CN114020002B - 无人机巡检风机叶片的方法、装置、设备、无人机及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种无人机巡检风机叶片的方法、装置、设备、无人机及介质。所述方法包括：控制无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机中心轮毂前方的预设位置处，所述目标风机包括多个目标风机叶片；在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的数据确定所述目标风机的三维模型；根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线；控制所述无人机按照所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检。该方法克服了现有风机巡检方案中半人工的情况，实现了全流程自动化巡检。
Description
技术领域
本发明实施例涉及无人机巡检技术领域，尤其涉及一种无人机巡检风机叶片的方法、装置、设备、无人机及介质。
背景技术
叶片是风力发电机组关键部件之一，在运行过程中受到强风负荷，沙粒冲刷，大气氧化以及高湿度空气氧化等外界因素的影响。若不及时处理会导致损伤由微小状态不断扩大并提高损伤的维修等级，最终有可能会导致叶片断裂，严重威胁到机组的安全。因此，对风力发电机组叶片的巡检具有非常重要的意义。
随着科技的发展，日臻成熟的无人机技术逐渐应用于风力发电机组叶片的巡检。现有技术中，巡检人员使用无人机飞行平台作为载体，无人机上搭载高分辨率可见光相机观察记录叶片表面状态，同时向运维人员回传图像，当发现可疑点时，运维人员操作无人机进一步详细检查并采集高清图像作为记录。上述方法中无人机的巡检路线缺乏系统鲁棒性，且需要运维人员操作无人机，没有实现全流程自动化巡检。
发明内容
本发明实施例提供了一种无人机巡检风机叶片的方法、装置、设备、无人机及介质，能够实现全流程自动化巡检。
第一方面，本发明实施例提供了一种无人机巡检风机叶片的方法，该方法应用于机载计算机设备，所述机载计算机设备安装在无人机上，该方法包括：
控制所述无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机中心轮毂前方的预设位置处，所述目标风机包括多个目标风机叶片；
在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的数据确定所述目标风机的三维模型；
根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线；
控制所述无人机按照所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检。
第二方面，本发明实施例还提供了一种无人机巡检风机叶片的装置，包括：
控制模块，用于控制无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机中心轮毂前方的预设位置处，所述目标风机包括多个目标风机叶片；
确定模块，用于在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的数据确定所述目标风机的三维模型；
生成模块，用于根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线；
巡检模块，用于控制所述无人机按照所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检。
第三方面，本发明实施例还提供了一种机载计算机设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器用于实现本发明任意实施例中所述的无人机巡检风机叶片的方法。
第四方面，本发明实施例还提供了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本发明任意实施例所提供的无人机巡检风机叶片的方法。
第五方面，本发明实施例还提供了一种无人机，所述无人机包括至少一个图像采集设备、至少一个测距设备以及机载计算机设备。
本发明实施例提供了一种无人机巡检风机叶片的方法、装置、设备、无人机及介质，首先控制无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机中心轮毂前方的预设位置处，所述目标风机包括多个目标风机叶片；然后在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的数据确定所述目标风机的三维模型；之后根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线；最后控制所述无人机按照所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检。利用上述技术方案，能够克服现有风机巡检方案中半人工的情况，实现了全流程自动化巡检。
