CN114859972A - 空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统及方法，该系统包括地面巡检机器人、空中无人机、巡检主机和服务器，地面巡检机器人和空中无人机分别与巡检主机通讯连接，地面巡检机器人和空中无人机分别与服务器通讯连接。通过巡检主机对地面巡检机器人和空中无人机所收集到的数据处理，空中无人机与地面巡检机器人配合实现立体巡检，不存在巡检死角；同时，空中无人机又可以从空中协助地面巡检机器人适应各种复杂地形，跨越障碍物并自动寻找最短路径，无需人工大范围巡检，也无需人工操控地面巡检机器人巡检，极大的提升巡检效率，保证电网的稳定运行的效果。

Description

空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统及方法

技术领域

本发明属于电力系统变电站运行维护技术领域，具体涉及一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统及方法。

背景技术

目前我国已建成世界上规模最大的电网，随着电网规模的迅速增大，电网结构更复杂，电压等级更高，运行风险更大，传统的人工单一巡检模式已不满足电网发展对巡检效率、信息化、智能化、安全可靠性等方面的需求。

变电站作为电网的“心脏”，电力设备巡检工作量巨大，变电站地面巡检机器人以自主或遥控的方式，在无人值守或少人值守的变电站对室外高压设备进行巡检，及时发现设备的热缺陷、外观异常、状态异常等问题并进行自动报警，可以替代人工巡检的大量工作，减少人为干扰因素，有效降低变电站运维成本。仅依靠地面巡检机器人无法发现变电站内设备、设施高处部位及顶部的缺陷隐患，存在巡检死角。虽然空中无人机巡检具有成本低、效率高、巡视无死角的优点，但由于变电站存在环境复杂、空间紧凑、强烈的电磁干扰等原因，易引起飞行控制系统异常、数据传输不稳定等问题，所以变电站的空中无人机巡检一直没有大范围应用推广。

发明内容

本发明的目的在于提供一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统及方法，用于提高变电设备的巡检效率，保证电网的稳定运行。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统，包括用于采集变电站地面环境数据信息的地面巡检机器人、用于采集变电站空中数据信息的空中无人机、用于处理数据信息并发送指令的巡检主机和用于地面巡检机器人与空中无人机远程通讯的服务器，地面巡检机器人和空中无人机分别与巡检主机通讯连接，地面巡检机器人和空中无人机分别与服务器通讯连接。

进一步的，地面巡检机器人包括检测模块、第一运动单元、第一控制模块、第一信息采集模块、第一立体巡检模块和第一无线通信模块，测模块、第一运动单元、第一信息采集模块和第一无线通信模块分别连接第一控制模块，检测模块连接第一无线通信模块；第一信息采集模块连接第一无线通信模块，第一立体巡检模块分别与第一控制模块和服务器连接。

进一步的，空中无人机包括第二运动单元、第二控制模块、第二信息采集模块、第二立体巡检模块和第二无线通信模块，第二运动单元、第二信息采集模块和第二无线通信模块分别连接第二控制模块，第二立体巡检模块分别与第二控制模块和服务器连接。

进一步的，巡检主机包括数据处理模块、导航定位模块和路径规划模块，数据处理模块分别与第一无线通信模块和第二无线通信模块通讯连接，导航定位模块与数据处理模块连接。

进一步的，检测模块包括噪声检测单元、SF6气体检测单元、可见光和红外视觉检测单元、环境温湿度检测单元、局部放电检测单元和表盘数据检测单元。

进一步的，第一信息采集模块包括激光雷达单元、里程计和IMU传感器，第二信息采集模块包括深度相机传感器。

进一步的，还包括充电机巢，地面巡检机器人和空中无人机内分别设置有电源模块，电源模块内置有蓝牙模块，并通过蓝牙模块与充电机巢连接配对。

一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检方法，其特征是，步骤如下：

步骤1、地面巡检机器人及空中无人机准备，等待巡检任务下发；

步骤2、巡检主机下发巡检指令，地面巡检机器人和空中无人机分别采集变电站环境的数据信息，数据信息包括变电站的地面激光雷达点云和空中无人机影像，并将信息回传至巡检主机；

