一种基于道路施工的无人机巡检方法及系统

本发明涉及道路施工巡检，具体为一种基于道路施工的无人机巡检方法及系统。

背景技术：

1、道路施工区域通常划分为多个施工段，各施工段具有不同的计划施工时间窗口和施工机械活动范围。无人机巡检作为道路施工过程监测手段，需要根据施工进度对重点作业面进行巡查。现有巡检方式多由人工在地面站设定固定航线，或由无人机按照预设的矩形区域和固定间距执行弓字形扫描。固定航线在巡检任务执行期间不随施工计划时间窗口和施工机械分布变化而变化，巡检覆盖范围与当前施工热点区域之间容易出现偏差，导致部分正在施工的区域未被充分扫描，或已完工、未施工区域被重复覆盖。在航线密度方面，常规弓字形扫描通常采用统一间距，未根据优先巡检子区域面积相对于外接矩形面积的比例调整扫描线间距。当优先巡检子区域在边界外接矩形中占比较小时，固定间距会造成大量航迹点落在无效区域；当占比较大时，固定间距又难以在重点区域内形成足够密集的航迹点。在施工进度数据关联方面，现有方法在获取分区施工计划信息后，未将计划施工时间窗口和施工机械移动范围与无人机实时空间数据进行时间轴映射，无法在数据层面标记当前施工进度对应的空间点，导致优先巡检子区域不能根据当前施工进度自动生成。在偏航控制方面，道路施工环境中的横风以及施工机械附近的气流扰动会使无人机机体产生横滚角和俯仰角变化。常规偏航控制主要依据偏航角误差进行反馈修正，未利用实测横滚角和俯仰角对风扰引起的偏航力矩进行前馈补偿，在阵风或局部气流作用下航向修正滞后，容易产生横向偏移。施工进度动态变化和气流扰动条件下，固定航线与当前施工重点区域的一致性以及航线跟踪精度难以保持。

技术实现思路

1、针对现有道路施工无人机巡检中固定航线不能随施工进度动态调整重点区域，以及风扰作用下偏航修正滞后的问题，提供一种基于道路施工的无人机巡检方法及系统。通过施工进度时间轴映射和热点栅格聚合生成优先巡检子区域的边界闭合线，依据优先巡检子区域面积占比确定航迹点间距，并利用实测姿态数据计算风扰等效偏航力矩，对期望偏航角进行前馈补偿，生成修正偏航角控制指令。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：本发明提供一种基于道路施工的无人机巡检方法及系统，该方法包括：获取道路施工区域的分区施工计划信息和无人机采集的实时空间数据，所述分区施工计划信息包含各施工段的计划施工时间窗口和施工机械移动范围；将所述实时空间数据与所述分区施工计划信息进行施工进度时间轴映射，生成施工进度关联数据；根据所述施工进度关联数据确定优先巡检子区域，并生成所述优先巡检子区域的边界闭合线；根据所述边界闭合线规划期望航迹点序列，所述期望航迹点序列中相邻航迹点间距与所述优先巡检子区域的面积占比相关；根据所述期望航迹点序列计算相邻航迹点之间的期望速度矢量和期望偏航角；在飞行过程中获取实测姿态数据，基于所述实测姿态数据修正所述期望偏航角，生成修正偏航角控制指令。该方法将施工计划时间信息、施工机械空间信息与无人机实时空间数据统一关联，使巡检路径与施工进度动态匹配，提高施工热点区域的巡检覆盖效率和飞行控制准确性。

3、优选的，获取道路施工区域的分区施工计划信息包括：解析道路施工项目总进度表，获取各施工段的计划施工时间字段和施工机械活动区域字段；将所述计划施工时间字段和所述施工机械活动区域字段进行配对，生成施工段时空映射表；对所述施工段时空映射表按所述计划施工时间窗口的起始时刻进行排序，并将排序后的施工段时空映射表作为所述分区施工计划信息。通过上述处理，施工计划信息具备时间顺序和空间范围的可索引特性，便于后续与实时空间数据进行关联。

4、优选的，无人机采集的实时空间数据包括：通过无人机上的定位传感器和激光扫描仪采集原始空间数据；对所述原始空间数据进行坐标转换，生成带绝对坐标的实时空间数据。统一坐标基准有利于减少多源数据之间的空间偏差，提高热点识别和边界提取的可靠性。

5、优选的，将所述实时空间数据与所述分区施工计划信息进行施工进度时间轴映射，生成施工进度关联数据包括：从所述分区施工计划信息中提取计划施工时间窗口，并确定当前时刻所属的目标计划施工时间窗口；将所述目标计划施工时间窗口对应的施工段序号作为施工进度状态标记，将所述实时空间数据中各数据点的空间坐标与所述施工机械移动范围进行匹配，生成施工机械影响标记；将所述施工进度状态标记和所述施工机械影响标记写入所述实时空间数据，生成所述施工进度关联数据。通过时间轴映射和空间匹配，实时空间数据中的每个数据点能够携带施工进度状态和机械影响属性，为优先巡检子区域识别提供依据。

