全电压等级无人机高空巡检自主导航线路切换技术研究

针对无人机巡检电压等级较高的输电线路时,可能会因杆塔整体结构过于复杂导致导航线路混乱无法有效完成巡检工作的问题,研究全电压等级无人机高空巡检自主导航线路切换技术。将无人机导航线路规划问题转换为蚁群确定最优或次优路径问题,利用信息素挥发因子动态自适应调整规则,改善蚁群算法易出现局部最优以及较慢收敛的情况,完成导航线路规划。基于规划结果,采用自抗扰控制算法,设计包含微分器、扰动估计补偿等设备的自抗扰控制器,通过控制器调整航向角方向,实现导航线路切换控制。实验结果表明,所研究技术能够通过不同航向角度切换,完成输电线路高空巡检目的,且航线规划效率满足无人机高空巡检自主导航线路切换的实时性要求。     

基于遗传算法的输电线路无人机巡检路径规划

针对无人机有效、安全巡检输电线路的路径问题,提出了一种基于遗传算法的输电线路无人机巡检路径规划方法,采用极坐标编码方式对无人机巡检路径构造染色体;结合实际情况中的无人机巡检各种约束问题,设计了适合于无人机巡检路径规划的遗传算子;实验结果证明算法能综合考虑各种因素,提高了全局寻优能力,是解决实际输电线路无人机巡检路径规划问题的较好办法.     

基于PID算法的输电线路无人机巡检路径智能自动规划技术

为降低定位误差，规避复杂环境造成的巡检风险，研究基于PID算法的输电线路无人机巡检路径智能自动规划技术。采用RTK定位技术，采集了输电线路无人机巡检标志点位置信息，利用路径生成方法，模拟无人机从起始点到目标点的最优几何路径，创建无人机高度和姿态直接受PID参数控制的动力学模型，运用基于PID算法的路径规划跟踪控制器，控制无人机按照最优路径飞行到目标点，实现了输电线路无人机巡检路径智能自动规划。实验结果表明：待巡检标志点定位误差始终低于0.25×10^-4;该技术规划的输电线路无人机巡检路径较短，能有效规避复杂环境造成的巡检风险。     

输电线路无人机自主巡检方法研究与应用

为了解决输电线路无人机巡检作业易受恶劣天气影响、远距离遥控不及时、通信稳定性差等问题,提出了一种输电线路无人机自主巡检方法.首先,利用卡尔曼滤波算滤除原始线路中的轨迹噪点,采用垂距法对轨迹冗余点进行过滤,优化巡检航线;其次,提出基于巡检对象差异特性的动态优化定位方法提升无人机巡检质量.以某220 kV输电线路杆塔进行测试,测试结果表明,提出的方法解决了航线采集以及定位优化问题,贯穿航线学习到自主巡检的流程之中,兼顾了无人机自主巡检效率以及巡检精确度.     

Android平台下的无人机输电线路施工车辆巡检

无人机巡检成为输电线路巡检的重要方式.然而,目前的无人机巡检,由于受到前端设备性能的影响,大多基于后期的图像处理,无法达到实时检测的要求.针对无人机巡检中输电线路施工车辆的安全隐患,提出了一个基于Android平台,使用神经网络实时检测施工车辆的方法.通过收集无人机获取的输电线路施工车辆的数据,使用数据增广的方法,并将构建的SSD-MobileNet算法模型集成到Android平台,实现施工车辆的实时目标检测.     

基于语义本体的无人机人机交互控制方法研究

针对自然语言和无人机远程操控的语义理解问题,提出一种基于语义本体的无人机人机交互控制方法.以电力巡线为领域背景,基于本体的方法构建人机交互的概念体系,用OWL语言描述并定义地图信息数据,形成概念本体事实库.以概念本体事实库为基础,构建多元语义关系,生成关于位置节点的拓扑关系结构和语义解释接口,提出基于标签稀疏图的语义位置推理方法和轨迹控制算法,从而实现人机在统一的概念内涵和位置推理基础上的交互控制.研发语义本体人机交互模拟演示系统,通过实验证明:作为人机交互实例,该方法可以为无人机电力巡线提供位置导航和轨迹控制,实际飞行满足期望状态估计且语义推理结果比传统密集航点模式平均误差测量低10％,同时精度控制在2.50±0.05 mm范围.     

