一种无人机巡检任务动态规划和执行方法和系统

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种无人机巡检任务动态规划和执行方法、系统及存储介质。

背景技术

在目前无人机任务巡检模式下，主要依靠工作人员根据现场采集的点云信息，依靠自己的经验及规定的绘制规则，先将需要巡视的点使用规划工具将它们连接并设置相应的动作从而绘制出一条无人机可以执行的航线任务，无人机按照后台下发的航线进行航线任务。

目前的人工绘制航线任务的缺点除了需要不断调整巡检路线以达到最优的巡检路线导致巡检任务规划效率低以外，绘制的航线有可能会因为没有考虑到特殊的位置或者其他问题导致绘制的航线存在炸机的风险。另外，这种航线任务巡检路径都是提前规划好的固定航线，无法随意更改巡检点对象，如果需要修改巡检任务中的巡检点则需要重新规划整条巡检任务，不同巡检任务只能由人工逐条下发，操作繁琐，灵活性差。

发明内容

本发明提供了一种无人机巡检任务动态规划和执行方法、系统及存储介质，以实现根据巡检点数组动态生成巡检任务，并随时调整巡检点，提高规划效率和规划的灵活性。

本发明提供了一种无人机巡检任务动态规划和执行方法，应用于无人机机巢端，所述方法包括：

响应于后台系统下发的初始航线规划指令，获取巡检点任务数据和执行任务巡检的无人机的信息，并生成巡检点数组；根据所述巡检点数组中的第一巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划第一航线以上传给所述无人机执行任务巡检。

进一步地，根据所述巡检点数组中的第一巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划第一航线以上传给所述无人机执行任务巡检，具体为：

根据所有所述第一巡检点在空间网络数据中的连接关系以及所述无人机的最大飞行距离，规划一条航线距离最短且覆盖第一巡检点最多的第一航线并将所述第一航线上传给所述无人机进行执行任务巡检；所述航线距离小于所述最大飞行距离；

其中，所述最大飞行距离根据所述无人机的状态信息计算而来；所述状态信息包括：当前的电量、预设的飞行速度、续航时间和充放电次数。

进一步地，空间网络数据由巡检点选取模块根据三维立体模型中各所述巡检点之间的连接关系计算而来；所述三维立体模型由所述巡检点选取模块根据巡检场地的点云数据生成。

进一步地，根据所述巡检点数组中的第一巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划第一航线以上传给所述无人机执行任务巡检之后，还包括：

在所述巡检点数组中删除所述第一航线上的已完成巡检任务的第三巡检点，作为第一巡检点数组。

进一步地，根据所述无人机的任务完成结果，更新所述巡检点数组，具体为：

在第一巡检点数组中加入未完成巡检任务的第四巡检点，作为更新后的巡检点数组。

进一步地，所述的一种无人机巡检任务动态规划和执行方法，还包括：

响应于后台系统下发的返航路线规划指令，根据所述无人机的任务完成结果，更新所述巡检点数组；根据所述无人机当前位置，规划第二航线以上传给所述无人机执行返航。

进一步地，根据所述无人机当前位置，规划第二航线以上传给所述无人机执行返航，具体为：

将所述无人机当前所在的巡检点作为起始点，将所述无人机的起飞点作为终点，结合所述空间网络数据，计算一条在所述起始点和所述终点之间距离最短的返航路线作为第二航线，并上传给所述无人机进行执行返航；

进一步地，所述无人机执行返航之后，还包括：

在所述无人机返回起飞点后，判断所述无人机电量是否满足飞行条件；

若是，则发出巡检准备就绪通知；

若否，则对所述无人机进行充电；当所述无人机电量充满后，所述无人机发出巡检准备就绪通知。

进一步地，所述无人机发出巡检准备就绪通知之后，还包括：

响应于所述无人机的巡检准备就绪通知，若更新后的巡检点数组不为空集，则根据所述更新后的巡检点数组中的第二巡检点，重新规划第三航线，以上传给所述无人机执行任务巡检；

若更新后的巡检点数组为空集且存在等待执行的任务巡检时，将优先级最高的等待执行的任务巡检派发给所述无人机。

进一步地，根据所述更新后的巡检点数组中的第二巡检点，重新规划第三航线，以上传给所述无人机执行任务巡检，具体为：

根据更新后的巡检点数组中的第二巡检点在空间网络数据中的连接关系以及所述无人机的最大飞行距离，规划一条航线距离最短且覆盖第二巡检点最多的第三航线并将所述第三航线上传给所述无人机进行执行任务巡检。

