無人機自主智能巡檢技術分析

董軍 陳睿 李博 覃思翔 趙偉

摘要 本文研究了基于軟、硬件結合的無人機自主智能巡檢輸電線路規劃的問題。首先分析了目前無人機巡檢中存在的幾個問題：任務載荷單一、功能未得到充分開發、環境適應性差，由此提出一種采用視覺傳感器、激光雷達結合三維空間建模軟件，將無人機中差分定位技術、局部環境地圖進行矢量疊加，建立三維空間模型的辦法，最后達到無人機最優飛行控制和飛行航線選擇的效果。

關鍵詞 智能巡檢 視覺傳感器 激光雷達 三維空間模型

隨著無人機在輸電線路巡檢方面的頻繁應用，無人機航線規劃問題成為無人機巡檢任務規劃技術中的關鍵。目前無人機在電力巡檢方面的航線智能規劃存在著一定的不足：現有的無人機巡檢技術通常會根據不同位置的衛星定位信息的差異來捕獲無人機的位置，誤差大，數據獲取形式單一，定位不精確[1]-[4]。無人機根據定位系統中的地圖為無人機規劃路線，不能及時更新路線來規劃無人機航行狀況，不能將自身位置信息同實際環境信息結合起來，模擬出真實飛行環境，智能化程度低[5]。

本文提出了基于激光雷達、視覺傳感器、三維空間建模軟件等一系列數據融合分析來檢測障礙物位置信息的方法。在硬件方面常用超聲波、激光雷達、毫米波雷達等器件。在軟件方面采用基于雙目立體視覺測距方法的自動避障技術等，其原理均是利用多個攝像頭獲得多目圖像信息，重建三維場景。

1 路徑規劃原理

1）障礙物檢測

毫米波雷達為無人機懸吊裝置，雷達采用TOF（Time of flight飛行時間）測距方法，其原理是通過給目標連續發送光脈沖，然后用傳感器接收從物體返回的光，通過探測光脈沖的飛行（往返）時間來得到目標物距離。激光測距無人機系統通過多旋翼無人機搭載雷達，實時測量無人機相對于線纜的相對位置，并作為反饋值傳遞給飛控系統，通過飛控系統對距離進行實時調整，實現高精度的距離測量或障礙避退。

2）視覺感知分析

無人機會攜帶視覺感知信息模塊，利用雙目視覺進行立體匹配是環境建模的關鍵步驟：當兩個相機進行拍攝時，將圖像信息無線傳輸到地面站時，地面站工作端接受到影像數據后，通過高精度測量系統進行測量，如圖1為數據分析原理圖。

（1）選取合適角度及距離的左右影像數據，在影像窗口中選取同名點，通過左右影像的同名點求得該點位在相對坐標系中的物方坐標。通過兩個點的物方坐標即可獲得兩點間的距離。

P為目標點，需要解算P點在相對坐標系的三維坐標。P點在雙目立體視屏上分別成像，定義為，其像方坐標分別為、，通過共線條件方程可得到以下兩組方程

在無人機在飛行過程會打開高清可見光照相機，照相機將拍攝航線前進的周圍的環境，無人機的毫米波雷達對地面進行掃描然后經處理形成點云，并與視覺傳感器進行數據融合，實現全方位、多線程的障礙物位置檢測，運用智能航跡在線規劃技術對已經注入的航跡任務進行在線調整或再規劃實現對障礙物的躲避繞行。

3）避障路徑規劃

采用A*算法作為最優路徑的搜索策略時，對位置進行合理評估是搜索最優路徑的關鍵。A*算法是一種啟發式搜索算法，在對狀態空間的搜索過程中，對每一個待搜索位置都進行評估，并根據估價結果獲得較好的起始位置。

首先在地面站形成智能規劃航線后，地面站通過無線發射器將航線導入無人機系統，無人機響應后將按航線進行飛行。在無人機在飛行過程會打開高清可見光照相機，照相機將拍攝航線前進的周圍的環境，無人機的毫米波雷達對地面進行掃描然后經處理形成點云，并與視覺傳感器進行數據融合，實現全方位、多線程的障礙物位置檢測，運用智能航跡在線規劃技術對已經注入的航跡任務進行在線調整或再規劃實現對障礙物的躲避繞行。無人機處理存儲信息模塊將照片、點云和無人機坐標通過數圖傳裝置將其傳到地面站，地面站的數圖傳接收裝置接收到信息，在信息處理模塊中，提取照片的信息然后與點云進行融合成圖層，在建立三維空間模塊中將圖層和無人機的坐標疊加到矢量地圖上，然后進行三維建模，接著在飛行過程中通過毫米波雷達對航線的障礙進行掃描避障和重新規劃航線。最后在顯示模塊中顯示無人機飛行時的三維航跡和航線。

2 結論

本文通過無人機懸吊的雷達和視覺傳感模塊來觀測無人機的附近情況，并生成避障路線，同時將雙目相機定位信息和環境信息結合在同一個三維立體圖像中，目前存在多種通過計算機視覺實現無人機自動避障的方法，其中包括基于雙目立體視覺測距方法的自動避障技術，其原理為利用多個攝像頭獲得多目圖像信息，重建三維場景其中三維地形圖和無人機位置圖都是隨時更新的，無人機的路線總是最新的、最優的路線，結合軟件、硬件的優點對其進行最優路線規劃，使其測量精度高，可實現全方位檢測，抗干擾強、精度高。

參考文獻

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