输电线路无人机自动巡检系统不间断作业实时监控方法

针对输电线路无人机自动巡检信息冗杂,数据噪声较大,海量数据传输难以完整传输的问题,提出了一种输电线路无人机自动巡检系统不间断作业实时监控方法,保障输电线路不间断作业。构建输电线路不间断作业监控架构,利用无人机自动巡检系统的无人机飞行器实时采集输电线路图像信息,经无线传输模块传输至地面站存储;输电线路不间断作业监控模块调用采集到的数据,采用非局部均值滤波算法去噪处理输电线路图像,将去噪后图像输入至卷积神经网络,优化检测异常输电线路图像,并利用粗定位算法定位异常点,便于巡检人员实时修复输电线路,实时监控输电线路不间断作业。实验结果表明,所提方法能够清晰、直观地检测到输电线路异常点,实时监控输电线路不间断作业;拥有较为优秀的去噪效果,为后期高效、实时检测输电线路异常点提供保障;信息传输性能突出,保证海量数据传输具有极高的完整性。     

基于智能图像识别的无人机电力线路安全巡检方法

为了解决无人机电力线路巡检过程中安全性指标偏低问题,降低了无人机电力线路巡检效率,因此提出基于智能图像识别设计新的无人机电力线路安全巡检方法。采集无人机电力线路安全巡检图像并加以滤波处理,基于智能图像识别技术设计无人机线路巡检识别算法,采用最优全局概率搜索遗传算法规划无人机电力线路安全巡检路径,实现了无人机电力线路安全巡检。结果表明,设计的无人机电力线路安全巡检方法的巡检安全性指标较高,证明设计的无人机电力线路安全巡检方法的巡检效果较好,具有可靠性,具有一定的应用价值。     

面向无人机电力巡检的语义实体构建及航迹控制方法

航迹的合理控制是影响无人机（UAV）智能决策重要因素。考虑UAV巡检的局部观测性和任务环境的高空复杂性,以电力巡检领域知识为背景,提出面向UAV电力巡检的语义实体构建及航迹控制方法。首先,基于电力巡检领域的实体知识构建空间拓扑网络,并生成关于位置节点的语义航迹序列网络及其语义接口;然后,根据空间拓扑结构相似性度量的结果集,提出安全许可机制和基于强化学习的航迹控制策略,实现UAV电力巡检在统一的概念内涵和位置结构上的轨迹控制。实验结果表明：作为UAV巡检的实例,所提方法得到的最优策略能获得最大化的鲁棒性能;同时,该方法通过强化学习方法使目标网络的适应度稳定收敛且实体区域覆盖率高于95%,为UAV电力巡检任务决策提供了飞行依据。     

机载嵌入式平台下的输电线路导线自动跟踪

面向输电线路无人机巡检，提出机载嵌入式平台下的导线自动跟踪技术，采用MobileNet V2提取基础特征，采用空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)模块融合多尺度信息，同时在多个语义水平进行解码，输出导线边缘检测的结果，然后结合基于语义知识的导线判定方法对输电线路导线的中心点进行预测。该算法相比基于Canny算子等传统方法具有较高的准确率，同时在机载嵌入式平台下处理效率可以达到9帧/s,能够良好地应用于无人机输电线路巡检的导线自动跟踪。     

面向无人机电力巡检的语义实体构建及航迹控制方法

航迹的合理控制是影响无人机（UAV）智能决策重要因素。考虑UAV巡检的局部观测性和任务环境的高空复杂性，以电力巡检领域知识为背景，提出面向UAV电力巡检的语义实体构建及航迹控制方法。首先，基于电力巡检领域的实体知识构建空间拓扑网络，并生成关于位置节点的语义航迹序列网络及其语义接口；然后，根据空间拓扑结构相似性度量的结果集，提出安全许可机制和基于强化学习的航迹控制策略，实现UAV电力巡检在统一的概念内涵和位置结构上的轨迹控制。实验结果表明：作为UAV巡检的实例，所提方法得到的最优策略能获得最大化的鲁棒性能；同时，该方法通过强化学习方法使目标网络的适应度稳定收敛且实体区域覆盖率高于95%，为UAV电力巡检任务决策提供了飞行依据。     

基于视觉伺服的输电线巡检机器人抓线控制

巡检机器人在自动越障时，需要完成机器人手臂的准确抓线控制。结合输电线的几何特征和摄像机成像原理，提出了一种基于单摄像机的立体视觉方法来确定输电线的位置和姿态。结合该定位方法及视觉伺服理论建立机械手抓线伺服控制模型。在自行研制的巡检机器人进行了视觉伺服抓线实验。实验结果验证了该方法的有效性。     