进一步地，在所述无人机执行任意一条航线的过程中，根据实时采集的所述无人机的电量信息和当前所在的巡检点的位置信息，判断所述电量信息是否小于到达下一个巡检点所需的电量；若是，则结束当前巡检任务，通知后台系统需要进行返航，通过后台系统下发的返航路线规划指令；若否，则继续当前巡检任务。

作为优选方案，本发明提供无人机巡检任务动态规划和执行方法通过后台系统可以根据需要对巡检点进行选择并下发，后台系统不需要对巡检点数组进行处理，只需要下发对应的路线规划指令到无人机机巢，则无人机机巢端能够根据巡检点数组动态生成巡检任务，减少了人工规划巡检任务的环节，能够随时调整巡检点，提高规划效率和规划的灵活性。

另外，由于本发明是根据所述巡检点数组中的巡检点的位置信息以及无人机的状态信息来规划航线，因此本发明无巡检点个数限制，在任务下发时不需要考虑无人机电池的续航里程，可以将需要巡检的巡检点一次性下发，无人机机巢端会根据下发的巡检点动态的将巡检点数组动态的规划为多条巡检任务，巡检任务可以根据巡检过程动态调整，无人机充满电量则继续进行动态规划去执行巡检任务，提升无人机自主巡检的效率和航线规划的智能化水平。

相应地，本发明还提供一种无人机巡检任务动态规划和执行系统，包括：无人机、无人机机巢端和无人机巡检端；所述无人机巡检端包括后台系统；

其中，所述无人机机巢端用于响应于后台系统下发的初始航线规划指令，获取巡检点任务数据和执行任务巡检的无人机的信息，并生成巡检点数组；根据所述巡检点数组中的第一巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划第一航线以上传给所述无人机执行任务巡检；

所述无人机巡检端用于通过后台系统下发初始航线规划指令或者返航路线规划指令到无人机机巢端；

所述无人机用于执行无人机机巢端生成的航线。

所述无人机机巢端包括：Android系统和算法规划层；

其中，所述Android系统用于存储所述算法规划层所需的数据，包括：空间网络图、巡检场地的点云数据、巡检点任务数据、执行任务巡检的无人机的信息和巡检点数组；

所述算法规划层包括：第一航线规划模块和返航路线规划模块；

所述第一航线规划模块用于响应于后台系统下发的初始航线规划指令，获取巡检点任务数据和执行任务巡检的无人机的信息，并生成巡检点数组；根据所述巡检点数组中的第一巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划第一航线以上传给所述无人机执行任务巡检；

所述返航路线规划模块用于响应于后台系统下发的返航路线规划指令，根据所述无人机的任务完成结果，更新所述巡检点数组；根据所述无人机当前位置，规划第二航线以上传给所述无人机执行返航。

所述第一航线规划模块包括：第一规划单元和第一调整单元；

所述第一规划单元用于根据所有所述第一巡检点在空间网络数据中的连接关系以及所述无人机的最大飞行距离，规划一条航线距离最短且覆盖第一巡检点最多的第一航线并将所述第一航线上传给所述无人机进行执行任务巡检；所述航线距离小于所述最大飞行距离；

其中，所述最大飞行距离根据所述无人机的状态信息计算而来；所述状态信息包括：当前的电量、预设的飞行速度、续航时间和充放电次数；

所述空间网络数据由巡检点选取模块根据三维立体模型中各所述巡检点之间的连接关系计算而来；所述三维立体模型由所述巡检点选取模块根据巡检场地的点云数据生成；

所述第一调整单元用于在所述巡检点数组中删除所述第一航线上的已完成巡检任务的第三巡检点，作为第一巡检点数组。

所述返航路线规划模块包括：第二规划单元和第二调整单元；

其中，所述第二规划单元用于将所述无人机当前所在的巡检点作为起始点，将所述无人机的起飞点作为终点，结合所述空间网络数据，计算一条在所述起始点和所述终点之间距离最短的返航路线作为第二航线，并上传给所述无人机进行执行返航；

