无人机架空线路巡检协同控制方法、系统和存储介质技术方案

本发明专利技术公开的一种无人机架空线路巡检协同控制方法、系统和存储介质，其中方法包括：获取所述无人机的工作状态反馈信息，进行自检作业得到自检结果，并提取所述无人机运动轨迹；基于所述运动轨迹计算所述无人机的轨迹偏移度并存储到轨迹设定参数中，以更新每个所述无人机的飞行数据库；提取各所述无人机的电量状态以及机身损耗值，以得到各巡检状态下的所述无人机的回库时间，并进行排序以完成各所述无人机的协同控制。本发明专利技术基于无人机对架空线路的巡检基础上，对处于工作状态下的无人机进行自检作业，以得到飞行数据信息，以此进行数据迭代更新，可提高巡检飞行效率与检查效率，同时还可对无人机进行统一协同控制，使其更合理、有序。有序。有序。

【技术实现步骤摘要】
无人机架空线路巡检协同控制方法、系统和存储介质


[0001]本专利技术涉及无人机巡检
，更具体的，涉及一种无人机架空线路巡检协同控制方法、系统和存储介质。

技术介绍

[0002]如今，城市与乡村，都在因无人机的出现而发生改变，如若生活在农村地区，你会惊叹于无人机在提升偏远地区的运输能力以及提高农业生产效率上的杰出表现；如果作为城市中的一员，你也会惊喜的看到无人机在解决龟速物流以及城市规划建设管理中非同凡响的作用，在这个技术吞噬世界的时代，无人机正在像空气无孔不入地渗入到人们的日常生活中，在人潮拥挤的大城市，以及另一端的乡村。
[0003]连接城市的各个片区以及城市与乡村，不仅仅通过道路网络，还通过电力网络进行连接，庞大的架空线路过往都是通过人力进行一一排查，危险系数高而且排查不便捷，随着无人机的不断应用，使用无人机对架空线路进行巡检成为热门话题，但是与此同时带来的是对于无人机的电量消耗以及增加单机续航的研究，需要进一步的深入。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术的目的是提供一种无人机架空线路巡检协同控制方法、系统和可读存储介质，可对无人机进行自检作业，提高巡检飞行效率与检查效率，同时还可对无人机进行统一协同控制，使其更合理、有序。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种无人机架空线路巡检协同控制方法，包括以下步骤：
[0006]获取所述无人机的工作状态反馈信息，基于所述反馈信息进行自检作业得到自检结果，并提取所述无人机运动轨迹；
[0007]基于所述运动轨迹计算所述无人机的轨迹偏移度并存储到轨迹设定参数中，以更新每个所述无人机的飞行数据库；
[0008]基于所述自检结果提取各所述无人机的电量状态以及机身损耗值，以调用预设的判别算法得到各巡检状态下的所述无人机的回库时间，并对所述回库时间进行排序以完成各所述无人机的协同控制。
[0009]本方案中，获取所述无人机的工作状态反馈信息，基于所述反馈信息进行自检作业得到自检结果，并提取所述无人机运动轨迹，具体为：
[0010]基于预设周期获取所述无人机的工作状态信息，并整理得到所述工作状态反馈信息；
[0011]基于所述反馈信息调用预设的自检算法对其进行所述自检作业；
[0012]获取所述自检作业的检查结果作为所述自检结果，并基于预设的类型识别因子从所述自检结果中提取出所述无人机运动轨迹。
[0013]本方案中，所述基于所述运动轨迹计算所述无人机的轨迹偏移度并存储到轨迹设定参数中，以更新每个所述无人机的飞行数据库，具体为：
[0014]在获取到所述无人机运动轨迹后，调用预设角度偏移算法对其进行计算以得到所述无人机的轨迹偏移度；
[0015]将所述无人机的轨迹偏移度以属性形式定义到所述轨迹设定参数中，进而更新所述无人机的飞行数据库。
[0016]本方案中，所述基于所述自检结果提取各所述无人机的电量状态以及机身损耗值，以调用预设的判别算法得到各巡检状态下的所述无人机的回库时间，并对所述回库时间进行排序以完成各所述无人机的协同控制，具体为：
[0017]取所述电量状态以及所述机身损耗值作为判别因子；
[0018]调用所述判别算法基于所述判别因子计算得到处于巡检状态下的各所述无人机的回库时间值；
[0019]基于各所述无人机的回库时间值进行降序排序，以按照所述降序排列协同控制所述无人机回库充电。
[0020]本方案中，还包括利用轨迹神经网络模型对所述无人机的飞行轨迹进行训练以得到对应的所述无人机更优的巡检飞行路径。
[0021]本方案中，所述轨迹神经网络模型训练方法为：
[0022]获取历史飞行数据的飞行轨迹与飞行路径设定参数；
[0023]将所述历史飞行数据的飞行轨迹与飞行路径设定参数进行预处理，得到训练样本集；
[0024]将所述训练样本集输入至初始化的所述轨迹神经网络模型中训练；
[0025]获取输出结果的准确率；
[0026]若所述准确率大于预设的准确率阈值，则停止训练，得到所述轨迹神经网络模型。
[0027]本专利技术第二方面还提供一种无人机架空线路巡检协同控制试系统，包括存储器和处理器，所述存储器中包括无人机架空线路巡检协同控制方法程序，所述无人机架空线路巡检协同控制方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
