CN114510077A - 无人机杆路巡检的路线规划方法及装置、计算机存储介质 - Google Patents

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CN114510077A
CN114510077A CN202210133973.7A CN202210133973A CN114510077A CN 114510077 A CN114510077 A CN 114510077A CN 202210133973 A CN202210133973 A CN 202210133973A CN 114510077 A CN114510077 A CN 114510077A
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石启国
陈言樑
唐嘉麒
段崔林
陆一铭
魏晓武
郑应川
曾王平
孙艳
王永江
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Abstract

本发明公开了一种无人机杆路巡检的路线规划方法及装置、计算机存储介质，该方法包括：根据预先确定的巡检任务确定待巡检区域，并获取待巡检区域的区域信息，根据区域信息中的第一机房信息，确定每个目标机房的节点参数以及节点参数类型，根据区域信息中的杆路布局信息、第一机房信息、每个目标机房的节点参数以及每个目标机房的节点参数类型，结合预设的路线规划算法，确定巡检设备在待巡检区域的目标巡检路线；根据目标巡检路线控制巡检设备执行巡检任务对应的巡检操作。可见，实施本发明能够根据路线规划算法结合待巡检区域的区域信息，智能化规划出最佳的目标巡检路线，进而提高巡检设备执行巡检操作时机载能源的利用率。

Description

无人机杆路巡检的路线规划方法及装置、计算机存储介质
技术领域
本发明涉及无人机智能化控制技术领域，尤其涉及一种无人机杆路巡检的路线规划方法及装置、计算机存储介质。
背景技术
目前，无人机巡检在各个领域中的运用越来越多，比较常见的有电力线路巡检、交通主干道巡检等，这些巡检主要是线型巡检，网络架构简单，对于巡检路线规划也相对容易，只需要根据无人机的飞行距离就可以直观确定飞行路线，并根据机载电源的续航距离确定无人机的往返距离，然而，在无人机返回的过程中会出现长距离的空飞，降低了机载电源的利用率。尽管目前已经推出了固定式无人机库，可以在巡检路线中根据无人机机载电源的续航距离布置固定式无人机库，为无人机提供续航机载电池，但是固定式无人机库建设成本高，只适合建在一些重要区域；此外，对于巡检规模较大、网络结构复杂且地理位置稍偏的区域，直观的路线规划及固定式无人机库的布置显然不能满足巡检需求，比如通信杆路的巡检，因为网络结构复杂，区域跨度大，很大部分传输杆路地处偏远，很难直观快速地规划出科学合理的巡检路线，在偏远地区大规模布放固定式无人机库其实现难度也颇高。可见，如何在满足无人机巡检要求的同时提高无人机巡检过程中机载电源的利用率显得尤为重要。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种无人机杆路巡检的路线规划方法及装置、计算机存储介质，能够结合路线规划算法实现自动规划出最佳的无人机巡检路线，从而提高实现无人机巡检的巡检效率以及提高无人机巡检过程中机载电源的利用率。
为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种无人机杆路巡检的路线规划方法，所述方法用于实现对巡检设备的巡检路线规划，所述方法包括：
根据预先确定的巡检任务确定待巡检区域，并获取所述待巡检区域对应的区域信息，所述区域信息包括所述待巡检区域中所有通信杆路路由对应的杆路布局信息以及所述待巡检区域中所有所述通信杆路路由所途径的目标机房对应的第一机房信息；
根据所述第一机房信息，确定每个所述目标机房的节点参数，并根据每个所述目标机房的节点参数确定每个所述目标机房的节点参数类型；
根据所述杆路布局信息、所述第一机房信息、每个所述目标机房的节点参数以及每个所述目标机房的节点参数类型，结合预设的路线规划算法，确定所述巡检设备在所述待巡检区域的目标巡检路线；
根据所述目标巡检路线控制所述巡检设备执行所述巡检任务对应的巡检操作。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，每个所述目标机房的节点参数为以该目标机房为端点的传输线路的线路数值，每个所述目标机房的节点参数类型为奇数类型或偶数类型；
所述根据所述杆路布局信息、所述第一机房信息、每个所述目标机房的节点参数以及每个所述目标机房的节点参数类型，结合预设的路线规划算法，确定所述巡检设备在所述待巡检区域的目标巡检路线，包括：
根据每个所述目标机房的节点参数类型，判断所有所述目标机房中是否存在奇数节点，所述奇数节点为所述线路数值为奇数的节点；
当判断出所有所述目标机房中存在所述奇数节点时，构建所有所述奇数节点对应的辅助边，将所有所述奇数节点对应的辅助边添加至以相应奇数节点为端点的传输线路中，以将每个所述奇数节点转化为偶数节点；
当判断出所有所述目标机房中不存在所述奇数节点时，根据所述杆路布局信息以及所述第一机房信息，以每个所述目标机房为点、以每个所述目标机房对应的传输线路为边，构建欧拉图，根据所述欧拉图及预设的路线规划算法，确定所述巡检设备在所述待巡检区域的目标巡检路线。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述构建所有所述奇数节点对应的辅助边，包括：
根据所有所述奇数节点，构建由所有所述奇数节点组成的第一节点集合；
判断所述第一节点集合的当前剩余奇数节点是否为最后一个奇数节点，当判断出所述第一节点集合的当前剩余奇数节点不为最后一个奇数节点时，从所述第一节点集合的当前剩余节点中选取其中一个奇数节点，并计算该奇数节点与所述第一节点集合的当前剩余奇数节点中每个其它奇数节点之间的距离值，得到该奇数节点对应的距离值集合；在得到该奇数节点对应的距离值集合之后，从所述第一节点集合的当前剩余节点中删除该奇数节点，以更新所述第一节点集合的当前剩余节点，并重复执行所述的判断所述第一节点集合的当前剩余奇数节点是否为最后一个奇数节点的步骤，直至所述第一节点集合的当前剩余节点为最后一个奇数节点；
从确定出的第二节点集合中选取其中一个奇数节点作为第一奇数节点，从所述第一奇数节点对应的距离值集合中筛选最短距离值，确定该最短距离值对应的另外一个奇数节点作为第二奇数节点，将该第一奇数节点与该第二奇数节点之间的直线确定为该第一奇数节点与该第二奇数节点对应的辅助边；从所述第二节点集合中删除该第一奇数节点及该第二奇数节点以更新所述第二节点集合；
判断所述第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值是否为最后一个距离值；
当判断出所述第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值不为最后一个距离值时，重复执行所述的从确定出的第二节点集合中选取其中一个奇数节点作为第一奇数节点，从所述第一奇数节点对应的距离值集合中筛选最短距离值，确定该最短距离值对应的另外一个奇数节点作为第二奇数节点，将该第一奇数节点与该第二奇数节点之间的直线确定为该第一奇数节点与该第二奇数节点对应的辅助边；从所述第二节点集合中删除该第一奇数节点及该第二奇数节点以更新所述第二节点集合的操作，以及所述的判断所述第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值是否为最后一个距离值的操作；
当判断出所述第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值为最后一个距离值时，确定该最后一个距离值对应的两个奇数节点，并将该两个奇数节点之间的直线确定为该两个奇数节点对应的辅助边。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：
根据确定出的所述巡检设备的设备参数，预估所述巡检设备在设备能源变化至预设的能源阈值时的巡检参数，并根据所述巡检参数以及所述目标巡检路线，确定在所述目标巡检路线中的多个停靠节点以及所有所述停靠节点对应的第二机房信息，所述巡检参数包括巡检距离以及巡检时长，所述停靠节点为用于供所述巡检设备停靠并对所述巡检设备执行能源补充操作和/或为所述巡检设备更换设备动力源的节点；
在所述巡检设备执行所述巡检操作的过程中，实时检测所述巡检设备在执行所述巡检任务对应的巡检操作时的实时巡检情况；
当检测到所述实时巡检情况满足第一变更条件或所述实时巡检情况满足第二变更条件时，根据确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点以及预设的路线变更策略，确定与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点，其中，所述实时巡检情况满足第一变更条件具体为所述实时巡检情况表示所述巡检设备执行所述巡检任务对应的巡检进度达到预设的任务进度阈值且所述巡检设备处于无需执行所述巡检操作的空飞状态，所述实时巡检情况满足第二变更条件具体为所述实时巡检情况表示所述目标巡检路线中所述巡检设备未巡检路线的路况为处于需要变更路线的异常路况，所述巡检条件包括所述巡检设备对应的设备状况和/或所述巡检设备当前所处环境的环境参数；
在确定出与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点之后，控制所述巡检设备移动至所述目标停靠节点处。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点以及预设的路线变更策略，确定与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点，包括：
