【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏发电，尤其涉及基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法和系统。
技术介绍
1、光伏技术已经成为可再生能源领域的主要组成部分之一，装机容量持续攀升。无人机光伏电板巡检是利用无人机技术对光伏电板进行定期检查和监测的方法，及时发现和解决问题，保障光伏发电系统的正常运行和发电效率。
2、然而，就目前的常见的无人机光伏电板巡检技术主要存在两方面问题：
3、一是路径规划不合理。路径规划算法是无人机巡检系统的核心组成部分，目的是通过算法和技术手段确定无人机在特定环境下的最佳飞行路径。然而，现有的路径规划算法大多关注于单一目标优化，如路径长度最短或时间最短等，较少考虑路径曲折度和高度变化对耗电量的影响，对于复杂的光伏电板区域，现有的路径规划可能无法完全覆盖，导致巡检效果不理想。如何快速计算最佳路径，并且在飞行过程中实时调整路径是亟待解决的问题。
4、二是图像处理不精准。图像处理技术在无人机巡检中发挥至关重要的作用，然而，现有的图像处理技术往往存在精度不高、处理速度慢等问题，需要进一步提高其准确性和效率。
5、综上所述，当前现有技术缺乏能够高效、精准实现无人机光伏电板巡检的方法，在巡检路径和图像处理方面有待提升。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法和系统，通过集成无人机技术、图像处理技术以及多目标路径规划算法，克服了传统无人机巡检系统构建地图精度不高，规划路径效率低，耗电量较
2、本专利技术实施例提出基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法，包括：
3、根据无人机的光伏实拍图构建光伏电板区域的平面栅格地图；
4、获取建筑物高度信息，融合全覆盖路径规划算法和多目标优化算法进行飞行路径规划，评估不同路径的飞行耗电量；
5、计算无人机飞行最优路径，通过搭载的摄像头或传感器，对光伏电板进行拍摄，并将采集到的数据信息进行实时传输和分析。
6、进一步地，所述平面栅格地图包括所述建筑物高度信息，所述根据无人机的光伏实拍图构建光伏电板区域的平面栅格地图包括：
7、初次手动定位确定无人机航线与坐标点，使无人机在预设高度飞行，对光伏板进行初步巡拍得到所述光伏实拍图；
8、通过结合所述光伏实拍图和高德地图平面图，构建所述光伏电板区域的平面栅格地图；
9、利用图像识别技术将无人机拍摄的所述平面栅格地图转化为坐标信息，得到具有所述建筑物高度信息的精准栅格地图。
10、进一步地，所述通过结合所述光伏实拍图和高德地图平面图，构建所述光伏电板区域的平面栅格地图包括：
11、获取巡检区域平面图或卫星影像数据；
12、对所述光伏实拍图进行去除畸变和对比度调整处理，使用图像配准技术将所述光伏实拍图与高德地图平面图在同一坐标系下进行对齐配准；
13、利用边缘检测与分割算法进行地物提取得到光伏电板的位置和边界；
14、将提取的光伏电板区域和除光伏电板以外的地物信息转换为栅格数据，将栅格化处理后的光伏电板区域数据与高德地图平面图进行合成，生成光伏电板区域的平面栅格地图。
15、进一步地，所述获取建筑物高度信息，融合全覆盖路径规划算法和多目标优化算法进行飞行路径规划，评估不同路径的飞行耗电量包括：
16、以飞行路径总长度最小化和路径曲折度最小化为目标建立多目标优化函数，根据建筑物高度信息的变化值计算路径总长度，根据高度变化次数计算路径转弯次数；
17、根据路径总长度和路径转弯次数评估不同路径的飞行耗电量。
18、进一步地，所述多目标优化函数包括第一目标函数和第二目标函数，所述第一目标函数为飞行路径总长度最短，所述第二目标函数为路径曲折度最小，所述第一目标函数与所述第二目标函数通过加权和的形式组合生成所述多目标优化函数。
19、进一步地，所述多目标优化函数如下式所示：
20、f(x)＝w1·l(x)+w2·c(x)
21、其中，f(x)为所述多目标优化函数，l(x)为所述第一目标函数，c(x)为所述第二目标函数，w1为第一权重值，w2为第二权重值。
22、进一步地，所述根据路径总长度和路径转弯次数评估不同路径的飞行耗电量包括：
23、将路径规划分为多个路径段，计算每个路径段长度，并相加得到所述路径总长度，结合所述建筑物高度信息计算路径上每个点之间的角度变化，确定转折点位置；
24、设定角度阈值，并统计超过角度阈值的点的数量，并将所述点的数量作为所述路径转弯次数，利用路径总长度和路径转弯次数计算不同路径下的飞行耗电量。
25、进一步地，所述采集到的数据信息包括常规可见光照片和红外照片，所述计算无人机飞行最优路径，通过搭载的摄像头或传感器，对光伏电板进行拍摄，并将采集到的数据信息进行实时传输和分析包括：
26、利用帕累托解集计算所述无人机飞行最优路径；
27、采用双模态识别策略区分光伏电板故障因素与外部影响因素。
28、进一步地，还包括：
29、对于路径中的每个转弯点，设置功率惩罚因子，所述功率惩罚因子根据路径的曲率或者转弯角度计算；
