CN115826596B - 基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法及***，通过上位机将控制指令和目标GPS坐标信息发送至中继无人机；将中继无人机作为巡检无人机和上位机的通信桥梁，悬停于烟囱顶端口上方设定位置处，将接收到的由上位机发送的控制指令和目标GPS坐标信息传送给巡检无人机；根据中继无人机传送的控制指令和目标GPS坐标信息，巡检无人机执行图像采集任务，将采集的图像信息传送给中继无人机；中继无人机将巡检无人机传送的图像信息上传至上位机。本发明减少停机检修时间，提高发电量；提高运维的人员安全，减少安全事故的发生，提高运维效率；提高火电场管理效益和管理水平；机动性好，受环境影响限制小。

Description

基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法及***

技术领域

本发明涉及烟囱监测技术领域，尤其公开了一种基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法及***。

背景技术

虽然火电厂在建造烟囱时能够通过选择合适的烟囱外型以及耐腐蚀建材达到提高烟囱内壁的耐腐蚀性的效果，但是烟囱内壁的腐蚀情况依旧存在，仍然威胁火力发电厂的生产安全，因此，为了确保火力发电的顺利进行，火力发电厂在生产过程中需要对烟囱内壁所遭受到的腐蚀情况进行定期监测。

随着科技的不断进步，烟囱内壁腐蚀情况的监测方法也在逐渐向自动化、智能化方向发展。目前针对烟囱内壁腐蚀情况监测一般有三种方法：高空作业法、红外热成像法和超声波探测法。这三种方法中的高空作业法为最传统的监测方式且适用范围最广，而红外热成像法以及超声波探测法目前仍不够成熟。为了配合火力发电厂的生产、环保等诸多方面的因素，火力发电厂的烟囱高度一般都会高于百米，因此火力发电厂在利用高空作业法对烟囱内壁腐蚀情况进行监测时，需要工作人员通过攀爬等途径登上烟囱顶端，对烟囱顶端洞口进行封闭，并在烟囱顶端与地面工作人员配合搭设升降机或者缆绳的平台，然后工作人员从顶端开始逐渐下降对烟囱内壁进行视频拍摄、测量从而实现对烟囱内壁腐蚀情况的监测。

专利号为CN111238477A的专利文献中公开了一种烟囱内无人机的定位方法，该定位方法包括：建立烟囱内部的参考直角坐标系；通过无人机在烟囱内壁上进行激光点云的采集；计算烟囱内壁的直径和无人机在参考直角坐标系中的水平位置坐标；实时测量无人机与烟囱底部的距离，计算无人机距离地面的高度，确定无人机在参考直角坐标系下的高度位置坐标；将无人机在参考直角坐标系中的水平位置坐标和高度位置坐标转化为GPS地理坐标位置。然而，由于烟囱内环境对无线信号具有干扰和屏蔽作用，所以无人机与上位机之间无法实现直接通信，目前使用的信号中继车或有线骨干网络布线方式等，但是成本高，时间长，机动性差，受环境影响限制较大的问题。

因此，现有技术对烟囱内壁所遭受到的腐蚀情况进行定期监测的方法中存在的上述缺陷，是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供了一种基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法及***，旨在解决现有技术对烟囱内壁所遭受到的腐蚀情况进行定期监测的方法中存在的上述缺陷。

本发明的一方面涉及一种基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法，包括以下步骤：

上位机将控制指令和目标GPS坐标信息发送至中继无人机；

将中继无人机作为巡检无人机和上位机的通信桥梁，悬停于烟囱顶端口上方设定位置处，将接收到的由上位机发送的控制指令和目标GPS坐标信息传送给巡检无人机；

根据中继无人机传送的控制指令和目标GPS坐标信息，巡检无人机执行图像采集任务，将采集的图像信息传送给中继无人机；

中继无人机将巡检无人机传送的图像信息上传至上位机，上位机利用图像处理技术对巡检无人机传送的图像信息进行处理，获取到图像信息上的烟囱内壁图像，并对烟囱内壁图像实施图像拼接，最终得到烟囱内壁自上而下的完整展开图。

进一步地，根据中继无人机传送的控制指令和目标GPS坐标信息，巡检无人机执行图像采集任务，将采集的图像信息传送给中继无人机的步骤包括：

将巡检无人机从烟囱顶端口进入烟囱内部，自上而下对烟囱内壁执行图像采集任务；

将巡检无人机采集的图像信息发出给悬停于烟囱顶端口上方的中继无人机的无线中继节点。

进一步地，将巡检无人机从烟囱顶端口进入烟囱内部，自上而下对烟囱内壁执行图像采集任务的步骤包括：

当巡检无人机进入到烟囱内部后，从操控模式切换至自动巡航模式，按照预先设计的航拍方案每间隔设定距离对烟囱壁面进行360度旋转拍照来进行图像采集；

将采集到的图像信息发送至中继无人机携带的无线中继节点，通过无线中继节点将图像信息传送至烟囱外部地面的上位机。

进一步地，当巡检无人机进入到烟囱内部后，从操控模式切换至自动巡航模式，按照预先设计的航拍方案每间隔设定距离对烟囱壁面进行360度旋转拍照来进行图像采集的步骤包括：

在巡检无人机上内置多个传感器，通过感知当前状况，结合多个传感器感知的数据，以及中继无人机传送的控制指令和目标GPS坐标信息，解算出控制量，控制多个电机改变转速，完成姿态控制；巡检无人机的多方向控制如下：

