CN112235355B - 一种公路路政无人机巡查方法和*** - Google Patents

一种公路路政无人机巡查方法和*** Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种公路路政无人机巡查方法和***，方法包括以下步骤：控制无人机飞行至任务点；接收所述无人机在所述任务点的任务数据，所述任务数据包括任务点的位置坐标、无人机的航向角数据以及云台角数据；根据所述任务数据生成固化路线；接收公路路政巡查任务的执行指令；根据所述执行指令和所述固化路线控制所述无人机执行所述公路路政巡查任务。本申请实施例通过生成无人机的固化路线，并通过公路路政巡查任务的执行指令和固化路线控制无人机执行巡查任务，使得巡查人员无需在每次巡查过程中手动操作无人机，从而实现自动化公路路政巡查过程，提高工作效率。本申请可广泛应用于无人机技术领域。

Description

一种公路路政无人机巡查方法和***
技术领域
本发明涉及无人机技术领域，尤其是一种公路路政无人机巡查方法和***。
背景技术
术语解释：
B/S：Browser/Server简称浏览器/服务器模式，是一种网络结构模式。其工作原理采用浏览器请求，服务器响应的工作模式。
RTK：Real-time kinematic简称实时动态。实时动态载波相位差分技术是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分技术，将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行求解算坐标。其是一种常用的卫星定位测量方法。
路政巡查是保护公路安全、服务公众出行、加强队伍自身建设的有效管理手段。通过巡查，对公路情况进行实时全面的了解，以便及时发现和处理问题。
无人机简称UAV(Unmanned Aerial Vehicle)，指不载有操作人员可以自主飞行或遥控驾驶的飞行器，是人工智能的重要载具。
目前，使用无人机进行路政巡查时，其实现方式主要是通过手动操作无人机到合适位置，调整云台角度获取巡检部位影像数据，对操作人员要求高，自动化程度低，巡查效率不高。
发明内容
为一定程度上解决上述技术问题之一，本发明的目的在于：提供一种公路路政无人机巡查方法和***，其能有效减少手动操作过程，以更大程度的实现自动公路路政巡查过程，从而提高巡查效率。
第一方面，本发明实施例提供了：
一种公路路政无人机巡查方法，包括以下步骤：
控制无人机飞行至任务点；
接收所述无人机在所述任务点的任务数据，所述任务数据包括任务点的位置坐标、无人机的航向角数据以及云台角数据；
根据所述任务数据生成固化路线；
接收公路路政巡查任务的执行指令；
根据所述执行指令和所述固化路线控制所述无人机执行所述公路路政巡查任务。
进一步地，所述控制无人机飞行至任务点，包括：
选取多个目标飞行路线中的一条路线作为当前飞行训练路线；
控制所述无人机延所述当前飞行训练路线飞行；
获取所述无人机在所述当前飞行训练路线飞行时的环境信息；
根据所述环境信息在所述多个目标飞行路线中调整所述当前飞行训练路线。
进一步地，所述接收所述无人机在所述任务点的任务数据，所述任务数据包括任务点的位置坐标、无人机的航向角数据以及云台角数据，包括：
接收无人机在飞行至所述任务点时的第一实时位置信息和航向角数据；
将所述第一实时位置信息与多个目标位置进行匹配；
根据匹配结果调整无人机上的相机拍摄角度；
在确定无人机上的相机拍摄角度调整完成后，接收云台角数据。
进一步地，所述将所述第一实时位置信息与多个目标位置进行匹配，包括：
根据所述第一实时位置信息从所述多个目标位置中获取最接近的目标位置；
计算所述第一实时位置信息与所述最接近的目标位置的第一实时距离值；
在确定所述第一实时距离值在预设范围内后，结束当次位置信息匹配过程。
进一步地，所述根据所述任务数据生成固化路线，其具体为：
