一种输电线路巡检的路径规划方法、装置及介质与流程

1.本发明涉及电力巡检技术领域，尤其涉及一种输电线路巡检的路径规划方法、装置及介质。


背景技术：

2.随着电力智能化深度的不断增加，无人机作业正在从科技创新到常态化转型，势必增强电力生产自动化综合能力，创造更高的经济效益和社会效益。无人机的规模化应用，在提升电网运维自动化水平、引领行业发展，实现国际电力机器人技术标准“中国引领”上发挥了巨大作用。旋翼无人机其机身轻巧，便于携带，可装载先进的检测系统并可靠近输电线路飞行，便于开展复杂地理环境下的常规、状态及特殊巡检，利用其搭载的多传感器数据采集设备对电力线路进行航摄作业，可以十分直观地观测到电力线路的运行状况，清晰地辨认出设备故障点或安全隐患。
3.然而，目前在对无人机巡检的路径进行规划时，不能结合巡检目标对输电线路中的零件进行检测，很容易出现重复检测、漏检的情况，导致无人机在巡检输电线路时，浪费较多的时间资源和电力资源，效率低的问题。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种输电线路巡检的路径规划方法、装置及介质，解决了无人机在巡检输电线路时效率低的问题，确定了覆盖面广且目标检测率高的巡检路线，提高了输电线路巡检的效率。
5.第一方面，本发明提供了一种输电线路巡检的路径规划方法，该方法包括：
6.构建待巡检区域对应的目标三维模型；其中，所述目标三维模型中包含多个输电杆塔以及所述多个输电杆塔之间的输电线路；
7.分别确定与每个所述输电杆塔对应的目标巡检视点，基于多个所述输电杆塔对应的巡检顺序及其对应的所述目标巡检视点，确定多个候选巡检路径；
8.引入虚拟无人机，基于所述虚拟无人机和路径评价模型，从所述多个候选巡检路径中确定目标巡检路径。
9.第二方面，本发明提供了一种输电线路巡检的路径规划装置，该装置包括：
10.三维模型构建模块，用于构建待巡检区域对应的目标三维模型；其中，所述目标三维模型中包含多个输电杆塔以及所述多个输电杆塔之间的输电线路；
11.候选路径确定模块，用于分别确定与每个所述输电杆塔对应的目标巡检视点，基于多个所述输电杆塔对应的巡检顺序及其对应的所述目标巡检视点，确定多个候选巡检路径；
12.目标路径确定模块，用于引入虚拟无人机，基于所述虚拟无人机和路径评价模型，从所述多个候选巡检路径中确定目标巡检路径。
13.第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括：
14.至少一个处理器；以及
15.与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
16.存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本发明任一实施例的输电线路巡检的路径规划方法。
17.第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例的输电线路巡检的路径规划方法。
18.本发明实施例提供的技术方案，通过构建待巡检区域对应的目标三维模型；其中，所述目标三维模型中包含多个输电杆塔以及所述多个输电杆塔之间的输电线路；分别确定与每个所述输电杆塔对应的目标巡检视点，基于多个所述输电杆塔对应的巡检顺序及其对应的所述目标巡检视点，确定多个候选巡检路径；引入虚拟无人机，基于所述虚拟无人机和路径评价模型，从所述多个候选巡检路径中确定目标巡检路径，解决了无人机在巡检输电线路时效率低的问题，确定了覆盖面广且目标检测率高的巡检路线，提高了输电线路巡检的效率。
19.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
20.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1为本发明实施例一提供的一种输电线路巡检的路径规划方法的流程图；
22.图2为本发明实施例一涉及的待巡检区域对应的目标三维模型示意图；
23.图3为本发明实施例二提供的一种输电线路巡检的路径规划方法的流程图；
24.图4为本发明实施例三提供的一种输电线路巡检的路径规划装置结构示意图；
25.图5为本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
26.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
27.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一预设条件”、“第二预设条件”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任
