基于三维语义地图的变电站智能巡检路径规划方法和系统与流程

本技术属于智能电力巡检与移动机器人，具体涉及一种基于三维语义地图的变电站智能巡检路径规划方法和系统，涉及三维语义建图、多机器人协同规划、图优化、约束优化与任务分配等技术。

背景技术：

1、随着智能电网建设的推进，变电站规模不断扩大，设备数量多、电压等级高、空间结构复杂，巡检作业的安全风险与技术难度显著提升。传统人工巡检方式存在效率低、误检率高、劳动强度大及带电作业风险高等问题。因此，基于地面巡检机器人与无人机的智能巡检技术逐步得到应用。

2、一、地面巡检机器人路径规划技术现状。现有地面巡检机器人通常搭载激光雷达、视觉传感器和红外热像仪，通过slam技术构建二维栅格地图或局部点云地图，多采用a*算法、dijkstra算法或dwa算法进行全局与局部规划。其优点是简单、稳定，但存在不足：地图通常为二维栅格地图，缺乏三维空间表达能力；地图中仅包含占据信息，不包含设备类别、重要度等语义信息；巡检顺序多为人工设定或简单tsp优化，未考虑设备风险等级；路径优化目标单一，通常仅考虑路径长度或时间；难以表达带电安全距离、电磁风险区域等连续安全约束。

3、二、无人机巡检路径规划技术现状。无人机主要用于高空母线、绝缘子及构架设备巡检，多基于三维点云或预设航点进行，常见算法包括rrt、rrt*、a*三维扩展算法及覆盖路径规划算法。虽然三维路径规划提升了空间表达能力，但仍存在：三维点云地图仅包含几何信息，缺乏语义层；巡检设备的优先级未纳入统一优化目标；风险区域多采用硬性禁区方式，缺乏连续风险建模；能耗模型未参与全局路径优化；无法与地面机器人形成统一代价函数体系。

4、三、空地协同巡检技术现状。现有空地协同方式主要采用区域划分或任务分区方式，将地面可达区域分配给地面机器人，高空设备分配给无人机，各自独立规划路径，多采用“先任务划分，再各自规划”的串行结构，任务分配依据通常为距离或区域范围。其不足在于：空地路径规划模型割裂，缺乏统一优化框架；任务分配依据单一，未考虑设备重要度与风险等级；无统一能耗建模机制；无法表达空地协同时间平衡目标；当设备异常时，缺乏局部快速重规划能力。

5、四、三维语义地图技术现状。在自动驾驶与室内机器人领域，三维语义地图逐渐发展，即在三维点云中融合语义分割结果，实现“几何+语义”的环境表达，但在变电站巡检领域应用仍处于探索阶段，且现有做法通常仅将语义信息用于目标识别或缺陷检测，并未将语义信息转化为路径规划中的代价函数或优化权重，语义信息与路径规划系统相互独立。

6、五、现有技术的根本不足。目前最接近本技术的空地协同式智能巡检机器人及巡检方法（cn111300372a）具备构建三维几何点云地图、人工或规则分配任务、各平台独立规划、通信共享数据等特征，但本质上仍属于“几何建图+独立规划”模式，存在以下根本不足：（1）地图仅为几何模型，未建立设备语义层；（2）缺乏统一代价函数模型；（3）未建立连续风险场函数；（4）未考虑设备重要度、历史故障概率等因素；（5）未建立空地时间与能耗平衡优化机制；（6）缺乏异常触发下的动态局部重规划机制。

7、六、存在问题的技术原因。上述问题产生的主要原因在于：地图表达层次单一，缺乏语义抽象与结构化表达；规划算法以几何距离为核心，缺乏多目标优化建模；安全约束未转化为可计算的数学模型；空地协同机制缺乏统一优化框架；动态任务更新机制未与地图结构深度融合。

8、综上所述，现有技术尚未形成一种基于三维语义地图、融合风险场建模、统一代价函数优化并支持空地协同与动态重构的变电站智能巡检路径规划方法。因此，有必要提出一种新的技术方案，以解决现有技术中地图语义缺失、协同效率低、安全约束难建模以及异常情况下难以快速重规划等问题。

技术实现思路

1、本技术实施例提供基于三维语义地图的变电站智能巡检路径规划方法和系统，以解决现有变电站空地协同智能巡检技术中地图语义表达不足、路径规划目标单一、协同机制割裂、安全约束难以统一建模以及异常情况下缺乏动态重构能力的问题。

