基于改进RRT,的输电线路无人机自动巡检方法
时间：2022-12-08 19:25:02 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
甘鹏，方 博，李 博，张凯林，刘尧华
（中国南方电网有限责任公司超高压输电公司培训与评价中心，广东广州 510000）
RRT 算法是以填量处理为基础建立的随机采样型运动规划算法，可借助随机目标点向外扩散邻近节点，从而完成对整个路径空间的探索。该算法在运算过程中优先考虑因微分约束条件产生的多维度问题，基本不会出现与传统规划算法类似的维度灾难情况，一方面可有效规划运动物体的行进路径，另一方面也可实现对运动体行进状态的合理调节[1-2]。大多数情况下，经过RRT 算法处理后的运动路径可直接应用于各类巡检系统中，为电力巡检任务的开展提供了便捷。
电力巡检通过故障点排查的方式，排除了电力系统的潜在隐患，从而保障了输电线路的安全运行能力。在无人机技术的支持下，电力巡检的人力投入量得到了有效控制，且各项线路任务也可得到快速、安全地执行。传统三维巡检方法依靠三维模型，收集监控设备回传的即时状态数据，再通过电力专业分析，计算得到弧垂变化量等关键指标参量。然而此方法对于无人机设备自动飞行路径的规划能力有限，很难在预定时间内完成各项线路巡检任务。为解决上述问题，提出基于改进RRT 的输电线路无人机自动巡检方法，借助运动度量函数，分析无人机设备的飞行特性，再通过巡检数据采集的方式，得到最终的地面数据处理结果。
基于改进RRT 算法的无人机运动规划包含目标偏好设置、局部极小值计算、运动度量函数建立三个处理环节，具体分析方法如下。
1.1 目标偏好设置
在RRT 算法的扩展过程中，输电线路目标偏好是指传输电子对于电流、电压等电信号的控制需求，通常情况下，为适应无人机设备的自动巡检需求，电流、电压等电信号的物理数值水平越高，输电线路目标偏好的指向性也就越明显[3-4]。在不考虑其他干扰条件的情况下，输电线路目标偏好设置结果受到巡检区域、电信号传输速率两项物理量的直接影响。巡检区域由上限参量en、下限参量e0两部分共同组成，其中n表示单位时间内的无人机飞行旋转次数。电信号传输速率可表示为f，在RRT 算法作用下，该项物理指标的数值量越大，最终所得的目标偏好指令也就越符合实际应用需求。联立上述物理量，可将基于改进RRT 算法的输电线路目标偏好设置结果表示为：
其中，u1、u2分别代表两个不同的输电量特征值，代表既定的输电量限制条件。
1.2 局部极小值计算
局部极小值是一个相对笼统的物理概念，在输电线路环境中，受到无人机巡检飞行能力的影响，原有RRT 算法的改进趋势越发明显，与无人机设备相关的巡检处置范围也就越广泛[5-6]。规定在一个完整的自动巡检飞行周期内，无人机设备的起始巡检位置为r0、终止巡检位置为rn，两者之间存在无数的巡检障碍物，且随着飞行速度的不断加快，原始RRT 算法的改进能力也在逐渐增强。在此情况下，输电线路中的感应电子量能够连续保持长时间的自主传输状态，且位于不同信道之间的电子感应能力也不会互相干扰。在上述物理量的支持下，联立式（1），可将无人机输电线路的局部极小值定义为：
其中，H代表原始RRT 算法的改进应用系数，ΔT代表无人机设备的单位巡检时长，α代表幂次项拆分系数，代表单位时间内的无人机巡检速率均值。
1.3 运动度量函数建立
运动度量函数可在局部极小值的基础上，对无人机设备在输电线路中的巡检飞行能力进行限定，一方面满足电量主机对于电压、电流等电子信号的控制需求，另一方面也可使得RRT 算法的改进执行压力得到较好缓解。从宏观角度来看，运动量函数能够覆盖整个无人机自动巡检飞行空间，且随着飞行速度的加快，运动量函数的应用能力也会逐渐增强，直至将所有电量信号全部转存于输电线路结构体中[7-8]。设β代表既定的巡检系数项，由于RRT 改进算法的存在，一般情况下，该项物理量的数值水平越高，最终计算所得的运动度量函数值也就越小。联立式（2），可将无人机自动巡检过程中的运动度量函数定义为：
其中，代表电子信号的传输均值量，g代既定的巡检量系数特征值，代表关键的电量传输系数。
在改进RRT 算法的支持下，按照无人机特性分析、巡检数据采集、地面数据处理的操作流程，完成输电线路无人机自动巡检方法的搭建与设计。
2.1 无人机特性分析
无人机是以无线遥控程序为导航系统的飞行器设备，由于结构形式的不同，不同类型无人机设备所具备的飞行能力也有所不同。在自动巡检任务的执行过程中，单翼螺旋桨可提供无人机设备所需的电量动力，并可使设备结构体按照预设软件程序完成常规巡检任务[9-10]。受到改进RRT 算法的影响，无人机设备在输电线路中具备较长时间的续航能力，且可在执行巡检任务的同时，将传输电量转换成电流或电压信号的应用形式，从而使得输电线路中的电量存储需求得到较好满足[11]。总的来说，随着无人机设备巡检覆盖面积的增大，设备结构体自身对于电量信号的处理能力也会逐渐增强。无人直升机自动巡检如图1 所示。
