本發(fā)明涉及機(jī)械臂控制，尤其涉及一種用于輸電線路巡檢的無人機(jī)機(jī)械臂控制系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、無人機(jī)在輸電線路巡檢中展現(xiàn)出巨大的潛力，但現(xiàn)有的無人機(jī)機(jī)械臂控制系統(tǒng)仍面臨著多方面的挑戰(zhàn)，尤其是在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行精確定位和姿態(tài)控制時(shí)，現(xiàn)有的控制系統(tǒng)往往缺乏足夠的魯棒性和適應(yīng)性，難以有效應(yīng)對輸電線路上復(fù)雜多變的工作條件和外部環(huán)境因素，其中，畸變校正和位姿估計(jì)技術(shù)是目前無人機(jī)機(jī)械臂控制系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵難題，在機(jī)械臂巡檢過程中，由于攝像頭和其他傳感器的畸變，往往會影響圖像的準(zhǔn)確性，進(jìn)而影響后續(xù)位姿估計(jì)和運(yùn)動軌跡規(guī)劃的精度，此外，由于輸電線路環(huán)境復(fù)雜，存在諸如強(qiáng)風(fēng)、干擾信號等外部因素，不僅限制了無人機(jī)在實(shí)際巡檢任務(wù)中的精準(zhǔn)性，還使得機(jī)械臂的運(yùn)動軌跡規(guī)劃和控制變得更加困難，亟需探索一種智能化的無人機(jī)機(jī)械臂控制系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對無人機(jī)機(jī)械臂的智能化操控。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種用于輸電線路巡檢的無人機(jī)機(jī)械臂控制系統(tǒng)，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種用于輸電線路巡檢的無人機(jī)機(jī)械臂控制系統(tǒng)包括：

3、所述畸變校正模塊用于：采集機(jī)械臂巡檢視頻；對機(jī)械臂巡檢視頻進(jìn)行平滑濾波處理，得到平滑圖像序列；對平滑圖像序列進(jìn)行反畸變校正，生成校正圖像序列；

4、所述位姿估計(jì)模塊用于：對校正圖像序列進(jìn)行三維位姿估計(jì)，得到位姿參數(shù)集；對位姿參數(shù)集進(jìn)行運(yùn)動軌跡擬合，生成擬合運(yùn)動軌跡；

5、所述延伸演化模塊用于：對擬合運(yùn)動軌跡進(jìn)行軌跡實(shí)體重建，得到運(yùn)動軌跡模型；對運(yùn)動軌跡模型進(jìn)行延伸軌跡演化，得到延伸軌跡數(shù)據(jù)；

6、所述約束分析模塊用于：基于運(yùn)動軌跡模型對延伸軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動約束分析，生成可行軌跡序列；對可行軌跡序列及機(jī)械臂巡檢視頻進(jìn)行進(jìn)程軌跡點(diǎn)同步處理，得到同步軌跡定位點(diǎn)；

7、所述控制規(guī)劃模塊用于：基于可行軌跡序列對同步軌跡定位點(diǎn)進(jìn)行巡檢行進(jìn)路線規(guī)劃，生成巡檢規(guī)劃路線；根據(jù)巡檢規(guī)劃路線對無人機(jī)機(jī)械臂進(jìn)行實(shí)時(shí)控制，以實(shí)現(xiàn)無人機(jī)機(jī)械臂的智能控制作業(yè)。

