CN117148871B - 一种多无人机协同电力巡检方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多无人机协同电力巡检方法及系统，方法包括：预先设置多架无人机协同进行电塔电力巡检任务航线，采用任务点序列进行表示；多架无人机从起飞点飞至悬停点，进入稳定悬停任务状态；多架无人机的状态稳定后飞至第一电塔巡检任务点，从第一电塔巡检任务点开始，按任务点序列依次交替进行各电塔的近塔双环巡检任务和塔间沿线巡检任务，完成电塔电力巡检。本发明利用多无人机协同按任务点序列进行电塔电力巡检，提高了电塔电力巡检的工作效率及巡检覆盖范围，同时降低了风险和人力成本，并有助于确保电力巡检的准确性、连续性和可靠性。

Description

一种多无人机协同电力巡检方法及系统

技术领域

本发明涉及电塔电力巡检技术领域，更具体的说是涉及一种多无人机协同电力巡检方法及系统。

背景技术

随着电力发展的加快，电塔电力线路巡检工作是保障输配电网安全运行的关键，传统电力巡检是采用人工巡检方式，目前人工巡检方式主要存在以下问题：

高风险操作：电力巡检通常需要在高压线路和设备附近进行操作，存在一定的安全风险；人员需要具备专业知识和技能，以及严格的安全操作规范，以防止人身伤害和事故发生。

有限的人力资源：传统的电力巡检通常需要大量的人力资源，包括巡线人员和维护人员；然而，人力资源有限，且对于大规模的电力网络来说，覆盖范围广，人力难以满足需求，导致效率低下和成本增加。

覆盖范围限制：传统人工巡检可能受到地理条件、地形复杂性和天气等因素的限制，无法覆盖到特殊或难以到达的区域。这意味着某些地区的电力线路和设备可能无法得到及时监测和维护，增加了潜在故障和安全隐患的风险。

因此，如何提高电塔电力巡检的工作效率及巡检覆盖范围，同时降低风险和人力成本，是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供至少解决上述部分技术问题的一种多无人机协同电力巡检方法及系统，利用多无人机协同按任务点序列进行电塔电力巡检，提高了电塔电力巡检的工作效率及巡检覆盖范围，同时降低了风险和人力成本，并有助于确保电力巡检的准确性、连续性和可靠性。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

第一方面，本发明实施例提供一种多无人机协同电力巡检方法，该方法包括以下步骤：

S1、预先设置多架无人机协同进行电塔电力巡检任务航线，采用任务点序列进行表示；

S2、多架无人机从起飞点飞至悬停点，进入稳定悬停任务状态；

S3、多架无人机的状态稳定后飞至第一电塔巡检任务点，从第一电塔巡检任务点开始，按任务点序列依次交替进行各电塔的近塔双环巡检任务和塔间沿线巡检任务，完成电塔电力巡检。

进一步地，无人机上搭载包括：特征识别传感器、测距传感器和影像设备。

进一步地，所述步骤S1中，按照巡检任务的先后进行排列形成任务点序列，任务点序列的表达式为：

其中，表示任务点序列，/>表示悬停任务点，/>表示悬停任务点之后的第一电塔巡检任务点，/>表示第二电塔巡检任务点，/>表示最后一个电塔巡检任务点；使用/>表示任务点，/>之中包含的信息为：

其中，表示电塔底座中心点的纬度，/>表示电塔底座中心点的经度，/>表示电塔底座中心点的海拔；/>表示电塔主体部件最外侧包络体的厚度，/>为电塔主体部件最外侧包络体的宽度，/>表示电塔主体部件最外侧包络体的高度；/>表示电塔形状分类编号，用于标记检测数据的塔类型信息。

进一步地，所述步骤S2中，进入稳定悬停任务状态时，无人机的间距为：

其中，表示悬停时无人机的间距，/>表示无人机机体最大长度；并且在之后飞行中，进行无人机gps位置共享，通过飞控系统获得无人机间距，操控无人机保持间距一直大于/>。

