通过多传感器控制无人机进行风机叶片检测方法及系统与流程

本发明涉及风机叶片跟踪检测，具体地，涉及一种通过多传感器控制无人机进行风机叶片检测方法及系统。

背景技术：

风力发电机是将风能转换为机械功，机械功带动转子旋转，最终输出交流电的电力设备。风力发电机一般有叶片、发电机、调向器、塔架、限速安全机构和储能装置等构件组成。

在风力发电机的长期运行过程中，叶片的表面会呈现出各种损伤，例如叶片保护膜损伤、叶片掉漆、叶片结冰、叶片裂纹以及叶片油污等。

目前，对叶片表面进行损伤检测时，通常采用人工爬上风力发电机进行检测，不仅会花费大量的人力，而且在人工爬上风力发电的进行检测的时候需要高空作业，作业人员的安全具有一定的风险。

因此通过无人机装载相机进行风机检测，能够很好的代替人工进行检测。但是无人机装载相机进行工作时，需要通过对风力发电机进行建模分析，从而便于对控制无人机沿预设的巡检路径飞行，实现对风力发电机上损伤的检测；

此外当无人机沿巡检路径飞行时，采用gps进行定位，但是gps定位存在误差，存在撞上风机的风险。

技术实现要素：

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种通过多传感器控制无人机进行风机叶片检测方法及系统。

根据本发明提供的通过多传感器控制无人机进行风机叶片检测方法，所述无人机上装载有空间距离传感器，所述风机包括风塔和设置在风塔顶端的叶轮，所述叶轮包括轮毂和三个沿轮毂周向均匀分布的叶片，包括如下步骤：

步骤s1：将所述无人机放置于所述风机前侧，控制所述无人机沿预设路径飞行；

步骤s2：当所述无人机沿所述预设路径飞行时，通过所述空间距离传感器进行障碍物的探测；

步骤s3：当所述空间距离传感器探测到一障碍物时，计算出所述障碍物与所述无人机的距离；

步骤s4：判断所述距离是否小于预设报警距离，当所述距离小于等于预设报警距离时，控制所述无人机发出报警信息。

优选地，所述无人机上装载有一机载电脑和相机；

所述空间距离传感器包括固态雷达、声呐模块和飞行时间传感器中的任一种或任多种；

所述声呐模块、所述飞行时间传感器、所述相机和所述固态雷达电连接所述机载电脑。

优选地，所述步骤s1包括如下步骤：

步骤s101：将所述无人机放置于风机前侧，使得所述风塔位于所述固态雷达的探测范围，进而控制所述无人机沿预设路径飞行；

步骤s102：当所述无人机沿预设路径飞行时，通过所述固态雷达采集所述风机的点云图，进而根据所述风机的点云图重建风机模型；

步骤s103：在所述风机模型中，在每一所述叶片的前侧和/或后侧设置多个路径点，根据所述路径点形成检测飞行路径；

步骤s104：控制所述无人机沿所述检测飞行路径飞行，通过所述固态雷达对所述叶片进行追踪探测并通过所述相机采集探测到的所述叶片的图像。

优选地，所述步骤s2包括如下步骤：

步骤s201：当所述无人机沿所述预设路径飞行和/或所述检测飞行路径飞行时，通过所述空间距离传感器探测到一物体；

步骤s202：根据所述无人机的位置、探测到所述物体的所述空间距离传感器的朝向以及计算出的所述无人机与所述物体之间的距离生成所述物体的位置信息；

步骤s203：判断所述物体的位置信息是否位于所述风机模型上，当所述物体的位置信息位于所述风机模型上时，则判定所述物体不是障碍物，当所述物体的位置信息不在所述风机模型上时，则判定所述物体为障碍物。

优选地，在每一所述声呐模块与所述无人机的驱动电机之间设置有一隔音板，所述隔音板用于隔绝所述无人机的驱动电机产生的噪音；

所述隔音板呈喇叭状，所述声呐模块设置在所述隔音板的内径较小一端内侧。

优选地，所述报警信息包括如下任一种或任多种信息：

-控制无人机悬停的控制信息；

-控制无人机发出报警声音的控制信息；

-控制无人机上报警灯闪烁的控制信息。

优选地，所述步骤s104包括如下步骤：

步骤s1041：控制所述无人机沿所述检测飞行路径从所述叶片的一侧面进行从叶尖区域至叶根区域或从叶根区域至叶尖区域飞行并通过所述无人机上设置的固态雷达对目标叶片进行探测；