步骤3、根据空中无人机影像生成的稀疏点云，并利用倾斜摄影技术与地面激光雷达点云进行融合建模，生成360°立体的高精度巡检地图；再计算地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态；

步骤4、根据高精度巡检地图及地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态，结合空中无人机对变电站的地面环境实时感知信息采集，实时规划出无障碍物碰撞的最优局部路径；

步骤5、根据最优局部路径使空中无人机及地面巡检机器人进行空中和地面的自主协同巡检电网设备所需巡检区域，并利用地面巡检机器人采集变电设备的运行状况数据；

步骤6、将采集的变电设备的运行状况数据传输至巡检主机，通过人工智能识别变电设备的状态信息数据，将状态信息数据与稳态运行数据进行比较，对数据异常的变电设备状态信息数据进行报警。

进一步的，步骤2在数据信息采集过程中，空中无人机和地面巡检机器人均采用mqtt协议与服务器上的后台程序通信，空中无人机采用电力专用SIM卡和TF加密卡方式，在空中无人机本地展示的数据采用关键字段隐藏的方法对敏感数据进行脱敏处理，通过双向身份认证、双向数据加密安全方式接入变电站内网，通过变电站内网将数据信息回传巡检主机。

进一步的，步骤3所述融合建模过程为：通过无人机获取变电站的无人机影像，并根据无人机影像生成稀疏点云，通过地面巡检机器人获取变电站的地面激光雷达地图，并根据地面激光雷达地图生成地面激光雷达点云，通过稀疏点云与地面激光雷达点云融合，生成360°立体的高精度巡检地图模型。

进一步的，数据信息还有包括有地面巡检机器人角速度及加速度、地面巡检机器人行驶里程的数据信息，通过IMU传感器获取地面巡检机器人的角速度和加速度信息，并通过里程计获取地面巡检机器人局部精确的位移信息；通过激光雷达单元感知地面巡检机器人行进过程中的周边环境信息；采取融合激光雷达单元、里程计、IMU传感器信息复合处理策略，以提升建图效果和定位精度、鲁棒性。

进一步的，计算地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态：通过扩展卡尔曼滤波技术融合IMU传感器、里程计和激光雷达单元的信息，预测地面巡检机器人的局部位姿，将地面巡检机器人的激光雷达单元扫描数据直接与地面激光雷达地图进行匹配得到地面巡检机器人的局部定位结果，输出地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态。

进一步的，在获取地面激光雷达地图过程中，根据的地面巡检机器人的局部定位结果和地面巡检机器人激光雷达单元感知的周边环境信息数据，更新局部地图；根据所更新局部地图通过激光雷达单元扫描数据与历史局部地图匹配进行回环检测，通过全局优化所有历史局部地图和地面巡检机器人轨迹信息，根据优化结果生成地面激光雷达地图。

进一步的，将地面激光雷达地图作为用于定位的特征地图，根据的地面巡检机器人的局部定位结果和地面巡检机器人激光雷达单元感知的周边环境信息数据，更新局部地图；根据所更新局部地图通过激光雷达单元扫描数据与所建的特征地图匹配和全局优化消除累积误差，再输出地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态。

进一步的，步骤4规划最优局部路径过程中，结合多目标的图优化思想，在地面巡检机器人位姿状态与高精度巡检地图模型上的障碍、全局路径点之间引入时间信息参量，同时考虑地面巡检机器人位姿状态与高精度巡检地图模型上的障碍、全局路径点的距离关系，以及地面巡检机器人的速度、加速度约束，基于TEB轨迹规划算法和基于拓扑地图的并行搜索方法，实时规划出无障碍物碰撞的最优局部路径。

进一步的，采用TEB路径规划过程中，每次迭代需插入新位姿状态或删除已处理过的旧位姿状态，保证优化问题的求解速度；随后通过建立TEB状态与路径点和障碍物之间的关系，在通用图优化g2o框架中定义顶点表和边表，将地面巡检机器人位姿状态、相邻位姿状态输出的时间间隔以及障碍物添到顶点表中，并将目标函数添加到边表，从而将该问题转化并构建出超图，最终借助g2o框架中完成解算与优化；根据激光雷达单元实时感知外界环境，将遇到的新障碍物添加到顶点表，再次建立TEB状态与路径点和障碍物的关系，从而形成TEB路径规划循环，在通过建立和优化超图，获得最优解后，从而根据计算结果进行路径调整和局部路径生成。

