基于RTK與視覺輔助定位的自主無人機架線系統(tǒng)

吳佳青, 魏棟, 陳尤, 趙曉鋒, 余秋語, 胡士強

〔1.上海市南電力(集團)有限公司閔行分公司,上海 201100；2.上海交通大學(xué) 航空航天學(xué)院,上海 200240〕

0 引 言

在架設(shè)輸電線路的過程中，展放引導(dǎo)繩是重要的施工環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的展放引導(dǎo)繩方式是由人工進(jìn)行的[1]，存在建設(shè)成本高、施工時間長等缺點。隨著無人機技術(shù)的發(fā)展，無人機展放在安全性、操作性和穩(wěn)定性等指標(biāo)上技術(shù)先進(jìn)，是今后導(dǎo)引繩展放發(fā)展的主要趨勢[2]。哈工大在2018年將基于視覺模板匹配技術(shù)的單目位姿檢測方法用在無人機對架線設(shè)備的檢測和定位上[3]，但只進(jìn)行了仿真模擬，實際工程中的使用效果沒有得到驗證。馬鳳臣等人[4]設(shè)計了一種基于阻尼控制器的放線輪系統(tǒng)，解決了飛行速度與放線速度不匹配的問題。羅旻等人[5]設(shè)計了基于GPS信息的自動化無人機架線系統(tǒng)，并進(jìn)行了實際系統(tǒng)的驗證。但該系統(tǒng)依賴于GPS定位，在GPS信號受干擾或準(zhǔn)確度低時，作業(yè)失敗的可能性較大。

針對現(xiàn)有無人機架線作業(yè)方式的不足，本文提出了一種基于RTK及視覺輔助定位技術(shù)的無人機智能放線系統(tǒng)，在到達(dá)作業(yè)任務(wù)點時，利用RGB-D相機對智能滑車架線弓進(jìn)行檢測及定位，保證無人機準(zhǔn)確地定位在架線弓中央并調(diào)整航向與架線弓垂直。同時，利用2D激光雷達(dá)進(jìn)行無人機運動過程中的障礙物檢測與航跡規(guī)劃，使作業(yè)系統(tǒng)具備自主避障功能。

1 智能架線系統(tǒng)架構(gòu)

整個無人機智能放線系統(tǒng)主要由無人機機體及機上設(shè)備、地面端設(shè)備和智能滑輪架線弓設(shè)備三部分組成，其中，最重要的是由無人機機體及機上設(shè)備組成的全自主無人機系統(tǒng)。

1.1 全自主無人機系統(tǒng)架構(gòu)

全自主無人機系統(tǒng)主要由大疆M-600Pro無人機、板載計算機Nvidia jetson TX2、RGB-D相機Intel realsense D435i、2D激光雷達(dá) Slamtec S1、差分GPS板卡、脫鉤電機futaba S3003和對應(yīng)機械結(jié)構(gòu)組成。系統(tǒng)實物如圖1所示。系統(tǒng)運行在板載計算機ROS環(huán)境下，主要包含了自主飛行節(jié)點，障礙物檢測與路徑規(guī)劃節(jié)點，架線弓檢測和目標(biāo)點輸出節(jié)點，以及引導(dǎo)線脫鉤節(jié)點，系統(tǒng)軟件框架如圖2所示。

圖2 自主無人機系統(tǒng)軟件框架圖

1.2 系統(tǒng)功能實現(xiàn)流程

整個系統(tǒng)的工作流程包括：起飛、粗調(diào)、精調(diào)、穿越和脫鉤五個步驟。具體如下：掛上引導(dǎo)線后，無人機起飛并懸停至3 m高度；根據(jù)事先導(dǎo)入的電力桿作業(yè)位置，無人機依賴RTK導(dǎo)航至作業(yè)點附近(粗調(diào))；到達(dá)目標(biāo)點后，根據(jù)RGB-D相機對架線弓位置的檢測，調(diào)整至架線弓中央，垂直距離2 m處(細(xì)調(diào));無人機上升1.5 m之后前進(jìn)5 m，完成穿越過程；若當(dāng)前穿越電線桿為最后一桿，則可選擇自動脫鉤返航或手動遙控云臺完成脫鉤并手動降落，若不是最后一桿，則循環(huán)至粗調(diào)過程，即飛往下一個作業(yè)點。

