一种无人机巡检任务自动规划方法、装置、系统及存储介质与流程

本发明涉及一种无人机巡检任务自动规划方法、装置、系统及存储介质，属于路径规划。

背景技术：

1、在电力系统中，输电运维专业的主要任务之一便是对输电线路设备巡检检查、维护管理，及时发现设备存在的问题。随着多旋翼无人机技术的发展应用，使用无人机进行输电线路巡检带来的高效性和便利性，使其成为当下输电线路巡检的主流方式。

2、随着输电线路巡检需求不断增大，单次任务巡检单基杆塔的方式已无法满足要求，需要升级为单次任务巡检多基杆塔，但单次任务巡检多基杆塔主要存在以下两个问题，一是多旋翼无人机的续航水平无法支撑无人机长时间飞行，解决该问题可在无人机执行任务途中增加充电点，无人机执行任务电量不足时前往充电点充电，满电后继续执行任务；二是在无人机巡检任务由单基巡检改为多基巡检时，多基杆塔的巡检距离跨度大、时间长，还要考虑地形、天气、续航等因素，导致巡检路线的规划难度加大。

3、另一方面人工规划方式不仅耗费时间，而且规划时无法考虑巡检过程中天气实时变化情况和无人机实时续航水平，规划出的巡检路线不符合实际巡检要求。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种无人机巡检任务自动规划方法、装置、系统及存储介质，能够解决单任务巡检多基杆塔路线规划困难问题，生成距离短、安全系数高的巡检路线，提升输电线路无人机自主巡检效率和安全水平。

2、为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供一种无人机巡检任务自动规划方法，包括：

4、根据预获取的无人机巡检任务信息，确定无人机起降位置、杆塔坐标位置和自助充电位置，并在预划分的巡检区域内设置起飞点、降落点、巡视点和充电点；

5、基于所述无人机起降位置、杆塔坐标位置和自助充电位置，以及所述起飞点、降落点、巡视点和充电点，将无人机电量和无人机巡检区域气象数据作为限制条件，构建无人机巡检任务规划模型；

6、利用预获取的路径规划算法求解所述无人机巡检任务规划模型，获取无人机巡检任务的最优规划。

7、结合第一方面，进一步的，还包括根据无人机的机型将所述最优规划转换为无人机所适配的标准航线文件，并下发至无人机执行。

8、结合第一方面，进一步的，将无人机巡检区域气象数据作为限制条件包括：

9、获取巡检任务开始时无人机能抵达的所有路径点，间隔预设时间对各路径点进行判断，基于气象数据，选取安全的路径点作为新的起点，从新的起点出发并再次获取无人机能抵达的所有路径点，依此遍历所有路径点，获取路径集合并从中选取耗时最短的路径。

10、结合第一方面，进一步的，所述无人机巡检任务规划模型的目标函数为：

11、min(∑i∈v∑j∈v,j≠isij·pij+∑i∈b∑j∈v(sij·pij+sji·pji))

12、其中，sij、sji为无人机巡检路线策略变量，sij＝0表示无人机不会从路径点i飞到路径点j，sij＝1表示无人机会从路径点i飞到路径点j，sji＝0表示无人机不会从路径点j飞到路径点i，sji＝1表示无人机会从路径点j飞到路径点i，pij为路径点i与路径点j之间的直线距离，pji为路径点j与路径点i之间的直线距离，v为路径点集合，b为充电区域集合。

13、结合第一方面，进一步的，利用预获取的路径规划算法求解所述无人机巡检任务规划模型，获取无人机巡检任务的最优规划包括：

14、分枝：记待解决的无人机巡检任务规划问题为q，记q当前的最优可行解为optimalsol，用于记录不断更新的最优可行解，初值取q中的任一可行解，为当前可行解对应的目标函数的下界，记为lb，设y为q的解空间，q作为搜索树的根节点，利用深度优先搜索策略算法，不断划分解空间y的子解空间作为搜索树的分枝节点；

15、定界：利用贪心算法查找每个分枝节点的可行解，并将查找到的多个可行解取并集，获取分枝节点的最优解集合，利用线性松弛法获取可行解的目标函数的下界，将可变化飞行巡检路线策略变量的取值范围由(0,1)扩大至[0,1]，实现对各分枝节点的定界；

16、解枝：对各分枝节点进行洞悉条件测试，若分枝节点的下界大于或等于最优可行解optimalsol对应的目标函数的下界，则该分枝节点可洞悉而不再被考虑，否则，更新最优可行解optimalsol为该分枝节点的下界；

17、迭代进行定界和解枝，直至所有分枝节点均被洞悉为止，获取最优可行解optimalsol作为最优规划；

18、其中，迭代包括对所有定界后的分枝节点进行比较，选取下界最小的分枝节点进行分枝、定界和解枝，直至无人机生成的所有巡检路线对应的分枝节点不存在子分枝节点或子分枝节点均已被剪枝为止，获取最优可行解optimalsol作为最优规划。

19、结合第一方面，进一步的，所述贪心算法包括基于无人机实时位置的贪心算法和基于全局最短路径点距离的贪心算法；

20、所述基于全局最短路径点距离的贪心算法包括：搜索当前解空间中包含的路径点之间的边，选取欧氏距离最小的边作为无人机遍历路径中的元素，更新当前解空间，当解空间为空集时，停止搜索；

21、所述基于无人机实时位置的贪心算法包括：根据实时获取的无人机位置的坐标信息，搜索距无人机最近且未遍历的路径点，若存在距无人机最近且未遍历的路径点，则无人机飞往该路径点，并更新无人机位置的坐标信息，继续搜索下一距无人机最近且未遍历的路径点，直至没有路径点可搜索为止，生成无人机巡检路线并停止搜索。

22、第二方面，本发明提供一种无人机巡检任务自动规划装置，包括：

23、信息模块：用于根据预获取的无人机巡检任务信息，确定无人机起降位置、杆塔坐标位置和自助充电位置，并在预划分的巡检区域内设置起飞点、降落点、巡视点和充电点；

24、规划模块：用于基于所述无人机起降位置、杆塔坐标位置和自助充电位置，以及所述起飞点、降落点、巡视点和充电点，将无人机电量和无人机巡检区域气象数据作为限制条件，构建无人机巡检任务规划模型；

25、计算模块：用于利用预获取的路径规划算法求解所述无人机巡检任务规划模型，获取无人机巡检任务的最优规划。

26、结合第二方面，进一步的，还包括：

27、存储模块：用于存储无人机巡检任务信息、杆塔信息、无人机巡检区域气象数据和无人机参数信息；

28、通讯模块：用于与上级系统交互获取无人机巡检任务信息，以及下发航线文件至无人机。

29、第三方面，本发明提供一种无人机巡检任务自动规划系统，包括处理器及存储介质；

30、所述存储介质用于存储指令；

31、所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据第一方面任一项所述方法的步骤。

32、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

33、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

34、本发明提供的无人机巡检任务自动规划方法，基于无人机起降位置、杆塔坐标位置和自助充电位置，以及起飞点、降落点、巡视点和充电点，将无人机电量和无人机巡检区域气象数据作为限制条件，构建无人机巡检任务规划模型并进行求解，获取无人机巡检任务的最优规划，能够解决单任务巡检多基杆塔路线规划困难问题，通过构建数学模型和算法求解，实现基于任务数据、气象数据等信息生成距离短、安全系数高的巡检路线，并根据无人机机型将最优规划转换为无人机所适配的标准航线文件，自动下发至无人机执行，满足单任务多杆塔的巡检需求，提升输电线路无人机自主巡检效率和安全水平。