【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于路径规划，尤其涉及一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法及系统。
技术介绍
1、传统的电网巡检依赖于人力，存在效率低、危险性大、覆盖范围有限等问题。随着无人机技术的发展，使用无人机进行电网巡检成为可能，它能更高效、更安全地完成巡检任务。然而，如何精确规划无人机的飞行路线，确保覆盖所有关键点并最大化无人机的续航能力，是目前亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法及系统，可以通过以下技术方案实现：
2、第一方面，本申请实施例提供了一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，包括如下步骤：
3、采集待规划飞行区域内的地理数据、气象数据和电力设施数据；
4、预先获取所述待规划飞行区域的全局环境的三维点云地图；
5、基于所述地理数据和所述电力设施数据，对所述三维点云地图进行处理，得到所述三维点云地图在三维空间中的不可通行区域、可通行区域和危险区域；
6、在所述待规划飞行区域内排除不可通行区域，将可通行区域和危险区域集合为飞行路线规划区域；
7、基于地理数据和气象数据，在所述飞行路线规划区域内生成多层规划地图；每层地图信息包括这一层地图中每个通行节点的通行类型和通行代价倍率；所述通行类型包括正常通行类型、减缓通行类型和阻碍通行类型；
8、基于无人机的始发地和目的地确定多条基础飞行路径并经过选择从中确定最终飞行路径；
9、基于所
10、基于所述电力设施数据在所述最终飞行路径上进行电网巡检；
11、实时监测无人机按照规划路径飞行时的飞行状态，记录每一次飞行任务所产生的飞行数据，并依据所述飞行数据对无人机的飞行任务和飞行路径进行调整和优化。
12、优选地，所述地理数据包括地形、障碍物、道路分布和土地类型分布；所述气象数据包括温湿度、降水、风速；所述电力设施数据包括杆塔位置信息、电力线路分布和电力设备位置。
13、优选地，确定最终飞行路径，包括如下内容：
14、根据第一预设路径规则从多条基础飞行路径中确定一条或多条第一飞行路径；
15、若仅存在一条第一飞行路径，则将此第一飞行路径确定为最终飞行路径；若存在多条第一飞行路径，则根据第二预设路径规则从多条第一飞行路径中确定一条或多条第二飞行路径；
16、若仅存在一条第二飞行路径，将此第二飞行路径确定为最终飞行路径；若存在多条第二飞行路径，则根据路径规划算法和自适应差分目标进化算法从多条第二飞行路径中确定最终飞行路径，具体为：
17、根据所述路径规划算法获取最优飞行路径；
18、根据所述自适应差分目标进化算法获取航迹飞行路径；
19、依据所述最优飞行路径和所述航迹飞行路径确定最终飞行路径。
20、优选地，所述第一预设路径规则包括如下内容：
21、飞行路径对应的飞行高度大于飞行区域内的最高海拔或最高建筑物；
22、同一飞行区域内不存在与当前飞行任务相同的飞行任务；
23、飞行器的噪声分贝数低于飞行区域内的分贝要求；
24、危险区域内的飞行路径数量少于安全区域内的飞行路径数量。
25、优选地，所述第二预设路径规则包括如下内容：
26、飞行路径的气象环境满足飞行器安全运行的运行要求；
27、飞行器在飞行路径内的任务饱和度低于任务饱和度阈值；
28、飞行路径内的飞行器数量少于数量饱和阈值。
29、优选地，根据所述路径规划算法获取最优飞行路径，包括如下内容：
30、s1，将始发地放入意向节点集合；
31、s2，在意向节点集合中选择总代价值最小的节点作为当前父节点，将当前父节点移动至已访问节点集合和规划节点集合；
32、s3，根据每个节点的通行类型和通行代价倍率，计算当前父节点的邻近节点中不在已访问节点集合中，且不是阻碍通行类的节点的总代价值；将当前父节点的邻近节点中不在已访问节点集合中，并且不是阻碍通行类的节点加入意向节点集合；
33、其中，节点的总代价值为从始发地经父节点到达当前节点的途径代价值与从当前节点到达目标节点的预估代价值的和；
34、s4，若当前父节点的邻近节点中包含目标节点，则将目标节点移动至已访问节点集合和规划节点集合；在规划节点集合中，根据节点间的父子关系查找得到最优飞行路径；
35、s5，否则，返回步骤s2。
36、优选地，根据所述自适应差分目标进化算法获取航迹飞行路径，包括如下内容：
37、s101，确定规划空间、始发地和目的地，利用启发式初始化算法初始化种群，并完成相对极坐标个体向绝对值坐标个体转化的种群预处理；
38、s102，根据航行速度和采样时间步长，对种群个体完成航行迹点离散化；
