CN112365763B - 电力设备无人机巡检培训方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电力设备无人机巡检培训方法及系统，包括：控制虚拟无人机在预设的场景模型下执行设定的飞行任务；控制虚拟无人机悬停到特定的位置区域进行拍照，判断拍摄的图片中是否存在缺陷设备；如果存在缺陷设备，判定当前飞行任务是训练任务还是考核任务；若为训练任务，自动为所述图片进行命名并保存；若为考核任务，按照操作人员的命名为所述图片进行命名；根据命名结果是否正确自动生成考核结果。本发明方案能够实现在VR设备中对操作人员的操作培训，提升了训练效果，降低成本；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

电力设备无人机巡检培训方法及系统

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培训方法及系统。

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。

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。

通过无人机巡检仿真系统能够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。

发明人发现，目前的无人机仿真培训仍然存在如下技术问题：

(1)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；但是，目前的无人机巡检培训仿真过程，均不具备考核功能；而目前对于操作人员的考核，往往是通过肉眼来进行评判；这导致对于无人机巡检的考核标准不统一，考核难度大、准确率低。

(2)在无人机实际巡检过程中，需要操作人员准确识别出设备缺陷并进行拍照；但是，对于缺陷的准确识别与定位，往往是操作人员面临的难度较大的一项任务；现有技术虽然具备针对缺陷识别的仿真训练，但是往往无法直观掌握操作人员的熟练程度，考核难度较大。

(3)无人机在实际的巡检过程中，可能会面临各种不同的突发故障；如果操作不当也会造成对人员及电网线路的损伤；但是，目前的无人机仿真培训过程往往不涉及对于无人机突发故障方面的培训和考核。

(4)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。

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培训方法及系统，能够解决现有技术中无法进行仿真过程的缺陷识别以及无人机考核难以评定的问题。

根据本发明实施例的第一个方面，提供了一种电力设备无人机巡检培训方法，包括：

控制虚拟无人机在预设的场景模型下执行设定的飞行任务；

控制虚拟无人机悬停到特定的位置区域进行拍照，判断拍摄的图片中是否存在缺陷设备；

如果存在缺陷设备，判定当前飞行任务是训练任务还是考核任务；

若为训练任务，自动为所述图片进行命名并保存；若为考核任务，按照操作人员的命名为所述图片进行命名；根据命名结果是否正确自动生成考核结果。

根据本发明实施例的第二个方面，提供了一种电力设备无人机巡检培训系统，包括：

用于控制虚拟无人机在预设的场景模型下执行设定的飞行任务的装置；

用于控制虚拟无人机悬停到特定的位置区域进行拍照，判断拍摄的图片中是否存在缺陷设备的装置；

用于在存在缺陷设备时，判定当前飞行任务是训练任务还是考核任务的装置；

用于在当前飞行任务是训练任务时，自动为所述图片进行命名并保存的装置；

用于在当前飞行任务是考核任务时，按照操作人员的命名为所述图片进行命名；根据命名结果是否正确自动生成考核结果的装置。

根据本发明实施例的第三个方面，提供了一种电力设备无人机巡检培训VR主机，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的电力设备无人机巡检培训方法。

根据本发明实施例的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行上述的电力设备无人机巡检培训方法。

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，提升了训练效果，降低成本；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)本发明在巡检培训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；同时提供缺陷识别培训和考核两种模式，提高操作者对于缺陷识别与定位的能力。

(3)本发明方法同时具备无人机巡检仿真培训和无人机巡检考核功能，能够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，同时为无人机巡检考核提供了标准化的流程。

(4)本发明提供多人协同巡检训练，提高对于无人机协同巡检的操作水平。

(5)本发明方法能够模拟无人机突发故障，提高操作者对于无人机突发故障的应变能力。

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方法流程图；

图2是本发明实施例中多人协同训练过程示意图。

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培训方法，参照图1，包括如下过程：

步骤(1)：控制虚拟无人机在预设的场景模型下执行设定的飞行任务；

具体地，场景模型包括：考核场景和训练场景；考核场景中预设有标准轨迹范围；训练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。

考核场景下，无人机的飞行任务可以是按照预设的标准轨迹范围进行飞行，即基础飞行任务；比如：标准轨迹为8字形或者其他设定形式的飞行轨迹。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。可选地，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。

可选的，也可以通过上述的基础飞行任务训练操作人员的基础飞行能力。

训练场景下，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。

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。

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。

步骤(2)：控制虚拟无人机悬停到特定的位置区域进行拍照，判断拍摄的图片中是否存在缺陷设备；

具体地，在进行无人机巡检作业时，根据路径提示飞到指定地点，随后铁塔上需要检查的位置会轮流开始闪烁红光，这些有红光覆盖的位置就是需要检查拍照的位置。将无人机按照巡检流程悬停到方便拍摄杆塔特定位置的区域，然后让拍摄位置出现在无人机图传画面中，通过操作无人机遥控器控制云台相机变焦，使杆塔特定位置在屏幕中的占比变大，方便操作者检查这个位置是否存在缺陷。

在进行无人机拍照的时候，云台相机会向显示的正前方发射一条检测射线，这条射线会记录它接触到的所有设备，然后通过设备的标签来判断是否存在缺陷，设备的标签上会标明缺陷名称、缺陷类型以及缺陷所在杆塔号；如果检测到多个缺陷就只识别最近的一个；然后获取到这个缺陷的所有数据。

步骤(3)：如果存在缺陷设备，判定当前飞行任务是训练任务还是考核任务；

步骤(4)：若为训练任务，自动为所述图片进行命名并保存；若为考核任务，按照操作人员的命名为所述图片进行命名；根据命名结果是否正确自动生成考核结果。

具体地，拍照时会截取当前云台相机记录下图片，并以临时命名的方式保存到本地文件夹，然后自动识别当前拍照是否拍摄到了杆塔缺陷，如果没有，这张照片将以这样临时文件名的方式继续保存；如果存在缺陷，根据当前是否是训练任务或是考核任务作出不同反应：