何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
28.实施例一
29.图1为本发明实施例一提供的一种输电线路巡检的路径规划方法的流程图，本实施例可适用于基于无人机巡检输电线路的场景中，确定巡检路径的情形。该方法可以由输电线路巡检的路径规划装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该装置可以配置在计算机设备上，该计算机设备可以是笔记本、台式计算机以及智能平板等。如图1所示，该方法包括：
30.s110、构建待巡检区域对应的目标三维模型。
31.其中，待巡检区域为无人机将要对其进行输电线路巡检的区域。目标三维模型中包含多个输电杆塔以及多个输电杆塔之间的输电线路。输电杆塔是输电线路的重要组成部分，其保证了架空线路导线、架空地线、大地及交叉跨越物之间有足够的安全距离，是整个输电系统构建的基础。
32.具体的，由于待巡检区域内涉及到输电线路、输电杆塔、周围建筑等，具有弱纹理特征。而且，各种塔型的输电杆塔均属于空间柎架结构，具有丰富的线特征。因此，本实施例采用线特征构建目标三维模型。
33.示例性的，待巡检区域对应的目标三维模型示意图参见图2，图2所示的区域即为待巡检区域，待巡检区域内包括10个输电杆塔，一个小长方形表示一个输电杆塔三维模型。无人机巡检过程可以理解为依次经过每一个输电杆塔，并在无人机飞行的过程中拍摄图像，通过对无人机拍摄的图像进行识别和判断，确定输电线路是否存在故障。
34.s120、分别确定与每个输电杆塔对应的目标巡检视点，基于多个输电杆塔对应的巡检顺序及其对应的目标巡检视点，确定多个候选巡检路径。
35.其中，目标巡检视点为规划无人机巡检路径时所涉及的参考点。可以理解为每一个输电杆塔都对应一个目标巡检视点，在规划巡检路径时，巡检路径必须要经过每一个目标巡检点。最终在目标巡检视点处采集的图像，能在提高图像数据采集质量的同时，以最少的视点访问到最有可能包含设备故障信息的视点，从最大程度上节省无人机的飞行时间。
36.在本实施例中，目标无人机为在待巡检区域内执行输电线路巡检任务的无人机，目标无人机在待巡检区域内执行巡检任务之前，需要提前规划最佳巡检路径，从而目标无人机基于最佳巡检路径执行巡检任务。在规划目标无人机巡检路径的过程中，由于多个输电杆塔对应的巡检顺序不同，可以构建多种候选巡检路径，进而从多种候选巡检路径中确定采集图像信息最全面的目标巡检路径，所确定的目标巡检路径即为最佳巡检路径。特别的，在本实施例中，目标无人机可以是旋翼无人机。旋翼无人机机身轻巧，便于携带，可装载先进的检测系统并可靠近输电线路飞行，便于开展复杂地理环境下的常规、状态及特殊巡检，利用其搭载的多传感器数据采集设备对电力线路进行航摄作业，可以十分直观地观测到电力线路的运行状况，清晰地辨认出设备故障点或安全隐患。在实际应用中，无人机在采用视觉传感器进行输电杆塔及其附属设备巡检时的对象以及与对象相对应的内容如表1所示。
37.表1无人机巡检的内容和对象
[0038][0039]
具体的，对每个输电杆塔，将目标三维模型中输电杆塔对应的三维结构体划分为多个空间子区域，不同的空间子区域对应不同的名称标签和空间坐标。为了保证无人机巡检过程的安全性，目标巡检视点必须落在安全的空间内，基于此，对于每个输电杆塔而言，需要确定与之对应的安全空间。进一步的，针对每一个空间子区域，在安全空间内构建候选视点区域。将候选视点区域中的预设数量的离散点确定为多个候选巡检视点。通过视点评价函数对多个候选巡检视点进行量化评价，将评价函数评分最高的候选巡检视点作为目标
巡检视点。在确定每个输电杆塔对应的目标巡检点后，由于多个目标巡检点对应多种先后顺序的排列方式，从而可以得到多个候选巡检路径。示例性的，若待巡检区域内包括3个输电杆塔对应的目标巡检视点，分别为视点1、视点2、视点3，则多种候选巡检路径包括6种：[视点1-视点2-视点3]；[视点1-视点3-视点2]；[视点2-视点1-视点3]；[视点2-视点3-视点1]；[视点3-视点1-视点2]；[视点3-视点2-视点1]。
[0040]
s130、引入虚拟无人机，基于虚拟无人机和路径评价模型，从多个候选巡检路径中确定目标巡检路径。
[0041]
其中，虚拟无人机是利用计算机技术模拟真实无人机飞行过程，从而收集飞行数据。路径评价模型为预先确定的，用于对每个候选巡检路径进行量化评价的计算方法。
[0042]
具体的，将引入的虚拟无人机在上述步骤确定的候选巡检路径上运行，在这个过程中收集虚拟无人机的运行数据，对运行数据按照路径评价模型中的算法进行计算，得到每个候选巡检路径对应的路径评分。最后，根据路径评分的大小关系，确定表现最佳的候选巡检路径作为目标巡检路径。
[0043]
可选的，从多个候选巡检路径中确定目标巡检路径，具体包括：当虚拟无人机基于每个候选巡检路径运行时，基于路径评价模型，确定每个候选巡检路径对应的奖励得分值；基于奖励得分值，从多个候选巡检路径中确定目标巡检路径。