附图说明
图1为本发明实施例一所提供的一种无人机巡检风机叶片的方法的流程示意图；
图2为本发明实施例一所提供的一种无人机巡检风机叶片的方法中的巡检路线示意图；
图3为本发明实施例二所提供的一种无人机巡检风机叶片的方法的流程示意图；
图4为本发明实施例四所提供的一种无人机巡检风机叶片的装置的结构示意图；
图5为本发明实施例五所提供的一种机载计算机设备的结构示意图；
图6为本发明实施例七所提供的一种无人机的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。此外，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。
本发明使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”。
实施例一
图1为本发明实施例一所提供的一种无人机巡检风机叶片的方法的流程示意图，该方法可适用于对风机进行巡检的情况，该方法可以由无人机巡检风机叶片的装置来执行，其中该装置可由软件和/或硬件实现，并一般集成在机载计算机设备上。
如图1所示，本发明实施例一提供的一种无人机巡检风机叶片的方法，包括如下步骤：
S110、控制无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机中心轮毂前方的预设位置处，所述目标风机包括多个目标风机叶片。
其中，目标风机可以为无人机巡检的风机，在本实施例中无人机可以对处于静态的目标风机进行巡检。目标风机可以包括多个风机叶片以及一个塔筒。
其中，观测区域可以理解为目标风机作业区域，观测区域与目标风机之间的水平距离为预设距离，观测区域距离地面的高度为目标风机的塔筒的中心高度。优选的，预设距离可以为目标风机叶片长度的1.2倍。
其中，预设位置可以为距离目标风机中心轮毂正前方预设距离的位置，优选的，预设距离可以为目标风机叶片长度的1.2倍。
在本实施例中，不限定机载计算机在何时控制无人机从观测区域飞行至预设位置处，可选的，当无人机到达观测区域后，机载计算机可以立即控制无人机从观测区域飞行至预设位置处；当无人机到达观测区域后滞留一段时间之后，机载计算机才控制无人机飞行至预设位置处。需要说明的是，触发机载计算机控制无人机飞行至预设位置处的方式可以有多种，此处不做具体限制，其中一种触发方式可以为用户在控制设备上点击开始按钮后控制设备将开始指令发送至机载计算机，当机载计算机接收到开始指令后可以控制无人机飞行至预设位置处。
其中，目标路径可以由机载计算机根据视觉测算结果实时规划得到，目标路径可以理解为无人机从观测区域到预设位置处的飞行路径，可选的，目标路径可以为以目标风机中心轮毂为圆心的环绕路径。
在一个优选实施例中，目标路径可以为以所述目标风机的塔筒为圆心，以所述预设距离为半径的圆形路径中的最短路径。
其中，机载计算机可以自动确定出圆形路径中的最短路径。
进一步的，所述目标路径包括粗调路径、细调路径以及微调路径，所述预设位置与所述目标风机之间相距所述预设距离；其中，若根据视觉测算结果确定所述无人机当前位置与所述预设位置之间的距离大于预设值时，所述无人机根据所述粗调路径飞行，所述视觉测算结果为所述无人机在从所述观察区域飞行至所述预设位置的过程中计算得到；若根据视觉测算结果确定所述目标无人机当前位置与所述预设位置之间的距离小于预设值时，所述无人机根据所述细调路径飞行；若所述无人机在飞行的过程中所述目标路径产生变化，则所述无人机根据所述微调路径飞行。
其中，可以根据视觉测算结果确定目标路径是否产生变化，视觉测算结果可以为图像采集设备采集的目标风机图像以及测距设备采集的数据通过预设算法计算得到的结果，示例性的，预设算法可以为激光雷达与视觉融合的算法。
在本实施例中，根据无人机当前位置与预设位置之间的距离可以将目标路径分别粗调路径以及细调路径。当无人机当前位置距离预设位置较远时，无人机可以按照粗调路径飞行，粗调路径可以由第一数量个路径点确定；当无人机当前位置距离预设位置较近时，无人机可以按照细调路径飞行，细调路径可以由第二数量个路径点确定。其中，第一数量小于第二数量，细调路径比粗调路径显示的路线更准确。
S120、在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的数据确定所述目标风机的三维模型。
其中，图像采集设备可以为任意一种具有拍摄或录像功能的设备，示例性的，图像采集设备可以为摄像机或摄像头。测距设备可以为任意一种具有距离测量功能的设备，示例性的，测距设备可以为激光雷达、红外传感器和无线电雷达等。
其中，目标风机图像可以为无人机在预设位置处通过图像采集对目标风机进行拍摄后得到的图像，测距设备采集的数据可以包括无人机在预设位置处通过测距设备计算得到的无人机与多个目标风机叶片之间的距离。
