基于機器視覺的輸電線路巡檢路徑三維自適應調度模型

謝曉剛

（江西中電投新能源發電有限公司，江西南昌 310000）

輸電線路普遍架設在野外，覆蓋面大、分布較廣，無人機在開展輸電線路巡檢工作時，會受到輸配電線路桿塔、樹木、建筑等障礙物的影響，無法有效完成巡檢目標[1]。因此，對輸電線路巡檢路徑進行調度優化十分重要。朱程雯等[2]首先構建無人機巡檢環境模型，然后通過蟻群算法獲取巡檢路徑，再運用GPS 定位技術實現無人機巡檢路徑的調度；賀井然等[3]通過最大最小距離乘積的方法對原始數據進行處理，將K均值聚類方法融入到人工蜂群計算方法中，獲取到優化后的人工蜂群計算方法，進而實現無人機路徑的規劃。上述兩種方法對巡檢路徑起到了規劃作用，但在合理性和準確度上略有不足，為此，該文提出基于機器視覺的輸電線路巡檢路徑三維自適應調度模型。

1 輸電線路巡檢路徑三維自適應調度模型

輸電線路巡檢路徑三維自適應調度模型架構如圖1 所示。

圖1 輸電線路巡檢路徑三維自適應調度模型架構

1.1 基于機器視覺的輸電線路圖像采集和拼接

輸電線路圖像采集和拼接處理步驟如下：

1）采集并提取攝像機成像圖像特征點。

2）匹配特征點，獲取配準圖像。圖像配準可以描述為：

其中，E和F用于描述兩幅信息互不相干的圖像，α(E)以及α(F)分別是E和F的熵，二者間的聯合熵是α(E,F)。

3）對圖像配準重合部分進行歸一化處理，具體可以描述為：

式中，BDD(E,F)表示配準后圖像的歸一化結果。

4）如果圖像拼接完成，跳至下一步；如果圖像拼接未完成，跳至第二步繼續進行操作。

5）拼接圖像輸出。

1.2 輸電線路三維模型的建立

1.2.1 桿塔及其他輸電設備模型的建立

建立桿塔及其他輸電設備模型的步驟如下：1）利用相關的測繪軟件工具軟件塑造局部三維實體模型。2）獲得模型在三維情景里的位置和形態等空間信息[4-5]。基于原有的2D 輸電線路GIS 與DEMs 數據進行深度挖掘，如從二維GIS 數據里桿塔的二維位置信息(x,y)挖掘出桿塔高程z；運用雙線性內插法從DEMs 數據中獲取桿塔的三維位置（桿塔底部中點）。3）考慮到桿塔會受到輸電線張力的干擾，采用向量法以二維GIS 數據為基礎，求出塔向。具體操作：選擇鄰近桿塔作為起點，確定線路的起點和末端，線路的起點和末端分別僅有一個向量，根據電流方向，在起點處繪制一個指向末端的向量，將該向量的方位角按順時針方向轉動90°便可得到該線路起點和末端桿塔的塔向。而線路中間的桿塔會產生兩個向量，此時塔向可分為兩種情況：若兩個向量為同一方向，則選擇一個向量的方位角按順時針方向轉動90°即為塔向；若兩個向量不是一個方向，則首先將以該桿塔當作終點的向量取相反的方向，再將兩個向量進行求和運算，獲取到新的向量，而塔向就是該新向量的方位角。通過該方式獲取的塔向是桿塔兩端受力的合力方向。

1.2.2 導地線三維模型

輸電線路里的導地線將桿塔當作支架，將絕緣子當作懸掛點，呈“懸鏈線”形態懸掛在桿塔上面[6]，所以可以運用求解懸鏈線的方式來獲取導地線弧垂，建立三維模型。

設定坐標點E是位于導地線懸掛點F的弧垂點，最大弧垂可以描述為：

式中，μ、K0分別表示電線比載和水平應力，k、q分別表示檔距和高。

把兩個端點的連線劃分成大量的段，并將一邊的端點作為原點，通過式（3）算出最大弧垂點，同時把已獲取的最大弧垂點依次放進弧垂點數組里，之后按順序把所有節點連接在一起，便可得到導地線的形狀，最后，根據外徑的大小構建出導地線三維模型。

通過以上方法建立整體的基本輸電線路三維模型。

1.3 輸電線路巡檢自適應調度

1.3.1 輸電線路巡檢路徑規劃

運用無人機群對輸電線路進行巡檢，需合理規劃巡檢路徑[7-9]。以輸電線路的三維模型為基礎，通過模糊狀態尋優控制算法求得路線最優解，同時也完成了對調度參變量的合理判別。

建立輸電線路巡檢路徑智能規劃模型，獲取視覺定位的測量偏差，描述為：

式中，無人機的數量用n來描述，調度節點數量用M(n)來描述，融合調度參數用U描述，載波頻率用d描述，無人機運行速度用v描述。

對輸電線路巡檢路徑調度空間取樣進行建模，運用了統計剖析與優化節點的方式[10-12]，獲取無人機群調度的空間訊息探測公式為：

式中，eo為通信擴散頻率，?為偏航角。

針對巡檢機群躲避障礙的問題，通過最小路線尋優的方式進行解決，從而可獲取巡檢路徑智能規劃模型為：

式中，? 為機群航行的區域訊息，f為訊息取樣的頻域參變量，λ為自適應求優因數。通過融合模糊訊息與擴頻信道的操作方式[13-14]，可以獲取無人機群調度的范圍規劃模型為：

把最小路線當作求優的目標函數，則無人機群在機器視覺下的調度路線規劃可以描述為：

無人機群調度的模糊融合參變量，可通過空間范圍重組的方式獲取，用描述，最佳巡檢路線的界限特性可依據似然估計運算方法來獲取，由此構建巡檢路徑調度的分地區規劃模型，進而調度控制的路徑規劃模型為：

