CN115542953B - 一种基于无人机的巡检方法、装置、设备以及介质 - Google Patents
一种基于无人机的巡检方法、装置、设备以及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115542953B CN115542953B CN202211545498.0A CN202211545498A CN115542953B CN 115542953 B CN115542953 B CN 115542953B CN 202211545498 A CN202211545498 A CN 202211545498A CN 115542953 B CN115542953 B CN 115542953B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power transmission
- unmanned aerial
- aerial vehicle
- transmission line
- alternative
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims abstract description 206
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 217
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 28
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 34
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 14
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 9,10-anthraquinone Chemical compound C1=CC=C2C(=O)C3=CC=CC=C3C(=O)C2=C1 RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000282465 Canis Species 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000012212 insulator Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
- G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于无人机的巡检方法、装置、设备以及介质。该方法包括:基于预设的路径规划算法,根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围,确定至少两条备选巡检路径;基于预先构建的目标函数,对所述至少两条备选巡检路径进行筛选,并根据筛选结果,确定目标巡检路径;基于所述目标巡检路径,控制无人机对输电线路进行巡检。本发明的技术方案,可以综合考虑影响无人机对输电线路进行巡检的因素,规划出准确有效的巡检路线,使得无人机可以更高效和自动化的对电网输电线路进行检测,并保证无人机和输电线路的安全。
Description
技术领域
本发明涉及无人机领域,尤其涉及一种基于无人机的巡检方法、装置、设备以及介质。
背景技术
随着电力需求的逐年增长,输电网络规模不断扩大,为了维护电网安全,基于无人机的电网输电线路检测技术应运而生。
如何综合考虑影响无人机对输电线路进行巡检的因素,规划出准确有效的巡检路线,使得无人机可以更高效和自动化的对电网输电线路进行检测,是目前亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供了一种基于无人机的巡检方法、装置、设备以及介质,可以综合考虑影响无人机对输电线路进行巡检的因素,规划出准确有效的巡检路线,使得无人机可以更高效和自动化的对电网输电线路进行检测。
根据本发明的一方面,提供了一种基于无人机的巡检方法,包括:
基于预设的路径规划算法,根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围,确定至少两条备选巡检路径;
基于预先构建的目标函数,对所述至少两条备选巡检路径进行筛选,并根据筛选结果,确定目标巡检路径;
基于所述目标巡检路径,控制无人机对输电线路进行巡检。
根据本发明的另一方面,提供了一种基于无人机的巡检装置,包括:
第一确定模块,用于基于预设的路径规划算法,根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围,确定至少两条备选巡检路径;
第二确定模块,用于基于预先构建的目标函数,对所述至少两条备选巡检路径进行筛选,并根据筛选结果,确定目标巡检路径;
巡检模块,用于基于所述目标巡检路径,控制无人机对输电线路进行巡检。
根据本发明的另一方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的基于无人机的巡检方法。
根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的基于无人机的巡检方法。
本发明实施例的技术方案,基于预设的路径规划算法,根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围,确定至少两条备选巡检路径,基于预先构建的目标函数,对至少两条备选巡检路径进行筛选,并根据筛选结果,确定目标巡检路径,基于目标巡检路径,控制无人机对输电线路进行巡检。通过根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围来确定无人机的备选巡检路径,可以综合考虑影响无人机对输电线路进行巡检的因素,规划出准确有效的巡检路线,使得无人机可以更高效和自动化的对电网输电线路进行检测。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1A是本发明实施例一提供的一种基于无人机的巡检方法的流程图;
