CN115097867B - 一种风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法，该方法包括：获取到目标巡检航线，所述目标巡检航线用于控制无人机针对风机叶片进行巡检，所述目标巡检航线上至少包括第一航点；获取风机叶片的点云，并且从所述点云提取风机叶片的骨架线；在骨架线中获取到距离所述第一航点距离最短的第一骨架点，并且将所述第一骨架点确定为在所述第一航点下无人机的拍摄视点；根据所述第一航点到所述第一骨架点的向量确定所述拍摄视点下的无人机相机云台的姿态参数。至少解决了现有技术中无人机相机针对于风机叶片取景不全而且拍照视角较差的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及风力发电机智能巡检检测，尤其是涉及一种风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法。
背景技术
在控制无人机对风机进行巡检时，需要控制无人机按照生成的巡检航线飞至风机附近，然后通过无人机上设置的拍摄装置对风机叶片进行图像的采集，接着对图像进行缺陷识别，从而输出风机叶片巡检报告。
现有技术中，在无人机飞至巡检航线的航点时，通过图像识别来估计叶片的位置点，然后根据估算得到的叶片的位置调整相机云台的姿态。
需要说明的是，上述方案存在两个缺点，首先，难以保证在每个航点都能够拍摄到风机叶片，其次，无法保证在每个航点的云台姿态都能达到最佳拍摄角度。
有鉴于此，提出本发明。
发明内容
本申请提供了一种风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法，解决了现有技术中无人机相机针对于风机叶片取景不全而且拍照视角较差的技术问题。
本发明提供了一种风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法，包括：获取到目标巡检航线，所述目标巡检航线用于控制无人机针对风机叶片进行巡检，所述目标巡检航线上至少包括第一航点；获取风机叶片的点云，并且从所述点云提取风机叶片的骨架线；在骨架线中获取到距离所述第一航点距离最短的第一骨架点，并且将所述第一骨架点确定为在所述第一航点下无人机的拍摄视点；根据所述第一航点到所述第一骨架点的向量确定所述拍摄视点下的无人机相机云台的姿态参数。
进一步地，从所述点云提取风机叶片的骨架线，包括：将所述风机叶片的点云进行初步提取，得到风机叶片的直线骨架；将所述风机叶片点云进行拟合，得到第一叶片投影平面；将所述第一叶片投影平面的骨架沿所述第一叶片投影平面的法向量正方向平移，直至所述骨架完全脱离所述风机叶片点云，其中，所述第一叶片投影平面的骨架为风机的所有叶片的骨架；确定投影到骨架中的风机叶片点云中的目标点云；基于所述目标点云对所述直线骨架进行修正，其中，修正后的骨架线包括多段折线或者曲线。
进一步地，基于所述目标点云对所述直线骨架进行修正，包括：从直线骨架中确定距离目标点云中每个目标点距离最近的直线骨架点，并且生成多组目标点以及直线骨架点；基于所述多组目标点以及直线骨架点对所述直线骨架进行切分处理，生成直线骨架多个直线线段；基于所述目标点云对所述多个直线线段进行调整，得到多段折线或者曲线。
进一步地，获取到目标巡检航线，包括：获取到风机轮毂以及叶片参数；根据所述风机轮毂以及叶片参数生成风机的几何模型，其中，所述几何模型为正方体以及三棱锥的结合体，其中，所述正方体用于表征风机轮毂，所述三棱锥用于表征连接于风机轮毂的单个风机叶片；根据所述风机模型生成单个风机叶片的巡检航线；获取到所述单个风机叶片与其它叶片之间的角度；将所述单个风机叶片的巡检航线按照所述角度做旋转处理，从而得到所有风机叶片的目标巡检航线。