进一步地，所述步骤S3中，在交替进行各电塔的近塔双环巡检任务和塔间沿线巡检任务的过程中，采用gps导航和特征点识别融合的方法进行任务点导引飞行，包括：

①在电塔的顶部中央设置特征识别装置；通过无人机的特征识别传感器识别所述特征识别装置，并构建虚拟特征点；

②利用无人机的影像设备获取特征识别装置的像素位置，并根据所述像素位置得到航迹线偏角，计算公式为：

其中，表示航迹线偏角，/>表示比例系数，/>表示像素横向坐标，/>表示像素纵向坐标，/>表示横纵向耦合比例系数；

③获取虚拟特征点的位置，并根据虚拟特征点位置修正航迹线偏角，计算公式为：

其中，表示修正的航迹线偏角，/>表示无人机当前位置距离电塔平面的间距，表示安全距离；

④将航迹线偏角换算成无人机所需的纵向加速度，计算公式为：

其中，表示纵向加速度，/>表示无人机前飞速度，/>表示定值；

⑤根据所需纵向加速度得到纵向操纵指令；

⑥根据纵向操纵指令控制无人机进行俯仰调整，进行精确巡线导航。

进一步地，所述步骤S3中，进行近塔双环巡检任务的过程包括：

在距离电塔底座中心点的纬度和经度所标记位置的第一预设距离处，判断进入近塔空间的范围，并利用测距传感器辅助导航；

对塔空间进行包裹立方体外扩，生成包裹空间，确定近塔空间的范围；

基于确定近塔空间的范围布置双环巡检任务路线，无人机根据布置的路线进行巡检。

进一步地，所述步骤S3中，进行塔间沿线巡检任务的过程包括：

无人机飞离近塔空间之后，进入塔间沿线飞行模式，此时将无人机的飞行航迹拉高，导航高度参考值为飞离塔的虚拟特征点和下一塔的虚拟特征点之间的连线；

若飞行距离较远，下一塔虚拟特征点不在视野之中，则直接根据近塔的虚拟特征点进行定值导航，离开近塔空间第二预设距离后，采用gps粗略导航，导航高度为前后塔塔顶包裹空间面上侧中心位置的连线。

进一步地，所述步骤S3中，按任务点序列依次交替进行各电塔的近塔双环巡检任务和塔间沿线巡检任务时，若出现异常情况，对异常情况进行判断和分类，根据判断和分类的结果规划无人机协同配合执行巡检任务。

进一步地，采用基于图像处理的异常检测模型，对电塔电力进行自动化异常检测；异常检测模型的构建过程为：

在鉴别器之中叠加特征加权网络，公式为：

其中，r表示特征加权处理矩阵，s、t分别表示特征图的像素长度和宽度，表示图片像素位置，/>表示图片像素位置对于特征部位的系数加权阵，/>表示归一化函数；

构建特征化处理之后的变换网络：

其中，表示变换网络，/>表示全连接层的权重参数，/>表示上一个网格信息的输入，/>表示归一化函数，r表示特征加权处理矩阵；

构建损失函数：

其中，表示套用/>网络之后的叠加具体电网部位异常特征化信息的损失函数，/>表示原始图像的维数，/>表示超参数，/>是经过特征化变换之后的特征图维数，/>表示未知检测的图像，/>表示生成器得到的图像，/>表示生成网络，/>表示编码网络的特征向量，/>表示鉴别器，/>为表示鉴别器中间层的特征图，利用该损失函数进行训练，得到异常检测模型。

第二方面，本发明实施例还提供一种多无人机协同电力巡检系统，应用上述的一种多无人机协同电力巡检方法，进行电塔电力巡检，该系统包括：

巡检任务规划模块，用于预先设置多架无人机协同进行电塔电力巡检任务航线，采用任务点序列进行表示；

稳定悬停控制模块，用于控制多架无人机从起飞点飞至悬停点，进入稳定悬停任务状态；

交替巡检控制模块，用于控制多架无人机的状态稳定后飞至第一电塔巡检任务点，从第一电塔巡检任务点开始，按任务点序列依次交替进行各电塔的近塔双环巡检任务和塔间沿线巡检任务，完成电塔电力巡检。

与现有技术相比，本发明至少具有如下有益效果：

1.本发明提供了一种多无人机协同电力巡检方法及系统，利用多无人机协同按任务点序列依次交替进行各电塔的近塔双环巡检任务和塔间沿线巡检任务，完成电塔电力巡检，提高了电塔电力巡检工作效率及巡检覆盖范围，同时降低了风险和人力成本，并且有助于确保电力巡检的准确性、连续性和可靠性。

2.本发明提供了一种多无人机协同电力巡检方法及系统，多架无人机搭载不同类型的传感器和设备，可以提供多角度和全方位监测：通过不同角度和多种传感器的使用，可以获得更全面、多样化的监测数据，有助于发现潜在问题和异常情况。

