用于原油管线巡检的无人机自主避障控制方法与流程

本发明涉及油田巡检技术领域，特别是涉及到一种用于原油管线巡检的无人机自主避障控制方法。

背景技术：

当前石油管线的规模庞大、分布广泛，为日常的维护巡检带来了不小的挑战。若不能及时发现存在的问题和威胁将会导致严重的损失。而单纯依靠人力作业会带来非常大的开销，同时效率也不高。因此利用搭载多种任务载荷的多旋翼无人机来开展管线巡查工作就成为一种非常好的替代解决方案。无人机不受地形限制，视野范围也更广，很适合执行这种大范围的巡检任务。但是在执行任务的过程中，无人机不可避免的会遭遇一些障碍物，特别是在地形比较复杂的地区，管线周围的树木，输电线路，禁飞区等。无人机的避障系统就显得愈发重要，成为保障飞行安全不可或缺的一部分。

随着社会经济的快速发展，各个行业对无人机巡检提出了越来越高的要求。避障功能是其中重要的一项。而人工的避障操作存在诸多弊端，如效果差、不稳定、效率低、成本高等问题。与本发明最相似的实现方案是零度智控的无人机红外/激光雷达避障系统，使用光相位检测，但是在室外阳光照射环境下使用时，太阳光带来的干扰对测量影响较大，会导致难以忽视误差。为此我们发明了一种新的用于原油管线巡检的无人机自主避障控制方法，解决了以上技术问题。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种根据石油管线巡检所具有的相应特点，将柱状空间法与多传感器信息融合的用于原油管线巡检的无人机自主避障控制方法。

本发明的目的可通过如下技术措施来实现：用于原油管线巡检的无人机自主避障控制方法，该用于原油管线巡检的无人机自主避障控制方法包括：步骤1，根据预先设定的环境信息结合无人机传感器采集到的数据，计算两者之间的关系，从而引导无人机避开障碍物；步骤2，处理无人机障碍检测模块中的传感器所测出的各种数据，进行深入的信息融合，为无人机的飞行提供安全保障。

本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：

步骤1包括：

步骤1a，预先设定的环境信息包括与任务需求相关的实际地理环境,包括巡检管线的gps坐标序列、管线附近通行空域信息，及人为设定的障碍区域边界；

步骤1b，利用无线数据传输系统机载单元、地面单元及地面站计算机，将安全区域相关数据下载到无人机的飞行控制器中；

步骤1c，在具体执行任务过程中，通过障碍物检测模块中的gps接收机和气压计，确定无人机的经纬度及高度信息，最后就能得到无人机当前的精确位置；

步骤1d，通过无人机中的障碍信息处理模块，对无人机当前的精确位置p和安全区域s之间存在的关系进行解算，生成无人机的安全飞行轨迹，最后由无人机的飞行控制模块来执行。

在步骤1中，如果无人机当前位置p已经位于安全区域s之内，那么无人机保持其飞行状态继续飞行；如果无人机当前位置p恰好位于安全区域s的边界上，那么生成一个垂直于边界面且指向安全区域内侧的法向量，以此来引导无人机躲避障碍物；如果无人机当前位置p位于安全区域s之外，那么生成一个经过p点且垂直于最靠近p点的边界面并指向安全区域内测的法向量，以此来使无人机回到安全范围之内。

步骤2包括：

步骤2a，将无人机障碍位置检测模块中的gps和气压计采集到的经纬度和高度信息与计算机中存储的管线三维空间模型作对比，得出管线与无人机之间的最短距离d1；

步骤2b，由磁力计获得的空间航向角信息，间接得出管线与无人机之间的距离d2；

步骤2c，依据无人机上搭载的多个超声波测距模块直接采集到无人机相对于输油管线之间的空地距离数据组，获得一个最短距离d3；

步骤2d，将前三步得出的d1、d2、d3进行数据融合，得到最终的管线与无人机之间的距离df；

步骤2e，将最终融合的结果df发送到无人机飞行控制模块作为避障的依据，通过不断比较安全距离d与df之间的差距来实现第二重避障。

在步骤2d中,得到的最终的管线与无人机之间的距离df＝k1d1+k2d2+k3d3，其中k1,k2,k3≥0且k1+k2+k3＝1，利用无线数据传输模块传将df发送到地面站计算机，在地面站软件上进行实时显示，方便操作人员进行观察。

