本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)的運(yùn)行檢修領(lǐng)域技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于輸電線路巡檢無人機(jī)的三維航跡規(guī)劃方法。
背景技術(shù)：
近年來，隨著社會經(jīng)濟(jì)的突飛猛進(jìn)及城市規(guī)模的迅猛發(fā)展，生活與工業(yè)用電需求越來越大。在大用電需求的背后，以超/特高壓輸電線路(以下簡稱輸電線路)為主骨架的全國互聯(lián)大電網(wǎng)應(yīng)運(yùn)而生，電網(wǎng)規(guī)模也越來越大。然而，正是電網(wǎng)規(guī)模的迅猛擴(kuò)大，輸電線路安全運(yùn)行所面臨的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)也與日俱增：極端自然災(zāi)害、動植物侵入、人為外力破壞等非傳統(tǒng)因素造成的電網(wǎng)事故時(shí)有發(fā)生。隨著無人飛行器技術(shù)的發(fā)展，將無人飛行器應(yīng)用于電力巡線已經(jīng)成為可能。
輸電線路巡檢無人機(jī)航路問題與常規(guī)意義上的作戰(zhàn)無人機(jī)考慮因素具有較大差別。傳統(tǒng)作戰(zhàn)無人機(jī)在對既定敵方目標(biāo)進(jìn)行偵察時(shí)，主要對任務(wù)目標(biāo)進(jìn)行目標(biāo)價(jià)值分析，自身約束條件(如：續(xù)航能力、有效載荷等)以及包括敵方雷達(dá)、防空武器在內(nèi)的飛行作業(yè)環(huán)境的綜合分析，從而制定相關(guān)的飛行航路；而輸電線路巡檢無人機(jī)主要作業(yè)對象為高壓輸電線路及其沿途桿塔，雖不存在無人機(jī)隱蔽性需求，但需要在滿足安全距離的前提下，盡可能地貼近輸電線路興趣點(diǎn)進(jìn)行觀察作業(yè)；另外，巡檢無人機(jī)作業(yè)時(shí)比常規(guī)作戰(zhàn)無人機(jī)任務(wù)環(huán)境更加苛刻的條件在于，現(xiàn)場環(huán)境只能通過無人機(jī)機(jī)載視頻成像發(fā)現(xiàn)航路前方的“威脅”，特別是在居民生活區(qū)進(jìn)行輸電線路巡檢時(shí)航路規(guī)劃算法更加需要考慮空間中的不規(guī)則障礙物，這就需要航路規(guī)劃算法具有一定的自學(xué)能力，并能具有處理事務(wù)的能力。
目前還是沒有專門為輸電線路巡檢無人機(jī)設(shè)計(jì)的航跡規(guī)劃方法，導(dǎo)致了無人機(jī)無法用于輸電線路的巡檢。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于提供一種用于輸電線路巡檢無人機(jī)的三維航跡規(guī)劃方法，該方法提高了航跡規(guī)劃效率，減少了無人機(jī)電力巡線的三維航跡規(guī)劃時(shí)間。
為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明公開的用于輸電線路巡檢無人機(jī)的三維航跡規(guī)劃方法，其特征在于，它包括如下步驟：
步驟1：對障礙物進(jìn)行建模，在任意一個(gè)巡檢任務(wù)中，將所有障礙物和桿塔的坐標(biāo)上傳至無人機(jī)機(jī)載計(jì)算機(jī)中，在無人機(jī)機(jī)載計(jì)算機(jī)的地圖中設(shè)置圓柱體模型包裹住每個(gè)的障礙物；
設(shè)障礙物中心經(jīng)緯度坐標(biāo)為(xi,yi)，能包裹住障礙物的最小圓半徑為：ri(i＝1，2，3，4……n)，n為障礙物總數(shù)，則能包裹住障礙物的最小圓柱體的平面投影方程為：
(x-xi)2+(y-yi)2≤ri2 (1)
式1中x、y分別為無人機(jī)實(shí)時(shí)經(jīng)緯度坐標(biāo)；
步驟2：根據(jù)已探測到的飛行環(huán)境信息，采用以下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行無人機(jī)全局航跡規(guī)劃，獲得基準(zhǔn)航跡；
所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括1個(gè)隱含層和1個(gè)輸出層；
所述隱含層函數(shù)為tansig傳遞函數(shù)：
所述輸出層函數(shù)為purelin函數(shù)：
zBP＝ayBP+b (3)