T_alt＝Δ1+Δ2+Δ3+Δ4

T_yaw＝-Δ1+Δ2-Δ3+Δ4

T_pitch＝Δ1-Δ2-Δ3+Δ4

T_roll＝Δ1+Δ2-Δ3-Δ4

其中，T_alt指无人机抬升，T_yaw指无人机右转，T_pitch指无人机抬头，T_roll指无人机往右滚；△1指第一旋翼的转速，△2指第二旋翼的转速，△3指第三旋翼的转速，△4指第四旋翼的转速；

巡检无人机的第一旋翼F₁、第二旋翼F₂、第三旋翼F₃、第四旋翼F₄各旋翼转速分别为△1、△2、△3和△4，则：

其中，矩阵A表示无人机实现基本姿态时各旋翼的转速状态，上述公式的两边同时乘以A^-1，则：

其中，逆矩阵A^-1表示实现相反姿态时的旋翼转速状态，由于矩阵A与逆矩阵A^-1是实现相反姿态，矩阵A与逆矩阵A^-1相乘等于I₄矩阵，由此推算出逆矩阵A^-1：

其中，A^-1表示巡检无人机的逆矩阵。

进一步地，中继无人机将巡检无人机传送的图像信息上传至上位机，上位机利用图像处理技术对巡检无人机传送的图像信息进行处理，获取到图像信息上的烟囱内壁图像，并对烟囱内壁图像实施图像拼接，最终得到烟囱内壁自上而下的完整展开图的步骤包括：

当巡检无人机的信息采集完毕后，上位机进入图像处理阶段；

上位机对巡检无人机传送的图像信息进行预处理；再对预处理过的图像信息进行图像配准，通过尺度不变特征变换算子找出各待拼接图像中的特征点，确定特征点的精确位置、求得特征点的特征点对以及特征向量，进而确定特征向量之间的空间对应关系；根据确定的待拼接图像特征向量的对应关系建立待拼接图像与参考图像之间的变换模型；依据建立起来的待拼接图像与参考图像之间的转换关系，统一待拼接图像与参考图像两幅图像的坐标系；对待拼接图像与参考图像两幅图像的冗余部分进行图像融合，获得目标的完整图像。

本发明的另一方面涉及一种基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检***，包括：

第一信号模块，用于利用上位机将控制指令和目标GPS坐标信息发送至中继无人机；

第二信号模块，用于将中继无人机作为巡检无人机和上位机的通信桥梁，悬停于烟囱顶端口上方设定位置处，将接收到的由上位机发送的控制指令和目标GPS坐标信息传送给巡检无人机；

第三信号模块，用于根据中继无人机传送的控制指令和目标GPS坐标信息，巡检无人机执行图像采集任务，将采集的图像信息传送给中继无人机；

第四信号模块，用于采用中继无人机将巡检无人机传送的图像信息上传至上位机，上位机利用图像处理技术对巡检无人机传送的图像信息进行处理，获取到图像信息上的烟囱内壁图像，并对烟囱内壁图像实施图像拼接，最终得到烟囱内壁自上而下的完整展开图。

进一步地，第三信号模块包括：

采集单元，用于将巡检无人机从烟囱顶端口进入烟囱内部，自上而下对烟囱内壁执行图像采集任务；

信号单元，用于将巡检无人机采集的图像信息发出给悬停于烟囱顶端口上方的中继无人机的无线中继节点。

进一步地，采集单元包括：

采集子单元，用于当巡检无人机进入到烟囱内部后，从操控模式切换至自动巡航模式，按照预先设计的航拍方案每间隔设定距离对烟囱壁面进行360度旋转拍照来进行图像采集；

信号子单元，用于将采集到的图像信息发送至中继无人机携带的无线中继节点，通过无线中继节点将图像信息传送至烟囱外部地面的上位机。

进一步地，采集子单元，具体用于在巡检无人机上内置多个传感器，通过感知当前状况，结合多个传感器感知的数据，以及中继无人机传送的控制指令和目标GPS坐标信息，解算出控制量，控制多个电机改变转速，完成姿态控制；巡检无人机的多方向控制如下：

T_alt＝Δ1+Δ2+Δ3+Δ4

T_yaw＝-Δ1+Δ2-Δ3+Δ4

T_pitch＝Δ1-Δ2-Δ3+Δ4

T_roll＝Δ1+Δ2-Δ3-Δ4

其中，T_alt指无人机抬升，T_yaw指无人机右转，T_pitch指无人机抬头，T_roll指无人机往右滚；△1指第一旋翼的转速，△2指第二旋翼的转速，△3指第三旋翼的转速，△4指第四旋翼的转速；

巡检无人机的第一旋翼F₁、第二旋翼F₂、第三旋翼F₃、第四旋翼F₄各旋翼转速分别为△1、△2、△3和△4，则：

其中，矩阵A表示无人机实现基本姿态时各旋翼的转速状态，上述公式的两边同时乘以A^-1，则：

其中，逆矩阵A^-1表示实现相反姿态时的旋翼转速状态，由于矩阵A与逆矩阵A^-1是实现相反姿态，矩阵A与逆矩阵A^-1相乘等于I₄矩阵，由此推算出逆矩阵A^-1：

其中，A^-1表示巡检无人机的逆矩阵。

进一步地，第四信号模块包括：

识别单元，用于当巡检无人机的信息采集完毕后，上位机进入图像处理阶段；

图像处理单元，用于采用上位机对巡检无人机传送的图像信息进行预处理；再对预处理过的图像信息进行图像配准，通过尺度不变特征变换算子找出各待拼接图像中的特征点，确定特征点的精确位置、求得特征点的特征点对以及特征向量，进而确定特征向量之间的空间对应关系；根据确定的待拼接图像特征向量的对应关系建立待拼接图像与参考图像之间的变换模型；依据建立起来的待拼接图像与参考图像之间的转换关系，统一待拼接图像与参考图像两幅图像的坐标系；对待拼接图像与参考图像两幅图像的冗余部分进行图像融合，获得目标的完整图像。

