一种变电站无人机检测点自主生成方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种变电站无人机检测点自主生成方法及系统，包括，基于所需检测变电站场景尺寸数据和连接线空间位置数据，建立变电站空间模型；基于变电站中所需检测设备位置数据，建立动力设备模型；基于光照状态、遮阳状况、拍摄距离和拍摄角度四种影响因素，建立变电站无人机模型；结合所述三个模型，通过仿真计算获得变电站无人机最佳悬停点。考虑到影响无人机工作质量的四大因素，包括拍摄距离、拍摄角度、光照度和遮挡度，权衡设备主体与关键部位影响，进而实现对最佳悬停点的获取。进而实现对最佳悬停点的获取。进而实现对最佳悬停点的获取。

【技术实现步骤摘要】
一种变电站无人机检测点自主生成方法及系统


[0001]本专利技术涉及变电站检测
，尤其涉及一种变电站无人机检测点自主生成方法及系统。

技术介绍

[0002]无人机(UAV)具有非接触、多参数、高效率等优点，已成为变电站电力设备智能巡检的核心工具。电力设备的外观和温度是判断其运行状态的重要证据，因此智能巡检工作的一个重要部分是基于巡检图像的设备状态估计和故障识别。除了无人机携带的相机性能外，对检测图像质量影响最大的是拍摄点的设置，因为不同的拍摄点不仅导致设备与相机之间的空间关系不同，直接影响到图像中呈现的目标设备的大小和姿态，而且还导致相机受到一些环境因素如阳光的影响不同，间接影响到拍摄质量。
[0003]目前，变电站电力设备的检测通常由工人和陆地机器人完成，其拍摄点主要由人工预设，这导致了几个问题：人工设点成本高、耗时长，当阳光等环境条件发生变化时，固定预设点可能不再适合检测。检测人员和陆地机器人只能在特定的道路上移动进行高空拍摄，这就导致了高空设备拍摄的困难。检测人员和陆地机器人只能在特定的道路上进行高空拍摄，导致高空设备拍摄困难，视线容易被其他设备遮挡和受到阳光的影响。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0005]鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
[0006]因此，本专利技术提供了一种变电站无人机检测点自主生成方法及系统，能够解决人工设点成本高、环境变化时预设点无作用有以及拍摄途径固定的问题。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案，一种变电站无人机检测点自主生成方法，包括：
[0008]基于所需检测变电站场景尺寸数据和连接线空间位置数据，建立变电站空间模型；
[0009]基于变电站中所需检测设备位置数据，建立动力设备模型；
[0010]基于光照状态、遮阳状况、拍摄距离和拍摄角度四种影响因素，建立变电站无人机模型；
[0011]结合所述三个模型，通过仿真计算获得变电站无人机最佳悬停点。
[0012]作为本专利技术一种变电站无人机检测点自主生成方法的一种优选方案，其中：所述变电站空间模型包括，电力设备占用的空间、无人机与设备之间的安全距离和可供无人机飞行和检查的空间。
[0013]作为本专利技术一种变电站无人机检测点自主生成方法的一种优选方案，其中：所述
仿真计算包括，
[0014]选择遮挡表面一些关键点作为标记点；
[0015]向仿真计算模型中输入无人机拍摄点位置信息；
[0016]当无人机位置可以观察到所述标记点，则认为该面是不遮挡的；
[0017]当无法观察到这些标记点，则近似认为该面是不遮挡的；当存在遮挡，目标面的拍摄潜力贡献为零。
[0018]作为本专利技术一种变电站无人机检测点自主生成方法的一种优选方案，其中：所述悬停点均在所述可供无人机飞行和检查的空间范围内。
[0019]作为本专利技术一种变电站无人机检测点自主生成方法的一种优选方案，其中：所述动力设备模型包括，
[0020]矩形A
′
B
′
C
′
D
′
E
′
F
′
G
′
H
′
表示从设备ABCDEFGH的禁飞空间，如果子站的设备集合为N＝{1,2,...n,...N}，那么
[0021][0022]其中，R
NF
表示来自设备n的禁飞空间，它们的电源线不算作禁飞区域，但它们周围的空间仍然包括在禁飞空间R
NF
中。
[0023]作为本专利技术一种变电站无人机检测点自主生成方法的一种优选方案，其中：所述四种影响因素包括，
[0024][0025][0026]其中，S
pk
