CN116755474A - 一种无人机用电力巡线方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及无人机电力巡线技术领域，具体为一种无人机用电力巡线方法及系统，包括以下步骤：规划与路径规划模块接收巡线任务的要求和环境条件，根据算法选择合适的路径规划算法，并考虑避障操作。本发明中，通过选择合适的路径规划算法，并综合考虑避障操作，制定高效的飞行规划和路径规划策略，利用传感器和图像处理算法获取周围环境的信息，并对电力线路、障碍物和缺陷等进行准确识别和分析，掌握巡线任务的关键信息，利用目标检测和识别算法、图像分割算法，对电力线路、缺陷和异常情况进行准确识别和分析，并在多机协同巡检中，引入无人机编队飞行技术和多机协同控制算法，实现多架无人机之间的协同操作和任务协调，确保巡检完善性。

Description

一种无人机用电力巡线方法及系统

技术领域

本发明涉及无人机电力巡线技术领域，尤其涉及一种无人机用电力巡线方法及系统。

背景技术

无人机电力巡线是指利用无人机进行电力线路巡检和监测的一种技术手段，随着无人机技术的发展和应用，传统的人工巡线方式逐渐被无人机巡线所取代，无人机电力巡线利用搭载了相应设备和传感器的无人机，对电力线路进行航拍和监测，无人机可以携带高清摄像机、红外热像仪、激光扫描仪等各种传感器，通过这些传感器获取电力线路的图像、视频、温度等数据，同时，无人机还可以配备相关软件和算法，对获取的数据进行分析和处理，以识别线路的异常状态和潜在故障。

在无人机电力巡线的实施过程中，由于电力巡线的电网路线相对复杂，传统无人机需要逐个设置巡查路线，路线的规划效果较弱，且对于传感器的数据分析工作缺乏对应算法支持，导致无人机较难精确地掌握巡线任务的关键信息，对于电力线路、缺陷和异常情况，自动化识别功能较弱，且在多机协同操作方面，容易因为决策调度的不充分，导致巡查工作覆盖范围不充分或冗余的情况发生，需要进行改进。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种无人机用电力巡线方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种无人机用电力巡线方法，包括以下步骤：

规划与路径规划模块接收巡线任务的要求和环境条件，根据算法选择合适的路径规划算法，并考虑避障操作，制定无人机的飞行规划和路径规划策略；

感知与感知处理模块利用传感器获取周围环境的信息，并结合图像处理、计算机视觉和机器学习算法对获取的数据进行实时处理，识别电力线路、障碍物和缺陷等，提供关键信息给后续模块；

避障与自主导航模块根据感知模块提供的信息，利用避障算法和路径跟踪算法实现无人机在复杂环境中的自主避障和导航功能，确保无人机安全地绕过障碍物并按照预定路径巡线；

控制与执行模块负责控制无人机的飞行姿态、加速度和航向等参数，执行路径规划和避障模块提供的指令，实现精确的飞行控制和运动执行；

数据传输与存储模块涉及无人机和地面站之间的数据传输和存储。无人机利用无线通信技术将实时图像和数据传输给地面站进行监测和分析，重要的巡线数据进行存储和备份，以实现高效的数据传输和安全的数据存储；

高级图像处理模块利用更高级的图像处理算法，对电力线路、缺陷和异常情况进行准确识别和分析，提供详细的巡线报告和故障诊断；

智能决策与任务分配模块结合机器学习和人工智能算法，根据历史数据进行学习和分析，实现智能决策和自动任务分配，优化巡线路线规划、飞行策略选择；

多机协同和编队飞行模块引入无人机编队飞行技术和多机协同控制算法，实现多架无人机之间的协同操作，共同完成大范围、复杂的巡线任务，实现更广阔的覆盖范围和更高效的巡线速度。

一种无人机用电力巡线系统是由规划与路径规划模块、感知与感知处理模块、避障与自主导航模块、控制与执行模块、数据传输与存储模块、高级图像处理模块、智能决策与任务分配模块、多机协同和编队飞行模块组成；

所述规划与路径规划模块包括任务需求接收子模块、路径规划算法子模块、避障操作子模块；

所述感知与感知处理模块包括传感器数据获取子模块、图像处理与计算机视觉子模块；

所述避障与自主导航模块包括环境感知子模块、避障路径规划子模块、导航控制子模块；

所述控制与执行模块包括姿态控制子模块、指令执行子模块、自适应控制子模块；

所述数据传输与存储模块包括数据传输子模块、数据存储子模块；

所述高级图像处理模块包括目标检测和识别子模块、图像分割子模块、三维重建子模块；

所述智能决策与任务分配模块包括学习和分析子模块、智能决策子模块、决策优化子模块；

所述多机协同和编队飞行模块包括编队组建子模块、多机协同控制子模块、编队调整子模块。

作为本发明的进一步方案，所述任务需求接收子模块具体接收包括巡线任务要求和环境条件的输入信息，确定包含避障要求、时间限制的巡线任务详细要求；

所述路径规划算法子模块采用Rapidly-exploring Random Tree（RRT）算法，在复杂环境中进行逐步构建无人机检查路径的任务；

所述避障操作子模块引入人工势场法，并通过蚁群算法，在路径规划过程中综合考虑避障操作。

作为本发明的进一步方案，所述传感器数据获取子模块利用包括摄像头、激光雷达、超声波传感器的传感器组获取周围环境的信息，并基于电力巡线任务，摄像头拍摄电力线路、杆塔、缺陷目标的图像，激光雷达获取周围障碍物的距离和形状信息；