步骤s1042：当所述固态雷达探测到所述叶片时，在所述固态雷达的探测视野内形成所述叶片上一叶片区域对应的叶片点云图；

步骤s1043：通过所述无人机上的云台控制所述固态雷达的探测口朝向使得所述叶片点云图位于探测视野上预设的位置区间内；

步骤s1044：随着所述无人机飞行，重复执行步骤s1042至s1043，实现通过所述固态雷达对所述叶片进行追踪探测。

优选地，所述步骤s1043包括如下步骤：

步骤m1：调整所述云台使得所述叶片点云图的一侧端距离所述预设的位置区间的一侧端小于第一预设距离；

步骤m2：当随着所述无人机的移动，所述叶片点云图的一侧端移动至所述预设的位置区间一侧端的一侧时且距离所述预设的位置区间一侧端的距离大于所述第一预设距离时，调整所述云台使得所述固态雷达的探测视野向上移动；

步骤m3：当随着所述无人机的移动，所述叶片点云图移动至所述预设的位置区间一侧端的另一侧时且距离所述预设的位置区间一侧端的距离大于所述第一预设距离时，调整所述云台使得所述固态雷达的探测视野向下移动。

优选地，所述步骤s102包括如下步骤：

步骤s1021：当所述无人机沿预设路径飞行时，通过所述固态雷达采集所述风机的点云图；

步骤s1022：根据所述风机的点云图计算出所述风机的风轮平面、风塔高度、至少一叶片的转角以及轮毂相对应风塔中心的凸出长度；

步骤s1023：根据所述风轮平面、所述风塔高度、至少一叶片的所述转角以及轮毂相对于风塔中心的凸出长度重建风机模型。

本发明提供的通过多传感器控制无人机进行风机叶片检测系统，用于实现所述的通过多传感器控制无人机进行风机叶片检测方法，包括：

飞行控制模块，用于控制放置于所述风机前侧的无人机沿预设路径飞行；

障碍物探测模块，用于当所述无人机沿所述预设路径飞行时，通过所述空间距离传感器进行障碍物的探测；

障碍物距离计算模块，用于当所述空间距离传感器探测到一障碍物时，计算出所述障碍物与所述无人机的距离；

报警模块，用于判断所述距离是否小于预设报警距离，当所述距离小于等于预设报警距离时，控制所述无人机发出报警信息。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

本发明中仅需要将无人机放置在风机前侧，控制无人机沿预设路径飞行时，通过空间距离传感器进行障碍物的探测，并在探测到无人机距障碍物的距离小于等于预设报警距离时，发出如控制无人机悬停的报警信息，实现无人机在飞行时的有效避障。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明中通过多传感器控制无人机进行风机叶片检测方法的步骤流程图；

图2为本发明中多传感器与机载电脑的电气关系示意图；

图3为本发明中通过无人机进行风机叶片的自动跟踪检测的步骤流程图；

图4为本发明中判定一物体是否为障碍物的步骤流程图；

图5为本发明中通过固态雷达进行叶片自动跟踪检测方法的步骤流程图；

图6为本发明中通过叶片点云图在预设的位置区间调整进行叶片跟踪的步骤流程图；

图7为本发明中叶片点云图的一侧端移动至所述预设的位置区间一侧端的一侧时的示意图；

图8为本发明中叶片点云图的一侧端移动至所述预设的位置区间一侧端的另一侧时的示意图；

图9为本发明中根据风机的点云图重建风机模型的步骤流程图；

图10为本发明中通过多传感器控制无人机进行风机叶片检测系统的模块示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。

图1为本发明中通过多传感器控制无人机进行风机叶片检测方法的步骤流程图，如图1所示，本发明提供的通过多传感器控制无人机进行风机叶片检测方法，所述无人机上装载有空间距离传感器，所述风机包括风塔和设置在风塔顶端的叶轮，所述叶轮包括轮毂和三个沿轮毂周向均匀分布的叶片，包括如下步骤：

步骤s1：将所述无人机放置于所述风机前侧，控制所述无人机沿预设路径飞行；

步骤s2：当所述无人机沿所述预设路径飞行时，通过所述空间距离传感器进行障碍物的探测；

步骤s3：当所述空间距离传感器探测到一障碍物时，计算出所述障碍物与所述无人机的距离；

步骤s4：判断所述距离是否小于预设报警距离，当所述距离小于等于预设报警距离时，控制所述无人机发出报警信息。

在本实施例中，本发明中仅需要将无人机放置在风机前侧，控制无人机沿预设路径飞行时，通过空间距离传感器进行障碍物的探测，并在探测到无人机距障碍物的距离小于等于预设报警距离时，发出如控制无人机悬停的报警信息，实现无人机在飞行时的有效避障。

