CN113359815A - 基于rtk定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法及系统，包括以下步骤：1)控制搭载有无人机的巡检车到达风电场；2)无人机到达指定位置，控制云台摄像头在不同位置对风机叶片进行整体拍照传给地面控制站；3)地面控制站获得巡检路线的坐标；4)地面控制站生成预规划航迹；5)飞控系统控制无人机的自主飞行，进行自主巡检；6)进行无人机远程微调并更新航迹坐标信息；7)地面控制站根据无人机拍摄的风机叶片照片信息进行深度学习，判断是否有故障以及故障类型；8)无人机按照预规划航迹飞行直到预规划航迹的终点，完成本次无人机的风机叶片自主巡检。与现有技术相比，本发明具有不依赖飞手的飞行技术、长时间低失误等优点。
Description
技术领域
本发明涉及风机无人机巡检技术领域，尤其是涉及一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法及系统。
背景技术
随着风力发电装机总量的持续增加和无人机技术的发展，安装后的风机随着时间的积累，出现了各种各样的故障，由于风机地理位置的特殊性，无人机应用于风机故障巡检已成为一大热点，现有的巡检方式主要有三种：一种是使用大功率的望远镜观察；第二种是“蜘蛛人”式检查，通过索降的方式来检查风机叶片，这两种方法都是根据经验判断是否存在异常，现有的检查方法存在检查效率低、安全性差、工作量大的缺点；还有第三种是无人机飞手控制无人机绕叶片飞行拍照，照片传给后台进行检查，但是这种方法非常依赖于飞手的操控技术，对同一缺陷在不同角度拍摄，导致后期照片数据分析的工作量急剧增加。
由于现有方法定位精度不高，达不到巡检的所要求的精度，误差范围大，容易造成巡检无人机撞上叶片的风险；在巡检航迹上突遇障碍物后，无法避障，可能会发生无人机装上障碍物的情况，导致巡检无法正常进行；对巡检拍摄回的图片还是以人工肉眼来辨别缺陷，效率低，不利于长时间的工作。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有巡检技术存在的成本高、效率低、安全性差的缺点而提供一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法及系统，以便无人机快速、精准的对风机进行巡检，节省风机停机时间。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法，包括以下步骤：
1)控制搭载有无人机的巡检车到达风电场；
2)无人机的飞控系统根据风机机舱的坐标信息到达指定位置，控制无人机搭载的云台摄像头正对风机叶片，并且在不同位置对风机叶片进行整体拍照，将拍摄的风机叶片照片传给地面控制站；
3)地面控制站根据无人机传回的照片，利用图像坐标系到世界坐标系之间的转换获得巡检路线的坐标；
4)地面控制站将巡检路线的坐标作膨胀处理，生成预规划航迹后传给无人机的飞控系统；
5)飞控系统按照地面控制站的预规划航迹信息控制无人机的自主飞行，进行自主巡检；
6)在自主巡检过程中，进行无人机远程微调并更新航迹坐标信息；
7)地面控制站根据无人机拍摄的风机叶片照片信息进行深度学习，判断是否有故障以及故障类型；
8)无人机按照预规划航迹飞行直到预规划航迹的终点，完成本次无人机的风机叶片自主巡检。
在自主巡检过程中，当自主巡检途中检测到动态障碍物时，无人机进行自主避障。
当检测到突发动态障碍物出现在预规划航迹上时，采用人工势场法躲避动态障碍物，在躲过动态障碍物后，无人机重新回到预规划航迹上直到路径的终点，返回固定停靠无人机的巡检车。
对于无人机的自主避障，出现动态障碍物属于偶然事件，不更新航迹坐标信息。
所述的步骤3)具体为：
无人机通过飞控系统飞到正对风机机舱的位置，在不同位置对风机叶片同一点整体取样拍照，利用图像坐标系到世界坐标系的转换计算得到三个叶片的叶尖坐标及巡检路线的坐标。
所述的步骤4)中，将巡检路线的坐标作膨胀化处理，用以保证不与风机叶片碰撞。
所述的步骤6)具体为：
在沿着巡检路径进行自主巡检过程中，利用无人机搭载的摄像头来进行航迹的微调，同时利用RTK定位技术更新航迹坐标的信息。
在每次风机停机进行叶片巡检时，重复步骤1-8)完成叶片的自主巡检。
一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检系统，该系统包括搭载有无人机的巡检车和地面控制站。
所述的无人机上搭载有飞控系统(31)、图传模块(32)、数传模块(33)、避障模块(34)、RTK定位模块(35)、叶片云台摄像机(36)以及寻迹摄像机(37)。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明首先利用图像坐标到世界坐标的转换，计算出巡检航迹坐标信息，这使得生成的巡检航迹速度变的更快，也更加方便；同时本发明采用的定位是RTK定位技术，与现有的GPS定位相比，定位精度能达到厘米级别，更加适用于近距离巡检；同时系统还搭载避障模块，当无人机检测到有碰撞危险时，会自动躲避障碍物，与现有的飞手控制无人机巡检相比，不依赖飞手的飞行技术，能够实现长时间低失误的巡检。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
图2为巡检无人机的结构示意图。
图中标记说明：
31、飞行控制模块，32、图传模块，33、数传模块，34、避障模块，35、RTK定位模块，36、叶片云台摄像机，37、寻迹摄像机。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
如图1所示，本发明提供一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法，该方法通过无人机拍摄的图片，利用图片坐标到世界坐标的转换，得到无人机巡检的航迹信息，同时利用RTK定位技术进行航迹信息的更新，本发明不依赖飞手通过肉眼控制无人机进行现场控制，大大提高了巡检的效率，搭载的避障模块也解决了飞手突遇障碍的视觉盲区的问题，也提高了巡检的安全性。
