CN113910252A - 一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法及系统，包括：按照设定的数据获取频率，获取车辆当前位置信息和车辆的行驶速度；基于所述行驶速度计算设定时间内车辆的行驶距离，结合车辆当前位置信息，确定预置补偿点位置的坐标数据；基于所述预置补偿点位置的坐标数据，计算云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度和俯仰角度；控制云台基于所述最佳水平角度和俯仰角度进行动作，以实现对杆塔的检测。本发明依据巡检车辆的实时车速，动态计算预置补偿点位置，基于预置补偿点位置坐标确定云台的最佳检测角度；实现了车辆行驶过程中对于杆塔的检测，提高了杆塔的检测效率。

Description

一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法及系统
技术领域
本发明涉及配网线路巡检技术领域，尤其涉及一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法及系统。
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。
随着配电线路的布局和发展越来越快，配电线路长度不断增长，针对配电线路的巡检变得越来与重要。目前，对于配电线路与杆塔设备的检测主要是采用人工手持设备巡检的方式，需要靠近杆塔并人为调整检测设备的角度来对杆塔进行捕捉，这种模式工作量大、且安全性低。
现有技术公开了采用在巡检车辆上搭载云台以及巡检设备组件的方式进行巡检，这种方式节省了人力；但是，车辆需要运行至某一杆塔位置，并在停车状态下调整云台与杆塔的俯仰角度，才能进行杆塔信息的采集。这种方式在每根杆塔前都需要停车，检测完一根杆塔后重新启动车辆到下一杆塔再次停车检测，效率比较低；并且，目前的车载巡检方式，云台的转动需要人为使用摇杆进行控制操作，无法根据检测目标的位置自动调整最佳的俯仰角度，巡检智能化程度不高。
另外，车辆静止状态下可以通过实时的巡检车辆位置与杆塔位置进行云台追踪角度的计算，但是无法适用于行驶状态下的车辆；因为在车辆行驶状态下，根据当前时间节点下车辆与杆塔位置计算得出云台需要追踪旋转的角度，并将旋转指令发送给云台，云台接受指令后旋转到指定角度的这个过程中，车辆的位置已经发生了变化，此时用之前计算得出的角度进行追踪已经不再准确。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法及系统，基于车辆实时位置与行驶速度，计算车辆行驶方向上的预置补偿点位置坐标，进而计算车载云台追踪杆塔所需的角度数据；实现在不停车状态下以最佳的角度对杆塔进行实时检测。
为了实现上述目的，在一些实施方式中，采用如下技术方案：
一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法，包括：
按照设定的数据获取频率，获取车辆当前位置信息和车辆的行驶速度；
基于所述行驶速度计算设定时间内车辆的行驶距离，结合车辆当前位置信息，确定预置补偿点位置的坐标数据；
基于所述预置补偿点位置的坐标数据，计算云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度和俯仰角度；
控制云台基于所述最佳水平角度和俯仰角度进行动作，以实现对杆塔的检测。
在另一些实施方式中，采用如下技术方案：
一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪系统，包括：
数据获取模块，用于按照设定的数据获取频率，获取车辆当前位置信息和车辆的行驶速度；
预置补偿点计算模块，用于计算两次数据计算间隔时间内车辆的行驶距离，基于车辆当前位置信息计算预置补偿点位置的坐标数据；
云台角度计算模块，用于基于所述预置补偿点位置的坐标数据，计算云台对杆塔的最佳追踪水平旋转角度和俯仰角度；
云台控制模块，用于控制云台基于所述最佳追踪水平角度和俯仰角度，实现对杆塔的检测。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明创造性的提出了一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法，依据巡检车辆的实时车速，动态计算预置补偿点位置，基于预置补偿点位置坐标确定云台的最佳检测角度；避免了由于车辆运行对云台检测角度的影响从而造成检测角度的偏差，实现了车辆行驶过程中对于杆塔的检测，提高了杆塔的检测效率。
(2)本发明创造性的提出了基于云台与杆塔空间位置关系的云台检测角度计算方法，可在不停车状态下，实现云台对杆塔的追踪角度的计算，并采用预置补偿点方式，对车辆行驶过程中产生的误差进行纠正，实现车辆行驶过程中云台对杆塔的准确追踪；解决了当前车载巡检模式下需要停车对杆塔进行检测的问题，且云台旋转不需要人为操作，减轻巡检人员负担，大大提高了巡检效率。
本发明的其他特征和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，或通过本方面的实践了解到。
附图说明
图1是本发明实施例中配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法流程图；
图2是本发明实施例中车辆行驶过程中预置补偿距离计算示意图；