当所述实时巡检情况满足所述第一变更条件时，基于预设的路线变更策略，判断确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点中是否存在与所述巡检设备当前所在位置之间的直线距离小于所述巡检设备预定的返程距离的第一变更节点，其中，所述返程距离为所述巡检设备执行所述巡检任务对应的巡检进度达到预设的任务进度阈值后移动至所述目标巡检路线所包括的最终停靠节点所需移动的距离；
当判断出确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点中不存在所述第一变更节点时，将所述最终停靠节点确定为与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点；
当判断出确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点中存在所述第一变更节点时，将所有所述第一变更节点中与所述巡检设备之间的距离最短的节点确定为与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：
当所述实时巡检情况满足所述第二变更条件时，确定所述巡检设备未巡检路线中处于所述异常路况的异常警告点对应的异常信息，所述异常信息包括异常类型以及异常定位信息，所述异常类型包括表示节点出现异常的节点异常类型和/或表示传输线路出现异常的线路异常类型；
在所述巡检设备未巡检路线中删除所述异常警告点以更新所述目标巡检路线，并根据确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点、所述异常类型以及预设的路线变更策略，确定与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述巡检设备的设备参数，预估所述巡检设备在设备能源变化至预设的能源阈值时的巡检参数，包括：
根据所述巡检设备的设备参数，预估所述巡检设备从起始能源容量变化至预设的能源阈值期间所述巡检设备对应的第一距离以及第一时长，其中，所述设备参数包括所述巡检设备在所述待巡检区域的移动速率，所述起始能源容量为所述巡检设备从待机状态进入工作状态时对应的能源容量；
根据确定出的所述巡检任务当天所述待巡检区域对应的环境参数、所述巡检任务所包括的巡检时长要求，更新所述设备参数，并基于更新后的所述设备参数预估所述巡检设备从所述起始能源容量变化至所述能源阈值期间所述巡检设备对应的第二距离以及第二时长；
根据预设的距离误差标准调整所述第一距离以更新所述第一距离以及根据所述距离误差标准调整所述第二距离以更新所述第二距离，将所述第一距离以及所述第二距离作为区间的端点数值，得到距离区间；
根据预设的时长误差标准调整所述第一时长以更新所述第一时长以及根据所述时长误差标准调整所述第二时长以更新所述第二时长，将所述第一时长以及第二时长作为区间的端点数值，得到时长区间；
将所述距离区间以及所述时长区间确定为所述巡检设备从所述起始能源容量变化至所述能源阈值时的巡检参数。
本发明第二方面公开了一种无人机杆路巡检的路线规划装置，所述装置用于实现对巡检设备的巡检路线规划，所述装置包括：
第一确定模块，用于根据预先确定的巡检任务确定待巡检区域；
获取模块，用于获取所述待巡检区域对应的区域信息，所述区域信息包括所述待巡检区域中所有通信杆路路由对应的杆路布局信息以及所述待巡检区域中所有所述通信杆路路由所途径的目标机房对应的第一机房信息；
所述第一确定模块，还用于根据所述第一机房信息，确定每个所述目标机房的节点参数，并根据每个所述目标机房的节点参数确定每个所述目标机房的节点参数类型；
第二确定模块，用于根据所述杆路布局信息、所述第一机房信息、每个所述目标机房的节点参数以及每个所述目标机房的节点参数类型，结合预设的路线规划算法，确定所述巡检设备在所述待巡检区域的目标巡检路线；
控制模块，用于根据所述第二确定模块确定出的目标巡检路线控制所述巡检设备执行所述巡检任务对应的巡检操作。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，每个所述目标机房的节点参数为以该目标机房为端点的传输线路的线路数值，每个所述目标机房的节点参数类型为奇数类型或偶数类型；
所述第二确定模块，包括：
第一判断子模块，用于根据每个所述目标机房的节点参数类型，判断所有所述目标机房中是否存在奇数节点，所述奇数节点为所述线路数值为奇数的节点；
转化子模块，用于当所述第一判断子模块判断出所有所述目标机房中存在所述奇数节点时，构建所有所述奇数节点对应的辅助边，将所有所述奇数节点对应的辅助边添加至以相应奇数节点为端点的传输线路中，以将每个所述奇数节点转化为偶数节点；
构建子模块，用于当所述第一判断子模块判断出所有所述目标机房中不存在所述奇数节点时，根据所述杆路布局信息以及所述第一机房信息，以每个所述目标机房为点、以每个所述目标机房对应的传输线路为边，构建欧拉图；
第一确定子模块，用于根据所述构建子模块构建得到的所述欧拉图及预设的路线规划算法，确定所述巡检设备在所述待巡检区域的目标巡检路线。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述转化子模块构建所有所述奇数节点对应的辅助边的方式具体包括：
根据所有所述奇数节点，构建由所有所述奇数节点组成的第一节点集合；
判断所述第一节点集合的当前剩余奇数节点是否为最后一个奇数节点，当判断出所述第一节点集合的当前剩余奇数节点不为最后一个奇数节点时，从所述第一节点集合的当前剩余节点中选取其中一个奇数节点，并计算该奇数节点与所述第一节点集合的当前剩余奇数节点中每个其它奇数节点之间的距离值，得到该奇数节点对应的距离值集合；在得到该奇数节点对应的距离值集合之后，从所述第一节点集合的当前剩余节点中删除该奇数节点，以更新所述第一节点集合的当前剩余节点，并重复执行所述的判断所述第一节点集合的当前剩余奇数节点是否为最后一个奇数节点的步骤，直至所述第一节点集合的当前剩余节点为最后一个奇数节点；
从确定出的第二节点集合中选取其中一个奇数节点作为第一奇数节点，从所述第一奇数节点对应的距离值集合中筛选最短距离值，确定该最短距离值对应的另外一个奇数节点作为第二奇数节点，将该第一奇数节点与该第二奇数节点之间的直线确定为该第一奇数节点与该第二奇数节点对应的辅助边；从所述第二节点集合中删除该第一奇数节点及该第二奇数节点以更新所述第二节点集合；
判断所述第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值是否为最后一个距离值；
当判断出所述第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值不为最后一个距离值时，重复执行所述的从确定出的第二节点集合中选取其中一个奇数节点作为第一奇数节点，从所述第一奇数节点对应的距离值集合中筛选最短距离值，确定该最短距离值对应的另外一个奇数节点作为第二奇数节点，将该第一奇数节点与该第二奇数节点之间的直线确定为该第一奇数节点与该第二奇数节点对应的辅助边；从所述第二节点集合中删除该第一奇数节点及该第二奇数节点以更新所述第二节点集合的操作，以及所述的判断所述第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值是否为最后一个距离值的操作；
当判断出所述第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值为最后一个距离值时，确定该最后一个距离值对应的两个奇数节点，并将该两个奇数节点之间的直线确定为该两个奇数节点对应的辅助边。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：
预估模块，用于根据确定出的所述巡检设备的设备参数，预估所述巡检设备在设备能源变化至预设的能源阈值时的巡检参数；
所述第一确定模块，还用于根据所述预估模块得到的所述巡检参数以及所述第二确定模块确定出的所述目标巡检路线，确定在所述目标巡检路线中的多个停靠节点以及所有所述停靠节点对应的第二机房信息，所述巡检参数包括巡检距离以及巡检时长，所述停靠节点为用于供所述巡检设备停靠并对所述巡检设备执行能源补充操作和/或为所述巡检设备更换设备动力源的节点；
检测模块，用于在所述巡检设备执行所述巡检操作的过程中，实时检测所述巡检设备在执行所述巡检任务对应的巡检操作时的实时巡检情况；
第三确定模块，用于当所述检测模块检测到所述实时巡检情况满足第一变更条件或所述实时巡检情况满足第二变更条件时，根据所述第一确定模块确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点以及预设的路线变更策略，确定与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点，其中，所述实时巡检情况满足第一变更条件具体为所述实时巡检情况表示所述巡检设备执行所述巡检任务对应的巡检进度达到预设的任务进度阈值且所述巡检设备处于无需执行所述巡检操作的空飞状态，所述实时巡检情况满足第二变更条件具体为所述实时巡检情况表示所述目标巡检路线中所述巡检设备未巡检路线的路况为处于需要变更路线的异常路况，所述巡检条件包括所述巡检设备对应的设备状况和/或所述巡检设备当前所处环境的环境参数；
所述控制模块，还用于在所述第三确定模块确定出与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点之后，控制所述巡检设备移动至所述目标停靠节点处。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第三确定模块包括：
第二判断子模块，用于当所述实时巡检情况满足所述第一变更条件时，基于预设的路线变更策略，判断确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点中是否存在与所述巡检设备当前所在位置之间的直线距离小于所述巡检设备预定的返程距离的第一变更节点，其中，所述返程距离为所述巡检设备执行所述巡检任务对应的巡检进度达到预设的任务进度阈值后移动至所述目标巡检路线所包括的最终停靠节点所需移动的距离；
