大型无人直升机电力线路全自动巡检技术及应用

2.3自主雷达避障

为保证无人机超低空、超视距复杂环境下的安全作业，需要实现自主避障预警。本文研发了一种多功能、带伺服机构的毫米波雷达避障系统，全面优化了雷达避障策略。该系统可以全天时、全天候探测高压线路导线、铁塔、树木和丘陵等物体，具有足够的机动避障时间；避障系统能对200ｍ范围内的导地线级障碍物进行自动识别和自主避障，实现障碍避让或悬停返航等避障策略；采用毫米波雷达，可以在在不显著增加无人机载荷的前提下，保障无人机飞行安全。雷达避障系统采用举手表决制对障碍物进行检测，即在巡检过程中，飞控器实时扫描避障系统数据，扫描周期为20ｍｓ，100ｍｓ内扫描5次，如检测到3次障碍，则判定障碍物存在。飞控避障流程如图3所示。

采取的避障措施包括：1）首先判断障碍物距离，在一定范围内（该范围根据当前飞行速度决定，速度越小，相应的避障距离越小）进行避障动作，否则继续巡线；2）障碍物在设定距离范围内时，飞控系统发送避障指令，即直升机减速同时拔高4ｍ，且直升机高度调节到位后才进行下一次避障检测；3）同一航段中允许两次避障动作，第三次检测到障碍物时则判断该航线设置存在问题，不适合继续作业，此时直升机先减速滞空，待速度降为零后原地拔高到安全高度（该安全高度由遥测软件上传），以15ｍ／ｓ速度返回至起飞点；4）直升机在本航段的避障次数不影响下一航段的避障计数，即进入下一航段飞行后，避障次数清零；5）直升机在本航段避障后，拔高到一定高度，不影响下一航段巡检目标点高度，即在下一航段中如果没有障碍物，目标点与避障前的目标点高度一致。

2.4飞行计划和航迹规划

为满足无人机全自动巡检的需求，事先应按照电力线模型和地形数据进行飞行计划和航迹规划。电力线路分布交错复杂，作业区域内干扰电力线可能对无人机安全产生威胁，主要包含两种情况，一是巡线航迹与电力线交叉，二是巡检航迹到其它电力线的距离小于安全距离。为保证无人机与电力线的安全距离，巡线航迹布设后需对以上两种情况进行检测并优化，具体步骤如下：

1）首先计算巡线航迹上某一航迹点T到所有电力线段的距离，当小于离线安全距离时，将此段电力线标记为（预判）可能影响巡线航迹的干扰线。

2）以当前航迹点T为中心，沿巡线走向及其垂直的四个方向，以离线安全距离为长度作四条线段，分别与所有电力线段进行交叉判断。

3）当四条线段皆与当前电力线无交叉时，当前电力线段对航迹点无影响，继续对其他电力线段进行判断，当四条线段中有一条与当前电力线段交叉，则标记（判定）当前点为巡线航迹异常点，当前电力线段为干扰线。无人机巡线安全检查如图4所示。

4）沿巡线走向的两条线段与干扰线交叉时，则此航迹点属于第一类异常点，如图4（ａ）。当前航迹点高度与干扰线高度的差值小于无人机线上安全高度时，设置当前航迹点高程值等于干扰线高度加上无人机线上安全飞行高度，反之保留原始高度不变。

5）当与巡线走向垂直的两条线段与干扰线交叉时，此航迹点属于第二类异常点，如图4（b）。当干扰线在巡线航迹与待巡检线路之间时，将巡线航迹点沿与待巡检线路走向垂直方向向外侧偏移，直到当前航迹点到干扰线的距离大于安全距离；当巡线航迹在干扰线与待巡检线路之间时，则改变航迹点高程以保证线上安全飞行，计算步骤同4）。

6）按照以上步骤依次对所有航迹点进行异常检测及优化。

3.大型无人机多传感器自动任务检测技术

3.1多传感器集成同步与检校

为解决目前无人机巡检中传感器单一、数据间关联度不大且后处理多为人工方式的弊端，研究采用了多传感器集成方式。通过牢固可靠的物理连接，将多种传感器的光轴进行统一，通过时间同步技术实现多传感器数据的时间坐标对准，通过位置姿态系统（posieion-and-orientation-system,POS）数据解算得到外方位元素，将各传感器数据在空间上对准，实现多传感器集成。传感器载荷安装框架设计以“系统质心尽量靠近旋转轴线”为方针，在安装框架中集成安装了长短焦相机、红外热像仪、紫外成像仪、激光扫描仪以及惯性测量单元（inertial-measurement-unit,IMU）。整体结构及传感器安装方式如图5所示。

为实现多传感器数据在空间上的准确配准，提高无人机电力巡检准确高效的数据获取能力，对多传感器系统进行了集成检校，主要检校参数包括：GPS天线相位中心与IMU几何中心之间的偏心分量、长焦相机与IMU本体坐标系之间的线元素偏心分量及角元素偏移值、红外相机与IMU本体坐标系之间的线元素偏心分量及角元素偏移值、激光扫描仪与IMU本体坐标系之间的线元素偏心分量及角元素偏移值。通过地面检校和飞行检校，较为准确确定了上述各项参数，为实际线路飞行巡检工作打下了基础。

3.2高精度位姿实时测量

高精度POS系统为无人机吊舱提供高精度位姿基准，并为惯性稳定平台提供精确指向。本文在分析国内外POS发展与应用现状的基础上，选取体积重量较小的光纤陀螺作为核心敏感元件。为减少IMU部分的体积和质量，设计IMU时只完成陀螺仪和加速度计等传感器的数据采集，并以数字信号形式将数据采集结果发送给POS导航计算机，其中POS导航计算机负责系统数据的时间同步、融合计算、存储及对外交互。整个POS系统的组成框图如图6所示。

3.3光电吊舱自动跟踪

为使无人机吊舱载荷系统在运动状态下对巡检目标进行准确拍照和成像，必须解决以下两个实际问题：1）如何在运动状态下使吊舱载荷控制系统实时掌握目标及载荷传感器在三维空间中的精确坐标；2）如何保证在运动及振动状态下相机、视频摄像机能始终精确指向目标。针对上述问题，采用双闭环控制策略实现吊舱自动跟踪。吊舱自动跟踪的基本原理基于双闭环动态控制策略，利用获得的目标及载荷精确三维坐标，实时计算吊舱载荷调整的方位角和仰俯角。其中，外环采用距离控制策略，使载荷足够接近任务点后才启动瞄准和跟踪，确保任务执行时获取足够的图像分辨率。内环采用姿态控制策略，利用从POS得到的实时坐标及待跟踪目标坐标，实时计算出稳定平台需要调整的俯仰角及方位角，驱动稳定平台方位和俯仰电机分别执行水平、垂直旋转动作，从而实现目标指向和自动跟踪。具体算法的流程如图7所示。

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