CN109101039A - 立井检测方法及*** - Google Patents
立井检测方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN109101039A CN109101039A CN201810715297.8A CN201810715297A CN109101039A CN 109101039 A CN109101039 A CN 109101039A CN 201810715297 A CN201810715297 A CN 201810715297A CN 109101039 A CN109101039 A CN 109101039A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- communication module
- information
- unmanned plane
- inspection
- inspection target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 75
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 168
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 296
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 78
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 41
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 24
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 19
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 8
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 8
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 22
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 19
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 9
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 4
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 4
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 3
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 3
- 208000037656 Respiratory Sounds Diseases 0.000 description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 2
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000005352 clarification Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000005336 cracking Methods 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000010006 flight Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
- G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明实施例公开了一种立井检测方法及***。所述立井检测方法包括:获取基于无人机巡检的地理目标的地标信息生成的巡检航迹;所述无人机根据所述巡检航迹进行飞行;所述无人机在飞行过程中采集立井内的巡检目标的巡检目标状态信息,其中,所述巡检目标状态信息用于所述巡检目标的检测。
Description
技术领域
本发明涉及立井检测技术领域,尤其涉及一种立井检测方法及***。
背景技术
立井又称竖井,是矿井井下通往地面的主要出口,因此立井提升***又称为矿井生产的“咽喉”。立井筒壁及罐道的垂直度或龟裂情况就决定了该立井的安全性。故为了避免塌方等各种安全问题以确保地面和地下的安全,需要定期或不定期的检测立井。
在相关技术中一般情况下都是采用人工下井检测,但是针对于矿山中的立井或者口径较小的立井,一方面,人工检测困难。另一方面,在相关技术中人工检测过程中都需要通过安全线缆确保人工安全,检测效率低,即便设置有安全线缆依然存在一定的安全隐患,且长期在井下工作容易出现人工检测差错的问题;故如何提升立井检测效率、检测安全性、检测精度是现有技术亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例期望提供一种立井检测方法及***。
本发明的技术方案是这样实现的:
第一方面,本发明实施例提供一种立井检测方法,包括:
获取基于无人机巡检的地理目标的地标信息生成的巡检航迹;
所述无人机根据所述巡检航迹进行飞行;
所述无人机在飞行过程中采集立井内的巡检目标的巡检目标状态信息,其中,所述巡检目标状态信息用于所述巡检目标的检测。
可选地,所述方法还包括:
根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,其中,所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间交互的信息包括:航迹优化信息、巡检目标状态信息、巡检目标故障信息、障碍信息、障碍规避信息、无人机状态信息、无人机故障报警信息、及巡检目标故障报警信息中的至少其中之一。
可选地,所述根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,包括:
若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态满足预设通信条件,将所述障碍信息发送给所述地面控制***;
接收所述地面控制***返回的障碍规避信息,其中,所述障碍规避信息包括所述障碍规避路径;
和/或,
所述方法还包括:
若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态不满足预设通信条件,利用惯性导航***基于所述障碍信息自动生成所述障碍规避路径。
可选地,所述方法还包括以下至少之一:
在未获取所述障碍规避路径之前,所述无人机悬停;
在获取到所述路径规避路径之后,所述无人机根据所述障碍规避路径飞行,并在规避所述路径之后恢复按照所述巡检航迹的飞行;
若所述障碍规避路径生成失败,所述无人机返航。
可选地,所述若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态满足预设通信条件,包括以下至少之一:
所述第一通信模块与所述第二通信模块之间的距离在可通讯范围内;
所述第一通信模块与所述第二通信模块之间的传输带宽大于单位时间内待传输数据量。