训练任务下，无需操作者进行操作，自动对该缺陷重新进行正确的命名；考核任务下，会自动识别出缺陷，但不会自动命名，为操作者提供包含正确缺陷类型在内的至少两个缺陷类型，供操作者选择为图片进行命名；不论操作者的选择是否正确，都会以选择的名称来重新命名这张照片；然后通过比对操作者选择的命名与正确的缺陷类型是否一致，来判断是否为操作者增加分数。

保存下来的照片永久存放在指定的文件夹，也可以人为对照片的命名进行判断是否正确。当完成所有缺陷点位置的检查拍照后，即可返回起始点位置降落，降落成功后UI界面会跳转到考核结算界面。

作为一种可选的实施例，电力设备无人机巡检培训方法还包括：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。

作为一种可选的实施例，电力设备无人机巡检培训方法还包括：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。

作为一种可选的实施例，电力设备无人机巡检培训方法还包括：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。

作为一种可选的实施例，电力设备无人机巡检培训方法还包括：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。

作为一种可选的实施例，电力设备无人机巡检培训方法还包括：模拟天气环境并叠加至场景模型中。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。

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。

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培训系统，包括：

用于控制虚拟无人机在预设的场景模型下执行设定的飞行任务的装置；

用于控制虚拟无人机悬停到特定的位置区域进行拍照，判断拍摄的图片中是否存在缺陷设备的装置；

用于在存在缺陷设备时，判定当前飞行任务是训练任务还是考核任务的装置；

用于在当前飞行任务是训练任务时，自动为所述图片进行命名并保存的装置；

用于在当前飞行任务是考核任务时，按照操作人员的命名为所述图片进行命名；根据命名结果是否正确自动生成考核结果的装置。

需要说明的是，上述装置与实施例一中对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。

实施例三

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培训VR主机，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行实施例一中所述的电力设备无人机巡检培训方法。为了简洁，在此不再赘述。

应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。

在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

实施例一中的电力设备无人机巡检培训方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，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申请的范围。

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 (8)

1.电力设备无人机巡检培训方法，其特征在于，包括：

控制虚拟无人机在预设的场景模型下执行设定的飞行任务；

控制虚拟无人机悬停到特定的位置区域进行拍照，判断拍摄的图片中是否存在缺陷设备；

如果存在缺陷设备，判定当前飞行任务是训练任务还是考核任务；

若为训练任务，自动为所述图片进行命名并保存；若为考核任务，按照操作人员的命名为所述图片进行命名；根据命名结果是否正确自动生成考核结果；

所述的判断拍摄的图片中是否存在缺陷设备，具体过程包括：

控制虚拟无人机的云台相机进行拍照，云台相机向显示的正前方发射一条检测射线，所述射线记录与其接触到的所有设备，通过设备的标签来判断是否存在缺陷；

设备的标签上标明缺陷名称、缺陷类型以及缺陷所在杆塔号；

若为考核任务，按照操作人员的命名为所述图片进行命名，具体包括：

对于存在缺陷的设备，自动识别出设备缺陷类型；同时提供包含正确缺陷类型在内的至少两个设备缺陷类型的选项，供操作人员选择；并根据操作人员选择的结果对缺陷设备进行命名。

2.如权利要求1所述的电力设备无人机巡检培训方法，其特征在于，如果存在缺陷，获取所述缺陷的所有数据；如果同时检测到多个缺陷设备，仅识别与所述云台相机距离最近的一个缺陷设备。

3.如权利要求1所述的电力设备无人机巡检培训方法，其特征在于，还包括对标准飞行任务进行考核的过程以及对预设的训练任务进行考核的过程；

所述对标准飞行任务进行考核的过程包括：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；

所述对预设的训练任务进行考核的过程包括：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。

4.如权利要求1所述的电力设备无人机巡检培训方法，其特征在于，还包括进行多人协同训练的过程；所述过程包括：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操控主机实现多人协同训练。

5.如权利要求1所述的电力设备无人机巡检培训方法，其特征在于，还包括模拟无人机故障的过程；所述过程包括：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。

6.电力设备无人机巡检培训系统，其特征在于，包括：

用于控制虚拟无人机在预设的场景模型下执行设定的飞行任务的装置；

用于控制虚拟无人机悬停到特定的位置区域进行拍照，判断拍摄的图片中是否存在缺陷设备的装置；

用于在存在缺陷设备时，判定当前飞行任务是训练任务还是考核任务的装置；

用于在当前飞行任务是训练任务时，自动为所述图片进行命名并保存的装置；

用于在当前飞行任务是考核任务时，按照操作人员的命名为所述图片进行命名；根据命名结果是否正确自动生成考核结果的装置；

所述的判断拍摄的图片中是否存在缺陷设备，具体过程包括：

控制虚拟无人机的云台相机进行拍照，云台相机向显示的正前方发射一条检测射线，所述射线记录与其接触到的所有设备，通过设备的标签来判断是否存在缺陷；

设备的标签上标明缺陷名称、缺陷类型以及缺陷所在杆塔号；

若为考核任务，按照操作人员的命名为所述图片进行命名，具体包括：

对于存在缺陷的设备，自动识别出设备缺陷类型；同时提供包含正确缺陷类型在内的至少两个设备缺陷类型的选项，供操作人员选择；并根据操作人员选择的结果对缺陷设备进行命名。

7.一种电力设备无人机巡检培训VR主机，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-5任一项所述的电力设备无人机巡检培训方法。

8.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-5任一项所述的电力设备无人机巡检培训方法。

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