CN114637328A - 一种基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于车载无人机应用领域，提供了一种基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统及方法，包括：用于运载车载机巢和计算机执行巡检任务的运载汽车；用于控制无人机飞行和无人机续航的车载机巢；用于传输信息和规划路线的车载计算机；搭载多种传感器收集风电场线路信息的无人机。本发明用于风电场线路巡检和风电场线路故障检查。本发明实现了车载无人机系统应用于风电场线路巡检，降低风电场巡检成本，提高车载无人机系统巡检效率，保障风电场的稳定运行。
Description
技术领域
本发明涉及无属于车载无人机应用领域，具体而言其涉及一种基于车载机巢的无人机风电场巡检系统及方法。
背景技术
风电场的规模也变得越来越大，在风电场的运行过程中伴随着很多设备故障、设备老化，在大规模的风电场中可能的故障点较多，而风电场一旦出现故障问题，若没有得到及时处理，将引发一系列安全问题甚至大规模停电。所以风电场需要进行定期的巡检，保障风力发电场的安全稳定运行。而风电场一般地处位置偏僻，地理环境恶劣的地区，同时随着风电规模的增加，传统的人工巡检模式不仅成本高，工作量大，效率低，还难以全面及时地发现问题，智能化程度也较低。
无人机拥有清晰的高空视野，能够高效快速的进行巡检工作，同时还可以搭载高清摄相机、红外光相机、激光扫描仪、录音装置、灭火弹等设备，对风机和风电场输电线路进行飞行巡检。但无人机的续航和控制需要无人机巢保证，由于风电场面积大，环境复杂，若在风电场中安装机巢，不仅机巢成本过高，机巢的保养和维修也花费较大，而车载无人机系统有着成本低，效率高，巡检范围大且不需要专业飞手的优点。
在车载无人机巡检领域，专利号为CN202011440286.7的“车载无人机智能巡检作业系统及方法”中改进了车载无人机系统的高效性和无人机控制的精确性，专利号为CN202011495213.8的“一种基于车载系统的电力配网巡检无人机”中改进了车载无人机的机动性和动作的精确性，但是这两项专利只改进了车载无人机系统的装置性能，并未考虑到车载无人机巡检方法的高效性。
综上所述，可以通过优化车载无人机巡检流程来提高车载无人机系统巡检效率，保证车载无人机巡检系统的安全性，稳定性。
发明内容
本发明目的是解决目前车载无人机巡检流程效率低的问题，提供一种基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统及方法；提高了车载无人机巡检效率，提高了车载无人机系统的安全性。
一种基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统，其特征在于，包括车载机巢，无人机，车载计算机和运载汽车；
所述车载机巢在充电方面其具备无人机自动充电、车载机巢对无人机进行无线非接触充电、汽车车载电源给车载机巢充电功能，在外部设备方面其具有车载机巢电台、气象、外部监控、RTKGNSS设备和通信天线融合设备，同时车载机巢自带电池在无外部电力输入的情况下独立为车载机巢设备供电及无人机充电时间应小于2小时，在环境良好的情况下车载机巢和无人机之间稳定图传范围大于15千米；
所述无人机，单块电池续航时间大于30分钟，具有RTKGNSS通信功能，无人机与车载机巢的通信距离大于15千米，支持安装下置双光云台，同时无人机可搭载多光谱云台，所述多光谱云台包含可见光相机、红外热成像仪和激光雷达，所述多光谱云台用于线路故障检测；所述无人机具备自动避障功能，能在紧急状况下自动躲避障碍；
所述车载计算机，具有自主巡检功能，巡检任务导入，针对巡检任务，可以动态计算当前最适合的任务路径和巡检次数，并自主巡检完成任务，无需人工干预。有巡检告警功能，针对局部温度异常、安全距离异常等问题，实现后台自动报警和定期分析报告；所述车载计算机具有断点续飞功能，无人机在巡检过程中，因异常情况中断任务并返航后，可重新起飞，并从断点继续执行巡检任务；所述车载计算机具有精准降落功能，无人机自主返航后，精准降落至车载机巢；所述车载计算机具有实时监控功能，车载机巢将监控视频、内外部环境信息实时上传至车载计算机；所述车载机巢与无人机无线连接，车载机巢与车载计算机连接；
所述运载汽车，可运载车载机巢和无人机，所述车载计算机安装在运载汽车中，且具有一定山地行驶的能力；
