本發(fā)明涉及無人機路徑控制，具體為基于北斗導(dǎo)航的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)的路徑規(guī)劃方法。

背景技術(shù)：

1、隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴展和復(fù)雜度的提升，電網(wǎng)設(shè)備、輸電線路等關(guān)鍵設(shè)施的巡檢任務(wù)逐年增加，傳統(tǒng)的人工巡檢方式難以覆蓋廣泛的電網(wǎng)區(qū)域，在偏遠地區(qū)、山地和惡劣天氣條件下，人工巡檢更加困難，電網(wǎng)穩(wěn)定運行的保障要求巡檢工作變得更加頻繁且精確，而無人機巡檢逐漸成為替代人工巡檢的理想方式，無人機能夠快速覆蓋大范圍電網(wǎng)區(qū)域，同時降低巡檢作業(yè)的安全風險，無人機能夠搭載高精度攝像設(shè)備、紅外熱成像等多種傳感器，使得輸電線路的監(jiān)測、設(shè)備故障檢測、環(huán)境風險識別更加高效，北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)已成為全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)之一，能夠提供全球范圍內(nèi)的高精度定位服務(wù)，適合無人機在地形復(fù)雜、障礙物多的電網(wǎng)區(qū)域進行巡檢。

2、如今，對基于北斗導(dǎo)航的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)的路徑規(guī)劃的研究還存在一些不足，具體體現(xiàn)在傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法（如人工設(shè)定路徑或單一優(yōu)化算法）已無法滿足高效、智能化的巡檢需求，結(jié)合實時數(shù)據(jù)動態(tài)優(yōu)化能力不足，傳統(tǒng)的人工巡檢方式難以覆蓋廣泛的電網(wǎng)區(qū)域，且效率低、成本高、安全性差，在巡檢過程中，電網(wǎng)狀態(tài)、氣象環(huán)境等可能發(fā)生變化，傳統(tǒng)路徑規(guī)劃缺少與實時數(shù)據(jù)的融合，難以及時調(diào)整路徑以應(yīng)對突發(fā)情況，導(dǎo)致巡檢效率降低，并增加潛在的安全風險，在復(fù)雜的環(huán)境中傳統(tǒng)方法無法及時結(jié)合氣象數(shù)據(jù)對路徑做出優(yōu)化，導(dǎo)致巡檢的安全性和成像質(zhì)量下降，可能影響對設(shè)備的檢測精度。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了基于北斗導(dǎo)航的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)的路徑規(guī)劃方法，能夠有效解決上述背景技術(shù)中涉及的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：基于北斗導(dǎo)航的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)的路徑規(guī)劃方法，包括以下步驟：對電網(wǎng)各區(qū)域的實際運行狀態(tài)進行分析，得到電網(wǎng)各區(qū)域的實際運行狀態(tài)貢獻值；對電網(wǎng)各區(qū)域的歷史巡檢特征進行分析，得到電網(wǎng)各區(qū)域的歷史巡檢貢獻值，結(jié)合電網(wǎng)各區(qū)域的實際運行狀態(tài)貢獻值，確定電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)優(yōu)先值；基于電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)優(yōu)先值確定無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)初始路徑，所述無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)初始路徑包括電網(wǎng)各區(qū)域內(nèi)巡檢路徑及各區(qū)域連接路徑；對電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)環(huán)境進行分析，確定電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)高度；基于北斗導(dǎo)航，獲取電網(wǎng)各區(qū)域連接路徑的障礙物位置坐標，確定電網(wǎng)各區(qū)域連接路徑的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)繞行方案；基于電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)高度及電網(wǎng)各區(qū)域連接路徑的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)繞行方案對無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)初始路徑進行修正。

3、作為進一步的方法，對電網(wǎng)各區(qū)域的實際運行狀態(tài)進行分析，具體分析過程為：獲取電網(wǎng)各區(qū)域的實際運行狀態(tài)數(shù)據(jù)集，電網(wǎng)各區(qū)域的實際運行狀態(tài)數(shù)據(jù)集具體包括區(qū)域電壓偏差率、區(qū)域功率因數(shù)、區(qū)域諧波總畸變率；基于獲取的電網(wǎng)各區(qū)域的實際運行狀態(tài)數(shù)據(jù)集，綜合分析得到實際運行狀態(tài)貢獻值，實際運行狀態(tài)貢獻值作為確定電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)優(yōu)先值的分析依據(jù)。