所述第二调整单元用于根据更新后的巡检点数组中的第二巡检点在空间网络数据中的连接关系以及所述无人机的最大飞行距离，规划一条航线距离最短且覆盖第二巡检点最多的第三航线并将所述第三航线上传给所述无人机进行执行任务巡检。

所述所述算法规划层还包括：任务调整模块；

所述任务调整模块用于在所述无人机返回起飞点后，判断所述无人机电量是否满足飞行条件；

若是，则发出巡检准备就绪通知；

若否，则对所述无人机进行充电；当所述无人机电量充满后，所述无人机发出巡检准备就绪通知；

响应于所述无人机的巡检准备就绪通知，若更新后的巡检点数组不为空集，则根据所述更新后的巡检点数组中的第二巡检点，重新规划第三航线，以上传给所述无人机执行任务巡检；

若更新后的巡检点数组为空集且存在等待执行的任务巡检时，将优先级最高的等待执行的任务巡检派发给所述无人机。

所述算法规划层还包括：临时返航模块；

所述临时返航模块用于在所述无人机执行任意一条航线的过程中，根据实时采集的所述无人机的电量信息和当前所在的巡检点的位置信息，判断所述电量信息是否小于到达下一个巡检点所需的电量；若是，则结束当前巡检任务，通知后台系统需要进行返航，通过后台系统下发的返航路线规划指令；若否，则继续当前巡检任务。

作为优选方案，本发明提供无人机巡检任务动态规划和执行系统通过无人机巡检端的后台系统可以根据需要对巡检点进行选择并下发，后台系统不需要对巡检点数组进行处理，只需要下发对应的路线规划指令到无人机机巢端，则无人机机巢端能够根据巡检点数组动态生成巡检任务，减少了人工规划巡检任务的环节，能够随时调整巡检点，提高规划效率和规划的灵活性。

另外，由于本发明的无人机机巢端是根据所述巡检点数组中的巡检点的位置信息以及无人机的状态信息来规划航线，因此无巡检点个数限制，在任务下发时不需要考虑无人机电池的续航里程，可以将需要巡检的巡检点一次性下发，无人机机巢端会根据下发的巡检点动态的将巡检点数组动态的规划为多条巡检任务，巡检任务可以根据巡检过程动态调整，无人机充满电量则继续进行动态规划去执行巡检任务，提升无人机自主巡检的效率和航线规划的智能化水平。

相应地，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如本发明内容所述的一种无人机巡检任务动态规划和执行方法。

附图说明

图1是本发明提供的无人机巡检任务动态规划和执行方法的一种实施例的流程示意图；

图2是本发明提供的无人机巡检任务动态规划和执行系统的一种实施例的结构示意图；

图3是本发明提供的无人机巡检任务动态规划和执行系统的另一种实施例的结构示意图。

具体实施方式

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。

无人机(UA：Unmanned Aircraft):是由控制站管理(包括远程操纵或自主飞行)的航空器。

无人机机巢:是指专门为无人机设计的专用停放场所。

后台系统：由计算机、通信设备、服务器和数据库组成的用于监控和分析数据，用于下发指令的平台系统。

巡检点任务:无人机执行自动飞行任务所需要的一组有先后顺序的点集。

任务巡检:无人机按照提前绘制好的航线进行自动飞行巡检。

实施例一

请参照图1，为本发明实施例提供的一种无人机巡检任务动态规划和执行方法，应用于无人机机巢端，所述方法包括步骤S101-S102：

步骤S101：响应于后台系统下发的初始航线规划指令，获取巡检点任务数据和执行任务巡检的无人机的信息，并生成巡检点数组；

步骤S102：根据所述巡检点数组中的第一巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划第一航线以上传给所述无人机执行任务巡检。

在本实施例中，巡检点任务数据和执行任务巡检的无人机的信息由后台系统下发，后台系统用于负责用户信息、巡检点和设备台账的管理，并使用当前规定的通信协议将相应的指令下发到无人机机巢，以使无人机机巢执行对应的指令，在任务完成之后无人机机巢将相关的巡检数据回传至后台系统进行缺陷识别处理。

其中，设备台账的台账信息由台账导入工具建立，具体为：

通过现场数据采集对现场设备和关联的线路及间隔进行标注，标注完成之后，使用台账导入工具将采集的关联信息导入到后台系统中，后台系统自动生成设备与其他关键设施的关联信息，即设备台账。根据设备台账获取巡检点任务数据和执行任务巡检的无人机的信息。