在本实施例中，根据视觉显示可以确定无人机是否到目标风机中心轮毂正前方，优选的，根据视觉显示确定无人机到达目标风机中心轮毂正前方，还可以通过对叶片角度进行回环计算验证无人机是否到达目标风机中心轮毂正前方。其中，对叶片角度进行回环计算后可以知晓多个目标风机叶片两两叶片之间所成的角度，根据角度的度数可以确定无人机是否飞行至目标风机中心轮毂正前方。示例性的，若目标风机包括3个目标风机叶片，则当叶片间所成角度为120度时，表征无人机已到达目标风机中心轮毂正前方。
在一个实施例中，当无人机到达预设位置处后，可以利用图像采集设备采集的目标风机图像以及激光雷达采集的数据计算每个目标风机叶片与地平线所成的角度，再通过点云测算每个目标风机叶片的位置信息，得到目标风机的三维模型。
具体的，所述在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的目标风机距离数据确定所述目标风机的三维模型，包括：在所述预设位置处，根据所述无人机上的摄像机采集的目标风机图像以及所述无人机上的激光雷达采集的数据确定所述多个目标风机叶片与地平线形成的角度，所述目标风机图像中包括至少一个目标风机叶片；根据所述角度通过点云测算所述多个目标风机叶片的位置信息；根据所述位置信息构建所述目标风机的三维模型。
其中，对通过点云测算目标风机叶片位置信息的过程不做详细说明，根据位置信息构建三维模型的具体过程也不做赘述。
S130、根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线。
其中，巡检路线可以理解为无人机对目标风机叶片进行巡检时飞行的路线。
由于通过不同方式确定出的巡检路线不同，因此目标风机叶片的巡检路线可以包括多种。其中一种优选的实施方式可以为：根据多个目标风机叶片的三维模型确定多个目标风机叶片所处的象限区域，无人机可以按照象限顺序对目标风机叶片进行巡检。
具体的，所述根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线，包括：将所述多个目标风机叶片所形成的平面均匀划分为多个象限区域，所述多个象限区域具有顺序编号；根据所述三维模型确定每个目标风机叶片所属的象限区域；将所述象限区域按照顺象限顺序进行排序，将排序第一的象限区域作为第一巡检象限区域；将所述第一巡检象限区域作为起始区域，按照排序顺序依次规划多个象限区域中对应的目标风机叶片的巡检路线，得到多个目标风机叶片对应的巡检路线，所述巡检路线包括巡检所述目标风机叶片的正面、侧面以及背面的巡检路线。
其中，可以根据目标风机的三维模型确定每个目标风机叶片的位置，根据每个风机叶片的位置可以确定每个目标风机叶片所处的象限区域。示例性的，三个目标风机叶片分别可以属于第一象限、第三象限以及第四象限。
上述过程可以示例性的理解为：若三个目标风机叶片分别可以属于第一象限、第三象限以及第四象限，则可以将第一象限作为第一巡检象限区域即起始区域，排序顺序可以为第一象限区域、第三象限区域、第四象限区域；将排序顺序作为巡检顺序，即首先规划处于第一象限区域内的目标风机叶片的巡检路线、然后规划处于第三象限区域内的风机叶片的巡检路线，最后规划处于第四象限区域内的风机叶片的巡检路线。
下面提供另一种巡检路线，图2为本发明实施例一所提供的一种无人机巡检风机叶片的方法中的一种巡检路线示意图，如图2所示，三个目标风机叶片分别属于第一象限区域、第三象限区域以及第四象限区域。图2中①到②、②到③以及③到④可以表示处于第一象限区域内的第一目标风机叶片的巡检路线，其中，①到②可以表示第一目标风机叶片的正面巡检路线，②到③可以表示第一目标风机叶片的侧面巡检路线，③到④可以表示第一目标风机叶片的背面巡检路线。类似的，图2中④到⑤、⑤到⑥以及⑥到⑦可以表示处于第四象限内的第二目标风机叶片的巡检路线，其中，④到⑤可以表示第二目标风机叶片的正面巡检路线，⑤到⑥可以表示第二目标风机叶片的侧面巡检路线，⑥到⑦可以表示第二目标风机叶片的侧面巡检路线；图2中⑦到⑧、⑧到⑨以及⑨到⑩可以分别表示处于第三象限内的第三目标风机叶片的正面、侧面以及背面巡检路线。
S140、控制所述无人机按照所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检。
在本实施例中，机载计算机可以控制无人机按照生成的巡检路线对多个目标风机叶片进行巡检。在无人机根据巡检路线飞行的过程中，通过图像采集设备对目标风机进行拍摄，将拍摄得到的视频或照片传输给云台，通过对云台的控制实现目标风机叶片的画面跟随，根据获取的目标风机叶片的跟随画面判断目标风机叶片是否出现异常。