3.本发明提供了一种多无人机协同电力巡检方法及系统，多架无人机组队可以提供备份和冗余机制，便于提高巡检任务的安全性和容错性。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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。

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

图1为本发明实施例提供的一种多无人机协同电力巡检方法流程示意图。

图2为本发明实施例提供的电塔电力巡检场景示意图。

图3为本发明实施例提供的近塔双环巡检任务路线及近塔空间示意图。

图4为本发明实施例提供的交替任务处理流程示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。此外，各种序号等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参见图1所示，本发明提供了一种多无人机协同电力巡检方法，本发明方法优选的适用于中型及以上具有悬停能力的无人机平台进行远距离电力巡检任务，该方法主要包括以下步骤：

S1、预先设置多架无人机协同进行电塔电力巡检任务航线，采用任务点序列进行表示；

S2、多架无人机从起飞点飞至悬停点，进入稳定悬停任务状态；

S3、多架无人机的状态稳定后飞至第一电塔巡检任务点，从第一电塔巡检任务点开始，按任务点序列依次交替进行各电塔的近塔双环巡检任务和塔间沿线巡检任务，完成电塔电力巡检。

下面以采用双无人机协同进行电力巡检任务为例，对本发明方法的具体实施方式进行详细说明，即两架相同配置的无人机，搭载相同的传感器设备，互为备份。将巡检任务近似一分为二，即提高效率，又增加巡检角度覆盖率，进行双重故障扫描，增加巡检的准确性。具体实施方式如下：

在本实施例中，长距离无人机电力巡检分为两种类型，一是近塔巡检，二是塔间巡检。如图2所示，给出了一款典型电塔的巡检场景图，图中圈H代表起飞点，H代表悬停点，Z_C代表近塔双环巡检任务，Z_L代表塔间沿线巡检任务。Z_C、Z_L是交替进行的。巡检方法包括以下部分：

一、任务预处理

航线预处理，预先录入巡检航线的航点信息，包含电塔的gps位置、海拔信息和电塔类别，用如下任务点序列进行表示：

其中，代表任务点，按照任务的先后进行排列，最先的是/>即悬停起飞之后的悬停任务点，/>是悬停任务点之后的第一个巡检任务点，/>是第二个巡检任务点，/>是最后一个巡检任务点。/>之中包含如下信息：

其中，分别代表电塔底座中心点的纬度、经度、海拔，/>分别为电塔主体部件最外侧包络体的厚度、宽度、高度（可适当包括重要线轴部分尺寸），b为电塔形状分类编号，可以对应如酒杯型、猫头型、上字型、干字型、桶型塔等各种类型，用于标记检测数据的塔类型信息。

二、起飞悬停

双无人机从起飞点起飞飞至悬停点，进入稳定悬停任务状态H。两架无人机的间距满足：

即两架无人机的间距大于10米和2倍机体最大长度这两个值的较大值。并且在之后飞行之中，通过两机gps位置共享，实现差分gps精度提高的效果。通过飞控系统，获得无人机间距，并且操控无人机保持双机间距一直大于/>，防止在飞行中相互碰撞。

三、双机飞抵交替任务模式的开始点，进行近塔双环巡检任务和塔间沿线巡检任务

如图2所示，在H处状态稳定之后，双机组队飞至Z_C任务的进入点，开始Z_C双环巡检；介绍Z_C双环巡检前，这里先介绍本实施例中任务特征点识别与导航的方法，在本实施例中，任务特征点识别与导航的方法具体为：

由于信息的局限性，预处理得到的巡检位置通常是比较粗糙的，可能有gps或高度数据的误差。本实施例中，为了提高任务点信息的精确度，降低飞行中无人机与环境冲突的可能，采用一种gps导航和特征点识别融合的方法进行任务点导引飞行。其中，硬件装置是，在塔的最顶部的中央放置特征识别装置（如图3中电塔顶端中部的黑色五角星c），可以考虑使用视觉方法识别，放置红色或反光黄色亮片、圆形特征片作为c；或者使用激光传感方式，放置激光点发射器作为c，进行识别等等。此设置意在让无人机获得除gps以外的航线任务中心点的信息。c的信息可以表示为：/>分别为经度、纬度、高度信息，这些信息通常不是通过传感器直接获得的，而是通过无人机加装的特征识别传感器测量得到的，测量特征点相对本机坐标系的角度，再进行计算获得。例如，在视觉方法中，无人机带载的摄像机在近塔范围内捕捉到塔顶的特征识别装置c，在摄像机照片上可以提取到c所在的像素位置，这个c的像素位置距离画面中心的像素坐标可以表示为/>分别代表横向坐标和纵向坐标。

