CN115494869A - 一种变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法、系统、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法、系统、装置及存储介质，该方法包括以下步骤：获取变电站内设备信息，统计所需巡检内容，确定设备数量及设备点位；对变电站内所有设备用无人机进行人工示教打点，生成多条设备航线，并保存航线文件；根据巡检任务中各设备与起飞点的距离，确定巡检顺序；根据巡检顺序，按不同连接方式生成多个任务航线，计算不同任务航线耗时，确定最优巡检航线。本发明基于人工示教方式打点的基础，以设备为最小单位，可实现对变电站内所需巡检设备自动规划生成时间短、针对性强、标准化的最优航线，满足多样化巡检需求。
Description
技术领域
本发明属于变电站无人机巡检技术领域，更具体地，涉及一种变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法、系统、装置及存储介质。
背景技术
变电站目前多依靠人工巡检，巡检效率低下，且人工巡视多为变电站中下层，对变电站上层设备的运行情况知之甚少。如：上层绝缘子裂纹、销钉缺失、导线连接处金属锈蚀及螺母松动等缺陷给变电站安全运行带来隐患。巡检时检修人员攀爬至构支架对隐患排查，不仅增加人身安全风险且不能覆盖全站设备。随着人工智能的发展应用，无人机可挂载可见光和红外双光镜头，飞行至空中，贴近所需巡检设备，以多角度对设备拍照，结合图像识别技术，可便捷有效的实现对变电站上层设备运行情况及时监测。
目前变电站自主巡检航线为飞手以间隔划分，手动打点生成固定设备航线，实现固定设备的巡检，不能及时依据站内巡检要求实现不同设备间灵活巡检。变电站内对不同设备有巡检需求时，需依次执行不同间隔航线，选取所需巡检设备照片进行分析，耗费大量时间。
发明内容
本发明的目的是针对以上不足，提供一种变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法、系统、装置及存储介质，以人工示教方式打点的基础，以设备为最小单位，可实现对变电站内所需巡检设备自动规划生成时间短、针对性强、标准化的最优航线，满足多样化巡检需求。
为实现上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的：
第一方面，本发明提供一种变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法，包括以下步骤：
获取变电站内设备信息，统计所需巡检内容，确定设备数量及设备点位；
对变电站内所有设备用无人机进行人工示教打点，生成多条设备航线，并保存航线文件；
根据巡检任务中各设备与起飞点的距离，确定巡检顺序；
根据巡检顺序，按不同连接方式生成多个任务航线，计算不同任务航线耗时，确定最优巡检航线。
进一步地，所述变电站内设备信息包括设备种类、设备位置、设备电压等级和设备所需巡检内容。
进一步地，所述人工示教打点是专业飞手通过无人机对站内设备进行手动飞行，在可拍摄巡检内容合适位置保存航点，生成无人机飞行航线。所述航线文件包括航点的经纬度信息、海拔高度信息和拍摄角度信息，所述航点为无人机拍摄点。
进一步地，所述无人机上安装高清相机、增稳云台、自动避障模块和图像传输模块。所述高清相机包含可见光相机、红外相机。
进一步地，所述确定巡检顺序的方法，包括：
以距离起飞点最近的设备作为第一个巡检设备，再计算其他设备与第一个巡检设备的距离，距离最近的设备作为第二个巡检设备，以此类推，计算设备的巡检顺序。
进一步地，所述设备航线为无人机从起飞点依次经过安全点1的升空点，安全点1，航点1，航点2，…，航点n，安全点2，安全点2的升空点，然后返回起飞点。
进一步地，所述任务航线的连接方式包括相邻设备航线的连接方式和不相邻设备航线的连接方式，
所述相邻设备航线的连接方式为按序飞过第一个设备的设备航线，从第一个设备的设备航线尾端飞至第二个设备的设备航线尾端，然后倒序飞过第二设备的设备航线；
所述不相邻设备航线的连接方式为按序飞过第一个设备的设备航线，从第一个设备的设备航线尾端飞至第二个设备的设备航线首端，然后按序飞过第二设备的设备航线，再从第二个设备的设备航线尾端返回至第二个设备的设备航线首端。
进一步地，所述计算不同任务航线耗时的方法，包括
