CN115877865A - 一种无人机巡检方法、装置及无人机巡检系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人机巡检方法，涉及无人机技术领域，特别涉及一种无人机巡检方法、装置及无人机巡检系统；其通过调取采集的点云模型数据形成对应的点云模型，并对杆塔所对应的巡检子航线进行模块化管理，可在点云模型中实现巡检航线的自动绘制，大大提升了巡检航协的绘制效率，以及实现了巡检任务的综合管理，为巡检航线采集减轻工作人员的负担，降低工资负荷；同时也可避免了各地市出现重复规划航线飞行采集拍照等工作，减少了人工巡航所带来的繁琐流程及工作。

Description

一种无人机巡检方法、装置及无人机巡检系统

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，特别涉及一种无人机巡检方法、装置及无人机巡检系统。

背景技术

无人驾驶飞机简称“无人机”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机，或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。无人机按应用领域，可分为军用与民用。军用方面，无人机分为侦察机和靶机。民用方面，无人机+行业应用，是无人机真正的刚需；在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄、制造浪漫等等领域的应用，大大的拓展了无人机本身的用途，发达国家也在积极扩展行业应用与发展无人机技术。

在现有技术中，采用无人机进行巡检，往往需要无人机平台进行辅助，无法在电脑端规划巡检航线、且各地市无人机平台相互不兼容，导致进行巡检前，操作人员需到现场再一遍飞行获取航线。另外，由于各地市平台不兼容缺陷无法及时共享航线、易重复巡检航线线路。另外，如针对一处严重及以上缺陷或者暂不影响线路安全运行的缺陷，安排无人机巡航，将占用无人机资源，浪费人力物力，增加巡航人力、物力的成本。

发明内容

本发明的目的在于避免现有技术中的不足之处而提供一种能够完善无人机巡检规划，避免不必要的重复飞行或重复巡检的技术。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

根据本发明公开的一个方面，提供了一种无人机巡检方法，应用于输电线路巡检，包括以下步骤：

S1：获取点云模型数据并生成对应的点云模型；点云模型数据包括环境模型数据和杆塔模型数据，杆塔模型数据包括杆塔类型；

S2：在点云模型中确定巡检任务对应的起止点以及途径的各个杆塔；

S3：根据各个杆塔对应的杆塔类型，匹配对应的杆塔巡检航线模板，确定各个杆塔对应的巡检子航线；

S4：根据起止点以及途径的各个杆塔对应的空间位置关系生成巡检通道航线；

S5：发布巡检任务，巡检任务包括巡检通道航线以及各个杆塔对应的巡检子航线。

具体的，还包括以下步骤：

S6：获取无人机采集的巡检数据；巡检数据包括可见光影像；

S7：对巡线数据进行结构化处理，并保存；

S8：对可见光影像进行数据转换，转换成像素点云数据；

S9：通过像素点云数据对点云模型数据进行数据更新。

更具体的，步骤S3还包括以下步骤：

S31：根据杆塔的杆塔类型判断是否存在对应的杆塔巡检航线模板；若存在，直接调用杆塔巡检航线模板，若不存在，进入步骤S32；

S32：把绘制的巡检子航线保存为杆塔类型对应的杆塔巡检航线模板。

更具体的，杆塔巡检航线模板还包括巡检安全起降点和拍摄点。

更具体的，步骤S1还包括：根据点云模型数据以及确定的建模参数生成对应的点云模型；建模参数包括：高度范围值、航线角度以及建筑物外扩边界值。

根据本发明公开的另一个方面，提供了一种巡检装置，采用上述的一种无人机巡检方法，包括：存储模块、通信模块、模型生成模块、任务编辑模块、航线生成模块和杆塔匹配模块；存储模块用于存储点云模型数据；模型生成模块用于根据获取点云模型数据并生成对应的点云模型；任务编辑模块用于生成巡检任务并确定巡检任务对应的起止点以及途径的各个杆塔；杆塔匹配模块用于根据各个杆塔对应的杆塔类型，匹配对应的杆塔巡检航线模板；航线生成模块用于根据起止点以及途径的各个杆塔对应的空间位置关系生成巡检通道航线；通信模块用于发布巡检任务。