2、第一方面，本技术实施例提供基于三维语义地图的变电站智能巡检路径规划方法。所述基于三维语义地图的变电站智能巡检路径规划方法包括：获取无人机采集的空中采集数据和地面机器人采集的地面采集数据，根据所述空中采集数据和所述地面采集数据构建变电站站区空间的分层三维语义地图；所述分层三维语义地图包括：几何占据层、语义与设备实例层、风险与平台可达层；基于所述分层三维语义地图，将所述站区空间划分为具有唯一编号的三维体素网格，每一体素单元关联语义类别标签并维护体素数据，所述体素数据包括占据概率、语义证据、设备实例及风险状态，根据各所述体素单元的风险状态生成覆盖所述站区空间的连续风险场，所述连续风险场与所述体素数据共同构成所述风险与平台可达层；根据所述语义与设备实例层中各设备实例的空间分布及设备台账，将巡检指令按检测模态拆分为原子任务集合，并基于统一的观测约束数据生成候选观测位姿，使每一候选观测位姿均携带其所隶属的执行平台标识，形成由任务、执行平台与候选观测位姿构成的三元组候选组合集合；以所述三元组候选组合集合和所述风险与平台可达层，对每一所述三元组候选组合执行硬可行性判定，筛选符合所述硬可行性判定的所述三元组候选组合，得到可行组合集合；根据所述可行组合集合，结合无人机与地面机器人异构平台的预置观测能力及运动特性，将所述原子任务集合中的原子任务分配至对应的无人机或地面机器人，确定实际执行平台及实际观测位姿，生成初始原子任务序列及空地协同时序关系；以所述初始原子任务序列及空地协同时序关系在所述连续风险场中对无人机与地面机器人进行路径强耦合优化，生成包含任务表、观测位姿、到达时刻和路径的空地协同巡检路径；建立观测支撑体素集合、路径扫掠体素集合与反向影响索引，其中所述观测支撑体素集合由所述三元组候选组合集合中的所述候选观测位姿建立，所述路径扫掠体素集合由所述空地协同巡检路径建立，基于所述观测支撑体素集合与所述路径扫掠体素集合构建反向影响索引；在所述分层三维语义地图动态更新时，由所述反向影响索引定位至受所述分层三维语义地图更新影响的候选观测位姿，对所述空地协同巡检路径进行动态调整。

3、在第一方面的一些实现方式中，根据所述空中采集数据和所述地面采集数据构建变电站站区空间的分层三维语义地图，包括：对所述空中采集数据和所述地面采集数据进行时间戳对齐和世界坐标系变换处理，得到同步观测批次；提取所述同步观测批次中的若干预设类型的几何对应和若干预设类型的设备语义锚点，对所述几何对应和所述设备语义锚点执行联合配准，以得到空地融合点云数据；对所述联合配准结果进行配准可信度计算；在所述配准可信度符合写入阈值时，将所述空地融合点云数据写入正式地图，以得到分层三维语义地图，否则仅将所述空地融合点云数据写入临时地图。

4、在第一方面的一些实现方式中，所述几何对应特征至少包括平面特征、边缘特征和局部描述子特征；所述设备语义锚点至少包括主变箱体平面、gis筒体轴线、母线轴线、绝缘子串中心线、构架立柱和地面平面；对所述几何对应和所述设备语义锚点执行联合配准，以得到空地融合点云数据，包括：计算几何对应点的置信权重，其中，几何对应点包括：无人机点云中的特征点，以及与无人机点云中的特征点相匹配的地面机器人点云；所述相匹配是指两者对应于同一物理空间位置或同一几何拓扑结构；所述置信权重的计算表达式为：

5、

6、其中，为无人机点云中的特征点与相匹配的地面机器人点云中的特征点的置信权重，、为点级语义置信度，为局部几何描述差，为描述差协方差，为类别一致指示函数，为初始位姿协方差；根据所述几何对应点及其对应的平面特征构建点到平面残差，并根据所述设备语义锚点之间的几何约束构建设备结构残差；利用所述点到平面残差与所述设备结构残差构建联合目标函数，将计算得到的每一几何对应点的所述置信权重作为输入，求解空地点云校正变换，并形成空地融合点云数据。