所述风电场主站，具有信息传输功能，可向车载计算机发送数据和指令和接受车载计算机的图像信息与无人机飞行数据；所述风电场主站具有气象检测功能，可通过布置在风电场中的气象站获取风电场环境中实时气象数据同时获取气象预报，所述风电场主站还具有风电场故障检测功能，可通过检测风电场设备运行状态检测是否出现故障。
一种基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统的巡检方法，包括以下步骤：
步骤一：风电场主站根据风电场设备运行状况判断风电场线路是否出现故障，若风电场线路未出现故障，则执行普通风电场巡检任务，车载计算机根据导入的任务目标，结合风电场地形图、风电场实时气象预报，利用人工智能算法规划汽车行进路线，无人机巡检路线和无人机起降点，同时车载计算机将实时监控无人机飞行状态；
步骤二：运维人员按照规划好的路线开车行进，在规划好的无人机起飞点处打开车载机巢舱门，此时无人机起飞按照规划好的飞行路线执行飞行任务，执行任务过程中，无人机收集线路的多类型的图像信息传回车载计算机，由车载计算机进行智能故障诊断；
步骤三：运维人员在起飞点放出无人机后，直接驶向下一个无人机降落点等待无人机降落后进行充电，在此过程之中无人机和运载汽车之间的距离不得大于最大通信距离；
步骤四：在无人机进行充电时，运维人员需驾驶运载汽车前往下一个起飞点；
所述风电场线路若出现故障，车载计算机在规划路线时，检查区域必须覆盖风电场线路可能故障处，若在执行任务途中风电场出现故障，则车载计算机根据运载汽车的车辆位置和无人机位置，重新规划覆盖可能故障处的巡检路线；
所述车载计算机实时监测气象数据，若天气出现变化不适合无人机飞行时，车载计算机发出警告信息，并实时规划无人机降落点，使无人机以最短时间与车辆会合，若无人机无法继续飞行，则车载计算机就近紧急迫降指令；
所述车载计算机实时监控无人机飞行状态，若无人机出现故障，车载计算机发出警告信息，并实时规划无人机降落点，使无人机以最短时间与车辆会合，若无人机因故障无法继续飞行，则车载计算机就近紧急迫降指令；
所述无人机只有在续航不足或者机身状况不良的情况下车载计算机才会下达回巢指令，此外无人机保持工作状态；
所述车载计算机应用人工智能算法来规划汽车行进路线、无人机巡检路线、无人机起降点，利用人工智能算法能在大规模、环境复杂的风电场中准确规划无人机和车辆的行进路线。
所述无人机在执行任务时，若在无人机巡检路线上遇到未知障碍物，无人机可进行自行避障，在绕过障碍后重新回到无人机巡检路线上，同时无人机将未知障碍物图像和坐标传到运载计算机上。
有益效果：本发明优化了车载无人机巡检流程来提高车载无人机系统巡检效率，车载计算机利用人工智能算法，根据风电场地形图和风电场实时气象预报规划汽车行进路线、无人机巡检路线，同时实时监控气象数据和无人机运行状态，若出现异常则立即采取相应措施，保证了车载无人机巡检系统的安全性，稳定性。
附图说明
图1是车载无人机风电场线路巡检系统结构。
图2是车载无人机风电场线路巡检流程图。
具体实施方式
为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。
如图1所示，一种基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统，其包括车载机巢，无人机，车载计算机，运载汽车和风电场主站；所述车载机巢在充电方面其具备无人机自动充电、车载机巢对无人机进行无线非接触充电、汽车车载电源给车载机巢充电功能，在外部设备方面其具有车载机巢电台、气象、外部监控、RTKGNSS设备和通信天线融合设备，同时车载车载机巢自带电池在无外部电力输入的情况下独立为车载机巢设备供电及无人机充电时间应小于2小时，在环境良好的情况下车载机巢和无人机之间稳定图传范围大于15千米。
所述无人机，单块电池续航时间大于30分钟，具有RTKGNSS通信功能，无人机与车载机巢的通信距离大于15千米，支持安装下置双光云台，同时无人机可搭载多光谱云台，所述多光谱云台包含可见光相机、红外热成像仪和激光雷达，所述多光谱云台用于线路故障检测；所述无人机还具备自动避障功能，能在紧急状况下自动躲避障碍。
所述车载计算机具有自主巡检功能，巡检任务导入，针对巡检任务，可以动态计算当前最适合的任务路径和巡检次数，并自主巡检完成任务，无需人工干预。所述车载计算机有巡检告警功能，针对局部温度异常、安全距离异常等问题，实现后台自动报警和定期分析报告；所述车载计算机具有断点续飞功能，无人机在巡检过程中，因异常情况中断任务并返航后，可重新起飞，并从断点继续执行巡检任务；所述车载计算机具有精准降落功能，无人机自主返航后，精准降落至车载机巢；所述车载计算机具有实时监控功能，车载机巢将监控视频、内外部环境信息实时上传至车载计算机。