4、作為進一步的方法，對電網(wǎng)各區(qū)域的歷史巡檢特征進行分析，具體分析過程為：獲取電網(wǎng)各區(qū)域的歷史巡檢特征數(shù)據(jù)集，電網(wǎng)各區(qū)域的歷史巡檢特征數(shù)據(jù)集具體包括區(qū)域歷史巡檢關(guān)鍵節(jié)點巡檢頻率、區(qū)域歷史巡檢故障次數(shù)、區(qū)域歷史巡檢電流過載次數(shù)；基于獲取的電網(wǎng)各區(qū)域的歷史巡檢特征數(shù)據(jù)集，綜合分析得到歷史巡檢貢獻值，歷史巡檢貢獻值作為確定電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)優(yōu)先值的分析依據(jù)。

5、作為進一步的方法，歷史巡檢貢獻值，具體分析過程為：

6、；

7、式中，為歷史巡檢貢獻值，為區(qū)域歷史巡檢關(guān)鍵節(jié)點巡檢頻率，為區(qū)域歷史巡檢故障次數(shù)，為區(qū)域歷史巡檢電流過載次數(shù)，為設(shè)定的的補償因子，為設(shè)定的的補償因子，為設(shè)定的的補償因子，e為自然常數(shù)。

8、作為進一步的方法，確定電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)優(yōu)先值，具體分析過程為：將電網(wǎng)各區(qū)域的實際運行狀態(tài)貢獻值及對應(yīng)的電網(wǎng)各區(qū)域的歷史巡檢貢獻值存儲為指定標簽，將該指定標簽與數(shù)據(jù)庫中存儲的各指定標簽對應(yīng)的電網(wǎng)區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)優(yōu)先值進行比對，得到該指定標簽對應(yīng)的電網(wǎng)區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)優(yōu)先值。

9、作為進一步的方法，基于電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)優(yōu)先值確定無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)初始路徑，具體分析過程為：將電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)優(yōu)先值從大到小進行排序；將排序為第n個的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)優(yōu)先值對應(yīng)的電網(wǎng)區(qū)域標記為第n開始區(qū)域，n為電網(wǎng)區(qū)域編號，，j為電網(wǎng)區(qū)域總個數(shù)；將第一開始區(qū)域?qū)?yīng)的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)的巡檢起始點標定為無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)初始路徑起始點；將第n開始區(qū)域無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)的巡檢終點與將第n+1開始區(qū)域?qū)?yīng)的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)的巡檢起始點之間的連線作為第n開始區(qū)域與第n+1開始區(qū)域的區(qū)域連接路徑，標記為區(qū)域連接路徑p，p為區(qū)域連接路徑編號，；將第j開始區(qū)域?qū)?yīng)的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)的巡檢終點標定為無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)初始路徑終點。

10、作為進一步的方法，確定電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)高度，具體分析過程為：獲取電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)集，基于獲取的電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)集，綜合分析得到無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)環(huán)境特征值，無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)環(huán)境特征值作為確定電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)高度的分析依據(jù)；將無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)環(huán)境特征值存儲為指定標簽，將該指定標簽與數(shù)據(jù)庫中存儲的各指定標簽對應(yīng)的電網(wǎng)區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)高度進行比對，得到該指定標簽對應(yīng)的電網(wǎng)區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)高度。

11、作為進一步的方法，無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)環(huán)境數(shù)據(jù)集，具體包括區(qū)域環(huán)境樹木最大高度、區(qū)域環(huán)境樹木平均高度、區(qū)域環(huán)境顆粒物濃度。

