无人机协同无人车的电缆通道巡检方法、介质技术

本发明专利技术公开了一种无人机协同无人车的电缆通道巡检方法、可读存储介质，通过运行编码程序初始化粒子群中粒子的位置和速度；遍历每一个粒子，运行解码程序对粒子的位置进行解码，得到粒子在当前位置对应的巡检路径；计算粒子的适应度，根据适应度获取全局最优粒子，记录全局最优粒子及其对应的巡检路径；采用蜜蜂觅食学习粒子群算法更新粒子群中每个粒子的位置、速度；运行局部搜索程序更新所获取的全局最优粒子及其对应的巡检路径；输出更新后的全局最优粒子及其对应的巡检路径，调度无人车和无人机，从而实现了自动协调和调度无人车与无人机的巡检路径，解决了现有技术在筛选电缆巡检方案时存在的自动化程度低、成本高、耗时、效率低的问题。效率低的问题。效率低的问题。

【技术实现步骤摘要】
无人机协同无人车的电缆通道巡检方法、介质


[0001]本专利技术涉及机器人
，尤其涉及一种无人机协同无人车的电缆通道巡检方法、可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着城市化进程不断提高，城市电网电缆化率持续攀升，电力电缆在输配电系统中的比重越来越大。然而，城市电力电缆通常浅埋在城市道路两旁，极易遭各种外力破坏。例如，施工单位对地埋缆线的重要性和发生事故的危害性认识不足，为赶工期，野蛮施工，把缆线挖断，造成群众生活不便，企业生产事故发生，急需要智能化的电缆通道巡检服务。无人车/无人机技术作为近年来新兴的技术，具有速度快、方便灵活等特点，适合应用于户外分散的电缆通道巡检。
[0003]然而，无人机所携带电池容量有限。每个巡检点所需要的巡检时间不同，在面对多个电缆通道巡检点时，现有技术通过调度中心调度一个车队负责去巡检电缆通道，通常一辆无人车携带一台无人机。在此过程中，无人车将可以为无人机提供换电服务。无人机在完成某些巡检点的巡检任务后，可以回到无人车上换电，使无人机的续航将恢复为其最大续航，再从该无人车上起飞并继续服务其他巡检点。此外，无人车和无人机可以同步进行巡检服务，即是在无人机外出执行巡检任务时，无人车同时也可以对其他巡检点进行服务。
[0004]一台无人车携带一台无人机时的巡检方案，简单容易构建。若一台无人车携带多台无人机时，组合方式多，现有技术主要基于人工的方式来筛选电缆巡检方案，自动化程度低且成本高，耗费时间长、效率低。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种无人机协同无人车的电缆通道巡检方法、可读存储介质，以解决现有技术在筛选电缆巡检方案时存在的自动化程度低、成本高、耗时、效率低的问题。
[0006]一种无人机协同无人车的电缆通道巡检方法，所述方法包括：S1：获取粒子数量、无人车数量、每台无人车携带的无人机数量以及巡检点总数；S2：运行预设的编码程序初始化粒子群中每一个粒子的位置和速度；S3：遍历每一个粒子，运行预设的解码程序对粒子的位置进行解码，得到粒子在当前位置对应的巡检路径，所述巡检路径为无人车和/或无人机的运行路径；S4：计算粒子的适应度，根据粒子的适应度获取全局最优粒子，记录全局最优粒子及其对应的巡检路径；S5：采用蜜蜂觅食学习粒子群算法更新粒子群中每个粒子的位置、速度；S6：遍历每一个粒子，运行预设的解码程序对粒子的位置进行解码，得到粒子在当前位置对应的巡检路径，所述巡检路径为无人车和/或无人机的运行路径；S7：计算粒子的适应度，根据粒子的适应度获取全局最优粒子，记录全局最优粒子
及其对应的巡检路径；S8：运行局部搜索程序更新所获取的全局最优粒子及其对应的巡检路径；S9：判断迭代次数是否达到预设次数阈值，若是则输出更新后的全局最优粒子及其对应的巡检路径，调度无人车和无人机；否则返回步骤S5。
