一种四旋翼无人机安全间距保持系统和方法与流程

[0001]
本发明涉及电力系统无人机控制领域，尤其是涉及一种四旋翼无人机安全间距保持系统和方法。


背景技术：

[0002]
随着无人机技术的不断发展，其在电力系统内的各种应用也逐渐受到多方面的重视。目前，国内外众多学者和无人机爱好者已经对无人机开展了大量的开发和研究并获得了一些成果。然而，针对电力巡线这一特殊的应用背景而进行的无人机安全间距保持技术的研究并不多，各种新的距离探测方法和策略也有待继续研究。实现自动安全间距保持的关键环节就是无人机对输电线路的距离探测。
[0003]
无人机巡检测距系统是一个多传感器系统，通过不同方位传感器采集相关信息，同时对各个传感器采集的信息进行研判时需彼此对比分析，因此对信息融合处理的能力要求很高，从而产生了多传感器信息融合技术。多传感器信息融合技术基本原理即利用多传感器信息融合系统对各个传感器获得的信息进行协同处理，制定相应的规则，最后对多传感器信息进行综合优化处理，从而得到经过推理分析的更具有价值的信息，达到更好的描述被控对象的目的。在进行信息融合时，主要有六种方法：加权平均法、基于参数估计的信息融合方法、d-s证据推理、产生式规则、模糊逻辑和人工神经网络六种。
[0004]
目前关于无人机巡检避障技术的研究主要以国家电网公司立项的大型无人机巡检输电线路项目研究为主。该研究项目为了实现大型无人机在超视距范围内巡检输电线路，采用毫米波雷达避障技术建立无人机巡检避障系统，但是存在反射波如何过滤和避障系统设备较多，重量大等缺陷。
[0005]
对于电力多旋翼无人机巡检而言，由于其载重能力有限无法安装大载重、远距离机载检测装置，所以需要沿线路近距离飞行悬停检测。与输电线路保持安全距离飞行是多旋翼无人机在电力巡检中重要的安全保障之一，同时也是电力多旋翼无人机巡检的强制要求。但是无人机电力巡线要求传感器测量范围较大，灵敏度高，当障碍物距离无人机较近时，传感器容易受其影响，且无人机电力巡线过程中环境复杂多变，很难建立一个精确的数学模型来具体描述。