后台系统根据设备台账中的巡检点任务的优先级将巡检点任务加入任务队列中生成巡检点任务数据，选取执行任务巡检的无人机；后台系统向无人机机巢下发的初始航线规划指令，同时向无人机机巢下发巡检点任务数据和执行任务巡检的无人机的信息，每次选取优先级最高的巡检点任务下发到无人机机巢。

无人机机巢获取后台系统下发的巡检点任务数据和执行任务巡检的无人机的信息，并生成巡检点数组；

无人机机巢根据所述巡检点数组中的各个巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划第一航线以上传给所述无人机执行任务巡检。

实施例二

本发明实施例提供的其中一种无人机巡检任务动态规划和执行方法，应用于无人机机巢端，所述方法包括：

响应于后台系统下发的初始航线规划指令，获取巡检点任务数据和执行任务巡检的无人机的信息，并生成巡检点数组；

根据所述巡检点数组中的第一巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划第一航线以上传给所述无人机执行任务巡检。

进一步地，根据所述巡检点数组中的第一巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划第一航线以上传给所述无人机执行任务巡检，具体为：

根据所有所述第一巡检点在空间网络数据中的连接关系以及所述无人机的最大飞行距离，规划一条航线距离最短且覆盖第一巡检点最多的第一航线并将所述第一航线上传给所述无人机进行执行任务巡检；所述航线距离小于所述最大飞行距离；

其中，所述最大飞行距离根据所述无人机的状态信息计算而来；所述状态信息包括：当前的电量、预设的飞行速度、续航时间和充放电次数。

进一步地，空间网络数据由巡检点选取模块根据三维立体模型中各所述巡检点之间的连接关系计算而来；所述三维立体模型由所述巡检点选取模块根据巡检场地的点云数据生成。

在本实施例中，用户通过巡检点选取模块选择巡检点任务数据中需要巡检的巡检点，后台系统将需要巡检的巡检点的相关信息下发至无人机机巢端，具体如下:

巡检点选取模块获取巡检场地的点云数据，生成三维立体模型；用户在三维立体模型中点选需要巡检的巡检点，建立需要巡检的巡检点的台账信息；根据需要巡检的巡检点的之间的连通性网络关系，生成空间网络，将需要巡检的巡检点的空间网络保存到台账信息中，并上传至后台系统。

其中，巡检场地包括室外巡检场地和室内巡检场地；室外巡检场地直接使用点云进行建模并生成三维立体模型；室内巡检场地因GPS信号不佳或者无GPS，通过红外雷达扫描仪先在室内的靠近窗户可获取GPS信号的位置选取一个点作为整个室内点云的基准点，其他的扫描信息都以该点为原点，在后台的界面中绘制三维立体模型。

其中，建立巡检点之间的连通性网络关系，生成空间网络，具体为：确定起始点，根据起始点与附近其他点的经纬度坐标并结合点云数据来确定各点都是连通的；通过当前已连通点的最后一个节点再依次向下寻找是都与相邻的其他点连通；通过不断的递归计算出整个三维立体模型中各巡检点之间的联通关系形成一张空间网络。

巡检人员从后台系统的台账信息中选择需要巡检的巡检点和对应的空间网络下发至无人机机巢端，其中，可选地，需要巡检的巡检点和对应的空间网络通过字符串数组的形式下发给无人机机巢端。

在本实施例中，无人机机巢端在每次接收到后台系统下发的空间网络数据后，将当前的空间网络数据对比上一次的空间网络数据版本是否发生变化，如果发生变化则更新存储的空间网络数据，否则直接使用当前的空间网络数据。

无人机机巢端根据需要巡检的巡检点，生成巡检点数组后，获取当前输入的巡检点数组的版本号是否于已存储的空间网络数据版本号一致，版本号不一致则返回错误信息；版本号一致，则将巡检点数组中的巡检点与空间网络数据做一个投影映射，获取在空间网络数据上这些巡检点的一个连接关系。

在本实施例中，无人机机巢端根据空间网络数据上的巡检点的连接关系以及所述无人机的最大飞行距离，通过算法规划层规划一条航线距离最短且覆盖第一巡检点最多的第一航线并将所述第一航线上传给所述无人机进行执行任务巡检；所述航线距离小于所述最大飞行距离；

