復(fù)雜環(huán)境下無人機(jī)智能巡檢軌跡規(guī)劃方法研究

田小壯，石 輝，劉家辛，曹 飛，常雪婷

（1.國網(wǎng)新疆檢修公司，新疆烏魯木齊 830000；2.北京中飛艾維航空科技有限公司，北京 100176）

目前，變電站巡檢主要依賴于人工巡檢，對于高度較高的輸變電設(shè)備，需要檢測人員爬上輸變電設(shè)備或通過望遠(yuǎn)鏡、紅外檢測儀等輔助設(shè)備進(jìn)行檢測[1-5]。人工巡檢過程需要花費巨大的人力資源，且巡檢危險性高、準(zhǔn)確度低，容易因巡檢人員的主觀印象、不規(guī)范操作等問題造成檢測結(jié)果出錯[6-9]。

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，無人機(jī)逐漸應(yīng)用于變電站巡檢。通過搭載的攝像頭或紅外檢測儀采集輸變電數(shù)據(jù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)實現(xiàn)變電站的智能巡檢[10-11]，其具有巡檢效率高、準(zhǔn)確度高與成本低的優(yōu)點[12-15]。

因此文中開展無人機(jī)智能巡檢關(guān)鍵技術(shù)研究，基于三維激光點云數(shù)據(jù)，實現(xiàn)變電站復(fù)雜環(huán)境的仿真建模，解決在750 kV 及以上電壓等級變電站的復(fù)雜環(huán)境下無人機(jī)智能巡檢軌跡規(guī)劃問題[16]。

1 基于RTK的無人機(jī)定位方法

實時動態(tài)差分法（Real-Time Kinematic，RTK）是常用的GPS 定位方法，通過載波相位差分技術(shù)實現(xiàn)厘米級精度的實時定位。該文采用RTK 技術(shù)，實現(xiàn)無人機(jī)的精準(zhǔn)定位。

1.1 載波相位觀測模型

假設(shè)衛(wèi)星在ti時刻發(fā)射載波信號，其初始相位為φ(ti)；觀測站T1在tj時刻接收到載波信號，其相位為φ(tj)，則衛(wèi)星發(fā)出與觀測站接收到的載波信號相位延遲為：

式中，N為相位延遲的周期整倍數(shù)部分，ΔN為相位延遲的整數(shù)部分。

由于衛(wèi)星與觀測站的時鐘和系統(tǒng)時鐘存在差別，因此有：

式中，Ti與Tj分別為衛(wèi)星發(fā)出和觀測站接收到載波信號的時間；δti與δtj分別為衛(wèi)星和觀測站與系統(tǒng)的時間偏差。

載波信號的相位與頻率存在線性關(guān)系：

結(jié)合式（1）～（3）可得：

式中，δρ1和δρ2分別為電離層與對流層對載波信號傳輸延遲的影響，ρ為衛(wèi)星與觀測站的距離。

由此得到，觀測站對衛(wèi)星的載波相位觀測模型為：

1.2 載波相位觀測單差分模型

如圖1 所示，通過兩個觀測站T1與T2同時對衛(wèi)星m發(fā)射的載波信號進(jìn)行接收，分別建立T1和T2的載波相位觀測模型，模型中的數(shù)值關(guān)系如式（7）所示。

圖1 載波相位觀測單差分模型

通過差分計算消除公有誤差的影響，得到載波相位觀測單差分模型：

1.3 載波相位觀測雙差分模型

設(shè)兩顆衛(wèi)星m與n由觀測站T1、T2對其展開載波相位觀測，如圖2所示。建立單差分觀測模型，如下：

圖2 載波相位觀測雙差分模型

衛(wèi)星m的坐標(biāo)為(xm,ym,zm)，觀測站T1的坐標(biāo)為(x1,y1,z1)，則二者的距離如下：

2 無人機(jī)智能巡檢軌跡規(guī)劃方法

2.1 變電站無人機(jī)智能巡檢系統(tǒng)

變電站無人機(jī)智能巡檢系統(tǒng)架構(gòu)，如圖3 所示，其主要分為機(jī)載系統(tǒng)與地面系統(tǒng)兩部分。

圖3 變電站無人機(jī)智能巡檢系統(tǒng)架構(gòu)

機(jī)載系統(tǒng)包括飛行控制系統(tǒng)與任務(wù)系統(tǒng)，實現(xiàn)無人機(jī)飛行智能控制，完成圖像等數(shù)據(jù)的測量采集任務(wù)；地面系統(tǒng)包括監(jiān)控系統(tǒng)與數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，實現(xiàn)對無人機(jī)巡檢過程的監(jiān)控以及對回傳的巡檢數(shù)據(jù)處理分析，從而發(fā)現(xiàn)變電站存在的安全風(fēng)險隱患[17-18]。

2.2 基于改進(jìn)RRT算法的巡檢軌跡規(guī)劃

1）復(fù)雜環(huán)境三維空間建模

750 kV 及以上電壓等級的變電站，在電塔高度、設(shè)備種類、電氣接線等方面更加復(fù)雜。利用無人機(jī)進(jìn)行智能巡檢需要更全面的考慮復(fù)雜環(huán)境的影響，主要障礙物是電氣設(shè)備與電塔。