所述图像处理与计算机视觉子模块，对传感器获取的图像数据进行实时处理和分析，实现目标识别、图像分割等功能，采用包括滤波、边缘检测、噪声降低的图像处理算法，对图像进行预处理，应用包括目标检测、目标跟踪、实例分割的计算机视觉和机器学习算法，对图像中的电力线路、杆塔、缺陷目标进行识别和分析。

作为本发明的进一步方案，所述环境感知子模块基于感知模块提供的信息，进行环境感知，所述环境感知包括对障碍物的识别、位置和形状的感知，利用传感器数据和图像处理技术，对障碍物进行检测和感知，通过对环境中的障碍物进行实时监测和分析，获取导航环境信息；

所述避障路径规划子模块在复杂环境中，利用Dijkstra算法生成无碰撞的路径，考虑环境的静态和动态信息，进行动态避障，以应对障碍物的移动或变化，并计算出绕过障碍物的最优路径；

所述导航控制子模块，利用路径跟踪算法实现无人机的导航功能，确保无人机按照规划的路径进行飞行，并基于PID控制器，控制姿态、位置和速度参数，使无人机保持目标路径。

作为本发明的进一步方案，所述姿态控制子模块通过控制无人机的飞行姿态，包括滚转、俯仰和偏航角等，来实现飞行动作的精确控制，利用惯性测量单元（IMU）等传感器获取无人机的姿态信息，并将其作为反馈输入，根据控制策略调整无人机的姿态；

所述指令执行子模块，执行路径规划模块和避障模块提供的指令，以实现无人机飞行路径的调整和控制，根据路径规划模块生成的路径，通过控制指令调整无人机的航向、速度和高度等参数，根据避障模块提供的避障指令，调整无人机的飞行轨迹，实现避开障碍物的飞行；

所述自适应控制子模块结合无人机的动力学模型和环境信息，自适应控制方法利用模型参数的变化或环境动态信息进行参数调整，对无人机的控制策略进行自适应调整。

作为本发明的进一步方案，所述数据传输子模块利用无线通信技术，将实时图像和数据传输给地面站进行监测和分析，将感知模块获取的图像数据、传感器数据和控制指令等通过数据传输通道传送给地面站；

所述数据存储子模块针对重要的巡线数据，进行存储和备份，确保数据的安全性和可靠性，利用本地服务器或存储设备，将数据保存在本地，并采用云存储服务，将数据上传至云端服务器。

作为本发明的进一步方案，所述目标检测和识别子模块通过Faster R-CNN目标检测和识别算法，对电力线路、杆塔、缺陷等目标进行更准确检测和识别，并基于训练模型，对不同类型的目标进行识别和分类；

所述图像分割子模块采用实例分割算法，将图像中的目标从背景中分离出来，实现对电力线路的精确分割，分析包括绝缘子、导线的线路各部分的状态和特征；

所述三维重建子模块基于获取的传感器数据，使用点云处理算法对电力线路、杆塔等目标进行三维重建。

作为本发明的进一步方案，所述学习和分析子模块利用机器学习和人工智能算法对历史数据进行学习和分析，采用强化学习算法，从历史数据中提取出巡线任务的关键特征和模式，基于学习到的知识和模型，对未知情况进行预测和推理；

所述智能决策子模块基于学习到的知识和分析结果，实现智能决策和自动任务分配，根据当前环境情况、任务需求和资源约束等因素，选择合适的巡线路线规划和飞行策略；

所述决策优化子模块采用遗传算法对决策进行优化，通过在模拟环境中进行训练和优化，改进巡线任务的决策策略，参考任务紧急程度、飞行距离、环境风险因素，进行多目标决策优化，提高任务的效率和整体性能。

作为本发明的进一步方案，所述编队组建子模块设计通信协议和通信机制，实现编队内部的数据传输和指令交互，并创建多架无人机的编队组建，包括确定编队中的无人机数量、排列方式和形态，执行编队中无人机的角色分配和任务分配；

所述多机协同控制子模块利用多机协同控制算法，参考协同控制时的距离维持、速度匹配、队形调整数据，确保编队内各个无人机之间的相互配合和协同行动，通过通信和数据共享，实现编队内无人机之间的状态同步和信息交换；

所述编队调整子模块根据任务需求和环境变化，实现无人机编队的实时调整，确保适应不同的巡线任务需求，根据巡线区域的大小和形状，调整编队的大小和形态，以最优方式覆盖整个巡线区域，综合环境变化、飞行障碍和通信质量因素，动态调整编队的飞行策略和路径规划。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过选择合适的路径规划算法，并综合考虑避障操作，无人机能够制定高效的飞行规划和路径规划策略，利用传感器和图像处理算法获取周围环境的信息，并对电力线路、障碍物和缺陷等进行准确识别和分析，协助无人机精确地掌握巡线任务的关键信息，高级图像处理模块利用目标检测和识别算法、图像分割算法，对电力线路、缺陷和异常情况进行准确识别和分析，智能决策与任务分配模块结合机器学习和人工智能算法，根据历史数据进行学习和分析，实现智能决策和自动任务分配，并在多机协同巡检中，引入无人机编队飞行技术和多机协同控制算法，实现多架无人机之间的协同操作和任务协调，确保巡检完善性。