进一步的，步骤5自主协同巡检过程包括有两种巡检方式，第一种巡检方式为：空中无人机在高空巡检发现疑似缺陷或巡检死角，发送消息给地面巡检机器人，并由地面巡检机器人进行联动巡检；第二种巡检方式为：地面巡检机器人地面巡视发现遇疑似缺陷或巡检死角，通知空中无人机根据预设的航线进行高空联动巡检。

进一步的，步骤5中检测模块所获得变电设备的运行状况数据包括有位置状态监测数据、环境温湿度监测数据、局部放电监测数据、设备运行噪声数据、SF6气体检测数据、可见光图像识别数据和表盘监测数据。

进一步的，步骤6中，人工智识别范围包括开关柜、断路器、隔离开关、避雷器、互感器、油位计设备的位置状态、表计读数、温度高低。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：本发明通过空中无人机从空中协助地面巡检机器人适应各种复杂地形，跨越障碍物并自动寻找最短路径，地面巡检机器人通过红外、紫外、噪声、局部放电检测手段进行检查，相互配合实现电网设备区域的巡检全覆盖，人工智能识别数据是否异常，后端对不合理数据提出报警，人工介入维修。本发明提出的技术方案具有提高变电设备的巡检的效率，在变电站区域设备巡检过程中，无需人工大范围巡检，也无需人工操控地面巡检机器人巡检，保证电网的稳定运行的效果，且更有利于实际应用，可为空中无人机与地面巡检机器人协同作业的变电站立体巡检提供参考。

附图说明

图1为本发明系统连接框图；

图2为本发明地面巡检机器人的连接框图；

图3为本发明空中无人机的连接框图；

图4为本发明巡检主机的连接框图；

图5为本发明检测模块的检测功能图；

图6为本发明巡检方法流程图。

具体实施方式

参照图1，一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统，包括用于采集变电站地面环境数据信息的地面巡检机器人、用于采集变电站空中数据信息的空中无人机、用于处理数据信息并发送指令的巡检主机和用于地面巡检机器人与空中无人机远程通讯的服务器，地面巡检机器人和空中无人机分别与巡检主机通讯连接，地面巡检机器人和空中无人机分别与服务器通讯连接。

参照图2，进一步的，地面巡检机器人包括检测模块、第一运动单元、第一控制模块、第一信息采集模块、第一立体巡检模块和第一无线通信模块，测模块、第一运动单元、第一信息采集模块和第一无线通信模块分别连接第一控制模块，检测模块连接第一无线通信模块；第一信息采集模块连接第一无线通信模块，第一立体巡检模块分别与第一控制模块和服务器连接；其中，检测模块用于检测变电设备运行状态数据，并储存在第一控制模块内，再通过第一无线通信模块传输至巡检主机；第一信息采集模块用于采集变电站地面的环境数据信息，并储存在第一控制模块内，再通过第一无线通信模块传输至巡检主机；第一运动单元用于执行第一控制模块的操作指令，控制地面巡检机器人的巡检行进动作；第一控制模块用于储存数据信息，及执行巡检主机和空中无人机的操作指令；在地面巡检机器人巡检过程中，通过第一信息采集模块获取巡检过程中的地面周边环境信息数据，并将获取的地面周边环境信息数据发送至巡检主机，与高精度巡检地图进行匹配，从而发现疑似缺陷或巡检死角，再通过第一立体巡检模块通知空中无人机根据预设的航线进行高空联动巡检，根据路径规划使空中无人机及巡检机器人进行自主巡检，巡检内容包括电流互感器、电压互感器、开关柜、油浸式变压器(电抗器)、隔离开关、避雷器、母线及绝缘子、穿墙套管、消弧线圈、站用变压器、接地装置，端子箱及检修电源箱。

