一种面向水电站蜗壳的无人机自主巡检系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种面向水电站蜗壳的无人机自主巡检系统，包括搭载于无人机上的飞行控制模块，用于获取无人机的当前姿态数据，根据无人机的当前姿态数据输出驱动信号调整无人机的飞行姿态；建模模块，用于预先建立蜗壳内部的三维模型；室内定位模块，用于扫描并采集无人机周围的点云信息，并将无人机周围的点云信息与蜗壳内部的三维模型进行点云配准，估算无人机当前的位置信息，并规划无人机的巡检路线；图像采集模块，用于在巡检过程中根据蜗壳内部部件在蜗壳内部的三维模型中的位置信息采集图像数据，并对采集到的图像数据进行图像增强；通讯模块，用于与云端服务器通讯连接，上传采集到的图像数据至云端服务器。传采集到的图像数据至云端服务器。传采集到的图像数据至云端服务器。

【技术实现步骤摘要】
一种面向水电站蜗壳的无人机自主巡检系统及方法


[0001]本专利技术涉及一种面向水电站蜗壳的无人机自主巡检系统及方法，属于无人机巡检


技术介绍

[0002]水电站蜗壳在长期大水流的冲刷下，容易出现管壁锈蚀、导叶气蚀、螺栓缺失、密封条切割等缺陷，需要定期进行缺陷检测，目前国内多数水电站有赖人工架梯进行巡视，视角受限且作业效率低、危险度高。
[0003]传统无人机巡检定位有赖于卫星信号，依托信号差分等手段可实现厘米级定位，在输电线路、变电站等地精细化巡检得到了广泛的应用。
[0004]水电站蜗壳由金属环焊接而成，是一个完全GPS信号屏蔽的环状密闭空间，空间狭小、环境单一，因此想要应用无人机进行蜗壳的检测，需要开发新的技术解决无人机在蜗壳内定位问题。

