换流站陆空一体化巡检任务优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种换流站陆空一体化巡检任务优化方法及装置，方法包括：根据目标的换流站的各个需要巡检的目标设备的巡检要求及位置信息，从任务完成效益及设备资源成本两个维度，来确认完成本次巡检任务所需的目标巡检机器人及目标巡检无人机，以及确认各个目标巡检机器人及目标巡检无人机完成本次巡检任务的巡检任务分配内容；根据空间成本维度，来确认各个目标巡检机器人及目标巡检无人机完成本次巡检任务的最优巡检路径；根据最优巡检路径及巡检任务分配内容，控制各个目标巡检机器人及目标巡检无人机对目标的换流站的各个需要巡检的目标设备进行巡检，并获取上传的巡检结果

【技术实现步骤摘要】
换流站陆空一体化巡检任务优化方法及装置


[0001]本专利技术涉及无人机巡检
，尤其涉及一种换流站陆空一体化巡检任务优化方法及装置
。

技术介绍

[0002]换流站是指在高压直流输电系统中，为了完成将交流电变换为直流电或者将直流电变换为交流电的转换，并达到电力系统对于安全稳定及电能质量的要求而建立的站点
。
传统上，换流站的巡检一般依赖于人工巡检方式进行操作
。
对于电力系统中的换流站，已有的巡检做法是通过派遣巡检人员前往现场，使用手持仪器和设备对各个设备
、
电缆连接和参数进行检测和测试，但这种方式费时费力
。
[0003]目前，在复杂的换流站环境中，功能有限的单一种类巡检装备因工作方式
、
工作空间
、
单次作业时间性能等因素限制，无法单独完整地完成复杂多样的全站巡检任务
。
如多旋翼无人机具有快速灵活
、
视野开阔
、
受地形环境影响较小等优点，但其受限于续航时间短
、
负载能力有限且容易受不良地形影响等不足，在大范围多目标的巡检任务中需要无人机集群的协同工作
。
机器人具有续航时间长
、
负载大
(
可搭载多种传感器
)
等优点，但其受地形环境限制较大，巡检视野有限
。
因此，如何结合陆空巡检设备各自优势协同作业，是未来换流站无人化自主巡检的必然趋势
。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种换流站陆空一体化巡检任务优化方法及装置，能够结合陆空巡检设备各自优势协同作业，从而对换流站的巡检策略进行有效优化，并能够提高巡检效率
。
[0005]本专利技术一实施例提供一种换流站陆空一体化巡检任务优化方法，应用于巡检管理系统，所述巡检管理系统与至少一地面的巡检机器人及至少一巡检无人机两种巡检设备通信连接，所述方法包括以下步骤：
[0006]巡检管理系统在收到巡检人员下发的巡检任务确认信息后，巡检管理系统获取目标的换流站的各个需要巡检的目标设备的巡检任务要求及位置信息；
[0007]巡检管理系统根据目标的换流站的各个需要巡检的目标设备的巡检要求及位置信息，从任务完成效益及设备资源成本两个维度，来确认完成本次巡检任务所需要的目标巡检机器人及目标巡检无人机，以及确认各个所述目标巡检机器人及所述目标巡检无人机完成本次巡检任务的巡检任务分配内容；
[0008]巡检管理系统根据空间成本的维度，来确认各个所述目标巡检机器人及所述目标巡检无人机完成本次巡检任务的最优巡检路径；
[0009]巡检管理系统根据所述最优巡检路径及所述巡检任务分配内容，控制各个所述目标巡检机器人及所述目标巡检无人机对目标的换流站的各个需要巡检的目标设备进行巡检，并获取各个所述目标巡检机器人及所述目标巡检无人机上传的巡检结果；
[0010]巡检管理系统对所述巡检结果进行分析
、
记录和显示
。
[0011]作为上述方案的改进，所述巡检结果包括使用激光雷达对所述换流站进行三维扫描而建立的三维点云模型，具体建立过程包括：
[0012]计算对换流站各目标设备扫描的最适合的扫描点云密度；
[0013]基于最适合的扫描点云密度对换流站的各个部分进行三维扫描，获取所述目标巡检机器人对换流站各个设备的各部分扫描到的点云数据，并获取所述目标巡检设备对相关目标设备的扫描距离；
[0014]基于所述点云数据和所述扫描距离，并结合奇异值分解
SVD
算法和迭代最近邻点
ICP
算法来进行空间上的点云数据的配准合并，得到换流站各个设备的各部分的三维模型；
[0015]将换流站各个设备的各部分的三维模型进行组合并渲染，得到换流站各目标设备的整体的三维点云模型
。
[0016]作为上述方案的改进，所述计算对换流站各目标设备扫描的最适合的扫描点云密度，包括：
[0017]通过以下公式进行计算，得出最适合的点云密度：
[0018][0019]式中，
Q
是获得的点云质量，
m
为目标表面的点间隔，
λ
为目标表面最小的特征尺寸或所需的点密度
。
[0020]作为上述方案的改进，所述基于所述点云数据和所述扫描距离，并结合奇异值分解
SVD
算法和迭代最近邻点
ICP
算法来进行空间上的点云数据的配准合并，包括：
[0021]1)
在两个点云数据集中分别选取部分典型坐标点集
P
＝
{pi}
和
Q
＝
{qi}
，比如：
P
＝
{p1
，
p2
，
p3
，，
pn}
，
Q
＝
{q1
，
q2
，
q3
，，
qn}
，这里
P
和
Q
有一部分的交叉重复坐标；
[0022]2)
在
P
中选取一典型坐标点
pi