[0007]可选地，所述运行预设的编码程序初始化粒子群中每一个粒子的位置包括：根据所述巡检点总数P、无人车数量M设置粒子的位置维度为2P+ M +1；初始化每一个维度上的值，得到所述粒子i的位置为，其中，第1至P个维度上的值表示巡检点1至P的索引信息；第P+1至2P个维度上的值表示巡检点1至P对应的巡检工具标识，所述巡检工具包括无人车和无人机，无人车用0标识，无人机用自然数标识，不同的无人机对应不同的自然数；第2P+1个维度上的值表示路径总数；第2P+2至2P+M+1个维度上的值表示路径1至M对应的路径信息。
[0008]可选地，所述运行预设的解码程序对粒子的位置进行解码，得到粒子在当前位置对应的巡检路径包括：按照索引信息从小到大对所述巡检点1至P进行排序，得到巡检点序列；根据所述巡检点序列和巡检点对应的巡检工具标识，生成巡检点及工具序列；根据所述路径总数和路径信息，计算每一分段路径对应的巡检点数目；根据每一分段路径对应的巡检点数目，从左到右对所述巡检点及工具序列进行划分，生成分段路径；根据所述分段路径生成无人车以及无人机的巡检回路。
[0009]可选地，所述根据所述路径总数和路径信息，计算每一分段路径对应的巡检点数目包括：当路径总数为1时，分段路径有且只有一条，巡检点数目为巡检点总数；当路径总数大于1时，根据路径信息中前维计算每个分段路径的巡检点数目，对于第个分段路径（），其巡检点数目为:
[0010]其中，，表示第个分段路径（）的巡检点数目，P表示巡检点总数，表示第个路径的路径信息，表示求和公式中第个路径的路径信息；表示求和公式中第
个分段路径的巡检点数目。
[0011]可选地，所述根据所述分段路径生成无人车以及无人机的巡检回路包括：从左到右顺序提取分段路径集合SetA中采用无人车巡检的节点，组成无人车路径集合SetB，并将无人车路径集合SetB放入巡检回路总集合SetE中；从左到右顺序提取分段路径集合SetA中采用无人车和无人机k巡检的节点，组成无人机k路径集合SetC
‑
k，其中，SetC
‑
k表示第k（，K表示无人机总数）个无人机对应的巡检路径集合；从左到右遍历无人机k路径集合SetC
‑
k中的所有节点，若节点n（,N表示无人机k路径集合SetC
‑
k中的节点总数）的巡检工具标识为“0”且无人机总路径集合，则将节点n放入无人机总路径集合SetD，n=n+1；若节点n的巡检工具标识为“0”且无人机总路径集合SetD只有1个元素，则清空无人机总路径集合SetD，再将节点n放入无人机总路径集合SetD，n=n+1；若节点n的巡检工具标识为k，将节点n放入无人机总路径集合SetD，n=n+1；若节点n的巡检工具标识为“0”且无人机总路径集合SetD大于1个元素，则将节点n放入无人机总路径集合SetD；将无人机总路径集合SetD放入巡检回路总集合SetE，再删除无人机总路径集合SetD中除节点n以外的其他元素，n=n+1。
[0012]可选地，所述运行局部搜索程序更新所获取的全局最优粒子及其对应的巡检路径包括：对所获取的全局最优粒子及其对应的巡检路径，随机选取一个待处理巡检点及其对应的巡检工具，将其插入另一目标巡检点前，获取更新后的巡检路径；计算并比较更新前和更新后的巡检路径的适应度；若更新后的巡检路径更优，则从巡检点序列获取目标巡检点及其前一个巡检点，根据所述目标巡检点及其前一个巡检点的索引信息更新待处理巡检点的索引信息，得到新的巡检点序列；若所述待处理巡检点和目标巡检点属于不同的分段路径时，根据更新后的巡检路径中各分段路径对应的巡点数目更新路径分段信息；根据更新后的待处理巡检点的索引信息和路径分段信息，更新粒子的位置；记录更新后的粒子及其对应的巡检路径作为全局最优粒子及其对应的巡检路径。