技术实现要素：

[0006]
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种四旋翼无人机安全间距保持系统和方法，实现实时、准确采集无人机与输电线路之间的距离，并通过快速计算和动作控制保证无人机安全作业。
[0007]
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0008]
一种四旋翼无人机安全间距保持系统，包括无人机内部相互连接的飞行控制器、供电模块和驱动模块，以及分别与飞行控制器连接的光流模块、测距模块和视觉模块，所述的光流模块用于检测飞行位置信息，所述的测距模块用于检测飞行高度信息，所述的视觉
模块用于图像信息采集，并根据图像信息进行线缆检测，所述的供电模块用于给驱动模块和飞行控制器供电，所述的驱动模块用于接收飞行控制器的信号并控制无人机的动作。
[0009]
进一步地，该系统还包括与飞行控制器连接的声光模块，所述的视觉模块还与sd卡连接，在无人机飞行过程中，当采集到特殊图像时，通过声光模块发出声光报警，并把采集到的图片数据存储到sd卡中。
[0010]
优选地，所述的光流模块、测距模块和视觉模块通过串口或i2c总线与飞行控制器连接。
[0011]
进一步优选地，所述的视觉模块包括与sd卡连接，用于图像采集的openmv4摄像头，以及与飞行控制器连接，用于图像数据处理的stm32f765单片机，所述的光流模块包括与飞行控制器连接的光流传感器，所述的测距模块包括与飞行控制器连接的激光测距传感器，所述的飞行控制器为无人机的主控芯片。
[0012]
进一步地，所述的openmv4摄像头斜向下正对线缆，考虑到电线后面的杂乱背景，使用支架将openmv4摄像头支起斜向下拍摄，这样openmv的画面就是地面和电线，而地面的颜色单一，可以去除干扰。
[0013]
一种用于所述的四旋翼无人机安全间距保持系统的控制方法，包括以下步骤：
[0014]
s1：使用光流模块和测距模块分别对四旋翼无人机进行定位采集和高度采集，得到位置和高度信号；
[0015]
s2：将两路信号经过滤波融合及信号处理后，输入模糊神经网络进行处理；
[0016]
s3：模糊神经网络输出飞行控制处理命令到飞行控制器；
[0017]
s4：飞行控制器通过驱动模块调节无人机飞行姿态，控制无人机与线缆之间的距离在最小安全边界线外；
[0018]
s5：视觉模块根据飞行控制器的指令，进行线缆检测，并将线缆检测数据发送至飞行控制器；
[0019]
s6：飞行控制器根据线缆检测数据对无人机进行姿态调整。
[0020]
进一步地，所述的滤波融合为klaman滤波。
[0021]
进一步地，所述的最小安全边界线包括相互连接形成矩形安全边界框的八条横向边界线和四条竖向边界线，所述的八条横向边界线中，四条分别与杆塔上的线缆平行，且相距避障安全距离，另外四条分别与杆塔之间的连杆平行，且相距避障安全距离。
[0022]
更进一步地，所述的避障安全距离通过电力线路的电压值和无人机的大小共同确定。
[0023]
进一步地，所述的姿态调整具体包括以下步骤：
[0024]
s61：获取图像信息，并将图像沿横向随机框选三个区域；
[0025]
s62：在每个区域内搜索黑色色块面积最大的点，并获取该点坐标；
[0026]
s63：利用坐标计算线缆斜率，并获取摄像头相对线缆的倾角大小；
[0027]
s64：根据倾角大小调整调整无人机姿态，使倾角减小。
[0028]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0029]
1)本发明中通过无人机外接的光流模块和测距模块，采集无人机的飞行高度和定位，并通过视觉模块检测线缆、杆塔等，最后无人机控制器将信息整合形成飞行器自主闭环控制，达到自主飞行任务，能够实现实时、准确采集无人机与输电线路之间的距离，并通过
快速计算和动作控制保证电力系统中无人机巡检作业的安全性；
[0030]
2)本发明基于模糊神经网络的多传感器融合方法，将采集的数据利用到基于模糊神经网络的无人机自动安全间距保持中，模糊逻辑可以控制那种只可凭经验控制、又难以准确地建立数学模型的系统，而神经网络能够映射任意函数关系，自学能力强，弥补了模糊逻辑的不足，得到的结果准确，提高可靠性；
[0031]
3)本发明用支架将openmv支起来，使其向斜下方拍摄，这样openmv的画面就是地面和电线，地面的颜色单一，可以去除干扰，提高图像采集的准确性；
[0032]
4)本发明通过对采集图像的处理，调整无人机的姿态，使其能够沿线缆平行飞行，减少其跨过最小安全边界线的几率。
附图说明
[0033]
图1为本发明系统结构示意图；
[0034]
图2为本发明控制方法的原理示意图；
[0035]
图3为最小安全边界线的示意图；
[0036]
图4为摄像头与线缆相对位置示意图；
[0037]
图5为线缆检测姿态调整原理示意图。
[0038]
其中，1、飞行控制器，2、光流模块，3、测距模块，4、视觉模块，5、声光模块，61、降压模块，62、电源模块，71、电调，72、电机，8、sd卡，9、最小安全边界线，10、线缆，11、杆塔。
