電力多旋翼無人機巡檢安全間距保持系統

摘要：針對電力多旋翼無人機巡檢較高的安全性要求，提出基于klaman濾波融合和模糊控制技術的電力多旋翼無人機巡檢安全間距保持系統。該系統主要依據GPS、超聲波測距模塊、電磁場強度測距模塊等進行數據采集，并通過klaman濾波數據融合[4][5]和模糊控制[1]技術計算、監測無人機與線路間距離。通過對系統的實驗，結果表明設計的安全間距保持系統安全可靠。

Abstract：? For power multi-rotor UAV patrol high security requirements，this paper proposed keeping safety distance system based on kalman Filtering Fusion and Fuzzy Control Technology. The system is collecting data mainly based on GPS， ultrasonic ranging module， electromagnetic field strength ranging modules，and monitoring the distance between the UVA and the line through kalman Filtering Fusion and Fuzzy Control Technology. The results showed the keeping safety distance system proposed in this paper is secure and reliable.

關鍵詞：超聲波;klaman濾波融合;模糊控制;無人機

Key words： ultrasonic;kalman filtering fusion;fuzzy control technology;UAV

中圖分類號：V279+.2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2019）17-0217-03

0? 引言

對于電力多旋翼無人機巡檢而言，由于其載重能力有限無法安裝大載重、遠距離機載檢測裝置，所以需要沿線路近距離飛行懸停檢測，如圖1。與輸電線路保持安全距離飛行是多旋翼無人機在電力巡檢中重要的安全保障之一，同時也是電力多旋翼無人機巡檢的強制要求。隨著近幾年無人機行業的快速發展，在電力巡檢中多旋翼無人機以其成本低、操作簡單、使用靈活、方便運輸等優勢得以廣泛使用。傳統的無人機與輸電線路安全間距保持方法為GPS定位控制，缺點在于其精度低、抗風性差、實時修正能力弱等原因，使其安全系數較低[2]，優點在于其載重輕，有效減小飛機負載，延長續航時間。綜合分析傳統安全間距保持方法的優缺點，本文應用klaman濾波融合和模糊控制技術，設計了一種新型的安全間距保持系統來實現多旋翼無人機巡檢的實時性和準確性避障。相對于傳統的安全間距保持系統，該系統能夠實時、準確采集無人機與輸電線路之間的距離，并通過快速計算和動作控制，從而實現無人機與輸電線路的安全間距保持。

1? 系統硬件結構組成

系統根據檢測距離信號控制多旋翼無人機與輸電線路之間距離，當到達一定范圍時控制多旋翼無人機飛行速度，使其退出危險區域。使用GPS、超聲波傳感器和霍爾傳感器分別檢測多旋翼無人機與輸電線路之間距離，將三路距離信號經過klaman濾波融合及信號處理后送至模糊控制器進行處理，輸出飛行控制處理命令到飛行控制器，調節飛行姿態，從而改變兩者之間距離到達安全范圍。傳感器實時檢測兩者之間距離，多旋翼無人機實時做出相應調整。為了滿足超聲波傳感器360°檢測，故采用如圖3分布方式，且檢測電場強度傳感器放置在多旋翼無人機中心位置。

檢測傳感器包括超聲波傳感器和霍爾傳感器兩種。超聲波傳感器優點是控制簡單、技術成熟、價格低廉，成為距離檢測的常用傳感器;缺點是超聲波傳感器利用物體上產生的反射超聲波來檢測距離，當兩者水平成一定角度時，將會產生幻影[3]。霍爾傳感器優點在于靈敏度高、體積小、適用于各種特殊設計要求;而缺點在于互換性差、信號隨溫度影響而變化、非線性輸出等。