可选地,所述根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,包括:
若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态满足预设通信条件,将所述目标状态信息发送给所述地面控制***;
和/或,所述方法还包括:
若在所述第一通讯模块与所述第二通讯模块的可通讯范围外,存储所述巡检目标状态信息。
可选地,所述根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,包括:
若所述第一通讯模块与所述第二通讯模块之间的通信距离位于可通讯范围内,所述第一通讯模块与所述第二通讯模块之间的单位时间内待传输数据量不小于传输带宽,根据传输优先级控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互;
其中,所述无人机故障报警信息的传输优先级高于所述无人机状态信息的传输优先级;和/或,所述巡检目标故障信息的传输优先级高于所述巡检目标状态信息;和/或,所述障碍信息的传输优先级高于所述巡检目标状态信息;和/或,所述故障规避信息的传输优先级高于所述巡检目标状态信息;和/或,所述无人机故障报警信息的传输优先级高于所述航迹优化信息的传输优先级;和/或,所述巡检目标故障信息的传输优先级高于所述航迹优化信息的传输优先级;和/或,所述障碍信息的传输优先级高于所述航迹优化信息的传输优先级;所述故障规避信息的传输优先级高于航迹优化信息的传输优先级。
可选地,所述无人机在飞行过程中采集立井内的巡检目标的巡检目标状态信息,包括:
根据采集环境信息启动图像采集辅助设备;
在图像采集辅助设备的辅助下,采集所述巡检目标的图像信息。
第二方面,本发明实施例提供一种立井检测***,包括:
获取模块,用于获取基于无人机巡检的地理目标的地标信息生成的巡检航迹;
飞行模块,用于所述无人机根据所述巡检航迹进行飞行;
采集模块,用于所述无人机在飞行过程中采集立井内的巡检目标的巡检目标状态信息,其中,所述巡检目标状态信息用于所述巡检目标的检测。
可选地,所述***还包括:
控制模块,用于根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,其中,所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间交互的信息包括:航迹优化信息、巡检目标状态信息、巡检目标故障信息、障碍信息、障碍规避信息、无人机状态信息、无人机故障报警信息、及巡检目标故障报警信息中的至少其中之一。
本发明实施例提供的立井检测方法及***,首先提供了一种方式利用无人机替代工作人员进行立井内巡检目标的检测,由此,第一方面,工作人员无需深入立井进行人工检测,显然避免了人身安全问题;第二方面,由于由无人机进行巡检目标的检测,相对于人工检测可以减少因人为失误导致的检测不精确或遗漏的问题;第三方面;无人机的机型可以有多种,例如,大机型和小机型,针对狭窄的立井或不方便人工检测的立井也可以进行检测,如此,避免了有些立井无法检测的问题;第四方面,无人机一旦设置好之后就可以反复对立井进行检测,而不用人工通过佩戴缆绳等安全设备之后才开始检测,提升了单次的检测效率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的第一种立井检测方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提供的第二种立井检测方法的流程示意图;
图3为本发明实施例提供的无人机导航方法的流程示意图;
图4为本发明实施例提供的一种立井检测装置的结构示意图;
图5为本发明实施例提供的一种无人机立井检测***的结构示意图;
图6为本发明实施例提供的第三种立井检测方法的流程示意图;
图7为发明实施例提供的另一种无人机立井检测***的结构示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图及具体实施例对本发明的技术方案做进一步的详细阐述。
如图1所示,本实施例提供一种立井检测方法,包括:
步骤S110:获取基于无人机巡检的地理目标的地标信息生成的巡检航迹;
步骤S120:所述无人机根据所述巡检航迹进行飞行;
步骤S130:所述无人机在飞行过程中采集立井内的巡检目标的巡检目标状态信息,其中,所述巡检目标状态信息用于所述巡检目标的检测。
本实施例提供的立井检测方法可应用于无人机中的方法,也可以应用于包括无人机的无人机检测***的方法。
在步骤S110中所述巡检航迹可由所述无人机从地面控制***接收的,也可以是自动生成的。所述巡检航迹可包括:预先生成的初始巡检航迹,也可以包括根据障碍信息以及路径优化等临时生成的暂时巡检航迹。
所述巡检航迹可包括:所述无人机的飞行轨迹和/或无人机飞行必须要经过的点。所述无人机为可以悬停的旋翼无人机,还可以是复合翼,所述复合翼可同时包括固定翼加旋翼。
在本实施例中所述巡检航迹包括:无人机从一个巡检目标移动到另一个巡检目标之间的移动路径,还包括:无人机检测巡检目标的检测路径。例如,针对立井,无人机上搭载的摄像头可能具有特定的采集方向,而某一个巡检目标需要全方位检测,则此时,无人机需要按照检测路径飞行,从而使得摄像头等采集设备的检测方位朝向巡检目标的各个面,从而实现全面检测。故在本实施例中,所述巡检航迹不仅简单的包括无人在两个巡检目标之间的移动路径,还包括辅助巡检目标状态信息采集的检测路径。
在另一些实施例中,所述方法还可包括:
获取无人机的飞行参数,该飞行参数可包括:飞行速度、飞行的倾斜角等,这些飞行参数一方面需要确保无人机正常通过,另一方面需要确保摄像头等无人机搭载的检测设备能够成功进行巡检目标的检测。所述检测设备除了摄像头,还可以是超声波检测设备或者红外检测设备等各种检测设备,不局限于摄像头。
在本实施例中,所述无人机上搭载有各种能够采集立井内巡检目标的检测设备,例如,摄像头、惯性导航***的导航设备、位置传感器等设备。
在本实施例中所述巡检目标可包括:立井的井壁、安装在立井内的各种设备,例如,立井内的天轮、用于提升的钢丝绳及箕斗等。
在本实施例中,采集巡检目标的巡检目标状态信息,可以通过摄像头进行图像信息的采集,通过采集的静态图像和/或视频获得巡检目标状态信息,也可以通过红外检测、激光检测等采集巡检目标,从而获得巡检目标状态信息。
在本实施例中所述目标状态信息可包括用于指示以下至少之一:
立井的罐道的垂直度;
立井的罐道表面是否有裂痕;
立井的罐道表面的裂痕宽度等;
立井的井筒内的安装设备的姿态,例如,立井的井筒内的滚轮罐耳的安装间隙是否出现的偏离预设距离;
立井的井架上的安装设备的运行状态,例如,当前天轮装置的运行是否正常,再例如,天轮绳槽磨损等问题的信息。
在本实施例中利用无人机进行立井检测,不用再需要人工检测,显然相对于人工检测,具有检测安全性高、检测的人为错误少、检测的效率高等特点。
若巡检目标为天轮:无人机可主要检测的数据为天轮的空间偏摆量。首先无人机的机载巡检***将建立相机坐标系、世界坐标系、靶标坐标系之间的变化关系,采用标准标定法对左右相机进行标定与矫正,消除相机本身带来的图像畸变。对左右图像进行灰度处理、图像降噪、滤波处理等操作,采用一个基于滑动窗局部匹配的算法,根据窗口中心点颜色的相似度和距离的邻近度来计算权重系数,利用权重系数获得目标点,通过对天轮目标点运动前后的三维坐标点的标定匹配,计算其三维深度后,便可得到天轮的空间摆动位移量。
若巡检目标为罐道,无人机可主要检测的故障隐患为罐道垂直度、罐道裂纹。对罐道图像进行预处理,通过灰度处理、图像降噪、滤波处理等操作;通过神经网络优化边缘检测算法,使得显著目标边缘更加清晰,有效提升检测精度,从中提取边界线所在位置判断是否出现裂纹;采用图像匹配方式获取罐道垂直度变化情况。