8、本發(fā)明通過畸變校正模塊對機(jī)械臂巡檢視頻進(jìn)行平滑濾波和反畸變校正，顯著提高了視頻圖像的質(zhì)量，減少了圖像畸變對后續(xù)位姿估計(jì)的影響，位姿估計(jì)模塊通過三維位姿估計(jì)技術(shù)，準(zhǔn)確獲取機(jī)械臂在三維空間中的位置和姿態(tài)，并結(jié)合運(yùn)動軌跡擬合，精確描繪機(jī)械臂的運(yùn)動路徑，延伸演化模塊通過對擬合運(yùn)動軌跡進(jìn)行實(shí)體重建與延伸演化，生成更為精確的運(yùn)動軌跡模型，并進(jìn)一步延伸生成軌跡數(shù)據(jù)，約束分析模塊通過基于運(yùn)動軌跡模型的約束分析，生成可行軌跡序列，并與機(jī)械臂巡檢視頻同步，確保軌跡點(diǎn)與實(shí)際巡檢進(jìn)程的高度一致，控制規(guī)劃模塊通過對可行軌跡序列的規(guī)劃，實(shí)時(shí)控制無人機(jī)機(jī)械臂的運(yùn)動，確保機(jī)械臂按照優(yōu)化路徑進(jìn)行巡檢，提升了無人機(jī)在輸電線路巡檢中的智能化水平和執(zhí)行效率。

9、優(yōu)選地，所述畸變校正模塊用于：采集機(jī)械臂巡檢視頻；對機(jī)械臂巡檢視頻進(jìn)行平滑濾波處理，得到平滑圖像序列；對平滑圖像序列進(jìn)行自適應(yīng)畸變校正，生成校正圖像序列，具體用于：

10、對輸電線路進(jìn)行多角度巡檢拍攝，得到機(jī)械臂巡檢視頻；對機(jī)械臂巡檢視頻進(jìn)行獨(dú)立幀抽取，得到巡檢視頻幀；

11、對巡檢視頻幀進(jìn)行時(shí)間戳標(biāo)記，得到時(shí)序幀集；對時(shí)序幀集進(jìn)行濾波核計(jì)算，得到視頻幀濾波核；

12、基于視頻幀濾波核對時(shí)序幀集進(jìn)行卷積運(yùn)算處理，得到平滑圖像序列；

13、對平滑圖像序列進(jìn)行畸變系數(shù)計(jì)算，得到圖像畸變參數(shù)；基于圖像畸變參數(shù)對平滑圖像序列進(jìn)行反畸變矩陣映射，生成畸變校正矩陣；

14、基于畸變校正矩陣對平滑圖像序列進(jìn)行圖像重投影處理，以生成校正圖像序列。

15、本發(fā)明通過對輸電線路進(jìn)行多角度巡檢拍攝并得到機(jī)械臂巡檢視頻，確保了全面捕捉輸電線路的多視角圖像數(shù)據(jù)，通過獨(dú)立幀抽取技術(shù)，將巡檢視頻分解為單獨(dú)的視頻幀，提高了圖像數(shù)據(jù)的處理精度，對視頻幀進(jìn)行時(shí)間戳標(biāo)記，生成時(shí)序幀集，確保了視頻幀的時(shí)序性和順序準(zhǔn)確性，對時(shí)序幀集進(jìn)行濾波核計(jì)算，有效去除了視頻中的噪聲，提升了視頻幀的質(zhì)量，基于視頻幀濾波核對時(shí)序幀集進(jìn)行卷積運(yùn)算處理，得到平滑圖像序列，減少了圖像中的細(xì)節(jié)失真，對平滑圖像序列進(jìn)行畸變系數(shù)計(jì)算，精確測定了圖像畸變參數(shù)，基于圖像畸變參數(shù)對平滑圖像序列進(jìn)行反畸變矩陣映射，生成畸變校正矩陣，修正了攝像機(jī)成像過程中產(chǎn)生的畸變，改善了圖像的幾何精度，基于畸變校正矩陣對平滑圖像序列進(jìn)行圖像重投影處理，生成校正圖像序列，確保圖像在空間中的位置和比例與實(shí)際物體一致，提供了高精度的圖像數(shù)據(jù)。

16、優(yōu)選地，所述對平滑圖像序列進(jìn)行畸變系數(shù)計(jì)算，得到圖像畸變參數(shù)；基于圖像畸變參數(shù)對平滑圖像序列進(jìn)行反畸變矩陣映射，以生成畸變校正矩陣的具體步驟為：