进一步地，将像素换算成无人机应当给的控制指令，以纵向为例：包括以下步骤：

1.获取虚拟特征识别点位置

因为c是塔顶的一个具体点，不能让无人机导航穿过塔顶中央，这样会造成碰撞，所以本实施例中需要将c的位置进行上移，在上空一个安全的虚拟位置放置虚拟特征点。

2.将像素换算成航迹线偏角

航迹线偏角；其中/>根据相机参数而定，是从相机识别到的像素值到相机云台偏角值的比例系数，不同的相机，焦距、放大倍率等参数不同，/>值略有不同。/>为横纵向耦合比例系数，与无人机的气动特性有关。

3.获取虚拟特征点的位置

首先定义无人机当前位置距离塔平面xz（xz位置参见图3所示）的间距

根据虚拟特征点位置修正航迹线偏角

无人机当前位置距离塔平面xz的间距可由影像设备摄像头的深度信息得到，主要取决于塔身在视野范围内的大小，通过识别塔外轮廓特征元素与/>参数的比例进行判断。/>为特征识别装置c正上方的安全距离。近塔范围塔外轮廓不全，使用测距传感器打点获取/>距离信息。

4.从航迹线偏角换算成无人机所需的纵向加速度

其中，为无人机前飞速度，/>为定值，可取50米。

5.根据所需纵向加速度换算为纵向操纵指令，并根据无人机特性解耦到俯仰通道和油门通道。利用控制量趋近于小角度的特点进行控制，在控制初期，期望纵向加速度可能误差较大，但是收敛趋势是正确的，控制收敛之后会达到稳定的状态。

6.根据纵向操纵信号控制无人机进行俯仰调整，最终达到虚拟特征点位于摄像机视野中间的目的，也就达到了精确巡线导航的目的。

在一个具体的实施例中，利用激光传感器的方式同理可推，只不过传感器获得的不是像素值，而是直接获得特征点相对无人机的夹角，在此不再赘述。

在一个具体的实施例中，双无人机从起飞到悬停稳定之后，飞往第一个近塔任务点，在进入近塔空间之后，进入Z_C双环巡检阶段，步骤如下：

①判断进入近塔空间

首先根据前面任务预处理的描述，有预处理的塔任务点信息。在距离/>所标记位置的50m远处，判断进入校核近塔空间的范围，并且改为视觉、超声波等测距方式，识别特征点c的位置，校核距离塔的间距。

②确定近塔空间范围

根据中的/>所标记的塔空间（如图3点划线描述的空间），对塔空间进行包裹立方体外扩，生成包裹空间，尺寸由/>确定，代表包裹空间的厚度、宽度、高度，满足如下要求：

包裹空间设计的目的是防止无人机同塔部件进行碰撞。图3所标记的1~10的观察点布置在包裹空间面上或者面外。

③Z_C双环路线布置

根据第一节，起飞悬停之后，双无人机组队飞至Z_C任务的进入点，即图3上，对于右侧无人机是虚线上标记1的点，对于左侧无人机是双点划线上同1点对称的点位，在进入点位置稍作悬停停留，即为观察点位。进入点1距离zy平面的间距设置为，距离xz平面间距设置为/>，位于包裹空间面上。这样设置的好处是双机对于塔顶部的核心特征点都有不同的观察角度，观察效果较好。虚拟特征点/>在这里比进入点1要高，即进入近塔空间之前，导航点尽量在塔上方，导航速度快，距离远更加安全。在本实施例中，/>同塔顶间距/>设置为/>。正常模式，双机设置对称的观察点路线，如图3所示，以右侧无人机为例，从飞抵近塔空间，进入1点悬停，到依次飞抵2、3、4、5达到最低位置，前飞一段距离，从最低位置6，从塔前方一路向上观察7、8、9、到10点飞出。呈现环路形式，双机构成双环路线布局。其中点2的在塔y轴坐标与1相同，即1-2连线平行于塔x轴，点2距离塔yz平面间距设置为/>，1~5与6~10观察点同塔xz平面相对称。5和6点是为了观察塔中部以下特征点进行设置，考虑塔下方没有矮塔和高压线通过，则设置5、6点距离xy平面/>。5点相对xz与2相同，3、4点为2、5点之间的均布点。可得/>。