图3(a)是本发明实施例中杆塔位于第一象限时，计算云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度示意图；
图3(b)是本发明实施例中杆塔位于第二象限时，计算云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度示意图；
图3(c)是本发明实施例中杆塔位于第三象限时，计算云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度示意图；
图3(d)是本发明实施例中杆塔位于第四象限时，计算云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度示意图。
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。
实施例一
根据本发明的实施例，公开了一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法，参照图1，具体包括如下过程：
S101：按照设定的数据获取频率，获取车辆当前位置信息和车辆的行驶速度；
具体地，使用厘米级精度的地理信息定位设备(比如：GPS、北斗、伽利略等)，按照设定数据采集频率，实时获取车辆的地理信息坐标数据；依据相邻两次数据获取时，车辆坐标位置的变化距离，计算车辆行驶速度。
比如：设定数据获取频率为t＝200ms，第一次数据采集在位置点A，第二次数据采集到达位置点B，通过位置点A与位置点B之间距离l以及获取频率t，计算车辆的行驶速度v＝l/t。
S102：基于行驶速度计算设定时间内车辆的行驶距离，结合车辆当前位置信息，确定预置补偿点位置的坐标数据；
具体地，结合图2，依据获取到的实时车辆行驶速度，计算设定时间内车辆的行驶距离，使用当前车辆位置坐标，再叠加计算得到的车辆的行驶距离，可以得到预置补偿点位置的坐标数据。
其中，设定时间可以选取数据获取频率t的一定倍数，比如，2倍、4倍、5倍或6倍等，则设定时间可以选取400ms、800ms、1000ms或1200ms等；本领域技术人员可以根据需要进行设定。
S103：基于所述预置补偿点位置的坐标数据，计算云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度和俯仰角度；
本实施例中，计算云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度的过程具体包括：
(1)将预置补偿点位置作为车辆实时位置，以车辆实时位置作为坐标原点，以经度、纬度和高度分别作为X轴、Y轴和Z轴，配电线路杆塔作为坐标系中的点，构建车杆三维空间坐标系；
(2)计算车辆与杆塔之间的距离L和杆塔位置与X轴的垂直距离Y_D，基于所述距离L和Y_D计算车辆与杆塔的连线与Y轴正北方向夹角∠β；
其中，根据杆塔经纬度坐标(Lng1，Lat1)与车辆的经纬度坐标(Lng2，Lat2)计算车辆与杆塔之间的距离L，计算公式如下：
①radLat1＝Lat1*Math.PI/180.0
②radLat2＝Lat2*Math.PI/180.0
③Lng＝(Lng1-Lng2)*Math.PI/180.0
④Lat＝(Lat1-Lat2)*Math.PI/180.0
⑤L＝(2*Math.Asin(Math.Sqrt(Math.Pow(Math.Sin(Lng/2),2)+Math.Cos(radLat1)*Math.Cos(radLat2)*Math.Pow(Math.Sin(Lng/2),2))))*地球半径
其中，Math.PI指的是数学函数，圆周率π；Math.Asin数学三角函数，反正弦函数；Math.Sqrt数学函数，开方；Math.Pow数学函数，幂函数；Math.Sin数学函数，正弦函数；Math.Cos数学函数，余弦函数。
车辆与杆塔的连线与Y轴正北方向夹角∠β的计算过程具体为：
∠β＝Math.Acos(Y_D/L)*(180/Math.PI)；
其中，Math.Asin是数学三角函数，反正弦函数；Math.PI指的是数学函数，圆周率π；
(3)根据车载定位设备数据，确定车辆行驶方向与Y轴正北方向夹角∠α；
(4)依据上述的两个夹角计算车辆行驶方向与车辆实时位置与杆塔的连线方向之间的角度，作为云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度。
考虑到云台转动时通常以顺时针进行转动，因此将车辆行驶方向到车辆实时位置与杆塔的连线方向之间的顺时针角度，作为云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度。
作为一种具体的实施方式，图3(a)-(d)给出了杆塔位于车杆三维空间坐标系中的不同象限时，云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度的计算过程。
图3(a)给出了杆塔位于X-Y平面的第一象限、车辆行驶方向为北偏西时，计算云台追踪水平角度的示例图；
具体地，计算车辆与杆塔之间的距离L和杆塔位置与X轴的垂直距离Y_D，基于所述距离L和Y_D计算车辆与杆塔的连线与Y轴正北方向夹角∠β；
∠β＝Math.Acos(Y_D/L)*(180/Math.PI)；
根据车顶双定位设备的定位数据，得出从Y轴正北方向到车辆行驶方向之间的顺时针夹角∠α；
则云台所需最佳水平旋转角度为∠X，∠X＝∠β+(360°-∠α)。
图3(b)给出了杆塔位于X-Y平面的第二象限、车辆行驶方向为北偏东时，计算云台追踪水平角度的示例图；