高压巡线机器人电磁传感器导航方法

提出了一种采用电磁传感器为高压巡线机器人沿输电线路相线进行导航的方法。该方法根据相对值检测原理,通过合理布局的传感器测头阵列,将空间划分为不同的区域,根据传感器的输出,经过特定的算法,即可判断高压导线相对于机器人的空间位姿。实验室及实际线路带电运行实验表明:电磁传感器工作可靠,导航方法切实可行,稳定识别精度为10 mm,满足实际线路带电运行要求。     

基于语义网络的人体经络用户界面研究

将语义网络用于表征人体经络系统中复杂概念之间的关系,构建经络知识库,为建立智能化人机交互提供基础;同时将语义网络引入到系统用户界面设计,为信息用户提供智能引导,使系统能够根据用户的真实需求,为用户提供主动地、有针对性的个性化导航服务,提高用户的学习效率。     

基于启发式遗传算法的时分星间网络拓扑优化设计

针对北斗导航系统对星间网络的测量与数传业务需求,提出一种基于启发式遗传算法的网络拓扑优化设计方法,首先通过理论分析制定了拓扑规划的基本原则,给出一个能满足大部分需求的拓扑框架,以此作为初值,利用遗传算法对拓扑进行了优化,在路由规划中采用了分时以最短时延为原则的路由算法,最后,对星间网络测量指标进行了统计分析,以星间数据传输和星星地数据下传作为星间网络数据传输的典型工况,对星间网络拓扑路由规划的结果进行了逻辑仿真验证,仿真结果表明,该网络拓扑规划能满足导航星座常规业务的基本测量与数传需求,为解决导航星座星间网络的复杂运行管理提供了一种解决问题的思路。     

基于粒子滤波的无人机自主轨迹视觉导航控制方法研究

针对现有无人机导航控制方法存在的控制效果不佳的问题,本文提出一种基于粒子滤波的无人机自主轨迹视觉导航控制方法研究。利用粒子滤波算法,实现对无人机自主轨迹视觉导航控制方法的优化设计。采用栅格法构建无人机飞行环境地图,根据无人机的机械组成结构和工作原理,构建运动状态模型。利用内置的摄像机设备采集视觉图像,执行图像灰度转换、几何校正、滤波等预处理步骤。通过对视觉图像的特征提取,判断当前环境是否存在障碍物。利用粒子滤波算法确定无人机位姿,结合障碍物识别结果规划无人机的自主飞行轨迹。将位置、速度和姿态角的控制量计算结果,输入到安装的导航控制器中,完成无人机的自主轨迹视觉导航控制任务。通过实测分析得出结论：应用设计的导航控制方法,其位置误差、速度误差以及姿态角误差均维持在预设值以下,即设计的导航控制方法具有良好的控制效果。     

无人机倾斜摄影技术在电力巡线树障检测中的实践应用研究

为解决目前贵州电网电力巡线工作中人工巡检存在精度低、效率慢、智能化水平低等问题,本文结合无人机倾斜摄影技术的工作原理,对输电线路杆塔、通道及周边环境进行无人机航飞、建模,形成电力线通道三维点云,利用自动匹配的导线精确计算出树障距离和位置。即将无人机倾斜摄影技术用于电力线巡检,可在恢复输电线路通道三维点云的基础上实现树障的定量化检测,探索出一种无人机智能电力巡线新方法。本文将从无人机航空摄影方法、地表三维点云重建方法、导线三维重建方法和树线距离量测方法四个方面,重点分析无人机倾斜摄影技术在电力巡线树障巡检作业中的工作原理和流程,并结合一线巡检班组的实验数据,阐述其在实践中的具体应用。     

基于无人机图像的输电线断股与异物缺陷检测方法

为提高无人机(UAV)巡检输电线路的效率,提出一种基于线结构感知的输电线断股与异物缺陷的检测方法。由于无人机巡检的图像受背景纹理及光线影响较大,采用能检测线宽度的水平与垂直方向的梯度算子提取巡检图像上的线对象,进而研究感知定律中的共线性、近似性、连续性的计算,将断续线段连接成长的线段,通过长线段的平行性计算,识别出输电线路结构中显著的平行导线组。为识别导线上安装的防振锤与间隔棒连接部件,提出一种基于局部轮廓特征的形状部件识别方法。在识别出这些连接部件的基础上,对导线进行分段分析,计算分段导线的宽度变化、灰度相似度来检测导线上的断股与异物缺陷。通过对无人机巡检采集的输电线路图像的测试,验证了这种方法在复杂的背景条件下能有效地检测导线上断股与附着异物缺陷。