进一步地，在将所述单个风机叶片的巡检航线按照所述角度做旋转处理，从而得到所有风机叶片的目标巡检航线之后，所述方法还包括：获取到每个风机叶片的质量参数以及每个叶片与竖直方向的偏转角度；根据所述每个风机叶片的质量参数以及每个叶片与竖直方向的偏转角度生成所述每个叶片的不同位置处的弯曲度；基于所述每个叶片的不同位置处的弯曲度对所述目标巡检航线进行修正。
进一步地，根据所述风机轮毂以及叶片参数生成风机模型，包括：将所述风机轮毂的直径确定为所述正方体的边长；将叶片的最大厚度以及叶片的最大宽度确定为所述三棱锥底面的两条直角边的边长；将叶片的长度确定为所述三棱锥的高。
进一步地，根据所述风机模型生成单个风机叶片的巡检航线，包括：至少生成对应于三棱锥的每个面的三条航线，其中，无人机在所述三条航线上时，能够通过所述三条航线拍摄到单个风机叶片的每个面；根据所述三条航线生成所述单个风机叶片的巡检航线。
进一步地，将所述单个风机叶片的巡检航线按照所述角度做旋转处理，从而得到所有风机叶片的目标巡检航线，包括：将所述单个风机叶片的巡检航线按照所述角度做旋转处理，生成所有风机叶片的初始巡检航线，其中，所有风机叶片的初始巡检航线为所有风机叶片在标准姿态参数下无人机的航线；获取到风机的实际姿态参数；根据所述风机的实际姿态参数以及标准姿态参数生成变换矩阵；通过所述变换矩阵对所述所有风机叶片的初始巡检航线进行矩阵变换，并且将矩阵变换后的初始巡检航线确定为所有风机叶片的目标巡检航线，其中，所述风机的实际姿态参数至少包括如下的一项或者多项：风机的偏航角、俯仰角、风机轮毂中心的位置、风机叶片的旋转角以及风机每个叶片的朝向。
进一步地，获取到风机的实际姿态参数，包括：将所述目标叶片点云进行拟合，得到第二叶片投影平面；基于所述第二叶片投影平面得到风机的实际姿态参数。
本申请提供了一种风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法，该方法包括：获取到目标巡检航线，所述目标巡检航线用于控制无人机针对风机叶片进行巡检，所述目标巡检航线上至少包括第一航点；获取风机叶片的点云，并且从所述点云提取风机叶片的骨架线；在骨架线中获取到距离所述第一航点距离最短的第一骨架点，并且将所述第一骨架点确定为在所述第一航点下无人机的拍摄视点；根据所述第一航点到所述第一骨架点的向量确定所述拍摄视点下的无人机相机云台的姿态参数。解决了现有技术中无人机相机针对于风机叶片取景不全而且拍照视角较差的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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是本发明提供的一种风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法的流程图；
图2是本发明提供的目标巡检航线中的多个航点的示意图；
图3是本发明提供的巡检航线以及风机的简易版的示意图；
图4是本发明提供的在重力作用下风机的状态示意图；
图5是本发明提供的倒Y形的风机叶片的示意图；
图6是本发明提供的风机叶片发生形变的示意图；
图7是本发明提供的风机的正方体以及三棱锥的模型的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的上述以及其他特征和优点更加清楚，下面结合附图进一步描述本发明。应当理解，本文给出的具体实施例是出于向本领域技术人员解释的目的，仅是示例性的，而非限制性的。
在以下描述中，阐述了许多具体细节以提供对本发明的透彻理解。然而，对于本领域普通技术人员来说，明显的是，不需要采用具体细节来实践本发明。在其他情况下，未详细描述众所周知的步骤或操作，以避免模糊本发明。
实施例一
本发明提供了一种风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法，本方案可以由无人机的控制器或者其它带有数据数据处理功能的装置作为本申请的方法的执行主体，结合图1，本申请提供的方法可以包括：