单个设备的设备航线的耗时为T＝Tstart+Tfall+Twork+Trise+Treturn+Tmargintime；
其中，Tstart为无人机从设备起飞点到其安全点1的升空点的飞行时间，Tfall为无人机从安全点1的升空点到安全点1的降落时间，Twork为无人机依次飞过设备各航点的时间，Trise为无人机从安全点2到安全点2的升空点的飞行时间，Treturn为无人机从安全点2的升空点回到设备的起飞点的时间，Tmargintime为预设的裕度时间；
所述相邻设备航线的耗时为T相邻＝Tstart1+Tfall1+Twork1+Trise1+Tlink+Trise2+Twork2+Tfall2+Tstart2+Tmargintime；
其中，相邻设备记为设备1和设备2；Tstart1为无人机从设备1的起飞点到设备1的安全点1的升空点的飞行时间，Tfall1为无人机从设备1的安全点1的升空点到设备1的安全点1的降落时间，Twork1为无人机依次飞过设备1的各航点的时间，Trise1为无人机在设备1安全点2和安全点2的升空点两点间的飞行时间，Tlink为无人机从设备1的安全点2的升空点到设备2的安全点2的升空点的飞行时间，Trise2为无人机在设备2安全点2和安全点2的升空点两点间的飞行时间，Twork2为无人机依次飞过设备2的各航点的时间，Tfall2为无人机在设备2的安全点1到设备2的安全点1的升空点两点间的飞行时间，Tstart1为无人机从设备2的安全点1的升空点到设备2的起飞点的飞行时间，Tmargintime为预设的裕度时间；
所述不相邻设备航线的耗时为T不相邻＝Tstart1+Tfall1+Twork1+Trise1+Tlink+Tfall2+Twork2+Trise2+Treturn+Tmargintime；
其中，不相邻设备记为设备1和设备2；Tstart为无人机从设备1的起飞点到设备1的安全点1的升空点的飞行时间，Tfall1为无人机从设备1的安全点1的升空点到设备1的安全点1的降落时间，Twork1为无人机依次飞过设备1的各航点的时间，Trise1为无人机从设备1的安全点2到设备1的安全点2的升空点的上升时间，Tlink为无人机从设备1的安全点1的升空点到设备2的安全点1的升空点的时间，Tfall2为无人机从设备2的安全点1的升空点到设备2的安全点1的降落时间，Twork2为无人机依次飞过设备2的各航点的时间，Trise2为无人机从设备2的安全点2到设备2的安全点2的升空点的上升时间，Treturn为无人机从设备2的安全点2的升空点回到设备2的起飞点的时间，Tmargintime为预设的裕度时间。
进一步的，所述最优巡检航线指满足巡检要求且用时最短的无人机飞行航线。即最优巡检航线选择的连接方式的耗时T优＝min(T相邻,T不相邻)，当T优＝T相邻时，采取相邻设备航线的连接方式，当T＝T不相邻时，采取不相邻设备航线的连接方式。
进一步地，所述无人机依次飞过设备各航点的时间的计算方法为：
式中，Sk为第k个航点到第k+1个航点的距离，k∈Z，1≤k≤n+1；V0为无人机的初始速度；
所述Tstart、Tfall、Trise、Tlink、Treturn为对应点的坐标距离除以无人机的初始速度。所述Tmargintime为设置的裕度时间，考虑安全点1到设备任务航线第1点、任务航线结束点到安全点2、无人机起飞等用时，根据实际经验大约是3分钟。
进一步地，所述第k个航点到第k+1个航点的距离的计算方法为：
第k点经度、纬度、海拔高度坐标为k(lon1,lat1,h1)，第k+1点坐标为(lon2,lat2,h2)；
将对应经纬度转换为弧度：
radlon1＝lon1*π/180,radlat1＝lat1*π/180；
radlon2＝lon2*π/180,radlat2＝lat2*π/180；
则两点之间距离：
式中：R为地球半径；
radlon1＝lon1*π/180，lon1为k点经度；
radlat1＝lat1*π/180；lat1为k点纬度；h1为k点高度；
radlon2＝lon2*π/180，lon2为k+1点经度；
radlat2＝lat2*π/180；lat2为k+1点纬度；h2为k+1点高度。
第二方面，本发明提供一种变电站无人机自主巡检航线自动分析规划系统，用于实现第一方面所述的方法，包括：
存储模块，用于存储设备信息及航线文件；
计算模块，用于根据巡检任务计算规划最优航线；