附图说明

图1为本发明提出一种无人机用电力巡线方法及系统的工作流程示意图；

图2为本发明提出一种无人机用电力巡线方法及系统的主要系统流程图；

图3为本发明提出一种无人机用电力巡线方法及系统的规划与路径规划模块流程图；

图4为本发明提出一种无人机用电力巡线方法及系统的感知与感知处理模块流程图；

图5为本发明提出一种无人机用电力巡线方法及系统的避障与自主导航模块流程图；

图6为本发明提出一种无人机用电力巡线方法及系统的控制与执行模块流程图；

图7为本发明提出一种无人机用电力巡线方法及系统的数据传输与存储模块流程图；

图8为本发明提出一种无人机用电力巡线方法及系统的高级图像处理模块流程图；

图9为本发明提出一种无人机用电力巡线方法及系统的智能决策与任务分配模块流程图；

图10为本发明提出一种无人机用电力巡线方法及系统的多机协同和编队飞行模块流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种无人机用电力巡线方法，包括以下步骤：

规划与路径规划模块接收巡线任务的要求和环境条件，根据算法选择合适的路径规划算法，并考虑避障操作，制定无人机的飞行规划和路径规划策略；

感知与感知处理模块利用传感器获取周围环境的信息，并结合图像处理、计算机视觉和机器学习算法对获取的数据进行实时处理，识别电力线路、障碍物和缺陷等，提供关键信息给后续模块；

避障与自主导航模块根据感知模块提供的信息，利用避障算法和路径跟踪算法实现无人机在复杂环境中的自主避障和导航功能，确保无人机安全地绕过障碍物并按照预定路径巡线；

控制与执行模块负责控制无人机的飞行姿态、加速度和航向等参数，执行路径规划和避障模块提供的指令，实现精确的飞行控制和运动执行；

数据传输与存储模块涉及无人机和地面站之间的数据传输和存储。无人机利用无线通信技术将实时图像和数据传输给地面站进行监测和分析，重要的巡线数据进行存储和备份，以实现高效的数据传输和安全的数据存储；

高级图像处理模块利用更高级的图像处理算法，对电力线路、缺陷和异常情况进行准确识别和分析，提供详细的巡线报告和故障诊断；

智能决策与任务分配模块结合机器学习和人工智能算法，根据历史数据进行学习和分析，实现智能决策和自动任务分配，优化巡线路线规划、飞行策略选择；

多机协同和编队飞行模块引入无人机编队飞行技术和多机协同控制算法，实现多架无人机之间的协同操作，共同完成大范围、复杂的巡线任务，实现更广阔的覆盖范围和更高效的巡线速度。

该方案利用多个模块的协作完成巡线任务，并具有以下有益效果：首先，规划与路径规划模块能根据任务要求和环境条件选择最合适的路径规划算法，确保无人机按照预定路径巡线，提高效率和准确性，其次，感知与感知处理模块结合图像处理、计算机视觉和机器学习算法对环境信息进行实时处理，识别电力线路、障碍物和缺陷等关键信息，为后续模块提供准确的数据，提高巡线的精度和可靠性，再次，避障与自主导航模块根据感知模块提供的信息，实现无人机在复杂环境中的自主避障和导航功能，确保安全地绕过障碍物，保障巡线任务的安全性，此外，控制与执行模块能够精确控制无人机的飞行姿态和运动参数，执行路径规划和避障模块的指令，实现巡线任务的精准执行，数据传输与存储模块保障实时图像和数据传输，并进行存储和备份，确保巡线数据的高效传输和安全存储，高级图像处理模块通过准确识别和分析，提供详细的巡线报告和故障诊断，为维护和改进工作提供重要支持，智能决策与任务分配模块运用机器学习和人工智能算法进行智能决策和自动任务分配，优化巡线路线规划和飞行策略选择，提高巡线任务的效率和整体性能，最后，多机协同和编队飞行模块实现多架无人机的协同操作，增加覆盖范围和巡线速度，提高任务的执行效率，综上所述，该综合方案能够实现高效、安全、准确的巡线任务，并提供重要的数据支持和决策参考，进一步提升了电力线路的运维效率和质量。

请参阅图2，一种无人机用电力巡线系统是由规划与路径规划模块、感知与感知处理模块、避障与自主导航模块、控制与执行模块、数据传输与存储模块、高级图像处理模块、智能决策与任务分配模块、多机协同和编队飞行模块组成；