第二确定子模块，用于当所述第二判断子模块判断出确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点中不存在所述第一变更节点时，将所述最终停靠节点确定为与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点；
所述第二确定子模块，还用于当所述第二判断子模块判断出确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点中存在所述第一变更节点时，将所有所述第一变更节点中与所述巡检设备之间的距离最短的节点确定为与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述第三确定模块还包括：
第三确定子模块，用于当所述实时巡检情况满足所述第二变更条件时，确定所述巡检设备未巡检路线中处于所述异常路况的异常警告点对应的异常信息，所述异常信息包括异常类型以及异常定位信息，所述异常类型包括表示节点出现异常的节点异常类型和/或表示传输线路出现异常的线路异常类型；
删除子模块，用于在所述巡检设备未巡检路线中删除所述异常警告点以更新所述第二确定模块确定出的所述目标巡检路线；
所述第三确定子模块，还用于根据所述第一确定模块确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点、所述异常类型以及预设的路线变更策略，确定与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述预估模块根据所述巡检设备的设备参数，预估所述巡检设备在设备能源变化至预设的能源阈值时的巡检参数的方式具体包括：
根据所述巡检设备的设备参数，预估所述巡检设备从起始能源容量变化至预设的能源阈值期间所述巡检设备对应的第一距离以及第一时长，其中，所述设备参数包括所述巡检设备在所述待巡检区域的移动速率，所述起始能源容量为所述巡检设备从待机状态进入工作状态时对应的能源容量；
根据确定出的所述巡检任务当天所述待巡检区域对应的环境参数、所述巡检任务所包括的巡检时长要求，更新所述设备参数，并基于更新后的所述设备参数预估所述巡检设备从所述起始能源容量变化至所述能源阈值期间所述巡检设备对应的第二距离以及第二时长；
根据预设的距离误差标准调整所述第一距离以更新所述第一距离以及根据所述距离误差标准调整所述第二距离以更新所述第二距离，将所述第一距离以及所述第二距离作为区间的端点数值，得到距离区间；
根据预设的时长误差标准调整所述第一时长以更新所述第一时长以及根据所述时长误差标准调整所述第二时长以更新所述第二时长，将所述第一时长以及第二时长作为区间的端点数值，得到时长区间；
将所述距离区间以及所述时长区间确定为所述巡检设备从所述起始能源容量变化至所述能源阈值时的巡检参数。
本发明第三方面公开了另一种无人机杆路巡检的路线规划装置，所述装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的无人机杆路巡检的路线规划方法。
本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的无人机杆路巡检的路线规划方法。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
本发明实施例中，提供了一种无人机杆路巡检的路线规划方法及装置、计算机存储介质，该方法用于实现对巡检设备的巡检路线规划，该方法包括：根据预先确定的巡检任务确定待巡检区域，并获取待巡检区域对应的区域信息，区域信息包括待巡检区域中所有通信杆路路由对应的杆路布局信息以及待巡检区域中所有通信杆路路由所途径的目标机房对应的第一机房信息；根据第一机房信息，确定每个目标机房的节点参数，并根据每个目标机房的节点参数确定每个目标机房的节点参数类型；根据杆路布局信息、第一机房信息、每个目标机房的节点参数以及每个目标机房的节点参数类型，结合预设的路线规划算法，确定巡检设备在待巡检区域的目标巡检路线；根据目标巡检路线控制巡检设备执行巡检任务对应的巡检操作。可见，实施本发明能够根据巡检任务自动确定待巡检区域并获取待巡检区域对应的区域信息，有利于提高待巡检区域的确定速度，以及提高区域信息的获取速度；还能够自动根据区域信息提取确定杆路布局信息以及第一机房信息，有利于提高区域信息的提取、分析效率；进一步的，在根据第一机房信息确定每个目标机房的节点参数和节点参数类型之后，还能够结合路线规划算法智能化确定目标巡检路线，提高了目标巡检路线的规划、确定效率的同时，也提高了确定出的目标巡检路线的准确性以及可靠性；通过控制巡检设备在规划的目标巡检路线中执行巡检操作，减少了巡检设备在某一段或某几段巡检过的路线重复飞行的情况发生，提高了巡检设备的巡检效率，从而提高了巡检设备的机载能源的利用率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例公开的一种无人机杆路巡检的路线规划方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的另一种无人机杆路巡检的路线规划方法的流程示意图；
图3是本发明实施例公开的一种无人机杆路巡检的路线规划装置的结构示意图；
图4是本发明实施例公开的另一种无人机杆路巡检的路线规划装置的结构示意图；
图5是本发明实施例公开的又一种无人机杆路巡检的路线规划装置的结构示意图；
图6-1是本发明实施例公开的一种应用场景的场景示意图；
图6-2是本发明实施例公开的另一种应用场景的场景示意图；
图7是本发明实施例公开的又一种无人机杆路巡检的路线规划方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明公开了一种无人机杆路巡检的路线规划方法及装置、计算机存储介质，能够根据巡检任务自动确定待巡检区域并获取待巡检区域对应的区域信息，有利于提高待巡检区域的确定速度，以及提高区域信息的获取速度；还能够自动根据区域信息提取确定杆路布局信息以及第一机房信息，有利于提高区域信息的提取、分析效率；进一步的，在根据第一机房信息确定每个目标机房的节点参数和节点参数类型之后，还能够结合路线规划算法智能化确定目标巡检路线，提高了目标巡检路线的规划、确定效率的同时，也提高了确定出的目标巡检路线的准确性以及可靠性；通过控制巡检设备在规划的目标巡检路线中执行巡检操作，减少了巡检设备在某一段或某几段巡检过的路线重复飞行的情况发生，提高了巡检设备的巡检效率，从而提高了巡检设备的机载能源的利用率。以下分别进行详细说明。
为了更好的理解本发明所描述的无人机杆路巡检的路线规划方法及装置、计算机存储设备，首先对该无人机杆路巡检的路线规划方法及装置所适用的场景加以描述，具体的，该无人机杆路巡检的路线规划方法及装置在实际应用中，可以包括用于执行规划出的巡检路线的无人机、与无人机匹配的支持自动替换机载电池的移动式无人机库、支持2G/3G/4G/5G模式的无线通信模块(无线通信模块可以加载在无人机上)、无人机可以配置有机载电池、机载视频拍摄设备、机载相机、高精度GPS定位设备(该高精度GPS定位可以装载在无人机上)、云平台、数据存储器及处理器。
其中，无人机搭载2G/3G/4G/5G无线通信模块用于实时保持与云平台的数据交互，实现巡检过程无人机端的数据上传和接收移动式无人机机库端的实时操控；移动式无人机机库端通过2G/3G/4G/5G的无线通信模块实时接收云平台反馈的数据，并根据云平台反馈的数据灵活对无人机进行人工操控/AI监控；机载电池用于为无人机续航；机载视频拍摄设备用于实时监测无人机飞行环境并通过机载无线通信模块将视频数据上传至云平台存储和处理；机载相机用于巡检过程中一些特殊位置及现场异常情况的拍摄，并通过机载无线通信模块将图片数据上传至云平台存储和处理；高精度GPS定位设备用于实时定位无人机的飞行位置，并将位置信息数据通过无线通信模块反馈至云平台存储和处理；云平台用于存储无人机获取的现场数据，并实现杆路巡检路线的实时规划及数据处理，提供终端实时访问功能和接收终端指令的功能；数据存储器用于备份存储视频拍摄设备、相机和高精度GPS定位设备获取的数据以及存储图像识别算法的程序，并可通过机载无线通信模块将数据上传至云平台存储和处理；处理器用于运行存储在存储器中图像识别算法的程序以及完成云平台和移动式无人机机库端的指令要求。
需要说明的是，图1所示的场景架构只是为了表示无人机杆路巡检的路线规划方法及装置所适用的场景，涉及到的无人机、支持自动替换机载电池的移动式无人机库、支持2G/3G/4G/5G模式的无线通信模块、机载电池、机载视频拍摄设备、机载相机、高精度GPS定位设备、云平台、数据存储器及处理器，其具体的结构/尺寸/形状/所在的位置/所安装的方式等可根据实际场景进行适应性调整，本发明对此不作限定。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种无人机杆路巡检的路线规划方法的流程示意图。其中，图1所描述的无人机杆路巡检的路线规划方法可以应用于无人机杆路巡检的路线规划装置中，该无人机杆路巡检的路线规划方法可以用于实现对巡检设备的巡检路线规划，本发明实施例不做限定。如图1所示，该无人机杆路巡检的路线规划方法可以包括以下操作：
101、根据预先确定的巡检任务确定待巡检区域，并获取待巡检区域对应的区域信息。
本发明实施例中，区域信息包括待巡检区域中所有通信杆路路由对应的杆路布局信息以及待巡检区域中所有通信杆路路由所途径的目标机房对应的第一机房信息，目标机房可以包括无线通信机房、节点机房以及移动式无人机库中的至少一种。
102、根据第一机房信息，确定每个目标机房的节点参数，并根据每个目标机房的节点参数确定每个目标机房的节点参数类型。
本发明实施例中，每个目标机房的节点参数为以该目标机房为端点的传输线路的线路数值，每个目标机房的节点参数类型为奇数类型或偶数类型；实际计算中，节点参数对应欧拉图中每个点的度，也即计算每个目标机房的度，并确定每个度为奇数或偶数。