本发明实施例一提供的一种无人机巡检风机叶片的方法，首先控制无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机中心轮毂前方的预设位置处，所述目标风机包括多个目标风机叶片；然后在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的数据确定所述目标风机的三维模型；之后根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线；最终控制所述无人机按照所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检。利用上述方法，能够克服现有风机巡检方案中半人工的情况，实现了全流程自动化巡检。
实施例二
图3为本发明实施例二所提供的一种无人机巡检风机叶片的方法的流程示意图，本实施例二在上述各实施例的基础上进行优化。本实施例尚未详尽的内容请参考实施例一。
如图3所示，本发明实施例二提供的一种无人机巡检风机叶片的方法，包括如下步骤：
S210、接收无人机的控制设备发送的起飞指令后，控制无人机从起飞点飞行至观测区域。
其中，控制设备可以为能够对无人机进行控制的设备，在本实施例中控制设备可以包括无人机遥控器以及客户端设备，客户端设备可以包括智能手机、计算机、平板等能够安装软件的设备。
控制设备中可以安装地面站软件，用户可以通过地面站软件触发起飞指令的发送，以使机载计算机能够在接收到起飞指令后控制无人机起飞。
在本实施例中，通过控制设备中的地面站软件还可以记录每个风机的基风机参数，即在地面站软件中可以查询到每个风机的风机参数。风机参数可以包括风机的塔筒编号、风机型号、风机的塔筒高度、风机叶片的长度以及风机的塔筒中心位置坐标，其中，风机的塔筒中心位置坐标可以包括经度、纬度以及高度。
在本实施例中，用户可以在控制设备上打开地面站软件，在地面站软件中输入风机的塔筒编号，地面站软件可以自动查找到该编号对应的风机，将该风机作为目标风机；之后，可选的，可以直接从地面站软件中获取目标风机的风机参数，还可以由用户在地面站软件上输入目标风机的风机参数，并将风机参数传输至机载计算机设备，以使机载计算机设备可以根据风机参数中包括的风机叶片的长度以及风机的塔筒中心位置坐标确定预设距离以及观测区域。
其中，起飞点与目标风机之间的距离大于预设距离。
S220、控制所述无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机中心轮毂前方的预设位置处，所述目标风机包括多个目标风机叶片。
S230、在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的数据确定所述目标风机的三维模型。
S240、根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线。
S250、控制所述无人机按照所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检。
S260、在根据所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检的过程中，对所述巡检路线进行调整。
在本实施例中，在巡检过程中，通过视觉与激光雷达数据融合，对巡检的目标风机叶片进行识别定位，换算到云台坐标系后，对云台进行控制，实现画面对目标叶片的跟踪拍摄。
具体的，所述在根据所述巡检路线对多个目标风机叶片进行巡检的过程中，对所述巡检路线进行调整，包括：在根据所述巡检路线对多个目标风机叶片进行巡检的过程中，实时获取所述图像采集设备采集的图像信息以及所述测距设备雷达采集的数据信息；基于所述图像信息得到视觉测量数据；根据所述视觉测量数据、所述数据信息以及预设算法调整所述巡检路线。
优选的，在无人机根据巡检路线对多个目标风机叶片进行巡检的过程中，还可以实时调整无人机对准目标风机叶片，控制无人机上的摄像机适时实时变焦，通过光照计算实时调整曝光度以及调整无人机航向实现偏航角度的拍摄。
本发明实施例二提供的一种无人机巡检风机叶片的方法，该方法通过建立目标风机的三维模型，使得利用三维模型生成的巡检路线具备一定的系统鲁棒性。此外，在巡检的过程中通过视觉与激光雷达技术的融合，能够实时调整巡检路线，实现对目标风机叶片的实时跟踪拍摄。
实施例三
本发明实施例在上述各实施例的技术方案的基础上，提供了一种具体的实施方式。本发明实施例三所提供的一种无人机巡检风机叶片的方法具体包括如下步骤：
步骤1、在终端设备中的地面站软件中记录每个风机的风机参数值。
打开与控制设备适配的地面站软件，输入风机的塔筒编号、风机的型号、风机的塔筒高度、风机叶片长度以及风机的塔筒中心位置坐标。
步骤2、在控制设备上输入风机的塔筒编号，根据塔筒编号确定目标风机，并将无人机放置在起飞点。
步骤3、在地面站软件中输入巡检的基本参数，基本参数可以包括无人机的飞行模式以及飞行距离，将基本参数以及目标风机的风机参数传输至机载计算机。
步骤4、通过点击地面站软件显示页面上的开始按钮触发起飞指令的发送。
步骤5、机载计算机接收到起飞指令后从起飞点飞行至观测区域。
其中，观测区域可以根据风机叶片长度以及风机的塔筒中心位置坐标确定。