规划与路径规划模块包括任务需求接收子模块、路径规划算法子模块、避障操作子模块；

感知与感知处理模块包括传感器数据获取子模块、图像处理与计算机视觉子模块；

避障与自主导航模块包括环境感知子模块、避障路径规划子模块、导航控制子模块；

控制与执行模块包括姿态控制子模块、指令执行子模块、自适应控制子模块；

数据传输与存储模块包括数据传输子模块、数据存储子模块；

高级图像处理模块包括目标检测和识别子模块、图像分割子模块、三维重建子模块；

智能决策与任务分配模块包括学习和分析子模块、智能决策子模块、决策优化子模块；

多机协同和编队飞行模块包括编队组建子模块、多机协同控制子模块、编队调整子模块。

无人机用电力巡线系统是由多个关键模块组成，包括规划与路径规划、感知与感知处理、避障与自主导航、控制与执行、数据传输与存储、高级图像处理、智能决策与任务分配，以及多机协同和编队飞行模块，规划与路径规划模块负责接收任务需求，并选择最佳路径规划算法，并辅以避障操作模块，感知与感知处理模块通过传感器数据获取和图像处理与计算机视觉实现对环境数据的处理，避障与自主导航模块通过环境感知、避障路径规划和导航控制实现无人机的安全飞行，控制与执行模块包括姿态控制、指令执行和自适应控制，用于精确控制无人机飞行，数据传输与存储模块负责实时传输和安全存储巡线数据，高级图像处理模块通过目标检测和识别、图像分割以及三维重建实现对巡线图像的高级处理，智能决策与任务分配模块通过学习和分析、智能决策以及决策优化实现智能决策和任务分配，多机协同和编队飞行模块实现多架无人机的协同和编队飞行，综合而言，无人机用电力巡线系统整合了多个模块，能够提高巡线任务的效率、准确性和安全性，为电力线路运维提供重要支持。

请参阅图3，任务需求接收子模块具体接收包括巡线任务要求和环境条件的输入信息，确定包含避障要求、时间限制的巡线任务详细要求；

路径规划算法子模块采用Rapidly-exploring Random Tree（RRT）算法，在复杂环境中进行逐步构建无人机检查路径的任务；

避障操作子模块引入人工势场法，并通过蚁群算法，在路径规划过程中综合考虑避障操作。

任务需求接收子模块在无人机用电力巡线系统中负责接收输入信息，包括巡线任务要求和环境条件，以确定具体的巡线任务详细要求，如避障要求和时间限制，路径规划算法子模块采用Rapidly-exploring Random Tree（RRT）算法，通过随机采样和生长树的方式在复杂环境中构建无人机检查路径，避障操作子模块则引入了人工势场法和蚁群算法，综合考虑避障操作，在路径规划过程中有效避开障碍物，这些模块的协作确保系统能够准确理解任务需求，选择合适的路径规划算法，并考虑有效的避障策略，从而提高巡线任务的执行效率和安全性，整合起来，任务需求接收子模块、路径规划算法子模块和避障操作子模块在无人机用电力巡线系统中发挥关键作用，保证系统能够准确规划路径并安全地执行巡线任务。

请参阅图4，传感器数据获取子模块利用包括摄像头、激光雷达、超声波传感器的传感器组获取周围环境的信息，并基于电力巡线任务，摄像头拍摄电力线路、杆塔、缺陷目标的图像，激光雷达获取周围障碍物的距离和形状信息；

图像处理与计算机视觉子模块，对传感器获取的图像数据进行实时处理和分析，实现目标识别、图像分割等功能，采用包括滤波、边缘检测、噪声降低的图像处理算法，对图像进行预处理，应用包括目标检测、目标跟踪、实例分割的计算机视觉和机器学习算法，对图像中的电力线路、杆塔、缺陷目标进行识别和分析。

传感器数据获取子模块在无人机用电力巡线系统中利用多种传感器，如摄像头、激光雷达和超声波传感器，获取周围环境的信息，摄像头主要用于拍摄电力线路、杆塔和缺陷目标的图像，而激光雷达则获取周围障碍物的距离和形状信息，图像处理与计算机视觉子模块负责对传感器获取的图像数据进行实时处理和分析，它运用各种图像处理算法，如滤波、边缘检测和噪声降低，对图像进行预处理以提高后续算法的准确性，同时，该子模块利用计算机视觉和机器学习算法，如目标检测、目标跟踪和实例分割，对图像中的电力线路、杆塔和缺陷目标进行识别和分析，通过传感器数据获取子模块和图像处理与计算机视觉子模块的协作，无人机用电力巡线系统能够获取环境中关键的信息，如电力线路结构、杆塔位置和缺陷目标特征，这些信息为系统的巡线任务执行、故障诊断和维护提供了重要的依据。

请参阅图5，环境感知子模块基于感知模块提供的信息，进行环境感知，环境感知包括对障碍物的识别、位置和形状的感知，利用传感器数据和图像处理技术，对障碍物进行检测和感知，通过对环境中的障碍物进行实时监测和分析，获取导航环境信息；

避障路径规划子模块在复杂环境中，利用Dijkstra算法生成无碰撞的路径，考虑环境的静态和动态信息，进行动态避障，以应对障碍物的移动或变化，并计算出绕过障碍物的最优路径；