技术实现思路

[0005]为了解决上述现有技术中存在的问题，本专利技术提出了一种面向水电站蜗壳的无人机自主巡检系统及方法，利用激光雷达、位姿传感器实现蜗壳内部无GPS环境下高精度采集定位，同时针对激光雷达在蜗壳低特征环境下存在的定位退化问题，提出基于几何、强度配准的定位优化算法，实现无人工干预的蜗壳快速巡检。
[0006]本专利技术的技术方案如下：
[0007]一方面，本专利技术提供一种面向水电站蜗壳的无人机自主巡检系统，包括搭载于无人机上的飞行控制模块、建模模块、室内定位模块、图像采集模块和通讯模块；
[0008]所述飞行控制模块包括位姿传感器以及驱动单元，所述位姿传感器用于获取无人机的当前姿态数据，所述驱动单元根据无人机的当前姿态数据输出驱动信号调整无人机的飞行姿态；
[0009]所述建模模块用于预先建立蜗壳内部的三维模型，从三维模型的原始点云中分割地面点，对剩余的非地面点进行聚类并自适应提取巡检中线，同时添加蜗壳内部部件在蜗壳内部的三维模型中的位置信息；
[0010]所述室内定位模块包括激光雷达和定位单元，所述激光雷达用于扫描并采集无人机周围的点云信息，所述定位单元将无人机周围的点云信息与蜗壳内部的三维模型进行点云配准，估算无人机当前的位置信息，并根据估算的无人机当前的位置信息规划无人机的巡检路线；
[0011]所述图像采集模块包括摄像机以及图像增强单元，所述摄像机用于在巡检过程中根据蜗壳内部部件在蜗壳内部的三维模型中的位置信息采集图像数据，所述图像增强单元用于对采集到的图像数据进行图像增强；
[0012]所述通讯模块与云端服务器通讯连接，用于上传采集到的图像数据至云端服务
器。
[0013]作为优选，所述位姿传感器具体为惯导传感器，所述惯导传感器采集的数据包括加速度数据和角速度数据；
[0014]所述飞行控制模块还包括一滤波单元，所述滤波单元对加速度数据和角速度数据进行融合并进行卡尔曼滤波，得到所述无人机的当前姿态数据，包括俯仰角数据、横滚角数据和偏航角数据。
[0015]作为优选，所述驱动单元具体包括：
[0016]期望姿态计算单元，用于输入无人机位置调整速度及方向数据，并根据无人机位置调整速度及方向数据计算无人机的期望姿态数据；
[0017]调节单元，通过无人机的期望姿态数据和无人机的当前姿态数据进行PID调节，输出调节信号至无人机的旋翼驱动装置，调节旋翼转速以调整无人机的飞行姿态。
[0018]作为优选，所述定位单元包括：
[0019]数据读取单元，用于获取激光雷达采集到的无人机周围的点云信息以及位姿传感器采集到的无人机的当前姿态数据；
[0020]前端里程计单元，用于根据无人机周围的点云信息以及无人机的当前姿态数据估算无人机的运动轨迹以及无人机周围的局部地图数据；
[0021]回环检测单元，用于使用点云配准算法进行无人机周围的局部地图数据与蜗壳内部的三维模型的点云配准，同时结合长隧洞弱几何特征强强度特征的特点使用强度特征匹配对位姿估计进行优化，更新局部特征地图，以判断无人机是否到达蜗壳内部的三维模型中的位置或到达先前经过的位置，如有则将到达的位置信息作为反馈量输出至后端优化模块；
[0022]后端优化单元，用于根据不同时刻收到的回环检测模块输出的反馈量对无人机坐标误差进行消除；
[0023]建图匹配单元，用于根据估算的无人机的运动轨迹，构建与巡检任务要求相对应的实时点云地图作为无人机的巡检路线。
[0024]作为优选，所述无人机上还搭载有超声波测距模块，用于测定无人机与周边环境的距离；
[0025]所述蜗壳内还设置有用于辅助降落的降落标识。
[0026]另一方面，本专利技术还提供一种面向水电站蜗壳的无人机自主巡检方法，包括以下步骤：
[0027]预先建立蜗壳内部的三维模型，从三维模型的原始点云中分割地面点，对剩余的非地面点进行聚类并自适应提取巡检中线，同时添加蜗壳内部部件在蜗壳内部的三维模型中的位置信息；
[0028]控制无人机航行至蜗壳内部；
[0029]利用搭载于无人机上的位姿传感器获取无人机的当前姿态数据，根据无人机的当前姿态数据输出驱动信号调整无人机的飞行姿态；
[0030]利用搭载于无人机上的激光雷达扫描并采集无人机周围的点云信息，将无人机周围的点云信息与蜗壳内部的三维模型进行点云配准，估算无人机当前的位置信息，并根据估算的无人机当前的位置信息规划无人机的巡检路线；
[0031]令无人机按照巡检路线进行巡检，利用搭载于无人机上的摄像机在巡检过程中根据蜗壳内部部件在蜗壳内部的三维模型中的位置信息采集图像数据，并对采集到的图像数据进行图像增强；
[0032]利用搭载于无人机上的通讯模块上传采集到的图像数据至云端服务器。
[0033]作为优选，所述位姿传感器具体为惯导传感器，所述惯导传感器采集的数据包括加速度数据和角速度数据；