具体实施方式
[0039]
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
[0040]
实施例
[0041]
如图1所示，本发明提供一种四旋翼无人机安全间距保持系统，包括无人机内部相互连接的飞行控制器1、供电模块和驱动模块，以及分别通过串口或i2c总线与飞行控制器1连接的光流模块2、测距模块3、视觉模块4和声光模块5，飞行控制器1即为无人机的主控芯片。
[0042]
供电模块包括相互连接的降压模块61和电源模块62，驱动模块包括相互连接的四个电调71和四个电机72，降压模块61与飞行控制器1连接，为飞行控制器1提供5v稳压供电，电源模块62与电调71连接，为其供电，飞行控制器1分别与四个电调71连接，输出四路pwm波通过电调71控制电机72动作，四个电机72接收信号并控制无人机的位置。
[0043]
光流模块2用于检测飞行位置信息，包括与飞行控制器1连接的光流传感器。
[0044]
测距模块3用于检测飞行高度信息，包括与飞行控制器1连接的激光测距传感器
[0045]
视觉模块4用于图像信息采集，并根据图像信息进行线缆检测，包括与sd卡连接，用于图像采集的openmv4摄像头，以及与飞行控制器1连接，用于图像数据处理的stm32f765单片机，如图4所示，openmv4摄像头斜向下正对线缆，sd卡8为micro sd卡，在无人机飞行过程中，当采集到特殊图像时，通过声光模块5发出声光报警，并把采集到的图片数据存储到sd卡8中。
[0046]
本系统利用光流传感器进行实时定位，利用激光测距传感器实时采集对地高度数据，这些外设模块通过串口或i2c总线发送给主控芯片来处理，而视觉模块4的openmv4摄像头主要用于图像信息采集，并经stm32f765单片机分析处理并发送到飞行控制器1，根据程序指令调节电机72转速以达到任务要求。在飞行过程中，会抓拍一些特殊图像时出现声光报警，并把数据存储到sd卡中，整个系统可以实现定高飞行、巡线检测、故障识别等功能。
[0047]
如图2所示，本发明还提供一种用于四旋翼无人机安全间距保持系统的控制方法，使用klaman滤波和模糊神经网络的多传感器融合方法，同时利用视觉模块4进行识别，从飞行控制器1中获得指令，判断什么开始巡线、巡杆，实现多旋翼无人机巡检的实时性和准确性避障，包括以下步骤：
[0048]
s1：使用光流模块2和测距模块3分别对四旋翼无人机进行定位采集和高度采集，得到位置和高度信号；
[0049]
s2：将两路信号经过klaman滤波融合及信号处理后，输入模糊神经网络进行处理，即使用klaman滤波和模糊神经网络的多传感器融合方法；
[0050]
s3：模糊神经网络输出飞行控制处理命令到飞行控制器1；
[0051]
s4：飞行控制器1通过驱动模块调节无人机飞行姿态，控制无人机与线缆之间的距离在最小安全边界线9外；
[0052]
s5：视觉模块4根据飞行控制器1的指令，进行线缆检测，并将线缆检测数据发送至飞行控制器1，具体包括：判断什么开始巡线、巡杆，并将巡线、巡杆的数据发送至飞行控制器1；
[0053]
s6：飞行控制器1根据线缆检测数据对无人机进行姿态调整。
[0054]
相对于传统的安全间距保持系统，该方法能够实时、准确采集无人机与输电线路之间的距离，并通过快速计算和动作控制，从而实现无人机与输电线路的安全间距保持。
[0055]
其中，如图3所示，输电线路和杆塔无人机在进行电力巡线作业时，由于线缆10和杆塔11结构复杂，所以在确定最小安全边界线9时需要将其进行简化处理，其中四个杆塔11分别记为
ⅰ
、
ⅱ
、
ⅲ
、
ⅳ
，无人机在杆塔
ⅰ
、
ⅱ
、
ⅲ
、
ⅳ
之间进行电力巡线作业。四个杆塔11顶部的四个端点为记为a、b、c、d，形成一个矩形，然后以这个矩形为边界，向外平移安全避障距离，得到避障边界线记顶点为p1～p8。此处的安全避障距离必须根据电力线路的具体电压值和无人机的大小共同确。即最小安全边界线9包括相互连接形成矩形安全边界框的八条横向边界线和四条竖向边界线，八条横向边界线中，四条分别与杆塔11上的线缆10平行，且相距避障安全距离，另外四条分别与杆塔11之间的连杆平行，且相距避障安全距离。
[0056]
实现安全间距保持的基础就是建立最小安全边界线9，只有正确建立最小安全边界线，才能准确的建立最小安全空间模型。
[0057]
如图5所示，姿态调整具体包括以下步骤：
[0058]
s61：获取图像信息，并将图像沿横向随机框选三个区域；
[0059]
s62：在每个区域内搜索黑色色块面积最大的点，并获取该点坐标；
[0060]
s63：利用坐标计算线缆斜率，并获取摄像头相对线缆的倾角大小；
[0061]
s64：根据倾角大小调整调整无人机姿态，使倾角减小。
[0062]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的工作人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替
换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。