图1B是本发明实施例一提供的无人机与输电线路的关系示意图;
图2A是本发明实施例二提供的一种基于无人机的巡检方法的流程图;
图2B是本发明实施例二提供的安全距离模型的示意图;
图3是本发明实施例三提供的一种基于无人机的巡检装置的结构框图;
图4是本发明实施例四提供的电子设备的结构示意图。
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的实施例,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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,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”、“目标”、“候选”、“备选”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,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、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1A是本发明实施例一提供的一种基于无人机的巡检方法的流程图,图1B是本发明实施例一提供的无人机与输电线路的关系示意图,本实施例可适用于为无人机确定目标巡检路径以对输电线路进行巡检的情况,该方法可以由基于无人机的巡检装置来执行,该基于无人机的巡检装置可以采用硬件和/或软件的形式实现,该基于无人机的巡检装置可配置于电子设备中,如无人机中,无人机例如可以是多旋翼无人机。如图1A所示,该基于无人机的巡检方法包括:
S101、基于预设的路径规划算法,根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围,确定至少两条备选巡检路径。
其中,路径规划算法是指预设的用于规划路径的算法。路径规划算法例如可以是混合元启发式算法(Genetic Algorithm-Cuckoo Search,GACS)。输电线路的路线信息是指电网实际的输电线路信息,路线信息具体可以包括输电线路起点和终点的位置信息。
输电线路的重要部件是是指影响输电线路正常运行的、需要进行巡检的部件,重要部件例如可以是输电线路中输电高压塔上配置的绝缘子串和线匝等。重要部件的属性信息可以包括输电线路中重要部件的数量、类别以及位置信息。
安全距离是指保证在无人机飞行过程中不与输电线路中的设备的重要部件发生碰撞的安全间隔距离。输电线路周围的障碍物是指输电线路附近一定范围内,不属于输电线路的相关物体,如房屋和树木等。障碍物的属性信息可以包括障碍物的数量、类别以及位置信息。
无人机的有效监控范围是指无人机摄像头可以清晰拍摄到输电线路中设备的距离范围。备选巡检路径是指基于预设的路径规划算法,在满足预设的约束条件的情况下,确定出的至少两条备选无人机巡检路径。
可选的,可以根据无人机巡检飞行速度、通信延时时间、无人机左前翼与输电线路之间的距离、无人机右前翼与输电线路之间的距离、无人机相关设备的偏差距离、无人机机翼长度、无人机头部到主轴的距离以及无人机尾部到主轴的距离,确定无人机与输电线路之间的安全距离。
其中,无人机巡检飞行速度是指预设的无人机在进行巡检过程中的平均飞行速度。通信延时时间是指预设的无人机与其远程控制端之间无线通信时的最长延时时间。无人机左前翼与输电线路之间的距离是指预期的无人机左前翼与输电线路之间的平均水平距离。无人机右前翼与输电线路之间的距离是指预期的无人机右前翼与输电线路之间的平均水平距离。
示例性的,可以确定无人机历史上基于历史巡检路线对输电线路巡检过程中,在位于历史巡检路线中的各历史路径点时,无人机左前翼与输电线路中重要部件的最小水平距离,进一步将各历史路径点对应的最小水平距离的平均值,确定为无人机左前翼与输电线路之间的距离。
需要说明的是,确定无人机右前翼与输电线路之间距离的方式与上述确定无人机左前翼与输电线路之间距离的方式相同,此处不再赘述。
预设的无人机相关设备的偏差距离可以包括以下至少一种:由于无人机的飞行平台飞控定位系统误差引起的规划线偏差距离、由于风引起的最大允许航路偏离距离、测距仪的测距误差距离,以及由于无人机线路GPS(Global Positioning System,全球定位系统)定位器数据误差导致的偏离距离。优选的,无人机相关设备的偏差距离可以为上述四种距离的总和。
无人机机翼长度是预设的无人机的机翼长度,需要说明的是,无人机的四个机翼的机翼长度相同。无人机头部到主轴的距离是指无人机主轴中心与头部顶点之间的距离。无人机尾部到主轴的距离是指无人机主轴中心与尾部顶点之间的距离。
示例性的,参见图1B,无人机左前翼与输电线路之间的距离可以表示为l1、无人机右前翼与输电线路之间的距离可以表示为l2、无人机机翼长度可以表示为a1、无人机头部到主轴的距离a2以及无人机尾部到主轴的距离a3。
可选的,确定无人机与输电线路之间的安全距离的一种可实施方式为:将无人机巡检飞行速度和通信延时时间的乘积,确定为第一距离,将无人机左前翼与输电线路之间的距离和无人机右前翼与输电线路之间的距离之间的最大值,确定为第二距离,将无人机机翼长度、无人机头部到主轴的距离以及无人机尾部到主轴的距离之间的最大值,确定为第三距离,将无人机相关设备的偏差距离确定为第四距离,最后将第一距离、第二距离、第三距离以及第四距离的总和,确定为无人机与输电线路之间的安全距离。
可选的,确定无人机的有效监控范围的一种可实施方式为:根据无人机与输电线路之间的距离、无人机的摄像头底片高度、无人机的摄像头底片宽度以及预设焦距,确定无人机的有效监控范围。