17、對平滑圖像序列進(jìn)行特征點(diǎn)分布分析，得到點(diǎn)位分布坐標(biāo)；

18、對點(diǎn)位分布坐標(biāo)進(jìn)行徑向距離計(jì)算，生成點(diǎn)位徑向距離；

19、基于點(diǎn)位徑向距離進(jìn)行徑向畸變識別，以得到徑向畸變系數(shù)；

20、對點(diǎn)位分布坐標(biāo)進(jìn)行切向偏移丈量，以生成切向偏移量；

21、對徑向畸變系數(shù)及切向偏移量進(jìn)行畸變合并處理，得到圖像畸變參數(shù)；

22、基于圖像畸變參數(shù)對平滑圖像序列進(jìn)行畸變空間映射，生成映射圖像空間；

23、對映射圖像空間進(jìn)行動態(tài)網(wǎng)格劃分，得到圖像細(xì)分網(wǎng)格；

24、根據(jù)圖像畸變參數(shù)對圖像細(xì)分網(wǎng)格進(jìn)行映射關(guān)系搭建，以生成畸變映射關(guān)系；

25、對畸變映射關(guān)系進(jìn)行單射性驗(yàn)證，得到單射性驗(yàn)證結(jié)果；基于單射性驗(yàn)證結(jié)果對畸變映射關(guān)系進(jìn)行映射修正，生成修正映射關(guān)系；

26、對修正映射關(guān)系進(jìn)行矩陣優(yōu)化轉(zhuǎn)換，以生成畸變校正矩陣。

27、本發(fā)明通過對平滑圖像序列進(jìn)行特征點(diǎn)分布分析，得到點(diǎn)位分布坐標(biāo)，精確定位圖像中的關(guān)鍵特征點(diǎn)，對點(diǎn)位分布坐標(biāo)進(jìn)行徑向距離計(jì)算，生成點(diǎn)位徑向距離，為進(jìn)一步的畸變識別提供了量化依據(jù)，識別和糾正圖像中的徑向畸變問題，提高了圖像的幾何精度，基于點(diǎn)位徑向距離進(jìn)行徑向畸變識別，得到徑向畸變系數(shù)，精確確定圖像中的徑向畸變程度，對點(diǎn)位分布坐標(biāo)進(jìn)行切向偏移丈量，生成切向偏移量，進(jìn)一步識別并量化圖像中的切向畸變，提高了圖像校正的全面性和精度，對徑向畸變系數(shù)及切向偏移量進(jìn)行畸變合并處理，得到圖像畸變參數(shù)，合并了徑向與切向畸變因素，提供了更為準(zhǔn)確的畸變修正依據(jù)，基于圖像畸變參數(shù)對平滑圖像序列進(jìn)行畸變空間映射，生成映射圖像空間，將圖像從畸變空間轉(zhuǎn)換到真實(shí)空間，有效消除了圖像畸變，對映射圖像空間進(jìn)行動態(tài)網(wǎng)格劃分，得到圖像細(xì)分網(wǎng)格，為精確的畸變校正提供了更細(xì)化的空間參考，根據(jù)圖像畸變參數(shù)對圖像細(xì)分網(wǎng)格進(jìn)行映射關(guān)系搭建，生成畸變映射關(guān)系，建立了細(xì)致的畸變校正模型，對畸變映射關(guān)系進(jìn)行單射性驗(yàn)證，得到單射性驗(yàn)證結(jié)果，確保了映射關(guān)系的唯一性和有效性，基于單射性驗(yàn)證結(jié)果對畸變映射關(guān)系進(jìn)行映射修正，生成修正映射關(guān)系，通過進(jìn)一步優(yōu)化畸變校正過程，提升了圖像的校正質(zhì)量，對修正映射關(guān)系進(jìn)行矩陣優(yōu)化轉(zhuǎn)換，生成畸變校正矩陣，最終得到高精度的畸變校正矩陣，確保了圖像校正過程的穩(wěn)定性和可靠性。