步骤S11，获取到目标巡检航线，所述目标巡检航线用于控制无人机针对风机叶片进行巡检，所述目标巡检航线上至少包括第一航点。
具体的，目标巡检航线可以如图2所示，上述目标巡检航线中包括多个航点，图2是本发明提供的目标巡检航线中的多个航点的示意图，结合图2，无人机按照上述多个航点进行飞行时可以覆盖风机轮毂以及所有的风机叶片，轮毂点也是整个航线的中心点，上述多个航点也是无人机悬停时的拍摄点。
步骤S13，获取风机叶片的点云，并且从所述点云提取风机叶片的骨架线。
步骤S15，在骨架线中获取到距离所述第一航点距离最短的第一骨架点，并且将所述第一骨架点确定为在所述第一航点下无人机的拍摄视点。
步骤S17，根据所述第一航点到所述第一骨架点的向量确定所述拍摄视点下的无人机相机云台的姿态参数。
具体的，图3是巡检航线以及风机的一个简易版的示意图，结合图3，多个巡检航点构成风机叶片的巡检航线，中间的倒Y形线可以被视作风机叶片的骨架线，本方案先从目标巡检航线中选择第一航点，然后针对第一航点，在骨架线上找到距离该第一航点最近的第一骨架点，最后将所述第一航点到第一骨架点的向量作为在第一航点下的无人机相机云台姿态参数（即相机云台指向的方向）。
这里需要说明的是，本方案确定的云台方向是第一航点到第一骨架点的方向向量，由于第一骨架点处于风机叶片的骨架线中，因此，将第一航点作为拍摄视点，并且无人机云台调整至所述方向向量，无人机的相机必然会拍摄到无人机叶片，而且，由于在骨架线中，第一骨架点距离第一航点最近，因此第一航点到第一骨架点的向量必然垂直于风机叶片的骨架线，因此，当无人机飞至第一航点时，无人机的相机针对于风机叶片，会得到最佳的拍摄姿态。因此本方案解决了现有技术中无人机相机针对于风机叶片取景不全而且拍照视角较差的技术问题。
通过上述方案，本方案可以针对目标巡检航线的每个航点，都生成最佳的无人机云台姿态，而且可以同时每个航点均能“拍摄到风机叶片”+“以最佳的姿态拍摄风机叶片”的技术效果。
这里还需要说明的是，本方案在确定每个航点的最佳云台姿态时，并不是现有技术中，先控制无人机飞至一个具体的航点，然后再做图像识别确定风机叶片的位置，本方案是预先根据风机目标巡检航线以及骨架线生成风机目标巡检航线中每个航点的云台最佳姿态，也就是说本方案的生成每个航点的云台最佳姿态是在无人机飞到具体每个航点之前已经预先生成。本方案无需通过图像识别估算风机叶片的位置，同现有技术相比，生成每个航点的最佳云台姿态更加快捷。
这里还需要说明的是，为加快计算速度，在一种实施例中，上述风机叶片的骨架线可以默认为直线骨架。
而在一种优选的实施例中，从所述点云提取风机叶片的骨架线，包括：
步骤S131，将所述风机叶片的点云进行初步提取，得到风机叶片的直线骨架。
上述风机叶片的直线骨架是本方案预估的风机叶片的大概骨架。
步骤S132，将所述风机叶片点云进行拟合，得到第一叶片投影平面。
步骤S133，将所述第一叶片投影平面的骨架沿所述第一叶片投影平面的法向量正方向平移，直至所述骨架完全脱离所述风机叶片点云，其中，所述第一叶片投影平面的骨架为风机的所有叶片的骨架。
步骤S134，确定投影到骨架中的风机叶片点云中的目标点云。
具体的，本方案可以将风机叶片点云先进行粗拟合，并且将风机叶片点云投影到二维平面，形成第一叶片投影平面（包含三个叶片的平面），即第一叶片投影平面是根据风机叶片点云粗拟合得到，这里需要说明的是，上述第一叶片投影平面不可能均匀位于叶片点云之中，即第一叶片投影平面和叶片实际所在平面仍有一定差距，这是因为一方面参与粗拟合的点云并不只是风机叶片形成点云，还有可能包括误采集到的其它干扰点云，第二方面，风机叶片点云本身是一个不规则的“结构体”，通过对整个结构体进行拟合的方式找到的平面必然存在一些倾斜偏移等问题，因此此时得到的第一叶片投影平面和叶片实际所在平面必定有一定差距，因此本方案在对风机叶片点云进行粗拟合之后，将第一叶片投影平面提取骨架，并且将骨架进行平移预设距离，本方案可以在风机叶片点云中找到投影到骨架中的点云，并且将其确定为目标点云，更为具体的，本方案可以先找到投影到骨架中的第一叶片投影平面上的投影点，然后将距离风机叶片距离小于预设长度的投影点确定为目标投影点，然后将投影到目标投影点的叶片点云确定为目标点云。