2 架線弓檢測及精定位模塊

2.1 智能滑車架線弓特點

架線弓的核心組件為滑輪機構(gòu)和兩側(cè)的紅色架線桿，紅色架線桿具有突出的顏色特征，是后續(xù)架線弓檢測的基礎(chǔ)。實際作業(yè)中，當(dāng)無人機飛到電力塔前，架線弓可以通過微波識別附近的移動物體，從而使架線桿張開。

2.2 架線弓視覺檢測與定位算法

架線弓視覺檢測方案具體步驟為：先利用RGB-D相機的ROS SDK獲取RGB圖像及對應(yīng)的深度圖像，再對RGB圖執(zhí)行canny邊緣檢測和掩碼合成，然后進(jìn)行HSV顏色分割。之后執(zhí)行的操作是霍夫變換直線檢測，通過幾何特征對直線檢測結(jié)果進(jìn)行排除，具體的做法是：對檢測到的n條直線按長度進(jìn)行排序，從最長的直線往下依次配對，對配對的兩條線段檢查以下條件：①兩線段的長度差在短者長度的30%以內(nèi)；②兩線段成約126°夾角；③兩線段的低端近似水平；④兩線段不相交。同時滿足上述條件則判斷為正確的檢測結(jié)果。

架線弓視覺定位算法步驟為：先計算左架線弓的上下端z坐標(biāo)差值(z坐標(biāo)從相機中心出發(fā)，正方向為相機正前方)，選擇左右架線弓排序倒數(shù)三分之一(按圖像縱軸v排序)的中位數(shù)對應(yīng)的點計算架線弓正中央坐標(biāo)。然后根據(jù)Δz的值指導(dǎo)無人機的偏航控制，偏航的目的是使得無人機機頭正對架線弓，為向前穿越作準(zhǔn)備。根據(jù)架線弓正中央的坐標(biāo)指導(dǎo)無人機的位置控制，位置控制的目的是使得無人機調(diào)節(jié)至架線弓的正前方，設(shè)定的閾值范圍是：

-50 mm

當(dāng)調(diào)節(jié)至此范圍內(nèi)時，認(rèn)為無人機已經(jīng)完成了位置調(diào)節(jié)，否則控制無人機朝著這個目標(biāo)范圍飛行。

3 2D激光雷達(dá)避障

局部避障有很多成熟的算法，如人工勢場法、柵格法和可視圖法等[6]。早期Glasius R等人[7]采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行路徑規(guī)劃和避障，但是該方法在無人機面臨較復(fù)雜環(huán)境時不具有實時性。周青等人[8]采用遺傳算法進(jìn)行路徑規(guī)劃，實時性能較好，但穩(wěn)定性能不強。劉躍波等人[9]利用T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)無人機的實時避障，并得到了較好的仿真效果，但是沒有進(jìn)行實物驗證。上述方法各有優(yōu)缺點和適用范圍。針對無人機架線過程的全向自主避障，設(shè)計出了一種基于幾何原理的避障方案。

3.1 前向安全通道構(gòu)建

由于激光雷達(dá)可以360°檢測障礙物，因此考慮一個矩形的安全通道，當(dāng)在安全通道內(nèi)發(fā)現(xiàn)有雷達(dá)的掃描點時就認(rèn)為有障礙物。如圖3所示：v為無人機速度的方向；d和θ分別為雷達(dá)檢測到的距離和角度；s1和s2為安全避障通道，考慮到無人機的翼展長度和安全余量以及雷達(dá)的誤差，一般取為2.5 m。滿足是障礙物的條件為：

圖3 避障通道構(gòu)建圖

(1)

為了得到障礙物更全面的幾何信息，每當(dāng)雷達(dá)檢測到障礙物時，將s2的長度增加0.5 m，檢測增加長度后安全通道內(nèi)的障礙物點，并儲存它們的距離和角度信息。