参照图3，进一步的，空中无人机包括第二运动单元、第二控制模块、第二信息采集模块、第二立体巡检模块和第二无线通信模块，第二运动单元、第二信息采集模块和第二无线通信模块分别连接第二控制模块，第二立体巡检模块分别与第二控制模块和服务器连接。其中，第二信息采集模块用于采集变电站空中的环境数据信息，并储存在第二控制模块内，再通过第二无线通信模块传输至巡检主机；第二运动单元用于执行第二控制模块的操作指令，控制空中无人机的巡检行进动作；第二控制模块用于储存数据信息，及执行巡检主机和地面机器人的操作指令；在空中无人机巡检过程中，通过第二信息采集模块获取巡检过程中的空中周边环境信息数据，将获取的空中周边环境信息数据发送至巡检主机，并与高精度巡检地图进行匹配，发现遇疑似缺陷或巡检死角，发送消息给巡检机器人，并由巡检机器人进行联动巡检，第一立体巡检模块和第二立体巡检模块通过服务器进行信息交换，协助巡检机器人与空中无人机进行实时通讯，找寻巡检盲点，覆盖电网设备区域。

参照图4，进一步的，巡检主机包括数据处理模块、导航定位模块和路径规划模块，数据处理模块分别与第一无线通信模块和第二无线通信模块通讯连接，数据处理模块存储并分析信息第一信息采集模块、第二信息采集模块和检测模块所采集的数据，并根据检测模块所采集变电设备运行状态数据与变电设备稳态运行数据比较，对超出误差阈值数据提出报警指令；导航定位模块与数据处理模块连接，提取并融合储存在数据处理模块内第一信息采集模块和第二信息采集模块所采集的数据信息，构建360°立体的高精度巡检地图，并根据信息采集模块收集到的地面巡检机器人角速度及加速度数据信息、地面巡检机器人的行驶里程的数据信息和地面巡检机器人行进过程中的环境信息数据对地面巡检机器人进行实时定位，并将高精度巡检地图及地面巡检机器人位姿状态信息储存至数据处理模块内；路径规划模块与数据处理模块连接，根据储存在数据处理模块内高精度巡检地图及地面巡检机器人位姿状态信息，在地面巡检机器人位姿状态与高精度巡检地图模型上的障碍、全局路径点之间引入时间信息参量，同时考虑地面巡检机器人位姿状态与高精度巡检地图模型上的障碍、全局路径点的距离关系，实时规划出和障碍物无碰撞的最优局部路径，将最优局部路径数据储存在数据处理模块，并发送至第一控制模块，第一控制模块根据最优局部路径数据发送控制指令至第一运动单元，使地面巡检机器人执行最优局部路径的巡检操作。

参照图5，进一步的，检测模块包括噪声检测单元、SF6气体检测单元、可见光和红外视觉检测单元、环境温湿度检测单元、局部放电检测单元和表盘数据检测单元。噪声检测单元检测设备运行时的噪声，环境温湿度检测单元搭载红外热像仪和温湿度传感器，对变电站开关室室内进行温湿度检测，局部放电检测单元通过分析局部放电信号幅度及图谱，评估设备内的绝缘劣化程度，为设备的维修提供科学的决策依据，SF6气体检测单元检测设备周围环境的气体浓度，可见光和红外视觉检测单元检测空气开关、隔离开关、指示灯等状况正常，表盘数据检测单对有读数的表盘进行数据读取或者对于开关位置进行检测、自动记录和判断。

进一步的，第一信息采集模块包括激光雷达单元、里程计和IMU传感器，第二信息采集模块包括深度相机传感器，激光雷达单元用于采集地面巡检机器人行进过程中的周边环境信息，里程计用于计算巡检机器人的行驶里程，IMU传感器用于获取地面巡检机器人行进时的角速度及加速度，深度相机传感器用于获取变电站的空中无人机影像。

进一步的，还包括充电机巢，地面巡检机器人和空中无人机内分别设置有电源模块，电源模块内置有蓝牙模块，并通过蓝牙模块与充电机巢连接配对，空中无人机、巡检机器人无任务或低电量警告时，空中无人机、巡检机器人返回充电机巢并进行充电数据记录。

参照图6，一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检方法，其特征是，步骤如下：

步骤1、地面巡检机器人及空中无人机准备，等待巡检任务下发；

步骤2、巡检主机下发巡检指令，地面巡检机器人和空中无人机分别采集变电站环境的数据信息，数据信息包括变电站的地面激光雷达点云和空中无人机影像，并将信息回传至巡检主机；