其中式(2)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的傳遞函數(shù)，屬于雙曲正切S型傳輸函數(shù)；式(3)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層使用的傳遞函數(shù)，屬于線性函數(shù)；xBP為無人機(jī)沿著輸電線路飛行會遇到的某個(gè)桿塔、某個(gè)障礙物的坐標(biāo)，e為自然對數(shù)的底數(shù)；yBP為將xBP輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 后隱含層的輸出，zBP為輸出層的輸出坐標(biāo)；a、b為對應(yīng)某條輸電線路在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中所選擇的預(yù)設(shè)經(jīng)驗(yàn)參數(shù)；所有桿塔和障礙物的坐標(biāo)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出一組坐標(biāo)zBP；
根據(jù)上述求出的能包裹住障礙物的最小圓柱體的平面投影方程和對應(yīng)的障礙物中心經(jīng)緯度坐標(biāo)(xi,yi)，確定以上各個(gè)障礙物最小圓柱體的具體位置和大小，然后在避開以上各個(gè)障礙物最小圓柱體的前提下將公式3輸出的坐標(biāo)組zBP中的對應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)順次相連起來組成的路徑就是適合無人機(jī)飛行的巡檢路線，既能讓無人機(jī)有效避開障礙物，又能讓無人機(jī)保持在輸電線路附近飛行。
本發(fā)明的有益效果：
本發(fā)明對電力巡線無人機(jī)航跡規(guī)劃方法進(jìn)行了研究，基于序列規(guī)劃思想，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法規(guī)劃基準(zhǔn)航跡，提高了航跡規(guī)劃效率，減少了無人機(jī)電力巡線的三維航跡規(guī)劃時(shí)間。
具體實(shí)施方式
以下結(jié)合具體實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明：
一種用于輸電線路巡檢無人機(jī)的三維航跡規(guī)劃方法，它包括如下步驟：
步驟1：對障礙物進(jìn)行建模，在任意一個(gè)巡檢任務(wù)中，將所有障礙物和桿塔的坐標(biāo)上傳至無人機(jī)機(jī)載計(jì)算機(jī)中，在無人機(jī)機(jī)載計(jì)算機(jī)的地圖中設(shè)置圓柱體模型包裹住每個(gè)的障礙物；
設(shè)障礙物中心經(jīng)緯度坐標(biāo)為(xi,yi)，能包裹住障礙物的最小圓半徑為：ri(i＝1，2，3，4……n)，n為障礙物總數(shù)，則能包裹住障礙物的最小圓柱體的平面投影方程為：
(x-xi)2+(y-yi)2≤ri2 (1)
式1中x、y分別為無人機(jī)實(shí)時(shí)經(jīng)緯度坐標(biāo)；
步驟2：根據(jù)已探測到的飛行環(huán)境信息(包括障礙物坐標(biāo)和大小，桿塔坐標(biāo)和高度)，采用以下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行無人機(jī)全局航跡規(guī)劃，獲得基準(zhǔn)航跡；
所述的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括1個(gè)隱含層和1個(gè)輸出層；
所述隱含層函數(shù)為tansig傳遞函數(shù)：
所述輸出層函數(shù)為purelin函數(shù)：
zBP＝ayBP+b (3)
其中式(2)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的傳遞函數(shù)，屬于雙曲正切S型傳輸函數(shù)；式(3)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層使用的傳遞函數(shù)，屬于線性函數(shù)；xBP為無人機(jī)沿著輸電線路飛行會遇到的某個(gè)桿塔、某個(gè)障礙物的坐標(biāo)，e為自然對數(shù)的底數(shù)；yBP為將xBP輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后隱含層的輸出，zBP為輸出層的輸出坐標(biāo)；a、b為對應(yīng)某條輸電線路在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中所選擇的預(yù)設(shè)經(jīng)驗(yàn)參數(shù)；所有桿塔和障礙物的坐標(biāo)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出一組坐標(biāo)zBP；