28、優(yōu)選地，所述位姿估計(jì)模塊用于：對校正圖像序列進(jìn)行三維位姿估計(jì)，得到位姿參數(shù)集；對位姿參數(shù)集進(jìn)行運(yùn)動軌跡擬合，生成擬合運(yùn)動軌跡，具體用于：

29、對校正圖像序列進(jìn)行特征點(diǎn)篩選，生成圖像特征描述子；

30、對圖像特征描述子進(jìn)行空間映射，得到特征空間坐標(biāo)；對特征空間坐標(biāo)進(jìn)行曲面重建，生成特征三維模型；

31、基于特征空間坐標(biāo)對特征三維模型進(jìn)行運(yùn)動矢量計(jì)算，得到運(yùn)動矢量值；對運(yùn)動矢量值進(jìn)行位置參數(shù)映射，生成基礎(chǔ)位置參數(shù)；

32、對特征三維模型進(jìn)行歐拉角解算，得到模型角度參數(shù)；基于模型角度參數(shù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)矩陣分析，生成模型旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)；

33、對基礎(chǔ)位置參數(shù)及模型旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型姿態(tài)映射，生成位姿參數(shù)集；

34、對位姿參數(shù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)插值處理，得到插值軌跡數(shù)據(jù)；對插值軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合，生成擬合運(yùn)動軌跡。

35、本發(fā)明通過對校正圖像序列進(jìn)行特征點(diǎn)篩選，生成圖像特征描述子，篩選出圖像中的關(guān)鍵特征點(diǎn)，減少噪聲，對圖像特征描述子進(jìn)行空間映射，得到特征空間坐標(biāo)，將圖像特征映射到三維空間，對特征空間坐標(biāo)進(jìn)行曲面重建，生成特征三維模型，完成從二維圖像到三維空間的轉(zhuǎn)換，基于特征空間坐標(biāo)對特征三維模型進(jìn)行運(yùn)動矢量計(jì)算，得到運(yùn)動矢量值，捕捉物體在三維空間中的動態(tài)變化，對運(yùn)動矢量值進(jìn)行位置參數(shù)映射，生成基礎(chǔ)位置參數(shù)，將運(yùn)動信息轉(zhuǎn)換為具體的三維位置坐標(biāo)，對特征三維模型進(jìn)行歐拉角解算，得到模型角度參數(shù)，計(jì)算物體的旋轉(zhuǎn)角度，基于模型角度參數(shù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)矩陣分析，生成模型旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，精確計(jì)算物體的旋轉(zhuǎn)參數(shù)，對基礎(chǔ)位置參數(shù)及模型旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型姿態(tài)映射，生成位姿參數(shù)集，準(zhǔn)確描述物體的空間姿態(tài)，對位姿參數(shù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)插值處理，得到插值軌跡數(shù)據(jù)，平滑處理軌跡數(shù)據(jù)，對插值軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合，生成擬合運(yùn)動軌跡，優(yōu)化運(yùn)動軌跡，減少誤差，提高機(jī)械臂操作的精度和效率。

36、優(yōu)選地，所述延伸計(jì)算模塊用于：對擬合運(yùn)動軌跡進(jìn)行軌跡實(shí)體重建，得到運(yùn)動軌跡模型；對運(yùn)動軌跡模型進(jìn)行延伸軌跡演化，得到延伸軌跡數(shù)據(jù)，具體用于：