例如,如图2所示,对巡检目标的检测可包括:
获取采集视频;
图像处理***对视频预处理,例如,通过降噪或消除干扰等;
特征提取,通过轮廓比对等方式提取与巡检目标的特征一致的特征等,从而确定出巡检目标在图像中的位置,并可以截取出这一部分图像区域,以进行图像匹配;
图像匹配;
根据匹配的结果判断故障隐患,具体可包括:判断天轮故障和/或判断罐道故障;
若天轮故障,存储故障信息并报警;
若天轮没有故障,传输安全信号;
若罐道故障,存储故障信息并报警;
若罐道没有故障,传输安全信号。
可选地,所述方法还包括:
根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,其中,所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间交互的信息包括:航迹优化信息、巡检目标状态信息、巡检目标故障信息、障碍信息、障碍规避信息、无人机状态信息、无人机故障报警信息、及巡检目标故障报警信息中的至少其中之一。
本实施例中所述第一通讯模块和第二通讯模块可为无线通信模块,该无线通信模块可为各种类型的通信模块,例如,对讲通讯模块、第三代移动通信(3G)、***移动通信(4G)的移动通信模块,或者、WiFi通讯模块、蓝牙通讯模块等。在一些实施例中,所述无人机上可以搭载通讯中继模块,所述无人机在飞行了一定深度之后将自身搭载的通信中继模块通过真空吸附结合机械手臂的操作等方式固定在预定位置,实现可通讯范围的扩展,从而实现深井的可通讯检测。
总之,在本实施例中,根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,可包括以下至少之一:
在可通讯范围内,进行第一通讯模块和第二通信模块之间的信息交互;
在可通讯范围外,无人机存储采集到的各种信息并暂停第一通讯模块和第二通信模块之间的信息交互。
进一步地,第一通信模块和第二通信模块之间需要交互的信息可分为:
第一类信息,第一类信息可包括:实时交互信息、例如,无人机故障信息、无人机故障报警信息中的一个或多个;通常第一类信息必须由地面控制***及时知晓的信息,若地面控制***没有及时知晓可能会导致无人机损坏或立井的故障无法及时传输的问题;
第二类信息,第二类信息可包括:非实时交互信息,例如,采集的巡检目标的正常状态信息等。
在一些实施例中,所述方法还包括:
若在可通讯范围外采集到第一类信息,则所述无人机返航,并在达到可通讯范围内时向地面控制***发送所述第一类信息。
根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,可包括以下至少之一:
在可通讯范围内,若第一通讯模块与第二通讯模块之间出现传输繁忙,则根据传输优先级依次进行信息交互,所述第一类信息的传输优先级高于所述第二类信息的传输优先级。
可选地,所述根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,包括:
若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态满足预设通信条件,将所述障碍信息发送给所述地面控制***;
接收所述地面控制***返回的障碍规避信息,其中,所述障碍规避信息包括所述障碍规避路径。
在另一些实施例中,所述方法还包括:
若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态不满足预设通信条件,利用所述惯性导航***基于所述障碍信息自动生成所述障碍规避路径。
所述惯性导航***为无人机自身搭载的导航***,该***无需在地面控制***的协助下就可以完成路径规划,实现障碍规避。障碍可为阻碍无人机飞行的各种信息。
在一些实施例中,若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态满足预设通信条件,且若所述惯性导航***进行障碍规避路径生成的功耗大于发送障碍信息和接收障碍规避信息的功耗,则利用所述惯性导航***基于所述障碍信息自动生成所述障碍规避路径;否则接收地面控制***发送的障碍规避路径;如此,可以最大限度的节省无人机的功耗,减少无人机因为储能不足导致的多次返航检测。
在一些实施例中,所述无人机搭载有自身的导航***,而无人机搭载的惯性导航***可为无人机自身搭载的导航***的组成部分。
在还有一些实施例中,若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态满足预设通信条件,且若所述无人机的记载处理器模块(包括:无人机搭载的中央处理器、微处理器、数字信号处理器、可编程阵列或专用集成电路等)的负载率未达到预定负载率,则利用所述惯性导航***基于所述障碍信息自动生成所述障碍规避路径;否则接收地面控制***发送的障碍规避路径;如此,避免无人机自身因为负载过高不能及时规划故障规避路径导致的悬停时间过久等检测效率低的问题。
可选地,所述方法还包括:
在未获取所述障碍规避路径之前,所述无人机悬停;如此,避免无人机强行通过,导致的无人机与障碍物发生碰撞的问题。
可选地,所述方法还包括:
在获取到所述路径规避路径之后,所述无人机根据所述障碍规避路径飞行,并在规避所述路径之后恢复按照所述巡检航迹的飞行。
一般情况下,所述巡检航迹为地面控制***预先生成的或者无人机在起航之前预先生成的,通常情况下所述巡检航迹可为所述无人机巡检完整个或局部所述立井的飞行轨迹,如此,可以减少无人机实时动态规划飞行轨迹所产生的功耗。
可选地,所述方法还包括:若所述障碍规避路径生成失败,所述无人机返航。若故障规避路径生成失败表示当前故障时的无人机无法通过,若强行通过可能会导致无人机的损坏,如此,无人机可能需要返航,以更换更小的无人机进行检测。
所述障碍信息可包括以下至少之一:
障碍物的地标信息,该地标信息可指示该障碍物的地理位置;
障碍物的外观信息,该外观信息可包括:障碍物的尺寸信息、形状信息。若尺寸信息反映了障碍物的面积、高度、厚度等信息;形状信息指示了障碍物的形状等。
在一些实施例中,所述方法还包括:
由所述无人机或者地面控制***,对无人机飞行位置的周边环境进行采集,然后基于周边环境的采集,分析出是否有障碍物,并判断该障碍物是否构成无人机飞行的威胁,若有威胁则需要进行故障避让,若无威胁,则无人机可以继续按照巡检航迹继续飞行。判断障碍物是否构成无人机飞行的威胁可包括:判断该障碍物是否位于无人机的巡检航迹上,若障碍物位于无人机的巡检航迹上,显然会会阻碍无人机的飞行。
以下结合提供一种无人机自身的记载处理器或地面控制***控制无人机进行障碍规避的方法,如图3所示可包括:
无人机采集周边环境;
判断是否有障碍物,例如,通过分析采集的图像,例如,对图像中的图形元素进行轮廓提取等,通过灰度直方图等处理,确定出无人机当前所在周边环境是否存在障碍物;
判断对无人机的威胁度,例如,根据障碍物的位置、形状、尺寸等判断障碍物是否会阻碍无人机的飞行;
若高,判断障碍规避路径是否成功生成,若未成功生成则无人机悬停报警并返回地面,威胁度高表示该障碍物将不利于无人机飞行,例如,无人机无法通过,若强行通过可能会导致无人机的机体损坏等;否则继续飞行。
若低,无人机继续飞行。
在一些实施例中,所述方法还包括:
无人机向地面控制***回传障碍信息,例如,传输障碍环境模型;例如,机载处理器模块根据自身采集的障碍信息,通过三维建模等各种建模生辰给了障碍环境模型,为了减少传输数据量可以将障碍环境模型返回给地面控制***即可。
在一些实施例中,若地面控制***接收到障碍环境模型,会进行人工规划路径,以避开对应的障碍,从而得到重新规划的巡检航迹,并控制飞行器重新起航。