在本实施例中，所述报警信息包括如下任一种或任多种信息：

-控制无人机悬停的控制信息；

-控制无人机发出报警声音的控制信息；

-控制无人机上报警灯闪烁的控制信息。

图2为本发明中多传感器与机载电脑的电气关系示意图，如图2所示，所述无人机上装载有一机载电脑和相机；

所述空间距离传感器包括固态雷达、声呐模块和飞行时间传感器中的任一种或任多种；

所述声呐模块、所述飞行时间传感器、所述相机和所述固态雷达电连接所述机载电脑。

在本实施例中，所述声呐模块的数量为6个，6个所述声呐模块沿所述多个沿所述无人机周向均匀分布，所述声呐模块采用ks103超声波测距模块，能够实现探测范围为1cm～800cm，水平视场角为60°。在本实施例中，所述预设报警距离为400cm。

在本实施例中，所述飞行时间传感器为6个，6个所述飞行时间传感器沿所述无人机周向均匀分布，所述飞行时间传感器采用型号为hps-166c的飞行时间传感器，能够实现探测范围为40cm～3000cm，视场角为±1.8°。

图3为本发明中通过无人机进行风机叶片的自动跟踪检测的步骤流程图，如图3所示，所述步骤s1包括如下步骤：

步骤s101：将所述无人机放置于风机前侧，使得所述风塔位于所述固态雷达的探测范围，进而控制所述无人机沿预设路径飞行；

步骤s102：当所述无人机沿预设路径飞行时，通过所述固态雷达采集所述风机的点云图，进而根据所述风机的点云图重建风机模型；

步骤s103：在所述风机模型中，在每一所述叶片的前侧和/或后侧设置多个路径点，根据所述路径点形成检测飞行路径；

步骤s104：控制所述无人机沿所述检测飞行路径飞行，通过所述固态雷达对所述叶片进行追踪探测并通过所述相机采集探测到的所述叶片的图像。

在本实施例中，所述固态雷达的数量为一个，所述固态雷达的探测口朝向所述无人机的机头方向。所述固态雷达采用北醒ce30-d固态激光雷达，探测范围在0.4～30m。所述固态雷达的视场角水平方向为60°，竖直方向为4°，探测视野为320乘以20像素点。所述相机的视场角为15.6°。

在步骤s103中，在每一所述叶片的前侧和/或后侧设置多个路径点的坐标，具体为：

a＝n/(n-1)；

v_wp[n]＝[a*l,v_dist,h_dist]；

其中，v_wp[n]为编号n的路径点坐标，n为沿叶片长度方向的路径点的数量，n为路径点的编号，l为叶片的长度，h_dist为路径点距离叶片中的水平距离，v_dist为路径点距离叶片的垂直距离，当路径点位于叶片前侧时，h_dist为正值，当路径点位于叶片后侧时，h_dist为负值，当路径点位于叶片上侧时，v_dist为正值，当路径点位于叶片下侧面时，v_dist为负值。

其中，每一叶片两侧的路径点作为叶片的子目标附附加在叶片上，并进而附加到风机模型上。

图4为本发明中判定一物体是否为障碍物的步骤流程图，如图4所示，所述步骤s2包括如下步骤：

步骤s201：当所述无人机沿所述预设路径飞行和/或所述检测飞行路径飞行时，通过所述空间距离传感器探测到一物体；

步骤s202：根据所述无人机的位置、探测到所述物体的所述空间距离传感器的朝向以及计算出的所述无人机与所述物体之间的距离生成所述物体的位置信息；

步骤s203：判断所述物体的位置信息是否位于所述风机模型上，当所述物体的位置信息位于所述风机模型上时，则判定所述物体不是障碍物，当所述物体的位置信息不在所述风机模型上时，则判定所述物体为障碍物。

在本实施例中，本发明中当探测到一物体时，根据该物体的位置信息判断该物体是否位于风机模型，而成能够排除该风机上的物体，避免了发出错误的报警信息。

在本实施例中，在每一所述声呐模块与所述无人机的驱动电机之间设置有一隔音板，所述隔音板用于隔绝所述无人机的驱动电机产生的噪音；

所述隔音板呈喇叭状，所述声呐模块设置在所述隔音板的内径较小一端内侧。所述隔音板采用泡沫材料制成。

图5为本发明中通过固态雷达进行叶片自动跟踪检测方法的步骤流程图，如图5所示，所述步骤s104包括如下步骤：

步骤s1041：控制所述无人机沿所述检测飞行路径从所述叶片的一侧面进行从叶尖区域至叶根区域或从叶根区域至叶尖区域飞行并通过所述无人机上设置的固态雷达对目标叶片进行探测；