需要说明的是，本案首先将风机叶片所有点投影到第一平面上（即形成第一叶片投影平面），该投影平面为叶片形状的二维图形，对该二维图形进行骨架提取可以得到三个叶片二维投影上的骨架点，再将这些骨架点按照上述投影的反向投影找到其在叶片点云上对应的点，将这些点确定为目标点云。需要说明的是，目标点云是经过筛选的风机叶片的精准的点云。
步骤S135，基于所述目标点云对所述直线骨架进行修正，其中，修正后的骨架线包括多段折线或者曲线。
本案中提到的骨架并不局限于直线，而可以是任何形状的，广义上的骨架，例如，发电量越大的风机，其叶片越长，停止于不同角度上时叶片的形变越大，这时如果使用直线骨架是无法与风机完全贴合的，那么根据骨架调整云台角度时，规划中的云台角度可能不是最佳的拍摄角度，此时，可以基于上述目标点云来调整骨架，即对步骤S131中的直线骨架进行修正，以使得修正后的骨架更加符合风机叶片的真实状态，即在重力作用下，风机的多个叶片骨架不可能呈直线状态，而是会随着重力，不同位置的风机叶片的骨架会发生弯曲，图4是本发明提供的在重力作用下风机的状态示意图，因此本方案根据目标点云对直线骨架进行修正后，修正后的骨架为符合真实情况的多段折线或者曲线骨架。由于上述目标叶片点云是根据骨架点云还原的风机叶片点云中的部分点云，相较于原始的风机叶片点云，目标叶片点云去除了大量的干扰点云。因此基于目标叶片点云（即目标点云）修正直线骨架更加准确。
需要说明的是，本实施例并没有将风机骨架视一直作为直线，而是通过上述“拟合+骨架分离+反投影”的方式获取到目标点云，然后采用目标点云对初步提取的直线骨架进行修正，较大了提高了骨架提取的准确性。经过修正后的多段折线或者曲线更加符合风机叶片骨架的显示情况，因此，在修正后的骨架基础上执行上述步骤S15至步骤S17，得到的云台姿态更加精确。
可选的，步骤S135基于所述目标点云对所述直线骨架进行修正，包括：
步骤S1351，从直线骨架中确定距离目标点云中每个目标点距离最近的直线骨架点，并且生成多组目标点以及直线骨架点。
步骤S1352，基于所述多组目标点以及直线骨架点对所述直线骨架进行切分处理，生成直线骨架多个直线线段；
步骤S1353，基于所述目标点云对所述多个直线线段进行调整，得到多段折线或者曲线。
具体的，结合图5，本方案可以以以风机轮毂中心点（即三个叶片的交叉点）为参考，根据每根叶片的目标点云，按由中心点到叶尖逐个排序，计算其到直线骨架最近的点，形成控制点对，这些控制点将直线骨架切分为若干线段，将各线段按照对应第二平面拟合点调整，将直线骨架调整为多段不同方向的线段所组成的折线骨架或曲线骨架，这样，就能保证根据骨架调整云台时云台角度为最佳拍摄角度。
可选的，步骤S11获取到目标巡检航线，包括：
步骤S111，获取到风机轮毂以及叶片参数。
步骤S112，根据所述风机轮毂以及叶片参数生成风机的几何模型，其中，所述几何模型为正方体以及三棱锥的结合体，其中，所述正方体用于表征风机轮毂，所述三棱锥用于表征连接于风机轮毂的单个风机叶片。
具体的，本方案根据风机的物理参数将停机状态下的风机叶片创建为一个正方体和一个三棱锥，分别代表轮毂（正方体）和单个叶片（三棱锥）。
在一种可选的实施例中，本方案在生成所述风机的几何模型之后，可以根据无人机拍摄的风机照片进行建模，并且利用风机照构建的模型对上述几何模型修正，修正后的几何模型更加符合风机叶片的实际情况，也解决了利用简单几何模型来生成航线不准确的技术问题。
步骤S113，根据所述风机模型生成单个风机叶片的巡检航线。
