变电站机器人与无人机联合巡检点自动生成方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了变电站机器人与无人机联合巡检点自动生成方法及系统包括，根据变电站结构数据，建立双智能装备通用空间点拍摄势模型和空间关系模型；根据所述模型结合拍摄质量约束和空间约束，设计以联合拍摄质量和巡检效率为优化目标的选点方法，获取最优联合巡检点；对所述最优联合巡检点进行测试验证。在虚拟变电站实验平台中对本发明专利技术算法进行了验证，结果表明所提方法能够灵活、快速、自动地生成适合智能装备的高质量巡检点，与其他方法相比，提出的多种智能装备联合巡检策略能够明显提高拍摄质量和提高巡检效率。拍摄质量和提高巡检效率。拍摄质量和提高巡检效率。

【技术实现步骤摘要】
变电站机器人与无人机联合巡检点自动生成方法及系统


[0001]本专利技术涉及变电站巡检
，尤其涉及变电站机器人与无人机联合巡检点自动生成方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来国内外学者对应用智能巡检装备进行电力巡检拍摄进行了大量研究，也取得了不少成果。但其关注点在于以更少的巡检点和更短的巡检路程去减少智能装备的能耗，其中根据智能装备与电力设备间的空间关系去生成巡检点，以避免拍摄时的遮挡和逆光拍摄，并通过蚁群算法来减少巡检点数。无人机航拍图像的质量提升技术，主要针对高空航行拍摄，对于电力设备的近距拍摄点位不适用。对于智能体联合巡检目前具有多种智能装备包括轨道式、轮式机器人和固定摄像机构建立体化巡检体系，但未给出具体的巡检点布点方法。
[0003]当前变电站智能装备高拍摄质量巡检点位的自动生成研究存在以下难点：首先，智能装备的巡检点设置旨在获得高质量的巡检图像，但对图像质量的评估通常是定性而非定量的，这使得难以评估巡检点的质量。其次，变电站的电力设备种类繁多、数量庞大，设备间还存在复杂的电气连接，这使得智能装备与设备之间的空间关系非常复杂，导致计算复杂度高，求解难度大。最后，由于不同智能装备的约束条件不同，并且巡检点和拍摄方案的设置需要兼顾低能耗和高拍摄质量，这增加了联合巡检问题求解的复杂性。