双无人机在进行Z_C双环飞行时，对特征点进行拍照，需要配置特征识别装置，如图3上五角星。无人机上的特征点识别传感器对塔上特征识别装置进行识别，导航方法是：根据虚拟特征点位置进行主要导航；在c识别不佳及其他情况，采用测距传感器的辅助导航方式，保持安全距离，并实现双环路线。图3中，中空五角星为需要检测的特征点，每一种类型的塔，检测特征点的布局各不相同。对于所有特征点，如果无人机能识别到，并且限制在无人机对塔云台角度方位在上下/>度，左右/>度范围内，每隔10度进行传感器扫描，并且判断在5度范围内只拍靠前的检测点，那么就操控影像设备的云台对准特征点，使特征点到视野中央，放大到合适大小进行拍照。这样的好处是，双架无人机在双环线路上，多余度的对特征点进行拍照，从多种视角进行观察，检测角度多样化，且增加逻辑判断，扫描效率较高。

在完成双环线路之后从10点离开近塔空间，转入Z_L沿线飞行任务模式，进行塔间沿线巡检任务。

在本实施例中，Z_L沿线飞行时将飞行航迹会拉高，导航高度参考值是飞离塔的和下一个塔的/>之间的连线。若飞行距离较远，下一塔的虚拟特征点/>不在视野之中，则近塔空间直接根据近塔的/>进行定值导航，离开近塔空间/>之后，采用gps粗略导航，导航高度是前后塔塔顶包裹空间面上侧中心位置的连线。进入下一个近塔空间范围，识别到/>之后，则利用/>进行修正导航。

在离开近塔空间之后，在塔间空间，属于Z_L沿线飞行任务，双机间距设置的更宽，这样对塔间线的角度拍照更好，/>。

四、Z_C-Z_L交替进行

在完成第一个电塔的Z_C双环巡检之后飞出，执行Z_L任务，再依次交替进行。在常规流程中，Z_L之后转Z_C任务，称为Z_C-Z_L交替任务模式，Z_C-Z_L交替的具体流程，交替任务可以表述为：

其中，代表悬停任务，/>代表两架无人机双双进行对称的Z_C双环任务，[Z_L]代表两架无人机双双进行对称的Z_L沿线飞行任务，之后交替进行。这里面注意Z_C任务初始分配的是一个无人机负责左半边，一个无人机负责右半边，所以相互不是完全备份的关系，因此大括号里有两个值。而Z_L本身就是双机相互备份的关系，所以不需要两架无人机都在，即使一架无人机出现了问题，任务照常可以进行。

在本实施例中，结合图4所示，若出现特殊情况，有以下几种判断和分类：

：判断是否在一架无人机执行Z_C时发现检测异常情况，需要停留更多时间，在一个检测观察点附近进行详细拍照。

：/>判断是是之后，发现异常情况的无人机在异常检测点附近进行详细检查，并且还要负责完成该塔初始分配的半环路线。

：判断是否在一架无人机执行Z_L时发现检测异常情况，需要停留更多时间，在异常点附近进行详细拍照。

：/>判断是是之后，发现异常情况的无人机在异常检测点附近进行详细检查，检查之后继续进行Z_L飞行，如有备份无人机，则备份无人机同步进行/>状态，若没有备份无人机，则在该机检查之后，继续进行原本的Z_L飞行。

：当备份无人机在上一塔/>决策进入/>，另外一架无人机飞完上一塔的Z_C任务，以无备份状态进行Z_L飞行之后，来到下一塔，以无备份状态完成之前双机的双环Z_C任务，也就是一个无人机飞全环，先从图3中1飞到10，再在1对称位置，从对称1飞到对称10。

：当一架无人机执行单机飞全环的/>任务时，若发现检测异常情况，需要停留更多时间，在一个检测点附近进行详细拍照。则该机执行该点的详细拍照任务和该点所属半环的环线飞行任务，控制其余半环等待上一塔执行任务的无人机，在执行完上一塔详细拍照任务之后，从Z_L快速赶来，执行另外半环的正常巡检任务，即/>，若该赶来执行半环任务的无人机也发现异常情况，则归为双机同步详细检查任务，即/>，回归同步任务布局。