表示点pk的拍摄势矩阵，矩阵的行是设备号，1到N，列是面，1到6，τ
ij
表示阴影的影响，ω
ij
表示阳光的影响，υ
ij
表示拍摄距离和角度的影响。
[0027]作为本专利技术一种变电站无人机检测点自主生成方法的一种优选方案，其中：所述四种影响因素还包括，
[0028][0029]其中，T
k
＝(τij)，W
k
＝(ωij)，U
k
＝(uij)，括号为矩阵的表示方式。
[0030]作为本专利技术一种变电站无人机检测点自主生成方法的一种优选方案，其中：所述最佳悬停点包括，
[0031][0032][0033]其中，t(0≤t≤1)表示阈值百分比，这里的拍摄潜力低于阈值的点被排除在初始筛选之外，P
km
是候选点中设备面F
ij
的拍摄势最大的点，argmax是取最大值，S是拍摄势，q表示相对拍摄质量阈值。
[0034]本专利技术还提出一种变电站无人机检测点自主生成系统，其特征在于，包括，
[0035]变电站空间模型生成模块，所述变电站空间模型生成模块用于根据所需检测变电
站场景尺寸数据和连接线空间位置数据，生成变电站空间模型；
[0036]动力设备生成模块，所述动力设备生成模块用于根据变电站中所需检测设备位置数据，生成动力设备模型；
[0037]无人机模型生成模块，所述无人机模型生成模块用于根据光照状态、遮阳状况、拍摄距离和拍摄角度四种影响因素，生成变电站无人机模型；
[0038]仿真计算模块，所述仿真计算模块用于结合所述三个模型，通过仿真计算获得变电站无人机最佳悬停点。
[0039]作为本专利技术一种变电站无人机检测点自主生成系统的一种优选方案，其中：所述最佳悬停点包括熵权法和阶梯技术的方法与理想解相似的性能的方法来确定最终的值。
[0040]本专利技术的有益效果：本专利技术提出一种变电站无人机检测点自主生成方法及系统，考虑到影响无人机工作质量的四大因素，包括拍摄距离、拍摄角度、光照度和遮挡度，权衡设备主体与关键部位影响，进而实现对最佳悬停点的获取。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0042]图1为本专利技术一个实施例提供的一种变电站无人机检测点自主生成方法及系统的方法流程图；
[0043]图2为本专利技术一个实施例提供的一种变电站无人机检测点自主生成方法及系统动力模型图；
[0044]图3为本专利技术一个实施例提供的一种变电站无人机检测点自主生成方法及系统的动力本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种变电站无人机检测点自主生成方法，其特征在于：包括，基于所需检测变电站场景尺寸数据和连接线空间位置数据，建立变电站空间模型；基于变电站中所需检测设备位置数据，建立动力设备模型；基于光照状态、遮阳状况、拍摄距离和拍摄角度四种影响因素，建立变电站无人机模型；结合所述三个模型，通过仿真计算获得变电站无人机最佳悬停点。2.如权利要求1所述的一种变电站无人机检测点自主生成方法，其特征在于：所述变电站空间模型包括，电力设备占用的空间、无人机与设备之间的安全距离和可供无人机飞行和检查的空间。3.如权利要求2所述的一种变电站无人机检测点自主生成方法，其特征在于：所述仿真计算包括，选择遮挡表面一些关键点作为标记点；向仿真计算模型中输入无人机拍摄点位置信息；当无人机位置可以观察到所述标记点，则认为该面是不遮挡的；当无法观察到这些标记点，则近似认为该面是不遮挡的；当存在遮挡，目标面的拍摄潜力贡献为零。4.如权利要求3所述的一种变电站无人机检测点自主生成方法，其特征在于：所述悬停点均在所述可供无人机飞行和检查的空间范围内。5.如权利要求4所述的一种变电站无人机检测点自主生成方法，其特征在于：所述动力设备模型包括，矩形A
′
B
′
C
′
D
′
E
′
F
′
G
′
H
′
表示从设备ABCDEFGH的禁飞空间，如果子站的设备集合为N＝{1,2,...n,...N}，其中，R
NF
表示来自设备n的禁飞空间，它们的电源线不算作禁飞区域，但它们周围的空间仍然包括在禁飞空间R
NF
中。6.如权利要求5所述的一种变电站无人机检测点自主生成方法，其特征在于：所述四种影响因素包括，S
ij
＝τ
...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘亚东，严英杰，朱健，江秀臣，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：