电网巡检无人机飞行路线规划管理系统

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，具体来说，涉及一种电网巡检无人机飞行路线规划管理系统。

背景技术

目前国内的电网规模不断扩大，很多输电线路分布在崇山峻岭之间，导致传统的人工巡线数据准确率不高。因此，近年来国内开始逐步发展无人机巡检技术。无人机巡线可以近距离在空中对高压输电线路进行多角度观察，悬停拍摄多角度的图像视频资料，可直观、全方位、高精度对输电线路本体缺陷、通道隐患进行快速检测、排查，能在复杂地形和恶劣天气情况下获取最佳现场信息，有效弥补传统方式巡视有死角的缺点，从而提高了一线巡检人员的工作效率。在目前的实际工作上，使用无人机对输电线路进行巡视时，均需要操作人员人工对无人机进行操作，这意味着目前的巡视效率与操作人员对飞行器的操作熟悉程度、环境复杂程度息息相关，而无人机并不能自主对巡线路线进行控制。因此，发明人认为，目前该专利所披露的技术方案，在实际应用中，非常困难。

发明内容

鉴于现有技术存在的上述问题，本发明的目的在于提供一种更易于在实际工作中部署的电网巡检无人机飞行路线规划管理系统，该系统可在更大程度上替代人工巡检，提高巡检效率，保证巡线人员安全。

为了实现上述目的，本发明实施例一个方面提供的电网巡检无人机飞行路线规划管理系统，包括：

无人机控制系统，其至少包括图像采集单元、第一通讯单元、和引导激光接收模块，所述图像采集单元配置为巡检线路上的杆塔部位的图像信息，所述引导激光接收模块配置为接收激光光线；

远端控制中心，其至少包括第三通讯单元、第二存储单元和路径拟合单元，所述第三通讯单元配置为通过所述第一通讯单元与所述无人机控制系统建立通讯连接，所述第二存储单元配置为预存多个巡线任务区域的杆塔位置信息；

云端服务器，其至少包括一图像分析单元及一第一存储单元，所述图像分析单元配置为对所述图像采集单元采集的图像数据进行分析以获得异常信息的图像分析单元；所述第一存储单元配置为存储包含巡线任务区域的地图信息；

所述无人机控制系统还包括路径拟合单元，所述路径拟合单元配置为从云端服务器下载巡线任务区域的地图信息，并以远端控制中心为原点，以地理方位南为纵坐标和地理方位东分别为纵坐标和横坐标，建立投影坐标系；从远端控制中心获取任务区域的杆塔位置信息，并将所述杆塔位置信息映射到所述投影坐标系；获取无人机上高清摄像头的预设参数，所述预设参数至少包括焦距，并根据所述焦距计算所述高清摄像头的最大物距V；将所述杆塔的地理位置信息在所述投影坐标系作为散点，并针对所述散点做基于最小二乘法的线性拟合，且在施行线性拟合时，设定线性拟合的最大离差小于最大物距V；以线性拟合得到的直线作为巡线无人机的巡线路径设定导航。

作为优选，获取任务区域的杆塔位置信息，包括获取起始杆塔位置、转角塔位置及任务结束的末端杆塔位置，并以起始杆塔位置和转角塔位置，以及以转角塔位置及末端杆塔位置分别做多次线性拟合，以获得多段巡线路径。

作为优选，在转角塔位置大于两个时，还包括以相邻两个转角塔位置作为散点进行线性拟合。

作为优选，所述引导激光发射模块为车规级LiDAR集数激光发射模块，而所述引导激光接收模块为用于接收LiDAR集数激光光线的激光接收模块。

作为优选，所述无人机控制系统还包括GPS定位模块，所述GPS定位模块配置为实时获取无人机的位置信息，并通过所述第一通讯模块向一地面控制车发送所述位置信息，所述地面控制车至少包括用于与所述第一通讯单元建立通讯连接的第二通讯单元以及一控制干预单元，所述控制干预单元配置为根据用户操作，对所述无人机的飞行任务进行人工干预。

作为优选，所述无人机控制系统还包括挂载设备，所述挂载设备可选地包括用于对巡检线路上的异物进行损毁处理的喷火装置或切割装置。

作为优选，所述无人机控制系统还包括一用于向地面发送引导口令或向巡检线路上的野生动物播放高频驱离音频的扬声器。

与现有技术相比较，本发明的电网巡检无人机飞行路线规划管理系统，通过远端控制中心为无人机巡航提供巡线区域的任务的杆塔位置信息的同时，自动为无人机巡线规划最合理的巡检路线，该巡检路线基于直线拟合算法，可最大程度的节省电量，避免频繁充电造成的效率不高的问题。

应当理解，前面的一般描述和以下详细描述都仅是示例性和说明性的，而不是用于限制本公开。

本申请文件提供本公开中描述的技术的各种实现或示例的概述，并不是所公开技术的全部范围或所有特征的全面公开。

附图说明

图1为本发明的电网巡检无人机飞行路线规划管理系统的原理示意图。

图2为本发明的电网巡检无人机飞行路线规划管理系统的结构框图。

图3为本发明的电网巡检无人机飞行路线规划管理系统在实施时的流程示意图。

图4为本发明的电网巡检无人机飞行路线规划管理系统路径拟合示意图。

具体实施方式

为了使得本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例的附图，对本公开实施例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公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本公开的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

为了保持本公开实施例的以下说明清楚且简明，本公开省略了已知功能和已知部件的详细说明。

如图1和图2所示，本发明一个实施例提供的无人机电网巡线系统，包括：

无人机控制系统30，其至少包括图像采集单元31、第一通讯单元32、和引导激光接收模块34，所述图像采集单元31配置为巡检线路上的杆塔部位的图像信息，所述引导激光接收模块34配置为接收激光光线；