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，本专利技术提供了变电站机器人与无人机联合巡检点自动生成方法及系统，能够解决拍摄质量不足以及拍摄能耗高等问题。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案，变电站机器人与无人机联合巡检点自动生成方法及系统，包括：
[0008]根据变电站结构数据，建立双智能装备通用空间点拍摄势模型和空间关系模型；
[0009]根据所述模型结合拍摄质量约束和空间约束，设计以联合拍摄质量和巡检效率为优化目标的选点方法，获取最优联合巡检点；
[0010]对所述最优联合巡检点进行测试验证。
[0011]作为本专利技术所述的变电站双智能装备联合巡检点自动生成方法及系统的一种优选方案，其中：所述拍摄质量约束包括，
[0012][0013]其中，X
b
表示当设备面为唯一拍摄势源时，空间中拍摄势最高的点，为点X
b
点处智能装备与设备面的空间关系状态，为点Y
a
点处智能装备与设备面的空间关系状态，空间关系状态为可视或不可视，为设备面作为唯一拍摄势源时点X
b
的拍摄势，为设备面作为唯一拍摄势源时点Y
a
的拍摄势，i为变电站设备个数，j为空间栅格个数，t为选点阈值；
[0014]当不满足时，说明设备在空间点中无法找到满足空间关系约束，即视线不被遮挡的拍摄点位，不生成巡检该面的巡检点。
[0015]作为本专利技术所述的变电站双智能装备联合巡检点自动生成方法及系统的一种优选方案，其中：所述空间约束包括，
[0016]道路约束包括，
[0017][0018]其中，S
road
表示道路点集合，S
robot
表示机器人的巡检点，S
UAV
表示无人机的巡检点，R
F
为智能装备的可行空间，为无人机最低飞行高度。
[0019]作为本专利技术所述的变电站双智能装备联合巡检点自动生成方法及系统的一种优选方案，其中：所述空间约束还包括视距约束和安全约束，智能装备搭载的成像设备有最大视距限制，智能装备在巡检点不拍摄最大视距外的设备，
[0020]当智能装备在变电站中受到强磁场和强电场的影响，巡检工作为保证站内电力设备和智能设备自身的安全，对于在巡检点要巡检的设备面设置约束，其约束可表示为：
[0021][0022]其中，O
ij
为设备面的面心，和分别为机器人和无人机的最大视距，和分别为电力设备与机器人和无人机的安全距离，S
robot
表示机器人的巡检点，S
UAV
表示无人机的巡检点。
[0023]作为本专利技术所述的变电站双智能装备联合巡检点自动生成方法及系统的一种优选方案，其中：所述优化目标包括，
[0024]目标函数表达式如下：
[0025]G3＝max(t
robot
,t
UAV
)
·
m
‑
(t
robot
m
robot
+t
UAV
m
UAV
)
[0026]G＝u1w1G1+u2w2G3[0027]其中，G1为第一个优化目标巡检拍摄质量，G3为第二个优化目标巡检耗时正向化结果，t
robot
和t
UAV
分别代表机器人和无人机拍摄单个设备面花费的时间，m
robot
和m
UAV
分别表示由机器人和无人机巡检的设备面数，N
robot
和N
UAV
分别代表由机器人和无人机执行的巡检点数，m为所有巡检点覆盖的待检设备面，u1,u2为归一化因子，w1,w2为对不同优化目标的侧重不同加入的权重因子，G为最终的目标函数。
[0028]作为本专利技术所述的变电站双智能装备联合巡检点自动生成方法及系统的一种优选方案，其中：还包括，
[0029]选取候选点集与巡检点集，并判断候选点集是否为空；
[0030]若候选集为空，则直接结束巡检；
[0031]若候选集不为空，则确定候选集中目标函数值最大的点，并用模拟退火算法判断每点的当前温度与终止温度大小；
[0032]若当前温度小于终止温度，则将目标函数最大点选入巡检点集；
[0033]若当前温度大于终止温度，则使用模拟退火算法，并根据接受概率选择一个巡检点；
[0034]将所选点从候选点集中剔除，更新剩余候选点状态，并重复判断候选集是否为空。
[0035]作为本专利技术所述的变电站双智能装备联合巡检点自动生成方法及系统的一种优选方案，其中：所述测试验证包括，
[0036][0037]其中，为无人机巡检方案，为无人机巡检方案，S
Equ
为各设备巡检状态。
[0038]一种变电站双智能装备联合巡检点自动生成系统，其特征在于：包括模型建立模块、最优巡检点获取模块以及验证模块，
[0039]模型建立模块，所述模型建立模块用于根据变电站结构数据，建立双智能装备通用空间点拍摄势模型和空间关系模型；
[0040]最优巡检点获取模块，所述最优巡检点获取模块用于根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.变电站机器人与无人机联合巡检点自动生成方法，其特征在于：包括，根据变电站结构数据，建立双智能装备通用空间点拍摄势模型和空间关系模型；根据所述模型结合拍摄质量约束和空间约束，设计以联合拍摄质量和巡检效率为优化目标的选点方法，获取最优联合巡检点；对所述最优联合巡检点进行测试验证。2.如权利要求1所述的变电站双智能装备联合巡检点自动生成方法，其特征在于：所述拍摄质量约束包括，其中，X
b
表示当设备面为唯一拍摄势源时，空间中拍摄势最高的点，为点X
b
点处智能装备与设备面的空间关系状态，为点Y
a
点处智能装备与设备面的空间关系状态，空间关系状态为可视或不可视，为设备面作为唯一拍摄势源时点X
b
的拍摄势，为设备面作为唯一拍摄势源时点Y
a
的拍摄势，i为变电站设备个数，j为空间栅格个数，t为选点阈值；当不满足时，说明设备在空间点中无法找到满足空间关系约束，即视线不被遮挡的拍摄点位，不生成巡检该面的巡检点。3.如权利要求2所述的变电站双智能装备联合巡检点自动生成方法，其特征在于：所述空间约束包括，道路约束包括，其中，S
road
表示道路点集合，S
robot
表示机器人的巡检点，S
UAV
表示无人机的巡检点，R
F
为智能装备的可行空间，为无人机最低飞行高度。4.如权利要求3所述的变电站双智能装备联合巡检点自动生成方法，其特征在于：所述空间约束还包括视距约束和安全约束，智能装备搭载的成像设备有最大视距限制，智能装备在巡检点不拍摄最大视距外的设备，当智能装备在变电站中受到强磁场和强电场的影响，巡检工作为保证站内电力设备和智能设备自身的安全，对于在巡检点要巡检的设备面设置约束，其约束可表示为：
其中，O
ij
为设备面的面心，和分别为机器人和无人机的最大视距，和分别为电力设备与机器人和无人机的安全距离，S
robot
表示机器人的巡检点，S
UAV
表示无人机的巡检点。5.如权利要求4所述的变电站双智能装备联合巡检点自动生成方法，其特征在于：所述优化目标包括，目标函数表达式如下：G3＝max(t
robot
,t
UAV
)
·
m
‑
...

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