式中，無人機群躲避障礙參變量部署的原始數值用A(n)描述。

總之，在自適應尋優算法下，通過無人機群航行路線規劃模型可以實現對無人機群調度。

1.3.2 無人機群自適應調度優化

無人機群在對輸電線路進行巡檢過程中會出現不同程度的干擾，這樣通信的連續性就會受到影響，因此，將碼間干擾抑制方法引入到模型設計中，去除干擾因子來解決這該問題。

假設通信傳播鏈路相互獨立，接收端信號矢量為：

式中，n(t)表示通信干擾信號，P(t)表示二進制數據信號；bn(t)表示第n個通信信號延遲。采用神經網絡進行碼間干擾抑制的具體步驟如下：

1）對輸入的通信信號進行小波分解，干擾信號主要包含在高頻層中，因此，對高頻層系數進行閾值量化，對其他層不做處理，去除大部分干擾，并最大化保留正常的通信數據[15-16]；

2）將初步降噪后的通信信號分解出各層系數作為神經網絡的輸入，通過訓練得到量化后的高頻層數j(j=2,3,…,J)，對分解系數進行閾值量化處理，抑制網絡信號中的干擾部分；

3）進行信號重構，依據量化后的分解系數對信號進行重構，其輸出為干擾因子最小值：

式中，a(t)表示通信信道帶寬，Pj表示第j層抑制編碼器的信號輸出強度，τ0為信號初始輸出強度。由此可對大型戶外傳感網絡通信碼間的干擾因子進行有效的抑制，得到機群分布間隔為c=λmin/4，再經過空間區域部署的改進，得到無人機群調度的通信連續性控制，描述為：

式中，a′為通信信道帶寬，d′為取樣頻譜。無人機群航行時，在任意通信區域中，無人機活動路線部署可以描述為：

式中，A(n)為調度模糊域，則改進后的無人機群自適應調度可以描述為：

式中，δσM為無人機群自適應調度的求優參變量的導函數值，通過求導函數值，得到極值，從而獲取最優的調度參變量，完成調度優化。

2 實驗分析

以某省的架空輸電線路為實驗對象，該輸電線路為交流輸電，橫跨多個地區，自然條件惡劣、地貌環境復雜，線路全長約380 km。

實驗對該省的架空輸電線路一號線的1-10 號桿塔的輸電線路進行了巡檢，首先利用該文模型對該巡檢路徑進行調度。為獲取最優路徑，需要利用Matlab 的模糊邏輯工具箱和仿真環境工具箱對算法進行調制。調制過程如下：在Matlab 命令窗口中輸入命令Fuzzy，進入圖形用戶界面（GUI）的FIS 編輯器。在FIS 編輯器中，模糊控制器設置為mamdani型。添加輸入輸出變量：輸入為單位階躍信號r、誤差為e、誤差變化量為ed，輸出為y，對應的模糊語言變量為r1、e1、ed1、y1，論域均為[-6，6]。確定變量隸屬度函數的數量為5，類型為MF type，所有的隸屬函數都標明以后，關閉隸屬函數編輯窗口，完成調試。

基于調試后的算法獲取最優路徑，通過無人機群按照已獲取的最優路徑對輸電線路進行巡檢，得出的結果如圖2 所示。

圖2 輸電線路二維巡檢效果圖

由圖2 可知，無人機群按照該文模型獲取的最優路徑進行巡檢后，得到的圖片非常全面，各個部位、各個角度的圖片都有所記錄，且畫面較為清晰。

為了驗證該文模型能實現輸電線路巡檢路徑的合理規劃，將輸電線路巡檢區域設置為坐標系，桿塔由坐標系中的坐標表示，設置無人機群從標定的起點出發進行巡檢，巡檢三維模型效果圖如圖3 所示。

圖3 巡檢三維模型效果圖

巡檢路徑規劃實現結果如圖4 所示。

圖4 輸電線路巡檢路徑規劃結果

由圖3、圖4 可知，利用該文模型可有效規劃出輸電線路的巡檢路徑，且巡檢距離最短，實現了全局最優。

為了驗證該文模型的可靠性，從避障效果方面進行了實驗，設定無人機群從輸電線路起點A 航行至終點B，得出的測試結果如圖5 所示。

圖5 該文模型避障效果圖

由圖5 可知，利用該文模型在對輸電線路進行巡檢時，無人機群完全可以避開障礙物，并且選取的巡檢路徑也是最短的。

為了驗證該文模型對于輸電線路巡檢路徑調度的準確性，實驗以無人機偏航角誤差作為衡量指標進行了測試，測試結果如圖6 所示。

圖6 巡檢無人機群偏航角誤差測試結果

由圖6 可知，通過該文模型對巡檢無人機進行自適應調整產生的偏航角誤差較小，最高值不超過0.25°，尤其當信噪比為3 dB 時，偏航角誤差已降至0.05°；當信噪比為7 dB 時，偏航角誤差已基本接近0°。由此可以看出，該文模型的準確性和穩定性均較高。

對輸電線路巡檢路徑三維自適應調度的耗時進行分析，得出的結果如表1 所示。

表1 輸電線路巡檢路徑自適應調度耗時

由表1 中的數據可知，該文模型在進行輸電線路巡檢路徑三維自適應調度時，平均耗時為187 s，最長用時也未超過200 s。

3 結論

該文提出一種基于機器視覺的輸電線路巡檢路徑三維自適應調度模型。該模型從機器視覺的角度對輸電線路進行三維建模，通過三維模型對無人機群巡檢路徑進行規劃，從而實現輸電線路巡檢路徑三維自適應調度，在各項方面都有較好的表現。