103、根据杆路布局信息、第一机房信息、每个目标机房的节点参数以及每个目标机房的节点参数类型，结合预设的路线规划算法，确定巡检设备在待巡检区域的目标巡检路线。
本发明实施例中，上述根据杆路布局信息、第一机房信息、每个目标机房的节点参数以及每个目标机房的节点参数类型，结合预设的路线规划算法，确定巡检设备在待巡检区域的目标巡检路线的方式具体可以包括以下操作：
根据每个目标机房的节点参数类型，判断所有目标机房中是否存在奇数节点，奇数节点为线路数值为奇数的节点；
当判断出所有目标机房中存在奇数节点时，构建所有奇数节点对应的辅助边，将所有奇数节点对应的辅助边添加至以相应奇数节点为端点的传输线路中，以将每个奇数节点转化为偶数节点；
当判断出所有目标机房中不存在奇数节点时，根据杆路布局信息以及第一机房信息，以每个目标机房为点、以每个目标机房对应的传输线路为边，构建欧拉图，根据欧拉图及预设的路线规划算法，确定巡检设备在待巡检区域的目标巡检路线。
本发明实施例中，需要说明的是，该预设的路线规划算法可以为Fleury(弗勒里算法)算法，也可以是经过Fleury算法改进后得到的算法，本发明实施例不做限定。
进一步的，在实际应用中，可以参阅图7，图7是本发明实施例公开的一种通过构建欧拉图的方式实现无人机杆路巡检的路线规划方法的流程示意图。
可见，在本发明实施例中，能够在判断出目标机房中存在奇数节点时，智能化构建该奇数节点对应的辅助边，通过将构建出的辅助边添加至以相应奇数节点为端点的传输线路中，实现将所有奇数节点转化为偶数节点，确保了后续构建的欧拉图能涵盖待巡检区域中所有目标机房、所有传输线路以及所有通信杆路路由，进而减少巡检设备在巡检过的某一或某几段巡检线路中重复巡检的情况，有利于提高巡检效率；进一步的，还能够根据构建出的欧拉图结合预设的路线规划算法智能化确定巡检设备在待巡检区域的目标巡检路线，提高了确定出的目标巡检路线的准确性以及可靠性。
进一步的，上述构建所有奇数节点对应的辅助边的方式具体可以包括以下操作：
根据所有奇数节点，构建由所有奇数节点组成的第一节点集合；
判断第一节点集合的当前剩余奇数节点是否为最后一个奇数节点，当判断出第一节点集合的当前剩余奇数节点不为最后一个奇数节点时，从第一节点集合的当前剩余节点中选取其中一个奇数节点，并计算该奇数节点与第一节点集合的当前剩余奇数节点中每个其它奇数节点之间的距离值，得到该奇数节点对应的距离值集合；在得到该奇数节点对应的距离值集合之后，从第一节点集合的当前剩余节点中删除该奇数节点，以更新第一节点集合的当前剩余节点，并重复执行的判断第一节点集合的当前剩余奇数节点是否为最后一个奇数节点的步骤，直至第一节点集合的当前剩余节点为最后一个奇数节点；
从确定出的第二节点集合中选取其中一个奇数节点作为第一奇数节点，从第一奇数节点对应的距离值集合中筛选最短距离值，确定该最短距离值对应的另外一个奇数节点作为第二奇数节点，将该第一奇数节点与该第二奇数节点之间的直线确定为该第一奇数节点与该第二奇数节点对应的辅助边；从第二节点集合中删除该第一奇数节点及该第二奇数节点以更新第二节点集合；
判断第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值是否为最后一个距离值；
当判断出第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值不为最后一个距离值时，重复执行的从确定出的第二节点集合中选取其中一个奇数节点作为第一奇数节点，从第一奇数节点对应的距离值集合中筛选最短距离值，确定该最短距离值对应的另外一个奇数节点作为第二奇数节点，将该第一奇数节点与该第二奇数节点之间的直线确定为该第一奇数节点与该第二奇数节点对应的辅助边；从第二节点集合中删除该第一奇数节点及该第二奇数节点以更新第二节点集合的操作，以及的判断第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值是否为最后一个距离值的操作；
当判断出第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值为最后一个距离值时，确定该最后一个距离值对应的两个奇数节点，并将该两个奇数节点之间的直线确定为该两个奇数节点对应的辅助边。
本发明实施例中，需要说明的是，假定某一奇数节点为x1，选取的另一个奇数节点为x2，记x1x2为两个奇数节点之间的直线距离，则x1x2对应的计算公式如下所示：
x1x2＝((ACOS(SIN(Latx1/180*PI())*SIN(Latx2/180*PI())+COS(Latx1/180*PI())*COS(Latx2/180*PI())*COS(Lonx1/180*PI()-Lonx2/180*PI()))*180*60/PI())*100000)/100000*1.852*1000；
其中x1x2为x1与x2的直线距离，Latx1为点x1的纬度，Lonx1为点x1的经度，Latx2为点x2的纬度，Lonx2为点x2的经度，PI()为圆周率函数。
可见，在本发明实施例中，提供了一种构建每个奇数节点的辅助边的方法，通过计算每个奇数节点与其他奇数节点之间的直线距离，并从每个奇数节点对应的所有直线距离中筛选最短距离，得到该两个奇数节点的辅助边，并重复执行相应的最短距离筛选操作，最终使每个奇数节点都对应一条辅助边，从而将每个奇数节点转化为偶数节点，提高了奇数节点转化为偶数节点的准确性，以及提高了确定出的每个奇数节点对应的辅助边的准确性。
104、根据目标巡检路线控制巡检设备执行巡检任务对应的巡检操作。
可见，实施图1所描述的无人机杆路巡检的路线规划方法，能够根据巡检任务自动确定待巡检区域并获取待巡检区域对应的区域信息，有利于提高待巡检区域的确定速度，以及提高区域信息的获取速度；还能够自动根据区域信息提取确定杆路布局信息以及第一机房信息，有利于提高区域信息的提取、分析效率；进一步的，在根据第一机房信息确定每个目标机房的节点参数和节点参数类型之后，还能够结合路线规划算法智能化确定目标巡检路线，提高了目标巡检路线的规划、确定效率的同时，也提高了确定出的目标巡检路线的准确性以及可靠性；通过控制巡检设备在规划的目标巡检路线中执行巡检操作，减少了巡检设备在某一段或某几段巡检过的路线重复飞行的情况发生，提高了巡检设备的巡检效率，从而提高了巡检设备的机载能源的利用率。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种无人机杆路巡检的路线规划方法的流程示意图。其中，图2所描述的无人机杆路巡检的路线规划方法可以应用于无人机杆路巡检的路线规划装置中，该无人机杆路巡检的路线规划方法可以用于实现对巡检设备的巡检路线规划，本发明实施例不做限定。如图2所示，该无人机杆路巡检的路线规划方法可以包括以下操作：
201、根据预先确定的巡检任务确定待巡检区域，并获取待巡检区域对应的区域信息。
202、根据第一机房信息，确定每个目标机房的节点参数，并根据每个目标机房的节点参数确定每个目标机房的节点参数类型。
203、根据杆路布局信息、第一机房信息、每个目标机房的节点参数以及每个目标机房的节点参数类型，结合预设的路线规划算法，确定巡检设备在待巡检区域的目标巡检路线。
204、根据目标巡检路线控制巡检设备执行巡检任务对应的巡检操作。
本发明实施例中，针对步骤201-步骤204的其他描述请参阅实施例一中针对步骤101-步骤104的其他具体描述，本发明实施例不再赘述。
205、根据确定出的巡检设备的设备参数，预估巡检设备在设备能源变化至预设的能源阈值时的巡检参数。
本发明实施例中，巡检参数包括巡检距离以及巡检时长，上述根据巡检设备的设备参数，预估巡检设备在设备能源变化至预设的能源阈值时的巡检参数的方式具体可以包括以下操作：
根据巡检设备的设备参数，预估巡检设备从起始能源容量变化至预设的能源阈值期间巡检设备对应的第一距离以及第一时长，其中，设备参数包括巡检设备在待巡检区域的移动速率，起始能源容量为巡检设备从待机状态进入工作状态时对应的能源容量；
根据确定出的巡检任务当天待巡检区域对应的环境参数、巡检任务所包括的巡检时长要求，更新设备参数，并基于更新后的设备参数预估巡检设备从起始能源容量变化至能源阈值期间巡检设备对应的第二距离以及第二时长；
根据预设的距离误差标准调整第一距离以更新第一距离以及根据距离误差标准调整第二距离以更新第二距离，将第一距离以及第二距离作为区间的端点数值，得到距离区间；
根据预设的时长误差标准调整第一时长以更新第一时长以及根据时长误差标准调整第二时长以更新第二时长，将第一时长以及第二时长作为区间的端点数值，得到时长区间；
将距离区间以及时长区间确定为巡检设备从起始能源容量变化至能源阈值时的巡检参数。
本发明实施例中，巡检设备从起始能源容量变化至预设的能源阈值期间巡检设备对应的第一距离以及第一时长，对应巡检设备在理想状态下，不受实际巡检环境下其他因素下得到的第一距离与第一时长，同理，第二距离以及第二时长为巡检设备在综合巡检环境的环境因素下计算出的第二距离与第二时长。
需要说明的是，无人机在巡检过程中，预先规划得到的目标巡检路线与实际传输杆路线路走向存在一定误差，为避免无人机偏离传输线路，可选的，本发明可以通过图像识别技术，使无人机按照规划出的目标巡检路线沿着传输线路保持一定距离飞行，并通过机载通信模块实时将机载电池的续航能力反馈到云平台，云平台根据无人机续航能力和规划出的目标巡检路线进行对比，提前预估给无人机替换机载电池的位置，并将无人机续航能力、巡检路线、机载电池替换位置等数据实时反馈至移动式无人机机库端。
可见，本发明实施例中，能够结合距离误差标准分别调整第一距离、第二距离以及结合时长误差标准分别调整第一时长、第二时长，从而得到作为巡检参数的距离区间以及时长区间，提高了确定出的巡检参数的准确性和可靠性，进而提高了后续根据巡检参数确定出目标巡检路线的准确性。
206、根据巡检参数以及目标巡检路线，确定在目标巡检路线中的多个停靠节点以及所有停靠节点对应的第二机房信息。