2? 安全距離處理技術

2.1 kalman濾波融合技術

目前比較常用的濾波融合技術有綜合平均法、貝葉斯估計法、D-S法、模糊邏輯法、神經邏輯法、kalman濾波法、專家系統方法等。kalman濾波經在控制領域得以推廣后，便成為多傳感器信息融合的主要技術手段之一，其基本思想是先分散處理，再全局融合，即以一個信號為主體，與其他信號兩兩結合，在其結合信號的基礎上獲得全局估計。本設計以超聲波傳感器信號為主體，GPS和霍爾傳感器信號為輔助信號，進行濾波融合，首先將超聲波傳感器信號與其他兩個信號結合，通過式（1）～（7）得到兩個濾波后的信號。

離散系統狀態方程：

其中Xk是系統的狀態向量，Zk是系統觀測序列，Wk是系統過程噪聲序列，Vk是系統觀測噪聲序列， 椎k，k-1是系統的狀態轉移矩陣? 祝k，k-1噪聲輸入矩陣，Hk是觀測

矩陣。

基本Kalman濾波方程：

將X視為超聲波信號輸入值，Z視為GPS或霍爾傳感器的輸入值。在濾波處理之后，將兩個濾波后的局部最優估計信號經過式（8）、式（9）進一步融合。全局最優估計方程：

由以上式（8）、式（9）得到kalman濾波融合的全局最優估計，將這個結果進行模糊控制處理。

當多旋翼無人機以不同的角度接近輸電線路時，會出現兩種情況：第一，當超聲波傳感器發出超聲波的傳播方向與線路垂直，則只需要進行Kalman濾波融合就可以得到準確的間距;第二，當超聲波傳感器發出超聲波的傳播方向與線路不垂直，則需要姿態模塊確定飛行姿態，通過三角公式換算得到垂直離。

2.2 模糊控制技術

2.2.1 模糊控制器的輸入、輸出變量模糊語言描述

輸入量和輸出量隸屬度函數，如圖4。

輸入量和輸出量模糊變量賦值，如表2。

通過模糊化規則的語言描述，得其矩陣表達式：

2.2.4 模糊量的去模糊化

最大隸屬度法是比較常用的反模糊化方法。其隸屬度最大的元素就是精確化后對應的精確值。如果同時出現多個隸屬度最大的元素，則取其平均值作為判決結果。

3? 實驗結果與分析

為了驗證系統的可靠性，將多旋翼無人機搭載安全間距保持系統設備到空中指定位置，對系統的電機轉速控制信號進行記錄。表3、圖5為0°位置超聲波傳感器靠近輸電線路電機轉速控制信號與距離之間關系。

在輸電線路垂直方向在兩個傳感器之間時，其準確距離需要三角換算得到。例如在0°、45°之間，夾角為22.5°時電機轉速控制信號與距離之間關系，數據如表5、圖7所示。

由于室外試驗，空中氣流對多旋翼無人機飛行造成了一定影響，使電機轉速與理論值有所差距。但是從圖中可以明顯看出，多旋翼無人機與輸電線路之間距離越小電機轉速越快，推動無人機快速倒退，使其遠離危險區域，繼續保持安全間距。

參考文獻：

[1]李士勇.模糊控制[M].哈爾濱：哈爾濱工業大學出版社，2011，9：64-94.

[2]鄭天茹，王海濱，劉俍，王騫，張晶晶.電力巡線無人直升機障礙規避系統[J].山東電力技術，2012（01）：14-17.

[3]周興超，段智敏.移動機器人避障的模糊算法[J].沈陽理工大學學報，2008，27（04）：23-25.

[4]付夢印，鄧志紅，張繼偉.Kalman濾波理論及其在導航系統中的應用[M].北京：科技出版社，2003：16-25，158-160.

[5]馮智勇，曾瀚，張力，趙亦欣，黃偉.基于陀螺儀及加速度計信號融合的姿態角度測量[J].西南師范大學學報（自然科學版），2011，36（04）：37-41.

作者簡介：劉風春（1990-），男，山東濟南人，本科，助理工程師，研究方向為電力巡檢、新能源系統設計。