导航控制子模块，利用路径跟踪算法实现无人机的导航功能，确保无人机按照规划的路径进行飞行，并基于PID控制器，控制姿态、位置和速度参数，使无人机保持目标路径。

环境感知子模块利用传感器数据和图像处理技术，对障碍物进行识别、位置和形状感知，它基于感知模块提供的信息，对环境进行实时监测和分析，以获取导航所需的环境信息，通过对障碍物的检测和感知，环境感知子模块能够提供关键的障碍物信息，为后续的避障路径规划和导航控制提供依据，避障路径规划子模块在复杂环境中使用Dijkstra算法生成无碰撞的路径，它考虑到环境的静态和动态信息，实现动态避障功能，以应对障碍物的移动或变化，该子模块能够计算出绕过障碍物的最优路径，确保无人机能够安全、高效地飞行，导航控制子模块利用路径跟踪算法实现无人机的导航功能，它确保无人机按照规划的路径进行飞行，并通过PID控制器控制姿态、位置和速度参数，使无人机能够准确跟踪目标路径，该子模块负责将路径规划的结果转化为无人机的飞行指令，保证无人机安全、稳定地飞行，环境感知子模块、避障路径规划子模块和导航控制子模块在无人机用电力巡线系统中发挥着重要作用，通过感知和感知环境，它们能够确定障碍物的位置、形状和动态特征，生成无碰撞的最优路径，并实现无人机的导航和飞行控制，这些模块的协作使得无人机能够在复杂环境中安全、高效地执行电力巡线任务。

请参阅图6，姿态控制子模块通过控制无人机的飞行姿态，包括滚转、俯仰和偏航角等，来实现飞行动作的精确控制，利用惯性测量单元（IMU）等传感器获取无人机的姿态信息，并将其作为反馈输入，根据控制策略调整无人机的姿态；

指令执行子模块，执行路径规划模块和避障模块提供的指令，以实现无人机飞行路径的调整和控制，根据路径规划模块生成的路径，通过控制指令调整无人机的航向、速度和高度等参数，根据避障模块提供的避障指令，调整无人机的飞行轨迹，实现避开障碍物的飞行；

自适应控制子模块结合无人机的动力学模型和环境信息，自适应控制方法利用模型参数的变化或环境动态信息进行参数调整，对无人机的控制策略进行自适应调整。

姿态控制子模块是无人机用电力巡线系统中的关键组成部分，通过精确控制无人机的飞行姿态，包括滚转、俯仰和偏航角等，实现对飞行动作的精确控制，该子模块利用传感器如惯性测量单元（IMU）等获取无人机的姿态信息，并将其作为反馈输入，根据控制策略进行实时调整，以控制和稳定无人机的姿态，指令执行子模块负责执行路径规划模块和避障模块提供的指令，以实现无人机飞行路径的调整和控制，根据路径规划模块生成的路径，该子模块通过控制指令调整无人机的航向、速度和高度等参数，确保无人机按照预定路径飞行，同时，根据避障模块提供的避障指令，该子模块调整无人机的飞行轨迹，以避开障碍物，确保安全飞行，自适应控制子模块结合无人机的动力学模型和环境信息，实现自适应控制方法，它利用模型参数的变化或环境动态信息进行参数调整，从而对无人机的控制策略进行自适应调整，这样，无人机能够在不断变化的环境条件下保持稳定和高效的飞行，姿态控制子模块、指令执行子模块和自适应控制子模块在无人机用电力巡线系统中协同工作，姿态控制子模块确保无人机的精确飞行姿态，指令执行子模块执行路径规划和避障模块的指令，实现路径和避障的调整，而自适应控制子模块根据动力学模型和环境信息进行参数调整，这些模块的协同作用确保了无人机能够在复杂环境中安全、准确地执行电力巡线任务。

请参阅图7，数据传输子模块利用无线通信技术，将实时图像和数据传输给地面站进行监测和分析，将感知模块获取的图像数据、传感器数据和控制指令等通过数据传输通道传送给地面站；

数据存储子模块针对重要的巡线数据，进行存储和备份，确保数据的安全性和可靠性，利用本地服务器或存储设备，将数据保存在本地，并采用云存储服务，将数据上传至云端服务器。

数据传输子模块在无人机用电力巡线系统中利用无线通信技术，将实时图像和数据传输至地面站进行监测和分析，该子模块负责将感知模块获取的图像数据、传感器数据和控制指令等通过数据传输通道传送给地面站，通过可靠的数据传输，地面站可以实时获取无人机的状态、环境信息和任务执行情况，从而进行进一步的监控和分析，数据存储子模块针对重要的巡线数据进行存储和备份，以确保数据的安全性和可靠性，它利用本地服务器或存储设备，将数据保存在本地环境中，同时，通过采用云存储服务，可以将数据上传至云端服务器，云存储提供了灵活、可扩展且可靠的数据存储解决方案，使得数据可以长期保存，并且可以随时从任意地点进行访问和管理，综合而言，数据传输子模块和数据存储子模块在无人机用电力巡线系统中起着关键作用，数据传输子模块通过无线通信技术实现实时数据传输，将感知模块获取的图像数据和传感器数据等传送至地面站，而数据存储子模块则负责对重要的巡线数据进行存储和备份，确保数据的安全性和可靠性，这些模块的协同工作使得巡线任务所获取的关键数据能够被及时传输和存储，为后续的分析、故障诊断和决策提供重要依据。

请参阅图8，目标检测和识别子模块通过Faster R-CNN目标检测和识别算法，对电力线路、杆塔、缺陷等目标进行更准确检测和识别，并基于训练模型，对不同类型的目标进行识别和分类；