其中,无人机与输电线路之间的距离可以是预设的无人机在历史飞行过程中与输电线路或地面之间的平均距离,也可以是预设的无人机在历史飞行过程中与输电线路或地面之间的最大距离。无人机的摄像头底片高度是指无人机摄像头拍摄的底片的长度。无人机的摄像头底片宽度是指无人机摄像头拍摄的底片的宽度。预设焦距是指预设的无人机摄像头的焦距。
可选的,可以根据无人机与输电线路之间的距离、无人机的摄像头底片高度、无人机的摄像头底片宽度以及预设焦距,基于底片与摄像头实际拍摄范围之间的相似三角形原理,计算无人机摄像头的实际拍摄宽度和实际拍摄高度,并将实际拍摄宽度和实际拍摄高度的乘积,确定为无人机的有效监控范围。
具体的,无人机摄像头的实际拍摄宽度W可以通过如下公式计算:
W= D×SW / f
其中,W表示无人机摄像头的实际拍摄宽度,D表示无人机与输电线路之间的距离,SW表示无人机的摄像头底片宽度,f表示预设焦距。
具体的,无人机摄像头的实际拍摄高度H可以通过如下公式计算:
H= D×SH / f
其中,H表示无人机摄像头的实际拍摄高度,D表示无人机与输电线路之间的距离,SH表示无人机的摄像头底片宽度,f表示预设焦距。
可选的,可以基于预设的路径规划算法,根据输电线路的路线信息中的起点信息和终点信息,随机生成预设数量的待筛选路线,进一步根据输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围,对待筛选路线进行筛选,将满足预设筛选条件的待筛选路线确定为备选巡检路径,即确定至少两条备选巡检路径。
可选的,可以将输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围输入预先训练好的模型,直接输出至少两条备选巡检路径的相关信息,即确定至少两条备选巡检路径。
S102、基于预先构建的目标函数,对至少两条备选巡检路径进行筛选,并根据筛选结果,确定目标巡检路径。
其中,目标函数是用于评估备选巡检路径中最优的巡检路径的函数。目标巡检路径是备选巡检路径中最优的巡检路径。
可选的,基于预先构建的目标函数,对至少两条备选巡检路径进行筛选,包括:将至少两条备选巡检路径关联的参数分别输入预先构建的目标函数,得到各备选巡检路径对应的目标值;根据各备选巡检路径的目标值,对至少两条备选巡检路径进行筛选。
其中,目标值是指表征备选巡检路径可飞行性的值。
可选的,将至少两条备选巡检路径关联的参数分别输入预先构建的目标函数,得到各备选巡检路径对应的目标值,包括:根据输电线路周围的障碍物的属性信息,确定输电线路周围的障碍物数量,并确定各备选巡检路径关联的备选消耗能量;根据输电线路周围的障碍物的属性信息和至少两条备选巡检路径,确定各备选巡检路线的路径点与障碍物之间的总距离;将障碍物数量、备选巡检路径包含的路径点数量、总距离和备选消耗能量,输入预先构建的目标函数中,得到各备选巡检路径对应的目标值。
其中,备选巡检路径关联的参数可以包括障碍物数量、路径点数量、总距离和备选消耗能量。备选消耗能量是指无人机基于各备选巡检路径巡检时预期的电机消耗能量。
可选的,可以将预设的输电线路周围的障碍物的属性信息中的障碍物数量,确定为输电线路周围的障碍物数量。
可选的,确定各备选巡检路径关联的备选消耗能量的一种可实施方式为:根据每条备选巡检路径所包含的路径点个数,确定各备选巡检路径关联的备选消耗能量,需要说明的是,每条备选巡检路径所包含的路径点的个数可以相同也可能不同。
示例性的,可以通过如下公式,确定备选巡检路径关联的备选消耗能量Et。
其中,Et为备选消耗能量,KE为预设的电机转换超参数,NP为备选巡检路径所包含的路径点个数。∆t为预设的采样周期,k表示无人机电机的数量,例如可以是4个,w ki 表示在第i个路径点时无人机第k个电机的转速。
可选的,确定各备选巡检路线的路径点与障碍物之间总距离的一种可实施方式为:针对每条备选巡检路线,根据输电线路周围的障碍物的属性信息中的障碍物位置信息,以及备选巡检路径中路径点的位置信息,确定备选巡检路线的路径点与障碍物之间的总距离。障碍物的数量为至少一个。
可选的,可以针对每个障碍物,将备选巡检路径中各路径点与障碍物之间距离的总和,确定为备选巡检路径与该障碍物的总距离。
示例性的,可以通过如下公式,确定备选巡检路径中路径点与障碍物之间的距离:
其中,dobs i表示备选巡检路径中第i个路径点与障碍物之间的距离。Xobs、yobs以及zobs分别表示障碍物的x轴、y轴和z轴的坐标。Xi、Yi、Zi分别表示备选巡检路径中第i个路径点的x轴、y轴和z轴的坐标。l表示无人机的机身长度,a1可以表示无人机的机翼长度。
可选的,可以基于预先构建的目标函数公式,根据障碍物数量、路径点数量、总距离和备选消耗能量,得到备选巡检路径对应的目标值。
示例性的,目标函数可以通过如下公式进行表示:
其中,V表示目标函数的输出值,即备选巡检路径对应的目标值,NP为备选巡检路径所包含的路径点数量。nobs表示障碍物数量,dobs ij表示备选巡检路径中第i个路径点与第j个障碍物之间的总距离,l表示无人机的机身长度,a1可以表示无人机的机翼长度。Et为备选消耗能量。
可选的,确定各备选巡检路径的目标值之后,可以将最小的目标值对应的备选巡检路径确定为目标巡检路径,即基于预先构建的目标函数,对至少两条备选巡检路径进行筛选,并根据筛选结果,确定目标巡检路径。
S103、基于目标巡检路径,控制无人机对输电线路进行巡检。
可选的,确定目标巡检路径之后,可以根据目标巡检路径中各路径点的位置信息,规划无人机在不同时刻的飞行姿态角度,即俯仰角、翻滚角或偏航角的角度,以及在不同时刻向x轴y轴或Z轴方向的移动距离,并基于无人机的飞行姿态角度和移动距离,控制无人机对输电线路进行巡检。其中,俯仰角、翻滚角以及偏航角是指无人机在x轴y轴和Z轴方向的旋转角度。