其中，所述最大飞行距离根据所述无人机的状态信息计算而来，具体为：获取无人机当前的电量B、无人机设定的飞行速度V及续航时间T以及充放电次数N，通过飞行速度V和充放电次数N与续航时间T成反比的关系，可以推算出无人机的最大飞行距离L。

在本实施例中，通过算法规划层规划一条航线距离最短且覆盖第一巡检点最多的第一航线，具体为：

算法规划层将无人机的最大飞行距离L作为航线的一个极限值，获取到从起始点开始的M条总距离小于L的航线，从这M条航线中选择距离最短且覆盖巡检点最多的一条航线，减去一点冗余量作为模型的误差，在距离最短与覆盖巡检点最多这两个对立条件下经过模型的比拟，在他们中间取出一个平衡值，动态规划出的一条最优航线。将这条最优航线中的巡检点从巡检点组中剔除，并上传这条航线给无人机进行执行。

当无人机终止执行任务时，后台系统下发的返航路线规划指令给算法规划层。无人机终止执行任务的情况包括：监控到无人机当前电量小于规划出的最优航线中无人机到达当前巡检点的电量；无人机完成规划出来的航线任务；无人机遇到其他故障或意外情况等。

实施例三

本发明实施例提供的其中一种无人机巡检任务动态规划和执行方法，应用于无人机机巢端，所述方法包括：

响应于后台系统下发的初始航线规划指令，获取巡检点任务数据和执行任务巡检的无人机的信息，并生成巡检点数组；

根据所述巡检点数组中的第一巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划第一航线以上传给所述无人机执行任务巡检。

进一步地，根据所述无人机的任务完成结果，更新所述巡检点数组，具体为：

在第一巡检点数组中加入未完成巡检任务的第四巡检点，作为更新后的巡检点数组。

响应于后台系统下发的返航路线规划指令，根据所述无人机的任务完成结果，更新所述巡检点数组；根据所述无人机当前位置，规划第二航线以上传给所述无人机执行返航。

进一步地，根据所述无人机当前位置，规划第二航线以上传给所述无人机执行返航，具体为：

将所述无人机当前所在的巡检点作为起始点，将所述无人机的起飞点作为终点，结合所述空间网络数据，计算一条在所述起始点和所述终点之间距离最短的返航路线作为第二航线，并上传给所述无人机进行执行返航。

在本实施例中，在无人机返航后，上传巡检结果给无人机巡检端，无人机巡检端更新设备台账，将未完成的巡检点任务按照优先级顺序重新加入任务队列中，重新选取优先级最高的巡检点任务下发到无人机机巢。

进一步地，所述无人机执行返航之后，还包括：

在所述无人机返回起飞点后，判断所述无人机电量是否满足飞行条件；

若是，则发出巡检准备就绪通知；

若否，则对所述无人机进行充电；当所述无人机电量充满后，所述无人机发出巡检准备就绪通知。

进一步地，所述无人机发出巡检准备就绪通知之后，还包括：

响应于所述无人机的巡检准备就绪通知，若更新后的巡检点数组不为空集，则根据所述更新后的巡检点数组中的第二巡检点，重新规划第三航线，以上传给所述无人机执行任务巡检；

若更新后的巡检点数组为空集且存在等待执行的任务巡检时，将优先级最高的等待执行的任务巡检派发给所述无人机。

在本实施例中，在无人机返航后，若电量不足以满足飞行条件则返回机巢开始进行充电，当电量充满之后无人机自动开机，并通知算法规划层规划执行下一个航线，即发出巡检准备就绪通知。

若电量满足飞行条件则直接通知算法规划层规划执行下一个航线，即发出巡检准备就绪通知。

在本实施例中，若更新后的巡检点数组不为空集，即所述无人机的上一次飞行的任务巡检的巡检点未全部完成，则继续根据巡检点数组的巡检点，重新规划第三航线，继续执行所述任务巡检。

若更新后的巡检点数组为空集，即所述无人机的上一次飞行的任务巡检的巡检点已经全部完成，且任务队列中存在等待执行的任务巡检时，将优先级最高的等待执行的任务巡检派发给所述无人机，以进行初始航线的规划，即获取当前巡检点任务数据，并生成巡检点数组；根据巡检点数组中的巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划航线以上传给所述无人机执行任务巡检。