[0034]获取所述无人机的当前姿态数据的方法具体为：
[0035]对加速度数据和角速度数据进行融合并进行卡尔曼滤波，得到包括俯仰角数据、横滚角数据和偏航角数据的无人机的当前姿态数据。
[0036]作为优选，所述根据无人机的当前姿态数据输出驱动信号调整无人机的飞行姿态的方法具体为：
[0037]输入无人机位置调整速度及方向数据，并根据无人机位置调整速度及方向数据计算无人机的期望姿态数据；
[0038]通过无人机的期望姿态数据和无人机的当前姿态数据进行PID调节，输出调节信号至无人机的旋翼驱动装置，调节旋翼转速以调整无人机的飞行姿态。
[0039]作为优选，所述根据无人机周围的点云信息以及无人机的姿态数据确定无人机的位置信息并规划无人机的巡检路线的方法具体为：
[0040]获取激光雷达采集到的无人机周围的点云信息以及位姿传感器采集到的无人机的当前姿态数据；
[0041]根据无人机周围的点云信息以及无人机的当前姿态数据估算无人机的运动轨迹以及无人机周围的局部地图数据；
[0042]使用点云配准算法进行无人机周围的局部地图数据与蜗壳内部的三维模型的点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向水电站蜗壳的无人机自主巡检系统，其特征在于：包括搭载于无人机上的飞行控制模块、建模模块、室内定位模块、图像采集模块和通讯模块；所述飞行控制模块包括位姿传感器以及驱动单元，所述位姿传感器用于获取无人机的当前姿态数据，所述驱动单元根据无人机的当前姿态数据输出驱动信号调整无人机的飞行姿态；所述建模模块用于预先建立蜗壳内部的三维模型，从三维模型的原始点云中分割地面点，对剩余的非地面点进行聚类并自适应提取巡检中线，同时添加蜗壳内部部件在三维模型中的位置信息；所述室内定位模块包括激光雷达和定位单元，所述激光雷达用于扫描并采集无人机周围的点云信息，所述定位单元将无人机周围的点云信息与蜗壳内部的三维模型进行点云配准，估算无人机当前的位置信息，并根据估算的无人机当前的位置信息规划无人机的巡检路线；所述图像采集模块包括摄像机以及图像增强单元，所述摄像机用于在巡检过程中根据蜗壳内部部件在蜗壳内部的三维模型中的位置信息采集图像数据，所述图像增强单元用于对采集到的图像数据进行图像增强；所述通讯模块与云端服务器通讯连接，用于上传采集到的图像数据至云端服务器。2.根据权利要求1所述的一种面向水电站蜗壳的无人机自主巡检系统，其特征在于：所述位姿传感器具体为惯导传感器，所述惯导传感器采集的数据包括加速度数据和角速度数据；所述飞行控制模块还包括一滤波单元，所述滤波单元对加速度数据和角速度数据进行融合并进行卡尔曼滤波，得到所述无人机的当前姿态数据，包括俯仰角数据、横滚角数据和偏航角数据。3.根据权利要求2所述的一种面向水电站蜗壳的无人机自主巡检系统，其特征在于，所述驱动单元具体包括：期望姿态计算单元，用于输入无人机位置调整速度及方向数据，并根据无人机位置调整速度及方向数据计算无人机的期望姿态数据；调节单元，通过无人机的期望姿态数据和无人机的当前姿态数据进行PID调节，输出调节信号至无人机的旋翼驱动装置，调节旋翼转速以调整无人机的飞行姿态。4.根据权利要求1所述的一种面向水电站蜗壳的无人机自主巡检系统，其特征在于，所述定位单元包括：数据读取单元，用于获取激光雷达采集到的无人机周围的点云信息以及位姿传感器采集到的无人机的当前姿态数据；前端里程计单元，用于根据无人机周围的点云信息以及无人机的当前姿态数据估算无人机的运动轨迹以及无人机周围的局部地图数据；回环检测单元，用于使用点云配准算法进行无人机周围的局部地图数据与蜗壳内部的三维模型的点云配准，同时结合长隧洞弱几何特征强强度特征的特点使用强度特征匹配对位姿估计进行优化，更新局部特征地图，以判断无人机是否到达蜗壳内部的三维模型中的位置或到达先前经过的位置，如有则将到达的位置信息作为反馈量输出至后端优化模块；后端优化单元，用于根据不同时刻收到的回环检测模块输出的反馈量对无人机坐标误
差进行消除；建图匹配单元，用于根据估算的无人机的运动轨迹，构建与巡检任务要求相对应的实时点云地图作为无人机的巡检路线。5.根据权利要求1所述的一种面向水电站蜗壳的无人机自主巡检系统，其特征在于：所述无人机上还搭载有超声波测距模块，用于测定无人机与周边环境的距离；所述蜗壳内还设置有用于辅助降落的降落标识。6.一种面向水电站...

【专利技术属性】
技术研发人员：李哲舟，陈伯建，吴文斌，韩腾飞，张伟豪，王仁书，梁曼舒，郑智超，林承华，雷锌，刘志鹏，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：