本发明实施例的技术方案,基于预设的路径规划算法,根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围,确定至少两条备选巡检路径,基于预先构建的目标函数,对至少两条备选巡检路径进行筛选,并根据筛选结果,确定目标巡检路径,基于目标巡检路径,控制无人机对输电线路进行巡检。通过根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围来确定无人机的备选巡检路径,可以综合考虑影响无人机对输电线路进行巡检的因素,规划出准确有效的巡检路线,使得无人机可以更高效和自动化的对电网输电线路进行检测,并保证无人机和输电线路的安全。
实施例二
图2A是本发明实施例二提供的一种基于无人机的巡检方法的流程图,图2B是本发明实施例二提供的安全距离模型的示意图。本实施例在上述实施例的基础上,进一步对“基于预设的路径规划算法,根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围,确定至少两条备选巡检路径”进行详细的解释说明,如图2A所示,该基于无人机的巡检方法包括:
S201、根据输电线路重要部件的属性信息中的位置信息,以及无人机与输电线路之间的安全距离,为重要部件所属的输电高压塔构建安全距离模型。
其中,安全距离模型是指将输电线路重要部件包含在内的模型,为了保障无人机和输电线路的安全,无人机在飞行过程中需要在安全距离模型范围之外对输电线路的重要部件进行拍摄。安全距离模型为长方体模型。
可选的,可以根据输电线路重要部件的属性信息中的位置信息,将属于同一输电高压塔上的重要部件划分为一组,具体的,可以根据输电线路重要部件的属性信息中的位置信息,将位于预设的高压塔区域的重要部件划分为一组,进一步的,对于每组重要部件,为重要部件所属的输电高压塔构建安全距离模型。
可选的,可以将输电高压塔的中心点距离地面的距离、输电高压塔的实际高度、以及安全距离三者的总和,确定为安全距离模型长方体的高Hc;根据输电高压塔的实际长度(即输电高压塔两脚之间的距离)L和安全距离D,基于公式Lc=L+2D,确定输电高压塔构建安全距离模型的长方体的长Lc;根据输电高压塔的实际宽度(即输电高压塔两脚侧向的距离)W和安全距离D,基于公式Wc=W+2D,确定输电高压塔构建安全距离模型的长方体的长Wc。
可选的,确定安全距离模型的长、宽和高之后,即完成重要部件所属的输电高压塔安全距离模型的构建。
示例性的,参见图2B,为输电高压塔构建安全距离模型的长方体的长可以通过Lc表示,为输电高压塔构建安全距离模型的长方体的宽可以通过Wc表示,为输电高压塔构建安全距离模型的长方体的高可以通过Hc表示。
S202、基于安全距离模型,结合无人机摄像头的有效监控范围,为各输电线路的重要部件确定至少两个备选巡检点。
其中,备选巡检点是备选的用于使得无人机在该备选巡检点对重要部件进行拍摄的位置点。
可选的,可以确定第一约束条件为保证无人机位于安全距离模型之外,第二约束条件为:无人机与重要部件之间的距离处于无人机摄像头的有效监控范围之内,在保证上述两个约束条件满足的情况下,为每个重要部件确定至少两个备选巡检点,用于使得无人机在该备选巡检点拍摄该重要部件进行检测。
S203、基于预设的路径规划算法,根据至少两个备选巡检点的位置信息、输电线路周围的障碍物的属性信息以及输电线路的路线信息,确定至少两条备选巡检路径。
可选的,基于预设的路径规划算法,根据至少两个备选巡检点的位置信息、输电线路周围的障碍物的属性信息以及输电线路的路线信息,确定至少两条备选巡检路径,包括:根据输电线路的路线信息,确定备选巡检路径的起点信息和终点信息;根据至少两个备选巡检点的位置信息,确定各备选巡检路径的必经点;根据输电线路周围的障碍物的属性信息中的位置信息,确定备选巡检路径的避让点;基于预设的路径规划算法,根据备选巡检路径的起点信息、终点信息、必经点和避让点,确定至少两条备选巡检路径。
可选的,可以将输电线路的路线信息中的路线起点和路线终点,直接确定为备选巡检路径的起点和终点,即确定备选巡检路径的起点信息和终点信息。
可选的,对于每个重要部件,都关联有至少两个备选巡检点,可以根据至少两个备选巡检点的位置信息,基于保证每条备选巡检路径均经过各重要部件的至少一个备选巡检点的原则,确定各备选巡检路径的必经点。
示例性的,重要部件A关联的备选巡检点为A1和A2,则可以确定备选巡检路径1的必经点为A1,备选巡检路径2的必经点为A2。
可选的,可以根据输电线路周围的障碍物的属性信息中的位置信息,直接将障碍物的位置点确定为各备选巡检路径的避让点。
可选的,可以将备选巡检路径需经过起点信息对应的起点位置和终点信息对应的终点位置,作为第一约束条件,将备选巡检路径需经过必经点作为第二约束条件,将备选巡检路径需不经过避让点作为第三约束条件,基于预设的路径规划算法,在满足上述三个约束条件的基础上,进行路径遍历,确定出至少两条备选巡检路径。
可选的,也可以将上述三个约束条件、起点信息和终点信息输入预先训练好的模型,输出至少两条备选巡检路径。
S204、基于预先构建的目标函数,对至少两条备选巡检路径进行筛选,并根据筛选结果,确定目标巡检路径。
S205、基于目标巡检路径,控制无人机对输电线路进行巡检。
本发明的技术方案,根据输电线路重要部件的属性信息中的位置信息,以及无人机与输电线路之间的安全距离,为重要部件所属的输电高压塔构建安全距离模型,基于安全距离模型,结合无人机摄像头的有效监控范围,为各输电线路的重要部件确定至少两个备选巡检点,基于预设的路径规划算法,根据至少两个备选巡检点的位置信息、输电线路周围的障碍物的属性信息以及输电线路的路线信息,确定至少两条备选巡检路径。最后确定目标巡检路径并基于目标巡检路径,控制无人机对输电线路进行巡检。通过这样的方式,可以规划出更精准的巡检路径,提高无人机对输电线路巡检效率,并保证无人机和输电线路的安全。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种基于无人机的巡检装置的结构框图,本发明实施例所提供的一种基于无人机的巡检装置可适用于为无人机确定目标巡检路径以对输电线路进行巡检的情况,该基于无人机的巡检装置可以采用硬件和/或软件的形式实现,配置于无人机中,如图3所示,该装置具体包括:第一确定模块301、第二确定模块302和巡检模块303。
