CN113741538A - 一种变电站无人机巡检路径规划方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及变电站巡检技术领域，公开了一种变电站无人机巡检路径规划方法、系统及存储介质，采集变电站的激光点云数据，并根据点云数据建立三维点云模型；基于三维点云模型利用三维航线规划软件进行巡检航线自主规划以得到巡检航线；将巡检航线上传至管控平台，由管控平台根据巡检航线通过任务制定巡检任务；管控平台远程向机巢下发巡检任务；机巢解析巡检任务，协调机巢各机构动作为无人机起飞准备条件，无人机接收到机巢传送的任务指令，在适飞条件下自动起飞，按巡检路线完成飞巡作业任务。基于变电站激光点云数据、无人机与设备的安全距离，利用Dijkstra算法进行无人机最佳路径的三维航线规划，以供无人机自动巡检和提高效率。
Description
技术领域
本发明涉及变电站巡检技术领域，尤其涉及一种变电站无人机巡检路径规划方法、系统及存储介质。
背景技术
随着电力技术的快速发展，人们对用电的需求越来越高，因此，变电站的正常工作对人们尤为重要，目前，变电站设备存在空间架设复杂，当前采用的常规巡检方式包括人工和轮式机器人巡视，这种巡检方式往往巡检不到位、存在巡检死角的不足，无法覆盖变电站各设备外绝缘、引线、线夹、接头、表计等，难以保证巡检质量、安全和效率。
发明内容
本发明提供了一种变电站无人机巡检路径规划方法、系统及存储介质，以解决现有技术中心存在的问题。
为了实现上述目的，本发明通过如下的技术方案来实现：
第一方面，本发明提供一种变电站无人机巡检路径规划方法，包括：
采集变电站的激光点云数据，并根据所述点云数据建立三维点云模型；
基于三维点云模型利用三维航线规划软件进行巡检航线自主规划以得到巡检航线；
将巡检航线上传至管控平台，由管控平台根据巡检航线制定变电站底层的开关、变压器、互感器、避雷器、电抗器、电容器，中层的母线及悬式绝缘子，和高层的避雷针、避雷线、构架及跨线绝缘子的巡检任务；
管控平台远程向机巢下发巡检任务；
机巢解析巡检任务，协调机巢各机构动作为无人机起飞准备机体自检、接收卫星、RTK信号正常的自身状态条件，监测周边风速、风向、雨量外部环境条件，同时向无人机发送任务指令，无人机接收到机巢传送的任务指令，在无人机自身状态、外部环境和适航空域适飞条件正常的情况下自动起飞，按既定的巡检路线完成飞巡作业任务。
可选地，采用A-Star算法进行巡检航线自主规划以得到巡检航线。
可选地，A*算法计算每个节点的优先级时采用的函数如下所示：
f(n)＝g(n)+h(n)；
其中，g(n)是节点n距离起点的代价，h(n)是节点n距离终点的预计代价，f(n)是节点n的综合优先级，当选择下一个要遍历的节点时，选取综合优先级最高的节点。
可选地，在极端情况下，当启发函数h(n)始终为0，则将由g(n)决定节点的优先级，此时算法转变为Dijkstra算法。
第二方面，本申请实施例提供一种变电站无人机巡检路径规划系统，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面所述的方法步骤。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法步骤。
有益效果：
本发明提供的无人机巡检路径规划方法，包括：采集变电站的激光点云数据，并根据所述点云数据建立三维点云模型；基于三维点云模型利用三维航线规划软件进行巡检航线自主规划以得到巡检航线；将巡检航线上传至管控平台，由管控平台根据巡检航线通过任务制定巡检任务；管控平台远程向机巢下发巡检任务；机巢解析巡检任务，协调机巢各机构动作为无人机起飞准备条件，同时向无人机发送任务指令，无人机接收到机巢传送的任务指令，在适飞条件下自动起飞，按既定的巡检路线完成飞巡作业任务。基于变电站激光点云数据、无人机与设备的安全距离，利用Dijkstra算法进行无人机最佳路径的三维航线规划，以供无人机自动巡检和提高效率。
附图说明
图1为本发明优选实施例的图形中只允许朝上下左右四个方向移动的示意图；
图2为本发明优选实施例的图形中只允许朝八方向移动的示意图。
具体实施方式
下面对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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作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。
请参见图1-图2，本申请实施例提供一种变电站无人机巡检路径规划方法，包括：
采集变电站的激光点云数据，并根据所述点云数据建立三维点云模型；
基于三维点云模型利用三维航线规划软件进行巡检航线自主规划以得到巡检航线；
将巡检航线上传至管控平台，由管控平台根据巡检航线制定变电站底层的开关、变压器、互感器、避雷器、电抗器、电容器，中层的母线及悬式绝缘子，和高层的避雷针、避雷线、构架及跨线绝缘子的巡检任务；
管控平台远程向机巢下发巡检任务；