在确定接收到所有任务点的任务数据后，生成固化路线。
进一步地，所述根据所述执行指令和所述固化路线控制所述无人机执行所述公路路政巡查任务，包括：
根据所述执行指令控制无人机延所述固化路线飞行；
接收所述无人机所述固化路线飞行时的第二实时位置信息；
计算所述第二实时位置信息与所述固化路线中的目标位置的第二实时距离值；
在确定所述第二实时距离值在预设范围内后，控制无人机的飞行速度以及将无人机上的相机拍摄角度调整至目标拍摄角度；
接收相机拍摄数据；
将所述相机拍摄数据发送到数据管理平台。
第二方面，本发明实施例提供了：
一种公路路政无人机巡查***，包括移动端操作***、无人机、数据管理平台和服务端，所述移动端操作***、无人机和数据管理平台均与所述服务端通信，所述服务端用于执行以下步骤：
控制无人机飞行至任务点；
接收所述无人机在所述任务点的任务数据，所述任务数据包括任务点的位置坐标、无人机的航向角数据以及云台角数据；
根据所述任务数据生成固化路线；
接收公路路政巡查任务的执行指令；
根据所述执行指令和所述固化路线控制所述无人机执行所述公路路政巡查任务。
进一步地，所述数据管理平台为B/S架构模式。
进一步地，所述无人机上设有RTK模块。
第三方面，本发明实施例提供了：
一种公路路政无人机巡查***，包括：
至少一个存储器，用于存储程序；
至少一个处理器，用于加载所述程序以执行所述的一种公路路政无人机巡查方法。
本发明实施例的有益效果是：本发明实施例通过先控制无人机飞行至任务点，接着无人机在任务点的任务数据，并根据该任务数据生成固化路线，然后接收公路路政巡查任务的执行指令，最后根据执行指令和固化路线控制无人机执行公路路政巡查任务，使得巡查人员无需在每次巡查过程中手动操作无人机，从而减少巡查人员工作量的同时，更大程度的实现自动化公路路政巡查过程，提高工作效率。
附图说明
图1为本发明一种具体实施例的公路路政无人机巡查方法的流程图；
图2为本发明一种具体实施例的公路路政无人机巡查***的模块框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的详细说明。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。
参照图1，本发明实施例提供了一种公路路政无人机巡查方法，本实施例应用于图2所述的服务端，所述服务端分别与移动端操作***、无人机和数据管理平台通信，且无人机还可以通过移动端操作***与服务端通信。服务端可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式***，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
本实施例包括步骤S11-S15：
S11、控制无人机飞行至任务点；所述任务点为某一次巡检过程中所要巡检的位置。
在一些实施例中，所述控制无人机飞行至任务点，可通过以下步骤实现：
选取多个目标飞行路线中的一条路线作为当前飞行训练路线；由于在实际情况中，当两个位置点确定后，从第一点通往第二点的路径可以有无数条，但是，在这无数条路径中，有些路径的路况相对较好、路径长度相对较短；而有些路径的路况不好，而且路径长度又长，因此，为了有效提高无人机的工作效率，可以从该多条路径中选取其中一条综合性最好的路径作为当前飞行训练路径。该综合性最好的评判因素是指综合考虑路径上的路况和长度等因素。当然，在一些实施例中，还需要考虑天气状况。本步骤中的路况信息是预先获取的，其可以从之前无人机工作中获取的图片内提取得到，还可以是现场确认。
控制所述无人机延所述当前飞行训练路线飞行；在无人机训练过程，其控制方式可以是手动控制，也可以是服务端控制，还可以手动加服务端联合控制。
获取所述无人机在所述当前飞行训练路线飞行时的环境信息；所述环境信息包括飞行路径中遇到的障碍物信息，例如树木、桥梁、气流或者山体等信息。