本发明具体包括以下步骤：
步骤一：搭载无人机的巡检车根据风电场的环境信息到达指定的地方；
步骤二：无人机飞控系统根据风机机舱的坐标信息到达指定的位置，使无人机搭载云台摄像头正对着风机叶片，在不同位置对风机叶片进行整体拍照，将所拍取的照片传给地面控制站；
步骤三：地面控制站根据无人机传回的照片，利用图像坐标系到世界坐标系之间的转换，计算出巡检路线坐标点；
步骤四：地面控制站将计算得到巡检路线的坐标作膨胀处理，生成预航迹规划然后传给飞控系统；
步骤五：飞控系统按照地面控制站传给的航迹信息控制无人机的自主飞行；
步骤六：在自主巡检过程中，根据寻迹摄像机拍摄的画面进行远程微调无人机，飞控系统根据巡检航迹的RTK定位信息，更新航迹坐标信息；
步骤七：自主巡检途中检测到动态障碍物时，无人机会调用避障模块来进行避障，此时的危险是属于偶然事件，这个过程不会更新航迹坐标信息；
步骤八：地面控制站根据传回的图片信息进行深度学习，判断是否有故障，且属于什么种类的故障；
步骤九：无人机按照预规划航迹一直到预规划航迹的终点；
步骤十：接下来风机每次停机巡检时，重复上述步骤；即可完成对风机叶片的自主巡检。
本发明结合RTK定位方法可以在贴近叶片表面巡检时达到厘米级别的精度，使巡检无人机在叶片表面拍摄到的照片更加清晰，同时使无人机搭载的避障模块可以有效的躲避障碍物，在飞行环境中更安全、高效的执行巡检任务。
①利用图像坐标到世界坐标的转换，方便快捷得到无人机巡检航迹信息；
②回传的图片制作成故障数据集，利用深度学习来判断是否存在故障；
③利用本方法同时进行多台风机叶片的巡检，一架无人机对应一台风机，大大提高了巡检的效率。
如图2所示，本发明的基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检系统包括地面控制站和搭载无人机的巡检车，该无人机上设有用以使无人机按照设定轨迹飞行的飞控系统31、进行数据传输的图传模块32和数传模块33、进行避障的避障模块34、更新坐标信息的RTK定位模块35、拍摄风机叶片图像的叶片云台摄像机36以及寻迹摄像机37。
Claims (10)
1.一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)控制搭载有无人机的巡检车到达风电场；
2)无人机的飞控系统根据风机机舱的坐标信息到达指定位置，控制无人机搭载的云台摄像头正对风机叶片，并且在不同位置对风机叶片进行整体拍照，将拍摄的风机叶片照片传给地面控制站；
3)地面控制站根据无人机传回的照片，利用图像坐标系到世界坐标系之间的转换获得巡检路线的坐标；
4)地面控制站将巡检路线的坐标作膨胀处理，生成预规划航迹后传给无人机的飞控系统；
5)飞控系统按照地面控制站的预规划航迹信息控制无人机的自主飞行，进行自主巡检；
6)在自主巡检过程中，进行无人机远程微调并更新航迹坐标信息；
7)地面控制站根据无人机拍摄的风机叶片照片信息进行深度学习，判断是否有故障以及故障类型；
8)无人机按照预规划航迹飞行直到预规划航迹的终点，完成本次无人机的风机叶片自主巡检。
2.根据权利要求1所述的一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法，其特征在于，在自主巡检过程中，当自主巡检途中检测到动态障碍物时，无人机进行自主避障。
3.根据权利要求2所述的一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法，其特征在于，当检测到突发动态障碍物出现在预规划航迹上时，采用人工势场法躲避动态障碍物，在躲过动态障碍物后，无人机重新回到预规划航迹上直到路径的终点，返回固定停靠无人机的巡检车。
4.根据权利要求3所述的一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法，其特征在于，对于无人机的自主避障，出现动态障碍物属于偶然事件，不更新航迹坐标信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法，其特征在于，所述的步骤3)具体为：
无人机通过飞控系统飞到正对风机机舱的位置，在不同位置对风机叶片同一点整体取样拍照，利用图像坐标系到世界坐标系的转换计算得到三个叶片的叶尖坐标及巡检路线的坐标。
6.根据权利要求1所述的一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法，其特征在于，所述的步骤4)中，将巡检路线的坐标作膨胀化处理，用以保证不与风机叶片碰撞。
7.根据权利要求1所述的一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法，其特征在于，所述的步骤6)具体为：
在沿着巡检路径进行自主巡检过程中，利用无人机搭载的摄像头来进行航迹的微调，同时利用RTK定位技术更新航迹坐标的信息。
8.根据权利要求1所述的一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法，其特征在于，在每次风机停机进行叶片巡检时，重复步骤1-8)完成叶片的自主巡检。
9.一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检系统，其特征在于，该系统包括搭载有无人机的巡检车和地面控制站。
10.根据权利要求9所述的一种基于RTK定位的风机叶片无人机自主避障巡检方法，其特征在于，所述的无人机上搭载有飞控系统(31)、图传模块(32)、数传模块(33)、避障模块(34)、RTK定位模块(35)、叶片云台摄像机(36)以及寻迹摄像机(37)。
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