进一步的，步骤2在数据信息采集过程中，空中无人机和地面巡检机器人均采用mqtt协议与服务器上的后台程序通信，空中无人机采用电力专用SIM卡和TF加密卡方式，在空中无人机本地展示的数据采用关键字段隐藏的方法对敏感数据进行脱敏处理，通过双向身份认证、双向数据加密安全方式接入变电站内网，通过变电站的站内wifi将数据信息回传巡检主机。

步骤3、根据空中无人机影像生成的稀疏点云，并利用倾斜摄影技术与地面激光雷达点云进行融合建模，生成360°立体的高精度巡检地图；再计算地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态；

进一步的，步骤3所述融合建模过程为：通过无人机获取变电站的无人机影像，并根据无人机影像生成稀疏点云，通过地面巡检机器人获取变电站的地面激光雷达地图，并根据地面激光雷达地图生成地面激光雷达点云，通过稀疏点云与地面激光雷达点云融合，生成360°立体的高精度巡检地图模型。

进一步的，数据信息还有包括有地面巡检机器人角速度及加速度、地面巡检机器人行驶里程的数据信息，通过IMU传感器获取地面巡检机器人的角速度和加速度信息，并通过里程计获取地面巡检机器人局部精确的位移信息；通过激光雷达单元感知地面巡检机器人行进过程中的周边环境信息，也可以采用超声波或深度相机等位置传感器获取地面巡检机器人行进过程中的周边环境信息；采取融合激光雷达单元、里程计、IMU传感器信息复合处理策略，以提升建图效果和定位精度、鲁棒性。

进一步的，计算地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态：通过扩展卡尔曼滤波技术融合IMU传感器、里程计和激光雷达单元的信息，预测地面巡检机器人的局部位姿，将地面巡检机器人的激光雷达单元扫描数据直接与地面激光雷达地图进行匹配得到地面巡检机器人的局部定位结果，输出地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态。

进一步的，在获取地面激光雷达地图过程中，根据的地面巡检机器人的局部定位结果和地面巡检机器人激光雷达单元感知的周边环境信息数据，更新局部地图；根据所更新局部地图通过激光雷达单元扫描数据与历史局部地图匹配进行回环检测，通过全局优化所有历史局部地图和地面巡检机器人轨迹信息，根据优化结果生成地面激光雷达地图。

进一步的，将地面激光雷达地图作为用于定位的特征地图，根据的地面巡检机器人的局部定位结果和地面巡检机器人激光雷达单元感知的周边环境信息数据，更新局部地图；根据所更新局部地图通过激光雷达单元扫描数据与所建的特征地图匹配和全局优化消除累积误差，再输出地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态。

步骤4、根据高精度巡检地图及地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态，结合空中无人机对变电站的地面环境实时感知信息采集，实时规划出无障碍物碰撞的最优局部路径；

进一步的，步骤4规划最优局部路径过程中，结合多目标的图优化思想，在地面巡检机器人位姿状态与高精度巡检地图模型上的障碍、全局路径点之间引入时间信息参量，同时考虑地面巡检机器人位姿状态与高精度巡检地图模型上的障碍、全局路径点的距离关系，以及地面巡检机器人的速度、加速度约束，基于TEB轨迹规划算法和基于拓扑地图的并行搜索方法，实时规划出无障碍物碰撞的最优局部路径。

进一步的，采用TEB路径规划过程中，每次迭代需插入新位姿状态或删除已处理过的旧位姿状态，保证优化问题的求解速度；随后通过建立TEB状态与路径点和障碍物之间的关系，在通用图优化g2o框架中定义顶点表和边表，将地面巡检机器人位姿状态、相邻位姿状态输出的时间间隔以及障碍物添到顶点表中，并将目标函数添加到边表，从而将该问题转化并构建出超图，最终借助g2o框架中完成解算与优化；根据激光雷达单元实时感知外界环境，将遇到的新障碍物添加到顶点表，再次建立TEB状态与路径点和障碍物的关系，从而形成TEB路径规划循环，在通过建立和优化超图，获得最优解后，从而根据计算结果进行路径调整和局部路径生成。