根据所述环境信息在所述多个目标飞行路线中调整所述当前飞行训练路线。例如在飞行路径训练过程中，某一个点存在障碍物导致无人机无法通过或者无人机工作效率大幅度下降时，需要从多个目标飞行路线中选取另一条路径代替当前飞行训练路径，以提高无人机在实际工作过程中的工作效率。所述从多个目标飞行路线中选取另一条路径可以选取其中一条路径中的半程路径代替当前飞行训练路径的剩下半程路径。当然也可以选取另一条路径的全程路径代替当前飞行训练路径。
本实施例通过根据实时环境信息不断调整当前飞行训练路线，以使得无人机最后得到的固化路线为相对较优的路线。
S12、接收所述无人机在所述任务点的任务数据，所述任务数据包括任务点的位置坐标、无人机的航向角数据以及云台角数据；
在一些实施例中，所述接收所述无人机在所述任务点的任务数据，可通过步骤S121-S123：
S121、接收无人机在飞行至所述任务点时的第一实时位置信息和航向角数据；所述第一实时位置信息是指无人机在飞行训练过程中的实时位置。所述航向角数据为所述无人机在飞行过程中的实时飞行角度。
S122、将所述第一实时位置信息与多个目标位置进行匹配；本步骤是将第一实时位置信息与多个目标位置进行比较，以确定在多个目标位置中是否存在与第一实时位置信息相同或者近似的目标位置，在确定存在时，执行步骤S123。
在一些实施例中，所述步骤S122可通过以下方式实现：
根据所述第一实时位置信息从所述多个目标位置中获取最接近的目标位置；所述最接近的目标位置是指目标位置的位置坐标信息与第一实时位置信息相同或者接近。
计算所述第一实时位置信息与所述最接近的目标位置的第一实时距离值；所述第一实时距离值可以通过第一实时位置信息的空间坐标数据与最接近的目标位置的空间坐标数据计算得到，其具体是指两点之间的直线距离。
在确定所述第一实时距离值在预设范围内后，结束当次位置信息匹配过程。所述预设范围为预先设置的两点之间的距离范围，例如0-2m、0-3m或者0-4m等范围。在确定第一实时距离值在预设范围内后，说明无人机的当前实时位置为目标位置或者接近当前目标位置，然后继续判断下一个目标位置，直到结束当前飞行路线的训练过程。
S123、根据匹配结果调整无人机上的相机拍摄角度；本步骤是在步骤S122中确定无人机的当前实时位置为目标位置或者接近当前目标位置时，对无人机上的相机拍摄角度进行调整，将拍摄角度调整为目标拍摄角度。其中，所述目标拍摄角度可以根据后续的工作过程中采集的信息进行调整。并在确定无人机上的相机拍摄角度调整完成后，接收云台角数据，使后续无人机执行巡查任务时，相机能够准确获取所需图像或者视频。
S13、根据所述任务数据生成固化路线；所述任务数据包括前述飞行训练过程中确定的任务点位置信息、无人机的航向角数据以及云台角数据。该本步骤生成的某一个巡查范围内的固化路线，使得巡查人员在对该范围进行巡查时，无人机可以根据该固化路线进行自动巡查，从而减少手动操控步骤。
在一些实施例中，是在确定接收到所有任务点的任务数据后，生成固化路线，以得到该范围内的全程路径。
S14、接收公路路政巡查任务的执行指令；所述执行指令是指巡查人员通过客户端上传的用于提示无人机执行巡查任务的指令。
S15、根据所述执行指令和所述固化路线控制所述无人机执行所述公路路政巡查任务。
在一些实施例中，所述根据所述执行指令和所述固化路线控制所述无人机执行所述公路路政巡查任务，包括：
根据所述执行指令控制无人机延所述固化路线飞行；
接收所述无人机所述固化路线飞行时的第二实时位置信息；所述第二实时位置信息是指无人机在该固化路线中飞行的实时空间位置坐标。
计算所述第二实时位置信息与所述固化路线中的目标位置的第二实时距离值；所述第二实时距离值是可以通过第二实时位置信息的空间位置坐标与目标位置的空间坐标计算得到，即计算两点之间的直线距离。