，在
Q
中选取与
pi
距离最近的一点
qi
，形成配准集合
(pi
，
qi)
；
[0023]3)
配准建立两集合范围内的所有点的配准集合，寻找两集合点的重心点
(pm
，
qm)
，其关系可以描述为
:qm
＝
R
pm
+T+
σ
，其中
R
为空间三维坐标的旋转矩阵，
T
为三维平移向量，
σ
为数据序列的测量误差；
[0024]4)
计算变换后当前坐标对应点云点的误差的平方和：
[0025]d
j
＝
||(Rp
j
+
·
T
‑
q
j
)
·
n||2，并以此式为目标函数，其中
n
为点集合的数量，
R
是旋转矩阵，
T
是位移向量，
qj
是
Q
中第
j
个点云坐标，使用奇异值分解
SVD
算法求其最优解；
[0026]5)
对矩阵
H
做奇异值分解
SVD
分解得到旋转变换矩阵
R
k
；
[0027]6)
设第
k
次迭代求得的旋转矩阵为
R...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种换流站陆空一体化巡检任务优化方法，其特征在于，应用于巡检管理系统，所述巡检管理系统与至少一地面的巡检机器人及至少一巡检无人机两种巡检设备通信连接，所述方法包括以下步骤：巡检管理系统在收到巡检人员下发的巡检任务确认信息后，巡检管理系统获取目标的换流站的各个需要巡检的目标设备的巡检任务要求及位置信息；巡检管理系统根据目标的换流站的各个需要巡检的目标设备的巡检要求及位置信息，从任务完成效益及设备资源成本两个维度，来确认完成本次巡检任务所需要的目标巡检机器人及目标巡检无人机，以及确认各个所述目标巡检机器人及所述目标巡检无人机完成本次巡检任务的巡检任务分配内容；巡检管理系统根据空间成本的维度，来确认各个所述目标巡检机器人及所述目标巡检无人机完成本次巡检任务的最优巡检路径；巡检管理系统根据所述最优巡检路径及所述巡检任务分配内容，控制各个所述目标巡检机器人及所述目标巡检无人机对目标的换流站的各个需要巡检的目标设备进行巡检，并获取各个所述目标巡检机器人及所述目标巡检无人机上传的巡检结果；巡检管理系统对所述巡检结果进行分析
、
记录和显示
。2.
如权利要求1所述的换流站陆空一体化巡检任务优化方法，其特征在于，所述巡检结果包括使用激光雷达对所述换流站进行三维扫描而建立的三维点云模型，具体建立过程包括：计算对换流站各目标设备扫描的最适合的扫描点云密度；基于最适合的扫描点云密度对换流站的各个部分进行三维扫描，获取所述目标巡检机器人对换流站各个设备的各部分扫描到的点云数据，并获取所述目标巡检设备对相关目标设备的扫描距离；基于所述点云数据和所述扫描距离，并结合奇异值分解
SVD
算法和迭代最近邻点
ICP
算法来进行空间上的点云数据的配准合并，得到换流站各个设备的各部分的三维模型；将换流站各个设备的各部分的三维模型进行组合并渲染，得到换流站各目标设备的整体的三维点云模型
。3.
如权利要求2所述的换流站陆空一体化巡检任务优化方法，其特征在于，所述计算对换流站各目标设备扫描的最适合的扫描点云密度，包括：通过以下公式进行计算，得出最适合的点云密度：式中，
Q
是获得的点云质量，
m
为目标表面的点间隔，
λ
为目标表面最小的特征尺寸或所需的点密度
。4.
如权利要求2所述的换流站陆空一体化巡检任务优化方法，其特征在于，所述基于所述点云数据和所述扫描距离，并结合奇异值分解
SVD
算法和迭代最近邻点
ICP
算法来进行空间上的点云数据的配准合并，包括：
1)
在两个点云数据集中分别选取部分典型坐标点集
P
＝
{pi}
和
Q
＝
{qi}
，比如：
P
＝
{p1
，
p2
，
p3
，，
pn}
，
Q
＝
{q1
，
q2
，
q3
，，
qn}
，其中
P
和
Q
有一部分的交叉重复坐标；
2)
在
P
中选取一典型坐标点
pi
，在
Q
中选取与
pi
距离最近的一点
qi
，形成配准集合
(pi
，
qi)
；
3)
配准建立两集合范围内的所有点的配准集合，寻找两集合点的重心点
(pm
，
qm)
，其关系可以描述为
:qm
＝
R
pm
+T+
σ
，其中
R
为空间三维坐标的旋转矩阵，
T
为三维平移向量，
σ
为数据序列的测量误差；
4)
计算变换后当前坐标对应点云点的误差的平方和：
d
j
＝
||(Rp
j
+T
‑
q
j
)
·
n||2，并以此式为目标函数，其中
n
为点集合的数量，
R
是旋转矩阵，
T
是位移向量，
qj
是
Q
中第
j
个点云坐标，使用奇异值分解
SVD
算法求其最优解；
5)
对矩阵
H
做奇异值分解
SVD
分解得到旋转变换矩阵
R
k
；
6)
设第
k
次迭代求得的旋转矩阵为
R
k
、
平移矢量为
T
k
，令
P
k+1
＝
R
k
P
k
+T
k
，然后用点集
P
k+1
和
Q
来计算
R
k+1
和
T
k+1
，进行下一次迭代；配准过程中，以
j
为自变量
(
初始值为
0)
，设定上限阈值
σ
，执行迭代操作，...

【专利技术属性】
技术研发人员：关宇洋，宋海彬，江海，庄志发，唐力，王坤，包也，莫云晓，丰驰尧，冉学彬，陈睿，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司天生桥局，
类型：发明
国别省市：