CN117631692B - 一种无人机红外自主巡检航线智能推荐方法 - Google Patents
一种无人机红外自主巡检航线智能推荐方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种无人机红外自主巡检航线智能推荐方法，包括如下步骤：获取机载红外镜头的视场角与图像长宽比；获取架空输电线路点云模型的待测目标特征量；获取基塔坐标；根据获取的机载红外镜头视场角、待测目标特征量、以及基塔坐标计算约束方程和约束强度；本发明解决了无人机红外自主检测线路绝缘子、金具等目标时绘制航线不能自动定位和推荐拍摄航点的难题，同时解决了此前不能自动生成无人机红外自主巡检绝缘子拍摄航点，绘制过程需要手动设置航点，缺乏精度与效率的问题，具有较高的技术先进性和广泛适用性。
Description
技术领域
本发明涉及无人机红外自主巡检技术领域，具体为一种无人机红外自主巡检航线智能推荐方法。
背景技术
架空输电线路是分布广泛的户外型电力输送设施；长期在户外运行导致其相较户内电力设施可靠性更低，不确定因素更多；因此架空输电线路需要更频繁的巡检维护以避免发生故障，但是巡检维护成本高，效率低，安全风险大。
因此，基于无人机的架空输电线路自主巡检技术近期获得了迅猛发展，由无人机搭载数据采集设备沿规划的航线自主飞行并记录数据，全程无人工干预；其高效性与便捷性使许多地区陆续推行架空输电线路无人机可见光自主巡检技术；而规划无人机飞行航线是此项技术的核心环节之一，早期的无人机航线规划方法主要为专业飞手示飞无人机，由无人机系统记录飞行轨迹；这种方法效率偏低，特别是针对架空输电线路这类跨区域的大尺度场景，示飞长达数十上百公里的输电线路会浪费大量人力物力。
近年来，利用激光雷达扫描点云对真实场景进行三维重建的技术应用越来越成熟；在大型户外场景三维重建方面，常用无人机搭载激光雷达设备开展扫描重建工作；这使得架空输电线路等大型工业场景也能借助此项技术在计算机虚拟空间中得到重现，以此为基础发展的数字孪生，增强现实等技术在上述工业场景中也能获得深入应用；通过架空输电线路的点云三维重建模型规划无人机飞行航线是一种新兴的高效规划手段，相较现场示飞拥有无法比拟的优越性。
面对架空输电线路日益增长的红外检测需求，现有面向可见光的航线规划方法难以有效发挥作用；因此急需一种无人机红外自主巡检航线规划方法来解决可见光航线无法用于红外巡检的问题。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种无人机红外自主巡检航线智能推荐方法，其目的在于解决现行无人机可见光自主巡检航线规划方法不适用于无人机红外自主检测领域的难题，填补了架空输电线路无人机红外自主巡检航线规划方法的空白。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种无人机红外自主巡检航线智能推荐方法，包括如下步骤：
步骤S1：获取机载红外镜头的视场角与图像长宽比；
步骤S2：获取架空输电线路点云模型的待测目标特征量；
步骤S3：获取基塔坐标；
步骤S4：根据获取的机载红外镜头视场角、待测目标特征量、以及基塔坐标计算约束方程和约束强度；计算约束方程如下式所示：
；
；
式中，表示机载红外镜头视场角；表示图像长宽比；表示待
测目标几何中心坐标、、的矢量形式；、、为基塔的中心位置在架空输电线路
点云模型中的坐标值；为待测目标坐标到推荐点坐标的连线向量；表示
待测目标的安装方向向量的矢量形式；表示待测目标安装平面单位法向量
的矢量形式；表示转置；为待求的推荐点坐标，其中，为待求的推荐
点坐标的x轴分量，为待求的推荐点坐标的y轴分量，为待求的推荐点坐标的z轴分
量；为基塔坐标到推荐点的水平向量；为视场角半角正切值；表示修正系数；
表示约束条件；
步骤S5：根据约束强度计算推荐航点。
进一步的，步骤S2中获取点云模型的待测目标特征量的具体过程为：构建架空输电线路点云模型，确认架空输电线路点云模型中待测目标的空间坐标，并根据待测目标的空间坐标计算待测目标的特征量；计算特征量如下式所示：
；
式中，为待测目标的特征量；、、为待测目标的几何中心坐标，表示待测目标几何中心坐标、、的矢量形式；、、为待测目标
的安装方向向量，表示待测目标的安装方向向量的矢量形式；、、为
待测目标安装平面单位法向量，表示待测目标安装平面单位法向量的矢量
形式；表示转置。
进一步的，步骤S3中获取基塔坐标的具体过程为：通过查阅基塔台账或架空输电线路点云模型获得基塔坐标，基塔坐标为：
；
式中，为基塔坐标；、、为基塔的中心位置在架空输电线路点云模型中的
坐标值。
进一步的，步骤S1中获取机载红外镜头视场角与图像长宽比的具体过程为：通过
查阅机载红外镜头的镜头手册获取机载红外镜头视场角与图像长宽比；其中，机载
红外镜头视场角为物像边缘到镜头连线的最大夹角。
进一步的，约束强度计算公式如下：
；
式中，表示各约束条件的权系数；表示约束条件。
进一步的，步骤S5中根据约束强度计算推荐航点的具体过程为：获得约束强度
