[发明专利]基于蚁群算法的输电线路无人机巡检路径优化方法

说明书

本发明涉及基于蚁群算法的输电线路无人机巡检路径优化方法，包括：获取输电线路、杆塔的地理信息数据；获取巡检无人机参数、杆塔物理数据以及无线网络覆盖区域；将杆塔标注在卫星地图影像中，并在卫星地图影像中标注等高线；计算无人机的有效链路距离和杆塔巡检任务点的最低海拔高程；在卫星地图影像中绘出无人机巡检的有效链路区域；将无线网络覆盖区域、杆塔标注和无人机巡检的有效链路区域叠加到公路地图中，并设置巡检无人机的起降点；建立输电线路无人机巡检路径规划模型；求解得到最优的无人机巡检路径集合。本发明利用人工智能算法求解得到最优的无人机巡检路径集合，大大提高了输电线路的巡检效率，有力保障了电网安全稳定运行。

技术领域

本发明属于输电线路维护领域，具体涉及一种基于蚁群算法的输电线路无人机巡检路径优化方法。

背景技术

经过近些年来在电力行业领域迅猛的发展，无人机现已广泛应用于输电线路精细化巡检、防外力破坏、防山火的工作中。无人机精细化巡检使用多旋翼无人机，基于输电线路高精度三维点云，规划对杆塔所有部件的精细化巡检航线，实现无人机对杆塔的全自主任务飞行。由于精细化巡检对空间定位要求极高，因此大部分无人机巡检任务采用网络RTK技术来满足无人机对卫星定位的精准需求。执行精细化巡检任务时，无人机往往受限于网络覆盖、地形遮挡、电池续航、超远距离等因素，难以快速找到合适的无人机起降点，极大得影响了巡检效率，且在巡检任务飞行中安全事故频发。面对复杂的地形地貌和庞杂的输电线路能源网络，现有的依靠人工巡视经验进行大范围尝试和地图手工标注已不能满足各种型号无人机作业起降点选择要求。

发明内容

本发明的目的是针对上述问题，提供一种基于蚁群算法的输电线路无人机巡检路径优化方法，结合输电线路、杆塔以及所在地形的地理信息数据和卫星地图影像，将巡检任务的杆塔以及无人机的有效链路区域融合到公路地图中，优化选择无人机的起降点，建立输电线路无人机巡检路径规划模型，并对最大最小蚁群算法进行改进，以提高输电线路无人机巡检路径规划模型的求解效率。

本发明的技术方案是基于蚁群算法的输电线路无人机巡检路径优化方法，包括以下步骤：

步骤1：获取输电线路、杆塔以及所在地形的地理信息数据；

步骤2：获取巡检无人机参数、杆塔物理数据以及用于无人机数据传输的无线网络覆盖区域；

步骤3：获取输电线路区域的卫星地图影像，根据杆塔的定位坐标将杆塔标注在卫星地图影像中，并在卫星地图影像中标注等高线；

步骤4：计算无人机的有效链路距离和杆塔巡检任务点的最低海拔高程；

步骤5：在卫星地图影像中以杆塔为中心，依据等高线绘出无人机巡检的有效链路区域；

步骤6：将步骤2-5得到的无线网络覆盖区域、杆塔标注和无人机巡检的有效链路区域叠加到公路地图中，并设置巡检无人机的起降点；

步骤7：分析无人机的巡检任务，建立输电线路无人机巡检路径规划模型；

步骤8：求解输电线路无人机巡检路径规划模型，得到最优的无人机巡检路径集合。

进一步地，步骤4中，无人机的有效链路距离的计算式如下：

式中R表示无人机的有效链路距离，R_t表示无人机最大有效图像传输距离，R_y表示无人机遥控信号最大有效传输距离；

杆塔巡检任务点的最低海拔高程的计算式如下：