[发明专利]一种无人机巡检系统及巡检方法在审
申请号: | 202010200742.4 | 申请日: | 2020-03-20 |
公开(公告)号: | CN111257331A | 公开(公告)日: | 2020-06-09 |
发明(设计)人: | 邱灿树;林新宇;舒坚;梁小强 | 申请(专利权)人: | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司潮州供电局 |
主分类号: | G01N21/88 | 分类号: | G01N21/88;G05D1/10;G05D1/12;B64C39/02;B64D47/08;B64F1/00;B64F1/02;B60P3/11 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 510000 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 无人机 巡检 系统 方法 | ||
1.一种无人机巡检系统,其特征在于,包括:
无人机;
控制单元,与所述无人机通信连接,用于根据巡检任务控制所述无人机工作,并接收所述无人机采集的图像信号;
至少一第一车载平台,所述第一车载平台设置有所述控制单元,所述第一车载平台可移动并为所述无人机提供用于所述无人机升降的第一平台;
至少一第二车载平台,所述第二车载平台设置有所述控制单元,所述第二车载平台可移动并为所述无人机提供用于所述无人机升降的第二平台;
其中,所述无人机能够从所述第一车载平台或所述第二车载平台起飞,并能够降落至所述第一车载平台或所述第二车载平台。
2.根据权利要求1所述的巡检系统,其特征在于,所述第一车载平台和所述第二车载平台均包括机库和移动车体,所述机库位于所述移动车体上,所述无人机可降落在所述机库上,并在所述机库上升起。
3.根据权利要求2所述的巡检系统,其特征在于,所述机库上设置有卷帘舱门、机架和减震模组,所述卷帘舱门设置在所述机库的上表面,所述机架设置在所述机库的侧面,所述减震模组为所述机库与所述移动车体的链接单元。
4.根据权利要求1所述的巡检系统,其特征在于,所述无人机上设置有空中信号中继器,所述无人机通过所述空中信号中继器与所述控制单元通信连接。
5.根据权利要求4所述的巡检系统,其特征在于,所述无人机上设置有三维防抖云台和摄像头,所述摄像头设置在所述三维防抖云台上。
6.根据权利要求1所述的巡检系统,其特征在于,所述控制单元为可移动式控制单元。
7.一种无人机巡检方法,其特征在于,所述巡检方法由如权利要求1-6任一项所述的无人机巡检系统执行,所述巡检方法包括:
所述控制单元根据巡检任务生成控制信号;
所述无人机根据所述控制信号在第一车载平台升起,以执行所述巡检任务;
所述无人机根据所述控制信号通过预设路线完成所述巡检任务后,获取第二车载平台的实时位置信息;
所述无人机根据所述第二车载平台的实时位置信息,降落至所述第二车载平台并在所述第二车载平台充电;
所述无人机充电完成后在所述第二车载平台升起,以执行下一巡检任务。
8.根据权利要求7所述的巡检方法,其特征在于,所述无人机巡检方法还包括:
所述无人机在所述第一车载平台升起后,所述第一车载平台移动至下一巡检位置,以为所述无人机完成下一巡检任务后提供降落的车载平台。
9.根据权利要求7所述的巡检方法,其特征在于,所述无人机执行所述巡检任务,包括:
所述无人机根据所述控制信号,获取目标杆塔的坐标数据;
基于RTK定位算法和深度神经网路图像识别算法获取当前位置的实时坐标数据;
通过神经网络算法对所述实时坐标数据进行纠偏,获得纠偏后的实时坐标数据;
根据所述目标杆塔的坐标数据和所述纠偏后的实时坐标数据,飞行至目标杆塔,以进行巡检任务。
10.根据权利要求7所述的巡检方法,其特征在于,所述无人机根据所述第二车载平台的实时位置信息,降落至所述第二车载平台,包括:
所述无人机根据所述第二车载平台的实时位置信息,飞行至所述第二车载平台的上空并降低飞行高度至第一预设相对高度,所述无人机识别降落位置,自动定位并保持与所述第二车载平台一致的水平移动速度;
所述无人机继续降低飞行高度并在到达第二预设相对高度时,识别降落平面姿态并对自身姿态做相应调整;
所述无人机继续降低飞行高度并在到达第三预设相对高度时切断动力,自由落体降落至所述第二车载平台。
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