3.2 最小偏轉(zhuǎn)角度與最小偏轉(zhuǎn)距離的計算

如圖4所示，記障礙物的距離和角度分別為ri(m)和θi(rad)，(i=1，2,…,n)。n為雷達(dá)掃描的障礙物點的個數(shù)。雷達(dá)檢測到障礙物后速度需偏轉(zhuǎn)的角度為φ(rad)，目的是尋找一個最小的φ，使得無人機能夠避開障礙物。其數(shù)學(xué)表達(dá)為：

圖4 最小偏轉(zhuǎn)角度

min|φ|,φ∈[-π/2,π/2]滿足：

?i∈{i|i=1,2,…,n且cos(φ+θv-θi)>0}

(2)

式中：θv(rad)為速度方向在雷達(dá)坐標(biāo)系下的角度；d_remain(m)為安全余量，根據(jù)多次試驗經(jīng)驗，取值為s1/12較為合理。

在計算出最小偏轉(zhuǎn)角度以后，無人機沿該角度運動一定距離后就偏轉(zhuǎn)速度方向至起始目標(biāo)點方向。如偏轉(zhuǎn)距離計算示意圖5所示:β(rad)為上一步計算出的偏轉(zhuǎn)角;d(m)為當(dāng)前無人機與障礙物的距離;η(rad)為當(dāng)前無人機與障礙物之間的夾角;α(rad)為當(dāng)前無人機與目標(biāo)點之間的夾角;d_move(m)為無人機發(fā)現(xiàn)障礙物后運動的距離(可由RTK解算出)。可以算出：

圖5 最小偏轉(zhuǎn)距離

(3)

(4)

當(dāng)滿足：

?i∈{i|i=1,2,…，n且cos(η-α)>0}

(5)

認(rèn)為無人機避障成功，無人機恢復(fù)飛往下一電線桿的飛行任務(wù)。至此，無人機避障模塊構(gòu)建完成。

4 試驗與應(yīng)用

為了驗證所述精準(zhǔn)定位系統(tǒng)的性能，多次展開對架線弓的精準(zhǔn)定位試驗。試驗過程為，無人機通過預(yù)設(shè)的RTK位置飛到架線弓前，通過視覺檢測與定位系統(tǒng)完成進(jìn)一步的位置調(diào)整，位置誤差利用激光測距儀測得，實物圖如圖6所示，試驗結(jié)果如表1所示。

圖6 定位試驗

表1 無人機精定位系統(tǒng)試驗結(jié)果

為了驗證所提避障系統(tǒng)的可靠性，在校園環(huán)境進(jìn)行了模擬測試。試驗證明，無人機能夠以20 Hz的頻率實時更新障礙物信息，并實時規(guī)劃新的避障路線，完成避障。實物圖如圖7所示，試驗結(jié)果如表2所示。

圖7 避障試驗

表2 無人機避障實驗試驗結(jié)果

在真實作業(yè)場地進(jìn)行了三桿兩檔全自主架線試驗，桿距30 m，桿高11 m。實物如圖8所示，試驗結(jié)果如表3所示。

表3 無人機真實作業(yè)試驗結(jié)果

圖8 真實作業(yè)場景

通過分析上述數(shù)據(jù)可知，加入了視覺的輔助后，RTK的定位精度得到了提高，誤差在作業(yè)要求范圍內(nèi)，提出的2D全向避障系統(tǒng)能夠以較高的飛行速度完成避障動作，在具有干擾的真實作業(yè)環(huán)境中，無人機飛行穩(wěn)定，RTK運行狀態(tài)良好，視覺檢測正確率高，避障系統(tǒng)運行正常，整個作業(yè)過程完全自主，并且具有較高的效率和安全性能。

5 結(jié)束語

針對傳統(tǒng)電力架線方法依賴人工、效率低和安全性不好等缺點，以及現(xiàn)有的無人機架線模式中由于GPS誤差導(dǎo)致架線成功率較低等不足，提出了基于RTK與視覺輔助定位的全自主無人機智能架線系統(tǒng)。首先利用RTK與視覺結(jié)合的方法，實現(xiàn)了無人機的精準(zhǔn)定位，提升了作業(yè)的成功率，同時提出一種基于2D激光雷達(dá)的避障技術(shù)，保障了作業(yè)過程中的安全性。整個架線系統(tǒng)高效可靠，并在實際架線作業(yè)測試中取得了較好的成效。