多无人机电力巡检智能调度方法和系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115079710A(43)申请公布日2022.09.20(21)申请号202210636912.2(22)申请日2022.06.07(71)申请人曹欣地址230009安徽省合肥市包河区屯溪路193号(72)发明人曹欣李晓多张亚李悦张田严雨欣(74)专利代理机构北京久诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11542专利代理师郭子辰(51)Int.Cl.G05D1/08(2006.01)G05D1/10(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图2页(54)发明名称多无人机电力巡检智能调度方法和系统(57)摘要本发明提供了一种多无人机电力巡检智能调度方法和系统，涉及无人机电力巡检智能调度技术领域。通过先获取不同巡检任务的任务时段和目标配网杆塔位置；并对于定期巡检任务，根据任务时段和目标配网杆塔位置确定定期巡检任务的无人机分配结果，基于无人机分配结果规划每个无人机的巡检路径，根据巡检路径和无人分配结果确定无人机的飞行航线；而对于计划外巡检任务，基于当前可用无人机确定计划外巡检任务的无人机分配结果，获取对应的备选任务执行数据，通过元宇宙对各个备选任务执行数据进行仿真和迭代，确定无人机的飞行航线。通过上述步骤，即可针对定期巡检任务进行快速调度，保障无人机巡检过程的安全。CN115079710ACN115079710A权利要求书1/2页1.一种多无人机电力巡检智能调度方法，其特征在于，该方法包括：获取巡检任务；且所述巡检任务的类型包括：定期巡检任务和计划外巡检任务；获取各个所述巡检任务的任务时段和目标配网杆塔位置；对于定期巡检任务，根据任务时段和目标配网杆塔位置确定定期巡检任务的无人机分配结果，基于无人机分配结果规划每个无人机的巡检路径，根据巡检路径和无人分配结果确定无人机的飞行航线；对于计划外巡检任务，基于当前可用无人机确定计划外巡检任务的无人机分配结果，获取计划外巡检任务对应的备选任务执行数据，通过元宇宙对各个备选任务执行数据进行仿真和迭代，确定无人机的飞行航线。2.如权利要求1所述的一种多无人机电力巡检智能调度方法，其特征在于，所述根据任务时段和目标配网杆塔位置确定定期巡检任务的无人机分配结果，包括：将定期巡检任务根据任务时段和目标配网杆塔位置拆解为多个子任务，使得每个子任务由单个无人机执行。3.如权利要求2所述的一种多无人机电力巡检智能调度方法，其特征在于，所述基于无人机分配结果规划每个无人机的巡检路径，包括：所述无人机分配结果包括执行任务的无人机和无人机需要巡检的目标配网杆塔位置；基于路径规划算法生成无人机的巡检路径。4.如权利要求3所述的一种多无人机电力巡检智能调度方法，其特征在于，所述根据巡检路径和无人分配结果确定无人机的飞行航线，包括：基于巡检路径从预设的飞行航线库中获取对应的飞行航线。5.如权利要求1所述的一种多无人机电力巡检智能调度方法，其特征在于，所述基于当前可用无人机确定计划外巡检任务的无人机分配结果，包括：获取计划外巡检任务的巡检距离、巡检环境、巡检类型；以及无人机参数；基于无人机参数分别获取符合巡检距离、巡检环境、巡检类型的推荐无人机；根据优先满足准则从推荐无人机中选择出最优无人机与计划外巡检任务关联后作为计划外巡检任务的无人机分配结果。6.如权利要求5所述的一种多无人机电力巡检智能调度方法，其特征在于，所述获取计划外巡检任务对应的备选任务执行数据，包括：所述备选任务执行数据，包括：所需的无人机数量、无人机的飞行航线、目标配网杆塔、所需巡检的配网输电线路长度、任务时段。7.如权利要求6所述的一种多无人机电力巡检智能调度方法，其特征在于，所述通过元宇宙对各个备选任务执行数据进行仿真和迭代，确定无人机的飞行航线，包括：基于配网杆塔数据和无人机数据生成元宇宙中的虚拟三维实体；基于深度学习构建用于根据无人机飞行参数数据及任务环境数据来预测无人机动作姿态的驱动模型；基于任务环境数据在元宇宙对任务环境进行仿真；将备选任务执行数据导入，在元宇宙的仿真环境下，利用训练好的所述驱动模型预测无人机动作姿态，并基于预测的无人机动作姿态在元宇宙中模拟无人机的任务执行过程；若模拟的无人机的任务执行过程未出现异常，则将备选任务执行数据作为任务执行方2CN115079710A权利要求书2/2页案；否则，更新备选任务执行数据后再次模拟无人机的任务执行过程；所述任务执行方案包括执行计划外巡检任务的无人机以及对应的飞行航线。8.如权利要求7所述的一种多无人机电力巡检智能调度方法，其特征在于，所述配网杆塔数据，包括：配网杆塔及周围环境的三维点云数据；配网杆塔基础数据；配网杆塔地理数据；且所述周围环境包括：预设范围内的植被和建筑；所述无人机数据，包括：无人机三维点云数据；无人机参数数据