无人机垂直起飞上升到塔筒中心高度，并且飞行到与塔筒中心的距离为目标风机叶片长度的1.2倍位置处，在此过程中，无人机的飞行速度可以设置为5m/s，耗时1分钟。
步骤6、无人机上的主摄像头对准目标风机，判别目标风机的机头方向，无人机从观测区域飞行至目标风机的正面。
其中，通过主摄像头采集的图像，并使用深度学习方法判断别目标风机的机头方向，无人机围绕最短路径飞行至目标风机的正面。
示例性的，无人机的飞行速度可以为5m/s，最短路径的半径可以为60m，整个过程耗时可以为1.5分钟。
步骤7、无人机在目标风机中心轮毂正前方的预设位置处，调整无人机对准轮毂中心，利用主摄像头采集的图像以及无人机上的激光雷达采集的数据对目标风机进行建模，得到目标风机的三维模型。
示例性的，无人机飞行至目标风机中心轮毂正前方的预设位置处，调整无人机对准轮毂中心的过程大约耗时0.5分钟。
步骤8、根据三维模型获取目标风机叶片的位置信息，将目标风机叶片所在的平面划分为四个象限，判断目标风机叶片所述的象限区域，分别按照1-4象限的顺序规划目标风机叶片的巡检路线。
示例性的，本步骤大约耗时0.5分钟。
步骤9、无人机飞行至轮毂中心前巡检距离位置处。
示例性的，巡检距离可以为8米到15米。
在本步骤中，在无人机飞行的过程中可以实时修正中心轮毂的对准位置，总过程耗时大概1分钟。
步骤10、无人机按照巡检路线进行巡检，在巡检过程中进行修正。
在本步骤中，无人机通过激光雷达实时扫描目标风机叶片，确定目标风机叶片的位置，沿着6条路径进行巡检，一个目标风机叶片可以对应两条路径，该两条路径包括目标风机叶片正面从上往下45度、以及目标风机叶片背面从下网上45度。
示例性的，本步骤中摄像机可以为H20相机，相机可以采用2-200倍实时变焦。
在本步骤中可以实现无人机位置调整、无人机航向调整、巡检路径调整以及摄像机曝光度调整，此外还可以调整无人机航向实现偏航角度的拍摄。
示例性的，在整个巡检过程中无人机的飞行速度可以为1m/s，巡检路径的长度可以为495米，整个过程耗时为9分钟。
步骤11、巡检完成后，无人机返回至起飞点。
无人机上升到安全高度后，直接返回到起飞点上方，垂直降落到起飞点位置处，示例性的，该过程中无人机的飞行速度可以为3m/s，飞行距离可以为220米，该过程耗时1.5分钟。
本发明实施例三提供的一种无人机巡检风机叶片的方法，通过相机视觉上，对目标风机在二维上的姿态进行感知识别，再利用激光雷达对目标风机的姿态进一步实现三维模型的建立，并利用该信息，自动生成一条风机巡检的飞行路线，该路线具备一定的系统鲁棒性，即使在目标风机意外摆动的情况下，也不存在与其相撞的风险；另外，在巡检过程中，通过视觉与激光雷达的数据融合，实现对目标风机叶片的实时跟踪拍摄；克服了现有风机巡检方案，缺乏系统安全鲁棒性，在巡检过程中，半人工的情况，真正意义做到了全流程自动化的巡检。
实施例四
图4为本发明实施例四所提供的一种无人机巡检风机叶片的装置的结构示意图，该装置可适用于对风机进行巡检的情况，其中该装置可由软件和/或硬件实现，并一般集成在机载计算机设备上，该机载计算机为安装在无人机上的计算机。
如图4所示，该装置包括：控制模块110、确定模块120、生成模块130以及巡检模块140。
控制模块110，用于控制无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机中心轮毂前方的预设位置处，所述目标风机包括多个目标风机叶片；
确定模块120，用于在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的数据确定所述目标风机的三维模型；
生成模块130，用于根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线；
巡检模块140，用于控制所述无人机按照所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检。
在本实施例中，该装置首先通过控制模块110控制无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机中心轮毂前方的预设位置处，所述目标风机包括多个目标风机叶片；然后通过确定模块120在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的数据确定所述目标风机的三维模型；之后通过生成模块130根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线；最后通过巡检模块140控制所述无人机按照所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检。
本实施例提供了一种无人机巡检风机叶片的装置，能够克服现有风机巡检方案中半人工的情况，实现了全流程自动化巡检。