本发明所取得的有益效果为：

本发明提供一种基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法及***，通过上位机将控制指令和目标GPS坐标信息发送至中继无人机；将中继无人机作为巡检无人机和上位机的通信桥梁，悬停于烟囱顶端口上方设定位置处，将接收到的由上位机发送的控制指令和目标GPS坐标信息传送给巡检无人机；根据中继无人机传送的控制指令和目标GPS坐标信息，巡检无人机执行图像采集任务，将采集的图像信息传送给中继无人机；中继无人机将巡检无人机传送的图像信息上传至上位机，上位机利用图像处理技术对巡检无人机传送的图像信息进行处理，获取到图像信息上的烟囱内壁图像，并对烟囱内壁图像实施图像拼接，最终得到烟囱内壁自上而下的完整展开图。本发明提供的基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法及***，减少停机检修时间，提高发电量；提高运维的人员安全，减少安全事故的发生，提高运维效率；提高火电场管理效益和管理水平；机动性好，受环境影响限制小；提高火电厂设备运维智能化的技术水平，提高设备运维安全性，提升社会对火电厂行业的安全认识，促进火电电行业健康发展。

附图说明

图1为本发明提供的基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法一实施例的流程示意图；

图2为本发明提供的基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法一实施例的工作示意图；

图3为图1中所示的根据中继无人机传送的控制指令和目标GPS坐标信息，巡检无人机执行图像采集任务，将采集的图像信息传送给中继无人机的步骤中一实施例的细化流程示意图；

图4为本发明提供的基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法中巡检无人机各旋翼转向和转速一实施例的控制示意图；

图5为图3中所示的将巡检无人机采集的图像信息发出给悬停于烟囱顶端口上方的中继无人机的无线中继节点的步骤中一实施例的细化流程示意图；

图6为图1中所示的中继无人机将巡检无人机传送的图像信息上传至上位机，上位机利用图像处理技术对巡检无人机传送的图像信息进行处理，获取到图像信息上的烟囱内壁图像，并对烟囱内壁图像实施图像拼接，最终得到烟囱内壁自上而下的完整展开图的步骤中一实施例的细化流程示意图；

图7为本发明提供的基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检***一实施例的功能框图；

图8为图7中所示的第三信号模块一实施例的功能模块示意图；

图9为图8中所示的采集单元一实施例的功能模块示意图；

图10为图7中所示的第四信号模块一实施例的功能模块示意图。

附图标号说明：

10、第一信号模块；20、第二信号模块；30、第三信号模块；40、第四信号模块；31、采集单元；32、信号单元；311、采集子单元；312、信号子单元；41、识别单元；42、图像处理单元。

具体实施方式

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案做详细的说明。

如图1和图2所示，本发明第一实施例提出一种基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法，包括以下步骤：

步骤S100、上位机将控制指令和目标GPS坐标信息发送至中继无人机。

采用遥控器将控制指令和目标GPS坐标信息发送至中继无人机。

步骤S200、将中继无人机作为巡检无人机和上位机的通信桥梁，悬停于烟囱顶端口上方设定位置处，将接收到的由上位机发送的控制指令和目标GPS坐标信息传送给巡检无人机。

操作遥控器将中继无人机悬停到烟囱上方5～10米处。中继无人机将接收到的由上位机发送的控制指令和目标GPS坐标信息传送给巡检无人机。

步骤S300、根据中继无人机传送的控制指令和目标GPS坐标信息，巡检无人机执行图像采集任务，将采集的图像信息传送给中继无人机。

操作遥控器将巡检无人机进入烟囱内部，设定返航点，而后打开自动任务；进入烟囱内部后，控制巡检无人机自动执行任务，间隔5米，对烟囱壁面进行360度旋转拍照，从遥控器中以看到相应的拍摄照片。

步骤S400、中继无人机将巡检无人机传送的图像信息上传至上位机，上位机利用图像处理技术对巡检无人机传送的图像信息进行处理，获取到图像信息上的烟囱内壁图像，并对烟囱内壁图像实施图像拼接，最终得到烟囱内壁自上而下的完整展开图。

巡检无人机执行完任务后，自动上升到返航点位置；操作遥控器进入手动操作模式，进行下一座烟囱任务或者返航结束任务。

进一步地，请见图3，图3为图1中所示的步骤S300中一实施例的细化流程示意图，在本实施例中，步骤S300包括：

步骤S310、将巡检无人机从烟囱顶端口进入烟囱内部，自上而下对烟囱内壁执行图像采集任务。

操作遥控器将巡检无人机从烟囱顶端口进入烟囱内部，控制巡检无人机自动执行任务，巡检无人机进入烟囱内部后，输入烟囱高度，打开自动任务，巡检无人机上的激光雷达模块会启动，并扫描烟囱内部，确定巡检无人机在烟囱内截面的位置，并自动回到中心位置。

自动任务执行时，巡检无人机将以烟囱轴心为轴，环绕轴心360°进行拍照。拍摄技术后，水平下降5m再进行拍摄，直至接近地面，自动结束任务，自动回到返航点。

具体地，巡检无人机进行作业效率评估，测试得到多旋翼续航时间，根据续航时间以及烟囱高度即可权衡出巡检一个烟囱所需多少个架次，实际估算无人机***的作业效率。

巡检无人机巡检每一层的时间T₁及每一层的间隔h是固定的，根据烟囱的高度H，可得到烟囱所需巡检的层数为N：

在公式(1)中，T₁表示无人机巡检烟囱一层的时间，costant表示T₁是固定的，h_lk-lk+1指无人机从k层飞到k+1层高度，h_1k+1-lk+2表示从k+1层飞到k+2层的高度，每一层的高度可以认为是一致的；根据烟囱的总高度和每一层的高度，可以计算出一个烟囱需要巡检的层数N。