后，以为损失函数对推荐点坐标进行梯度下降，当梯度下降步长小于预设阈值时停止
下降，所得推荐点坐标为需要求得的推荐航点坐标。
进一步的，梯度下降方法如下式所示：
；
；
式中，为推荐点坐标的迭代步长；为下降因子；当时停止迭代，
停止后的为需要求得的推荐航点坐标。
与现有的技术相比，本发明具备以下有益效果：本发明通过获取机载红外镜头的视场角与图像长宽比；获取架空输电线路点云模型的待测目标特征量；获取基塔坐标；根据获取的机载红外镜头视场角、待测目标特征量、以及基塔坐标计算约束方程和约束强度；根据约束强度计算推荐航点，解决了无人机红外自主检测线路绝缘子、金具等目标时绘制航线不能自动定位和推荐拍摄航点的难题，同时解决了此前不能自动生成无人机红外自主巡检绝缘子拍摄航点，绘制过程需要手动设置航点，缺乏精度与效率的问题，具有较高的技术先进性和广泛适用性。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
图2为本发明的约束强度随每次迭代的变化曲线示意图。
图3为本发明的迭代步长随每次迭代的变化曲线示意图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供技术方案：一种无人机红外自主巡检航线智能推荐方法，包括如下步骤：
步骤S1：获取机载红外镜头的视场角与图像长宽比；
步骤S2：获取架空输电线路点云模型的待测目标特征量；
步骤S3：获取基塔坐标；
步骤S4：根据获取的机载红外镜头视场角、待测目标特征量、以及基塔坐标计算约束方程和约束强度；
步骤S5：根据约束强度计算推荐航点。
其中，步骤S1中获取机载红外镜头视场角与图像长宽比的具体过程为：通过查阅
机载红外镜头的镜头手册获取机载红外镜头视场角与图像长宽比；其中，机载红外
镜头视场角为物像边缘到镜头连线的最大夹角。
步骤S2中获取架空输电线路点云模型的待测目标特征量的具体过程为：构建架空输电线路点云模型，可通过人工标记、网格化、点云识别等方法确认架空输电线路点云模型中待测目标的空间坐标，并根据待测目标的空间坐标计算待测目标的特征量（待测目标包括架空输电线路点云模型中的绝缘子、要检测的金具等目标）；本实施例将架空输电线路点云模型中的绝缘子作为待测目标，计算绝缘子的特征量如下式所示：
（1）；
式中，为绝缘子的特征量；、、为绝缘子的几何中心坐标，
表示绝缘子几何中心坐标、、的矢量形式；本实施例中；、、为绝缘子的安装方向向量，
表示绝缘子的安装方向向量的矢量形式，本实施例中，长度
为绝缘子的一半；、、为绝缘子安装平面单位法向量，表示绝缘子安装
平面单位法向量的矢量形式，本实施例中；表示转
置。
其中，步骤S3中获取基塔坐标的具体过程为：通过查阅基塔台账或点云模型获得，基塔坐标为：
（2）；
式中，为基塔坐标；、、为基塔的中心位置在点云模型中的坐标值，本实
施例中。
其中，步骤S4中计算约束方程如下式所示：
（3）；
（4）；
式中，为待测目标坐标到推荐点坐标的连线向量；为待求的
推荐点坐标，其中，为待求的推荐点坐标的x轴分量，为待求的推荐点坐标的y轴分
量，为待求的推荐点坐标的z轴分量；为基塔坐标到推荐点的水平向量；为视场角半
角正切值，不同机载镜头可能不同，本实施例中，为约束条件，越接近0，
表示好的推荐点概率越大；本实施例中表示修正系数。
如图2-图3所示，约束强度计算公式如下：
（5）；
式中，表示各约束条件的权系数，调整权系数可控制各约束条件对推荐位置的
影响能力，本实施例中分别为0.303、0.121、0.303、0.182和0.09；表示约束条件。
其中，步骤S5中根据约束强度计算推荐航点的具体过程为：获得约束强度后，以为损失函数对推荐点坐标进行梯度下降，当梯度下降步长（迭代步长）小于一定阈值
时停止下降，所得推荐点坐标为需要求得的推荐航点坐标。
梯度下降方法如下式所示：
（6）；
（7）；
式中，为推荐点坐标的迭代步长，本实施例中的初始值为；为
下降因子，本实施例中；当时停止迭代，停止后的为需要求得的推荐
航点坐标；本实施例停止迭代后，推荐航点坐标为。
对架空输电线路点云模型的多个待测目标执行上述方法，可获得推荐航点集，将获得的推荐航点集按需求组合为序列即可生成为推荐航线。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (5)
1.一种无人机红外自主巡检航线智能推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：获取机载红外镜头的视场角与图像长宽比；
步骤S2：获取架空输电线路点云模型的待测目标特征量；
获取点云模型的待测目标特征量的具体过程为：构建架空输电线路点云模型，确认架空输电线路点云模型中待测目标的空间坐标，并根据待测目标的空间坐标计算待测目标的特征量；特征量计算公式如下：
；