图像分割子模块采用实例分割算法，将图像中的目标从背景中分离出来，实现对电力线路的精确分割，分析包括绝缘子、导线的线路各部分的状态和特征；

三维重建子模块基于获取的传感器数据，使用点云处理算法对电力线路、杆塔等目标进行三维重建。

目标检测和识别子模块利用Faster R-CNN目标检测和识别算法实现对电力线路、杆塔、缺陷等目标的准确检测和识别，该子模块基于训练好的模型，能够对图像中的目标进行精确的检测和分类，通过目标检测和识别，可以提取出电力巡线任务中所关注的目标，如电力线路的各个部分和潜在的缺陷点，为后续的分析和决策提供准确的结果，图像分割子模块采用实例分割算法，将图像中的目标从背景中分离出来，实现对电力线路的精确分割，这样可以得到电力线路各部分的准确边界信息，而且可以进一步分析绝缘子、导线等线路组成部分的状态和特征，图像分割子模块的应用可以提供更细粒度的目标信息，为巡线任务的详细分析和故障定位提供强有力的支持，三维重建子模块基于获取的传感器数据，运用点云处理算法对电力线路、杆塔等目标进行三维重建，通过对点云数据进行处理和建模，可以获得目标的三维空间信息，三维重建子模块提供了更加真实和立体的目标表达方式，进一步增强了对电力线路和杆塔的理解和分析能力，综合而言，目标检测和识别子模块、图像分割子模块和三维重建子模块在无人机用电力巡线系统中起着关键作用，它们通过使用先进的算法和技术，能够实现对电力线路、杆塔和缺陷等目标的准确检测、识别、分割和三维重建，这些模块的协同工作提供了全面的目标信息，为系统的分析、决策和故障诊断提供了更深入、准确的支持。

请参阅图9，学习和分析子模块利用机器学习和人工智能算法对历史数据进行学习和分析，采用强化学习算法，从历史数据中提取出巡线任务的关键特征和模式，基于学习到的知识和模型，对未知情况进行预测和推理；

智能决策子模块基于学习到的知识和分析结果，实现智能决策和自动任务分配，根据当前环境情况、任务需求和资源约束等因素，选择合适的巡线路线规划和飞行策略；

决策优化子模块采用遗传算法对决策进行优化，通过在模拟环境中进行训练和优化，改进巡线任务的决策策略，参考任务紧急程度、飞行距离、环境风险因素，进行多目标决策优化，提高任务的效率和整体性能。

学习和分析子模块利用机器学习和人工智能算法对历史数据进行学习和分析，通过采用强化学习算法，该子模块能够从历史数据中提取出巡线任务的关键特征和模式，通过学习到的知识和模型，它可以对未知情况进行预测和推理，这样，学习和分析子模块能够提供对巡线任务的深入理解和分析，为后续的智能决策提供有价值的信息，智能决策子模块基于学习到的知识和分析结果，实现智能决策和自动任务分配，该子模块考虑当前环境情况、任务需求和资源约束等因素，基于学习到的模型，选择合适的巡线路线规划和飞行策略，通过智能决策，系统可以在复杂变化的环境中做出优化的决策，提高巡线任务的执行效率和成功率，决策优化子模块采用遗传算法等优化算法对决策进行优化，通过在模拟环境中进行训练和优化，该子模块改进巡线任务的决策策略，它参考任务紧急程度、飞行距离、环境风险因素等多个目标进行决策优化，这样可以提高任务的效率和整体性能，在有限的资源下实现最优决策结果，综合而言，学习和分析子模块、智能决策子模块和决策优化子模块在无人机用电力巡线系统中发挥重要作用，学习和分析子模块通过机器学习和智能算法提取任务关键特征和模式，智能决策子模块基于学习到的知识做出智能决策和任务分配，而决策优化子模块通过优化算法提高决策策略的性能，这些模块的协同工作可以提供智能、高效的巡线任务执行，提高系统的整体性能和决策效果。

请参阅图10，编队组建子模块设计通信协议和通信机制，实现编队内部的数据传输和指令交互，并创建多架无人机的编队组建，包括确定编队中的无人机数量、排列方式和形态，执行编队中无人机的角色分配和任务分配；

多机协同控制子模块利用多机协同控制算法，参考协同控制时的距离维持、速度匹配、队形调整数据，确保编队内各个无人机之间的相互配合和协同行动，通过通信和数据共享，实现编队内无人机之间的状态同步和信息交换；

编队调整子模块根据任务需求和环境变化，实现无人机编队的实时调整，确保适应不同的巡线任务需求，根据巡线区域的大小和形状，调整编队的大小和形态，以最优方式覆盖整个巡线区域，综合环境变化、飞行障碍和通信质量因素，动态调整编队的飞行策略和路径规划。