在本实施例中采集周边环境可为:无人机采集距离自身预定距离的空间的信息。例如,所述无人机的惯性导航***可包括:含有三轴陀螺仪和三轴加速度计的惯性测量元件,激光测距仪,温度传感器,高度传感器中的一个或多个。惯性测量元件用于获取无人机飞行过程中自身姿态。激光测距仪用于测量无人机距四周环境的距离,主要通过和摄像机配合快速判断障碍物的空间坐标信息,无人机悬停位置距巡检目标的大概距离等。温度传感器用于获取无人机周围温度变化,井筒内不同高度温度存在较大差别,可利用温度对飞行高度进行估计。高度传感器)通过气压判断高度,应用于井筒内可能出现偏差,需要结合温度传感器对高度重新标定,使无人机获取自身大概的高度位置。
可选地,所述若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态满足预设通信条件,包括以下至少之一:
所述第一通信模块与所述第二通信模块之间的距离在可通讯范围内;
所述第一通信模块与所述第二通信模块之间的传输带宽大于单位时间内待传输数据量。
无线通信之间可能具有最大通信距离,该最大通信距离可为所述可通讯范围的上限。在一些实施例中,所述无人机可搭载有不同类型的无线通讯***,不同无线通讯***的通信距离不同和通讯功耗不同,所述无人机可以根据自身当前深入井下的深度结合无线通讯***的可通讯范围及通讯功耗,切换无线通讯***,总之当前选择的无线通讯***一方面需要确保无人机与地面控制***之间处于可通讯范围内,另一方面尽可能的选择通讯功耗小的无线通讯***。
可选地,所述根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,包括:
若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态满足预设通信条件,将所述目标状态信息发送给所述地面控制***;
进一步可选地,所述方法还包括:
若在所述第一通讯模块与所述第二通讯模块的可通讯范围外,存储所述巡检目标状态信息。
如满足预设通讯条件,则将目标状态信息发送给地面控制***,如此,地面控制***可以在第一时间内获得无人机当前采集的目标状态信息。
若不满足预设通讯条件,则将目标状态信息存储在无人机中,如此,无人机的后续采集可以不受影响,如此,无人机可以井下深度可以更深。
在另一些实施例中,所述方法还包括:
若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态不满足预设通信条件,无人机根据自身的储能信息及目前深入井下的深度的至少其中之一确定返航信息。例如,无人机已经深入井下A米,若一旦无人机自身的飞行储能仅能支持b倍A米的飞行时,无人机确定返航。所述b为不小于1的正数,通常所述b可为1.2、1.3或1.5或2的取值。
可选地,所述根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,包括:
若所述第一通讯模块与所述第二通讯模块之间的通信距离位于可通讯范围内,所述第一通讯模块与所述第二通讯模块之间的单位时间内待传输数据量不小于传输带宽,根据传输优先级控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互;
其中,所述无人机故障报警信息的传输优先级高于所述无人机状态信息的传输优先级;和/或,所述巡检目标故障信息的传输优先级高于所述巡检目标状态信息;和/或,所述障碍信息的传输优先级高于所述巡检目标状态信息;和/或,所述故障规避信息的传输优先级高于所述巡检目标状态信息;和/或,所述无人机故障报警信息的传输优先级高于所述航迹优化信息的传输优先级;和/或,所述巡检目标故障信息的传输优先级高于所述航迹优化信息的传输优先级;和/或,所述障碍信息的传输优先级高于所述航迹优化信息的传输优先级;所述故障规避信息的传输优先级高于航迹优化信息的传输优先级。
在本实施例中,在带宽不足的情况下,根据传输优先级进行信息传输,可以确保紧急的传输优先级高的信息率先传输到地面控制***,方便更加智能化的地面控制***或者地面工作人员及时作出对应的紧急处理,确保无人机的立井检测的安全性、及时性及稳定性。
可选地,所述无人机在飞行过程中采集立井内的巡检目标的巡检目标状态信息,包括:
根据采集环境信息启动图像采集辅助设备;
在图像采集辅助设备的辅助下,采集所述巡检目标的图像信息。
在一些实施例中,该采集辅助设备可包括:照明灯等协助摄像头进行采集。在另一些实施例中,该采集辅助设备还可包括:摄像头的姿态稳定***,该姿态稳定***可以通过控制摄像头相对无人机的运动,可以使得所述摄像头的采集的图像稳定。例如,无人机边飞行边采集,在遇到气流时可能会出现不够稳定的情况下,如此姿态稳定***可以控制摄像头的运动,确保采集的图像是清晰。当然,以上图像采集辅助设备仅是举例,具体实现时,不局限于上述任意一个举例。
如图4所示,本实施例提供一种立井检测***,包括:
获取模块110,用于获取基于无人机巡检的地理目标的地标信息生成的巡检航迹;
飞行模块120,用于所述无人机根据所述巡检航迹进行飞行;
采集模块130,用于所述无人机在飞行过程中采集立井内的巡检目标的巡检目标状态信息,其中,所述巡检目标状态信息用于所述巡检目标的检测。
所述获取模块110及飞行模块120及采集模块130均可为程序模块,被处理器执行后,能够实现巡检航迹的获取、无人机的飞行及巡检目标状态信息的采集。
这些模块可设置在所述无人机上,例如,所述获取模块110通过程序的执行可以通过通讯接口进行所述巡检航迹的接收等。
可选地,所述***还包括:
控制模块,用于根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,其中,所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间交互的信息包括:航迹优化信息、巡检目标状态信息、巡检目标故障信息、障碍信息、障碍规避信息、无人机状态信息、无人机故障报警信息、及巡检目标故障报警信息中的至少其中之一。
在本实施例中所述控制模块可对应于无人机的机载控制器,可以用于控制无人机上搭载的第一通讯模块和地面控制***的第二通讯模块之间的信息交互,具体如何控制两个通讯模块之间的信息交互,可以参见前述实施例,再次就不重复了。
所述控制模块,具体用于执行以下至少之一:
根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,其中,所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间交互的信息包括:航迹优化信息、巡检目标状态信息、巡检目标故障信息、障碍信息、障碍规避信息、无人机状态信息、无人机故障报警信息、及巡检目标故障报警信息中的至少其中之一。
可选地,所述控制模块,具体用于若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态满足预设通信条件,将所述障碍信息发送给所述地面控制***;接收所述地面控制***返回的障碍规避信息,其中,所述障碍规避信息包括所述障碍规避路径。
在一些实施例中,所述控制模块,还用于若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态不满足预设通信条件,利用惯性导航***基于所述障碍信息自动生成所述障碍规避路径。
可选地,所述控制模块,还用于执行以下至少之一:
在未获取所述障碍规避路径之前,所述无人机悬停;
在获取到所述路径规避路径之后,所述无人机根据所述障碍规避路径飞行,并在规避所述路径之后恢复按照所述巡检航迹的飞行;