同理，计算车辆与杆塔之间的距离L和杆塔位置与X轴的垂直距离Y_D，基于所述距离L和Y_D计算车辆与杆塔的连线与Y轴正北方向夹角∠β；
根据车顶双定位设备的定位数据，得出从Y轴正北方向到车辆行驶方向之间的顺时针夹角∠α；
则云台所需最佳水平旋转角度为∠X，∠X＝360°-∠α-(90°-∠β)。
图3(c)给出了杆塔位于X-Y平面的第三象限、车辆行驶方向为南偏西时，计算云台追踪水平角度的示例图；
同理，计算车辆与杆塔之间的距离L和杆塔位置与X轴的垂直距离Y_D，基于所述距离L和Y_D计算车辆与杆塔的连线与Y轴正北方向夹角∠β；
根据车顶双定位设备的定位数据，得出从Y轴正北方向到车辆行驶方向之间的顺时针夹角∠α；
则云台所需最佳水平旋转角度为∠X，∠X＝360°-(∠α+∠β-270°)。
图3(d)给出了杆塔位于X-Y平面的第四象限、车辆行驶方向为北偏东时，计算云台追踪水平角度的示例图；
同理，计算车辆与杆塔之间的距离L和杆塔位置与X轴的垂直距离Y_D，基于所述距离L和Y_D计算车辆与杆塔的连线与Y轴正北方向夹角∠β；
根据车顶双定位设备的定位数据，得出从Y轴正北方向到车辆行驶方向之间的顺时针夹角∠α；
则云台所需最佳水平旋转角度为∠X，∠X＝∠β+(90°-∠α)。
需要说明的是，杆塔与车辆之间的其他位置关系时，云台所需最佳水平旋转角度也都采用上述的原理进行计算。
本实施例中，计算云台对杆塔追踪的最佳俯仰角度，具体包括：
(1)将预置补偿点位置作为车辆实时位置，基于预置补偿点位置和杆塔位置，构建车杆三维空间坐标系；具体地，以车辆实时位置为原点，以经度、纬度和高度分别作为X轴、Y轴和Z轴，杆塔位置作为坐标系中的点，构建车杆三维空间坐标系。
(2)计算车辆与杆塔之间的距离L，以及杆塔塔头高度H1与云台上车载巡检设备组件高度H2之差h；
(3)基于所述距离L和高度差h，在车杆三维空间坐标系内计算云台的俯仰角度∠γ，计算公式如下：
∠γ＝Math.Atan(h/L)*(180/Math.PI)
Math.Atan数学三角函数，Math.PI指的是数学函数。
S104：基于所述最佳追踪水平角度和俯仰角度，控制云台的动作，实现对杆塔的检测。
将车载云台最佳追踪水平旋转角度和俯仰角度数据，按照协议格式转换为对应的十六进制控制指令，具体的控制指令格式是本领域技术人员可以获知的，不再详述；控制云台按照所述控制指令进行自动运动，实现不停车状态下对杆塔进行精准检测。
S105：实时检测云台转动的绝对水平角度和绝对俯仰角度，并与所述最佳追踪水平角度和俯仰角度进行对比，得到水平偏移角度和俯仰偏移角度；
对于每一个杆塔，计算设定次数内的水平偏移角度的平均值和俯仰偏移角度的平均值；下一次对相对应的杆塔进行检测时，将计算得到的该杆塔对应的偏移角度数据作为云台追踪角度的补偿数据。
云台转动过程中，可能会受到硬件本身或控制指令的影响，存在转动数据偏差，即云台转动角度并没有达到或者已经超过了计算得到的最佳追踪水平角度和俯仰角度，这样会导致云台角度存在偏移。
本实施例中，在云台中增加绝对位置编码器检测设备，当云台按照计算得出的角度进行旋转运动时，编码器实时监测云台的绝对水平角度和绝对俯仰角度；
判断绝对水平角度与计算得到的最佳俯仰角度是否存在偏差，若存在，计算并存储偏差值；
判断绝对俯仰角度与计算得到的最佳追踪水平角度是否存在偏差，若存在，计算并存储偏差值；
将得到的偏差值以及对应的杆塔信息相关联，并存储到偏移校正数据库中，按照设定的格式进行存储，比如：线路名称、杆塔编号和偏移角度数据。
偏移校正数据库中针对每一个杆塔分别存储了大量的偏移角度数据；下一次对杆塔进行检测时，首先在偏移校正数据库中确认该杆塔对应的云台水平角度和俯仰角度是否存在偏移角度数据，若有，在当前杆塔追踪计算时，将偏移角度数据作为云台追踪角度的补偿数据，即在计算得到的最佳水平角度和俯仰角度的基础上，增加偏移角度数据。如果偏移校正数据库中当前杆塔存在多条偏移角度数据，那么对所有存储的偏移角度数据求取平均值，或者选取设定数量的数据求取平均值，来作为云台追踪的补偿角度数据；以此来解决当前杆塔检测时遇到的云台旋转发生的偏移问题。
实施例二
据本发明的实施例，公开了一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪系统，包括：
数据获取模块，用于按照设定的数据获取频率，获取车辆当前位置信息和车辆的行驶速度；
预置补偿点计算模块，用于基于所述行驶速度计算设定时间内车辆的行驶距离，结合车辆当前位置信息，确定预置补偿点位置的坐标数据；
云台角度计算模块，用于基于所述预置补偿点位置的坐标数据，计算云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度和俯仰角度；
云台控制模块，用于控制云台基于所述最佳水平角度和俯仰角度进行动作，以实现对杆塔的检测。
需要说明的是，本实施例的各个模块与实施例一中的各个步骤一一对应，其具体实施过程相同，此处不再累述。
实施例三
在一个或多个实施方式中，公开了一种终端设备，包括服务器，所述服务器包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现实施例一中的配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法。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。