所以在上述描述过程中，有如下几种流程，规划双机有效的协同配合执行交替及备份巡检任务：

1.常规流程：

2.环线单环异常：

3.环线双环异常：

4.环线单环异常+沿线异常：

5.环线单环异常+环线单环异常：

6.环线单环异常+环线双环异常：

7.沿线异常：

其他情况可以根据上述基本流程有序的推理组合而出。

在一个具体的实施例中，优选的采用基于图像处理的异常检测方法，对电塔电力进行自动化异常检测；方法分为两个步骤：

第一步骤为：利用已有的检测图像，训练生成对抗网络模型。这部分图像的基础数据库是通过前几次带载飞行获得的，对于一种类型的电塔按照无人机电力巡检飞行获得的拍照图像可以用于生成一种类型电塔的自动异常检测模型，这种模型可以使用在之后飞行过程中对于相似电塔类型的自动化异常检测。前几次飞行无法自动化进行异常判断时，通过人工进行辅助判断。

第二步骤为：利用生成的模型，进行自动化异常检测，原理是：判断拍到的照片和通过模型得到的这类别电塔特别位置照片的特征点有多大差异，如果差异过大则指示这部分图像是有异常风险的，需要无人机进行详细化检查飞行或者通过人工进行进一步识别。

本实施例中，为了生成对抗网络，编码器损失函数可以表示成如下形式：

其中，表示正常图像和未知图像的以像素为观察角度在统计学方面的差异，/>为未知检测的图片，/>为生成器得到的图片，/>为生成网络，/>为编码网络的特征向量，/>为特征图的维数，/>为原始图片的维数，/>为超参数。/>为鉴别器，/>为鉴别器中间层的特征图。由此/>可以计算未知检测图片异常的程度。

而同一类型电塔的异常类型是可以与如图3上所示标记五角星位置的特征点相绑定的，如果异常检测在五角星的位置，跟特征点本身的物理特征相重合，那么应当计算的高一些，即容易被识别到。例如通过网络模型计算出来异常的像素位置出现在电塔绝缘子挂点附近，这个位置本身就是一个重要的检测特征点，若发现这个挂点跟以前的正常图片不一样，这个/>就需要相应的加大，而如果检测发现异常的位置是塔架，不是一个危险的部位，/>就可以减小。因此，本实施例中在鉴别器之中叠加特征加权网络，设计如下：

其中，表示特征加权处理矩阵，/>分别表示特征图的像素长度和宽度，/>表示图片像素位置，/>表示图片像素位置对于特征部位的系数加权阵，/>表示归一化函数。

构建特征化处理之后的变换网络：

其中，表示变换网络，/>表示全连接层的权重参数，/>表示上一个网格信息的输入，/>表示归一化函数，/>表示特征加权处理矩阵。

其中，表示套用/>网络之后的叠加具体电网部位异常特征化信息的损失函数，/>是经过特征化变换之后的特征图维数。利用这个公式进行训练，得出的优化的异常检测模型，可以更明确的指示出未知检测图片是否在危险部位出现异常，并且指引无人机进入详细检测任务。

由上述实施例的描述，本领域技术人员可获知本发明提供了一种多无人机协同电力巡检方法，该方法具有以下优势

1)、提高工作效率：多架无人机组队可以同时巡检多个区域，大大缩短了巡检任务所需的时间。无人机之间可以协同工作，实现对电力线路和设备的全面覆盖，从而快速完成巡检工作。

2)、提高覆盖范围：由于每架无人机都可以独立工作并覆盖一定区域，多架无人机组队可以同时巡检较大范围的电力线路和设备。这使得更广阔的区域可以得到更全面和快速的监测，包括偏远地区和难以到达的地点。

3)、提供多角度和全方位监测：多架无人机可以搭载不同类型的传感器和设备，如高清相机、热像仪、红外摄像头等。通过不同角度和多种传感器的使用，可以获得更全面、多样化的监测数据，有助于发现潜在问题和异常情况。

4)、提高安全性和容错性：多架无人机组队可以提供备份和冗余机制，增加任务的安全性和容错性。如果其中一架无人机发生故障或遇到困难，其他无人机仍然可以继续执行任务，确保电力巡检的连续性和可靠性。

