距离传感器设置，可以达到识别安全距离发出预警的效果。无人机距离警示能够实时监测无人机周围的带电障碍物，并测量距离，距离越近报警程度越高。

可选的，待巡检设备和障碍物的模型外部设有多层不同设定放大倍数并与模型轮廓相同的虚拟屏障，其用于在虚拟无人机进入不同的虚拟屏障时发出不同的警告音。这样的设计通过得到待巡检设备和故障物的形体参数，在其外壁的外侧设置不同距离的虚拟屏障，当虚拟无人机进入不同的虚拟屏障时发出不同的警告音。相当于现实中无人机的距离传感器设置，这样的设计简化了虚拟无人机判断安全距离的难度，并减小设备的计算能力。在其他实施例中，也可以采用实时计算虚拟无人机与最近障碍物之间的距离的方式得到安全距离的效果，相当于现实中无人机的距离传感器设置，但是这样的设计会导致需要设备具有强大的计算力。

可选的，预存模块中还包括天气模型，其用于模拟天气环境并可叠加至场景模型中。具体地，为了得到更好的模拟实况的操作环境，在选择飞行场景模型时，同时选择天气模型，其可以直接加入到考核场景模型或训练场景模型中，并且在天气模型中，可以调节风力和雨量大小，以更加真实的模拟现实操作环境。

在一些实施方式中，VR主机可以选择不同的接收频段，以便于与不同型号的操控设备的发射频段相适配。

具体地，VR主机通过数传模块调整通讯协议，实现与不同型号的无人机遥控设备进行通信，提高VR主机设备对遥控设备的兼容性和通用性。

在其他一些实施方式中，虚拟无人机巡检培训设备还包括视频显示设备，其用于接收模拟显示数据，并显示与VR显示设备相同的画面。将VR显示设备中的画面显示在外部的视频显示设备中，可以使考核人员和教导人员更加清晰的了解应考人员和培训人员实时操作状态，以便给出指导建议。

实施例二

在一个或多个实施方式中，公开了一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训方法，参照图3，包括以下步骤：

操作设备发出操作人员的选择指令，虚拟现实模块接收操作设备发出的选择指令，从预存模块选择虚拟无人机模型和场景模型，并生成和发出模拟显示数据；VR显示设备接收模拟显示数据，并显示选中的场景模型的画面和虚拟无人机的画面；虚拟现实模块接收虚拟无人机飞行指令，并生成和发出飞行模拟数据；VR显示设备接收飞行模拟数据，并显示虚拟无人机在场景模型中的飞行画面。

具体地，进行培训时，实时检测虚拟无人机与待巡检设备和障碍物的间隔距离，当间隔距离小于设定安全距离时，发出警告音提示。

进行考核时，预设标准飞行轨迹范围；

记录虚拟无人机的实时飞行轨迹、飞行速度、飞行时间以及飞行稳定参数，使其与预设的标准轨迹、标准速度均匀度、标准飞行时间以及标准稳定参数的参考值对比，生成飞行考核结果。

综上，在该设备中实现对操作人员的操作培训，可幅度降低训练费用的同时，高效提升了训练效果，使培训成本更低、效率更高。

在虚拟无人机飞行的同时记录虚拟无人机的实时飞行轨迹、飞行速度、飞行时间以及飞行稳定参数，飞行稳定参数包括指虚拟无人机飞行的水平偏差、垂直偏差，以及抖动幅度，并使其与预设的飞行速度均匀度、标准飞行时间以及标准稳定参数对比，得到一个考核结果，可以通过考核结果判断操作人员的熟练水平。通过得到待巡检设备或者故障物的形体参数，在其外壁的外侧设置不同距离的虚拟屏障，当虚拟无人机进入不同的虚拟屏障时发出不同的警告音。相当于现实中无人机的距离传感器设置，这样的设计简化了虚拟无人机判断安全距离的难度，并减小设备的计算能力。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统，包括：操作设备和VR主机；其特征在于，所述VR主机包括：

第一训练模块，被配置为记录虚拟无人机在设定的标准飞行轨迹下的实时飞行参数，并将其与场景中预设的标准参考值对比，自动生成飞行考核结果；

第二训练模块，被配置为根据设定的训练任务，控制虚拟无人机在预设的训练场景模型下执行设定的训练过程；并且，根据虚拟无人机在预设的训练场景模型中训练时的飞行轨迹以及拍摄到的缺陷图像数量，自动生成训练考核结果。

2.如权利要求1所述的一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统，其特征在于，无人机飞行控制数据和云台控制数据分别由不同的操控终端产生并记录，然后将两条数据按照时间序列发送给VR主机实现多人协同训练。

3.如权利要求1所述的一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统，其特征在于，还包括：故障模拟模块，被配置为随机模拟无人机飞行过程中可能出现的突发故障状态，并生成相应故障状态的处理策略。

4.如权利要求1所述的一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统，其特征在于，所述VR主机能够实现巡检过程多视角显示切换，包括：无人机跟随视角、云台相机视角以及操控者视角。

5.如权利要求1所述的一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统，其特征在于，所述VR主机还包括天气模型，所述天气模型能够模拟不同的天气环境并叠加至训练场景模型中。

6.如权利要求1所述的一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统，其特征在于，所述VR主机通过频段选择，实现与不同型号的操作设备进行适配通信。

7.如权利要求1所述的一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统，其特征在于，所述训练场景模型中至少包括：预设的巡检作业环境和指示标识，所述巡检作业环境中至少包括待巡检设备和障碍物。

8.如权利要求7所述的一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统，其特征在于，所述VR主机还包括：预警模块，被配置为用于检测所述虚拟无人机与待巡检设备和障碍物的间隔距离，当间隔距离小于设定安全距离时，发出警告音提示；

或者，

所述待巡检设备和障碍物的模型外部设有虚拟屏障，虚拟无人机进入不同的虚拟屏障时发出不同的警告音。

9.如权利要求8所述的一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训系统，其特征在于，还包括：视频显示设备，被配置为与VR主机通信，并显示与所述VR主机相同的显示画面。

10.一种电力设备无人机巡检虚拟仿真培训方法，其特征在于，包括：

预设标准飞行轨迹范围；记录虚拟无人机的实时飞行轨迹、飞行速度、飞行时间以及飞行稳定参数，使其与预设的标准轨迹、标准速度均匀度、标准飞行时间以及标准稳定参数的参考值对比，生成飞行考核结果；

根据设定的训练任务，控制虚拟无人机在预设的训练场景模型下执行设定的训练过程；同时，根据虚拟无人机在预设的训练场景模型中训练时的飞行轨迹以及拍摄到的缺陷图像数量，自动生成训练考核结果。

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