具体的，还包括云点纠正模块；云点纠正模块用于通过对比计算实地测量的特征点的坐标与杆塔模型数据对应特征位置坐标的差值，纠正杆塔模型数据的坐标和/或纠正对应的巡检通道航线以及各个杆塔对应的巡检子航线的坐标偏差。

另一具体的，还包括模拟飞行模块；模拟飞行模块用于对巡检任务进行模拟飞行预览，并根据设定的安全距离值生成警示信息。

根据本发明公开的另一个方面，一种无人机巡检系统，包括：无人机管控平台、管控端和无人机控制端；无人机管控平台包括上述的一种巡检装置；无人机管控平台通过通信模块分别与无人机控制端以及管控端单独连接；管控端用于通过无人机管控平台生成并下发巡检任务；无人机控制端用于控制无人机的航行，以及通过无人机管控平台获取对应的巡检任务。

具体的，还包括：存储服务器；存储服务器分别与无人机控制端以及无人机管控平台连接；无人机控制端把无人机采集的巡检数据发送到存储服务器后，存储服务器对巡检数据进行结构化处理并保存；无人机管控平台通过通信模块从存储服务器进行数据加载。

本发明的有益效果：通过调取采集的点云模型数据形成对应的点云模型，并对杆塔所对应的巡检子航线进行模块化管理，可在点云模型中实现巡检航线的自动绘制，大大提升了巡检航协的绘制效率，以及实现了巡检任务的综合管理，为巡检航线采集减轻工作人员的负担，降低工资负荷；同时也可避免了各地市出现重复规划航线飞行采集拍照等工作，减少了人工巡航所带来的繁琐流程及工作。

附图说明

通过结合附图对于本发明公开的示例性实施例进行描述，可以更好地理解本发明，在附图中：

图1所示的是根据本发明公开实施例一的一种无人机巡检方法的示意性流程图；

图2所示的是根据本发明公开实施例一的一种无人机巡检系统的原理方框示意图。

具体实施方式

以下将描述本发明的具体实施方式，需要指出的是，在这些实施方式的具体描述过程中，为了进行简明扼要的描述，本说明书不可能对实际的实施方式的所有特征均作详尽的描述。应当可以理解的是，在任意一种实施方式的实际实施过程中，正如在任意一个工程项目或者设计项目的过程中，为了实现开发者的具体目标，为了满足系统相关的或者商业相关的限制，常常会做出各种各样的具体决策，而这也会从一种实施方式到另一种实施方式之间发生改变。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本发明公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本发明揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本发明的内容不充分。

除非另作定义，权利要求书和说明书中使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明专利申请说明书以及权利要求书中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“一个”或者“一”等类似词语并不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现在“包括”或者“包含”前面的元件或者物件涵盖出现在“包括”或者“包含”后面列举的元件或者物件及其等同元件，并不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，也不限于是直接的还是间接的连接。

实施例一

如图2所示，一种无人机巡检系统，包括：无人机管控平台、管控端、无人机控制端和存储服务器；无人机管控平台分别与无人机控制端以及管控端单独连接；管控端用于通过无人机管控平台生成并下发巡检任务；无人机控制端用于控制无人机的航行，以及通过无人机管控平台获取对应的巡检任务。

存储服务器分别与无人机控制端以及无人机管控平台连接；无人机控制端把无人机采集的巡检数据发送到存储服务器后，存储服务器对巡检数据进行结构化处理并保存；无人机管控平台可通过线路名称和杆塔编号与存储服务器进行数据交互。管控端可通过无人机管控平台在存储服务器中上传或下载las格式的点云模型数据；其中，在本实施例中，针对图像易受到噪声严重干扰，使图像退化的问题，还使用了自适应中值滤波图像复原算法，来去除了噪声，提高了图像质量。

额外的，无人机控制端和管控端(以及第三方端口)，均通过身份认证后登录到所述无人机管控平台，认证通过后建立安全连接，确保访问请求和数据传输安全可靠。

其中，无人机在飞行时，会记录下对应的架次的轨迹，和会记录下当时的时间、地点、飞行时长、距离、高度、飞行速度信息，以及统计使用本系统飞行的总时长、总飞行里程、飞行次数、最长里程信息。另外，无人机在自动巡航的模式下，如果执行任务过程时中途中断后，再次选择该任务上传时，会在巡检任务设置弹框中会有选择框“使用断点续航”，选中后开始任务时无人机会先飞到断点位置上方，然后降落到断点位置开始续飞。