通讯模块，用于将最优航线下发至无人机，并获取无人机回传信息。
第三方面，本发明还提供一种变电站无人机自主巡检航线自动分析规划装置，包括处理器和存储介质，
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行第一方面所述的变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法的步骤。
第四方面，本发明还提供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第一方面所述的变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明所述方法基于变电站无人机巡检以人工示教方式打点的基础，以设备为最小单位，可实现对变电站内所需巡检设备自动规划生成时间短、针对性强、标准化的最优航线，满足多样化巡检需求。
附图说明
图1为本发明实施例所述一种变电站无人机自主巡检航线自动规划的方法的程序实现流程图；
图2为实施例所述单个设备的设备航线组成及航线各阶段执行时间的划分示意图；
图3为巡检相邻设备时航线连接方法及航线各阶段执行时间的划分示意图；
图4为巡检不相邻设备时航线连接方法及航线各阶段执行时间的划分示意图。
具体实施方式
下面将结合附图和具体实施例更详细地描述本发明的优选实施方式。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法，包括以下步骤：
(1)获取变电站内设备信息，统计所需巡检内容，确定设备数量及设备点位。
(2)对站内所有设备进行人工示教打点，生成巡检时各设备的无人机航线文件；设备的航线文件包含一个设备的所有巡检点位。每个设备的航点按下面顺序排列：安全点1经纬度及高度+20米(升空点)，安全点1，航点1，航点2……，航点n，安全点2，安全点2经纬度及高度+20米(升空点)，如图2所示。
(3)将所有设备的航线文件及对应打点设备名称录入无人机管控系统数据库内。
(4)根据巡检任务中各设备与起飞点的距离，确定巡检顺序：计算设备1、设备2、设备3的安全点1与起飞点的距离，距离起飞点最近的设备作为第一个巡检设备(假设为设备1)，再计算设备2、设备3与设备1的距离，近设备1的设备作为第二个巡检设备，以此类推，计算设备的巡检顺序。
(5)根据巡检顺序，按不同连接方式生成多个任务航线，计算不同任务航线耗时，确定最优巡检航线。具体方法为：
记安全点1，航点1，航点2，航点3，…，航点n，安全点2的间距依次为S1，S2，S3…，Sn+1，无人机的初始速度记为V0。
对于k个航点，k∈Z，1≤k≤n+1，第k点经度、纬度、海拔高度坐标为K(lon1,lat1,h1)，第k+1点坐标为(lon2,lat2,h2)。
将对应经纬度转换为弧度：
radlon1＝lon1*π/180,radlat1＝lat1*π/180,radlon2＝lon2*π/180,radlat2＝lat2*π/180。
则两点之间距离为：
如图2所示，单个设备的设备航线的耗时为T＝Tstart+Tfall+Twork+Trise+Treturn+Tmargintime；
其中，Tstart为无人机从设备起飞点到其安全点1的升空点的飞行时间，Tfall为无人机从安全点1的升空点到安全点1的降落时间，Twork为无人机依次飞过设备各航点的时间，Trise为无人机从安全点2到安全点2的升空点的飞行时间，Treturn为无人机从安全点2的升空点回到设备的起飞点的时间，Tmargintime为预设的裕度时间；
如图3所示，所述相邻设备航线的耗时为T相邻＝Tstart1+Tfall1+Twork1+Trise1+Tlink+Trise2+Twork2+Tfall2+Tstart2+Tmargintime；
其中，相邻设备记为设备1和设备2；Tstart1为无人机从设备1的起飞点到设备1的安全点1的升空点的飞行时间，Tfall1为无人机从设备1的安全点1的升空点到设备1的安全点1的降落时间，Twork1为无人机依次飞过设备1的各航点的时间，Trise1为无人机在设备1安全点2和安全点2的升空点两点间的飞行时间，Tlink为无人机从设备1的安全点2的升空点到设备2的安全点2的升空点的飞行时间，Trise2为无人机在设备2安全点2和安全点2的升空点两点间的飞行时间，Twork2为无人机依次飞过设备2的各航点的时间，Tfall2为无人机在设备2的安全点1到设备2的安全点1的升空点两点间的飞行时间，Tstart1为无人机从设备2的安全点1的升空点到设备2的起飞点的飞行时间，Tmargintime为预设的裕度时间；
