【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机的自动控制，尤其涉及一种电力巡线无人机控制方法及系统。
技术介绍
1、无人机的自动控制
专注于开发和完善无人机的自动导航、监控和操作系统。在无人机自动控制技术的应用中，无人机独立执行复杂任务，如自动巡航、目标识别和数据采集。这一领域的核心是提高无人机的自主性和效率，同时确保其操作的安全性和准确性。随着技术的发展，无人机的自动控制系统变得越来越智能，处理更复杂的任务并在更广泛的应用场景中发挥作用。
2、其中，电力巡线无人机控制方法是一种利用无人机自动控制技术来监测和维护电力输电线路的方法。这种方法的主要目的是提高电力线路巡检的效率和安全性。通过使用无人机进行巡检，减少对人工巡检的依赖，特别是在难以接近或高危的地区。无人机捕捉高分辨率的图像和数据，有助于更准确地识别线路问题和潜在风险。电力巡线无人机控制方法通过一系列先进的技术手段实现，包括自动飞行规划、实时数据采集、图像识别和数据处理技术。无人机配备高清摄像头和其他传感器，在飞行过程中自动记录输电线路的状态，并通过内置的图像处理算法分析图像，识别潜在的问题。此外，无人机的飞行路线和行为可以预先设定或通过实时控制调整，以确保全面且高效的巡检。这些技术的结合使得电力巡线无人机成为一种高效、可靠的电力设施维护工具。
3、传统的电力巡线方法存在着明显的不足。这些方法通常依赖于预设的固定路径，缺乏灵活性，难以应对复杂多变的环境和天气条件，从而导致效率低下和能源浪费。在障碍物识别和避免方面，传统方法的能力较弱，容易导致事故，影响巡检的安全性和效
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种电力巡线无人机控制方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种电力巡线无人机控制方法，包括以下步骤：
3、s1：基于历史巡检记录和地理信息系统数据，采用遗传算法，进行电力巡线路径的初步规划，模拟自然选择和遗传多样性原理，生成初步的巡线路线计划；
4、s2：基于所述初步的巡线路线计划，结合实时天气和地形障碍数据，使用粒子群优化算法，进行路线动态调整，生成优化后的动态巡线路线；
5、s3：基于所述优化后的动态巡线路线，应用深度学习中的卷积神经网络，分析飞行路径和行为，识别并避开障碍物，生成自适应飞行规划；
6、s4：基于所述自适应飞行规划，采用时间序列分析和随机森林算法，收集无人机飞行过程中的电力线路监测数据，生成故障预测报告；
7、s5：基于所述故障预测报告，应用深度学习中的循环神经网络，进行数据挖掘分析，识别长期趋势和变化，生成维护需求和风险评估报告；
8、s6：结合所述自适应飞行规划、维护需求和风险评估报告，采用多目标决策分析方法，进行飞行路径和风险因素的多维优化，并参照资源分配和时间管理，生成最终的飞行任务执行计划。
9、作为本专利技术的进一步方案，所述初步的巡线路线计划包括路线长度、重要检查点和潜在障碍物的位置，所述优化后的动态巡线路线包括应对极端天气和地形变化的路径更新，所述自适应飞行规划包括根据障碍物检测结果调整的飞行路径、速度和高度，所述故障预测报告包括潜在故障点、故障类型和预测的故障发生时间，所述维护需求和风险评估报告包括现状分析、长期维护需求和潜在风险点，所述最终的飞行任务执行计划包括最终飞行路线、目标巡检区域的关键监控和应急响应计划。
10、作为本专利技术的进一步方案，基于历史巡检记录和地理信息系统数据，采用遗传算法，进行电力巡线路径的初步规划，模拟自然选择和遗传多样性原理，生成初步的巡线路线计划的步骤具体为：
11、s101：基于历史巡检记录，采用k-均值聚类算法，进行数据分类，生成清洗和标准化后的巡检数据集；
12、s102：基于所述清洗和标准化后的巡检数据集，采用空间数据分析和地理统计学方法，分析电力线路的地理特征，生成带有地理特征的综合数据集；
13、s103： 基于所述带有地理特征的综合数据集，采用遗传算法，进行初步路径规划设计适应度函数，并进行种群的进化迭代，生成经过遗传算法优化的路径候选集；
14、s104：基于所述经过遗传算法优化的路径候选集，采用决策树算法，选择目标路径，生成初步的巡线路线计划。
15、作为本专利技术的进一步方案，基于所述初步的巡线路线计划，结合实时天气和地形障碍数据，使用粒子群优化算法，进行路线动态调整，生成优化后的动态巡线路线的步骤具体为：
16、 s201：基于所述初步的巡线路线计划，利用线性回归分析，结合实时天气api数据，评估路径的气象参数，生成待优化路线段；
17、 s202：基于所述待优化路线段，运用地理信息系统中的视域分析，预测飞行障碍事项，生成障碍评估报告；
18、 s203：基于所述障碍评估报告，运用粒子群优化算法，对所述待优化路线段进行路线动态调整，生成调整后的路线候选集；
19、 s204：基于所述调整后的路线候选集，采用贝叶斯网络，进行路径选择，选定优化后的动态巡线路线。
20、作为本专利技术的进一步方案，基于所述优化后的动态巡线路线，应用深度学习中的卷积神经网络，分析飞行路径和行为，识别并避开障碍物，生成自适应飞行规划的步骤具体为：
21、 s301：基于所述优化后的动态巡线路线，采用sobel算子的边缘检测，提取卫星图像中的地形特征，生成地形特征数据集；