其中,第一确定模块301,用于基于预设的路径规划算法,根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围,确定至少两条备选巡检路径;
第二确定模块302,用于基于预先构建的目标函数,对所述至少两条备选巡检路径进行筛选,并根据筛选结果,确定目标巡检路径;
巡检模块303,用于基于所述目标巡检路径,控制无人机对输电线路进行巡检。
本发明实施例的技术方案,基于预设的路径规划算法,根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围,确定至少两条备选巡检路径,基于预先构建的目标函数,对至少两条备选巡检路径进行筛选,并根据筛选结果,确定目标巡检路径,基于目标巡检路径,控制无人机对输电线路进行巡检。通过根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围来确定无人机的备选巡检路径,可以综合考虑影响无人机对输电线路进行巡检的因素,规划出准确有效的巡检路线,使得无人机可以更高效和自动化的对电网输电线路进行检测。
进一步的,第一确定模块301可以包括:
构建单元,用于根据输电线路重要部件的属性信息中的位置信息,以及无人机与输电线路之间的安全距离,为所述重要部件所属的输电高压塔构建安全距离模型;所述安全距离模型为长方体模型;
巡检点确定单元,用于基于所述安全距离模型,结合无人机摄像头的有效监控范围,为各输电线路的重要部件确定至少两个备选巡检点;
备选巡检路径确定单元,用于基于预设的路径规划算法,根据所述至少两个备选巡检点的位置信息、输电线路周围的障碍物的属性信息以及输电线路的路线信息,确定至少两条备选巡检路径。
进一步的,备选巡检路径确定单元具体用于:
根据输电线路的路线信息,确定备选巡检路径的起点信息和终点信息;
根据所述至少两个备选巡检点的位置信息,确定各备选巡检路径的必经点;
根据输电线路周围的障碍物的属性信息中的位置信息,确定备选巡检路径的避让点;
基于预设的路径规划算法,根据所述备选巡检路径的起点信息、终点信息、必经点和避让点,确定至少两条备选巡检路径。
进一步的,第二确定模块302可以包括:
目标值确定单元,用于将所述至少两条备选巡检路径关联的参数分别输入预先构建的目标函数,得到各备选巡检路径对应的目标值;
筛选单元,用于根据各备选巡检路径的目标值,对所述至少两条备选巡检路径进行筛选。
进一步的,目标值确定单元具体用于:
根据输电线路周围的障碍物的属性信息,确定输电线路周围的障碍物数量,并确定各备选巡检路径关联的备选消耗能量;
根据输电线路周围的障碍物的属性信息和至少两条备选巡检路径,确定各备选巡检路线的路径点与障碍物之间的总距离;
将障碍物数量、备选巡检路径包含的路径点数量、总距离和备选消耗能量,输入预先构建的目标函数中,得到各备选巡检路径对应的目标值。
进一步的,上述装置还用于:
根据无人机巡检飞行速度、通信延时时间、无人机左前翼与输电线路之间的距离、无人机右前翼与输电线路之间的距离、无人机相关设备的偏差距离、无人机机翼长度、无人机头部到主轴的距离以及无人机尾部到主轴的距离,确定无人机与输电线路之间的安全距离。
进一步的,上述装置还用于:
根据无人机与输电线路之间的距离、无人机的摄像头底片高度、无人机的摄像头底片宽度以及预设焦距,确定无人机的有效监控范围。
实施例四
图4是本发明实施例四提供的电子设备的结构示意图。图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图4所示,电子设备10包括至少一个处理器11,以及与至少一个处理器11通信连接的存储器,如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等,其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序,处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中,还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15,包括:输入单元16,例如键盘、鼠标等;输出单元17,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元18,例如磁盘、光盘等;以及通信单元19,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理,例如基于无人机的巡检方法。
在一些实施例中,基于无人机的巡检方法可被实现为计算机程序,其被有形地包含于计算机可读存储介质,例如存储单元18。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时,可以执行上文描述的基于无人机的巡检方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行基于无人机的巡检方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中,计算机可读存储介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。备选地,计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术,该电子设备具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于无人机的巡检方法,其特征在于,包括:
基于预设的路径规划算法,根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围,确定至少两条备选巡检路径;
基于预先构建的目标函数,对所述至少两条备选巡检路径进行筛选,并根据筛选结果,确定目标巡检路径;
基于所述目标巡检路径,控制无人机对输电线路进行巡检;
其中,基于预先构建的目标函数,对所述至少两条备选巡检路径进行筛选,包括:
将所述至少两条备选巡检路径关联的参数分别输入预先构建的目标函数,得到各备选巡检路径对应的目标值;
根据各备选巡检路径的目标值,对所述至少两条备选巡检路径进行筛选;
其中,将所述至少两条备选巡检路径关联的参数分别输入预先构建的目标函数,得到各备选巡检路径对应的目标值,包括:
根据输电线路周围的障碍物的属性信息,确定输电线路周围的障碍物数量,并确定各备选巡检路径关联的备选消耗能量;
根据输电线路周围的障碍物的属性信息和至少两条备选巡检路径,确定各备选巡检路线的路径点与障碍物之间的总距离;
将障碍物数量、备选巡检路径包含的路径点数量、总距离和备选消耗能量,输入预先构建的目标函数中,得到各备选巡检路径对应的目标值;
其中,所述目标函数通过如下公式进行表示:
其中,V表示目标函数的输出值,即备选巡检路径对应的目标值,NP为备选巡检路径所包含的路径点数量;nobs表示障碍物数量,dobs ij表示备选巡检路径中第i个路径点与第j个障碍物之间的总距离,l表示无人机的机身长度,a1表示无人机的机翼长度;Et为备选消耗能量;
其中,通过如下公式,确定备选巡检路径关联的备选消耗能量Et:
其中,Et为备选消耗能量,KE为预设的电机转换超参数,NP为备选巡检路径所包含的路径点个数;∆t为预设的采样周期,k表示无人机电机的数量,w ki 表示在第i个路径点时无人机第k个电机的转速。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于预设的路径规划算法,根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机摄像头的有效监控范围,确定至少两条备选巡检路径,包括:
根据输电线路重要部件的属性信息中的位置信息,以及无人机与输电线路之间的安全距离,为所述重要部件所属的输电高压塔构建安全距离模型;所述安全距离模型为长方体模型;
基于所述安全距离模型,结合无人机摄像头的有效监控范围,为各输电线路的重要部件确定至少两个备选巡检点;
基于预设的路径规划算法,根据所述至少两个备选巡检点的位置信息、输电线路周围的障碍物的属性信息以及输电线路的路线信息,确定至少两条备选巡检路径。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于预设的路径规划算法,根据所述至少两个备选巡检点的位置信息、输电线路周围的障碍物的属性信息以及输电线路的路线信息,确定至少两条备选巡检路径,包括:
根据输电线路的路线信息,确定备选巡检路径的起点信息和终点信息;
根据所述至少两个备选巡检点的位置信息,确定各备选巡检路径的必经点;
根据输电线路周围的障碍物的属性信息中的位置信息,确定备选巡检路径的避让点;
基于预设的路径规划算法,根据所述备选巡检路径的起点信息、终点信息、必经点和避让点,确定至少两条备选巡检路径。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
根据无人机巡检飞行速度、通信延时时间、无人机左前翼与输电线路之间的距离、无人机右前翼与输电线路之间的距离、无人机相关设备的偏差距离、无人机机翼长度、无人机头部到主轴的距离以及无人机尾部到主轴的距离,确定无人机与输电线路之间的安全距离。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
根据无人机与输电线路之间的距离、无人机的摄像头底片高度、无人机的摄像头底片宽度以及预设焦距,确定无人机的有效监控范围。
6.一种基于无人机的巡检装置,其特征在于,包括:
第一确定模块,用于基于预设的路径规划算法,根据输电线路的路线信息、输电线路重要部件的属性信息、无人机与输电线路之间的安全距离、输电线路周围的障碍物的属性信息以及无人机的有效监控范围,确定至少两条备选巡检路径;
第二确定模块,用于基于预先构建的目标函数,对所述至少两条备选巡检路径进行筛选,并根据筛选结果,确定目标巡检路径;
巡检模块,用于基于所述目标巡检路径,控制无人机对输电线路进行巡检;
其中,第二确定模块包括:
目标值确定单元,用于将所述至少两条备选巡检路径关联的参数分别输入预先构建的目标函数,得到各备选巡检路径对应的目标值;
筛选单元,用于根据各备选巡检路径的目标值,对所述至少两条备选巡检路径进行筛选;
其中,目标值确定单元具体用于:
根据输电线路周围的障碍物的属性信息,确定输电线路周围的障碍物数量,并确定各备选巡检路径关联的备选消耗能量;
根据输电线路周围的障碍物的属性信息和至少两条备选巡检路径,确定各备选巡检路线的路径点与障碍物之间的总距离;
将障碍物数量、备选巡检路径包含的路径点数量、总距离和备选消耗能量,输入预先构建的目标函数中,得到各备选巡检路径对应的目标值;
其中,所述目标函数通过如下公式进行表示:
其中,V表示目标函数的输出值,即备选巡检路径对应的目标值,NP为备选巡检路径所包含的路径点数量;nobs表示障碍物数量,dobs ij表示备选巡检路径中第i个路径点与第j个障碍物之间的总距离,l表示无人机的机身长度,a1表示无人机的机翼长度;Et为备选消耗能量;
其中,通过如下公式,确定备选巡检路径关联的备选消耗能量Et:
其中,Et为备选消耗能量,KE为预设的电机转换超参数,NP为备选巡检路径所包含的路径点个数;∆t为预设的采样周期,k表示无人机电机的数量,w ki 表示在第i个路径点时无人机第k个电机的转速。
7.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的基于无人机的巡检方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述的基于无人机的巡检方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211545498.0A CN115542953B (zh) | 2022-12-05 | 2022-12-05 | 一种基于无人机的巡检方法、装置、设备以及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211545498.0A CN115542953B (zh) | 2022-12-05 | 2022-12-05 | 一种基于无人机的巡检方法、装置、设备以及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115542953A CN115542953A (zh) | 2022-12-30 |