如图4所示，所述不相邻设备航线的耗时为T不相邻＝Tstart1+Tfall1+Twork1+Trise1+Tlink+Tfall2+Twork2+Trise2+Treturn+Tmargintime；
其中，不相邻设备记为设备1和设备2；Tstart为无人机从设备1的起飞点到设备1的安全点1的升空点的飞行时间，Tfall1为无人机从设备1的安全点1的升空点到设备1的安全点1的降落时间，Twork1为无人机依次飞过设备1的各航点的时间，Trise1为无人机从设备1的安全点2到设备1的安全点2的升空点的上升时间，Tlink为无人机从设备1的安全点1的升空点到设备2的安全点1的升空点的时间，Tfall2为无人机从设备2的安全点1的升空点到设备2的安全点1的降落时间，Twork2为无人机依次飞过设备2的各航点的时间，Trise2为无人机从设备2的安全点2到设备2的安全点2的升空点的上升时间，Treturn为无人机从设备2的安全点2的升空点回到设备2的起飞点的时间，Tmargintime为预设的裕度时间。
所述无人机依次飞过设备各航点的时间的计算方法为：
式中，Sk为第k个航点到第k+1个航点的距离，k∈Z，1≤k≤n+1；V0为无人机的初始速度；
所述Tstart、Tfall、Trise、Tlink、Treturn为对应点的坐标距离除以无人机的初始速度。所述Tmargintime为设置的裕度时间，考虑安全点1到设备任务航线第1点、任务航线结束点到安全点2、无人机起飞等用时，根据实际经验大约是3分钟。
(6)依据设备巡检顺序，按图3和图4方式设计设备间连接线，生成多个设备的巡检任务航线，计算不同任务航线耗时，确定最优巡检航线。
所述最优巡检航线指满足巡检要求且用时最短的无人机飞行航线。即最优巡检航线选择的连接方式的耗时T优＝min(T相邻,T不相邻)，当T优＝T相邻时，采取相邻设备航线的连接方式，当T＝T不相邻时，采取不相邻设备航线的连接方式。
实施例2
本实施例提供一种变电站无人机自主巡检航线自动分析规划系统，用于实现实施例1所述的方法，包括：
存储模块，用于存储设备信息及航线文件；
计算模块，用于根据巡检任务计算规划最优航线；
通讯模块，用于将最优航线下发至无人机，并获取无人机回传信息。
实施例3
基于实施例1，本实施例提供一种变电站无人机自主巡检航线自动分析规划装置，包括处理器和存储介质，
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行实施例1所述的无人机变电站自主巡检航线自动分析规划方法的步骤。
实施例4
基于实施例1，本实施例提供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实施例1所述的变电站无人机自主巡检航线自动分析规划方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和技术原理的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的，这些修改和变更也应视为本发明的保护范围。
Claims (12)
1.一种变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取变电站内设备信息，统计所需巡检内容，确定设备数量及设备点位；
对变电站内所有设备用无人机进行人工示教打点，生成多条设备航线，并保存航线文件；
根据巡检任务中各设备与起飞点的距离，确定巡检顺序；
根据巡检顺序，按不同连接方式生成多个任务航线，计算不同任务航线耗时，确定最优巡检航线。
2.根据权利要求1所述的变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法，其特征在于，所述变电站内设备信息包括设备种类、设备位置、设备电压等级和设备所需巡检内容。
3.根据权利要求1所述的变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法，其特征在于，所述航线文件包括航点的经纬度信息、海拔高度信息和拍摄角度信息，所述航点为无人机拍摄点。