式中，为待测目标的特征量；/>、/>、/>为待测目标的几何中心坐标，/>表示待测目标几何中心坐标/>、/>、/>的矢量形式；/>、/>、/>为待测目标的安装方向向量，/>表示待测目标的安装方向向量的矢量形式；/>、/>、/>为待测目标安装平面单位法向量，/>表示待测目标安装平面单位法向量的矢量形式；/>表示转置；
步骤S3：获取基塔坐标；
步骤S3中获取基塔坐标的具体过程为：通过查阅基塔台账或架空输电线路点云模型获得基塔坐标，基塔坐标为：
；
式中，为基塔坐标；/>、/>、/>为基塔的中心位置在架空输电线路点云模型中的坐标值；
步骤S4：根据获取的机载红外镜头视场角、待测目标特征量、以及基塔坐标计算约束方程和约束强度；约束方程计算公式如下：
；
；
式中，表示机载红外镜头视场角；/>表示图像长宽比；/>为待测目标坐标到推荐点坐标的连线向量；/>为待求的推荐点坐标，其中，/>为待求的推荐点坐标的x轴分量，/>为待求的推荐点坐标的y轴分量，/>为待求的推荐点坐标的z轴分量；/>为基塔坐标到推荐点的水平向量；/>为视场角半角正切值；/>表示修正系数；/>表示约束条件；
步骤S5：根据约束强度计算推荐航点。
2.根据权利要求1所述的一种无人机红外自主巡检航线智能推荐方法，其特征在于：步骤S1中获取机载红外镜头视场角与图像长宽比的具体过程为：通过查阅机载红外镜头的镜头手册获取机载红外镜头视场角与图像长宽比/>；其中，机载红外镜头视场角为物像边缘到镜头连线的最大夹角。
3.根据权利要求1所述的一种无人机红外自主巡检航线智能推荐方法，其特征在于：约束强度计算公式如下：
；
式中，表示各约束条件的权系数；/>表示约束条件。
4.根据权利要求3所述的一种无人机红外自主巡检航线智能推荐方法，其特征在于：步骤S5中根据约束强度计算推荐航点的具体过程为：获得约束强度后，以/>为损失函数对推荐点坐标/>进行梯度下降，当梯度下降步长小于预设阈值时停止下降，所得推荐点坐标为需要求得的推荐航点坐标。
5.根据权利要求4所述的一种无人机红外自主巡检航线智能推荐方法，其特征在于：梯度下降方法如下：
；
；
式中，为推荐点坐标/>的迭代步长；/>为下降因子；当/>时停止迭代，停止后的/>为需要求得的推荐航点坐标。
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|---|---|
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Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112327920A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-02-05 | 国网新疆电力有限公司检修公司 | 一种无人机自主避障巡检路径规划方法及装置 |
| CN113494913A (zh) * | 2021-09-07 | 2021-10-12 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 无人机电力巡检规划方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113534844A (zh) * | 2021-08-18 | 2021-10-22 | 广东电网有限责任公司 | 一种未知环境下的旋翼飞行器输电线路巡检方法及装置 |
| CN114035614A (zh) * | 2022-01-10 | 2022-02-11 | 成都奥伦达科技有限公司 | 基于先验信息的无人机自主巡检方法、系统及存储介质 |
| CN115686050A (zh) * | 2022-11-04 | 2023-02-03 | 国网福建省电力有限公司建设分公司 | 输电线路工程无人机巡检航线规划方法 |
| WO2023020084A1 (zh) * | 2021-08-20 | 2023-02-23 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 海上无人机巡检飞行路径生成方法、装置及无人机 |
| CN115793689A (zh) * | 2022-11-30 | 2023-03-14 | 中科方寸知微(南京)科技有限公司 | 基于前端目标识别的无人机自动化架空输电线路巡检方法及系统 |
| 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 |
| CN116661477A (zh) * | 2023-06-30 | 2023-08-29 | 广东电网有限责任公司 | 一种变电站无人机巡检方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117389294A (zh) * | 2023-10-31 | 2024-01-12 | 国网吉林省电力有限公司超高压公司 | 一种机载日盲紫外相机局部放电检测系统及方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11017679B2 (en) * | 2017-01-13 | 2021-05-25 | Skydio, Inc. | Unmanned aerial vehicle visual point cloud navigation |