30、根据路径段的功率消耗和路径转弯的惩罚，计算整条路径的总功率消耗。
31、本专利技术的另一实施例提出基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检系统，包括：
32、地图构建模块，用于根据无人机的光伏实拍图构建光伏电板区域的平面栅格地图；
33、多目标路径规划模块，用于获取建筑物高度信息，融合全覆盖路径规划算法和多目标优化算法进行飞行路径规划，评估不同路径的飞行耗电量；
34、无人机巡检执行模块，用于计算无人机飞行最优路径，通过搭载的摄像头或传感器，对光伏电板进行拍摄，并将采集到的数据信息进行实时传输和分析。
35、本专利技术提供了基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法和系统，该方法包括根据无人机的光伏实拍图构建光伏电板区域的平面栅格地图；获取建筑物高度信息，融合全覆盖路径规划算法和多目标优化算法进行飞行路径规划，评估不同路径的飞行耗电量；计算无人机飞行最优路径，通过搭载的摄像头或传感器，对光伏电板进行拍摄，并将采集到的数据信息进行实时传输和分析。相对于现有技术而言，本专利技术的技术方案通过集成无人机技术、图像处理技术以及多目标路径规划算法，克服了传统无人机巡检系统构建地图精度不高，规划路径效率低，耗电量较大等问题，实现高精度地图构建、高效率的路径规划及高准确性的故障检测。
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1.一种基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法，其特征在于，所述平面栅格地图包括所述建筑物高度信息，所述根据无人机的光伏实拍图构建光伏电板区域的平面栅格地图包括：
3.根据权利要求2所述的基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法，其特征在于，所述通过结合所述光伏实拍图和高德地图平面图，构建所述光伏电板区域的平面栅格地图包括：
4.根据权利要求2所述的基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法，其特征在于，所述获取建筑物高度信息，融合全覆盖路径规划算法和多目标优化算法进行飞行路径规划，评估不同路径的飞行耗电量包括：
5.根据权利要求4所述的基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法，其特征在于，所述多目标优化函数包括第一目标函数和第二目标函数，所述第一目标函数为飞行路径总长度最短，所述第二目标函数为路径曲折度最小，所述第一目标函数与所述第二目标函数通过加权和的形式组合生成所述多目标优化函数。
6.根据权利要求5
7.根据权利要求5所述的基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法，其特征在于，所述根据路径总长度和路径转弯次数评估不同路径的飞行耗电量包括：
8.根据权利要求3所述的基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法，其特征在于，所述采集到的数据信息包括常规可见光照片和红外照片，所述计算无人机飞行最优路径，通过搭载的摄像头或传感器，对光伏电板进行拍摄，并将采集到的数据信息进行实时传输和分析包括：
9.根据权利要求7所述的基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法，其特征在于，还包括：
10.一种基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法，其特征在于，所述平面栅格地图包括所述建筑物高度信息，所述根据无人机的光伏实拍图构建光伏电板区域的平面栅格地图包括：
3.根据权利要求2所述的基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法，其特征在于，所述通过结合所述光伏实拍图和高德地图平面图，构建所述光伏电板区域的平面栅格地图包括：
4.根据权利要求2所述的基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法，其特征在于，所述获取建筑物高度信息，融合全覆盖路径规划算法和多目标优化算法进行飞行路径规划，评估不同路径的飞行耗电量包括：
5.根据权利要求4所述的基于多目标路径规划算法的无人机光伏电板巡检方法，其特征在于，所述多目标优化函数包括第一目标函数和第二目标函数，所述第一目标函数为飞行路径总长度最短，所述第...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭程瑞，付晓刚，王志刚，陆天坤，文梦洋，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：
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