所述运载汽车，用于运载车载机巢和无人机，且具有一定山地行驶的能力；
所述风电场主站，具有信息传输功能，可向车载计算机发送数据和指令和接受车载计算机的图像信息与无人机飞行数据；所述风电场主站具有气象检测功能，可通过布置在风电场中的气象站获取风电场环境中实时气象数据同时获取气象预报，所述风电场主站还具有风电场故障检测功能，可通过检测风电场设备运行状态检测是否出现故障。
如图2所示，本发明公开了一种基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统的巡检方法，包括以下步骤：
步骤一：风电场主站根据风电场设备运行状况判断风电场线路是否出现故障，若风电场线路未出现故障，则执行普通风电场巡检任务，车载计算机根据导入的任务目标，结合风电场地形图、风电场实时气象预报，利用人工智能算法规划汽车行进路线，无人机巡检路线，无人机在车载机巢上的起降点，同时车载计算机将实时监控无人机飞行状态；
步骤二：运维人员按照规划好的路线开车行进，在规划好的无人机起飞点处打开车载机巢舱门，此时无人机起飞按照规划好的飞行路线执行飞行任务，执行任务过程中，无人机收集线路的多类型的图像信息传回车载计算机，由车载计算机进行智能故障诊断；
步骤三：运维人员在起飞点放出无人机后，直接驶向下一个无人机降落点等待无人机降落后进行充电，在此过程之中无人机和车辆之间的距离不得大于最大通信距离；
步骤四：在无人机进行充电时，运维人员需驾驶汽车前往下一个起飞点。
所述风电场线路若出现故障，车载计算机在规划路线时，检查区域必须覆盖风电场线路可能故障处，若在执行任务途中风电场出现故障，则车载计算机根据运载汽车的车辆位置和无人机位置，重新规划覆盖可能故障处的巡检路线；
所述车载计算机实时监测气象数据，若天气出现变化不适合无人机飞行时，车载计算机发出警告信息，并实时规划无人机降落点，使无人机以最短时间与车辆会合，若无人机无法继续飞行，则车载计算机就近紧急迫降指令；
所述车载计算机实时监控无人机飞行状态，若无人机出现故障，车载计算机发出警告信息，并实时规划无人机降落点，使无人机以最短时间与车辆会合，若无人机因故障无法继续飞行，则车载计算机就近紧急迫降指令；
所述无人机只有在续航不足或者机身状况不良的情况下车载计算机才会下达回巢指令，此外无人机保持工作状态；
所述车载计算机应用人工智能算法来规划汽车行进路线、无人机巡检路线、无人机起降点，利用人工智能算法能在大规模、环境复杂的风电场中准确规划无人机和车辆的行进路线。
所述无人机在执行任务时，若在无人机巡检路线上遇到未知障碍物，无人机可进行自行避障，在绕过障碍后重新回到无人机巡检路线上，同时无人机将未知障碍物图像和坐标传到运载计算机上。
总之，本发明虽然列举了上述优选实施方式，但是应该说明，虽然本领域的技术人员可以进行各种变化和改型，除非这样的变化和改型偏离了本发明的范围，否则都应该包括在本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统，其特征在于，包括：
车载机巢，在充电方面其具备无人机自动充电、车载机巢对无人机进行无线非接触充电、汽车车载电源给车载机巢充电功能，在外部设备方面其具有车载机巢电台、气象、外部监控、RTKGNSS设备和通信天线融合设备，所述车载机巢自带电池在无外部电力输入的情况下独立为车载机巢设备供电及无人机充电时间小于2小时，所述车载机巢和无人机之间稳定图传范围大于15千米；
无人机，所述无人机的单块电池续航时间大于30分钟，具有RTKGNSS通信功能，且无人机与车载机巢通信距离大于15千米，支持安装下置双光云台，所述无人机可搭载多光谱云台，其中多光谱云台包含可见光相机、红外热成像仪和激光雷达，所述多光谱云台用于线路故障检测，所述无人机具备自动避障功能，能在紧急状况下自动躲避障碍；
车载计算机，具有自主巡检功能，巡检任务导入，针对巡检任务，可动态计算当前最适合的任务路径和巡检次数，并自主巡检完成任务，无需人工干预；所述车载计算机有巡检告警功能，针对局部温度异常和安全距离异常问题，实现后台自动报警和定期分析报告；所述车载计算机具有断点续飞功能，无人机在巡检过程中，因异常情况中断任务并返航后，可重新起飞，并从断点继续执行巡检任务；所述车载计算机具有精准降落功能，无人机自主返航后，精准降落至车载机巢；所述车载计算机具有实时监控功能，车载机巢监控视频、内外部环境信息实时上传至车载计算机；
运载汽车，所述运载汽车用于运载车载机巢和无人机，且具有山地行驶的能力，车载计算机安装在运载汽车上；