具体的，在本实施例中，无人机管控平台包括上述的一种巡检装置。一种巡检装置可以包括或被分割成一个或多个程序模块，一个或者多个程序模块被存储于存储介质中，并由一个或多个处理器所执行，以完成本发明。本发明所称的程序模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，比程序本身更适合于描述一种巡检装置在存储介质中的执行过程。以下描述将具体介绍本实施例各程序模块的功能：其中，包括：存储模块、通信模块、模型生成模块、任务编辑模块、航线生成模块、云点纠正模块、杆塔匹配模块和模拟飞行模块。

无人机管控平台通过通信模块分别与无人机控制端和管控端进行信息交互。

存储模块用于存储点云模型数据、巡检任务、点云数据台账数据和PMS台账数据。

模型生成模块用于根据获取点云模型数据并生成对应的点云模型。在本实施例中，模型生成模块还包括坐标转换单元，用于对点云模型数据进行投影坐标系(如UTM投影或高斯投影)以及地坐标系(如：WGS 84或CGCS 2000)进行坐标系的转换。

额外的，对于已扫描点云模型数据但在PMS台账中尚未建账的杆塔，可直接导入点云模型数据并形成对应的点云数据台账数据，进而与PMS台账进行关联。

任务编辑模块用于生成巡检任务并确定巡检任务对应的起止点以及途径的各个杆塔。具体的，在本实施例中，任务编辑模块还包括航拍相机参数设置单元，用于设置拍摄点无人机相机角度、机头方向以及安全距离值。

杆塔匹配模块用于根据各个杆塔对应的杆塔类型，匹配对应的杆塔巡检航线模板，并根据匹配的杆塔巡检航线模板，确定各个杆塔对应的巡检子航线。额外的，杆塔匹配模块还包括航拍位置编辑单元，用于编辑杆塔巡检航线模板。

航线生成模块用于根据起止点以及途径的各个杆塔对应的空间位置关系生成巡检通道航线。

其中，巡检任务中的航迹规划信息包括巡检通道航线以及各个杆塔对应的巡检子航线。航迹规划信息可保存在无人机管控平台的存储模块中，也可在对应的管控端直接进行本地保存，进而导出。

模拟飞行模块用于对巡检任务进行模拟飞行预览，并根据设定的安全距离值生成警示信息。

云点纠正模块用于通过对比计算实地测量的特征点的坐标与杆塔模型数据对应特征位置坐标的差值，纠正杆塔模型数据的坐标和/或纠正对应的巡检通道航线以及各个杆塔对应的巡检子航线的坐标偏差。

在本实施例中，无人机巡检系统包括访问层、接口层、服务层和存储层；其中，访问层和接口层对应上述通讯模块；服务层包括上述的模型生成模块、任务编辑模块、航线生成模块、云点纠正模块、杆塔匹配模块和模拟飞行模块；存储层包括上述的存出模块和存储服务器。

前端(即访问层和接口层)采用主流react/vue框架，后端(即服务层和存储层)基于springcloud微服务框架，拆分为多个细粒度且可独立开发、编译、部署、运行的微服务和微应用；每个微服务独立部署，故障隔离性好，单个微服务出现问题不会导致整个业务应用不可用。服务层的各个业务应用能够实现灰度发布、频繁部署，持续交付能力强，能够灵活快速地适应业务的持续发展变化。将传统单体应用按照专业拆分成服务模块，降低了各个服务之间的耦合度和复杂度，即有较高的灵活交付能力，又便于后续的分工管理和协同工作，业务拆分后，微服务可以有独立的数据库，解放了对单数据库集群连接数的能力依赖。各个微服务对应的功能，分别包括：数据加载、坐标转换、杆塔新建导入、航线自动绘制、航线手动绘制、航线整体调整、航点名称导入导出、航线编辑、航线安全检查、航线加载、航线保存、点云纠偏。