巡检无人机每层间转移的时间不变，任一架次，从k层开始，巡n层到达k+n层所需时间为t，则：

t＝2×[T_layer·k+T_layer·n]+T_L(n+1) (2)

在公式(2)中，n指的是单架次无人机巡检的层数，k指该次巡检的开始层数；T_layer由于从第k层开始，T_layer指无人机在每层间垂直移动的时间；T_layer.k指无人机从起飞点飞到k层的时间，T_layer.n指无人机从k层飞到k+n层移动的时间，T_L·(n+1)指无人机巡检第n+1层时巡检拍摄数据的时间。

巡检无人机飞行时间最大值为T_max，t≤Tmax，巡检无人机每架次时间为t1、t2、t3、……、t_m，共m架次，不计换电时间(时间很短)，烟囱巡检总时间T为每架次总和，则：

在公式(3)中，t_i为无人机每架次时间。

巡检无人机进行光线强度测试，测试不同材质内壁所需的最佳灯光照度，以辅助相机拍摄更清晰稳定的内部照片，并计算LED照明灯的功耗，匹配确定航时、效果情况。

以巡检拍摄数据能看出已知缺陷为标准，以确定为内壁所需最佳灯光照度，根据LED功耗，确定航时及效果情况。航时通过LED功耗匹配确定航时及效果情况。

在公式(4)中，T_layer指无人机在每层间垂直移动的时间；k指该次巡检的开始层数，T_L巡检一层时所需要的时间，T_max指不计算LED功耗时无人机巡检最大续航时间，T max′指搭载LED后，无人机巡检的最大续航时间。

LED照明灯功耗较小，在一定范围内，对巡检无人机作业巡检效率无影响。

步骤S320、将巡检无人机采集的图像信息发出给悬停于烟囱顶端口上方的中继无人机的无线中继节点。

巡检无人机将采集的图像信息发出给悬停于烟囱顶端口上方的中继无人机上携带的无线中继节点。

优选地，参见图5，图5为图3中所示的步骤S320中一实施例的细化流程示意图，在本实施例中，步骤S320包括：

步骤S321、当巡检无人机进入到烟囱内部后，从操控模式切换至自动巡航模式，按照预先设计的航拍方案每间隔设定距离对烟囱壁面进行360度旋转拍照来进行图像采集。

请见图4，巡检无人机飞控***内置多种传感器(陀螺仪、加速度计、气压计、地磁罗盘、GPS等)。通过感知无人机当前状况，结合多个传感器感知的数据，以及中继无人机传送的控制指令和目标GPS坐标信息，解算出控制量，控制多个电机改变转速，完成姿态控制；巡检无人机的多方向控制如下：

在公式(5)中，T_alt指无人机抬升，T_yaw指无人机右转，T_pitch指无人机抬头，T_roll指无人机往右滚；△1指第一旋翼的转速，△2指第二旋翼的转速，△3指第三旋翼的转速，△4指第四旋翼的转速。

巡检无人机的第一旋翼F₁、第二旋翼F₂、第三旋翼F₃、第四旋翼F₄各旋翼转速分别为△1、△2、△3和△4，则：

在公式(6)中，矩阵A表示无人机实现基本姿态时各旋翼的转速状态，上述公式的两边同时乘以A^-1，则：

在公式(7)中，逆矩阵A^-1表示实现相反姿态时的旋翼转速状态，由于矩阵A与逆矩阵A^-1是实现相反姿态，矩阵A与逆矩阵A^-1相乘等于I₄矩阵，由此推算出逆矩阵A^-1：

在公式(8)中，A^-1表示巡检无人机的逆矩阵。

步骤S322、将采集到的图像信息发送至中继无人机携带的无线中继节点，通过无线中继节点将图像信息传送至烟囱外部地面的上位机。

巡检无人机将采集到的图像信息发送至中继无人机携带的无线中继节点，经由无线中继节点将图像信息传送至烟囱外部地面的上位机。

优选地，参见图6，图6为图1中所示的步骤S400中一实施例的细化流程示意图，在本实施例中，步骤S400包括：

步骤S410、当巡检无人机的信息采集完毕后，上位机进入图像处理阶段。

通过巡检无人机从烟囱顶端口进入烟囱内部进行航拍，然后将各项数据、图像信息直接传送至烟囱外部地面上位机。由于烟囱内衬采用的是钛合金钢套，对无线信号具有屏蔽作用，所以巡检无人机与上位机之间无法实现直接通信。***增加一架中继无人机，这架无人机的作用是携带无线信号中继节点至烟囱顶端口上方进行悬停，充当视频拍摄飞行器与烟囱外部地面上位机之间的“通信桥梁”。

在本实施例中，首先搭建一架巡检无人机、一架中继无人机、设计无线中继节点以及上位机，然后操控中继无人机至烟囱顶端口上方10m处进行悬停，并操控巡检无人机从烟囱顶端口进入烟囱内部，当侦察四旋翼无人机进入到烟囱内部后将无人机的从操控切换至自动巡航模式，使其按照预先设计的航拍方案进行图像以及视频采集，并将采集的各项信息发送至中继无人机携带的无线中继节点，通过此无线中继节点将各项信息传送至烟囱外部地面的上位机，当信息采集完毕后上位机进入图像处理阶段。