在确定所述第二实时距离值在预设范围内后，控制无人机的飞行速度以及将无人机上的相机拍摄角度调整至目标拍摄角度；所述预设范围为预先设置的两点之间的距离范围，例如0-2m、0-3m或者0-4m等范围。在确定第二实时距离值在预设范围内后，说明无人机已经到达目标位置，此时需要控制无人机的飞行速度，并调整无人机上的相机拍摄角度，以使相机能够获取到符合要求的图像或者视频。
接收相机拍摄数据；所述拍摄数据尾相机在目标位置上拍摄的图像或者视频。
将所述相机拍摄数据发送到数据管理平台，使数据数据管理平台进行数据分析或者便于其他终端调用该拍摄数据。
综上所述，上述实施例通过先控制无人机飞行至任务点，接着无人机在任务点的任务数据，并根据该任务数据生成固化路线，然后接收公路路政巡查任务的执行指令，最后根据执行指令和固化路线控制无人机执行公路路政巡查任务，使得巡查人员无需在每次巡查过程中手动操作无人机，从而减少巡查人员工作量的同时，更大程度的实现自动化公路路政巡查过程，提高工作效率。
参照图2，本发明实施例提供了一种公路路政无人机巡查***，包括移动端操作***、无人机、数据管理平台和服务端，所述移动端操作***、无人机和数据管理平台均与所述服务端通信，且所述无人机还看可通过移动端操作***与服务端通信，所述服务端用于执行如图1所示方法：
S11、控制无人机飞行至任务点；
S12、接收所述无人机在所述任务点的任务数据，所述任务数据包括任务点的位置坐标、无人机的航向角数据以及云台角数据；
S13、根据所述任务数据生成固化路线；
S14、接收公路路政巡查任务的执行指令；
S15、根据所述执行指令和所述固化路线控制所述无人机执行所述公路路政巡查任务。
上述方法实施例的内容均适用于本***实施例，本***实施例实施方法所达到的效果与上述方法实施例的效果相同。
在一些实施例中，所述无人机上设有RTK模块，所述无人机具有抗干扰能力强、在弱信号环境仍能稳定飞行、图传距离远以及续航时间长等优点。
所述移动端操作***包括客户端和数据端，所述客户端用以控制无人机飞行，数据端用以供客户端存取相关信息。客户端分为界面层、逻辑层和存储层。界面层实现人机交互方式，逻辑层实现无人机相关控制功能，存储层管理本地航线数据。
所述数据管理平台为B/S架构模式，通过WebGL技术实现前端的地图呈现，支持电脑使用。具体地，所述数据管理平台采用开放式的体系结构，以保证平台的高度可扩展性，同时遵循标准数据通信协议，以开放数据接口，为其他管理***提供数据支持。
另所述数据管理平台是以GIS为基础，实现巡查数据与路段地图之间的位置关联展示，对数据进行集中管理、数字存档，方便查询检索，永久保存，建立异常数据库、支持多时序照片对比。其实现功能包括：
数据导入：将无人机上的存储卡与电脑连接，实现巡查数据(包括巡查照片、视频)自动导入。
数据展示：路段地图二维展示，实现巡查数据和空间位置的关联展示。
数据分析：对巡查照片、视频进行分析，判读异常；现阶段以人工判读为主，图像识别为辅。
巡查报告：对巡查时间、巡查对象、巡查人员、异常情况、处置方法等进行汇总形成路政巡查报告。
数据管理：对巡查数据(包括巡查照片、视频)、分析数据进行存储管理，建立异常数据库，对异常进行时序管理。
此外，本发明实施例还提供了一种公路路政无人机巡查***，包括：
至少一个存储器，用于存储程序；
至少一个处理器，用于加载所述程序以执行所述的一种公路路政无人机巡查方法。
本发明方法实施例的内容均适用于本***实施例，本***实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (7)

1.一种公路路政无人机巡查方法，其特征在于，包括以下步骤：
控制无人机飞行至任务点；
接收所述无人机在所述任务点的任务数据，所述任务数据包括任务点的位置坐标、无人机的航向角数据以及云台角数据；
根据所述任务数据生成固化路线；
接收公路路政巡查任务的执行指令；
根据所述执行指令和所述固化路线控制所述无人机执行所述公路路政巡查任务；