其中，由于航迹规划信息中的航点比较多，航点名称校验及修改及不方便，航点名称导入导出功能可以将航迹规划信息上所有航点信息保存成.csv格式文件，该文件可以方便的用excel打开进行编辑、名称校验；校验修改结束后，可以再导入到软件，并和航线进行精准匹配。

如图1所示，一种无人机巡检方法，应用于上述的无人机巡检系统，包括以下步骤：

S0：管控端通过身份验证登录无人机管控平台。

S1：无人机管控平台获取存储在存储服务器中的点云模型数据，并生成对应的点云模型；点云模型数据包括环境模型数据和杆塔模型数据，分别对应环境模型和杆塔模型，其中，杆塔模型数据包括杆塔类型。

其中，步骤S1还包括以下步骤：

S11：获取KML文件，所述KML文件包括具有绝对高度数据的点云模型数据；

S12：确定建模参数；所述建模参数包括：高度范围值、航线角度以及建筑物外扩边界值；

S13：根据所述点云模型数据以及所述建模参数生成对应的点云模型。

S2：在点云模型中确定巡检任务对应的起止点以及途径的各个杆塔。

S3：根据各个杆塔对应的杆塔类型，匹配对应的杆塔巡检航线模板，确定各个杆塔对应的巡检子航线。其中，杆塔巡检航线模板还包括巡检安全起降点和拍摄点。

其中，步骤S3还包括以下步骤：

S31：根据杆塔的杆塔类型判断是否存在对应的杆塔巡检航线模板；若存在，直接调用杆塔巡检航线模板，若不存在，进入步骤S32；

S32：把绘制的巡检子航线保存为杆塔类型对应的杆塔巡检航线模板。

在本实施例中，对于不同电压等级、不同塔型的输电线路设备巡检，有不同的巡检作业方式。一般单回路直线塔与单回路耐张塔，需要无人机按照设定的顺序，对杆塔金具进行逐级的巡检。具体包括以下步骤：

1)在杆塔一侧起飞，在拍摄点拍摄基础和杆号牌，用于分析照片时候可以区分杆塔号。

2)升起无人机到横担部位，保持飞机与目标物间的距离大于5m，拍摄金具和连接部位，同一部位一般拍摄两张角度略有区别的照片，避免相机抖动导致照片模糊及由于螺栓、销钉穿向不一致导致的拍摄死角。

3)飞到杆塔顶端，拍摄通道和地线线夹金具等。

4)从杆塔顶端跨越导地线，可以避免导地线对地或交叉跨越物距离不足导致放电事故，也能保证无人机出现故障后一键返航不会碰触导地线从而造成事故。

5)从另一侧横担处拍摄金具和连接部位。

6)所有金具部位都拍摄完毕后，降落到地面或飞向下一杆塔，一基杆塔拍摄结束。

S4：根据起止点以及途径的各个杆塔对应的空间位置关系生成巡检通道航线；

S5：发布巡检任务，巡检任务包括巡检通道航线以及各个杆塔对应的巡检子航线。

无人机控制端通过身份验证登录无人机管控平台后，可获取对应的巡检任务，并控制无人机按照巡检任务中的航迹规划信息进行航行并采集巡检数据，上传至存储服务器。

S6：存储服务器获取无人机采集的巡检数据；巡检数据包括可见光影像；

S7：对巡线数据进行结构化处理，并保存；

S8：对可见光影像进行数据转换，转换成像素点云数据；

S9：通过像素点云数据对点云模型数据进行数据更新。

本申请的一种无人机巡检方法、装置及无人机巡检系统，可快速实现实现杆塔模型数据的新建或导入，并可将已绘制的巡检子航线保存成模板，针对同塔型杆塔，导入对应的模板，即可生成对应的航线，经过人工细调之后即可，极大的提高绘制效率；同时也实现了巡检通道航线的自动绘制，自动选择相邻杆塔点，设定航点间隔等参数后自动生成巡检通道航线；并通过对比计算实地测量的特征点的坐标与杆塔模型数据对应特征位置坐标的差值，纠正杆塔模型数据的坐标和/或纠正对应的巡检通道航线以及各个杆塔对应的巡检子航线的坐标偏差，能够更精准的确定航线中各个点位的坐标位置，保证自动巡检的安全性与信息采集的精准性。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。流程图中或在此以其它方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