具体的，在建模之后，本方案可以直接根据上述正方体以及三棱锥的模型来生成单个风机的巡检路线。
需要说明的是，对于风机叶片来说，叶片的刃边厚度比较小，实际上并不存在巡检拍摄照片的必要，如果将风机叶片抽象成四面模型，再根据四面模型来规划巡检航线无疑增加了无用的巡检航线，同时也增加的无人机的巡检时间，本方案将风机叶片抽象为三棱锥，叶片刃边厚度很小，三棱锥模型就可以实现所有面的巡检，与四面模型相比可以很大程度上增加巡检的速度。同时这里用单一叶片的模型可以生成整个风机的模型，进行航线控制和设计时只需要考虑单个叶片即可，对单一叶片航线的精细设计时不需要过多考虑整体的情况，能有效降低航线设计的难度。
步骤S114，获取到所述单个风机叶片与其它叶片之间的角度。
步骤S115，将所述单个风机叶片的巡检航线按照所述角度做旋转处理，从而得到所有风机叶片的目标巡检航线。
具体的，在本方案中，单个叶片航线和叶片骨架确定之后，由于风机的叶片之间的角度在出厂是就是固定的，可以获取到多个叶片之间的角度参数，比如，风机有三个叶片（第一叶片，第二叶片以及第三叶片）的话，如果三个叶片为平均分布，即每两个叶片之间的角度是120度，那根据本实施例先针对第一叶片生成巡检航线之后，第二叶片以及第三叶片仅仅需要第一叶片的巡检路线旋转120度以及240度即可得到。
以此得知，本方案不需要像现有技术那样单独针对所有的叶片分别进行航线的规划，在针对任意一个叶片生成航线之后，本方案根据叶片之间的固定角度参数可以得到所有叶片的巡检航线，即所有航线。同现有技术相比，较高的提高了航线的规划速度，也节省了大量算力。
这里需要说明的是，图5是本发明提供的倒Y形的风机叶片的示意图；
在本方案根据单个叶片的航线生成所有叶片的航线时，是假定风机叶片处于倒Y形状停止（风机叶片0偏航角，0俯仰角，叶片呈倒Y形如图5所示）。
可选的，在步骤S115将所述单个风机叶片的巡检航线按照所述角度做旋转处理，从而得到所有风机叶片的目标巡检航线之后，本方案的方法还可以包括：
步骤S116，获取到每个风机叶片的质量参数以及每个叶片与竖直方向的偏转角度。
步骤S117，根据所述每个风机叶片的质量参数以及每个叶片与竖直方向的偏转角度生成所述每个叶片的不同位置处的弯曲度。
步骤S118，基于所述每个叶片的不同位置处的弯曲度对所述目标巡检航线进行修正。
具体的，由于风机叶片的材料具备一定柔性，风机叶片在停止的情况下，因为受到重力的影响会发生一定的形变，图6是本发明提供的风机叶片发生形变的示意图，每个叶片可能因为其所处的位置发生弯曲，为了使得生成的航线更加的符合实际，本方案则根据每个风机叶片的质量参数以及每个叶片与竖直方向的偏转角度进行估算生成所述每个叶片的不同位置处的弯曲度，然后根据每个叶片不同位置处的弯曲对目标巡检航线进行修正。因此提高了航线生成的精确度。这里还需要说明的是，本方案可以预先建立不同风机叶片质量、长度以及弯曲度的数据库，在获取到实际的参数之后可以直接到数据库中进行匹配。通过此种方式，不管何种质量以及长度的风机叶片，本方案都可以根据实际情况修正目标巡检航线。
可选的，步骤S112根据所述风机轮毂以及叶片参数生成风机模型，包括：
步骤S1121，将所述风机轮毂的直径确定为所述正方体的边长。
步骤S1122，将叶片的最大厚度以及叶片的最大宽度确定为所述三棱锥底面的两条直角边的边长。
步骤S1123，将叶片的长度确定为所述三棱锥的高。
具体的，图7是本发明提供的风机的正方体以及三棱锥的模型的示意图；
风机的正方体以及三棱锥的模型、单个叶片参考坐标系如图7所示，。停机状态下的叶片被抽象为一个正方体和一个三棱锥，分别代表轮毂（正方体）和叶片（三棱锥），由D，w，d，l四个参数确定该图形。其中D是轮毂直径，作为正方体边长w是叶片最大宽度，作为三棱锥底面三角形高，d是叶片最大厚度，作为三棱锥地面三角形底边长，l为叶片长度，作为三棱锥的锥体高度，三棱锥截面为直角三角形。这里需要说明的是，本方案无需通过照片建模，只需要获取到风机的物理参数即可进行简单几何建模，然后开始的生成整个风机的巡检航线。