本发明实施例中，停靠节点为用于供巡检设备停靠并对巡检设备执行能源补充操作和/或为巡检设备更换设备动力源的节点。
207、在巡检设备执行巡检操作的过程中，实时检测巡检设备在执行巡检任务对应的巡检操作时的实时巡检情况。
本发明实施例中，当检测到实时巡检情况满足第一变更条件或实时巡检情况满足第二变更条件时，执行步骤208。
208、根据确定出的目标巡检路线中的多个停靠节点以及预设的路线变更策略，确定与巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点。
本发明实施例中，实时巡检情况满足第一变更条件具体为实时巡检情况表示巡检设备执行巡检任务对应的巡检进度达到预设的任务进度阈值且巡检设备处于无需执行巡检操作的空飞状态；也即当无人机飞行至传输杆路末端机房或已完成所有杆路的巡检，规划路线中最后一段路径是空飞时，则比较空飞距离与移动式无人机库的距离，若移动式无人机库距离更近，则控制无人机直接飞回移动式无人机库，完成杆路巡检。举例来说：
如图6-1所示：A、B、C、D、E为机房，虚线为辅助边，欧拉回路为AB、BC、CD、DB、BE、EA，若无人机飞行至末端机房E，最后一段路径EA为空飞，移动式无人机库在B点，EB的直线距离较EA短，则直接操控无人机飞至移动式无人机库所在位置B，完成巡检。
如图6-2所示：A、B、C、D为机房，虚线为辅助边，欧拉回路为AB、BD、DC、CB、BA，若无人机飞行至机房B已完成杆路巡检，最后一段路径BA为空飞，移动式无人机库在B点或B点附近，距离较BA更短，则直接操控无人机飞至移动式无人机库所在位置，完成巡检。
若无人机最后一段路径是空飞，且机载电池续航能力不满足返程距离，则移动式无人机库灵活调整位置至无人机能抵达的位置，控制无人机飞往移动式无人机库位置结束飞行。
本发明实施例中，实时巡检情况满足第二变更条件具体为实时巡检情况表示目标巡检路线中巡检设备未巡检路线的路况为处于需要变更路线的异常路况(如临时出现某一段巡检线路出现落雷，影响巡检设备的巡检作业)，巡检条件包括巡检设备对应的设备状况和/或巡检设备当前所处环境的环境参数。
本发明实施例中，可选的，上述根据确定出的目标巡检路线中的多个停靠节点以及预设的路线变更策略，确定与巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点的方式具体可以包括以下操作：
当实时巡检情况满足第一变更条件时，基于预设的路线变更策略，判断确定出的目标巡检路线中的多个停靠节点中是否存在与巡检设备当前所在位置之间的直线距离小于巡检设备预定的返程距离的第一变更节点，其中，返程距离为巡检设备执行巡检任务对应的巡检进度达到预设的任务进度阈值后移动至目标巡检路线所包括的最终停靠节点所需移动的距离；
当判断出确定出的目标巡检路线中的多个停靠节点中不存在第一变更节点时，将最终停靠节点确定为与巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点；
当判断出确定出的目标巡检路线中的多个停靠节点中存在第一变更节点时，将所有第一变更节点中与巡检设备之间的距离最短的节点确定为与巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点。
可见，本发明实施例中，提供了针对实时巡检情况满足第一变更条件时的处理方案，提高了面对实时巡检情况满足第一变更条件时的处理效率；具体的，在判断出目标巡检路线中的多个停靠节点中存在与巡检设备当前所在位置之间的直线距离小于巡检设备预定的返程距离的第一变更节点之后，自适应将第一变更节点更新为目标停靠节点，减少了巡检设备返程的移动距离，一定程度上提高了巡检设备的设备能源的利用率。
可选的，当实时巡检情况满足第二变更条件时，确定巡检设备未巡检路线中处于异常路况的异常警告点对应的异常信息，异常信息包括异常类型以及异常定位信息，异常类型包括表示节点出现异常的节点异常类型和/或表示传输线路出现异常的线路异常类型；
在巡检设备未巡检路线中删除异常警告点以更新目标巡检路线，并根据确定出的目标巡检路线中的多个停靠节点、异常类型以及预设的路线变更策略，确定与巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点。
可见，本发明实施例中，区别于第一变更条件，提供了针对实时巡检情况满足第二变更条件时的处理方案，能够智能化分析异常警告点对应的异常类型以及异常定位信息，并执行匹配的删除异常警告点、确定目标停靠节点的操作，提高了巡检设备面对实时巡检情况满足第二变更条件时的处理效率以及处理准确性。
209、在确定出与巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点之后，控制巡检设备移动至目标停靠节点处。
可见，实施图2所描述的无人机杆路巡检的路线规划方法，能够根据巡检任务自动确定待巡检区域并获取待巡检区域对应的区域信息，有利于提高待巡检区域的确定速度，以及提高区域信息的获取速度；还能够自动根据区域信息提取确定杆路布局信息以及第一机房信息，有利于提高区域信息的提取、分析效率；进一步的，在根据第一机房信息确定每个目标机房的节点参数和节点参数类型之后，还能够结合路线规划算法智能化确定目标巡检路线，提高了目标巡检路线的规划、确定效率的同时，也提高了确定出的目标巡检路线的准确性以及可靠性；通过控制巡检设备在规划的目标巡检路线中执行巡检操作，减少了巡检设备在某一段或某几段巡检过的路线重复飞行的情况发生，提高了巡检设备的巡检效率，从而提高了巡检设备的机载能源的利用率；此外，还能够根据设备参数预估巡检设备在巡检途中能源值达到能源阈值时的可巡检距离以及可巡检时长，从而确定出供巡检设备进行停靠，且为巡检设备补充能源和/或更换设备动力源的停靠节点，提高了确定出的停靠节点的准确性，减少因确定出的停靠节点不准确导致巡检任务无法顺利完成的情况发生，一定程度上提高了巡检设备完成巡检任务的成功率。
实施例三
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种无人机杆路巡检的路线规划装置的结构示意图。其中，该无人机杆路巡检的路线规划装置可以是无人机杆路巡检的路线规划终端、无人机杆路巡检的路线规划设备、无人机杆路巡检的路线规划系统或者无人机杆路巡检的路线规划服务器，无人机杆路巡检的路线规划服务器可以是本地服务器，也可以是远端服务器，还可以是云服务器(又称云端服务器)，当无人机杆路巡检的路线规划服务器为非云服务器时，该非云服务器能够与云服务器进行通信连接，本发明实施例不做限定。如图3所示，该无人机杆路巡检的路线规划装置可以包括第一确定模块301、获取模块302、第二确定模块303以及控制模块304，其中：
第一确定模块301，用于根据预先确定的巡检任务确定待巡检区域。
获取模块302，用于获取待巡检区域对应的区域信息，区域信息包括待巡检区域中所有通信杆路路由对应的杆路布局信息以及待巡检区域中所有通信杆路路由所途径的目标机房对应的第一机房信息。
第一确定模块301，还用于根据获取模块302获取到的第一机房信息，确定每个目标机房的节点参数，并根据每个目标机房的节点参数确定每个目标机房的节点参数类型。
第二确定模块303，用于根据获取模块302获取到的杆路布局信息、第一机房信息、第一确定模块302确定出的每个目标机房的节点参数以及每个目标机房的节点参数类型，结合预设的路线规划算法，确定巡检设备在待巡检区域的目标巡检路线。
控制模块304，用于根据第二确定模块303确定出的目标巡检路线控制巡检设备执行巡检任务对应的巡检操作。
可见，实施图3所描述的无人机杆路巡检的路线规划装置，能够根据巡检任务自动确定待巡检区域并获取待巡检区域对应的区域信息，有利于提高待巡检区域的确定速度，以及提高区域信息的获取速度；还能够自动根据区域信息提取确定杆路布局信息以及第一机房信息，有利于提高区域信息的提取、分析效率；进一步的，在根据第一机房信息确定每个目标机房的节点参数和节点参数类型之后，还能够结合路线规划算法智能化确定目标巡检路线，提高了目标巡检路线的规划、确定效率的同时，也提高了确定出的目标巡检路线的准确性以及可靠性；通过控制巡检设备在规划的目标巡检路线中执行巡检操作，减少了巡检设备在某一段或某几段巡检过的路线重复飞行的情况发生，提高了巡检设备的巡检效率，从而提高了巡检设备的机载能源的利用率。
在一个可选的实施例中，每个目标机房的节点参数为以该目标机房为端点的传输线路的线路数值，每个目标机房的节点参数类型为奇数类型或偶数类型；如图4所示，第二确定模块303可以包括第一判断子模块3031、转化子模块3032、构建子模块3033以及第一确定子模块3034，其中：
第一判断子模块3031，用于根据每个目标机房的节点参数类型，判断所有目标机房中是否存在奇数节点，奇数节点为线路数值为奇数的节点。
转化子模块3032，用于当第一判断子模块3031判断出所有目标机房中存在奇数节点时，构建所有奇数节点对应的辅助边，将所有奇数节点对应的辅助边添加至以相应奇数节点为端点的传输线路中，以将每个奇数节点转化为偶数节点。
构建子模块3033，用于当第一判断子模块3031判断出所有目标机房中不存在奇数节点时，根据杆路布局信息以及第一机房信息，以每个目标机房为点、以每个目标机房对应的传输线路为边，构建欧拉图。
第一确定子模块3034，用于根据构建子模块3033构建得到的欧拉图及预设的路线规划算法，确定巡检设备在待巡检区域的目标巡检路线。
可见，实施图4所描述的无人机杆路巡检的路线规划装置，能够在判断出目标机房中存在奇数节点时，智能化构建该奇数节点对应的辅助边，通过将构建出的辅助边添加至以相应奇数节点为端点的传输线路中，实现将所有奇数节点转化为偶数节点，确保了后续构建的欧拉图能涵盖待巡检区域中所有目标机房、所有传输线路以及所有通信杆路路由，进而减少巡检设备在巡检过的某一或某几段巡检线路中重复巡检的情况，有利于提高巡检效率；进一步的，还能够根据构建出的欧拉图结合预设的路线规划算法智能化确定巡检设备在待巡检区域的目标巡检路线，提高了确定出的目标巡检路线的准确性以及可靠性。