本发明中的用于原油管线巡检的无人机自主避障控制方法，结合周围环境信息和输油管线基本情况，搭建无人机的安全飞行区域，依据无人机各个子系统相应障碍位置对系统进行实时监测，从而确定柱状安全空间与无人机的精确位置之间的关系，进而完成第一重避障控制。在此基础上，采取多传感器信息融合方法，利用gps、磁力计等无人机搭载的多种传感器收集各种飞行数据，开展融合处理操作，再由避障决策模块最终发出飞行指令完成第二重避障控制。该方法二重的避障控制方法，将环境的空间模型与多传感器融合算法相结合，提供更加精确可靠的避障控制。由多个避障模块共同协作完成任务，系统冗余度增加。全自主完成避障控制，无需人工干预，只需事先建立好安全飞行区域三维空间模型。利用多传感器信息融合与柱状空间法，能够一定程度上弥补使用单个传感器所带来的数据的随机性误差，有利于提高精确度。将多传感器信息融合与柱状空间法相结合提高了在输油管线巡检中的可靠性，二重避障控制机制提供了更加精确的结果，大大降低无人机碰撞障碍物或飞入禁区的可能性。

附图说明

图1为本发明的用于原油管线巡检的无人机自主避障控制方法中第一重避障的一具体实施例的流程图；

图2为本发明的用于原油管线巡检的无人机自主避障控制方法中第二重避障的一具体实施例的流程图。

具体实施方式

为使本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举出较佳实施例，并配合附图所示，作详细说明如下。

具体来说，整个自主避障控制系统主要包含两个子系统，分别为地面站系统和无人机系统。其中地面站子系统又分为两部分，一部分为装有地面站控制软件的计算机，另一部分为无线数传链路的地面端模块。计算机中存储有原油管线及其沿线附近的空间三维模型。数传模块用于和飞机端进行通信和数据传输。对于无人机子系统来说，其主要包括两个部分，分别为无线数传链路的天空端模块以及避障控制模块。而避障控制模块又包含障碍检测模块、障碍信息处理模块和避障决策模块。障碍检测模块由gps接收机、气压计、超声波测距传感器和磁力计组成。障碍检测模块所收集到的信息汇总到障碍信息处理模块中进行数据融合，完成以后再由避障决策模块来指定合理的避障策略以及规划飞行路径。

如图1和图2所示，组成了本发明的用于原油管线巡检的无人机自主避障控制方法的流程图。

自主避障方法整体设计分为两个层次，一个是柱状空间法，另一个是多传感器信息融合算法。柱状空间法提供第一重避障。其根据预先设定的环境信息结合无人机传感器采集到的数据，计算两者之间的关系，从而引导无人机避开障碍物。多传感器信息融合提供第二重避障，其主要处理障碍检测模块中的传感器所测出的各种数据，进行深入的信息融合，为无人机的飞行提供安全保障。

对于石油管线系统，基于位于地面站子系统框架下的监控计算机，规划无人机的工作区域及飞行路径，以此实现石油管线巡检无人机的第一重避障功能。步骤包括：

首先根据任务需求以及实际地理环境，设定障碍区域边界。

再利用无线数传机载端、地面端及地面站计算机，将该安全区域相关数据下载到无人机的飞行控制器中。

在具体执行任务过程中，通过障碍物检测模块中的gps接收机和气压计，确定无人机的经纬度及高度信息，最后就能得到无人机当前的精确位置。

通过系统中的障碍信息处理模块，对无人机当前的精确位置p和安全区域s之间存在的关系进行解算，生成无人机的安全飞行轨迹，最后由飞控来执行。

具体的解算方法为：

如果无人机当前位置p已经位于安全区域s之内，那么无人机保持其飞行状态继续飞行。

如果无人机当前位置p恰好位于安全区域s的边界上，那么生成一个垂直于边界面且指向安全区域内侧的法向量，以此来引导无人机躲避障碍物。

如果无人机当前位置p位于安全区域s之外，那么生成一个经过p点且垂直于最靠近p点的边界面并指向安全区域内测的法向量，以此来使无人机回到安全范围之内。

在任务执行过程中，通过障碍位置检测模块，即其中的gps接收机、气压计、超声波距离传感器和磁力计等对无人机当前的磁场强度、经纬度、高度以及和输油管线间的距离进行实时采集。对采集的数据进行融合大致分为以下几步：

将gps和气压计采集到的经纬度和高度信息与计算机中存储的管线三维空间模型作对比，得出管线与无人机之间的最短距离d1。

由磁力计获得的电磁场分布得到距离信息，得出管线与无人机之间的距离d2。

依据无人机上搭载的多个超声波测距模块采集到的输油管线与无人机之间的距离求出一个最短距离d3。

将前三步得出的d1、d2、d3进行数据融合，得到最终的管线与无人机之间的距离，即df＝k1d1+k2d2+k3d3，其中k1,k2,k3≥0且k1+k2+k3＝1。利用系统的无线数传将df发送到地面站计算机，在地面站软件上进行实时显示，方便操作人员进行观察。

将最终融合的结果df发送到无人机飞行控制模块作为避障的依据，通过不断比较安全距离d与df之间的差距来实现第二重避障。