以及风电场主站，所述风电场主站具有信息传输功能，可向车载计算机发送数据和指令；所述风电场主站具有气象检测功能，可通过布置在风电场中的气象站获取风电场环境中实时气象数据同时获取气象预报，所述风电场主站具有风电场故障检测功能，可通过检测风电场设备运行状态检测风电场线路是否出现故障。
2.一种采用如权利要求1所述的一种基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统的巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：风电场主站根据风电场设备运行状况判断风电场线路是否出现故障，若未出现故障，则执行普通风电场巡检任务，车载计算机根据导入的任务目标，结合风电场地形图、风电场实时气象预报，规划运载汽车行进路线、无人机巡检路线和无人机起降点，同时车载计算机将实时监控无人机的飞行状态；
步骤二：运维人员按照规划好的路线开车行进，在规划好的无人机起飞点处打开车载机巢舱门，此时无人机起飞按照规划好的飞行路线执行飞行任务，执行任务过程中，无人机收集线路的多类型的图像信息传回车载计算机，由车载计算机进行智能故障诊断；
步骤三：运维人员在起飞点放出无人机后，直接驶向下一个无人机降落点等待无人机降落后进行充电，在此过程之中无人机与运载汽车之间的距离不得大于最大通信距离；
步骤四：在无人机进行充电时，运维人员需驾驶运载汽车前往下一个起飞点。
3.根据权利要求2所述的基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统的巡检方法，其特征在于，若风电场线路出现故障，车载计算机在规划路线时，检查区域必须覆盖风电场线路可能故障处，若在执行任务途中风电场线路出现故障，则车载计算机根据运载汽车的车辆位置和无人机位置，重新规划覆盖可能故障处的巡检路线。
4.根据权利要求2所述的基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统的巡检方法，其特征在于，车载计算机实时监测气象数据，若天气出现变化不适合无人机飞行时，车载计算机发出警告信息，并实时规划无人机降落点，使无人机以最短时间与车辆会合，若无人机无法继续飞行，则车载计算机就近紧急迫降指令。
5.根据权利要求2所述的基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统的巡检方法，其特征在于，车载计算机实时监控无人机飞行状态，若无人机出现故障，车载计算机发出警告信息，并实时规划无人机降落点，使无人机以最短时间与车辆会合；若无人机因故障无法继续飞行，则车载计算机就近紧急迫降指令。
6.根据权利要求2所述的基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统的巡检方法，其特征在于，无人机只有在续航不足或者机身状况不良的情况下车载计算机才会下达回巢指令，此外无人机保持工作状态。
7.根据权利要求2所述的基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统的巡检方法，其特征在于，车载计算机应用人工智能算法来规划运载汽车行进路线、无人机巡检路线、无人机起降点，利用人工智能算法能在大规模、环境复杂的风电场中准确规划无人机和车辆的行进路线。
8.根据权利要求2所述的基于车载机巢的无人机风电场线路巡检系统的巡检方法，其特征在于，无人机在执行任务时，若在无人机巡检路线上遇到未知障碍物，无人机可进行自行避障，在绕过障碍后重新回到无人机巡检路线上，同时无人机将未知障碍物图像和坐标传到运载计算机上。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Cai Bin Inventor after: Li Leisheng Inventor after: Liang Xinzheng Inventor after: Liang Maoqi Inventor after: Tan Zhonglei Inventor after: Li Jiahuang Inventor before: Cai Bin Inventor before: Li Leisheng Inventor before: Liang Xinzheng Inventor before: Liang Maoqi Inventor before: Tan Zhonglei Inventor before: Li Jiahuang |