进一步地，根据所述更新后的巡检点数组中的第二巡检点，重新规划第三航线，以上传给所述无人机执行任务巡检，具体为：

根据更新后的巡检点数组中的第二巡检点在空间网络数据中的连接关系以及所述无人机的最大飞行距离，规划一条航线距离最短且覆盖第二巡检点最多的第三航线并将所述第三航线上传给所述无人机进行执行任务巡检。

进一步地，在所述无人机执行任意一条航线的过程中，根据实时采集的所述无人机的电量信息和当前所在的巡检点的位置信息，判断所述电量信息是否小于到达下一个巡检点所需的电量；若是，则结束当前巡检任务，通知后台系统需要进行返航，通过后台系统下发的返航路线规划指令；若否，则继续当前巡检任务。

实施本发明上述方法实施例，具有如下效果：

本发明提供无人机巡检任务动态规划和执行方法通过后台系统可以根据需要对巡检点进行选择并下发，后台系统不需要对巡检点数组进行处理，只需要下发对应的路线规划指令到无人机机巢，则无人机机巢端能够根据巡检点数组动态生成巡检任务，减少了人工规划巡检任务的环节，能够随时调整巡检点，提高规划效率和规划的灵活性。

另外，由于本发明是根据所述巡检点数组中的巡检点的位置信息以及无人机的状态信息来规划航线，因此本发明无巡检点个数限制，在任务下发时不需要考虑无人机电池的续航里程，可以将需要巡检的巡检点一次性下发，无人机机巢端会根据下发的巡检点动态的将巡检点数组动态的规划为多条巡检任务，巡检任务可以根据巡检过程动态调整，无人机充满电量则继续进行动态规划去执行巡检任务，提升无人机自主巡检的效率和航线规划的智能化水平。

实施例四

请参照图2，为本发明实施例提供的一种无人机巡检任务动态规划和执行系统，包括：无人机401、无人机机巢端402和无人机巡检端403；所述无人机巡检端403包括后台系统4031；

其中，所述无人机机巢端402用于响应于后台系统4031下发的初始航线规划指令，获取巡检点任务数据和执行任务巡检的无人机的信息，并生成巡检点数组；根据所述巡检点数组中的第一巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划第一航线以上传给所述无人机执行任务巡检；

所述无人机巡检端403用于通过后台系统4031下发初始航线规划指令或者返航路线规划指令到无人机机巢端；

所述无人机401用于执行无人机机巢端生成的航线。

上述的无人机巡检任务动态规划和执行系统可实施上述任意一个方法实施例的无人机巡检任务动态规划和执行方法。上述方法实施例中的可选项也适用于本实施例，这里不再详述。本申请实施例的其余内容可参照上述方法实施例的内容，在本实施例中，不再进行赘述。

实施例五

本发明实施例提供的其中一种无人机巡检任务动态规划和执行系统，包括：无人机、无人机机巢端和无人机巡检端；所述无人机巡检端包括后台系统；

其中，所述无人机机巢端用于响应于后台系统下发的初始航线规划指令，获取巡检点任务数据和执行任务巡检的无人机的信息，并生成巡检点数组；根据所述巡检点数组中的第一巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划第一航线以上传给所述无人机执行任务巡检；

所述无人机机巢端包括：Android系统和算法规划层；

其中，所述Android系统用于存储所述算法规划层所需的数据，包括：空间网络图、巡检场地的点云数据、巡检点任务数据、执行任务巡检的无人机的信息和巡检点数组；

所述算法规划层包括：第一航线规划模块、返航路线规划模块和临时返航模块；

所述第一航线规划模块用于响应于后台系统下发的初始航线规划指令，获取巡检点任务数据和执行任务巡检的无人机的信息，并生成巡检点数组；根据所述巡检点数组中的第一巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划第一航线以上传给所述无人机执行任务巡检；

所述返航路线规划模块用于响应于后台系统下发的返航路线规划指令，根据所述无人机的任务完成结果，更新所述巡检点数组；根据所述无人机当前位置，规划第二航线以上传给所述无人机执行返航。

所述第一航线规划模块包括：第一规划单元和第一调整单元；

所述第一规划单元用于根据所有所述第一巡检点在空间网络数据中的连接关系以及所述无人机的最大飞行距离，规划一条航线距离最短且覆盖第一巡检点最多的第一航线并将所述第一航线上传给所述无人机进行执行任务巡检；所述航线距离小于所述最大飞行距离；