可选的，步骤S113根据所述风机模型生成单个风机叶片的巡检航线，包括：
步骤S1131，至少生成对应于三棱锥的每个面的三条航线，其中，无人机在所述三条航线上时，能够通过所述三条航线拍摄到单个风机叶片的每个面。
步骤S1132，根据所述三条航线生成所述单个风机叶片的巡检航线。
具体的，本方案根据简单三棱锥的三个面生成的三条航线，能够保证无人机在按照航线飞行时能够拍摄到风机叶片的每个面。
可选的，步骤S115将所述单个风机叶片的巡检航线按照所述角度做旋转处理，从而得到所有风机叶片的目标巡检航线，包括：
步骤S1151，将所述单个风机叶片的巡检航线按照所述角度做旋转处理，生成所有风机叶片的初始巡检航线，其中，所有风机叶片的初始巡检航线为所有风机叶片在标准姿态参数下无人机的航线。
步骤S1152，获取到风机的实际姿态参数。
步骤S1153，根据所述风机的实际姿态参数以及标准姿态参数生成变换矩阵。
步骤S1154，通过所述变换矩阵对所述所有风机叶片的初始巡检航线进行矩阵变换，并且将矩阵变换后的初始巡检航线确定为所有风机叶片的目标巡检航线，其中，所述风机的实际姿态参数至少包括如下的一项或者多项：风机的偏航角、俯仰角、风机轮毂中心的位置、风机叶片的旋转角以及风机每个叶片的朝向。
具体的，上述标准姿态参数，可以为风机叶片0偏航角，0俯仰角，轮毂中心处于初始位置、风机叶片处于初始旋转角、每个叶片的初始朝向。也就是说，上述风机叶片的初始巡检航线是假定风机处于标准姿态参数的情况下所生成，在生成初始巡检航线之后，再获取到风机实际的姿态参数，然后构建上述变换矩阵，并且将初始航线转换为目标巡检航线，该目标巡检航线则为符合风机实际情况的航线，这里需要说明的是，在现有的技术中，在将风机停止工作之后，必须将风机调整成预设的停机状态，比如停成倒Y形，然后倒Y形的风机叶片生成巡检航线，且生成的巡检航线只能是针对倒Y形的风机叶片进行巡检，在风机进行巡检的时候，风机叶片必须只能停成倒Y形，本方案不同于现有技术，本方案可以允许风机叶片停成任意的状态，都可以通过变换矩阵生成适应性的目标巡检航线。
可选的，步骤S1152获取到风机的实际姿态参数，包括：
步骤S11521，将所述目标叶片点云进行拟合，得到第二叶片投影平面。
步骤S11522，基于所述第二叶片投影平面得到风机的实际姿态参数。
具体的，在本方案中，本方案将粗拟合之后投影形成的第一叶片投影平面通过二值图骨架的提取方法提取骨架，并且将骨架进行平移预设距离，然后基于平移后的骨架再得到第二叶片投影平面，这里需要说明的是，由于第二叶片投影平面是基于第一投影平面骨架得到的，因此，第二叶片投影平面相较于第一叶片投影平面更加接近于叶片实际所在的平面。因此根本方案根据第二叶片投影平面得到风机的姿态参数相较于现有技术更加精准，因此，本实施例解决了现有技术中风机姿态参数计算不准确的技术问题。
应理解，本文中前述关于本发明的方法所描述的具体特征、操作和细节也可类似地应用于本发明的装置和系统，或者，反之亦然。另外，上文描述的本发明的方法的每个步骤可由本发明的装置或系统的相应部件或单元执行。
应理解，本发明的装置的各个模块/单元可全部或部分地通过软件、硬件、固件或其组合来实现。所述各模块/单元各自可以硬件或固件形式内嵌于计算机设备的处理器中或独立于所述处理器，也可以软件形式存储于计算机设备的存储器中以供处理器调用来执行所述各模块/单元的操作。所述各模块/单元各自可以实现为独立的部件或模块，或者两个或更多个模块/单元可实现为单个部件或模块。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，其包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可由处理器执行的计算机指令，所述计算机指令在由所述处理器执行时指示所述处理器执行本发明的实施例的方法的各步骤。