编队组建子模块负责设计通信协议和通信机制，以实现编队内部的数据传输和指令交互，它创建多架无人机的编队，确定编队中的无人机数量、排列方式和形态，并执行编队中无人机的角色分配和任务分配，通过合理的通信协议和机制，编队组建子模块能够确保编队内部的高效沟通和协作，实现成员之间的数据传输和指令交换，多机协同控制子模块利用多机协同控制算法，确保编队内各个无人机之间的相互配合和协同行动，根据协同控制的原则，如距离维持、速度匹配和队形调整等，该子模块通过通信和数据共享实现编队内无人机之间的状态同步和信息交换，多机协同控制子模块有效地协调各个无人机的动作与行为，以实现编队内的协同飞行和任务完成，编队调整子模块根据任务需求和环境变化，实时调整无人机编队，它考虑巡线区域的大小和形状，根据任务需求和环境变化，调整编队的大小和形态，以最优方式覆盖整个巡线区域，综合考虑环境变化、飞行障碍和通信质量等因素，编队调整子模块动态调整编队的飞行策略和路径规划，通过实时的调整，编队能够适应不同的巡线任务需求，提高编队的执行效率和适应性，综合而言，编队组建子模块、多机协同控制子模块和编队调整子模块在无人机用电力巡线系统中扮演重要角色，编队组建子模块确保编队内部的通信和角色分配，多机协同控制子模块实现编队内的协同行动，而编队调整子模块动态调整编队的飞行策略和路径规划，这些模块的协同工作能够实现高效、灵活、协同的编队飞行，保证巡线任务的顺利执行和高效完成。

工作原理：首先，规划与路径规划模块能根据任务要求和环境条件选择最合适的路径规划算法，确保无人机按照预定路径巡线，提高效率和准确性，其次，感知与感知处理模块结合图像处理、计算机视觉和机器学习算法对环境信息进行实时处理，识别电力线路、障碍物和缺陷等关键信息，为后续模块提供准确的数据，提高巡线的精度和可靠性，再次，避障与自主导航模块根据感知模块提供的信息，实现无人机在复杂环境中的自主避障和导航功能，确保安全地绕过障碍物，保障巡线任务的安全性，此外，控制与执行模块能够精确控制无人机的飞行姿态和运动参数，执行路径规划和避障模块的指令，实现巡线任务的精准执行，数据传输与存储模块保障实时图像和数据传输，并进行存储和备份，确保巡线数据的高效传输和安全存储，高级图像处理模块通过准确识别和分析，提供详细的巡线报告和故障诊断，为维护和改进工作提供重要支持，智能决策与任务分配模块运用机器学习和人工智能算法进行智能决策和自动任务分配，优化巡线路线规划和飞行策略选择，提高巡线任务的效率和整体性能，最后，多机协同和编队飞行模块实现多架无人机的协同操作，增加覆盖范围和巡线速度，提高任务的执行效率。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.一种无人机用电力巡线方法，其特征在于，包括以下步骤：

规划与路径规划模块接收巡线任务的要求和环境条件，根据算法选择合适的路径规划算法，并考虑避障操作，制定无人机的飞行规划和路径规划策略；

感知与感知处理模块利用传感器获取周围环境的信息，并结合图像处理、计算机视觉和机器学习算法对获取的数据进行实时处理，识别电力线路、障碍物和缺陷，提供关键信息给后续模块；

避障与自主导航模块根据感知模块提供的信息，利用避障算法和路径跟踪算法实现无人机在复杂环境中的自主避障和导航功能，确保无人机安全地绕过障碍物并按照预定路径巡线；

控制与执行模块负责控制无人机的飞行姿态、加速度和航向参数，执行路径规划和避障模块提供的指令，实现精确的飞行控制和运动执行；

数据传输与存储模块涉及无人机和地面站之间的数据传输和存储，无人机利用无线通信技术将实时图像和数据传输给地面站进行监测和分析，重要的巡线数据进行存储和备份，以实现高效的数据传输和安全的数据存储；

高级图像处理模块利用更高级的图像处理算法，对电力线路、缺陷和异常情况进行准确识别和分析，提供详细的巡线报告和故障诊断；

智能决策与任务分配模块结合机器学习和人工智能算法，根据历史数据进行学习和分析，实现智能决策和自动任务分配，优化巡线路线规划、飞行策略选择；

多机协同和编队飞行模块引入无人机编队飞行技术和多机协同控制算法，实现多架无人机之间的协同操作，共同完成大范围、复杂的巡线任务，实现更广阔的覆盖范围和更高效的巡线速度。

2.一种无人机用电力巡线系统，其特征在于：所述一种无人机用电力巡线系统是由规划与路径规划模块、感知与感知处理模块、避障与自主导航模块、控制与执行模块、数据传输与存储模块、高级图像处理模块、智能决策与任务分配模块、多机协同和编队飞行模块组成；

所述规划与路径规划模块包括任务需求接收子模块、路径规划算法子模块、避障操作子模块；

所述感知与感知处理模块包括传感器数据获取子模块、图像处理与计算机视觉子模块；

所述避障与自主导航模块包括环境感知子模块、避障路径规划子模块、导航控制子模块；

所述控制与执行模块包括姿态控制子模块、指令执行子模块、自适应控制子模块；

所述数据传输与存储模块包括数据传输子模块、数据存储子模块；

所述高级图像处理模块包括目标检测和识别子模块、图像分割子模块、三维重建子模块；

所述智能决策与任务分配模块包括学习和分析子模块、智能决策子模块、决策优化子模块；

所述多机协同和编队飞行模块包括编队组建子模块、多机协同控制子模块、编队调整子模块。

3.根据权利要求2所述的无人机用电力巡线系统，其特征在于：所述任务需求接收子模块具体接收包括巡线任务要求和环境条件的输入信息，确定包含避障要求、时间限制的巡线任务详细要求；