CN115542953B true CN115542953B (zh) | 2023-03-24 |
Family
ID=84722735
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211545498.0A Active CN115542953B (zh) | 2022-12-05 | 2022-12-05 | 一种基于无人机的巡检方法、装置、设备以及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115542953B (zh) |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2015131462A1 (zh) * | 2014-03-07 | 2015-09-11 | 国家电网公司 | 一种用于无人机输电线路巡检的集中监控系统及监控方法 |
CN111044070A (zh) * | 2020-01-02 | 2020-04-21 | 北京理工大学 | 一种基于能耗计算的车辆导航方法及系统 |
CN112947531A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-06-11 | 上海工程技术大学 | 无人机的控制方法、装置、设备及存储介质 |
CN113625770A (zh) * | 2021-09-07 | 2021-11-09 | 国电四子王旗光伏发电有限公司 | 基于飞行无人机对光伏电站进行巡检的自主导航规划方法及装置 |
WO2021237448A1 (zh) * | 2020-05-26 | 2021-12-02 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 路径规划方法、装置及系统 |
CN113985912A (zh) * | 2021-09-17 | 2022-01-28 | 合肥工业大学 | 车辆与无人机协同巡检的路径规划方法及系统 |
CN114326825A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-04-12 | 国网辽宁省电力有限公司铁岭供电公司 | 输电线路无人机巡检路径规划及缺陷分析云平台 |
CN114355909A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-04-15 | 的卢技术有限公司 | 一种路径规划的方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN114735210A (zh) * | 2022-05-24 | 2022-07-12 | 国网黑龙江省电力有限公司哈尔滨供电公司 | 具有避障功能的高压线路巡检飞行器 |
CN115145311A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-04 | 广东电网有限责任公司 | 一种巡检路径规划方法、装置、设备和存储介质 |
CN115328212A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-11-11 | 成都流体动力创新中心 | 一种基于无人机吊舱的目标追踪方法及装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10429847B2 (en) * | 2017-09-22 | 2019-10-01 | Locus Robotics Corp. | Dynamic window approach using optimal reciprocal collision avoidance cost-critic |
-
2022
- 2022-12-05 CN CN202211545498.0A patent/CN115542953B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2015131462A1 (zh) * | 2014-03-07 | 2015-09-11 | 国家电网公司 | 一种用于无人机输电线路巡检的集中监控系统及监控方法 |
CN111044070A (zh) * | 2020-01-02 | 2020-04-21 | 北京理工大学 | 一种基于能耗计算的车辆导航方法及系统 |
WO2021237448A1 (zh) * | 2020-05-26 | 2021-12-02 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 路径规划方法、装置及系统 |
CN112947531A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-06-11 | 上海工程技术大学 | 无人机的控制方法、装置、设备及存储介质 |
CN113625770A (zh) * | 2021-09-07 | 2021-11-09 | 国电四子王旗光伏发电有限公司 | 基于飞行无人机对光伏电站进行巡检的自主导航规划方法及装置 |
CN113985912A (zh) * | 2021-09-17 | 2022-01-28 | 合肥工业大学 | 车辆与无人机协同巡检的路径规划方法及系统 |