若所述障碍规避路径生成失败,所述无人机返航。
可选地,所述若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态满足预设通信条件,包括以下至少之一:所述第一通信模块与所述第二通信模块之间的距离在可通讯范围内;所述第一通信模块与所述第二通信模块之间的传输带宽大于单位时间内待传输数据量。
可选地,所述控制模块,可具体用于执行包括:
若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态满足预设通信条件,将所述目标状态信息发送给所述地面控制***。
所述***还包括:存储模块,用于若在所述第一通讯模块与所述第二通讯模块的可通讯范围外,存储所述巡检目标状态信息。
可选地,所述控制模块,还包括:
若所述第一通讯模块与所述第二通讯模块之间的通信距离位于可通讯范围内,所述第一通讯模块与所述第二通讯模块之间的单位时间内待传输数据量不小于传输带宽,根据传输优先级控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互;
其中,所述无人机故障报警信息的传输优先级高于所述无人机状态信息的传输优先级;和/或,所述巡检目标故障信息的传输优先级高于所述巡检目标状态信息;和/或,所述障碍信息的传输优先级高于所述巡检目标状态信息;和/或,所述故障规避信息的传输优先级高于所述巡检目标状态信息;和/或,所述无人机故障报警信息的传输优先级高于所述航迹优化信息的传输优先级;和/或,所述巡检目标故障信息的传输优先级高于所述航迹优化信息的传输优先级;和/或,所述障碍信息的传输优先级高于所述航迹优化信息的传输优先级;所述故障规避信息的传输优先级高于航迹优化信息的传输优先级。
可选地,所述采集模块130,可具体用于根据采集环境信息启动图像采集辅助设备;在图像采集辅助设备的辅助下,采集所述巡检目标的图像信息。
以下结合上述实施例提供几个示例:
示例1:
如图5所示,本示例的深立井提升***智能巡检无人机***,包括用于巡检的旋翼无人机以及地面控制***组成。
所述的无人机包括:机架,防爆外罩,本质安全型的电源模块,带有驱动组件的螺旋桨等,无人机的机架上设有图像采集处理模块,无线图传和通讯模块,机载处理器模块,导航模块等。所述的电源模块,驱动组件,导航模块,无线图传和通讯模块,图像采集模块,无线图传和通讯模块均与机载处理器模块连接。
所述的地面控制***用于操纵无人机,确定无人机巡检目标,规划无人机巡航路线并传输给机载处理器模块,接收无人机采集数据,承载无人机并对无人机充电。
可选地,所述地面控制***可包括无线接收模块,无人机降落承接点,无人机控制***。无线接收模块用于进行无人机与地面控制***之间的通讯。无人机降落承接点用于承载无人机并可对无人机充电。无人机控制***用于操纵无人机,设定巡检目标,无人机导航模式等设置。
所述的图像采集处理模块用于采集巡检时得到的图像并存储、处理,进行障碍物辨识,故障隐患辨识。
所述图像采集处理模块可进一步包括:摄像机,照明灯,图像辨识***。
摄像机用于获取无人机在提升***巡检路线中四周情况及天轮状态及井筒内罐道图像。
照明灯在光照不足的地方与摄像机配合采集图像。
图像辨识***用于对采集到的图像进行处理,辨识及存储,辨识图像中的障碍物或地标信息并将结果传递到机载处理器模块,辨识提升图像中故障隐患并将结果存储及传递到无线图传和通讯模块进行发送。
所述的无线图传和通讯模块包括视频无线通讯模块和信号无线通讯模块,用于进行无人机与地面控制***之间的视频及信号通讯。
所述的机载处理器模块用于控制无人机动作,当接收到设定的巡检目标后控制无人机起飞,在有信号区域可接收地面控制***规划的路径飞行,无信号区域根据惯性导航以及绝对地标信息进行定位,根据建立的环境模型控制无人机自主运动。
本示例提供的用于深立井提升***天轮、井筒的旋翼无人机自主控制方法,可利用信号采集器实现提升***环境模型,根据导航模块定位无人机,最后由机载处理器模块规划合理路径。
预先设置巡检目标的坐标点以及绝对地标位置信息,结合立井的静态环境模型,确定可飞区域并依据手动或自动建立的关键点形成飞行轨迹,以飞行起点为世界坐标系原点,进行路径优化使轨迹线最短;为方便计算,将惯性导航***输出的x、y、z方向与无人机机体x、y、z坐标一致;利用导航***的视觉导航***及惯性导航***使用了一种基于卡尔曼滤波的数据融合方式得到无人机位移估计与速度估计,利用图像采集得到的绝对地标信息对无人机位置进行修正,将以机体为坐标系的相机采集到的环境数据通过变换变换矩阵投影到世界坐标系中,完善环境模型;飞行过程中图像采集处理模块检测到障碍物并判断障碍物空间坐标,当障碍物与轨迹存在一定交叉则需要进行避障,无交叉则可按照路径继续飞行;无人机达到预设的巡检目标点后对关键区域设备全面采集视频;在有信号区域操作人员可随时修正无人机参数及设定目标等数据,在无信号区域由无人机自主控制飞行。
本示例立井提升***巡检无人无人机,主要由电源模块,驱动组件,地面控制***,图像采集处理模块,无线图传和通讯模块(对应于前述的第一通讯模块),机载处理器模块,导航模块等组成。
首先在立井中布置绝对地标信息,绝对地标信息由易于识别且不易被干扰的图像构成,布置的位置为立井环境复杂区域、预设巡检目标区域、井筒内距离校准区域。在环境复杂区域无人机可根据地标信息更准确实现定位,避免事故发生;无人机可根据地标信息更准确判断是否到达预设巡检目标以及与预设巡检目标的相对位置关系;根据井筒长度在井筒内间隔一定间距(例如,50米或100米)布置一个绝对地标信息以便于无人机用来校准自身下降高度,实现准确定位。
提升***地面部分无论是工作还是停止阶段对周围环境的干扰都很小,因此即使提升机运行是仍可将提升***当作静态环境;而井筒部分提升***运行时提升容器随着上下运行,对无人机干扰很大,因此无人机在进入井筒前必须确定提升***已停止运行且在进入井筒后不会启动。在井筒内必须设有多个紧急降落平台,方便无人机出现故障时紧急降落。根据布置的绝对地标信息以及立井环境初步建立无人机飞行静态环境模型,根据提升***停止时提升容器高度信息建立井筒动态环境模型,两者结合生成整个立井的环境模型。
当需要无人机巡检时,首先在建立的环境模型中确定无人机巡检目标,并根据地标信息初步自动或手动生成巡检航迹,由地面控制***将其传输到无人机机载处理器模块中。无人机执行自检,确保所有部件功能完好,若部件功能故障则发出警报,功能完好则按照导航路径起飞。飞行过程中通过导航***定位并采集周围环境信息,完善环境模型。当导航***和图像采集处理***采集到航迹周围存在障碍物时,启动自动避障策略。避开障碍物后回到初始航迹继续执行任务。当无人机到达巡检目标区域后采集巡检目标视频,当处于通讯范围之内时可实时传回图像数据,地面控制***进行处理辨识故障隐患;当处于通讯范围之外时无人机可利用图像采集处理模块自带处理***处理图像,如果设备无故障隐患则记录安全,如存在故障隐患则记录故障类别并保存相应图片,当图像处理***处于繁忙状态时,可存储采集到的视频数据,在回到通讯范围内时将视频数据传输到地面控制***中,利用地面控制***进行处理。
当无人机任务完成或因避障失败返回后,地面控制***接收无人机采集的航迹周围环境数据,并更新初始环境模型。此时可人工参与或自动更新轨迹路线并优化,使之飞行更安全。
可实现具体功能如下:
无人机自主控制可包括:通过视频-惯性导航模式可使无人机减少对卫星信号的依赖,机载处理模块可使无人机自主实现导航路径规划及优化、躲避障碍物等功能。根据任务目标实现无信号区域自主巡检的功能。