所述路径规划算法子模块采用Rapidly-exploring Random Tree（RRT）算法，在复杂环境中进行逐步构建无人机检查路径的任务；

所述避障操作子模块引入人工势场法，并通过蚁群算法，在路径规划过程中综合考虑避障操作。

4.根据权利要求2所述的无人机用电力巡线系统，其特征在于：所述传感器数据获取子模块利用包括摄像头、激光雷达、超声波传感器的传感器组获取周围环境的信息，并基于电力巡线任务，摄像头拍摄电力线路、杆塔、缺陷目标的图像，激光雷达获取周围障碍物的距离和形状信息；

所述图像处理与计算机视觉子模块，对传感器获取的图像数据进行实时处理和分析，实现目标识别、图像分割功能，采用包括滤波、边缘检测、噪声降低的图像处理算法，对图像进行预处理，应用包括目标检测、目标跟踪、实例分割的计算机视觉和机器学习算法，对图像中的电力线路、杆塔、缺陷目标进行识别和分析。

5.根据权利要求2所述的无人机用电力巡线系统，其特征在于：所述环境感知子模块基于感知模块提供的信息，进行环境感知，所述环境感知包括对障碍物的识别、位置和形状的感知，利用传感器数据和图像处理技术，对障碍物进行检测和感知，通过对环境中的障碍物进行实时监测和分析，获取导航环境信息；

所述避障路径规划子模块在复杂环境中，利用Dijkstra算法生成无碰撞的路径，考虑环境的静态和动态信息，进行动态避障，以应对障碍物的移动或变化，并计算出绕过障碍物的最优路径；

所述导航控制子模块，利用路径跟踪算法实现无人机的导航功能，确保无人机按照规划的路径进行飞行，并基于PID控制器，控制姿态、位置和速度参数，使无人机保持目标路径。

6.根据权利要求2所述的无人机用电力巡线系统，其特征在于：所述姿态控制子模块通过控制无人机的飞行姿态，包括滚转、俯仰和偏航角，来实现飞行动作的精确控制，利用惯性测量单元（IMU）传感器获取无人机的姿态信息，并将其作为反馈输入，根据控制策略调整无人机的姿态；

所述指令执行子模块，执行路径规划模块和避障模块提供的指令，以实现无人机飞行路径的调整和控制，根据路径规划模块生成的路径，通过控制指令调整无人机的航向、速度和高度参数，根据避障模块提供的避障指令，调整无人机的飞行轨迹，实现避开障碍物的飞行；

所述自适应控制子模块结合无人机的动力学模型和环境信息，自适应控制方法利用模型参数的变化或环境动态信息进行参数调整，对无人机的控制策略进行自适应调整。

7.根据权利要求2所述的无人机用电力巡线系统，其特征在于：所述数据传输子模块利用无线通信技术，将实时图像和数据传输给地面站进行监测和分析，将感知模块获取的图像数据、传感器数据和控制指令通过数据传输通道传送给地面站；

所述数据存储子模块针对重要的巡线数据，进行存储和备份，确保数据的安全性和可靠性，利用本地服务器或存储设备，将数据保存在本地，并采用云存储服务，将数据上传至云端服务器。

8.根据权利要求2所述的无人机用电力巡线系统，其特征在于：所述目标检测和识别子模块通过Faster R-CNN目标检测和识别算法，对电力线路、杆塔、缺陷目标进行更准确检测和识别，并基于训练模型，对不同类型的目标进行识别和分类；

所述图像分割子模块采用实例分割算法，将图像中的目标从背景中分离出来，实现对电力线路的精确分割，分析包括绝缘子、导线的线路各部分的状态和特征；

所述三维重建子模块基于获取的传感器数据，使用点云处理算法对电力线路、杆塔目标进行三维重建。

9.根据权利要求2所述的无人机用电力巡线系统，其特征在于：所述学习和分析子模块利用机器学习和人工智能算法对历史数据进行学习和分析，采用强化学习算法，从历史数据中提取出巡线任务的关键特征和模式，基于学习到的知识和模型，对未知情况进行预测和推理；

所述智能决策子模块基于学习到的知识和分析结果，实现智能决策和自动任务分配，根据当前环境情况、任务需求和资源约束因素，选择合适的巡线路线规划和飞行策略；

所述决策优化子模块采用遗传算法对决策进行优化，通过在模拟环境中进行训练和优化，改进巡线任务的决策策略，参考任务紧急程度、飞行距离、环境风险因素，进行多目标决策优化，提高任务的效率和整体性能。

10.根据权利要求2所述的无人机用电力巡线系统，其特征在于：所述编队组建子模块设计通信协议和通信机制，实现编队内部的数据传输和指令交互，并创建多架无人机的编队组建，包括确定编队中的无人机数量、排列方式和形态，执行编队中无人机的角色分配和任务分配；

所述多机协同控制子模块利用多机协同控制算法，参考协同控制时的距离维持、速度匹配、队形调整数据，确保编队内各个无人机之间的相互配合和协同行动，通过通信和数据共享，实现编队内无人机之间的状态同步和信息交换；

所述编队调整子模块根据任务需求和环境变化，实现无人机编队的实时调整，确保适应不同的巡线任务需求，根据巡线区域的大小和形状，调整编队的大小和形态，以最优方式覆盖整个巡线区域，综合环境变化、飞行障碍和通信质量因素，动态调整编队的飞行策略和路径规划。