在另一个可选的实施例中，转化子模块3032构建所有奇数节点对应的辅助边的方式具体可以包括以下操作：
根据所有奇数节点，构建由所有奇数节点组成的第一节点集合；
判断第一节点集合的当前剩余奇数节点是否为最后一个奇数节点，当判断出第一节点集合的当前剩余奇数节点不为最后一个奇数节点时，从第一节点集合的当前剩余节点中选取其中一个奇数节点，并计算该奇数节点与第一节点集合的当前剩余奇数节点中每个其它奇数节点之间的距离值，得到该奇数节点对应的距离值集合；在得到该奇数节点对应的距离值集合之后，从第一节点集合的当前剩余节点中删除该奇数节点，以更新第一节点集合的当前剩余节点，并重复执行的判断第一节点集合的当前剩余奇数节点是否为最后一个奇数节点的步骤，直至第一节点集合的当前剩余节点为最后一个奇数节点；
从确定出的第二节点集合中选取其中一个奇数节点作为第一奇数节点，从第一奇数节点对应的距离值集合中筛选最短距离值，确定该最短距离值对应的另外一个奇数节点作为第二奇数节点，将该第一奇数节点与该第二奇数节点之间的直线确定为该第一奇数节点与该第二奇数节点对应的辅助边；从第二节点集合中删除该第一奇数节点及该第二奇数节点以更新第二节点集合；
判断第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值是否为最后一个距离值；
当判断出第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值不为最后一个距离值时，重复执行的从确定出的第二节点集合中选取其中一个奇数节点作为第一奇数节点，从第一奇数节点对应的距离值集合中筛选最短距离值，确定该最短距离值对应的另外一个奇数节点作为第二奇数节点，将该第一奇数节点与该第二奇数节点之间的直线确定为该第一奇数节点与该第二奇数节点对应的辅助边；从第二节点集合中删除该第一奇数节点及该第二奇数节点以更新第二节点集合的操作，以及的判断第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值是否为最后一个距离值的操作；
当判断出第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值为最后一个距离值时，确定该最后一个距离值对应的两个奇数节点，并将该两个奇数节点之间的直线确定为该两个奇数节点对应的辅助边。
可见，实施图4所描述的无人机杆路巡检的路线规划装置，提供了一种构建每个奇数节点的辅助边的方法，通过计算每个奇数节点与其他奇数节点之间的直线距离，并从每个奇数节点对应的所有直线距离中筛选最短距离，得到该两个奇数节点的辅助边，并重复执行相应的最短距离筛选操作，最终使每个奇数节点都对应一条辅助边，从而将每个奇数节点转化为偶数节点，提高了奇数节点转化为偶数节点的准确性，以及提高了确定出的每个奇数节点对应的辅助边的准确性。
在又一个可选的实施例中，如图4所示，该无人机杆路巡检的路线规划装置还可以包括预估模块305、检测模块306以及第三确定模块307，其中：
预估模块305，用于根据确定出的巡检设备的设备参数，预估巡检设备在设备能源变化至预设的能源阈值时的巡检参数。
第一确定模块301，还用于根据预估模块305得到的巡检参数以及第二确定模块303确定出的目标巡检路线，确定在目标巡检路线中的多个停靠节点以及所有停靠节点对应的第二机房信息，巡检参数包括巡检距离以及巡检时长，停靠节点为用于供巡检设备停靠并对巡检设备执行能源补充操作和/或为巡检设备更换设备动力源的节点。
检测模块306，用于在巡检设备执行巡检操作的过程中，实时检测巡检设备在执行巡检任务对应的巡检操作时的实时巡检情况。
第三确定模块307，用于当检测模块306检测到实时巡检情况满足第一变更条件或实时巡检情况满足第二变更条件时，根据第一确定模块301确定出的目标巡检路线中的多个停靠节点以及预设的路线变更策略，确定与巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点，其中，实时巡检情况满足第一变更条件具体为实时巡检情况表示巡检设备执行巡检任务对应的巡检进度达到预设的任务进度阈值且巡检设备处于无需执行巡检操作的空飞状态，实时巡检情况满足第二变更条件具体为实时巡检情况表示目标巡检路线中巡检设备未巡检路线的路况为处于需要变更路线的异常路况，巡检条件包括巡检设备对应的设备状况和/或巡检设备当前所处环境的环境参数。
控制模块304，还用于在第三确定模块307确定出与巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点之后，控制巡检设备移动至目标停靠节点处。
可见，实施图4所描述的无人机杆路巡检的路线规划装置，能够根据设备参数预估巡检设备在巡检途中能源值达到能源阈值时的可巡检距离以及可巡检时长，从而确定出供巡检设备进行停靠，且为巡检设备补充能源和/或更换设备动力源的停靠节点，提高了确定出的停靠节点的准确性，减少因确定出的停靠节点不准确导致巡检任务无法顺利完成的情况发生，一定程度上提高了巡检设备完成巡检任务的成功率。
在另一个可选的实施例中，如图4所示，第三确定模块307可以包括第二判断子模块3071以及第二确定子模块3072，其中：
第二判断子模块3071，用于当实时巡检情况满足第一变更条件时，基于预设的路线变更策略，判断确定出的目标巡检路线中的多个停靠节点中是否存在与巡检设备当前所在位置之间的直线距离小于巡检设备预定的返程距离的第一变更节点，其中，返程距离为巡检设备执行巡检任务对应的巡检进度达到预设的任务进度阈值后移动至目标巡检路线所包括的最终停靠节点所需移动的距离。
第二确定子模块3072，用于当第二判断子模块3071判断出确定出的目标巡检路线中的多个停靠节点中不存在第一变更节点时，将最终停靠节点确定为与巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点。
第二确定子模块3072，还用于当第二判断子模块3071判断出确定出的目标巡检路线中的多个停靠节点中存在第一变更节点时，将所有第一变更节点中与巡检设备之间的距离最短的节点确定为与巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点。
可见，实施图4所描述的无人机杆路巡检的路线规划装置，提供了针对实时巡检情况满足第一变更条件时的处理方案，提高了面对实时巡检情况满足第一变更条件时的处理效率；具体的，在判断出目标巡检路线中的多个停靠节点中存在与巡检设备当前所在位置之间的直线距离小于巡检设备预定的返程距离的第一变更节点之后，自适应将第一变更节点更新为目标停靠节点，减少了巡检设备返程的移动距离，一定程度上提高了巡检设备的设备能源的利用率。
在又一个可选的实施例中，如图4所示，第三确定模块307还可以包括第三确定子模块3073以及删除子模块3074，其中：
第三确定子模块3073，用于当实时巡检情况满足第二变更条件时，确定巡检设备未巡检路线中处于异常路况的异常警告点对应的异常信息，异常信息包括异常类型以及异常定位信息，异常类型包括表示节点出现异常的节点异常类型和/或表示传输线路出现异常的线路异常类型。
删除子模块3074，用于在巡检设备未巡检路线中删除第三确定模块3073确定出的异常警告点以更新第二确定模块303确定出的目标巡检路线。
第三确定子模块3073，还用于根据第一确定模块301确定出的目标巡检路线中的多个停靠节点、异常类型以及预设的路线变更策略，确定与巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点。
可见，实施图4所描述的无人机杆路巡检的路线规划装置，区别于第一变更条件，提供了针对实时巡检情况满足第二变更条件时的处理方案，能够智能化分析异常警告点对应的异常类型以及异常定位信息，并执行匹配的删除异常警告点、确定目标停靠节点的操作，提高了巡检设备面对实时巡检情况满足第二变更条件时的处理效率以及处理准确性。
在另一个可选的实施例中，预估模块305根据巡检设备的设备参数，预估巡检设备在设备能源变化至预设的能源阈值时的巡检参数的方式具体包括以下操作：
根据巡检设备的设备参数，预估巡检设备从起始能源容量变化至预设的能源阈值期间巡检设备对应的第一距离以及第一时长，其中，设备参数包括巡检设备在待巡检区域的移动速率，起始能源容量为巡检设备从待机状态进入工作状态时对应的能源容量；
根据确定出的巡检任务当天待巡检区域对应的环境参数、巡检任务所包括的巡检时长要求，更新设备参数，并基于更新后的设备参数预估巡检设备从起始能源容量变化至能源阈值期间巡检设备对应的第二距离以及第二时长；
根据预设的距离误差标准调整第一距离以更新第一距离以及根据距离误差标准调整第二距离以更新第二距离，将第一距离以及第二距离作为区间的端点数值，得到距离区间；
根据预设的时长误差标准调整第一时长以更新第一时长以及根据时长误差标准调整第二时长以更新第二时长，将第一时长以及第二时长作为区间的端点数值，得到时长区间；
将距离区间以及时长区间确定为巡检设备从起始能源容量变化至能源阈值时的巡检参数。
可见，实施图4所描述的无人机杆路巡检的路线规划装置，能够结合距离误差标准分别调整第一距离、第二距离以及结合时长误差标准分别调整第一时长、第二时长，从而得到作为巡检参数的距离区间以及时长区间，提高了确定出的巡检参数的准确性和可靠性，进而提高了后续根据巡检参数确定出目标巡检路线的准确性。
实施例四
请参阅图5，图5是本发明实施例公开的另一种无人机杆路巡检的路线规划装置的结构示意图。如图5所示，该无人机杆路巡检的路线规划装置可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器401；
与存储器401耦合的处理器402；
处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的无人机杆路巡检的路线规划方法中的步骤。
实施例五
本发明实施例公开了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的无人机杆路巡检的路线规划方法中的步骤。