天轮故障隐患识别可包括:检测提升***运行过程中天轮的空间偏移量,并与额定工作条件下设定的天轮阈值进行比较。当位移量大于所设阈值时无人机将发送故障警报到地面控制***。地面控制***声光报警器指示灯变为红色,并发出报警声音。声音类型可由工作人员设定。
井筒故障隐患识别可包括:检测井筒内罐道与筒壁垂直度以及是否有裂纹,当识别的故障规模大于预设值时无人机不断发出故障警报直到警报传输完成。地面控制***接收到信号后声光报警器指示灯变为红色,并发出报警声音。声音类型可由工作人员设定。
地面控制***留有其他故障诊断***接口。可针对某一特定设备设计故障诊断图像处理方法并可将该方法上传到无人机机载控制***中。可随时增设绝对地标信息方便增设新的巡检目标。
报警记录查询,可包括:每次上述报警发生时,监测软件自动将报警信息记入报警数据库,并提取该时刻单帧图片储存。点击监测软件右方“报警记录”按钮可查看该数据库。
报表生成,可包括:根据无人机巡检检测情况,对提升***检测设备进行初步评判,并生成报表,报表可直接打印。
图6所示为本示例中无人机检测的工作流程可包括:
开启启动;
设定目标(例如,设定巡检目标等);
初始环境模型(例如,基于无人机的历史检测数据、立井的施工数据等方式获取的数据建立的初始环境模型);
故障自检,包括:无人机自身的故障自检;
路径规划;
执行任务;
传感器工作,提升***立井检测性能;
回航着陆,在紧急情况下可以进行紧急着陆;该紧急着陆可以是地面的紧急着陆,也可以是立井内可进行临时着陆的着陆点的着陆;
完善环境模型,完善的环境模型可以作为下一次无人机检测的初始环境模型。
如图7所示,本示例提供的基于无人机的立井检测***可包括:
执行级的执行器,该执行级设置有设备图像采集、自主导航飞行两个大的功能模块;
协调级的控制管理,例如,基于组织级的惯性导航及图像采集实现数据融合,实现环境模型的完善;通过自动避障及路径规划实现路径优化;
组织级的最高决策;飞行器的环境感知、人工接口的目标设定及环境模型建立等。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机程序;所述计算机程序被处理器执行后,能够实现前述一个或多个技术方案提供的立井检测方法,例如,图1、图2、图3及图6所示方法中的一个或多个。所述计算机存储介质可为非瞬间存储介质。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,如:多个单元或组件可以结合,或可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另外,所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口,设备或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,也可以分布到多个网络单元上;可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理模块中,也可以是各单元分别单独作为一个单元,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中;上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:移动存储设备、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种立井检测方法,其特征在于,包括:
获取基于无人机巡检的地理目标的地标信息生成的巡检航迹;
所述无人机根据所述巡检航迹进行飞行;
所述无人机在飞行过程中采集立井内的巡检目标的巡检目标状态信息,其中,所述巡检目标状态信息用于所述巡检目标的检测。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,其中,所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间交互的信息包括:航迹优化信息、巡检目标状态信息、巡检目标故障信息、障碍信息、障碍规避信息、无人机状态信息、无人机故障报警信息、及巡检目标故障报警信息中的至少其中之一。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
所述根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,包括:
若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态满足预设通信条件,将所述障碍信息发送给所述地面控制***;
接收所述地面控制***返回的障碍规避信息,其中,所述障碍规避信息包括所述障碍规避路径;
和/或,
所述方法还包括:
若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态不满足预设通信条件,利用惯性导航***基于所述障碍信息自动生成所述障碍规避路径。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括以下至少之一:
在未获取所述障碍规避路径之前,所述无人机悬停;
在获取到所述路径规避路径之后,所述无人机根据所述障碍规避路径飞行,并在规避所述路径之后恢复按照所述巡检航迹的飞行;
若所述障碍规避路径生成失败,所述无人机返航。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态满足预设通信条件,包括以下至少之一:
所述第一通信模块与所述第二通信模块之间的距离在可通讯范围内;
所述第一通信模块与所述第二通信模块之间的传输带宽大于单位时间内待传输数据量。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,包括:
若所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态满足预设通信条件,将所述目标状态信息发送给所述地面控制***;
和/或,所述方法还包括:
若在所述第一通讯模块与所述第二通讯模块的可通讯范围外,存储所述巡检目标状态信息。
7.根据权利要求2至6任一项所述的方法,其特征在于,
所述根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,包括:
若所述第一通讯模块与所述第二通讯模块之间的通信距离位于可通讯范围内,所述第一通讯模块与所述第二通讯模块之间的单位时间内待传输数据量不小于传输带宽,根据传输优先级控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互;
其中,所述无人机故障报警信息的传输优先级高于所述无人机状态信息的传输优先级;和/或,所述巡检目标故障信息的传输优先级高于所述巡检目标状态信息;和/或,所述障碍信息的传输优先级高于所述巡检目标状态信息;和/或,所述故障规避信息的传输优先级高于所述巡检目标状态信息;和/或,所述无人机故障报警信息的传输优先级高于所述航迹优化信息的传输优先级;和/或,所述巡检目标故障信息的传输优先级高于所述航迹优化信息的传输优先级;和/或,所述障碍信息的传输优先级高于所述航迹优化信息的传输优先级;所述故障规避信息的传输优先级高于航迹优化信息的传输优先级。
8.根据权利要求2至6任一项所述的方法,其特征在于,所述无人机在飞行过程中采集立井内的巡检目标的巡检目标状态信息,包括:
根据采集环境信息启动图像采集辅助设备;
在图像采集辅助设备的辅助下,采集所述巡检目标的图像信息。
9.一种立井检测***,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取基于无人机巡检的地理目标的地标信息生成的巡检航迹;