步骤S420、上位机对巡检无人机传送的图像信息进行预处理；再对预处理过的图像信息进行图像配准，通过尺度不变特征变换算子找出各待拼接图像中的特征点，确定特征点的精确位置、求得特征点的特征点对以及特征向量，进而确定特征向量之间的空间对应关系；根据确定的待拼接图像特征向量的对应关系建立待拼接图像与参考图像之间的变换模型；依据建立起来的待拼接图像与参考图像之间的转换关系，统一待拼接图像与参考图像两幅图像的坐标系；对待拼接图像与参考图像两幅图像的冗余部分进行图像融合，获得目标的完整图像。

图像处理阶段主要工作是，首先对收集到的图像进行包括去噪以及边缘提取等预处理工作；再对预处理过的图像进行图像配准，首先通过SIFT(Scale-invariant featuretransform，尺度不变特征变换)算子找出各待拼接图像中的特征点，然后确定其精确位置、求得其特征点对以及特征向量，进而确定特征向量之间的空间对应关系；根据确定的待拼接图像特征向量的对应关系建立待拼接图像与参考图像之间的变换模型；依据上述建得到的图像之间的转换关系，统一两幅图像的坐标系；最有对两幅图像的冗余部分进行图像融合，从而获得目标的完整图像。

本实施例提供的基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法，同现有技术相比，通过上位机将控制指令和目标GPS坐标信息发送至中继无人机；将中继无人机作为巡检无人机和上位机的通信桥梁，悬停于烟囱顶端口上方设定位置处，将接收到的由上位机发送的控制指令和目标GPS坐标信息传送给巡检无人机；根据中继无人机传送的控制指令和目标GPS坐标信息，巡检无人机执行图像采集任务，将采集的图像信息传送给中继无人机；中继无人机将巡检无人机传送的图像信息上传至上位机，上位机利用图像处理技术对巡检无人机传送的图像信息进行处理，获取到图像信息上的烟囱内壁图像，并对烟囱内壁图像实施图像拼接，最终得到烟囱内壁自上而下的完整展开图。本实施例提供的基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法，减少停机检修时间，提高发电量；提高运维的人员安全，减少安全事故的发生，提高运维效率；提高火电场管理效益和管理水平；机动性好，受环境影响限制小；提高火电厂设备运维智能化的技术水平，提高设备运维安全性，提升社会对火电厂行业的安全认识，促进火电电行业健康发展。

请见图7，图7为本发明提供的基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检***一实施例的功能框图，在本实施例中，该基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检***包括第一信号模块10、第二信号模块20、第三信号模块30和第四信号模块40，其中，第一信号模块10，用于利用上位机将控制指令和目标GPS坐标信息发送至中继无人机；第二信号模块20，用于将中继无人机作为巡检无人机和上位机的通信桥梁，悬停于烟囱顶端口上方设定位置处，将接收到的由上位机发送的控制指令和目标GPS坐标信息传送给巡检无人机；第三信号模块30，用于根据中继无人机传送的控制指令和目标GPS坐标信息，巡检无人机执行图像采集任务，将采集的图像信息传送给中继无人机；第四信号模块40，用于采用中继无人机将巡检无人机传送的图像信息上传至上位机，上位机利用图像处理技术对巡检无人机传送的图像信息进行处理，获取到图像信息上的烟囱内壁图像，并对烟囱内壁图像实施图像拼接，最终得到烟囱内壁自上而下的完整展开图。

第一信号模块10采用遥控器将控制指令和目标GPS坐标信息发送至中继无人机。

第二信号模块20利用操作遥控器将中继无人机悬停到烟囱上方5～10米处。中继无人机将接收到的由上位机发送的控制指令和目标GPS坐标信息传送给巡检无人机。

第三信号模块30采用操作遥控器将巡检无人机进入烟囱内部，设定返航点，而后打开自动任务；进入烟囱内部后，控制巡检无人机自动执行任务，间隔5米，对烟囱壁面进行360度旋转拍照，从遥控器中以看到相应的拍摄照片。

第四信号模块40在巡检无人机执行完任务后，自动上升到返航点位置；操作遥控器进入手动操作模式，进行下一座烟囱任务或者返航结束任务。

进一步地，请见图8，图8为图7中所示的第三信号模块一实施例的功能模块示意图，在本实施例中，第三信号模块30包括采集单元31和信号单元32，其中，采集单元31，用于将巡检无人机从烟囱顶端口进入烟囱内部，自上而下对烟囱内壁执行图像采集任务；信号单元32，用于将巡检无人机采集的图像信息发出给悬停于烟囱顶端口上方的中继无人机的无线中继节点。

操作遥控器将巡检无人机从烟囱顶端口进入烟囱内部，控制巡检无人机自动执行任务，巡检无人机进入烟囱内部后，输入烟囱高度，打开自动任务，巡检无人机上的激光雷达模块会启动，并扫描烟囱内部，确定巡检无人机在烟囱内截面的位置，并自动回到中心位置。

自动任务执行时，巡检无人机将以烟囱轴心为轴，环绕轴心360°进行拍照。拍摄技术后，水平下降5m再进行拍摄，直至接近地面，自动结束任务，自动回到返航点。

具体地，巡检无人机进行作业效率评估，测试得到多旋翼续航时间，根据续航时间以及烟囱高度即可权衡出巡检一个烟囱所需多少个架次，实际估算无人机***的作业效率。

巡检无人机巡检每一层的时间T₁及每一层的间隔h是固定的，根据烟囱的高度H，可得到烟囱所需巡检的层数为N：

在公式(9)中，T₁表示无人机巡检烟囱一层的时间，costant表示T₁是固定的，h_lk-lk+1指无人机从k层飞到k+1层高度，h_lk+1-1k+2表示从k+1层飞到k+2层的高度，每一层的高度可以认为是一致的；根据烟囱的总高度和每一层的高度，可以计算出一个烟囱需要巡检的层数N。