其中，所述最大飞行距离根据所述无人机的状态信息计算而来；所述状态信息包括：当前的电量、预设的飞行速度、续航时间和充放电次数；

所述空间网络数据由巡检点选取模块根据三维立体模型中各所述巡检点之间的连接关系计算而来；所述三维立体模型由所述巡检点选取模块根据巡检场地的点云数据生成；

所述第一调整单元用于在所述巡检点数组中删除所述第一航线上的已完成巡检任务的第三巡检点，作为第一巡检点数组。

所述返航路线规划模块包括：第二规划单元和第二调整单元；

其中，所述第二规划单元用于将所述无人机当前所在的巡检点作为起始点，将所述无人机的起飞点作为终点，结合所述空间网络数据，计算一条在所述起始点和所述终点之间距离最短的返航路线作为第二航线，并上传给所述无人机进行执行返航；

所述第二调整单元用于根据更新后的巡检点数组中的第二巡检点在空间网络数据中的连接关系以及所述无人机的最大飞行距离，规划一条航线距离最短且覆盖第二巡检点最多的第三航线并将所述第三航线上传给所述无人机进行执行任务巡检。

所述所述算法规划层还包括：任务调整模块；

所述任务调整模块用于在所述无人机返回起飞点后，判断所述无人机电量是否满足飞行条件；

若是，则发出巡检准备就绪通知；

若否，则对所述无人机进行充电；当所述无人机电量充满后，所述无人机发出巡检准备就绪通知；

响应于所述无人机的巡检准备就绪通知，若更新后的巡检点数组不为空集，则根据所述更新后的巡检点数组中的第二巡检点，重新规划第三航线，以上传给所述无人机执行任务巡检；

若更新后的巡检点数组为空集且存在等待执行的任务巡检时，将优先级最高的等待执行的任务巡检派发给所述无人机。

所述临时返航模块用于在所述无人机执行任意一条航线的过程中，根据实时采集的所述无人机的电量信息和当前所在的巡检点的位置信息，判断所述电量信息是否小于到达下一个巡检点所需的电量；若是，则结束当前巡检任务，通知后台系统需要进行返航，通过后台系统下发的返航路线规划指令；若否，则继续当前巡检任务。

所述无人机巡检端用于通过后台系统下发初始航线规划指令或者返航路线规划指令到无人机机巢端；

所述无人机用于执行无人机机巢端生成的航线。

上述的无人机巡检任务动态规划和执行系统可实施上述任意一个方法实施例的无人机巡检任务动态规划和执行方法。上述方法实施例中的可选项也适用于本实施例，这里不再详述。本申请实施例的其余内容可参照上述方法实施例的内容，在本实施例中，不再进行赘述。

实施例六

如图3所示，提供一个无人机巡检任务动态规划和执行系统的优选实施方案，包括：无人机巡检端、无人机机巢端和无人机；

所述无人机巡检端包括：台账导入工具、后台系统和巡检点选取模块；

其中，后台系统用于用户信息、巡检点、设备台账的管理，使用当前规定的通信协议通过通信模块将相应的指令下发到无人机机巢端；

台账导入工具负责台账信息的建立，将采集的关联信息导入到后台系统中；

巡检点选取模块用于通过点云生成的三维模型中点选对应的巡检点，然后将这些巡检点通过后台下发至无人机机巢端。

所述无人机机巢端包括机巢主控系统、Android系统和算法规划层；机巢主控系统包括：机械模块、温控模块和气象模块；

机巢主控系统是无人机机巢的中枢系统,用于:接收来自Android系统应用的操作指令；接收气象模块回传的气象信息；接收温控系统的数据信息；控制内外部摄像头的实时画面；实现与机械模块、温控模块和气象模块之间的通信。

气象信息主要是为了确保无人机在起飞之前判断当前的天气数据，包括风速和雨量是否符合起飞条件。

温控模块主要作用于机巢，当气温过高或者过低的时候，机巢会打开空调系统来调节机巢内的温度，确保无人机在机巢中始终处于一个舒适的环境，防止过热和过冷。

机械模块主要是在无人机起飞之前自动打开机巢的舱门，打开固定无人机的X，Y回中杆，确保无人机起飞前相关的机械结构都处于释放的状态，在无人机回巢之前打开机巢舱门，无人机降落之后收缩X，Y回中杆固定无人机并关闭舱门，无人机完成回收。