其中，所述控制无人机飞行至任务点，包括：
选取多个目标飞行路线中的一条路线作为当前飞行训练路线；
控制所述无人机沿所述当前飞行训练路线飞行；
获取所述无人机在所述当前飞行训练路线飞行时的环境信息；
根据所述环境信息在所述多个目标飞行路线中调整所述当前飞行训练路线；
其中，所述接收所述无人机在所述任务点的任务数据，所述任务数据包括任务点的位置坐标、无人机的航向角数据以及云台角数据，包括：
接收无人机在飞行至所述任务点时的第一实时位置信息和航向角数据；
将所述第一实时位置信息与多个目标位置进行匹配；
根据匹配结果调整无人机上的相机拍摄角度；
在确定无人机上的相机拍摄角度调整完成后，接收云台角数据；
其中，所述将所述第一实时位置信息与多个目标位置进行匹配，包括：
根据所述第一实时位置信息从所述多个目标位置中获取最接近的目标位置；
计算所述第一实时位置信息与所述最接近的目标位置的第一实时距离值；
在确定所述第一实时距离值在预设范围内后，结束当次位置信息匹配过程。
2.根据权利要求1所述的一种公路路政无人机巡查方法，其特征在于，所述根据所述任务数据生成固化路线，其具体为：
在确定接收到所有任务点的任务数据后，生成固化路线。
3.根据权利要求1所述的一种公路路政无人机巡查方法，其特征在于，所述根据所述执行指令和所述固化路线控制所述无人机执行所述公路路政巡查任务，包括：
根据所述执行指令控制无人机沿所述固化路线飞行；
接收所述无人机所述固化路线飞行时的第二实时位置信息；
计算所述第二实时位置信息与所述固化路线中的目标位置的第二实时距离值；
在确定所述第二实时距离值在预设范围内后，控制无人机的飞行速度以及将无人机上的相机拍摄角度调整至目标拍摄角度；
接收相机拍摄数据；
将所述相机拍摄数据发送到数据管理平台。
4.一种公路路政无人机巡查***，其特征在于，包括移动端操作***、无人机、数据管理平台和服务端，所述移动端操作***、无人机和数据管理平台均与所述服务端通信，所述服务端用于执行以下步骤：
控制无人机飞行至任务点；
接收所述无人机在所述任务点的任务数据，所述任务数据包括任务点的位置坐标、无人机的航向角数据以及云台角数据；
根据所述任务数据生成固化路线；
接收公路路政巡查任务的执行指令；
根据所述执行指令和所述固化路线控制所述无人机执行所述公路路政巡查任务；
其中，所述控制无人机飞行至任务点，包括：
选取多个目标飞行路线中的一条路线作为当前飞行训练路线；
控制所述无人机沿所述当前飞行训练路线飞行；
获取所述无人机在所述当前飞行训练路线飞行时的环境信息；
根据所述环境信息在所述多个目标飞行路线中调整所述当前飞行训练路线；
其中，所述接收所述无人机在所述任务点的任务数据，所述任务数据包括任务点的位置坐标、无人机的航向角数据以及云台角数据，包括：
接收无人机在飞行至所述任务点时的第一实时位置信息和航向角数据；
将所述第一实时位置信息与多个目标位置进行匹配；
根据匹配结果调整无人机上的相机拍摄角度；
在确定无人机上的相机拍摄角度调整完成后，接收云台角数据；
其中，所述将所述第一实时位置信息与多个目标位置进行匹配，包括：
根据所述第一实时位置信息从所述多个目标位置中获取最接近的目标位置；
计算所述第一实时位置信息与所述最接近的目标位置的第一实时距离值；
在确定所述第一实时距离值在预设范围内后，结束当次位置信息匹配过程。
5.根据权利要求4所述的一种公路路政无人机巡查***，其特征在于，所述数据管理平台为B/S架构模式。
6.根据权利要求4所述的一种公路路政无人机巡查***，其特征在于，所述无人机上设有RTK模块。
7.一种公路路政无人机巡查***，其特征在于，包括：
至少一个存储器，用于存储程序；
至少一个处理器，用于加载所述程序以执行如权利要求1-3任一项所述的一种公路路政无人机巡查方法。
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