巡检无人机每层间转移的时间不变，任一架次，从k层开始，巡n层到达k+n层所需时间为t，则：

t＝2×[T_layer·k+T_layer·n]+T_L·(n+1) (10)

在公式(10)中，n指的是单架次无人机巡检的层数，k指该次巡检的开始层数；T_layer由于从第k层开始，T_layer指无人机在每层间垂直移动的时间；T_layer.k指无人机从起飞点飞到k层的时间，T_layer.n指无人机从k层飞到k+n层移动的时间，T_L·(n+1)指无人机巡检第n+1层时巡检拍摄数据的时间。

巡检无人机飞行时间最大值为T_max，t≤Tmax，巡检无人机每架次时间为t1、t2、t3、……、t_m，共m架次，不计换电时间(时间很短)，烟囱巡检总时间T为每架次总和，则：

在公式(11)中，t_i为无人机每架次时间。

巡检无人机进行光线强度测试，测试不同材质内壁所需的最佳灯光照度，以辅助相机拍摄更清晰稳定的内部照片，并计算LED照明灯的功耗，匹配确定航时、效果情况。

以巡检拍摄数据能看出已知缺陷为标准，以确定为内壁所需最佳灯光照度，根据LED功耗，确定航时及效果情况。航时通过LED功耗匹配确定航时及效果情况。

在公式(12)中，T_layer指无人机在每层间垂直移动的时间；k指该次巡检的开始层数，T_L指无人机巡检一层时拍摄数据所需要的时间，T_max指不计算LED功耗时无人机巡检最大续航时间，T max′指搭载LED后，无人机巡检的最大续航时间。

LED照明灯功耗较小，在一定范围内，对巡检无人机作业巡检效率无影响。

巡检无人机将采集的图像信息发出给悬停于烟囱顶端口上方的中继无人机上携带的无线中继节点。

优选地，参见图9，图9为图8中所示的采集单元一实施例的功能模块示意图，在本实施例中，采集单元31包括采集子单元311和信号子单元312，其中，采集子单元311，用于当巡检无人机进入到烟囱内部后，从操控模式切换至自动巡航模式，按照预先设计的航拍方案每间隔设定距离对烟囱壁面进行360度旋转拍照来进行图像采集；信号子单元312，用于将采集到的图像信息发送至中继无人机携带的无线中继节点，通过无线中继节点将图像信息传送至烟囱外部地面的上位机。

请见图4和图9，采集子单元311，巡检无人机飞控***内置多种传感器(陀螺仪、加速度计、气压计、地磁罗盘、GPS等)。通过感知无人机当前状况，结合多个传感器感知的数据，以及中继无人机传送的控制指令和目标GPS坐标信息，解算出控制量，控制多个电机改变转速，完成姿态控制；巡检无人机的多方向控制如下：

在公式(13)中，T_alt指无人机抬升，T_yaw指无人机右转，T_pitch指无人机抬头，T_roll指无人机往右滚；△1指第一旋翼的转速，△2指第二旋翼的转速，△3指第三旋翼的转速，△4指第四旋翼的转速。

巡检无人机的第一旋翼F₁、第二旋翼F₂、第三旋翼F₃、第四旋翼F₄各旋翼转速分别为△1、△2、△3和△4，则：

在公式(14)中，矩阵A表示无人机实现基本姿态时各旋翼的转速状态，上述公式的两边同时乘以A^-1，则：

在公式(15)中，逆矩阵A^-1表示实现相反姿态时的旋翼转速状态，由于矩阵A与逆矩阵A^-1是实现相反姿态，矩阵A与逆矩阵A^-1相乘等于I₄矩阵，由此推算出逆矩阵A^-1：

在公式(16)中，A^-1表示巡检无人机的逆矩阵。

巡检无人机将采集到的图像信息发送至中继无人机携带的无线中继节点，经由无线中继节点将图像信息传送至烟囱外部地面的上位机。

进一步地，请见图10，图10为图7中所示的第四信号模块一实施例的功能模块示意图，在本实施例中，第四信号模块40包括识别单元41和图像处理单元42，其中，识别单元41，用于当巡检无人机的信息采集完毕后，上位机进入图像处理阶段；图像处理单元42，用于采用上位机对巡检无人机传送的图像信息进行预处理；再对预处理过的图像信息进行图像配准，通过尺度不变特征变换算子找出各待拼接图像中的特征点，确定特征点的精确位置、求得特征点的特征点对以及特征向量，进而确定特征向量之间的空间对应关系；根据确定的待拼接图像特征向量的对应关系建立待拼接图像与参考图像之间的变换模型；依据建立起来的待拼接图像与参考图像之间的转换关系，统一待拼接图像与参考图像两幅图像的坐标系；对待拼接图像与参考图像两幅图像的冗余部分进行图像融合，获得目标的完整图像。

通过巡检无人机从烟囱顶端口进入烟囱内部进行航拍，然后将各项数据、图像信息直接传送至烟囱外部地面上位机。由于烟囱内衬采用的是钛合金钢套，对无线信号具有屏蔽作用，所以巡检无人机与上位机之间无法实现直接通信。***增加一架中继无人机，这架无人机的作用是携带无线信号中继节点至烟囱顶端口上方进行悬停，充当视频拍摄飞行器与烟囱外部地面上位机之间的“通信桥梁”。