-
2024
- 2024-01-26 CN CN202410109642.9A patent/CN117631692B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112327920A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-02-05 | 国网新疆电力有限公司检修公司 | 一种无人机自主避障巡检路径规划方法及装置 |
| CN113534844A (zh) * | 2021-08-18 | 2021-10-22 | 广东电网有限责任公司 | 一种未知环境下的旋翼飞行器输电线路巡检方法及装置 |
| WO2023020084A1 (zh) * | 2021-08-20 | 2023-02-23 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 海上无人机巡检飞行路径生成方法、装置及无人机 |
| CN113494913A (zh) * | 2021-09-07 | 2021-10-12 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 无人机电力巡检规划方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN114035614A (zh) * | 2022-01-10 | 2022-02-11 | 成都奥伦达科技有限公司 | 基于先验信息的无人机自主巡检方法、系统及存储介质 |
| CN115686050A (zh) * | 2022-11-04 | 2023-02-03 | 国网福建省电力有限公司建设分公司 | 输电线路工程无人机巡检航线规划方法 |
| CN115793689A (zh) * | 2022-11-30 | 2023-03-14 | 中科方寸知微(南京)科技有限公司 | 基于前端目标识别的无人机自动化架空输电线路巡检方法及系统 |
| 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 |
| CN116661477A (zh) * | 2023-06-30 | 2023-08-29 | 广东电网有限责任公司 | 一种变电站无人机巡检方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117389294A (zh) * | 2023-10-31 | 2024-01-12 | 国网吉林省电力有限公司超高压公司 | 一种机载日盲紫外相机局部放电检测系统及方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| Li Tangbing,Gong Lei,Yao Jiangang,Kuang Yanjun,Rao Binbin.On-site Identification of Zero Resistance Insulator Based on Infrared Thermal Image and weights-direct-determination neural network. MACHINERY ELECTRONICS AND CONTROL ENGINEERING III.2014,全文. * |
| Research on Route Obstacle Avoidance Task Planning Based on Differential Evolution Algorithm for AUV;Li, Jian-Jun；Zhang, Ru-Bo；Yang, Yu;SPRINGER-VERLAG BERLIN;20141231;全文 * |
| 基于Faster RCNN检测器的输电线路无人机自主巡检系统;吴锡;王梓屹;宋柯;王宏鑫;薛志成;李志轩;;电力信息与通信技术;20200930(第09期);全文 * |
| 无人机输电线路智能巡检技术综述;缪希仁;刘志颖;鄢齐晨;;福州大学学报(自然科学版);20200229(第02期);全文 * |
| 输电线路多旋翼无人机精细化自主巡检航迹优化方法;梁文勇;吴大伟;谷山强;王海涛;严碧武;刘辉;;高电压技术;20200930(第09期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117631692A (zh) | 2024-03-01 |
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