根據(jù)上述求出的能包裹住障礙物的最小圓柱體的平面投影方程和對應(yīng)的障礙物中心經(jīng)緯度坐標(biāo)(xi,yi)，確定以上各個(gè)障礙物最小圓柱體的具體位置和大小，然后在避開以上各個(gè)障礙物最小圓柱體的前提下將公式3輸出的坐標(biāo)組zBP中的對應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)順次相連起來組成的路徑就是適合無人機(jī)飛行的巡檢路線，既能讓無人機(jī)有效避開障礙物，又能讓無人機(jī)保持在輸電線路附近飛行。
步驟3：根據(jù)以下方式對步驟2得到的無人機(jī)飛行巡檢路線進(jìn)行優(yōu)化：
計(jì)算步驟2的無人機(jī)飛行巡檢路線與期望飛行路線(期望飛行路線為人工在地圖上繪制的最優(yōu)路線)之間的最小均方差，即得到無人機(jī)飛行巡檢路線與期望飛行路線之間的總誤差值；根據(jù)總誤差和梯度下降法對步驟2的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各連接權(quán)值進(jìn)行調(diào)整，經(jīng)過若干次調(diào)整，將總誤差調(diào)整至預(yù)設(shè)的容許誤差范圍內(nèi)，使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的飛行路線與期望飛行路線基本重合(上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的具體過程為現(xiàn)有技術(shù)詳見參考文獻(xiàn)：無人機(jī)航路規(guī)劃與威脅源模型研究《微計(jì)算機(jī)信息》2009年第25卷第7-1期，以及參考文獻(xiàn)： 一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移動機(jī)器人路徑規(guī)劃算法，《高技術(shù)通訊》2002,12(9)：42-45)。
步驟4：測量各個(gè)桿塔的高度，對上述生成的二維航跡中各個(gè)桿塔對應(yīng)的坐標(biāo)點(diǎn)賦予上述測量得到的對應(yīng)高度，從而完成三維航跡規(guī)劃。
上述技術(shù)方案中用到的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks，ANN)是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。
高壓輸電線路為已建成輸電線路具有固定的經(jīng)緯度坐標(biāo)，輸電線路一般不發(fā)生變化。由于輸電線路桿塔相對地面高度為常數(shù)，輸電線路無人機(jī)可以起飛后先到達(dá)預(yù)定高度，在此高度上按照航路進(jìn)行巡檢，并對航路上的障礙物進(jìn)行航路修改，而對于輸電線路的航路規(guī)劃問題，則從三維空間航路問題簡化為二維航路規(guī)劃問題，這樣就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入上來講，可以大大提高算法的效率，并簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)。
本發(fā)明的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好的解決固定高度的高壓輸電線路興趣點(diǎn)的巡視。而對于高度存在差異的輸電線路，可以通過機(jī)載云臺攝像機(jī)調(diào)整攝像機(jī)的姿態(tài)角則可以對待巡視的興趣點(diǎn)進(jìn)行攝像、拍照等監(jiān)控措施。
上述技術(shù)方案中，針對武漢周邊某220kV輸電線路，采集桿塔坐標(biāo)、輸電線路沿線障礙物坐標(biāo)。在MATLAB軟件中進(jìn)行編碼，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行仿真，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，在該案例中a取值范圍為0.83～0.85，b取值范圍為0.20～0.25，得到了較為理想的無人機(jī)巡檢飛行路線。
本說明書未作詳細(xì)描述的內(nèi)容屬于本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員公知的現(xiàn)有技術(shù)。