在本实施例中，首先搭建一架巡检无人机、一架中继无人机、设计无线中继节点以及上位机，然后操控中继无人机至烟囱顶端口上方10m处进行悬停，并操控巡检无人机从烟囱顶端口进入烟囱内部，当侦察四旋翼无人机进入到烟囱内部后将无人机的从操控切换至自动巡航模式，使其按照预先设计的航拍方案进行图像以及视频采集，并将采集的各项信息发送至中继无人机携带的无线中继节点，通过此无线中继节点将各项信息传送至烟囱外部地面的上位机，当信息采集完毕后上位机进入图像处理阶段。

图像处理阶段主要工作是，首先对收集到的图像进行包括去噪以及边缘提取等预处理工作；再对预处理过的图像进行图像配准，首先通过SIFT(Scale-invariant featuretransform，尺度不变特征变换)算子找出各待拼接图像中的特征点，然后确定其精确位置、求得其特征点对以及特征向量，进而确定特征向量之间的空间对应关系；根据确定的待拼接图像特征向量的对应关系建立待拼接图像与参考图像之间的变换模型；依据上述建得到的图像之间的转换关系，统一两幅图像的坐标系；最有对两幅图像的冗余部分进行图像融合，从而获得目标的完整图像。

本实施例提供的基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检***，同现有技术相比，通过上位机将控制指令和目标GPS坐标信息发送至中继无人机；将中继无人机作为巡检无人机和上位机的通信桥梁，悬停于烟囱顶端口上方设定位置处，将接收到的由上位机发送的控制指令和目标GPS坐标信息传送给巡检无人机；根据中继无人机传送的控制指令和目标GPS坐标信息，巡检无人机执行图像采集任务，将采集的图像信息传送给中继无人机；中继无人机将巡检无人机传送的图像信息上传至上位机，上位机利用图像处理技术对巡检无人机传送的图像信息进行处理，获取到图像信息上的烟囱内壁图像，并对烟囱内壁图像实施图像拼接，最终得到烟囱内壁自上而下的完整展开图。本实施例提供的基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检***，减少停机检修时间，提高发电量；提高运维的人员安全，减少安全事故的发生，提高运维效率；提高火电场管理效益和管理水平；机动性好，受环境影响限制小；提高火电厂设备运维智能化的技术水平，提高设备运维安全性，提升社会对火电厂行业的安全认识，促进火电电行业健康发展。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (4)

1.一种基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：

上位机将控制指令和目标GPS坐标信息发送至中继无人机；

将中继无人机作为巡检无人机和所述上位机的通信桥梁，悬停于烟囱顶端口上方设定位置处，将接收到的由所述上位机发送的控制指令和目标GPS坐标信息传送给所述巡检无人机；

根据所述中继无人机传送的所述控制指令和目标GPS坐标信息，所述巡检无人机执行图像采集任务，将采集的图像信息传送给所述中继无人机；

所述中继无人机将所述巡检无人机传送的图像信息上传至所述上位机，所述上位机利用图像处理技术对所述巡检无人机传送的图像信息进行处理，获取到所述图像信息上的烟囱内壁图像，并对所述烟囱内壁图像实施图像拼接，最终得到烟囱内壁自上而下的完整展开图；

所述根据所述中继无人机传送的所述控制指令和目标GPS坐标信息，所述巡检无人机执行图像采集任务，将采集的图像信息传送给所述中继无人机的步骤包括：

将所述巡检无人机从烟囱顶端口进入烟囱内部，自上而下对烟囱内壁执行图像采集任务；

将所述巡检无人机采集的图像信息发出给悬停于烟囱顶端口上方的所述中继无人机的无线中继节点；

将所述巡检无人机从烟囱顶端口进入烟囱内部，自上而下对烟囱内壁执行图像采集任务的步骤包括：

当所述巡检无人机进入到烟囱内部后，从操控模式切换至自动巡航模式，按照预先设计的航拍方案每间隔设定距离对烟囱壁面进行360度旋转拍照来进行图像采集；

将采集到的图像信息发送至中继无人机携带的无线中继节点，通过所述无线中继节点将所述图像信息传送至烟囱外部地面的所述上位机；

所述当所述巡检无人机进入到烟囱内部后，从操控模式切换至自动巡航模式，按照预先设计的航拍方案每间隔设定距离对烟囱壁面进行360度旋转拍照来进行图像采集的步骤包括：

在所述巡检无人机上内置多个传感器，通过感知当前状况，结合多个传感器感知的数据，以及所述中继无人机传送的所述控制指令和目标GPS坐标信息，解算出控制量，控制多个电机改变转速，完成姿态控制；所述巡检无人机的多方向控制如下：

T_alt＝Δ1+Δ2+Δ3+Δ4

T_yaw＝-Δ1+Δ2-Δ3+Δ4

T_pitch＝Δ1-Δ2-Δ3+Δ4

T_roll＝Δ1+Δ2-Δ3-Δ4

其中，T_alt指无人机抬升，T_yaw指无人机右转，T_pitch指无人机抬头，T_roll指无人机往右滚；△1指第一旋翼的转速，△2指第二旋翼的转速，△3指第三旋翼的转速，△4指第四旋翼的转速；

所述巡检无人机的第一旋翼F₁、第二旋翼F₂、第三旋翼F₃、第四旋翼F₄各旋翼转速分别为△1、△2、△3和△4，则：

其中，矩阵A表示无人机实现基本姿态时各旋翼的转速状态，上述公式的两边同时乘以A^-1，则：

其中，逆矩阵A^-1表示实现相反姿态时的旋翼转速状态，由于矩阵A与逆矩阵A^-1是实现相反姿态，矩阵A与逆矩阵A^-1相乘等于I₄矩阵，由此推算出逆矩阵A^-1：