进一步地，本发明还提供了一种多无人机协同电力巡检系统，应用于上述实施例中的一种多无人机协同电力巡检方法，进行电塔电力巡检，该系统包括：

巡检任务规划模块，用于预先设置多架无人机协同进行电塔电力巡检任务航线，采用任务点序列进行表示；

稳定悬停控制模块，用于控制所述多架无人机从起飞点飞至悬停点，进入稳定悬停任务状态；

交替巡检控制模块，用于控制所述多架无人机的状态稳定后飞至第一电塔巡检任务点，从第一电塔巡检任务点开始，按任务点序列依次交替进行各电塔的近塔双环巡检任务和塔间沿线巡检任务，完成电塔电力巡检。

本发明实施例所提供的系统，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，系统实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容，在此不再赘述。

另外，本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算设备可读的一个或多个程序，一个或多个程序包括指令，指令当由计算设备执行时，使得计算设备执行上述实施例中的一种多无人机协同电力巡检方法。

本发明实施例中，存储介质例如可以是电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备以及上述的任意合适的组合。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品等。因此，本发明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。

应当注意的是，词语“包括”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的词语“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种多无人机协同电力巡检方法，其特征在于，该方法包括：

S1、预先设置多架无人机协同进行电塔电力巡检任务航线，采用任务点序列进行表示；

S2、多架无人机从起飞点飞至悬停点，进入稳定悬停任务状态；

S3、多架无人机的状态稳定后飞至第一电塔巡检任务点，从第一电塔巡检任务点开始，按任务点序列依次交替进行各电塔的近塔双环巡检任务和塔间沿线巡检任务，完成电塔电力巡检；

所述无人机上搭载包括：特征识别传感器、测距传感器和影像设备；

所述步骤S3中，在交替进行各电塔的近塔双环巡检任务和塔间沿线巡检任务的过程中，采用gps导航和特征点识别融合的方法进行任务点导引飞行，包括：

①在电塔的顶部中央设置特征识别装置；通过无人机的特征识别传感器识别所述特征识别装置，并构建虚拟特征点；

②利用无人机的影像设备获取特征识别装置的像素位置，并根据所述像素位置得到航迹线偏角，计算公式为：

η_e＝kp_y+kk_yxp_x

其中，η_e表示航迹线偏角，k表示比例系数，p_x表示像素横向坐标，p_y表示像素纵向坐标，k_yx表示横纵向耦合比例系数；

③获取虚拟特征点的位置，并根据虚拟特征点位置修正航迹线偏角，计算公式为：

其中，表示修正的航迹线偏角，d_l表示无人机当前位置距离电塔平面的间距，d_s表示安全距离；

④将航迹线偏角换算成无人机所需的纵向加速度，计算公式为：

其中，a_y表示纵向加速度，V表示无人机前飞速度，L₁表示定值；

⑤根据所需纵向加速度得到纵向操纵指令；

⑥根据纵向操纵指令控制无人机进行俯仰调整，进行精确巡线导航。

2.根据权利要求1所述的一种多无人机协同电力巡检方法，其特征在于，所述步骤S1中，按照巡检任务的先后进行排列形成任务点序列，任务点序列的表达式为：

z＝[z_h,z₀,z₁,z₂…z_m]

其中，z表示任务点序列，z_h表示悬停任务点，z₀表示悬停任务点之后的第一电塔巡检任务点，z₁表示第二电塔巡检任务点，z_m表示最后一个电塔巡检任务点；使用z_i表示任务点，z_i之中包含信息为：

z_i＝[z_lat,z_lon,z_alt,t_l,t_w,t_h,b]

其中，z_lat表示电塔底座中心点的纬度，z_lon表示电塔底座中心点的经度，z_alt表示电塔底座中心点的海拔；t_l表示电塔主体部件最外侧包络体的厚度，t_w为电塔主体部件最外侧包络体的宽度，t_h表示电塔主体部件最外侧包络体的高度；b表示电塔形状分类编号，用于标记检测数据的塔类型信息。

3.根据权利要求1所述的一种多无人机协同电力巡检方法，其特征在于，所述步骤S2中，进入稳定悬停任务状态时，无人机的间距为：

d_a>max(10,2*w_a)

其中，d_a表示悬停时无人机的间距，w_a表示无人机机体最大长度；并且在之后飞行中，进行无人机gps位置共享，通过飞控系统获得无人机间距，操控无人机保持间距一直大于d_a。