远端控制中心20，其至少包括第三通讯单元21、第二存储单元22和路径拟合单元23，所述第三通讯单元21配置为通过所述第一通讯单元32与所述无人机控制系统30建立通讯连接，所述第二存储单元22配置为预存多个巡线任务区域的杆塔位置信息，还包括一云端服务器10，其至少包括一图像分析单元11及一第一存储单元12，所述图像分析单元11配置为对所述图像采集单元采集31的图像数据进行分析以获得异常信息的图像分析单元11；所述第一存储单元12配置为存储包含异常信息的图像帧。图像分析单元11在对图像信息进行分析时，可采用神经网络算法模型进行，具体地，所采用的神经网络算法模块在构建时可基于多个第一数据集，多个第一数据集分别表征不同的异常情况，并根据第一数据集的数量设定对应数量的前向型神经网络(FFN)，每个FFN对应一种异常类型，每个网络的输入神经数为8，输出神经为2，且每个网络使用后向传播(BP)监督训练，分别使用10-30个不同标准形态的异常情况(例如不同形态的线路异物，塑料袋、树枝等等)进行训练，直至错误方差小于20％为止。而对于摄入量的获取，也可利用同样的神经网络进行有参照的监督训练，例如针对异物，设定常见的塑料袋、风筝等标准参照进行监督训练，提高识别准确性。另外，可以理解的是，上述算法仅为示例性说明，任何基于机器识别的算法，均可能适用于本发明，例如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。

具体来说，本发明的系统还包括路径拟合单元23，所述路径拟合单元23在规划巡检飞行路线时，配置为从云端服务器下载巡线任务区域的地图信息，并以远端控制中心20为原点，以地理方位南为纵坐标和地理方位东分别为纵坐标和横坐标，建立投影坐标系，从远端控制中心获取任务区域的杆塔位置信息，并将所述杆塔的地理位置信息作为散点投射在所述投影坐标系，获取无人机上高清摄像头的预设参数，所述预设参数至少包括焦距，并根据所述焦距计算所述高清摄像头的最大物距V；将所述杆塔的地理位置信息在所述投影坐标系作为散点，并针对所述散点做基于最小二乘法的线性拟合，且在施行线性拟合时，设定线性拟合的最大离差小于最大物距V；以线性拟合得到的直线作为巡线无人机的巡线路径设定导航。如图4所示，在坐标系中，多个杆塔呈散点分布，本发明以巡线无人机上高清摄像头的焦距f及像距v，计算物距V，其关系为1/v+1/V＝1/f。而采用物距V作为最大离差进行拟合，即可使巡线无人机在介于最大视距之间设定直线巡检路线，从而实现更短的飞行路径，优化续航。由图4可以看出，无人机D并不是沿一个杆塔飞行到另一个杆塔，而是在杆塔之间沿直线飞行。当然，在实际的线路上，可能存在直线塔和转角塔，如图中的直线塔T

另如图2所示，在本发明中由于在执行无人机巡检任务时，并非完全不需要人工介入，在本发明中，为了确保工作人员安全，还可设置地面控制车，该地面控制车可在距离巡检线路最近的道路进行伴随，而无人机同时将采集的图像信息传送至地面控制车，由此一来，地面控制车可通过回传的图像信息，对无人机进行人工干预控制。具体地，所述无人机还包括GPS定位模块，所述定位模块配置为实时获取无人机的位置信息，并通过所述第一通讯模块向一地面控制车发送所述位置信息，所述地面控制车至少包括用于与所述第一通讯单元建立通讯连接的第二通讯单元以及一控制干预单元，所述控制干预单元配置为根据用户操作，对所述无人机的飞行任务进行人工干预。

由于在巡检过程中，对于线路上的异物、动物或动物巢穴等需要做进一步处理，因此作为优选，所述无人机控制系统30还包括挂载设备35，所述挂载设备35可选地包括用于对巡检线路上的异物进行损毁处理的喷火装置或切割装置。对于喷火装置或切割装置，在目前传统的无人机上均已有应用，因此在本发明中对其具体结构不做赘述。

在另一种应用场景中，无法通过挂载设备10进行处理时，就需要通过人工进行处理，而由于视野的问题，地面工作人员可能对异常线路的情况并不十分了解。同时，在一些情况下，杆塔上可能停靠诸如鸟类等动物。因此在一些实施方式中，可考虑在所述无人机30还包括一用于向地面发送引导口令或向巡检线路上的野生动物播放高频驱离音频的扬声器36。

再进一步地，如图2所示，

图3所示为本发明无人机电网巡线系统的实施流程示意图，如图3所示，在该流程中，包括：

从云端服务器下载巡线任务区域的地图信息，并以远端控制中心为原点，以地理方位南为纵坐标和地理方位东分别为纵坐标和横坐标，建立投影坐标系；从远端控制中心获取任务区域的杆塔位置信息，并将所述杆塔位置信息映射到所述投影坐标系；获取无人机上高清摄像头的预设参数，所述预设参数至少包括焦距，并根据所述焦距计算所述高清摄像头的最大物距V；将所述杆塔的地理位置信息在所述投影坐标系作为散点，并针对所述散点做基于最小二乘法的线性拟合，且在施行线性拟合时，设定线性拟合的最大离差小于最大物距V；以线性拟合得到的直线作为巡线无人机的巡线路径设定导航。

以上实施例仅为本发明的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。