飞行模块,用于所述无人机根据所述巡检航迹进行飞行;
采集模块,用于所述无人机在飞行过程中采集立井内的巡检目标的巡检目标状态信息,其中,所述巡检目标状态信息用于所述巡检目标的检测。
10.根据权利要求9所述的***,其特征在于,所述***还包括:
控制模块,用于根据所述无人机的第一通讯模块与地面控制***的第二通讯模块的通信状态,控制所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间的信息交互,其中,所述第一通讯模块和所述第二通讯模块之间交互的信息包括:航迹优化信息、巡检目标状态信息、巡检目标故障信息、障碍信息、障碍规避信息、无人机状态信息、无人机故障报警信息、及巡检目标故障报警信息中的至少其中之一。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810715297.8A CN109101039A (zh) | 2018-06-29 | 2018-06-29 | 立井检测方法及*** |
PCT/CN2018/111001 WO2020000790A1 (zh) | 2018-06-29 | 2018-10-19 | 立井检测方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810715297.8A CN109101039A (zh) | 2018-06-29 | 2018-06-29 | 立井检测方法及*** |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109101039A true CN109101039A (zh) | 2018-12-28 |
Family
ID=64845496
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810715297.8A Pending CN109101039A (zh) | 2018-06-29 | 2018-06-29 | 立井检测方法及*** |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109101039A (zh) |
WO (1) | WO2020000790A1 (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110362100A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-10-22 | 武汉科技大学 | 一种基于四旋翼无人机的大型储罐自主巡检方法 |
CN110727278A (zh) * | 2019-09-04 | 2020-01-24 | 云南电网有限责任公司曲靖供电局 | 巡检机器人路线控制方法、装置、存储介质及巡检机器人 |
CN111240249A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-05 | 金陵科技学院 | 一种可机动部署的空地一体化无人安防巡检*** |
CN112327898A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-02-05 | 日立楼宇技术(广州)有限公司 | 无人机的井道巡检导航方法、装置和无人机 |
CN117157241A (zh) * | 2021-04-13 | 2023-12-01 | 三菱电机楼宇解决方案株式会社 | 对电梯的井道的内部进行检查的飞行体、飞行体的控制装置以及飞行体的飞行方法 |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112306095A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-02-02 | 山西银锋科技有限公司 | 一种煤矿井下用无人机巷道巡检*** |
CN112650272B (zh) * | 2020-11-24 | 2022-11-01 | 太原理工大学 | 基于5g的煤矿井下无人机巡视信息感知方法及其感知*** |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1693649A2 (en) * | 2005-02-17 | 2006-08-23 | Northrop Grumman Corporation | Mixed integer linear programming trajectory generation for autonomous nap-of-the-earth flight in a threat environment |
CN101914893A (zh) * | 2010-07-09 | 2010-12-15 | 重庆交通大学 | 基于四轴飞行器的桥梁检测机器人 |
CN103078673A (zh) * | 2012-12-05 | 2013-05-01 | 福建省电力有限公司 | 一种适用于山区电网巡检的专用无人直升机*** |
CN103901839A (zh) * | 2014-03-04 | 2014-07-02 | 清华大学 | 无人机的通信方法及*** |
CN104134233A (zh) * | 2014-07-14 | 2014-11-05 | 华北电力大学 | 飞行机器人输电设备观测位姿选择方法 |
CN107144302A (zh) * | 2016-03-01 | 2017-09-08 | 中国矿业大学(北京) | 一种基于四轴飞行器的矿井灾害时期探测装置 |
CN107563356A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-01-09 | 西安因诺航空科技有限公司 | 一种无人机巡检管线目标分析管理方法及*** |
CN207053044U (zh) * | 2017-06-20 | 2018-02-27 | 国家电网公司 | 一种基于无人机的电力巡查*** |
CN107762558A (zh) * | 2017-11-09 | 2018-03-06 | 河南理工大学 | 矿井瓦斯***灾情智能探测***及探测方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170351254A1 (en) * | 2016-06-07 | 2017-12-07 | Hunter Arey LISTWIN | Unmanned aerial vehicle control system |
CN107943066B (zh) * | 2017-07-08 | 2020-01-14 | 西北工业大学 | 一种有人机对无人机障碍规避的监督控制方法 |
CN107656542A (zh) * | 2017-09-12 | 2018-02-02 | 国家电网公司 | 无人机巡检*** |
CN108106617A (zh) * | 2017-12-16 | 2018-06-01 | 广东容祺智能科技有限公司 | 一种无人机自动避障方法 |
CN108109437B (zh) * | 2018-01-24 | 2021-01-12 | 广东容祺智能科技有限公司 | 一种基于地图特征的无人机自主航线提取生成方法 |
-
2018
- 2018-06-29 CN CN201810715297.8A patent/CN109101039A/zh active Pending