实施例一中的配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪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。
实施例四
在一个或多个实施方式中，公开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实施例一中所述的配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法。
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)

1.一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法，其特征在于，包括：
按照设定的数据获取频率，获取车辆当前位置信息和车辆的行驶速度；
基于所述行驶速度计算设定时间内车辆的行驶距离，结合车辆当前位置信息，确定预置补偿点位置的坐标数据；
基于所述预置补偿点位置的坐标数据，计算云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度和俯仰角度；
控制云台基于所述最佳水平角度和俯仰角度进行动作，以实现对杆塔的检测。
2.如权利要求1所述的一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法，其特征在于，还包括：
实时检测云台转动的绝对水平角度和绝对俯仰角度，并与所述最佳追踪水平角度和俯仰角度进行对比，得到水平偏移角度和俯仰偏移角度；
对于每一个杆塔，计算设定次数内的水平偏移角度的平均值和俯仰偏移角度的平均值；下一次对相对应的杆塔进行检测时，将计算得到的该杆塔对应的偏移角度数据作为云台追踪角度的补偿数据。
3.如权利要求1所述的一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法，其特征在于，所述的结合车辆当前位置信息，确定预置补偿点位置的坐标数据，具体包括：
依据车辆行驶速度，计算设定时间间隔内车辆的行驶距离，使用车辆当前位置坐标，叠加设定时间间隔内车辆的行驶距离进行计算，得出预置补偿点位置的坐标数据。
4.如权利要求1所述的一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法，其特征在于，所述计算云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度，具体包括：
将预置补偿点位置作为车辆实时位置，以车辆实时位置作为坐标原点，构建车杆三维空间坐标系；
计算车辆与杆塔之间的距离，以及杆塔与X轴的垂直距离，计算车辆实时位置与杆塔的连线与Y轴的夹角；
计算车辆行驶方向与Y轴的夹角；
依据上述的两个夹角计算车辆行驶方向与车辆实时位置与杆塔的连线方向之间的角度，作为云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度。
5.如权利要求1所述的一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法，其特征在于，所述计算云台对杆塔追踪的最佳俯仰角度，具体包括：
将预置补偿点位置作为车辆实时位置，以车辆实时位置作为坐标原点，构建车杆三维空间坐标系；
计算车辆实时位置与杆塔之间的距离，以及杆塔塔头高度与云台上车载巡检设备组件高度之差；
基于所述距离和高度差，在车杆三维空间坐标系内计算云台对杆塔追踪的最佳俯仰角度。
6.如权利要求4或5所述的一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法，其特征在于，以车辆实时位置作为坐标原点，以经度、纬度和高度分别作为X轴、Y轴和Z轴，杆塔位置作为坐标系中的点，构建车杆三维空间坐标系。
7.如权利要求1所述的一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法，其特征在于，在获取到云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度和俯仰角度之后，还包括：
将云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度和俯仰角度数据转换为控制指令，控制云台按照所述控制指令进行自动运动，以实现对杆塔的检测。
8.一种配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于按照设定的数据获取频率，获取车辆当前位置信息和车辆的行驶速度；
预置补偿点计算模块，用于基于所述行驶速度计算设定时间内车辆的行驶距离，结合车辆当前位置信息，确定预置补偿点位置的坐标数据；
云台角度计算模块，用于基于所述预置补偿点位置的坐标数据，计算云台对杆塔追踪的最佳水平旋转角度和俯仰角度；
云台控制模块，用于控制云台基于所述最佳水平角度和俯仰角度进行动作，以实现对杆塔的检测。
9.一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1-7中任一项所述的配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的配网车载智能巡检机器人杆塔动态追踪方法。
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