机巢解析巡检任务，协调机巢各机构动作为无人机起飞准备机体自检、接收卫星、RTK信号正常的自身状态条件，监测周边风速、风向、雨量外部环境条件，同时向无人机发送任务指令，无人机接收到机巢传送的任务指令，在无人机自身状态、外部环境和适航空域适飞条件正常的情况下自动起飞，按既定的巡检路线完成飞巡作业任务。
上述的基于变电站激光点云数据、无人机与设备的安全距离，利用Dijkstra算法进行无人机最佳路径的三维航线规划，以供无人机自动巡检和提高效率。
可选地，采用A-Star算法进行巡检航线自主规划以得到巡检航线。
可选地，A*算法计算每个节点的优先级时采用的函数如下所示：
f(n)＝g(n)+h(n)；
其中，g(n)是节点n距离起点的代价，h(n)是节点n距离终点的预计代价，f(n)是节点n的综合优先级，当选择下一个要遍历的节点时，选取综合优先级最高的节点。
可选地，在极端情况下，当启发函数h(n)始终为0，则将由g(n)决定节点的优先级，此时算法就退化成了Dijkstra算法。
其中，h(n)是节点n距离终点的预计代价，这也就是A*算法的启发函数。A*算法在运算过程中，每次从优先队列中选取f(n)值最小(优先级最高)的节点作为下一个待遍历的节点。另外，A*算法使用两个集合来表示待遍历的节点，与已经遍历过的节点，这通常称之为open_set和close_set。
需要说明的是，启发函数会影响A*算法的行为。在极端情况下，当启发函数h(n)始终为0，则将由g(n)决定节点的优先级，此时算法就退化成了Dijkstra算法。如果h(n)始终小于等于节点n到终点的代价，则A*算法保证一定能够找到最短路径。但是当h(n)的值越小，算法将遍历越多的节点，也就导致算法越慢。如果h(n)完全等于节点n到终点的代价，则A*算法将找到最佳路径，并且速度很快。可惜的是，并非所有场景下都能做到这一点。因为在没有达到终点之前，我们很难确切算出距离终点还有多远。如果h(n)的值比节点n到终点的代价要大，则A*算法不能保证找到最短路径，不过此时会很快。
在另外一个极端情况下，如果h(n)相较于g(n)大很多，则此时只有h(n)产生效果，这也就变成了最佳优先搜索。
由上面这些信息我们可以知道，通过调节启发函数我们可以控制算法的速度和精确度。因为在一些情况，我们可能未必需要最短路径，而是希望能够尽快找到一个路径即可。这也是A*算法比较灵活的地方。
有以下启发函数使用在航线智能规划算法上：
如果图形中只允许朝如图1所示的上下左右四个方向移动，则可以使用曼哈顿距离(Manhattan distance)。如果图形中允许如图2所示的朝八个方向移动，则可以使用对角距离。如果图形中允许朝任何方向移动，则可以使用欧几里得距离(Euclidean distance)。
本申请实施例还提供一种变电站无人机巡检路径规划系统，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现如上所述的方法步骤。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，，该程序被处理器执行时实现如上所述的方法步骤。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (6)
1.一种变电站无人机巡检路径规划方法，其特征在于，包括：
采集变电站的激光点云数据，并根据所述点云数据建立三维点云模型；
基于三维点云模型利用三维航线规划软件进行巡检航线自主规划以得到巡检航线；
将巡检航线上传至管控平台，由管控平台根据巡检航线制定变电站底层的开关、变压器、互感器、避雷器、电抗器、电容器，中层的母线及悬式绝缘子，和高层的避雷针、避雷线、构架及跨线绝缘子的巡检任务；
管控平台远程向机巢下发巡检任务；
机巢解析巡检任务，协调机巢各机构动作为无人机起飞准备机体自检、接收卫星、RTK信号正常的自身状态条件，监测周边风速、风向、雨量外部环境条件，同时向无人机发送任务指令，无人机接收到机巢传送的任务指令，在无人机自身状态、外部环境和适航空域适飞条件正常的情况下自动起飞，按既定的巡检路线完成飞巡作业任务。
2.根据权利要求1所述的变电站无人机巡检路径规划方法，其特征在于，采用A-Star算法进行巡检航线自主规划以得到巡检航线。
3.根据权利要求1所述的变电站无人机巡检路径规划方法，其特征在于，A*算法计算每个节点的优先级时采用的函数如下所示：
f(n)＝g(n)+h(n)；
其中，g(n)是节点n距离起点的代价，h(n)是节点n距离终点的预计代价，f(n)是节点n的综合优先级，当选择下一个要遍历的节点时，选取综合优先级最高的节点。
4.根据权利要求3所述的变电站无人机巡检路径规划方法，其特征在于，在极端情况下，当启发函数h(n)始终为0，则将由g(n)决定节点的优先级，此时算法转变为Dijkstra算法。
5.一种变电站无人机巡检路径规划系统，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-4中任一所述的方法步骤。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法步骤。
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