实施例六
本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一或实施例二中所描述的无人机杆路巡检的路线规划方法中的步骤。
以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种无人机杆路巡检的路线规划方法及装置、计算机存储介质所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种无人机杆路巡检的路线规划方法，其特征在于，所述方法用于实现对巡检设备的巡检路线规划，所述方法包括：
根据预先确定的巡检任务确定待巡检区域，并获取所述待巡检区域对应的区域信息，所述区域信息包括所述待巡检区域中所有通信杆路路由对应的杆路布局信息以及所述待巡检区域中所有所述通信杆路路由所途径的目标机房对应的第一机房信息；
根据所述第一机房信息，确定每个所述目标机房的节点参数，并根据每个所述目标机房的节点参数确定每个所述目标机房的节点参数类型；
根据所述杆路布局信息、所述第一机房信息、每个所述目标机房的节点参数以及每个所述目标机房的节点参数类型，结合预设的路线规划算法，确定所述巡检设备在所述待巡检区域的目标巡检路线；
根据所述目标巡检路线控制所述巡检设备执行所述巡检任务对应的巡检操作。
2.根据权利要求1所述的无人机杆路巡检的路线规划方法，其特征在于，每个所述目标机房的节点参数为以该目标机房为端点的传输线路的线路数值，每个所述目标机房的节点参数类型为奇数类型或偶数类型；
所述根据所述杆路布局信息、所述第一机房信息、每个所述目标机房的节点参数以及每个所述目标机房的节点参数类型，结合预设的路线规划算法，确定所述巡检设备在所述待巡检区域的目标巡检路线，包括：
根据每个所述目标机房的节点参数类型，判断所有所述目标机房中是否存在奇数节点，所述奇数节点为所述线路数值为奇数的节点；
当判断出所有所述目标机房中存在所述奇数节点时，构建所有所述奇数节点对应的辅助边，将所有所述奇数节点对应的辅助边添加至以相应奇数节点为端点的传输线路中，以将每个所述奇数节点转化为偶数节点；
当判断出所有所述目标机房中不存在所述奇数节点时，根据所述杆路布局信息以及所述第一机房信息，以每个所述目标机房为点、以每个所述目标机房对应的传输线路为边，构建欧拉图，根据所述欧拉图及预设的路线规划算法，确定所述巡检设备在所述待巡检区域的目标巡检路线。
3.根据权利要求2所述的无人机杆路巡检的路线规划方法，其特征在于，所述构建所有所述奇数节点对应的辅助边，包括：
根据所有所述奇数节点，构建由所有所述奇数节点组成的第一节点集合；
判断所述第一节点集合的当前剩余奇数节点是否为最后一个奇数节点，当判断出所述第一节点集合的当前剩余奇数节点不为最后一个奇数节点时，从所述第一节点集合的当前剩余节点中选取其中一个奇数节点，并计算该奇数节点与所述第一节点集合的当前剩余奇数节点中每个其它奇数节点之间的距离值，得到该奇数节点对应的距离值集合；在得到该奇数节点对应的距离值集合之后，从所述第一节点集合的当前剩余节点中删除该奇数节点，以更新所述第一节点集合的当前剩余节点，并重复执行所述的判断所述第一节点集合的当前剩余奇数节点是否为最后一个奇数节点的步骤，直至所述第一节点集合的当前剩余节点为最后一个奇数节点；
从确定出的第二节点集合中选取其中一个奇数节点作为第一奇数节点，从所述第一奇数节点对应的距离值集合中筛选最短距离值，确定该最短距离值对应的另外一个奇数节点作为第二奇数节点，将该第一奇数节点与该第二奇数节点之间的直线确定为该第一奇数节点与该第二奇数节点对应的辅助边；从所述第二节点集合中删除该第一奇数节点及该第二奇数节点以更新所述第二节点集合；
判断所述第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值是否为最后一个距离值；
当判断出所述第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值不为最后一个距离值时，重复执行所述的从确定出的第二节点集合中选取其中一个奇数节点作为第一奇数节点，从所述第一奇数节点对应的距离值集合中筛选最短距离值，确定该最短距离值对应的另外一个奇数节点作为第二奇数节点，将该第一奇数节点与该第二奇数节点之间的直线确定为该第一奇数节点与该第二奇数节点对应的辅助边；从所述第二节点集合中删除该第一奇数节点及该第二奇数节点以更新所述第二节点集合的操作，以及所述的判断所述第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值是否为最后一个距离值的操作；
当判断出所述第二节点集合中所有奇数节点对应的距离值集合所包括的所有距离值为最后一个距离值时，确定该最后一个距离值对应的两个奇数节点，并将该两个奇数节点之间的直线确定为该两个奇数节点对应的辅助边。
4.根据权利要求2或3所述的无人机杆路巡检的路线规划方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据确定出的所述巡检设备的设备参数，预估所述巡检设备在设备能源变化至预设的能源阈值时的巡检参数，并根据所述巡检参数以及所述目标巡检路线，确定在所述目标巡检路线中的多个停靠节点以及所有所述停靠节点对应的第二机房信息，所述巡检参数包括巡检距离以及巡检时长，所述停靠节点为用于供所述巡检设备停靠并对所述巡检设备执行能源补充操作和/或为所述巡检设备更换设备动力源的节点；
在所述巡检设备执行所述巡检操作的过程中，实时检测所述巡检设备在执行所述巡检任务对应的巡检操作时的实时巡检情况；
当检测到所述实时巡检情况满足第一变更条件或所述实时巡检情况满足第二变更条件时，根据确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点以及预设的路线变更策略，确定与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点，其中，所述实时巡检情况满足第一变更条件具体为所述实时巡检情况表示所述巡检设备执行所述巡检任务对应的巡检进度达到预设的任务进度阈值且所述巡检设备处于无需执行所述巡检操作的空飞状态，所述实时巡检情况满足第二变更条件具体为所述实时巡检情况表示所述目标巡检路线中所述巡检设备未巡检路线的路况为处于需要变更路线的异常路况，所述巡检条件包括所述巡检设备对应的设备状况和/或所述巡检设备当前所处环境的环境参数；
在确定出与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点之后，控制所述巡检设备移动至所述目标停靠节点处。
5.根据权利要求4所述的无人机杆路巡检的路线规划方法，其特征在于，所述根据确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点以及预设的路线变更策略，确定与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点，包括：
当所述实时巡检情况满足所述第一变更条件时，基于预设的路线变更策略，判断确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点中是否存在与所述巡检设备当前所在位置之间的直线距离小于所述巡检设备预定的返程距离的第一变更节点，其中，所述返程距离为所述巡检设备执行所述巡检任务对应的巡检进度达到预设的任务进度阈值后移动至所述目标巡检路线所包括的最终停靠节点所需移动的距离；
当判断出确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点中不存在所述第一变更节点时，将所述最终停靠节点确定为与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点；
当判断出确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点中存在所述第一变更节点时，将所有所述第一变更节点中与所述巡检设备之间的距离最短的节点确定为与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点。
6.根据权利要求5所述的无人机杆路巡检的路线规划方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述实时巡检情况满足所述第二变更条件时，确定所述巡检设备未巡检路线中处于所述异常路况的异常警告点对应的异常信息，所述异常信息包括异常类型以及异常定位信息，所述异常类型包括表示节点出现异常的节点异常类型和/或表示传输线路出现异常的线路异常类型；
在所述巡检设备未巡检路线中删除所述异常警告点以更新所述目标巡检路线，并根据确定出的所述目标巡检路线中的多个停靠节点、所述异常类型以及预设的路线变更策略，确定与所述巡检设备当前的巡检条件匹配度最高的目标停靠节点。
7.根据权利要求5或6所述的无人机杆路巡检的路线规划方法，其特征在于，所述根据所述巡检设备的设备参数，预估所述巡检设备在设备能源变化至预设的能源阈值时的巡检参数，包括：
根据所述巡检设备的设备参数，预估所述巡检设备从起始能源容量变化至预设的能源阈值期间所述巡检设备对应的第一距离以及第一时长，其中，所述设备参数包括所述巡检设备在所述待巡检区域的移动速率，所述起始能源容量为所述巡检设备从待机状态进入工作状态时对应的能源容量；
根据确定出的所述巡检任务当天所述待巡检区域对应的环境参数、所述巡检任务所包括的巡检时长要求，更新所述设备参数，并基于更新后的所述设备参数预估所述巡检设备从所述起始能源容量变化至所述能源阈值期间所述巡检设备对应的第二距离以及第二时长；
根据预设的距离误差标准调整所述第一距离以更新所述第一距离以及根据所述距离误差标准调整所述第二距离以更新所述第二距离，将所述第一距离以及所述第二距离作为区间的端点数值，得到距离区间；