6、优选的，根据所述施工进度关联数据确定优先巡检子区域，并生成所述优先巡检子区域的边界闭合线包括：从所述施工进度关联数据中筛选出计划施工时间窗口覆盖当前时刻的数据点，并将筛选出的数据点投影至水平面，生成施工热点分布图；对所述施工热点分布图进行栅格化处理，统计每个栅格内的数据点数量，将所述数据点数量超过预设数量的栅格标记为热点栅格；将相邻的所述热点栅格进行合并，得到所述优先巡检子区域，并对所述优先巡检子区域的轮廓进行多边形拟合，生成所述边界闭合线。该方式能够自动识别当前施工密集区域并形成用于航迹规划的闭合边界，减少人工划分子区域的主观性和时间成本。

7、优选的，根据所述边界闭合线规划期望航迹点序列包括：根据所述边界闭合线生成弓字形往复扫描线，所述弓字形往复扫描线的初始间距为无人机有效覆盖宽度的固定比例；计算所述优先巡检子区域的面积与所述边界闭合线外接矩形面积的面积占比，根据所述面积占比调整所述弓字形往复扫描线的间距，所述面积占比越大，调整后的间距越小；将调整后的所述弓字形往复扫描线与所述边界闭合线的交点按扫描顺序连接，生成所述期望航迹点序列。通过面积占比自适应调整扫描间距，使优先巡检子区域内的航迹点密度与区域形状复杂度相匹配，提高巡检分辨率并减少边界外冗余飞行。

8、优选的，根据所述期望航迹点序列计算相邻航迹点之间的期望速度矢量和期望偏航角包括：根据所述期望航迹点序列中相邻航迹点之间的空间距离和无人机的预设巡航速度，计算每段航线的期望飞行时长；根据所述期望飞行时长和相邻航迹点之间的方向向量，计算所述期望速度矢量；将所述期望速度矢量分解至无人机机体坐标系的纵向轴和横向轴，根据横向轴分量的方向确定所述期望偏航角的转向方向，根据所述横向轴分量的幅值确定所述期望偏航角的转角大小。由此将航迹点序列转换为无人机可执行的飞行控制参考量，保证飞行轨迹与规划航迹的一致性。

9、优选的，在飞行过程中获取实测姿态数据包括：对无人机姿态传感器中的惯性测量单元输出的三轴角速度进行时间积分，得到第一姿态角；对无人机姿态传感器中的加速度计输出的三轴加速度进行重力方向校正，得到第二姿态角；将所述第一姿态角和所述第二姿态角进行互补校正，生成所述实测姿态数据。通过互补校正可以抑制角速度积分漂移和加速度计瞬时噪声，提高实测姿态数据的稳定性。

10、优选的，基于所述实测姿态数据修正所述期望偏航角，生成修正偏航角控制指令包括：从所述实测姿态数据中提取当前横滚角和当前俯仰角；根据所述当前横滚角和所述当前俯仰角计算风扰等效偏航力矩；将所述风扰等效偏航力矩换算为偏航角前馈补偿量，将所述偏航角前馈补偿量与所述期望偏航角叠加，生成所述修正偏航角控制指令。该方法利用实测横滚角和俯仰角估计风扰对偏航的影响并进行前馈补偿，能够减小风扰下的偏航偏差，提高巡检飞行稳定性。

11、作为本发明的一个技术方案，提供一种基于道路施工的无人机巡检系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现上述基于道路施工的无人机巡检方法的步骤。该系统能够执行施工进度关联、优先巡检子区域识别、航迹规划和偏航角修正等过程，实现对道路施工区域的高效巡检。

12、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

13、将分区施工计划信息中各施工段的计划施工时间窗口和施工机械移动范围与无人机实时空间数据进行施工进度时间轴映射。在映射过程中，根据当前时刻所属的计划施工时间窗口确定施工进度状态标记，并将实时空间数据点的空间坐标与施工机械移动范围进行匹配形成施工机械影响标记，写入实时空间数据得到施工进度关联数据。基于施工进度关联数据筛选出计划施工时间窗口覆盖当前时刻的数据点，并投影至水平面进行栅格化聚合，相邻热点栅格合并后得到优先巡检子区域，再对该子区域轮廓进行多边形拟合生成边界闭合线。这样处理使巡检范围与当前道路施工的实际作业区域和机械活动区域对齐，降低对未施工区域和已完工区域的无效扫描。在规划航迹点时，根据优先巡检子区域面积与外接矩形面积的占比调整弓字形往复扫描线间距，面积占比越大则扫描线间距越小，相邻航迹点间距随之调整，使航迹点密度随优先巡检子区域的空间分布变化，避免固定扫描间距在无效区域产生冗余航迹点。当优先巡检子区域面积占比较大时，扫描线间距减小使重点区域内航迹点分布更密；当面积占比较小时，扫描线间距增大使无效区域航迹点减少。在飞行过程中获取实测姿态数据，从实测姿态数据中提取当前横滚角和当前俯仰角，由当前横滚角和当前俯仰角计算风扰等效偏航力矩，将该风扰等效偏航力矩换算为偏航角前馈补偿量，与期望偏航角叠加后生成修正偏航角控制指令。该前馈补偿量在风扰引起偏航角误差增大之前作用于偏航控制，弥补常规偏航角反馈控制对横风和局部气流扰动的响应滞后，使无人机在道路施工环境下保持对期望速度矢量和期望航迹点序列的跟踪，减小航向偏差和横向偏离。前馈补偿量根据横滚角和俯仰角实时计算，在阵风引起的机体姿态变化时直接参与偏航角控制，无需等待偏航角误差累积。