7、在第一方面的一些实现方式中，所述配准可信度的计算表达式为：

8、

9、其中，为几何内点均方根残差，由所述几何对应点的残差统计得到；为语义锚点平均残差，由所述设备语义锚点的几何约束残差统计得到；、为标定尺度；为有效内点数，是指所述几何对应点中残差小于预设内点阈值的数量；为候选对应数，是指参与所述联合目标函数构建的所述几何对应点的总数。

10、在第一方面的一些实现方式中，获取每一所述体素单元的体素数据，根据各所述体素单元的风险状态生成覆盖所述站区空间的连续风险场，包括：对于每一所述体素单元，根据所述体素单元内的点云数据，计算所述体素单元的占据概率、对各语义类别的累积证据和语义后验概率；根据所述占据概率和所述语义后验概率，计算所述体素单元的动态碰撞概率；根据所述动态碰撞概率和所述语义类别，计算所述体素单元的离散体素综合风险值；以及根据所述三维体素网格内的所有所述体素单元的所述离散体素综合风险值，生成覆盖所述站区空间的连续风险场。

11、在第一方面的一些实现方式中，所述语义类别标签至少包括：可通行地面、不可通行地面、围栏与墙体、主变压器、gis及开关设备、母线与导线、绝缘子与套管、构架与立柱、电缆沟及盖板、表计与机构箱、人员车辆临时障碍物及未知区域。

12、在第一方面的一些实现方式中，根据所述语义与设备实例层中各设备实例的空间分布及设备台账，将巡检指令按检测模态拆分为原子任务集合，并基于统一的观测约束数据生成候选观测位姿，使每一候选观测位姿均携带其所隶属的执行平台标识，形成由任务、执行平台与候选观测位姿构成的三元组候选组合集合，包括：将巡检指令按照设备编号、间隔名称或空间位置映射至所述语义与设备实例层中的设备实例，再按检测模态拆分为原子任务集合，其中，每一原子任务包括对应的设备实例、检测模态、优先级、时间窗、候选观测位姿集合及所需平台数量，并由设备风险、告警紧急度、历史故障、时间窗紧迫度与人工权重共同确定任务优先级；基于统一的观测约束数据生成候选观测位姿，所述观测约束数据由目标表面采样点、表面法向、传感器工作距离、视场、遮挡、安全距离与平台姿态构成；对所述目标表面采样点及所述表面外法向，在传感器工作距离范围内按目标切平面内的位移生成候选观测位姿，使传感器光轴自然指向目标；对所述候选观测位姿进行视场、遮挡、安全距离与平台运动学校验，由目标可见率、射线遮挡率、至危险设备最小距离及规定安全距离、平台运动学与姿态可行域筛选得到有效候选观测位姿集合，使每一候选观测位姿均携带其所隶属的执行平台标识，形成由任务、执行平台与候选观测位姿构成的三元组候选组合集合。

13、在第一方面的一些实现方式中，以所述三元组候选组合集合和所述风险与平台可达层，对每一所述三元组候选组合执行硬可行性判定，筛选符合所述硬可行性判定的所述三元组候选组合，得到可行组合集合，包括：以所述三元组候选组合集合和所述风险与平台可达层，对每一所述三元组候选组合执行硬可行性判定，所述硬可行性包括位姿有效、路径可达、传感器可用、剩余能量、立体电子围栏及带电安全距离；所述硬可行性为布尔门控，取零时禁止分配，取一时进入软能力评分；对通过硬可行性的组合计算软能力得分，由预计观测质量、新增覆盖增益、通信可靠度与传感器匹配度加权得到，用于比较由谁执行更合适；对于无人机与地面机器人均不可行的三元组候选组合，采用四态判定，依次执行更换候选观测位姿、拆分原子任务及人工确认处理，并输出延期或停电检修标志；筛选符合所述硬可行性判定的所述三元组候选组合，得到所述可行组合集合及其硬可行性标志。