[0028]获取所述无人机的工作状态反馈信息，基于所述反馈信息进行自检作业得到自检结果，并提取所述无人机运动轨迹；
[0029]基于所述运动轨迹计算所述无人机的轨迹偏移度并存储到轨迹设定参数中，以更新每个所述无人机的飞行数据库；
[0030]基于所述自检结果提取各所述无人机的电量状态以及机身损耗值，以调用预设的判别算法得到各巡检状态下的所述无人机的回库时间，并对所述回库时间进行排序以完成各所述无人机的协同控制。
[0031]本方案中，获取所述无人机的工作状态反馈信息，基于所述反馈信息进行自检作业得到自检结果，并提取所述无人机运动轨迹，具体为：
[0032]基于预设周期获取所述无人机的工作状态信息，并整理得到所述工作状态反馈信息；
[0033]基于所述反馈信息调用预设的自检算法对其进行所述自检作业；
[0034]获取所述自检作业的检查结果作为所述自检结果，并基于预设的类型识别因子从所述自检结果中提取出所述无人机运动轨迹。
[0035]本方案中，所述基于所述运动轨迹计算所述无人机的轨迹偏移度并存储到轨迹设
定参数中，以更新每个所述无人机的飞行数据库，具体为：
[0036]在获取到所述无人机运动轨迹后，调用预设角度偏移算法对其进行计算以得到所述无人机的轨迹偏移度；
[0037]将所述无人机的轨迹偏移度以属性形式定义到所述轨迹设定参数中，进而更新所述无人机的飞行数据库。
[0038]本方案中，所述基于所述自检结果提取各所述无人机的电量状态以及机身损耗值，以调用预设的判别算法得到各巡检状态下的所述无人机的回库时间，并对所述回库时间进行排序以完成各所述无人机的协同控制，具体为：
[0039]取所述电量状态以及所述机身损耗值作为判别因子；
[0040]调用所述判别算法基于所述判别因子计算得到处于巡检状态下的各所述无人机的回库时间值；
[0041]基于各所述无人机的回库时间值进行降序排序，以按照所述降序排列协同控制所述无人机回库充电。
[0042]本方案中，还包括利用轨迹神经网络模型对所述无人机的飞行路径进行训练以得到对应的所述无人机更优的巡检飞行路径。
[0043]本方案中，所述轨迹神经网络模型训练方法为：
[0044]获取历史飞行数据的飞行路径与飞行轨迹设定参数；
[0045]将所述历史飞行数据的飞行路径与飞行轨迹设定参数进行预处理，得到训练样本集；
[0046]将所述训练样本集输入至初始化的所述轨迹神经网络模型中训练；
[0047]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机架空线路巡检协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：获取所述无人机的工作状态反馈信息，基于所述反馈信息进行自检作业得到自检结果，并提取所述无人机运动轨迹；基于所述运动轨迹计算所述无人机的轨迹偏移度并存储到轨迹设定参数中，以更新每个所述无人机的飞行数据库；基于所述自检结果提取各所述无人机的电量状态以及机身损耗值，以调用预设的判别算法得到各巡检状态下的所述无人机的回库时间，并对所述回库时间进行排序以完成各所述无人机的协同控制。2.根据权利要求1所述的一种无人机架空线路巡检协同控制方法，其特征在于，获取所述无人机的工作状态反馈信息，基于所述反馈信息进行自检作业得到自检结果，并提取所述无人机运动轨迹，具体为：基于预设周期获取所述无人机的工作状态信息，并整理得到所述工作状态反馈信息；基于所述反馈信息调用预设的自检算法对其进行所述自检作业；获取所述自检作业的检查结果作为所述自检结果，并基于预设的类型识别因子从所述自检结果中提取出所述无人机运动轨迹。3.根据权利要求2所述的一种无人机架空线路巡检协同控制方法，其特征在于，所述基于所述运动轨迹计算所述无人机的轨迹偏移度并存储到轨迹设定参数中，以更新每个所述无人机的飞行数据库，具体为：在获取到所述无人机运动轨迹后，调用预设角度偏移算法对其进行计算以得到所述无人机的轨迹偏移度；将所述无人机的轨迹偏移度以属性形式定义到所述轨迹设定参数中，进而更新所述无人机的飞行数据库。4.根据权利要求1所述的一种无人机架空线路巡检协同控制方法，其特征在于，所述基于所述自检结果提取各所述无人机的电量状态以及机身损耗值，以调用预设的判别算法得到各巡检状态下的所述无人机的回库时间，并对所述回库时间进行排序以完成各所述无人机的协同控制，具体为：取所述电量状态以及所述机身损耗值作为判别因子；调用所述判别算法基于所述判别因子计算得到处于巡检状态下的各所述无人机的回库时间值；基于各所述无人机的回库时间值进行降序排序，以按照所述降序排列协同控制所述无人机回库充电。5.根据权利要求1所述的一种无人机架空线路巡检协同控制方法，其特征在于，还包括利用轨迹神经网络模型对所述无人机的飞行轨迹进行训练以得到对应的所述无人机更优的巡检飞行路径。6.根据权利要求5所述的一种无人机架空线路巡检协同控制方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：李昊鹏，吴宏曜，冯海林，刘玮，欧志钊，莫建挥，岳宏亮，江沛琼，陈剑锋，王伟光，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司肇庆供电局，
类型：发明
国别省市：