其中，A^-1表示巡检无人机的逆矩阵。

2.如权利要求1所述的基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检方法，其特征在于，所述中继无人机将所述巡检无人机传送的图像信息上传至所述上位机，所述上位机利用图像处理技术对所述巡检无人机传送的图像信息进行处理，获取到所述图像信息上的烟囱内壁图像，并对所述烟囱内壁图像实施图像拼接，最终得到烟囱内壁自上而下的完整展开图的步骤包括：

当所述巡检无人机的信息采集完毕后，所述上位机进入图像处理阶段；

所述上位机对所述巡检无人机传送的图像信息进行预处理；再对预处理过的图像信息进行图像配准，通过尺度不变特征变换算子找出各待拼接图像中的特征点，确定特征点的精确位置、求得所述特征点的特征点对以及特征向量，进而确定特征向量之间的空间对应关系；根据确定的待拼接图像特征向量的对应关系建立待拼接图像与参考图像之间的变换模型；依据建立起来的待拼接图像与参考图像之间的转换关系，统一待拼接图像与参考图像两幅图像的坐标系；对待拼接图像与参考图像两幅图像的冗余部分进行图像融合，获得目标的完整图像。

3.一种基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检***，其特征在于，包括：

第一信号模块(10)，用于利用上位机将控制指令和目标GPS坐标信息发送至中继无人机；

第二信号模块(20)，用于将中继无人机作为巡检无人机和所述上位机的通信桥梁，悬停于烟囱顶端口上方设定位置处，将接收到的由所述上位机发送的控制指令和目标GPS坐标信息传送给所述巡检无人机；

第三信号模块(30)，用于根据所述中继无人机传送的所述控制指令和目标GPS坐标信息，所述巡检无人机执行图像采集任务，将采集的图像信息传送给所述中继无人机；

第四信号模块(40)，用于采用所述中继无人机将所述巡检无人机传送的图像信息上传至所述上位机，所述上位机利用图像处理技术对所述巡检无人机传送的图像信息进行处理，获取到所述图像信息上的烟囱内壁图像，并对所述烟囱内壁图像实施图像拼接，最终得到烟囱内壁自上而下的完整展开图；

所述第三信号模块(30)包括：

采集单元(31)，用于将所述巡检无人机从烟囱顶端口进入烟囱内部，自上而下对烟囱内壁执行图像采集任务；

信号单元(32)，用于将所述巡检无人机采集的图像信息发出给悬停于烟囱顶端口上方的所述中继无人机的无线中继节点；

所述采集单元(31)包括：

采集子单元(311)，用于当所述巡检无人机进入到烟囱内部后，从操控模式切换至自动巡航模式，按照预先设计的航拍方案每间隔设定距离对烟囱壁面进行360度旋转拍照来进行图像采集；

信号子单元(312)，用于将采集到的图像信息发送至中继无人机携带的无线中继节点，通过所述无线中继节点将所述图像信息传送至烟囱外部地面的所述上位机；

所述采集子单元(311)，具体用于在所述巡检无人机上内置多个传感器，通过感知当前状况，结合多个传感器感知的数据，以及所述中继无人机传送的所述控制指令和目标GPS坐标信息，解算出控制量，控制多个电机改变转速，完成姿态控制；所述巡检无人机的多方向控制如下：

T_alt＝Δ1+Δ2+Δ3+Δ4

T_yaw＝-Δ1+Δ2-Δ3+Δ4

T_pitch＝Δ1-Δ2-Δ3+Δ4

T_roll＝Δ1+Δ2-Δ3-Δ4

其中，T_alt指无人机抬升，T_yaw指无人机右转，T_pitch指无人机抬头，T_roll指无人机往右滚；△1指第一旋翼的转速，△2指第二旋翼的转速，△3指第三旋翼的转速，△4指第四旋翼的转速；

所述巡检无人机的第一旋翼F₁、第二旋翼F₂、第三旋翼F₃、第四旋翼F₄各旋翼转速分别为△1、△2、△3和△4，则：

其中，矩阵A表示无人机实现基本姿态时各旋翼的转速状态，上述公式的两边同时乘以A^-1，则：

其中，逆矩阵A^-1表示实现相反姿态时的旋翼转速状态，由于矩阵A与逆矩阵A^-1是实现相反姿态，矩阵A与逆矩阵A^-1相乘等于I₄矩阵，由此推算出逆矩阵A^-1：

其中，A^-1表示巡检无人机的逆矩阵。

4.如权利要求3所述的基于多旋翼无人机的智能火电厂烟囱巡检***，其特征在于，所述第四信号模块(40)包括：

识别单元(41)，用于当所述巡检无人机的信息采集完毕后，所述上位机进入图像处理阶段；

图像处理单元(42)，用于采用所述上位机对所述巡检无人机传送的图像信息进行预处理；再对预处理过的图像信息进行图像配准，通过尺度不变特征变换算子找出各待拼接图像中的特征点，确定特征点的精确位置、求得所述特征点的特征点对以及特征向量，进而确定特征向量之间的空间对应关系；根据确定的待拼接图像特征向量的对应关系建立待拼接图像与参考图像之间的变换模型；依据建立起来的待拼接图像与参考图像之间的转换关系，统一待拼接图像与参考图像两幅图像的坐标系；对待拼接图像与参考图像两幅图像的冗余部分进行图像融合，获得目标的完整图像。