14、在第一方面的一些实现方式中，结合无人机与地面机器人异构平台的预置观测能力及运动特性，将所述原子任务集合中的原子任务分配至对应的无人机或地面机器人，确定实际执行平台及实际观测位姿，生成初始原子任务序列及空地协同时序关系，包括：以所述可行组合集合为决策空间，以任务、平台及候选观测位姿为三元决策变量，结合无人机与地面机器人异构平台的预置观测能力及运动特性；对每一组合计算新增覆盖增益、任务—平台—位姿风险、预测动态能耗、通信可靠度与平台负载，所述任务—平台—位姿风险由连续风险场沿候选路径积分并叠加观测位姿风险得到，所述预测动态能耗由无人机悬停、速度、加速度、爬升与传感器工作时间以及地面机器人滚动或步态阻力、坡度、转向与机身状态变化分别计算；联合优化覆盖增益、风险、动态能耗、通信可靠度与平台负载，确定所述实际执行平台及实际观测位姿；依据分配约束确定独立任务仅需一个平台执行、需空地双视角或同步测量的协同任务需至少一个无人机与至少一个地面机器人同步执行，生成包含执行平台、位姿、任务时间窗与所需平台数量的初始原子任务序列及空地协同时序关系。

15、在第一方面的一些实现方式中，以所述初始原子任务序列及空地协同时序关系在所述连续风险场中对无人机与地面机器人进行路径强耦合优化，生成包含任务表、观测位姿、到达时刻和路径的空地协同巡检路径，包括：由无人机在三维可飞行图上采用风险感知搜索生成初始航迹、地面机器人在地面可通行图上生成初始路径，以所述初始原子任务序列及空地协同时序关系为约束；在所述连续风险场中对无人机与地面机器人路径强耦合优化，单平台路径代价由路径长度、连续风险积分、单位弧长能耗、曲率或姿态变化率与沿路径观测质量共同确定，立体电子围栏采用连续障碍函数以保持安全裕度；进一步考虑空地同步与通信保持，空地同步采用允许的到达时间差惩罚、空地空间分离采用平台间最小安全距离惩罚、通信保持采用低于最低通信阈值的惩罚；以同时优化各平台路径与跨平台耦合项的联合路径目标，生成包含任务表、观测位姿、到达时刻和路径的所述空地协同巡检路径。

16、在第一方面的一些实现方式中，建立观测支撑体素集合、路径扫掠体素集合与反向影响索引，其中所述观测支撑体素集合由所述三元组候选组合集合中的所述候选观测位姿建立，所述路径扫掠体素集合由所述空地协同巡检路径建立，基于所述观测支撑体素集合与所述路径扫掠体素集合构建反向影响索引，包括：由所述三元组候选组合集合中的所述候选观测位姿建立观测支撑体素集合，每一观测支撑体素集合由该候选观测位姿的视锥覆盖体素、传感器视线经过体素及位姿周围安全区域体素组成；将每条路径分解为路径边，针对平台实体尺寸、旋翼或车体外形、定位误差、控制跟踪误差、转弯外摆及带电安全距离，将路径边与平台安全包络进行空间膨胀，得到路径扫掠体素集合，所述路径扫掠体素集合表达平台执行该路径边时实际需保持空闲与安全的全部地图单元；基于所述观测支撑体素集合与所述路径扫掠体素集合构建反向影响索引，所述反向影响索引记录地图体素至候选观测位姿、巡检任务、路径边、执行平台及计划版本的反向影响索引，并与当前计划版本保持一致。

17、在第一方面的一些实现方式中，在所述分层三维语义地图动态更新时，由所述反向影响索引定位至受所述分层三维语义地图更新影响的候选观测位姿，对所述空地协同巡检路径进行动态调整，包括：在所述分层三维语义地图动态更新时，仅由通过配准可信度门控写入全局地图的数据参与变化判断，占据、语义或风险变化超过各自阈值的体素构成变化体素集合；由所述反向影响索引定位至受所述分层三维语义地图更新影响的候选观测位姿，并将所述变化体素集合按平台最大安全包络膨胀后查询，得到受影响的巡检任务及路径边；按照同步、执行顺序、能量与时间窗依赖关系形成局部耦合窗口，冻结已执行路径前缀及控制安全段，在所述局部耦合窗口内联合更新任务执行平台、候选观测位姿、到达时刻与路径；基于更新结果生成新的计划版本，所述新的计划版本在切换时刻满足位置、速度与通信连续性时原子切换至所述新的计划版本，不满足连续性时保留原计划并执行减速、等待或重新计算。

