【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及无人机，尤其涉及一种无人机机巢位置确定方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、电网规模的扩大促使输电线路大幅增加，同时，输电线路具有跨区分布等特点。大部分输电线路处于地形复杂区域，并且其长期暴露在室外，容易受到机械张力、覆冰、雷击等因素影响，导致断股、腐蚀等现象发生。此外，输电线路所在区域的树木生长、地质滑坡等因素也会导致输电线路的绝缘能力下降，进而引发输电线路事故。因此，需要对输电线路进行定期巡检，以有效避免安全事故的发生。
2、随着科技的发展，无人机在配电网巡检中的应用愈来愈广，无人机巡检已经成为配电网线路运维的重要工具。无人机可以代替人工执行电力巡检，通过远程控制，保障了人身安全，节省了人力资源的同时，还提高了作业效率及准确率。而无人机机巢是保存无人机以及给无人机充电的重要载体，在配电网中合理部署机巢位置，有助于提高巡检无人机效率。但是，目前无人机机巢位置部署主要依靠运维人员的经验，存在无人机资源浪费、无人机巡检覆盖面不全等问题。因此，如何在最经济的情况下，充分发挥无人机的潜能，最大化提高巡检效率，是亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种无人机机巢位置确定方法、装置、设备和存储介质，以实现能够计算出最优的机巢位置，可有效提高无人机利用率和无人机巡检效率。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种无人机机巢位置确定方法，包括：
3、获取目标区域内至少一个杆塔的位置信息和至少一个无人机的属性信息；p>
4、根据所述目标区域内每个所述杆塔的位置信息和每个所述无人机的属性信息确定约束条件集合；
5、根据所述约束条件集合确定所述目标区域内至少一个无人机机巢的位置信息。
6、在本专利技术的一些实施例中，根据所述目标区域内每个所述杆塔的位置信息和每个所述无人机的属性信息确定约束条件集合，包括：
7、根据每个所述无人机的属性信息确定第一约束条件；
8、根据所述目标区域内每个所述杆塔的位置信息和每个所述无人机的属性信息确定第二约束条件；
9、根据所述目标区域内每个所述杆塔的位置信息确定第三约束条件；
10、根据所述第一约束条件、所述第二约束条件以及所述第三约束条件确定约束条件集合。
11、在本专利技术的一些实施例中，所述无人机的属性信息包括所述无人机的飞行半径；
12、根据每个所述无人机的属性信息确定第一约束条件，包括：
13、根据每个所述无人机的飞行半径和预设阈值确定每个所述无人机的作业半径；
14、根据每个所述无人机的飞行半径、所述预设阈值以及每个所述无人机的作业半径确定第一约束条件。
15、在本专利技术的一些实施例中，根据所述目标区域内每个所述杆塔的位置信息和每个所述无人机的属性信息确定第二约束条件，包括：
16、获取所述目标区域内所述杆塔的数量；
17、获取所述目标区域内每个无人机机巢对应的预设坐标；
18、根据每个所述无人机的作业半径确定每个所述无人机对应的作业面积；
19、根据所述目标区域内所述杆塔的数量、所述目标区域内每个无人机机巢对应的预设坐标、每个所述无人机对应的作业面积以及所述目标区域内每个所述杆塔的位置信息确定第二约束条件。
20、在本专利技术的一些实施例中，所述第三约束条件为：所述目标区域内每个无人机机巢对应的位置信息与至少一个所述目标区域内所述杆塔的位置信息相同。
21、在本专利技术的一些实施例中，根据所述约束条件集合确定所述目标区域内至少一个无人机机巢的位置信息，包括：
22、获取预设优化目标；
23、根据所述预设优化目标和所述约束条件集合确定所述目标区域内至少一个无人机机巢的位置信息。
24、在本专利技术的一些实施例中，根据所述预设优化目标和所述约束条件集合确定所述目标区域内至少一个无人机机巢的位置信息，包括：
25、基于极限学习机的粒子群算法，根据所述预设优化目标和所述约束条件集合确定所述目标区域内至少一个无人机机巢的位置信息。
26、根据本专利技术的另一方面，提供了一种无人机机巢位置确定装置，该装置包括：
27、获取模块，用于获取目标区域内至少一个杆塔的位置信息和至少一个无人机的属性信息；
28、第一确定模块，用于根据所述目标区域内每个所述杆塔的位置信息和每个所述无人机的属性信息确定约束条件集合；
29、第二确定模块，用于根据所述约束条件集合确定所述目标区域内至少一个无人机机巢的位置信息。
30、根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
31、至少一个处理器；以及
32、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
33、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的无人机机巢位置确定方法。
34、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的无人机机巢位置确定方法。
35、本专利技术实施例通过获取目标区域内至少一个杆塔的位置信息和至少一个无人机的属性信息，根据目标区域内每个杆塔的位置信息和每个无人机的属性信息确定约束条件集合，根据约束条件集合确定目标区域内至少一个无人机机巢的位置信息。通过本专利技术的技术方案，能够计算出最优的机巢位置，可有效提高无人机利用率和无人机巡检效率。
36、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种无人机机巢位置确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标区域内每个所述杆塔的位置信息和每个所述无人机的属性信息确定约束条件集合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述无人机的属性信息包括所述无人机的飞行半径；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标区域内每个所述杆塔的位置信息和每个所述无人机的属性信息确定第二约束条件，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第三约束条件为：所述目标区域内每个无人机机巢对应的位置信息与至少一个所述目标区域内所述杆塔的位置信息相同。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述约束条件集合确定所述目标区域内至少一个无人机机巢的位置信息，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述预设优化目标和所述约束条件集合确定所述目标区域内至少一个无人机机巢的位置信息，包括：
8.一种无人机机巢位置确定装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的无人机机巢位置确定方法。
...【技术特征摘要】
1.一种无人机机巢位置确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标区域内每个所述杆塔的位置信息和每个所述无人机的属性信息确定约束条件集合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述无人机的属性信息包括所述无人机的飞行半径；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标区域内每个所述杆塔的位置信息和每个所述无人机的属性信息确定第二约束条件，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第三约束条件为：所述目标区域内每个无人机机巢对应的位置信息与至少一个所述目标区域内所述杆塔的位置...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖圣桃，黄日光，廖粤蓉，刘康，姚铭浩，黄江烽，徐宝琦，曹贵阳，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。