- 2018-10-19 WO PCT/CN2018/111001 patent/WO2020000790A1/zh active Application Filing
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1693649A2 (en) * | 2005-02-17 | 2006-08-23 | Northrop Grumman Corporation | Mixed integer linear programming trajectory generation for autonomous nap-of-the-earth flight in a threat environment |
CN101914893A (zh) * | 2010-07-09 | 2010-12-15 | 重庆交通大学 | 基于四轴飞行器的桥梁检测机器人 |
CN103078673A (zh) * | 2012-12-05 | 2013-05-01 | 福建省电力有限公司 | 一种适用于山区电网巡检的专用无人直升机*** |
CN103901839A (zh) * | 2014-03-04 | 2014-07-02 | 清华大学 | 无人机的通信方法及*** |
CN104134233A (zh) * | 2014-07-14 | 2014-11-05 | 华北电力大学 | 飞行机器人输电设备观测位姿选择方法 |
CN107144302A (zh) * | 2016-03-01 | 2017-09-08 | 中国矿业大学(北京) | 一种基于四轴飞行器的矿井灾害时期探测装置 |
CN207053044U (zh) * | 2017-06-20 | 2018-02-27 | 国家电网公司 | 一种基于无人机的电力巡查*** |
CN107563356A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-01-09 | 西安因诺航空科技有限公司 | 一种无人机巡检管线目标分析管理方法及*** |
CN107762558A (zh) * | 2017-11-09 | 2018-03-06 | 河南理工大学 | 矿井瓦斯***灾情智能探测***及探测方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
王继成等主编: "《大数据时代高校信息化战略与实践》", 31 May 2014, 东北大学出版社 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110362100A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-10-22 | 武汉科技大学 | 一种基于四旋翼无人机的大型储罐自主巡检方法 |
CN110362100B (zh) * | 2019-07-03 | 2022-02-01 | 武汉科技大学 | 一种基于四旋翼无人机的大型储罐自主巡检方法 |
CN110727278A (zh) * | 2019-09-04 | 2020-01-24 | 云南电网有限责任公司曲靖供电局 | 巡检机器人路线控制方法、装置、存储介质及巡检机器人 |
CN111240249A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-05 | 金陵科技学院 | 一种可机动部署的空地一体化无人安防巡检*** |
CN112327898A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-02-05 | 日立楼宇技术(广州)有限公司 | 无人机的井道巡检导航方法、装置和无人机 |
CN112327898B (zh) * | 2020-11-06 | 2023-08-29 | 日立楼宇技术(广州)有限公司 | 无人机的井道巡检导航方法、装置和无人机 |
CN117157241A (zh) * | 2021-04-13 | 2023-12-01 | 三菱电机楼宇解决方案株式会社 | 对电梯的井道的内部进行检查的飞行体、飞行体的控制装置以及飞行体的飞行方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2020000790A1 (zh) | 2020-01-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109101039A (zh) | 立井检测方法及*** | |
US20210255643A1 (en) | Unmanned aerial vehicles | |
CN113597591B (zh) | 用于无人飞行器导航的地理基准 | |
KR102675315B1 (ko) | 표면을 자동으로 검사하기 위한 시스템 및 방법 | |
EP3901728B1 (en) | Methods and system for autonomous landing | |
KR102012288B1 (ko) | 드론을 이용한 구조물 안전 점검 시스템 | |
CN111300372A (zh) | 空地协同式智能巡检机器人及巡检方法 | |
CN108334103A (zh) | 无人机多距离避障方法及避障*** | |
CN102707724B (zh) | 一种无人机的视觉定位与避障方法及*** | |
CN106697322A (zh) | 一种登机桥自动靠接***及方法 | |
CN103941746A (zh) | 无人机巡检图像处理***及方法 | |
CN112382131B (zh) | 一种机场场面安全避撞预警***和方法 | |
CN106909147A (zh) | 一种无人机送货方法及*** | |
CN211890820U (zh) | 空地协同式智能巡检机器人 | |
CN111824406A (zh) | 一种基于机器视觉的公共安全自主巡查四旋翼无人机 | |
CN110673141A (zh) | 一种移动式机场道面异物检测方法及*** | |
CN106052695A (zh) | 一种利用360°激光扫描仪导航的飞行巡视***及方法 | |
EP4330943A1 (en) | Updating airspace awareness for unmanned aerial vehicles | |
KR20220072801A (ko) | 실시간 센서 데이터 기반 결함 감지 시스템을 탑재한 인공지능 드론 및 실시간 센서 데이터 기반 결함 감지 시스템을 이용하여 인공지능 드론의 결함을 감지하기 위한 방법 | |
CN110104167A (zh) | 一种采用红外热成像传感器的自动化搜救无人机***和控制方法 | |
CN113268075A (zh) | 一种无人机控制方法及*** | |
CN210377164U (zh) | 一种空地协同作业*** | |
CN109270957A (zh) | 一种植保***及其飞行器控制方法和装置 | |
US20200380873A1 (en) | Method and system for preventing collisions between aircraft and other flying objects | |
CN112560751A (zh) | 一种阳台高空坠物风险检测方法及*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20181228 |