18、第二方面，本技术实施例提供基于三维语义地图的变电站智能巡检路径规划系统。所述基于三维语义地图的变电站智能巡检路径规划系统包括：地图构建模块，用于获取无人机采集的空中采集数据和地面机器人采集的地面采集数据，根据所述空中采集数据和所述地面采集数据构建变电站站区空间的分层三维语义地图；所述分层三维语义地图包括：几何占据层、语义与设备实例层、风险与平台可达层；风险与平台可达层构建模块，用于基于所述分层三维语义地图，将所述站区空间划分为具有唯一编号的三维体素网格，每一体素单元关联语义类别标签并维护体素数据，所述体素数据包括占据概率、语义证据、设备实例及风险状态，根据各所述体素单元的风险状态生成覆盖所述站区空间的连续风险场，所述连续风险场与所述体素数据共同构成所述风险与平台可达层；任务生成模块，用于根据所述语义与设备实例层中各设备实例的空间分布及设备台账，将巡检指令按检测模态拆分为原子任务集合，并基于统一的观测约束数据生成候选观测位姿，使每一候选观测位姿均携带其所隶属的执行平台标识，形成由任务、执行平台与候选观测位姿构成的三元组候选组合集合；可行组合筛选模块，用于以所述三元组候选组合集合和所述风险与平台可达层，对每一所述三元组候选组合执行硬可行性判定，筛选符合所述硬可行性判定的所述三元组候选组合，得到可行组合集合；初始任务构建模块，用于根据所述可行组合集合，结合无人机与地面机器人异构平台的预置观测能力及运动特性，将所述原子任务集合中的原子任务分配至对应的无人机或地面机器人，确定实际执行平台及实际观测位姿，生成初始原子任务序列及空地协同时序关系；巡检路径优化规划模块，用于以所述初始原子任务序列及空地协同时序关系在所述连续风险场中对无人机与地面机器人进行路径强耦合优化，生成包含任务表、观测位姿、到达时刻和路径的空地协同巡检路径；动态更新模块，用于建立观测支撑体素集合、路径扫掠体素集合与反向影响索引，其中所述观测支撑体素集合由所述三元组候选组合集合中的所述候选观测位姿建立，所述路径扫掠体素集合由所述空地协同巡检路径建立，基于所述观测支撑体素集合与所述路径扫掠体素集合构建反向影响索引；以及所述动态更新模块还用于在所述分层三维语义地图动态更新时，由所述反向影响索引定位至受所述分层三维语义地图更新影响的候选观测位姿，对所述空地协同巡检路径进行动态调整。

19、第三方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本技术第一方面所述的基于三维语义地图的变电站智能巡检路径规划方法。

20、第四方面，本技术实施例提供一种电子设备。所述电子设备包括：存储器，存储有一计算机程序；处理器，与所述存储器通信相连，调用所述计算机程序时执行本技术第一方面所述的基于三维语义地图的变电站智能巡检路径规划方法。

21、本技术实施例提供的基于三维语义地图的变电站智能巡检路径规划方法和系统，相较于现有技术至少具有以下有益效果：

22、通过几何对应与设备语义锚点的置信加权联合配准以及配准可信度写入门控，抑制低可信配准对正式地图的污染，降低错误配准引发的虚假设备移动与不必要的重规划；

23、在统一体素编号下联合维护占据状态、语义证据、设备实例与可追溯风险，并由同一地图生成三维可飞行图与地面可通行图，使地图数据可直接支撑任务生成、任务分配、路径规划与动态查询；

24、由目标表面法向、工作距离、视场、遮挡和安全距离计算候选观测位姿，使任务的空间位置与观测姿态具有明确来源，减少到达任务点后目标不可见或分辨率不足的情况；

25、四态判定补齐了高度、坡度、电子围栏与能量条件同时不满足时的处理逻辑，避免系统输出不可执行任务；

26、以三元决策变量进行联合分配，使分配结果与可观测性及路径可达性同时一致，并允许独立任务与空地协同任务采用不同的平台数量约束；

27、在共享连续风险场中联合优化路径长度、动态能耗、立体电子围栏安全裕度、同步误差、空地空间分离与通信质量，将任务分配输出的位姿与时间窗直接约束路径，形成任务与路径相互约束的协同计划；

28、通过观测支撑体素与路径扫掠体素建立地图体素至计划对象的反向影响索引，使局部地图变化能够直接定位受影响对象，仅在局部耦合窗口内联合更新执行平台、候选观测位姿、到达时刻与路径，并以计划版本原子切换保证连续性，从而显著降低重规划计算量与控制不连续风险，提高变电站巡检的安全性、效率与智能化水平。