[0013]可选地，所述运行局部搜索程序更新所获取的全局最优粒子及其对应的巡检路径包括：对所获取的全局最优粒子及其对应的巡检路径，随机选取一个待处理巡检点与一个目标巡检点交换位置，获取更新后的巡检路径；计算并比较更新前和更新后的巡检路径的适应度；若更新后的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人机协同无人车的电缆通道巡检方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取粒子数量、无人车数量、每台无人车携带的无人机数量以及巡检点总数；S2：运行预设的编码程序初始化粒子群中每一个粒子的位置和速度；S3：遍历每一个粒子，运行预设的解码程序对粒子的位置进行解码，得到粒子在当前位置对应的巡检路径，所述巡检路径为无人车和/或无人机的运行路径；S4：计算粒子的适应度，根据粒子的适应度获取全局最优粒子，记录全局最优粒子及其对应的巡检路径；S5：采用蜜蜂觅食学习粒子群算法更新粒子群中每个粒子的位置、速度；S6：遍历每一个粒子，运行预设的解码程序对粒子的位置进行解码，得到粒子在当前位置对应的巡检路径，所述巡检路径为无人车和/或无人机的运行路径；S7：计算粒子的适应度，根据粒子的适应度获取全局最优粒子，记录全局最优粒子及其对应的巡检路径；S8：运行局部搜索程序更新所获取的全局最优粒子及其对应的巡检路径；S9：判断迭代次数是否达到预设次数阈值，若是则输出更新后的全局最优粒子及其对应的巡检路径，调度无人车和无人机；否则返回步骤S5。2.如权利要求1所述的无人机协同无人车的电缆通道巡检方法，其特征在于，所述运行预设的编码程序初始化粒子群中每一个粒子的位置包括：根据所述巡检点总数P、无人车数量M设置粒子的位置维度为2P+ M +1；初始化每一个维度上的值，得到所述粒子i的位置为，其中，第1至P个维度上的值表示巡检点1至P的索引信息；第P+1至2P个维度上的值表示巡检点1至P对应的巡检工具标识，所述巡检工具包括无人车和无人机，无人车用0标识，无人机用自然数标识，不同的无人机对应不同的自然数；第2P+1个维度上的值表示路径总数；第2P+2至2P+M+1个维度上的值表示路径1至M对应的路径信息。3.如权利要求2所述的无人机协同无人车的电缆通道巡检方法，其特征在于，所述运行预设的解码程序对粒子的位置进行解码，得到粒子在当前位置对应的巡检路径包括：按照索引信息从小到大对所述巡检点1至P进行排序，得到巡检点序列；根据所述巡检点序列和巡检点对应的巡检工具标识，生成巡检点及工具序列；根据所述路径总数和路径信息，计算每一分段路径对应的巡检点数目；根据每一分段路径对应的巡检点数目，从左到右对所述巡检点及工具序列进行划分，生成分段路径；根据所述分段路径生成无人车以及无人机的巡检回路。4.如权利要求3所述的无人机协同无人车的电缆通道巡检方法，其特征在于，所述根据所述路径总数和路径信息，计算每一分段路径对应的巡检点数目包括：当路径总数为1时，分段路径有且只有一条，巡检点数目为巡检点总数；当路径总数大于1时，根据路径信息中前维计算每个分段路径的巡检点数目，对于第
个分段路径（），其巡检点数目为:，其中，，表示第个分段路径（）的巡检点数目，P表示巡检点总数，表示第个路径的路径信息，表示求和公式中第个路径的路径信息；表示求和公式中第个分段路径的巡检点数目。5.如权利要求3所述的无人机协同无人车的电缆通道巡检方法，其特征在于，所述根据所述分段路径生成无人车以及无人机的巡检回路包括：从左到右顺序提取分段路径集合SetA中采用无人车巡检的节点，组成无人车路径集合SetB，并将无人车路径集合SetB放入巡检回路总集合SetE中；从左到右顺序提取分段路径集合SetA中采用无人车和无人机k巡检的节点，组成无人机k路径集合SetC
‑
k，其中，SetC
‑
k表示第k（，K表示无人机总数）个无人机对应的巡检路径集合；从左到右遍历无人机k路径集合SetC
‑
k中的所有节点，若节点n（,N表示无人机k路径集合SetC
‑
k中的节点总数）的巡检工具标识为“0”且无人机总路径集合，则将节点n放入无人机总路径集合SetD，n=n+1；若节点n的巡检工具标识为“0”且无人机总路径集合SetD只有...

【专利技术属性】
技术研发人员：戚远航，吴钧皓，黄戈文，罗浩宇，柯炳明，王福杰，
申请(专利权)人：电子科技大学中山学院，
类型：发明
国别省市：