37、對擬合運(yùn)動軌跡進(jìn)行物理參數(shù)映射，得到軌跡物理參數(shù)；

38、對軌跡物理參數(shù)進(jìn)行軌跡實(shí)體重建，得到運(yùn)動軌跡模型；

39、對運(yùn)動軌跡模型進(jìn)行運(yùn)動范圍分析，得到軌跡運(yùn)動邊界；

40、基于軌跡運(yùn)動邊界進(jìn)行軌跡延伸模擬，生成延伸軌跡數(shù)據(jù)。

41、本發(fā)明通過對擬合運(yùn)動軌跡進(jìn)行物理參數(shù)映射，得到軌跡物理參數(shù)，將擬合后的軌跡數(shù)據(jù)與實(shí)際物理參數(shù)關(guān)聯(lián)，確?？刂葡到y(tǒng)對軌跡的實(shí)時(shí)反饋和處理，保證物理運(yùn)動與模擬運(yùn)動的一致性，對軌跡物理參數(shù)進(jìn)行軌跡實(shí)體重建，得到運(yùn)動軌跡模型，將物理參數(shù)通過重建方法轉(zhuǎn)化為實(shí)際的運(yùn)動軌跡模型，為后續(xù)的運(yùn)動控制提供可靠的實(shí)體模型，對運(yùn)動軌跡模型進(jìn)行運(yùn)動范圍分析，得到軌跡運(yùn)動邊界，評估軌跡的運(yùn)動極限及邊界，提前預(yù)測和識別潛在的障礙物，確保機(jī)械臂在巡檢過程中不發(fā)生碰撞或誤操作，基于軌跡運(yùn)動邊界進(jìn)行軌跡延伸模擬，生成延伸軌跡數(shù)據(jù)，通過延伸模擬可預(yù)測不同工作條件下的運(yùn)動軌跡，提前識別軌跡變化，提供更精確的控制策略，避免因軌跡變化導(dǎo)致的誤差。

42、優(yōu)選地，所述約束分析模塊用于：基于運(yùn)動軌跡模型對延伸軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動約束分析，生成可行軌跡序列；對可行軌跡序列及機(jī)械臂巡檢視頻進(jìn)行進(jìn)程軌跡點(diǎn)同步處理，得到同步軌跡定位點(diǎn)，具體用于：

43、對運(yùn)動軌跡模型進(jìn)行關(guān)節(jié)限位計(jì)算，得到關(guān)節(jié)限位約束；根據(jù)關(guān)節(jié)限位約束對運(yùn)動軌跡模型進(jìn)行加速度約束檢測，生成加速度約束；

44、基于關(guān)節(jié)限位約束及加速度約束對延伸軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行約束規(guī)避調(diào)整，生成可行軌跡序列；

45、對可行軌跡序列進(jìn)行進(jìn)程軌跡點(diǎn)識別，得到進(jìn)程軌跡定位點(diǎn)；

46、根據(jù)進(jìn)程軌跡定位點(diǎn)對機(jī)械臂巡檢視頻進(jìn)行定位同步匹配，生成同步軌跡定位點(diǎn)。

47、本發(fā)明通過對運(yùn)動軌跡模型進(jìn)行關(guān)節(jié)限位計(jì)算并得到關(guān)節(jié)限位約束，有效確保機(jī)械臂在執(zhí)行任務(wù)過程中不會超出其運(yùn)動范圍，避免發(fā)生機(jī)械臂碰撞或損壞，根據(jù)關(guān)節(jié)限位約束對運(yùn)動軌跡模型進(jìn)行加速度約束檢測并生成加速度約束，確保機(jī)械臂在巡檢過程中運(yùn)動速度和加速度符合物理限制，從而避免因加速度過大而導(dǎo)致設(shè)備故障或運(yùn)動不平滑，通過結(jié)合關(guān)節(jié)限位約束和加速度約束對延伸軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行約束規(guī)避調(diào)整，生成可行軌跡序列，優(yōu)化機(jī)械臂的路徑規(guī)劃，對可行軌跡序列進(jìn)行進(jìn)程軌跡點(diǎn)識別并得到進(jìn)程軌跡定位點(diǎn)，精確定位機(jī)械臂的每一個(gè)運(yùn)動點(diǎn)，提升巡檢過程中軌跡的跟蹤精度，根據(jù)進(jìn)程軌跡定位點(diǎn)對機(jī)械臂巡檢視頻進(jìn)行定位同步匹配，生成同步軌跡定位點(diǎn)，確保視頻監(jiān)控和機(jī)械臂的實(shí)時(shí)動作同步，提供準(zhǔn)確的視覺反饋和定位數(shù)據(jù)。

