面向电网巡线和森林火情检测的无人机路径规划算法研究

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随着科技的进步,无人机不再仅限于军事用途,也在民用领域开始了新的探索,尤其在输电网巡检和森林火情监测方面得到了广泛的应用。无人机巡检路线的优劣直接影响总体巡检效率的高低,不同的巡检任务适合不同机型的无人机进行巡检,而且对巡检路线规划的要求也不同。本文以无人机巡检路径为研究对象,做了以下研究工作:  (1)针对目前风靡一时的四旋翼无人机介绍了其飞行原理,并建立数学模型。在室内QBALL无人机平台上设计飞行控制器,实现固定轨迹的自动飞行。同时,在室外采用GPS定位仪结合Pixhawk开源飞控搭建无人机飞行平台,集彩色相机和5.8G高清图传于一体,实现室外飞行巡检任务。  (2)根据电网巡检内容不同分为杆塔监测和线路廊道监测。首先,针对杆塔监测的特点,应用多旋翼无人机进行拍摄巡检,并结合安全距离和相机参数,分别釆用遗传算法和蚁群算法设计合理的巡检路径,对拍摄点和路径进行优化。然后,根据线路廊道监测的任务要求,应用固定翼无人机进行长距离巡检,并依据输电廊道为路径,杆塔为节点分段巡检,釆用对称缓和曲线对其路径进行轨迹平滑处理。由仿真结果表明,优化后的路径可以使无人机安全、高效地进行巡检。  (3)根据森林所处的地理环境不同,分为平原森林监测和山地森林监测两种情况。且由于其面积大、距离长的巡检要求,采用固定翼无人机进行监测。首先,针对平原森林监测时,无人机无需频繁变化高度的情况,建立无人机巡检路径规划的数学模型和目标函数,采用极坐标编码方式解决最大路径偏转角、最小步长以及最大路径节点数的限制,并先后运用遗传算法和遗传-模拟退火算法对其巡检路径进行求解。然后,根据山地森林监测的特殊环境,对其进行三维空间建模,设计启发式函数和信息素更新规则,釆用蚁群算法优化出巡检路径。仿真结果表明,本文所采用的算法可以寻找到符合条件的最优巡检路径,为无人机巡检的实际应用提供了依据。
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