步骤5、根据最优局部路径使空中无人机及地面巡检机器人进行空中和地面的自主协同巡检电网设备所需巡检区域，并利用地面巡检机器人采集变电设备的运行状况数据；

进一步的，步骤5自主协同巡检过程包括有两种巡检方式，第一种巡检方式为：空中无人机在高空巡检发现疑似缺陷或巡检死角，发送消息给地面巡检机器人，并由地面巡检机器人进行联动巡检；第二种巡检方式为：地面巡检机器人地面巡视发现遇疑似缺陷或巡检死角，通知空中无人机根据预设的航线进行高空联动巡检。

进一步的，步骤5中检测模块所获得变电设备的运行状况数据包括有位置状态监测数据、环境温湿度监测数据、局部放电监测数据、设备运行噪声数据、SF6气体检测数据、可见光图像识别数据和表盘监测数据。

步骤6、将采集的变电设备的运行状况数据传输至巡检主机，通过人工智能识别变电设备的状态信息数据，将状态信息数据与稳态运行数据进行比较，对数据异常的变电设备状态信息数据进行报警。

进一步的，步骤6中，人工智识别范围包括开关柜、断路器、隔离开关、避雷器、互感器、油位计设备的位置状态、表计读数、温度高低。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各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。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统，其特征是：包括用于采集变电站地面环境数据信息的地面巡检机器人、用于采集变电站空中数据信息的空中无人机、用于处理数据信息并发送指令的巡检主机和用于地面巡检机器人与空中无人机远程通讯的服务器，地面巡检机器人和空中无人机分别与巡检主机通讯连接，地面巡检机器人和空中无人机分别与服务器通讯连接。

2.根据权利要求1所述的一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统，其特征是：地面巡检机器人包括检测模块、第一运动单元、第一控制模块、第一信息采集模块、第一立体巡检模块和第一无线通信模块，测模块、第一运动单元、第一信息采集模块和第一无线通信模块分别连接第一控制模块，检测模块连接第一无线通信模块；第一信息采集模块连接第一无线通信模块，第一立体巡检模块分别与第一控制模块和服务器连接。

3.根据权利要求1所述的一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统，其特征是：空中无人机包括第二运动单元、第二控制模块、第二信息采集模块、第二立体巡检模块和第二无线通信模块，第二运动单元、第二信息采集模块和第二无线通信模块分别连接第二控制模块，第二立体巡检模块分别与第二控制模块和服务器连接。

4.根据权利要求1所述的一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统，其特征是：巡检主机包括数据处理模块、导航定位模块和路径规划模块，数据处理模块分别与第一无线通信模块和第二无线通信模块通讯连接；导航定位模块与数据处理模块连接；路径规划模块与数据处理模块连接。

5.根据权利要求1所述的一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统，其特征是：检测模块包括噪声检测单元、SF6气体检测单元、可见光和红外视觉检测单元、环境温湿度检测单元、局部放电检测单元和表盘数据检测单元。

6.根据权利要求2所述的一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检系统，其特征是：还包括充电机巢，地面巡检机器人和空中无人机内分别设置有电源模块，电源模块内置有蓝牙模块，并通过蓝牙模块与充电机巢连接配对。

7.一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检方法，其特征是，步骤如下：

步骤1、地面巡检机器人及空中无人机准备，等待巡检任务下发；

步骤2、巡检主机下发巡检指令，地面巡检机器人和空中无人机分别采集变电站环境的数据信息，数据信息包括变电站的地面激光雷达点云和空中无人机影像，并将信息回传至巡检主机；

步骤3、根据空中无人机影像生成的稀疏点云，并利用倾斜摄影技术与地面激光雷达点云进行融合建模，生成360°立体的高精度巡检地图；再计算地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态；

步骤4、根据高精度巡检地图及地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态，结合空中无人机对变电站的地面环境实时感知信息采集，实时规划出无障碍物碰撞的最优局部路径；

步骤5、根据最优局部路径使空中无人机及地面巡检机器人进行空中和地面的自主协同巡检电网设备所需巡检区域，并利用地面巡检机器人采集变电设备的运行状况数据；

步骤6、将采集的变电设备的运行状况数据传输至巡检主机，通过人工智能识别变电设备的状态信息数据，将状态信息数据与稳态运行数据进行比较，对数据异常的变电设备状态信息数据进行报警。