进一步的，所述装置还包括调整模块，用于在根据所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检的过程中，对所述巡检路线进行调整。
进一步的，所述装置还包括控制模块，用于在控制无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机的中心轮毂正前方的预设位置处之前，接收所述无人机的控制设备发送的起飞指令后，控制所述无人机从起飞点飞行至所述观测区域；
其中，所述起飞点距离所述目标风机大于所述预设距离，所述预设距离根据所述目标风机的风机参数确定，所述风机参数包括目标风机的塔筒中心位置坐标，所述风机参数为所述控制设备传输至所述机载计算机设备。
进一步的，所述目标路径为以所述目标风机的塔筒为圆心，以所述预设距离为半径的圆形路径中的最短路径。
进一步的，所述目标路径包括粗调路径、细调路径以及微调路径，所述预设位置与所述目标风机之间相距所述预设距离；其中，若根据视觉测算结果确定所述无人机当前位置与所述预设位置之间的距离大于预设值时，所述无人机根据所述粗调路径飞行，所述视觉测算结果为所述无人机在从所述观察区域飞行至所述预设位置的过程中计算得到；若根据视觉测算结果确定所述目标无人机当前位置与所述预设位置之间的距离小于预设值时，所述无人机根据所述细调路径飞行；若所述无人机在飞行的过程中所述目标路径产生变化，则所述无人机根据所述微调路径飞行。
进一步的，确定模块120具体用于：在所述预设位置处，根据所述无人机上的摄像机采集的目标风机图像以及所述无人机上的激光雷达采集的数据确定所述多个目标风机叶片与地平线形成的角度，所述目标风机图像中包括至少一个目标风机叶片；根据所述角度通过点云测算所述多个目标风机叶片的位置信息；根据所述位置信息构建所述目标风机的三维模型。
进一步的，生成模块130具体用于：将所述多个目标风机叶片所形成的平面均匀划分为多个象限区域，所述多个象限区域具有顺序编号；根据所述三维模型确定每个目标风机叶片所属的象限区域；将所述象限区域按照象限顺序进行排序，将排序第一的象限区域作为第一巡检象限区域；将所述第一巡检象限区域作为起始区域，按照排序顺序依次规划多个象限区域中对应的目标风机叶片的巡检路线，得到多个目标风机叶片对应的巡检路线，所述巡检路线包括巡检所述目标风机叶片的正面、侧面以及背面的巡检路线。
进一步的，调整模块具体用于：在根据所述巡检路线对多个目标风机叶片进行巡检的过程中，实时获取所述图像采集设备采集的图像信息以及所述测距设备雷达采集的数据信息；基于所述图像信息得到视觉测量数据；根据所述视觉测量数据、所述数据信息以及预设算法调整所述巡检路线。
上述无人机巡检风机叶片的装置可执行本发明任意实施例所提供的无人机巡检风机叶片的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例五
图5为本发明实施例五所提供的一种机载计算机设备的结构示意图。如图5所示，本发明实施例五提供的机载计算机设备包括：一个或多个处理器41和存储装置42；该机载计算机设备中的处理器41可以是一个或多个，图5中以一个处理器41为例；存储装置42用于存储一个或多个程序；所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器41执行，使得所述一个或多个处理器41实现如本发明实施例中任一项所述的无人机巡检风机叶片的方法。
所述机载计算机设备还可以包括：输入装置43和输出装置44。
机载计算机设备中的处理器41、存储装置42、输入装置43和输出装置44可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
该机载计算机设备中的存储装置42作为一种计算机可读存储介质，可用于存储一个或多个程序，所述程序可以是软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例一或二所提供的无人机巡检风机叶片的方法对应的程序指令/模块(例如，附图4所示的无人机巡检风机叶片的装置中的模块，包括：控制模块110、确定模块120、生成模块130以及巡检模块140)。处理器41通过运行存储在存储装置42中的软件程序、指令以及模块，从而执行机载计算机设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的无人机巡检风机叶片的方法。
存储装置42可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据机载计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储装置42可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储装置42可进一步包括相对于处理器41远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置43可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与机载计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置44可包括显示屏等显示设备。