39、s103，利用初始种群的个体的离散化航行迹点进行航迹约束验证和目标值计算，并计算每个个体的所有约束的约束值之和；
40、s104，对父代种群按照自适应差分算子进行遗传交叉与变异操作以形成子种群；
41、s105，完成子种群中子代个体航行迹点离散化，将离散化的航行迹点带入问题模型，完成与个体约束、目标函数值及所有约束的约束值之和的计算；
42、s106，父代与子代形成混合群，对混合群实施改进的快速非支配排序，确定混合群各个体所分布的层；
43、s107，对混合群每一层的个体进行改进的聚集距离与排挤机制，根据支配关系及个体拥挤度从混合群中选取种群大小数目的个体组成新的父代种群；
44、s108，判断进化过程是否结束，如果达到最大迭代的代数，转入s109；否则转入s104；
45、s109，从种群的非支配层中选出个体，其代表的航迹即为所求的所述航迹飞行路径。
46、优选地，确定最终飞行路径，具体为：
47、将所述最优飞行路径与所述航迹飞行路径进行路径对比，若二者重合，则任选其一作为最终飞行路径，否则对二者进行曲线拟合，以此确定最终飞行路径。
48、优选地，进行避障规划，包括如下内容：
49、基于所述地理数据得到多组障碍物信息，一组障碍物信息对应一个障碍物；其中，一组障碍物信息包括障碍物类型、无人机与障碍物的距离以及障碍物的位置；
50、根据多组障碍物信息确定对应的障碍物的威胁概率；
51、根据多组障碍物信息和障碍物对应的威胁概率得到避障策略；
52、根据所述避障策略控制无人机调整飞行状态以避开障碍物并回归原飞行航线；
53、所述原飞行航线表示在避障前为无人机设定的最终飞行路径。
54、第二方面，本申请实施例提供了一种用于电力运维的无人机飞本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：所述地理数据包括地形、障碍物、道路分布和土地类型分布；所述气象数据包括温湿度、降水、风速；所述电力设施数据包括杆塔位置信息、电力线路分布和电力设备位置。
3.根据权利要求1所述的一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：确定最终飞行路径，包括如下内容：
4.根据权利要求3所述的一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：所述第一预设路径规则包括如下内容：
5.根据权利要求3所述的一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：所述第二预设路径规则包括如下内容：
6.根据权利要求3所述的一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：根据所述路径规划算法获取最优飞行路径，包括如下内容：
7.根据权利要求3所述的一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：根据所述自适应差分目标进化算法获取航迹飞行路径，包括如下内容：p>
8.根据权利要求3所述的一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：确定最终飞行路径，具体为：
9.根据权利要求1所述的一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：进行避障规划，包括如下内容：
10.一种用于电力运维的无人机飞行路线规划系统，应用于如权利要求1-9任一项所述的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：所述地理数据包括地形、障碍物、道路分布和土地类型分布；所述气象数据包括温湿度、降水、风速；所述电力设施数据包括杆塔位置信息、电力线路分布和电力设备位置。
3.根据权利要求1所述的一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：确定最终飞行路径，包括如下内容：
4.根据权利要求3所述的一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：所述第一预设路径规则包括如下内容：
5.根据权利要求3所述的一种用于电力运维的无人机飞行路线规划方法，其特征在于：所述第二预设路径规则包括如...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈景文，黄霖，董玉听，王盛学，
申请(专利权)人：广西星湖新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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