CN114326825A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-04-12 | 国网辽宁省电力有限公司铁岭供电公司 | 输电线路无人机巡检路径规划及缺陷分析云平台 |
CN114355909A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-04-15 | 的卢技术有限公司 | 一种路径规划的方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN114735210A (zh) * | 2022-05-24 | 2022-07-12 | 国网黑龙江省电力有限公司哈尔滨供电公司 | 具有避障功能的高压线路巡检飞行器 |
CN115145311A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-04 | 广东电网有限责任公司 | 一种巡检路径规划方法、装置、设备和存储介质 |
CN115328212A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-11-11 | 成都流体动力创新中心 | 一种基于无人机吊舱的目标追踪方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Path Planning Algorithms for Power Transmission Line InspectionUsing Unmanned Aerial Vehicles;Jingkui Cui et al.;《2017 29th CCDC》;20170717;第2304-2309页 * |
考虑安全飞行通道约束的无人机;黄宇昊 等;《上海交通大学学报》;20220831;第56卷(第8期);第1024-1033页 * |
输电线路智能巡检系统的设计研究;赖奎 等;《广东电力》;20160731;第29卷(第7期);第105-110页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115542953A (zh) | 2022-12-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110244750B (zh) | 一种无人机巡视路径规划方法及装置 | |
WO2021237545A1 (zh) | 杆塔巡检方法、无人机、控制装置、系统及存储介质 | |
CN115145311A (zh) | 一种巡检路径规划方法、装置、设备和存储介质 | |
CN113534844A (zh) | 一种未知环境下的旋翼飞行器输电线路巡检方法及装置 | |
CN116594428A (zh) | 一种巡视航线的生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111290417A (zh) | 风机巡检航线的生成方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN114757454B (zh) | 一种风力发电机的无人机巡检航线生成方法、装置及设备 | |
CN113359808A (zh) | 一种无人机电力巡检多级路径规划方法及相关装置 | |
CN113110601A (zh) | 一种无人机电力线路巡检路径优化方法及装置 | |
CN116700277A (zh) | 巡检路径的生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN115047278A (zh) | 一种变电站巡检方法、装置、设备及存储介质 | |
CN115542953B (zh) | 一种基于无人机的巡检方法、装置、设备以及介质 | |
Zhang et al. | UAV trajectory planning for complex open storage environments based on an improved RRT algorithm | |
CN113253752A (zh) | 一种杆塔的无人机巡检实现方法、装置、设备和存储介质 | |
CN112096566A (zh) | 风机停机状态参数的获取方法、系统、设备和介质 | |
US20230078502A1 (en) | Fast path planning for dynamic avoidance in partially known environments | |
CN115345446A (zh) | 基于无人机巡线和点云数据的工程竣工验收方法 | |
CN112132786B (zh) | 风机停机状态参数的计算方法、系统、设备和介质 | |
CN115239889A (zh) | 3d重建网络的训练方法、3d重建方法、装置、设备和介质 | |
Huang et al. | On the 3D track planning for electric power inspection based on the improved ant colony optimization and algorithm | |
CN115033017A (zh) | 用于光伏电站的无人机巡检路径合理性的判定方法及装置 | |
CN115167517A (zh) | 一种无人机控制方法、装置、设备及介质 | |
CN116841320A (zh) | 一种输电线路的巡检规划方法、装置、设备及存储介质 | |
CN117553799A (zh) | 一种巡检机器人路径规划方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113109852B (zh) | 一种无人机进狭窄空间的路径规划方法及装置 |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |