基于差分定位的輸電線路多旋翼無人機智能巡檢研究

嚴玲玲，聞鋮，王身麗，方權，侯金華

（湖北省電力有限公司檢修公司，湖北 武漢 430000）

智能電網建設對輸電線路巡檢系統性能提出了更高的要求，當前輸電線路運維多采用無人機巡檢方式，但仍需依靠人工操控實現巡檢過程控制，無法保障巡檢效率與質量。基于此，本文運用載波相位差分技術設計出一種無人機智能巡檢系統，可有效排除人工操作的不確定因素，實現無人機巡檢的標準化、智能化。

1 基于差分定位的多旋翼無人機智能巡檢系統設計

1.1 RTK差分定位技術

以往無人機巡檢多采用GPS進行定位，然而，在輸電線路近距離巡視作業中易在電磁干擾的影響下引發碰撞甚至墜機事故，無法保障輸電線路巡檢作業效果與安全性。在此采用RTK載波相位差分技術進行巡檢系統優化設計，在基站與機載接收機間實現載波相位信號的傳遞，求差解算坐標后生成巡檢結果，其精度可達到厘米級。將RTK差分定位技術應用于多旋翼無人機智能巡檢系統設計中，配合可見光云臺相機等任務設備，可在強電磁干擾作業環境下獲取高精度定位數據與高清晰度圖像，實現對輸電線路桿塔本體及通道的智能化巡視，為電網巡檢效率、質量與穩定性的提升創設良好保障。

1．2 多旋翼無人機巡視規則學習算法

在考慮到架空輸電線路所處的復雜工況條件與不同塔型等因素的影響下，應確保無人機巡視規則、作業方法的適應性與兼容性，圍繞以下兩個層面進行算法設計。

（1）機器學習分類算法。該算法以樣本的屬性、特征作為分類依據，針對特定屬性的值進行預測，完成類別劃分。當前主要采用邏輯回歸算法作為分類算法，設樣本為，指樣本塔，是m維樣本特征向量；y代表是否屬于某塔型，取值為0或1。針對樣本塔屬于某一塔型的概率進行判斷，設為塔的特征向量，θ為的回歸系數，σ為函數，則其邏輯函數可表示為：

將該算法應用于多旋翼無人機智能巡視系統設計時，需先完成模型的設計，明確塔型屬性、數據與屬性的類型、完成樣本屬性分析，進而運用該邏輯回歸算法進行預測，確定塔型所屬的具體類別。

（2）斷點續飛算法。該算法以統計學原理作為參考，針對統計數據進行數學處理后提煉出其中的自變量、因變量，依據其關系建立回歸方程，實現對因變量變化情況的預測分析。倘若無人機在自動執行巡檢任務的過程中突發航飛中斷事件，通過獲取其之前航飛過程中的位置變化數據進行推算，即可確定返航位置，保障航飛任務的順利進行。設無人機航飛軌跡為自變量、返航位置為因變量航飛位置的類自變量為返航位置的因變量為回歸參數為則其線性回歸方程式可表示為：

1．3 多旋翼無人機智能巡檢系統設計

（1）系統結構。在多旋翼無人機智能巡檢系統結構設計上，主要分為以下兩部分：其一是天空端，主要由大疆四軸多旋翼無人機、RTK模塊與可見光云臺相機等任務設備組成；其二是地面端，主要由地面站、RTK基站、自動巡檢軟件組成。首先需完成飛行航線的規劃設計，確定航點、巡檢點的具體坐標，依托飛行控制文件中記錄的信息完成巡線航跡的繪制，提取自主飛行與航拍控制點的位置信息，并依據時序控制無人機順序遍歷各飛行航跡控制點，待到達航拍控制點后，則調節攝像頭進行航拍，得到具備較高精度的航拍圖像與信息，依托多旋翼無人機實現對輸電線路桿塔的智能化巡檢。

（2）系統硬件設計。首先是無人機的選取，無人機作為桿塔智能巡檢的主體平臺，負責執行航飛任務、執行航行指令，搭載可見光云臺相機等任務設備。基于輸電線路桿塔的智能化、精細化巡檢作業要求，采用大疆四軸多旋翼無人機作為飛行設備，該無人機可支持懸停、低速巡航，飛行時間不少于30min，最大有效載荷為1.72kg，可在能見度不低于30m的條件下保持正常作業飛行，抗風能力達到6級以上，實現飛行狀態、任務模式的靈活切換，可適應-10～40℃的溫度環境，具備自主起飛降落、自動返航、低電壓保護等功能，兼容等多種云臺。

再次是任務設備的選取，選用可見光云臺相機記錄輸電線路桿塔信息，該設備采用傳感器，有效像素為2080萬，具備連續可調光學變焦功能，可在與桿塔間隔10m距離處獲取高分辨率圖像，能夠檢測到銷釘級缺陷，且具備良好的防抖性能，保障在大風作業條件下仍能夠拍攝到高清晰度照片。

最后是地面站的設計，操作人員可在地面站利用智能操作系統實時獲取到無人機的航行信息，其中控制終端基于系統開發，具有32G儲容量、6.8寸屏幕，能夠滿足IP67防護等級需求，控制無人機實現自主巡視。

2 輸電線路桿塔智能巡檢測試

2．1 試驗區域與設備選取

為檢驗該智能巡檢系統的巡檢精度，選取大疆四軸多旋翼無人機針對某電網公司管轄范圍內的220V輸電線路10～14號桿進行自動化巡檢測試，巡視線路總長度約為15km，其中搭載有云臺相機與熱紅外成像相機。在實驗過程中收集無人機在巡視航線過程中拍攝到的各飛行航點的信息，獲取其位置信息、云臺角度等參數并與學習模式下的基礎參數進行對比，判斷二者間的精度差異。

2．2 試驗結果分析

選取無人機第一至三次自動巡線測試結果進行分析，將自動巡視過程中獲取的飛行航點坐標與學習模式下進行對比，建立精度折線并檢驗其誤差，以此判斷搭載RTK模塊的多旋翼無人機在自動巡檢過程中的定位精度。由于在試驗過程中發現其中的某一桿塔位置靠近地面RTK基站，其誤差數值與基站間隔距離的變化成正比，在1km范圍內的誤差精度不超過1m。在此過程中，需注重加強對智能巡檢軟件的綜合利用，合理評估拍攝過程中存在的容錯預留空間，避免因誤差的線性遞增導致拍攝目標發生偏移。在本試驗中采用熱紅外成像相機拍攝到的圖像數據如圖1所示，經由數據綜合對比得出，在輸電線路桿塔與基站間距離超過1km，無人機與桿塔間距離約為5m，且無人機與拍攝目標呈垂直關系時，應將容錯預留空間控制在5cm以上，方可確保被拍攝目標圖像不會超出畫幅范圍之外。總體來看，采用多旋翼無人機搭載RTK進行輸電線路桿塔的自動巡檢，可在強電磁環境下仍能夠順完成定點拍攝任務，提高定位精度，滿足輸電線路的智能巡檢需求。

圖1 熱紅外成像相機拍攝到的圖像數據

3 結語

本文基于RTK差分定位技術設計出一種多旋翼無人機智能巡檢系統，致力于實現對輸電線路桿塔的自動化、精細化巡視。通過針對大疆四軸多旋翼無人機搭載RTK開展桿塔智能巡視所獲取的信息進行分析可以發現，該系統在強電磁場環境下仍可順利完成定點拍攝巡檢工作，具有良好的應用價值。