该计算机设备可以广义地为服务器、终端，或任何其他具有必要的计算和/或处理能力的电子设备。在一个实施例中，该计算机设备可包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、通信接口等。该计算机设备的处理器可用于提供必要的计算、处理和/或控制能力。该计算机设备的存储器可包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质中或上可存储有操作系统、计算机程序等。该内存储器可为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口和通信接口可用于与外部的设备通过网络连接和通信。该计算机程序被处理器执行时执行本发明的方法的步骤。
本发明可以实现为一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在由处理器执行时导致本发明实施例的方法的步骤被执行。在一个实施例中，所述计算机程序被分布在网络耦合的多个计算机设备或处理器上，以使得所述计算机程序由一个或多个计算机设备或处理器以分布式方式存储、访问和执行。单个方法步骤/操作，或者两个或更多个方法步骤/操作，可以由单个计算机设备或处理器或由两个或更多个计算机设备或处理器执行。一个或多个方法步骤/操作可以由一个或多个计算机设备或处理器执行，并且一个或多个其他方法步骤/操作可以由一个或多个其他计算机设备或处理器执行。一个或多个计算机设备或处理器可以执行单个方法步骤/操作，或执行两个或更多个方法步骤/操作。
本领域普通技术人员可以理解，本发明的方法步骤可以通过计算机程序来指示相关的硬件如计算机设备或处理器完成，所述的计算机程序可存储于非暂时性计算机可读存储介质中，该计算机程序被执行时导致本发明的步骤被执行。根据情况，本文中对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器的示例包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）、闪存、磁带、软盘、磁光数据存储装置、光学数据存储装置、硬盘、固态盘等。易失性存储器的示例包括随机存取存储器（RAM）、外部高速缓冲存储器等。
以上描述的各技术特征可以任意地组合。尽管未对这些技术特征的所有可能组合进行描述，但这些技术特征的任何组合都应当被认为由本说明书涵盖，只要这样的组合不存在矛盾。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (8)
1.一种风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法，其特征在于，包括：
获取到目标巡检航线，所述目标巡检航线用于控制无人机针对风机叶片进行巡检，所述目标巡检航线上至少包括第一航点；
获取风机叶片的点云，并且从所述点云提取风机叶片的骨架线；
在骨架线中获取到距离所述第一航点距离最短的第一骨架点，并且将所述第一骨架点确定为在所述第一航点下无人机的拍摄视点；
根据所述第一航点到所述第一骨架点的向量确定所述拍摄视点下的无人机相机云台的姿态参数；
从所述点云提取风机叶片的骨架线，包括：
将所述风机叶片的点云进行初步提取，得到风机叶片的直线骨架；
将所述风机叶片点云进行拟合，得到第一叶片投影平面；
将所述第一叶片投影平面的骨架沿所述第一叶片投影平面的法向量正方向平移，直至所述骨架完全脱离所述风机叶片点云，其中，所述第一叶片投影平面的骨架为风机的所有叶片的骨架；
确定投影到骨架中的风机叶片点云中的目标点云；
基于所述目标点云对所述直线骨架进行修正，其中，修正后的骨架线包括多段折线或者曲线。