并且，当上述机载计算机设备所包括一个或者多个程序被所述一个或者多个处理器41执行时，程序进行如下操作：
控制所述无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机中心轮毂前方的预设位置处，所述目标风机包括多个目标风机叶片；
在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的数据确定所述目标风机的三维模型；
根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线；
控制所述无人机按照所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检。
实施例六
本发明实施例六提供了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用于执行无人机巡检风机叶片的方法，该方法包括：
控制所述无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机中心轮毂前方的预设位置处，所述目标风机包括多个目标风机叶片；
在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的数据确定所述目标风机的三维模型；
根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线；
控制所述无人机按照所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检。
可选的，该程序被处理器执行时还可以用于执行本发明任意实施例所提供的无人机巡检风机叶片的方法。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是，但不限于，电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、可擦式可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式CD-ROM、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于：电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、无线电频率(Radio Frequency，RF)等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
实施例七
图6为本发明实施例七所提供的一种无人机的结构示意图，该无人机上可以包括至少一个图像采集设备11、至少一个测距设备12以及本发明任意实施例所述的机载计算机设备13。
其中，图像采集设备11可以为任意一种具有拍摄或录像功能的设备，示例性的，图像采集设备11可以为摄像机或摄像头。测距设备12可以为任意一种具有距离测量功能的设备，示例性的，测距设备12可以为激光雷达、红外传感器和无线电雷达等。
本发明实施例提供的一种无人机可以通过机载计算机设备13执行本发明任意实施例所提供的一种无人机巡检风机叶片的方法。该无人机可以对目标风机进行巡检，实现全流程自动化巡检。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (11)
1.一种无人机巡检风机叶片的方法，其特征在于，应用于机载计算机设备，所述机载计算机设备安装在无人机上，所述方法包括：
控制所述无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机中心轮毂前方的预设位置处，所述目标风机包括多个目标风机叶片；
在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的数据确定所述目标风机的三维模型；
根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线；
控制所述无人机按照所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检；
其中，所述根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线，包括：
将所述多个目标风机叶片所形成的平面均匀划分为多个象限区域，所述多个象限区域具有顺序编号；
根据所述三维模型确定每个目标风机叶片所属的象限区域；
将所述象限区域按照象限顺序进行排序，将排序第一的象限区域作为第一巡检象限区域；