根据预设的时长误差标准调整所述第一时长以更新所述第一时长以及根据所述时长误差标准调整所述第二时长以更新所述第二时长，将所述第一时长以及第二时长作为区间的端点数值，得到时长区间；
将所述距离区间以及所述时长区间确定为所述巡检设备从所述起始能源容量变化至所述能源阈值时的巡检参数。
8.一种无人机杆路巡检的路线规划装置，其特征在于，所述装置用于实现对巡检设备的巡检路线规划，所述装置包括：
第一确定模块，用于根据预先确定的巡检任务确定待巡检区域；
获取模块，用于获取所述待巡检区域对应的区域信息，所述区域信息包括所述待巡检区域中所有通信杆路路由对应的杆路布局信息以及所述待巡检区域中所有所述通信杆路路由所途径的目标机房对应的第一机房信息；
所述第一确定模块，还用于根据所述第一机房信息，确定每个所述目标机房的节点参数，并根据每个所述目标机房的节点参数确定每个所述目标机房的节点参数类型；
第二确定模块，用于根据所述杆路布局信息、所述第一机房信息、每个所述目标机房的节点参数以及每个所述目标机房的节点参数类型，结合预设的路线规划算法，确定所述巡检设备在所述待巡检区域的目标巡检路线；
控制模块，用于根据所述第二确定模块确定出的目标巡检路线控制所述巡检设备执行所述巡检任务对应的巡检操作。
9.一种无人机杆路巡检的路线规划装置，其特征在于，所述装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的无人机杆路巡检的路线规划方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-7任一项所述的无人机杆路巡检的路线规划方法。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115297303A (zh) * 2022-09-29 2022-11-04 国网浙江省电力有限公司 适用于电网输变电设备的图像数据采集处理方法及装置
CN116455463A (zh) * 2023-05-05 2023-07-18 众芯汉创（北京）科技有限公司 一种基于无人机的通信光缆差异化运维系统
CN117170412A (zh) * 2023-11-02 2023-12-05 天津云圣智能科技有限责任公司 多机库飞行路径的规划方法、装置、电子设备及存储介质
CN116455463B (zh) * 2023-05-05 2024-06-04 众芯汉创（北京）科技有限公司 一种基于无人机的通信光缆差异化运维系统

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2002318793B2 (en) * 2001-12-21 2005-02-17 Canon Kabushiki Kaisha A Method for Performing Set Operations on Two or More Arbitrary Paths to Produce a Simple Outline Path
CN104933223A (zh) * 2015-05-25 2015-09-23 国网辽宁省电力有限公司检修分公司 一种输电线路通道数字化测绘方法
CN105391510A (zh) * 2015-10-21 2016-03-09 国网智能电网研究院 一种面向电力输电场景的4g专网小区干扰协调方法
CN106251331A (zh) * 2016-07-15 2016-12-21 北京道亨时代科技有限公司 一种倾斜测量场景中地物的提取方法
CN108844527A (zh) * 2018-05-07 2018-11-20 广东省电信规划设计院有限公司 基站天线工程参数获取方法和系统、存储介质及设备
CN108939547A (zh) * 2018-07-04 2018-12-07 苏州玩友时代科技股份有限公司 一种最佳路径获取方法、装置、设备及存储介质
CN110932920A (zh) * 2020-01-23 2020-03-27 飞诺门阵(北京)科技有限公司 一种网络拓扑结构
CN111443730A (zh) * 2020-05-12 2020-07-24 江苏方天电力技术有限公司 一种用于输电线路巡检的无人机轨迹自动生成方法及装置
GB202110165D0 (en) * 2020-07-14 2021-08-25 Spirent Communications Plc Path planning using forecasts of obscuration and multipath
CN113347059A (zh) * 2021-05-24 2021-09-03 北京邮电大学 基于固定探针位置的带内网络遥测最优探测路径规划方法
CN113377120A (zh) * 2021-06-29 2021-09-10 徐州新电高科电气有限公司 一种巡检方法、装置、设备、系统和存储介质
CN113723361A (zh) * 2021-09-18 2021-11-30 西安邮电大学 一种基于深度学习的视频监测方法及设备
CN114035606A (zh) * 2021-11-05 2022-02-11 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 杆塔巡检系统、杆塔巡检方法、控制装置和存储介质

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2002318793B2 (en) * 2001-12-21 2005-02-17 Canon Kabushiki Kaisha A Method for Performing Set Operations on Two or More Arbitrary Paths to Produce a Simple Outline Path
CN104933223A (zh) * 2015-05-25 2015-09-23 国网辽宁省电力有限公司检修分公司 一种输电线路通道数字化测绘方法
CN105391510A (zh) * 2015-10-21 2016-03-09 国网智能电网研究院 一种面向电力输电场景的4g专网小区干扰协调方法
CN106251331A (zh) * 2016-07-15 2016-12-21 北京道亨时代科技有限公司 一种倾斜测量场景中地物的提取方法
CN108844527A (zh) * 2018-05-07 2018-11-20 广东省电信规划设计院有限公司 基站天线工程参数获取方法和系统、存储介质及设备
CN108939547A (zh) * 2018-07-04 2018-12-07 苏州玩友时代科技股份有限公司 一种最佳路径获取方法、装置、设备及存储介质
CN110932920A (zh) * 2020-01-23 2020-03-27 飞诺门阵(北京)科技有限公司 一种网络拓扑结构
CN111443730A (zh) * 2020-05-12 2020-07-24 江苏方天电力技术有限公司 一种用于输电线路巡检的无人机轨迹自动生成方法及装置
GB202110165D0 (en) * 2020-07-14 2021-08-25 Spirent Communications Plc Path planning using forecasts of obscuration and multipath
CN113347059A (zh) * 2021-05-24 2021-09-03 北京邮电大学 基于固定探针位置的带内网络遥测最优探测路径规划方法
CN113377120A (zh) * 2021-06-29 2021-09-10 徐州新电高科电气有限公司 一种巡检方法、装置、设备、系统和存储介质
CN113723361A (zh) * 2021-09-18 2021-11-30 西安邮电大学 一种基于深度学习的视频监测方法及设备
CN114035606A (zh) * 2021-11-05 2022-02-11 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 杆塔巡检系统、杆塔巡检方法、控制装置和存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MATTHIAS THOMAS，等: "Trajectory sequence generation and static obstacle avoidance for automatic positioning tasks with a tower crane", 《IECON 2021 – 47TH ANNUAL CONFERENCE OF THE IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS SOCIETY》, 31 December 2021 (2021-12-31) *
张永涛，等: "基于枚举法的变电站巡检机器人巡视路线优化", 《浙江电力》, vol. 40, no. 1, 31 December 2021 (2021-12-31) *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115297303A (zh) * 2022-09-29 2022-11-04 国网浙江省电力有限公司 适用于电网输变电设备的图像数据采集处理方法及装置
CN115297303B (zh) * 2022-09-29 2022-12-27 国网浙江省电力有限公司 适用于电网输变电设备的图像数据采集处理方法及装置
CN116455463A (zh) * 2023-05-05 2023-07-18 众芯汉创（北京）科技有限公司 一种基于无人机的通信光缆差异化运维系统
CN116455463B (zh) * 2023-05-05 2024-06-04 众芯汉创（北京）科技有限公司 一种基于无人机的通信光缆差异化运维系统
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