12、作為進一步的方法，確定電網(wǎng)各區(qū)域連接路徑的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)繞行方案，具體分析過程為：基于北斗導(dǎo)航，獲取電網(wǎng)各區(qū)域連接路徑的障礙物位置坐標；基于電網(wǎng)各區(qū)域連接路徑的障礙物位置坐標，從地質(zhì)數(shù)據(jù)庫中采集電網(wǎng)各區(qū)域連接路徑的障礙物特征；基于電網(wǎng)各區(qū)域連接路徑的障礙物特征，獲取無人機從障礙物上方繞過的最短距離、無人機從障礙物側(cè)方繞過的最短距離；獲取無人機上升單位高度所需能量，無人機偏移單位距離所需能量；基于無人機從障礙物上方繞過的最短距離、無人機從障礙物側(cè)方繞過的最短距離、無人機上升單位高度所需能量，無人機偏移單位距離所需能量，綜合分析得到障礙物特征值，障礙物特征值作為確定電網(wǎng)各區(qū)域連接路徑的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)繞行方案的分析依據(jù)；若障礙物特征值不大于數(shù)據(jù)庫中存儲的繞行閾值，則以無人機從障礙物上方繞過的距離最短的路徑為電網(wǎng)區(qū)域連接路徑的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)繞行方案；若障礙物特征值大于數(shù)據(jù)庫中存儲的繞行閾值，則以無人機從障礙物側(cè)方繞過的距離最短的路徑為電網(wǎng)區(qū)域連接路徑的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)繞行方案。

13、作為進一步的方法，障礙物特征值，具體分析過程為：

14、；

15、式中，為障礙物特征值，為無人機從障礙物上方繞過的最短距離，為無人機從障礙物側(cè)方繞過的最短距離，為無人機上升單位高度所需能量，為無人機偏移單位距離所需能量，為設(shè)定的無人機上升的補償因子，為設(shè)定的無人機偏移的補償因子。

16、相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的實施例至少具有如下優(yōu)點或有益效果：

17、（1）本發(fā)明通過提供基于北斗導(dǎo)航的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)的路徑規(guī)劃方法，優(yōu)先值高的區(qū)域通常包含故障頻率高、設(shè)備老化等特性，這樣能夠確保無人機首先巡檢關(guān)鍵、易出問題的區(qū)域，提升巡檢的有效性，無人機巡檢作業(yè)初始路徑不僅涵蓋了區(qū)域內(nèi)的巡檢點，還包含各區(qū)域間的連接路徑，保證了路徑的連貫性和覆蓋范圍，對電網(wǎng)區(qū)域的無人機巡檢作業(yè)環(huán)境分析后，能夠確定最佳作業(yè)高度，通過北斗導(dǎo)航獲取障礙物坐標并確定繞行路徑，減少因障礙物帶來的路徑偏差，降低無人機飛行風險，保證巡檢任務(wù)的順利進行。

18、（2）本發(fā)明通過電網(wǎng)各區(qū)域的歷史巡檢貢獻值，結(jié)合電網(wǎng)各區(qū)域的實際運行狀態(tài)貢獻值，確定電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)優(yōu)先值，將歷史巡檢貢獻值與實際運行狀態(tài)貢獻值結(jié)合，能夠更加全面、準確地反映各區(qū)域的實際風險和健康狀況，避免了單一數(shù)據(jù)導(dǎo)致的偏差，使得巡檢決策更具科學(xué)性，基于優(yōu)先值的巡檢路徑確保了高風險區(qū)域的優(yōu)先巡檢，使無人機資源主要投入在故障可能性高、運行狀態(tài)不穩(wěn)定的區(qū)域，從而減少資源浪費，提高巡檢效率，使巡檢決策基于數(shù)據(jù)分析而不是主觀判斷，符合電網(wǎng)智能化、數(shù)據(jù)化管理的方向，有助于構(gòu)建科學(xué)化的電網(wǎng)運維管理體系。

19、（3）本發(fā)明通過基于電網(wǎng)各區(qū)域的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)高度及電網(wǎng)各區(qū)域連接路徑的無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)繞行方案對無人機電網(wǎng)巡檢作業(yè)初始路徑進行修正，可以有效避開輸電線路附近的障礙物（如建筑、樹木等），降低無人機發(fā)生碰撞的風險，通過動態(tài)繞行方案調(diào)整路徑，能夠使無人機按最優(yōu)路徑完成巡檢，避免冗余路徑導(dǎo)致的時間浪費，確保巡檢作業(yè)在最短時間內(nèi)完成，可以減少無人機在飛行過程中因障礙物和路徑調(diào)整帶來的能量消耗，從而延長無人機的續(xù)航時間，減少了外部干擾和突發(fā)因素的影響，保障了巡檢數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，使巡檢結(jié)果更加可靠，有利于后續(xù)的設(shè)備狀態(tài)評估和故障分析。