48、優(yōu)選地，所述對運(yùn)動軌跡模型進(jìn)行關(guān)節(jié)限位計(jì)算，得到關(guān)節(jié)限位約束；根據(jù)關(guān)節(jié)限位約束對運(yùn)動軌跡模型進(jìn)行加速度約束檢測，生成加速度約束的具體步驟為：

49、收集機(jī)械臂結(jié)構(gòu)參數(shù)；基于機(jī)械臂結(jié)構(gòu)參數(shù)對運(yùn)動軌跡模型進(jìn)行運(yùn)動碰撞測試，生成關(guān)節(jié)碰撞數(shù)據(jù)；

50、對關(guān)節(jié)碰撞數(shù)據(jù)進(jìn)行活動范圍識別，得到關(guān)節(jié)活動范圍；根據(jù)關(guān)節(jié)活動范圍對運(yùn)動軌跡模型進(jìn)行關(guān)節(jié)限位分析，得到關(guān)節(jié)限位約束；

51、對運(yùn)動軌跡模型進(jìn)行微分運(yùn)算，得到關(guān)節(jié)角加速度；對關(guān)節(jié)角加速度進(jìn)行離群值檢測，生成異常加速度；

52、基于異常加速度進(jìn)行關(guān)節(jié)受力分析，生成關(guān)節(jié)受力信息；根據(jù)關(guān)節(jié)受力信息對運(yùn)動軌跡模型進(jìn)行加速度限位范圍；

53、基于加速度限位范圍進(jìn)行加速度約束反演，生成加速度約束。

54、本發(fā)明通過收集機(jī)械臂結(jié)構(gòu)參數(shù)，精確獲得運(yùn)動學(xué)特性，基于結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行運(yùn)動碰撞測試，生成關(guān)節(jié)碰撞數(shù)據(jù)，避免機(jī)械臂在運(yùn)行過程中發(fā)生碰撞，通過關(guān)節(jié)碰撞數(shù)據(jù)識別活動范圍，確定每個(gè)關(guān)節(jié)的可活動范圍，優(yōu)化路徑規(guī)劃并提高靈活性，對關(guān)節(jié)活動范圍進(jìn)行限位分析，得到關(guān)節(jié)限位約束，確保運(yùn)動范圍合理，避免關(guān)節(jié)損壞或卡滯，對運(yùn)動軌跡進(jìn)行微分運(yùn)算，得到關(guān)節(jié)角加速度，精準(zhǔn)分析關(guān)節(jié)運(yùn)動過程中的受力情況，對關(guān)節(jié)角加速度進(jìn)行離群值檢測，生成異常加速度數(shù)據(jù)，及時(shí)識別潛在故障或異常情況，基于異常加速度進(jìn)行關(guān)節(jié)受力分析，生成受力信息，優(yōu)化關(guān)節(jié)設(shè)計(jì)，根據(jù)關(guān)節(jié)受力信息設(shè)置加速度限位范圍，確保運(yùn)動穩(wěn)定，避免因過大加速度損壞機(jī)械臂，基于加速度限位范圍進(jìn)行約束反演，生成加速度約束，確保機(jī)械臂平穩(wěn)運(yùn)行，提高操作精度。

55、優(yōu)選地，所述基于關(guān)節(jié)限位約束及加速度約束對延伸軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行約束規(guī)避調(diào)整，生成可行軌跡序列的具體步驟為：

56、對關(guān)節(jié)限位約束及加速度約束進(jìn)行約束矩陣構(gòu)建，得到約束條件矩陣；

57、對延伸軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行主要變形模態(tài)提取，生成軌跡變形主趨勢；