2.根据权利要求1所述的风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法，其特征在于，基于所述目标点云对所述直线骨架进行修正，包括：
从直线骨架中确定距离目标点云中每个目标点距离最近的直线骨架点，并且生成多组目标点以及直线骨架点；
基于所述多组目标点以及直线骨架点对所述直线骨架进行切分处理，生成直线骨架多个直线线段；
基于所述目标点云对所述多个直线线段进行调整，得到多段折线或者曲线。
3.根据权利要求1所述的风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法，其特征在于，获取到目标巡检航线，包括：
获取到风机轮毂以及叶片参数；
根据所述风机轮毂以及叶片参数生成风机的几何模型，其中，所述几何模型为正方体以及三棱锥的结合体，其中，所述正方体用于表征风机轮毂，所述三棱锥用于表征连接于风机轮毂的单个风机叶片；
根据所述风机的几何模型生成单个风机叶片的巡检航线；
获取到所述单个风机叶片与其它叶片之间的角度；
将所述单个风机叶片的巡检航线按照所述角度做旋转处理，从而得到所有风机叶片的目标巡检航线。
4.根据权利要求3所述的风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法，其特征在于，在将所述单个风机叶片的巡检航线按照所述角度做旋转处理，从而得到所有风机叶片的目标巡检航线之后，所述风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法还包括：
获取到每个风机叶片的质量参数以及每个叶片与竖直方向的偏转角度；
根据所述每个风机叶片的质量参数以及每个叶片与竖直方向的偏转角度生成所述每个叶片的不同位置处的弯曲度；
基于所述每个叶片的不同位置处的弯曲度对所述目标巡检航线进行修正。
5.根据权利要求3所述的风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法，其特征在于，根据所述风机轮毂以及叶片参数生成风机模型，包括：
将所述风机轮毂的直径确定为所述正方体的边长；
将叶片的最大厚度以及叶片的最大宽度确定为所述三棱锥底面的两条直角边的边长；
将叶片的长度确定为所述三棱锥的高。
6.根据权利要求3所述的风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法，其特征在于，根据所述风机的几何模型生成单个风机叶片的巡检航线，包括：
至少生成对应于三棱锥的每个面的三条航线，其中，无人机在所述三条航线上时，能够通过所述三条航线拍摄到单个风机叶片的每个面；
根据所述三条航线生成所述单个风机叶片的巡检航线。
7.根据权利要求3所述的风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法，其特征在于，将所述单个风机叶片的巡检航线按照所述角度做旋转处理，从而得到所有风机叶片的目标巡检航线，包括：
将所述单个风机叶片的巡检航线按照所述角度做旋转处理，生成所有风机叶片的初始巡检航线，其中，所有风机叶片的初始巡检航线为所有风机叶片在标准姿态参数下无人机的航线；
获取到风机的实际姿态参数；
根据所述风机的实际姿态参数以及标准姿态参数生成变换矩阵；
通过所述变换矩阵对所述所有风机叶片的初始巡检航线进行矩阵变换，并且将矩阵变换后的初始巡检航线确定为所有风机叶片的目标巡检航线，其中，所述风机的实际姿态参数至少包括如下的一项或者多项：风机的偏航角、俯仰角、风机轮毂中心的位置、风机叶片的旋转角以及风机每个叶片的朝向。
8.根据权利要求7所述的风机巡检航线下无人机拍摄姿态的确定方法，其特征在于，获取到风机的实际姿态参数，包括：
将所述目标点云进行拟合，得到第二叶片投影平面；
基于所述第二叶片投影平面得到风机的实际姿态参数。
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