Android系统用于：安装机库移动应用软件；作为本地存储的载体，存储任务、照片等数据；作为自动规划模块的载体，提供动态航线规划的数据给算法规划层；对下发的巡检点数组进行管理；对当前巡检点对应的空间网络图进行管理；对无人机机巢与无人机的全流程作业的管理；根据无人机电量动态的管理巡检任务，电量满足自动执行航线任务；对不同优先级的巡检任务进行管理并按照优先级进行执行；作为无人机、无人机机巢、后台、算法规划层之间的纽带。

算法规划层用于:响应于后台系统下发的初始航线规划指令，获取巡检点任务数据和执行任务巡检的无人机的信息，并生成巡检点数组；根据所述巡检点数组中的第一巡检点的位置信息以及所述无人机的状态信息，规划第一航线以上传给所述无人机执行任务巡检；

响应于后台系统下发的返航路线规划指令，根据所述无人机的任务完成结果，更新所述巡检点数组；根据所述无人机当前位置，规划第二航线以上传给所述无人机执行返航。

无人机包括：飞控模块、相机模块、云台模块、遥控模块、任务模块和电池模块。

其中，飞控模块用于在飞行过程中实时的获取无人机的飞行姿态、速度、高度、距离和经纬度等数据信息，记录无人机的飞行轨迹和飞行数据。

相机模块用于无人机在飞行过程中执行拍照功能、录像功能、红外和可见光的切换或者实时监听功能等动作，获取相关的媒体文件。

云台模块用于控制巡检点拍照的方向和角度包括云台的模式、云台俯仰角、横滚角和偏航角，反馈云台的状态信息，确保云台对准需要巡检的设备。

任务模块用于自动执行航线任务，包括任务上传、任务开始、任务执行、任务暂停、任务取消和任务恢复，例如，在规划完成航线之后会通过无人机机巢端动态规划完成的航线上传至任务模块执行自动巡检任务，无人机会上报航线任务到达的巡检点的下标，并自助执行上传的航线，根据航线中的相关参数执行响应的动作。

电池模块用于电池的状态、电池电量百分比、电池电压、电流等信息的反馈；例如，在巡检过程中，动态的获取电池模块的电量反馈信息，在算法规划层动态规划航线的时候作为输入，实现动态航线于电量关联，规划出更加满足条件的航线，并通过该实时电量与已规划完成的航线中到达该巡检点需要的电量作出判断，是否需要暂停该任务，规划一条安全的返航航线保证无人机可以安全的返回到无人机机巢。

遥控器模块主要包括：遥控器的自定义设置、遥控器摇杆的设置与校准。

上述这几个模块在任务执行过程中是相互配合工作，各司其职，确保无人机的飞行安全和任务执行。

上述的无人机巡检任务动态规划和执行系统可实施上述任意一个方法实施例的无人机巡检任务动态规划和执行方法。上述方法实施例中的可选项也适用于本实施例，这里不再详述。本申请实施例的其余内容可参照上述方法实施例的内容，在本实施例中，不再进行赘述。

实施本发明上述系统实施例，具有如下效果：

本发明提供无人机巡检任务动态规划和执行系统通过无人机巡检端的后台系统可以根据需要对巡检点进行选择并下发，后台系统不需要对巡检点数组进行处理，只需要下发对应的路线规划指令到无人机机巢端，则无人机机巢端能够根据巡检点数组动态生成巡检任务，减少了人工规划巡检任务的环节，能够随时调整巡检点，提高规划效率和规划的灵活性。

另外，由于本发明的无人机机巢端是根据所述巡检点数组中的巡检点的位置信息以及无人机的状态信息来规划航线，因此无巡检点个数限制，在任务下发时不需要考虑无人机电池的续航里程，可以将需要巡检的巡检点一次性下发，无人机机巢端会根据下发的巡检点动态的将巡检点数组动态的规划为多条巡检任务，巡检任务可以根据巡检过程动态调整，无人机充满电量则继续进行动态规划去执行巡检任务，提升无人机自主巡检的效率和航线规划的智能化水平。

实施例七

相应地，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上任意一项实施例所述的无人机巡检任务动态规划和执行方法。

示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。

所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。

所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据移动终端的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

其中，所述终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。