4.根据权利要求1所述的变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法，其特征在于，所述确定巡检顺序的方法，包括：
以距离起飞点最近的设备作为第一个巡检设备，再计算其他设备与第一个巡检设备的距离，距离最近的设备作为第二个巡检设备，以此类推，计算设备的巡检顺序。
5.根据权利要求1所述的变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法，其特征在于，所述设备航线为无人机从起飞点依次经过安全点1的升空点，安全点1，航点1，航点2，…，航点n，安全点2，安全点2的升空点，然后返回起飞点。
6.根据权利要求5所述的变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法，其特征在于，所述任务航线的连接方式包括相邻设备航线的连接方式和不相邻设备航线的连接方式，
所述相邻设备航线的连接方式为按序飞过第一个设备的设备航线，从第一个设备的设备航线尾端飞至第二个设备的设备航线尾端，然后倒序飞过第二设备的设备航线；
所述不相邻设备航线的连接方式为按序飞过第一个设备的设备航线，从第一个设备的设备航线尾端飞至第二个设备的设备航线首端，然后按序飞过第二设备的设备航线，再从第二个设备的设备航线尾端返回至第二个设备的设备航线首端。
7.根据权利要求6所述的变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法，其特征在于，所述计算不同任务航线耗时的方法，包括
单个设备的设备航线的耗时为T＝Tstart+Tfall+Twork+Trise+Treturn+Tmargintime；
其中，Tstart为无人机从设备起飞点到其安全点1的升空点的飞行时间，Tfall为无人机从安全点1的升空点到安全点1的降落时间，Twork为无人机依次飞过设备各航点的时间，Trise为无人机从安全点2到安全点2的升空点的飞行时间，Treturn为无人机从安全点2的升空点回到设备的起飞点的时间，Tmargintime为预设的裕度时间；
所述相邻设备航线的耗时为T相邻＝Tstart1+Tfall1+Twork1+Trise1+Tlink+Trise2+Twork2+Tfall2+Tstart2+Tmargintime；
其中，相邻设备记为设备1和设备2；Tstart1为无人机从设备1的起飞点到设备1的安全点1的升空点的飞行时间，Tfall1为无人机从设备1的安全点1的升空点到设备1的安全点1的降落时间，Twork1为无人机依次飞过设备1的各航点的时间，Trise1为无人机在设备1安全点2和安全点2的升空点两点间的飞行时间，Tlink为无人机从设备1的安全点2的升空点到设备2的安全点2的升空点的飞行时间，Trise2为无人机在设备2安全点2和安全点2的升空点两点间的飞行时间，Twork2为无人机依次飞过设备2的各航点的时间，Tfall2为无人机在设备2的安全点1到设备2的安全点1的升空点两点间的飞行时间，Tstart1为无人机从设备2的安全点1的升空点到设备2的起飞点的飞行时间，Tmargintime为预设的裕度时间；
所述不相邻设备航线的耗时为T不相邻＝Tstart1+Tfall1+Twork1+Trise1+Tlink+Tfall2+Twork2+Trise2+Treturn+Tmargintime；
其中，不相邻设备记为设备1和设备2；Tstart1为无人机从设备1的起飞点到设备1的安全点1的升空点的飞行时间，Tfall1为无人机从设备1的安全点1的升空点到设备1的安全点1的降落时间，Twork1为无人机依次飞过设备1的各航点的时间，Trise1为无人机从设备1的安全点2到设备1的安全点2的升空点的上升时间，Tlink为无人机从设备1的安全点1的升空点到设备2的安全点1的升空点的时间，Tfall2为无人机从设备2的安全点1的升空点到设备2的安全点1的降落时间，Twork2为无人机依次飞过设备2的各航点的时间，Trise2为无人机从设备2的安全点2到设备2的安全点2的升空点的上升时间，Treturn为无人机从设备2的安全点2的升空点回到设备2的起飞点的时间，Tmargintime为预设的裕度时间。
8.根据权利要求7所述的变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法，其特征在于，所述无人机依次飞过设备各航点的时间的计算方法为：