58、根據(jù)約束條件矩陣對軌跡變形主趨勢進(jìn)行約束規(guī)避方向定位，生成軌跡調(diào)整方向；

59、基于軌跡調(diào)整方向?qū)ρ由燔壽E數(shù)據(jù)進(jìn)行軌跡調(diào)整，得到可行軌跡序列。

60、本發(fā)明通過對關(guān)節(jié)限位約束及加速度約束進(jìn)行約束矩陣構(gòu)建，生成約束條件矩陣，精確地定義了機(jī)械臂運(yùn)動的安全邊界，確保運(yùn)動軌跡始終在可操作范圍內(nèi)，避免因過大或過小的運(yùn)動產(chǎn)生不可控或危險(xiǎn)的狀況，對延伸軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行主要變形模態(tài)提取，生成軌跡變形主趨勢，分析并識別出軌跡中存在的形變趨勢，根據(jù)約束條件矩陣對軌跡變形主趨勢進(jìn)行約束規(guī)避方向定位，生成軌跡調(diào)整方向，準(zhǔn)確判斷軌跡偏差，避免由于形變導(dǎo)致的軌跡誤差，基于軌跡調(diào)整方向?qū)ρ由燔壽E數(shù)據(jù)進(jìn)行軌跡調(diào)整，得到可行軌跡序列，有效地保證了機(jī)械臂運(yùn)動的平滑性和精度，確保其在復(fù)雜的輸電線路巡檢環(huán)境中能夠高效、穩(wěn)定地完成任務(wù)。

61、優(yōu)選地，所述控制規(guī)劃模塊用于：基于可行軌跡序列對同步軌跡定位點(diǎn)進(jìn)行巡檢行進(jìn)路線規(guī)劃，生成巡檢規(guī)劃路線；根據(jù)巡檢規(guī)劃路線對無人機(jī)機(jī)械臂進(jìn)行實(shí)時(shí)控制，以實(shí)現(xiàn)無人機(jī)機(jī)械臂的智能控制作業(yè)，具體用于：

62、根據(jù)同步軌跡定位點(diǎn)對可行軌跡序列進(jìn)行垂直投影處理，得到可行軌跡投影點(diǎn)；

63、基于可行軌跡序列對可行軌跡投影點(diǎn)進(jìn)行巡檢行進(jìn)規(guī)劃，生成巡檢規(guī)劃路線；

64、對巡檢規(guī)劃路線進(jìn)行控制指令轉(zhuǎn)換，以生成機(jī)械臂控制指令；

65、利用機(jī)械臂控制指令對無人機(jī)機(jī)械臂進(jìn)行實(shí)時(shí)控制，以實(shí)現(xiàn)無人機(jī)機(jī)械臂的智能控制作業(yè)。

66、本發(fā)明通過同步軌跡定位點(diǎn)對可行軌跡序列進(jìn)行垂直投影處理，得到可行軌跡投影點(diǎn)，準(zhǔn)確確定了巡檢任務(wù)中機(jī)械臂運(yùn)動的空間位置，消除了由于環(huán)境或設(shè)備誤差帶來的軌跡偏差，基于可行軌跡序列對可行軌跡投影點(diǎn)進(jìn)行巡檢行進(jìn)規(guī)劃，生成巡檢規(guī)劃路線，自動優(yōu)化了巡檢路徑，減少了巡檢時(shí)間與成本，確保無人機(jī)機(jī)械臂能夠按照最優(yōu)路線進(jìn)行巡檢，避免不必要的重復(fù)巡檢和路徑浪費(fèi)，對巡檢規(guī)劃路線進(jìn)行控制指令轉(zhuǎn)換，生成機(jī)械臂控制指令，自動將巡檢路徑轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行的控制指令，精確指導(dǎo)機(jī)械臂的每一步運(yùn)動，使得機(jī)械臂能夠精準(zhǔn)執(zhí)行復(fù)雜的軌跡，確保了控制指令的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度，利用機(jī)械臂控制指令對無人機(jī)機(jī)械臂進(jìn)行實(shí)時(shí)控制，以實(shí)現(xiàn)無人機(jī)機(jī)械臂的智能控制作業(yè)，確保機(jī)械臂能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)巡檢任務(wù)的動態(tài)變化，靈活適應(yīng)現(xiàn)場環(huán)境變化，提升了巡檢過程中的靈活性和自主性，增強(qiáng)了無人機(jī)機(jī)械臂的智能化水平和工作效率。