4.根据权利要求1所述的一种多无人机协同电力巡检方法，其特征在于，所述步骤S3中，进行近塔双环巡检任务的过程包括：

在距离电塔底座中心点的纬度和经度所标记位置的第一预设距离处，判断进入近塔空间的范围，并利用测距传感器辅助导航；

对塔空间进行包裹立方体外扩，生成包裹空间，确定近塔空间的范围；

基于确定近塔空间的范围布置双环巡检任务路线，无人机根据布置的路线进行巡检。

5.根据权利要求4所述的一种多无人机协同电力巡检方法，其特征在于，所述步骤S3中，进行塔间沿线巡检任务的过程包括：

无人机飞离近塔空间之后，进入塔间沿线飞行模式，此时将无人机的飞行航迹拉高，导航高度参考值为飞离塔的虚拟特征点和下一塔的虚拟特征点之间的连线；

若飞行距离较远，下一塔虚拟特征点不在视野之中，则直接根据近塔的虚拟特征点进行定值导航，离开近塔空间第二预设距离后，采用gps粗略导航，导航高度为前后塔塔顶包裹空间面上侧中心位置的连线。

6.根据权利要求1所述的一种多无人机协同电力巡检方法，其特征在于，所述步骤S3中，按任务点序列依次交替进行各电塔的近塔双环巡检任务和塔间沿线巡检任务时，若出现异常情况，对异常情况进行判断和分类，根据判断和分类的结果规划无人机协同配合执行巡检任务。

7.根据权利要求6所述的一种多无人机协同电力巡检方法，其特征在于，采用基于图像处理的异常检测模型，对电塔电力进行自动化异常检测；异常检测模型的构建过程为：

在鉴别器之中叠加特征加权网络，公式为：

其中，r表示特征加权处理矩阵，s、t分别表示特征图的像素长度和宽度，a_ij表示图片像素位置，w_ij表示图片像素位置对于特征部位的系数加权阵，σ表示归一化函数；

构建特征化处理之后的变换网络：

S(x)＝σ(E₁E₂r)u

其中，S(x)表示变换网络，E₁E₂表示全连接层的权重参数，u表示上一个网格信息的输入，σ表示归一化函数，r表示特征加权处理矩阵；

构建损失函数：

其中，表示套用S(x)网络之后的叠加具体电网部位异常特征化信息的损失函数，n表示原始图像的维数，λ表示超参数，n_s是经过特征化变换之后的特征图维数，x表示未知检测的图像，/>表示生成器得到的图像，G表示生成网络，/>表示编码网络的特征向量，f表示鉴别器，f(x)为表示鉴别器中间层的特征图，利用该损失函数进行训练，得到异常检测模型。

8.一种多无人机协同电力巡检系统，其特征在于，应用如权利要求1-7任一项所述的一种多无人机协同电力巡检方法，进行电塔电力巡检，该系统包括：

巡检任务规划模块，用于预先设置多架无人机协同进行电塔电力巡检任务航线，采用任务点序列进行表示；

稳定悬停控制模块，用于控制多架无人机从起飞点飞至悬停点，进入稳定悬停任务状态；

交替巡检控制模块，用于控制多架无人机的状态稳定后飞至第一电塔巡检任务点，从第一电塔巡检任务点开始，按任务点序列依次交替进行各电塔的近塔双环巡检任务和塔间沿线巡检任务，完成电塔电力巡检；

所述无人机上搭载包括：特征识别传感器、测距传感器和影像设备；

所述交替巡检控制模块，控制无人机交替进行各电塔的近塔双环巡检任务和塔间沿线巡检任务的过程中，采用gps导航和特征点识别融合的方法进行任务点导引飞行，包括：

①在电塔的顶部中央设置特征识别装置；通过无人机的特征识别传感器识别所述特征识别装置，并构建虚拟特征点；

②利用无人机的影像设备获取特征识别装置的像素位置，并根据所述像素位置得到航迹线偏角，计算公式为：

η_e＝kp_y+kk_yxp_x

其中，η_e表示航迹线偏角，k表示比例系数，p_x表示像素横向坐标，p_y表示像素纵向坐标，k_yx表示横纵向耦合比例系数；

③获取虚拟特征点的位置，并根据虚拟特征点位置修正航迹线偏角，计算公式为：

其中，表示修正的航迹线偏角，d_l表示无人机当前位置距离电塔平面的间距，d_s表示安全距离；

④将航迹线偏角换算成无人机所需的纵向加速度，计算公式为：

其中，a_y表示纵向加速度，V表示无人机前飞速度，L₁表示定值；

⑤根据所需纵向加速度得到纵向操纵指令；

⑥根据纵向操纵指令控制无人机进行俯仰调整，进行精确巡线导航。