本技术领域的普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种无人机巡检方法，应用于输电线路巡检，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取点云模型数据并生成对应的点云模型；所述点云模型数据包括环境模型数据和杆塔模型数据，所述杆塔模型数据包括杆塔类型；

S2：在所述点云模型中确定巡检任务对应的起止点以及途径的各个杆塔；

S3：根据所述各个杆塔对应的杆塔类型，匹配对应的杆塔巡检航线模板，确定所述各个杆塔对应的巡检子航线；

S4：根据所述起止点以及途径的各个杆塔对应的空间位置关系生成巡检通道航线；

S5：发布巡检任务，所述巡检任务包括所述巡检通道航线以及各个杆塔对应的巡检子航线。

2.根据权利要求1所述的一种无人机巡检方法，其特征在于，还包括以下步骤：

S6：获取无人机采集的巡检数据；所述巡检数据包括可见光影像；

S7：对所述巡线数据进行结构化处理，并保存；

S8：对所述可见光影像进行数据转换，转换成像素点云数据；

S9：通过所述像素点云数据对所述点云模型数据进行数据更新。

3.根据权利要求1或2所述的一种无人机巡检方法，其特征在于，所述步骤S3还包括以下步骤：

S31：根据所述杆塔的杆塔类型判断是否存在对应的杆塔巡检航线模板；若存在，直接调用所述杆塔巡检航线模板，若不存在，进入步骤S32；

S32：把绘制的巡检子航线保存为所述杆塔类型对应的杆塔巡检航线模板。

4.根据权利要求3所述的一种无人机巡检方法，其特征在于：

所述杆塔巡检航线模板还包括巡检安全起降点和拍摄点。

5.根据权利要求4所述的一种无人机巡检方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：

根据所述点云模型数据以及确定的建模参数生成对应的点云模型；所述建模参数包括：高度范围值、航线角度以及建筑物外扩边界值。

6.一种巡检装置，其特征在于，采用权利要求1至5任一项所述的一种无人机巡检方法，包括：存储模块、通信模块、模型生成模块、任务编辑模块、航线生成模块和杆塔匹配模块；

所述存储模块用于存储点云模型数据；

所述模型生成模块用于根据获取点云模型数据并生成对应的点云模型；

所述任务编辑模块用于生成巡检任务并确定所述巡检任务对应的起止点以及途径的各个杆塔；

所述杆塔匹配模块用于根据所述各个杆塔对应的杆塔类型，匹配对应的杆塔巡检航线模板；

所述航线生成模块用于根据所述起止点以及途径的各个杆塔对应的空间位置关系生成巡检通道航线；

所述通信模块用于发布巡检任务。

7.根据权利要求6所述的一种巡检装置，其特征在于：还包括云点纠正模块；

所述云点纠正模块用于通过对比计算实地测量的特征点的坐标与杆塔模型数据对应特征位置坐标的差值，纠正杆塔模型数据的坐标和/或纠正对应的巡检通道航线以及各个杆塔对应的巡检子航线的坐标偏差。

8.根据权利要求6所述的一种巡检装置，其特征在于：还包括模拟飞行模块；

所述模拟飞行模块用于对所述巡检任务进行模拟飞行预览，并根据设定的安全距离值生成警示信息。

9.一种无人机巡检系统，其特征在于，包括：无人机管控平台、管控端和无人机控制端；所述无人机管控平台包括权利要求6至8任一项所述的一种巡检装置；

所述无人机管控平台通过所述通信模块分别与所述无人机控制端以及管控端单独连接；

所述管控端用于通过所述无人机管控平台生成并下发巡检任务；

所述无人机控制端用于控制无人机的航行，以及通过所述无人机管控平台获取对应的所述巡检任务。

10.根据权利要求9所述的一种无人机巡检系统，其特征在于，还包括：存储服务器；

所述存储服务器分别与所述无人机控制端以及无人机管控平台连接；

所述无人机控制端把无人机采集的巡检数据发送到所述存储服务器后，所述存储服务器对所述巡检数据进行结构化处理并保存；

所述无人机管控平台通过所述通信模块从所述存储服务器进行数据加载。

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