将所述第一巡检象限区域作为起始区域，按照排序顺序依次规划多个象限区域中对应的目标风机叶片的巡检路线，得到多个目标风机叶片对应的巡检路线，所述巡检路线包括巡检所述目标风机叶片的正面、侧面以及背面的巡检路线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在根据所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检的过程中，对所述巡检路线进行调整。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在控制无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机的中心轮毂正前方的预设位置处之前，还包括：
接收所述无人机的控制设备发送的起飞指令后，控制所述无人机从起飞点飞行至所述观测区域；
其中，所述起飞点距离所述目标风机大于预设距离，所述预设距离根据所述目标风机的风机参数确定，所述风机参数包括目标风机的塔筒中心位置坐标，所述风机参数为所述控制设备传输至所述机载计算机设备。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述目标路径为以所述目标风机的塔筒为圆心，以预设距离为半径的圆形路径中的最短路径。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标路径包括粗调路径、细调路径以及微调路径，所述预设位置与所述目标风机之间相距预设距离；
其中，若根据视觉测算结果确定所述无人机当前位置与所述预设位置之间的距离大于预设值时，所述无人机根据所述粗调路径飞行，所述视觉测算结果为所述无人机在从所述观测区域飞行至所述预设位置的过程中计算得到；
若根据视觉测算结果确定目标无人机当前位置与所述预设位置之间的距离小于预设值时，所述无人机根据所述细调路径飞行；
若所述无人机在飞行的过程中所述目标路径产生变化，则所述无人机根据所述微调路径飞行。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的目标风机距离数据确定所述目标风机的三维模型，包括：
在所述预设位置处，根据所述无人机上的摄像机采集的目标风机图像以及所述无人机上的激光雷达采集的数据确定所述多个目标风机叶片与地平线形成的角度，所述目标风机图像中包括至少一个目标风机叶片；
根据所述角度通过点云测算所述多个目标风机叶片的位置信息；
根据所述位置信息构建所述目标风机的三维模型。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在根据所述巡检路线对多个目标风机叶片进行巡检的过程中，对所述巡检路线进行调整，包括：
在根据所述巡检路线对多个目标风机叶片进行巡检的过程中，实时获取所述图像采集设备采集的图像信息以及所述测距设备雷达采集的数据信息；
基于所述图像信息得到视觉测量数据；
根据所述视觉测量数据、所述数据信息以及预设算法调整所述巡检路线。
8.一种无人机巡检风机叶片的装置，其特征在于，所述装置包括：
控制模块，用于控制无人机根据规划得到的目标路径从观测区域飞行至目标风机中心轮毂前方的预设位置处，所述目标风机包括多个目标风机叶片；
确定模块，用于在所述预设位置处，根据所述无人机上的图像采集设备采集的目标风机图像以及所述无人机上的测距设备采集的数据确定所述目标风机的三维模型；
生成模块，用于根据所述三维模型生成所述多个目标风机叶片对应的巡检路线；
巡检模块，用于控制所述无人机按照所述巡检路线对所述多个目标风机叶片进行巡检；
所述生成模块，具体用于：将所述多个目标风机叶片所形成的平面均匀划分为多个象限区域，所述多个象限区域具有顺序编号；根据所述三维模型确定每个目标风机叶片所属的象限区域；将所述象限区域按照象限顺序进行排序，将排序第一的象限区域作为第一巡检象限区域；将所述第一巡检象限区域作为起始区域，按照排序顺序依次规划多个象限区域中对应的目标风机叶片的巡检路线，得到多个目标风机叶片对应的巡检路线，所述巡检路线包括巡检所述目标风机叶片的正面、侧面以及背面的巡检路线。
9.一种机载计算机设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器用于执行权利要求1-7任一项所述的无人机巡检风机叶片的方法。
10.一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任一项所述的无人机巡检风机叶片的方法。
11.一种无人机，其特征在于，所述无人机包括至少一个图像采集设备、至少一个测距设备以及如权利要求9所述的机载计算机设备。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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