點云數(shù)據(jù)是常用的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該數(shù)據(jù)包含了豐富的目標(biāo)物體表面及細(xì)節(jié)信息。但每組點云數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系卻較為模糊，因此有必要通過建立相應(yīng)的拓?fù)潢P(guān)系網(wǎng)絡(luò)，明晰數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，從而實現(xiàn)有效信息的快速獲取。

文中采用八叉樹模型構(gòu)建變電站三維激光點云仿真模型，其核心思路是將變電站三維空間劃分成8個立方體子空間，然后繼續(xù)合并或分割這些子空間，當(dāng)達(dá)到最大遞歸層次或子空間個數(shù)為空時，循環(huán)結(jié)束。其流程如圖4 所示。

圖4 基于八叉樹的變電站三維點云建模流程

2）基于改進(jìn)RRT 算法的智能巡檢軌跡規(guī)劃方法

快速拓展隨機(jī)樹（Rapidly-exploring Random Tree，RRT）算法是解決軌跡規(guī)劃問題的常見方法，在可行空間中進(jìn)行隨機(jī)選點。通過碰撞檢測確定路徑，能夠適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境下無人機(jī)的軌跡規(guī)劃。但由于RRT 算法搜索的隨機(jī)性，生成的路徑通常不是最優(yōu)的且存在眾多冗余節(jié)點。因此，文中提出一種去冗余節(jié)點的改進(jìn)方法。

圖5（a）為RRT 算法的搜索示意圖；圖5（b）為去冗余節(jié)點的改進(jìn)方法示意圖，基于改進(jìn)RRT 算法的軌跡規(guī)劃過程包括以下步驟：

圖5 基于MRRT算法的無人機(jī)智能巡檢軌跡規(guī)劃

①以起始節(jié)點qstart作為隨機(jī)樹起始根節(jié)點。

②隨機(jī)節(jié)點qrand是目標(biāo)節(jié)點qend的概率為p，是巡檢空間中任意點的概率為(1-p)。

③從已有隨機(jī)樹的葉節(jié)點中選取距離隨機(jī)節(jié)點qrand最近的點，稱為臨近節(jié)點qnear。

④從臨近節(jié)點qnear出發(fā)，往隨機(jī)節(jié)點qrand的方向延伸步長λ的距離，得到新節(jié)點qnew。

⑤判斷臨近節(jié)點qnear與新節(jié)點qnew間的路徑上是否存在障礙物。若是，則返回步驟②；否則，將新節(jié)點qnew加入隨機(jī)樹，進(jìn)行下一步。

⑥判斷當(dāng)前隨機(jī)樹是否包含目標(biāo)節(jié)點qend。若是，則進(jìn)行下一步；否則，返回步驟②。

⑦在當(dāng)前隨機(jī)樹，從目標(biāo)節(jié)點qend出發(fā)向起始節(jié)點qstart進(jìn)行逆向搜索，確定巡檢軌跡。

⑧對巡檢軌跡進(jìn)行去冗余節(jié)點操作，若巡檢軌跡中兩點之間的路徑未有障礙物，則刪除中間節(jié)點。

3 算例分析

將該文所提方法應(yīng)用于某750 kV 變電站的無人機(jī)智能巡檢過程進(jìn)行仿真分析，驗證所提方法的有效性與正確性[19-21]。

3.1 基于RTK的無人機(jī)定位精度分析

傳統(tǒng)無人機(jī)定位方法與基于RTK 技術(shù)的定位方法仿真結(jié)果，如表1 所示。可見傳統(tǒng)定位方法在Z方向上的定位偏差最大，數(shù)值為±0.83 m，相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差為0.321 8；而RTK 方法在X、Y與Z方向上的定位偏差均小于傳統(tǒng)方法，在Z方向上定位最大偏差僅為±0.22 m，具有更高的定位精度。

表1 3個方向定位最大偏差和標(biāo)準(zhǔn)差

3.2 巡檢軌跡規(guī)劃結(jié)果分析

RRT 算法改進(jìn)前后的規(guī)劃結(jié)果對比，如圖6 所示。可見傳統(tǒng)RRT 算法所得巡檢軌跡由較多折線連接形成，中間存在38 處轉(zhuǎn)折點，路徑總長度為1 232.62 m；改進(jìn)RRT 算法所得巡檢軌跡僅存在5 處轉(zhuǎn)折點，路徑長度為875.16 m。由此可見，改進(jìn)RRT算法能夠有效縮減巡檢路徑長度，達(dá)到降低巡檢無人機(jī)飛行能耗的目的。

圖6 改進(jìn)RRT與傳統(tǒng)RRT算法軌跡規(guī)劃對比

4 結(jié)束語

文中分析RTK 技術(shù)的原理，構(gòu)建了變電站無人機(jī)智能巡檢系統(tǒng)架構(gòu)，采用八叉樹模型實現(xiàn)變電站三維激光點云仿真建模，進(jìn)一步提出基于改進(jìn)RRT的無人機(jī)智能巡檢軌跡規(guī)劃方法。通過算例仿真表明，該文所提出的基于RTK的定位方法在X、Y與Z3 個方向上均具有更小的定位偏差和標(biāo)準(zhǔn)差，能夠提高無人機(jī)定位準(zhǔn)確度。所提基于改進(jìn)RRT 算法的變電站智能巡檢軌跡規(guī)劃方法，能夠在保證巡檢范圍的前提下縮減巡檢路徑長度，降低巡檢成本。