图1 无人直升机自动巡检
2.2 巡检数据采集
巡检数据采集需要在无人机设备的作用下，对输电线路环境中的电量传输信号进行妥善安排，不仅可使线路电阻两端的物理电压数值得到有效控制，也可使得输电线路网络中的传输电流水平快速趋于相对稳定的数值存在状态[12-13]。在改进RRT 算法的支持下，输电线路环境中存储的电信号数值量越大，无人机设备所具备的巡检飞行能力也就越强。设代表输电线路环境中的电量信号存储特征值，由于改进RRT 算法的存在，该项物理量的数值结果越大，输电线路主机所能采集到的无人机巡检数据采集量也就越多。在上述物理量的支持下，联立式（3），可将巡检数据采集结果表示为：
式中，k表示巡检电量信号的输电存储系数，ξ代表输电线路网络中的关键电量巡检处理指标。
2.3 地面数据处理
地面数据处理是输电线路无人机自动巡检方法搭建过程中的末尾操作环节，可在已知巡检数据采集结果的基础上，对RRT 算法的改进目标进行重新规划，从而使得无人机设备能够采集到更多的自动巡检信息参量[14]。所谓地面数据是指输电线路环境中，由地表电信号处理元件输出的传输电量数据，在无人机巡检环境中，地表电信号处理元件负载的处置指令极多，一方面可在改进RRT 算法的作用下，更改无人机设备的原有巡检飞行形式，另一方面也可实现对传输电子量的准确划分[15-16]。设代表单位时间内地表电信号处理元件输出的电信号均值量，μ代表基于改进RRT 算法的巡检任务提取量，在上述物理量的支持下，联立式（4），可将地面数据处理结果表示为：
其中，ω代表与地表电信号处理元件匹配的巡检指令处置权限，代表单位时间内的无人机自动巡检指令特征值。至此，实现各项物理系数指标的计算与处理，在改进RRT 算法的支持下，构建输电线路无人机自动巡检模型，其表达式为：
根据上述巡检模型，获取输电线路无人机自动巡检结果，以完成输电线路无人机自动巡检方法的搭建与应用。
将固定型号的无人机设备放置于图2 所示的输电线路环境中，通过人工干预的方法，控制无人机设备的实际飞行方向，多次调试，直至无人机飞行器的行进速率完全趋于稳定。在此情况下，截取大量数据信息参量，以用于后续的实验研究与分析。其中，实验组电量主机配置基于改进RRT 的输电线路无人机自动巡检方法，对照组主机配置传统三维巡检方法。
图2 无人机输电巡检项目
KRS 指标描述了输电线路主机对于无人机设备自动飞行路径的处理与规划能力，在不考虑其他干扰条件的情况下，KRS 指标数值越大，输电线路主机对于无人机设备自动飞行路径的规划能力也就越强。表1 记录了实验组、对照组KRS 指标的具体数值情况。
表1 KRS指标数值对比
表1 中，实验组KRS 指标始终保持不断上升的数值变化趋势，但从第35 min 开始，数值指标的上升幅度明显增大；
对照组KRS 指标则保持先上升、再稳定、最后持续下降的数值变化趋势，且实验前期的数值上升幅度与实验后期的数值下降幅度并没有明显区别。从极限值的角度来看，实验组最大值88.4%与对照组最大值48.9%相比，上升了39.5%。
UUT 指标记录了电力巡检任务中的实际人力投入量情况，一般来说，UUT 指标的数值水平越小，电力巡检任务中的人力投入量水平也就越低，反之则越高。表2 记录了实验组、对照组UUT 指标的实际数值记录情况。
表2 UUT指标数值对比
表2 中，实验组UUT 指标在一段时间的数值波动状态后，开始逐渐趋于稳定下降的数值变化趋势。对照组UUT 指标则在连续的数值上升状态后，开始逐渐呈现小幅波动的数值变化情况。整个实验过程中，实验组最大值35.8%与对照组最大值66.7%相比，下降了30.9%。
综上可知，应用基于改进RRT 的输电线路无人机自动巡检方法后，不但可以促进KRS 指标数值的不断提升，也可在此基础上，抑制UUT 指标的数值上升趋势，从主观方面来讲，输电线路主机对于无人机设备自动飞行路径的处理与规划能力增强，能够带动电力巡检任务中人力投入量水平的减小，符合无人机巡检任务的设置初衷。
与传统三维巡检方法相比，输电线路无人机自动巡检方法联合改进RRT 算法，通过设置输电量目标偏好的方式，建立完整的运动度量函数，再借助已采集的巡检数据参量，实现对地面数据的准确处理。从实用性角度来看，KRS 指标数值增大、UUT 指标数值减小的同时出现，可在提升输电线路主机对于无人机设备自动飞行路径处理与规划能力的基础上，控制电力巡检任务中的人力投入量情况，从而安全、快速地完成各项线路巡检任务。
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