步骤s1042：当所述固态雷达探测到所述叶片时，在所述固态雷达的探测视野内形成所述叶片上一叶片区域对应的叶片点云图；

步骤s1043：通过所述无人机上的云台控制所述固态雷达的探测口朝向使得所述叶片点云图位于探测视野上预设的位置区间内；

步骤s1044：随着所述无人机飞行，重复执行步骤s1042至s1043，实现通过所述固态雷达对所述叶片进行追踪探测。

在本实施例中，当所述无人机从所述目标叶片的一侧面进行从叶尖区域至叶根区域或从叶根区域至叶尖区域飞行时，控制所述无人机与所述目标叶片距离在8米左右。

在本实施例中，还需要将所述叶片点云图转换为叶片深度图，然后在执行步骤s403、步骤s404。

图6为本发明中通过叶片点云图在预设的位置区间调整进行叶片跟踪的步骤流程图，如图6所示，所述步骤s1043包括如下步骤：

步骤m1：调整所述云台使得所述叶片点云图的一侧端距离所述预设的位置区间的一侧端小于第一预设距离；

步骤m2：当随着所述无人机的移动，所述叶片点云图的一侧端移动至所述预设的位置区间一侧端的一侧时且距离所述预设的位置区间一侧端的距离大于所述第一预设距离时，调整所述云台使得所述固态雷达的探测视野向上移动；

步骤m3：当随着所述无人机的移动，所述叶片点云图移动至所述预设的位置区间一侧端的另一侧时且距离所述预设的位置区间一侧端的距离大于所述第一预设距离时，调整所述云台使得所述固态雷达的探测视野向下移动。

在本实施例中，本发明通过所述无人机上的云台控制固态雷达的探测口朝向使得固态雷达视野内形成的叶片点云图位于探测视野上预设的位置区间内，从而实现对放置在跟踪时叶片跑偏，实现叶片的连续的跟踪检测。

图7为本发明中叶片点云图的一侧端移动至所述预设的位置区间一侧端的一侧时的示意图，如图7所示当随着所述无人机的移动，所述c区移动至所述a区域时且距离a区域的右侧边第一预设距离，如3个像素点，调整所述云台1使得所述固态雷达3的探测视野向上移动；图8为本发明中叶片点云图的一侧端移动至所述预设的位置区间一侧端的另一侧时的示意图，如图8所示，当随着所述无人机的移动，所述c区移动至远离a区域的右侧且距离所述a区域的右侧边第一预设距离时，调整所述云台1使得所述固态雷达3的探测视野向下移动。

所述预设的位置区间为探测视野长度的30％至70％之间。当在步骤s402至步骤s404中，当所述固态雷达探测到目标叶片时，通过无人机上设置的相机连续采集目标叶片的多张图像。

图9为本发明中根据风机的点云图重建风机模型的步骤流程图，如图9所示，所述步骤s102包括如下步骤：

步骤s1021：当所述无人机沿预设路径飞行时，通过所述固态雷达采集所述风机的点云图；

步骤s1022：根据所述风机的点云图计算出所述风机的风轮平面、风塔高度、至少一叶片的转角以及轮毂相对应风塔中心的凸出长度；

步骤s1023：根据所述风轮平面、所述风塔高度、至少一叶片的所述转角以及轮毂相对于风塔中心的凸出长度重建风机模型。

在本实施例中，以所述风塔中心点m为原点建立enu坐标系，所述enu坐标系为以站心(如gps接收天线中心)为坐标系原点o，u轴与椭球法线重合，向上为正(天向)，n轴与椭球短半轴重合(北向)，e轴与地球椭球的长半轴重合(东向)所构成的直角坐标系，称为当地东北天坐标系(enu)。

将采集到叶片的点云图映射到nme平面生成点云映射直线，所述点云映射直线沿u轴延伸生成所述风机的风轮平面；所述叶片的点云图映射到所述风轮平面，进而拟合成点云直线，所述点云直线平移后与u轴的交点高度生成所述风塔高度；根据测算出所述风轮平面与所述风塔的垂直距离生成轮毂相对应风塔中心的凸出长度；根据所述点云直线与所述风轮平面水平方向的夹角生成所述叶片的转角；根据风轮平面、风塔高度、至少一叶片的转角以及轮毂相对应风塔中心的凸出长度重建风机模型。

图10为本发明中通过多传感器控制无人机进行风机叶片检测系统的模块示意图，如图10所示，本发明提供的通过多传感器控制无人机进行风机叶片检测系统，用于实现所述的通过多传感器控制无人机进行风机叶片检测方法，包括：

飞行控制模块，用于控制放置于所述风机前侧的无人机沿预设路径飞行；

障碍物探测模块，用于当所述无人机沿所述预设路径飞行时，通过所述空间距离传感器进行障碍物的探测；

障碍物距离计算模块，用于当所述空间距离传感器探测到一障碍物时，计算出所述障碍物与所述无人机的距离；

报警模块，用于判断所述距离是否小于预设报警距离，当所述距离小于等于预设报警距离时，控制所述无人机发出报警信息。

在本实施例中，本发明中仅需要将无人机放置在风机前侧，控制无人机沿预设路径飞行时，通过空间距离传感器进行障碍物的探测，并在探测到无人机距障碍物的距离小于等于预设报警距离时，发出如控制无人机悬停的报警信息，实现无人机在飞行时的有效避障。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。