式中，Sk为第k个航点到第k+1个航点的距离，k∈Z，1≤k≤n+1；V0为无人机的初始速度；
所述Tstart、Tfall、Trise、Tlink、Treturn为对应点的坐标距离除以无人机的初始速度。
9.根据权利要求8所述的变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法，其特征在于，所述第k个航点到第k+1个航点的距离的计算方法为：
第k点经度、纬度、海拔高度坐标为k(lon1,lat1,h1)，第k+1点坐标为(lon2,lat2,h2)；
将对应经纬度转换为弧度：
radlon1＝lon1*π/180,radlat1＝lat1*π/180；
radlon2＝lon2*π/180,radlat2＝lat2*π/180；
则两点之间距离：
式中：R为地球半径；
radlon1＝lon1*π/180，lon1为k点经度；
radlat1＝lat1*π/180；lat1为k点纬度；h1为k点高度；
radlon2＝lon2*π/180，lon2为k+1点经度；
radlat2＝lat2*π/180；lat2为k+1点纬度；h2为k+1点高度。
10.一种变电站无人机自主巡检航线自动分析规划系统，用于实现权利要求1-9中任意一项所述的方法，其特征在于，包括：
存储模块，用于存储设备信息及航线文件；
计算模块，用于根据巡检任务计算规划最优航线；
通讯模块，用于将最优航线下发至无人机，并获取无人机回传信息。
11.一种变电站无人机自主巡检航线自动分析规划装置，其特征在于，包括处理器和存储介质，
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行权利要求1-9任一项所述的无人机变电站自主巡检航线自动分析规划的方法的步骤。
12.一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权利要求1～9任一项所述的变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法的步骤。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202211172762.0A CN115494869A (zh) | 2022-09-26 | 2022-09-26 | 一种变电站无人机自主巡检航线自动分析规划的方法、系统、装置及存储介质 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116225074A (zh) * | 2023-05-10 | 2023-06-06 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种输电线路无人机巢巡检航线规划方法及系统 |
| CN117593916A (zh) * | 2023-10-25 | 2024-02-23 | 数字鲸鱼(山东)能源科技有限公司 | 一种高安全性的无人机航线记录与应用方法 |
| CN117631690A (zh) * | 2024-01-25 | 2024-03-01 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 基于迭代适应点算法的配电网巡检航线规划方法及系统 |
-
2022
- 2022-09-26 CN CN202211172762.0A patent/CN115494869A/zh active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116225074A (zh) * | 2023-05-10 | 2023-06-06 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种输电线路无人机巢巡检航线规划方法及系统 |
| CN117593916A (zh) * | 2023-10-25 | 2024-02-23 | 数字鲸鱼(山东)能源科技有限公司 | 一种高安全性的无人机航线记录与应用方法 |
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