8.根据权利要求7所述的一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检方法，其特征是：步骤3所述融合建模过程为：通过无人机获取变电站的无人机影像地图，并根据无人机影像地图生成稀疏点云，通过地面巡检机器人获取变电站的地面激光雷达地图，并根据地面激光雷达地图生成地面激光雷达点云，通过稀疏点云与地面激光雷达点云融合，生成360°立体的高精度巡检地图模型。

9.根据权利要求7所述的一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检方法，其特征是：数据信息还有包括有地面巡检机器人角速度及加速度、地面巡检机器人行驶里程的数据信息，通过IMU传感器获取地面巡检机器人的角速度和加速度信息，并通过里程计获取地面巡检机器人局部精确的位移信息；通过激光雷达单元感知地面巡检机器人行进过程中的周边环境信息；采取融合激光雷达单元、里程计、IMU传感器信息复合处理策略，以提升建图效果和定位精度、鲁棒性。

10.根据权利要求9所述的一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检方法，其特征是：计算地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态：通过扩展卡尔曼滤波技术融合IMU传感器、里程计和激光雷达单元的信息，预测地面巡检机器人的局部位姿，将地面巡检机器人的激光雷达单元扫描数据直接与地面激光雷达地图进行匹配得到地面巡检机器人的局部定位结果，输出地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态。

11.根据权利要求9所述的一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检方法，其特征是：在获取地面激光雷达地图过程中，根据的地面巡检机器人的局部定位结果和地面巡检机器人激光雷达单元感知的周边环境信息数据，更新局部地图；根据所更新局部地图通过激光雷达单元扫描数据与历史局部地图匹配进行回环检测，通过全局优化所有历史局部地图和地面巡检机器人轨迹信息，根据优化结果生成地面激光雷达地图。

12.根据权利要求11所述的一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检方法，其特征是：将地面激光雷达地图作为用于定位的特征地图，根据的地面巡检机器人的局部定位结果和地面巡检机器人激光雷达单元感知的周边环境信息数据，更新局部地图；根据所更新局部地图通过激光雷达单元扫描数据与所建的特征地图匹配和全局优化消除累积误差，再输出地面巡检机器人在高精度巡检地图上的位姿状态。

13.根据权利要求7所述的一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检方法，其特征是：步骤4规划最优局部路径过程中，结合多目标的图优化思想，在地面巡检机器人位姿状态与高精度巡检地图模型上的障碍、全局路径点之间引入时间信息参量，同时考虑地面巡检机器人位姿状态与高精度巡检地图模型上的障碍、全局路径点的距离关系，以及地面巡检机器人的速度、加速度约束，基于TEB轨迹规划算法和基于拓扑地图的并行搜索方法，实时规划出无障碍物碰撞的最优局部路径。

14.根据权利要求14所述的一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检方法，其特征是：采用TEB路径规划过程中，每次迭代需插入新位姿状态或删除已处理过的旧位姿状态，保证优化问题的求解速度；随后通过建立TEB状态与路径点和障碍物之间的关系，在通用图优化g2o框架中定义顶点表和边表，将地面巡检机器人位姿状态、相邻位姿状态输出的时间间隔以及障碍物添到顶点表中，并将目标函数添加到边表，从而将该问题转化并构建出超图，最终借助g2o框架中完成解算与优化；根据激光雷达单元实时感知外界环境，将遇到的新障碍物添加到顶点表，再次建立TEB状态与路径点和障碍物的关系，从而形成TEB路径规划循环，在通过建立和优化超图，获得最优解后，从而根据计算结果进行路径调整和局部路径生成。

15.根据权利要求7所述的一种空中无人机与地面巡检机器人协同作业的巡检方法，其特征是：步骤5自主协同巡检过程包括有两种巡检方式，第一种巡检方式为：空中无人机在高空巡检发现疑似缺陷或巡检死角，发送消息给地面巡检机器人，并由地面巡检机器人进行联动巡检；第二种巡检方式为：地面巡检机器人地面巡视发现遇疑似缺陷或巡检死角，通知空中无人机根据预设的航线进行高空联动巡检。

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