22、 s302：基于所述地形特征数据集，运用深度学习中的卷积神经网络，分析潜在的障碍物和飞行难点，生成障碍物和难点分析报告；
23、 s303：基于所述障碍物和难点分析报告，采用a*算法，对优化后的动态巡线路线进行迭代优化，生成优化后飞行路径；
24、 s304：整合所述优化后飞行路径和飞行安全准则，采用多目标优化算法和自适应路径规划方法，进行飞行路径和安全因素的综合分析，并根据实时环境数据进行动态调整，制定自适应飞行规划。
25、作为本专利技术的进一步方案，基于所述自适应飞行规划，采用时间序列分析和随机森林算法，收集无人机飞行过程中的电力线路监测数据，生成故障预测报告的步骤具体为：
26、 s401：基于所述自适应飞行规划，配置无人机的传感器单元，收集飞行过程中的电力线路监测数据，生成传感器配置和数据收集结果；
27、 s402：基于所述传感器配置和数据收集结果，采用自回归移动平均模型，处理和分析监测数据，生成时间序列分析报告；
28、 s403：基于所述时间序列分析报告，应用随机森林算法，对电力线路的潜在故障进行预测，建立故障预测模型；
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【技术保护点】
1.一种电力巡线无人机控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电力巡线无人机控制方法，其特征在于，所述初步的巡线路线计划包括路线长度、重要检查点和潜在障碍物的位置，所述优化后的动态巡线路线包括应对极端天气和地形变化的路径更新，所述自适应飞行规划包括根据障碍物检测结果调整的飞行路径、速度和高度，所述故障预测报告包括潜在故障点、故障类型和预测的故障发生时间，所述维护需求和风险评估报告包括现状分析、长期维护需求和潜在风险点，所述最终的飞行任务执行计划包括最终飞行路线、目标巡检区域的关键监控和应急响应计划。
3.根据权利要求1所述的电力巡线无人机控制方法，其特征在于，基于历史巡检记录和地理信息系统数据，采用遗传算法，进行电力巡线路径的初步规划，模拟自然选择和遗传多样性原理，生成初步的巡线路线计划的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的电力巡线无人机控制方法，其特征在于，基于所述初步的巡线路线计划，结合实时天气和地形障碍数据，使用粒子群优化算法，进行路线动态调整，生成优化后的动态巡线路线的步骤具体为：
5.根据权利要求1
6.根据权利要求1所述的电力巡线无人机控制方法，其特征在于，基于所述自适应飞行规划，采用时间序列分析和随机森林算法，收集无人机飞行过程中的电力线路监测数据，生成故障预测报告的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的电力巡线无人机控制方法，其特征在于，基于所述故障预测报告，应用深度学习中的循环神经网络，进行数据挖掘分析，识别长期趋势和变化，生成维护需求和风险评估报告的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的电力巡线无人机控制方法，其特征在于，结合所述自适应飞行规划、维护需求和风险评估报告，生成最终的飞行任务执行计划的步骤具体为：
9.一种电力巡线无人机控制系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的电力巡线无人机控制方法，所述系统包括路径规划模块、动态调整模块、障碍物识别模块、故障预测模块、数据挖掘分析模块、飞行任务规划模块、系统集成与控制模块；
...【技术特征摘要】
1.一种电力巡线无人机控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电力巡线无人机控制方法，其特征在于，所述初步的巡线路线计划包括路线长度、重要检查点和潜在障碍物的位置，所述优化后的动态巡线路线包括应对极端天气和地形变化的路径更新，所述自适应飞行规划包括根据障碍物检测结果调整的飞行路径、速度和高度，所述故障预测报告包括潜在故障点、故障类型和预测的故障发生时间，所述维护需求和风险评估报告包括现状分析、长期维护需求和潜在风险点，所述最终的飞行任务执行计划包括最终飞行路线、目标巡检区域的关键监控和应急响应计划。
3.根据权利要求1所述的电力巡线无人机控制方法，其特征在于，基于历史巡检记录和地理信息系统数据，采用遗传算法，进行电力巡线路径的初步规划，模拟自然选择和遗传多样性原理，生成初步的巡线路线计划的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的电力巡线无人机控制方法，其特征在于，基于所述初步的巡线路线计划，结合实时天气和地形障碍数据，使用粒子群优化算法，进行路线动态调整，生成优化后的动态巡线路线的步骤具体为：
5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏洁，徐兴相，朱团结，马文龙，孙晨旭，
申请(专利权)人：广州全成多维信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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