[0044]
其中，奖励得分值为虚拟无人机在根据当前候选巡检路径执行巡检任务时，得到的反馈数据。
[0045]
进一步的，路径评价模型包括飞行动作确定模块、飞行状态确定模块和奖励值确定模块。更具体的，基于路径评价模型，确定每个候选巡检路径对应的奖励得分值，包括如下步骤：当虚拟无人机基于当前候选巡检路径运行时，基于飞行动作确定模块，确定虚拟无人机运行的过程中的多个飞行动作值；基于飞行状态确定模块，确定与多个飞行动作值相对应的多个虚拟无人机状态序列；基于奖励值确定模块，确定与多个飞行动作值相对应的奖励值；其中，奖励值的影响因子包括：动作奖励、通信奖励、完成节点任务奖励、消极动作奖励以及完成最终任务奖励中的至少一项，通信奖励是基于虚拟无人机状态序列确定的；基于奖励值确定当前候选巡检路径的奖励得分值。
[0046]
在本实施例中，将目标三维模型对应的xoy平面定义为平面目标区域，假设平面目标区域大小为w(m)
×
h(m)，该目标区域被均匀划分为w
×
h个方形网格。虚拟无人机在目标三维空间中的飞行轨迹在目标平面区域内的投影实际为轨迹线在各个网格上的移动过程。
[0047]
路径评价模型包含三个核心元素，即动作，状态以及奖励。从而路径评价模型包括飞行动作确定模块、飞行状态确定模块和奖励值确定模块。
[0048]
1)飞行动作确定模块
[0049]
在路径评价模型用于确定动作值，动作值表示为：
[0050]
a∈{(0,0),(0, 1),(-1,0),( 1,0),(0,-1)}
[0051]
其中，0,0代表停止不动，0, 1代表向当前网格的前一个网格移动，(-1,0)代表向当前网格的后一个网格移动，( 1,0)代表向当前网格的左一个网格移动，向当前网格的右一个网格移动。虚拟无人机从起始点开始，寻找一个动作序列：a＝{a1,a2,
…
,a
t
,
…
,a
t
}。其中，a
t
为在t时刻的动作值。特别的，当无人机的动作会使其飞出目标区域时，无人机会被强制执行静止动作。
[0052]
2)飞行状态确定模块
[0053]
虚拟无人机的状态可表达为：
[0054][0055]
其中：l
s,r
为虚拟无人机存储的检测任务点，r
s,u,r
为虚拟无人机的通信速率；与是二值的标志状态，表征l
s,r
是否大于0，表征r
s,u,r
是否大于0，如果对应值等于0，则标志状态为0，否则标志状态为1。这样设置可突出某一节点任务是否已完成。
[0056]
3)奖励值确定模块
[0057]
由于过于稀疏的奖励会使得路径评价模型难以收敛至较好的目标巡检路径。基于此，本实施例设置多种奖励机制，以根据多种奖励机制确定奖励值，多种奖励机制包括：
[0058]
a)动作奖励：虚拟无人机每多执行一个动作带来-0.1分的奖励，这其实是一个惩罚，为了鼓励虚拟无人机的飞行轨迹能尽量节省时间。
[0059]
b)通信奖励：每聚合1单位量的数据，就会带来1分的奖励，这是为了鼓励虚拟无人机尽量以最大的通信速率完成任务。
[0060]
c)完成节点任务奖励：每当一个目标巡检视点的数据全部上传，将带来1分的奖励，这是为了鼓励虚拟无人机尽量完成任务再离开，防止后面再折返。
[0061]
d)消极动作奖励：为一个无人机的通信协作节点，当时，停止动作或远离将要飞行至目标巡检视点的动作，将会被判定为消极动作，会带来-0.1的惩罚，这是为了鼓励虚拟无人机尽量执行积极动作。
[0062]
e)最终任务奖励：当收集完所有数据后，会有一个最终奖励，该奖励计算式为：
[0063]
(w h-|x
u-xb|-|y
u-yb|)
*
0.1
[0064]
其中：xu和yu分别为虚拟无人机的坐标点；xb和yb分别为充电桩的坐标点，其与虚拟无人机的坐标相关，越靠近起点则得分越高，这是将返程飞行距离也考虑进路径评价策略中，因为事实上返程也在耗时耗能。
[0065]
基于上述5种奖励机制可以设计出奖励函数r(s
τ
,a
τ
)，从而得到奖励值。
[0066]
在实际应用过程中，将飞行动作值作为输出，并对飞行动作值进行更新，更新表达式为：
[0067]
q(s
τ
,a
τ
)＝r(s
τ
,a
τ
) γmaxv(s
τ 1
)
[0068]
其中：v(s
τ
)＝{q(s
τ
,a)∣a＝{(0,0),(0, 1),(-1,0),( 1,0),(0,-1)}}是奖励期望函数，γ是折算因子，公式中取max表示更新飞行动作值的过程中，需要使用下一状态的最大期望飞行动作值对本状态进行更新。
[0069]
基于此，当无人机在状态s
τ
做动作ar得到奖励r(s
τ
,a
τ
)，则此时组成一个状态-动作-奖励的序列[s
τ
,a
τ
,r(s
τ
,a
τ
),s
τ 1
]，其最终完整序列形式如下：
[0070]
[s1,a1,r(s1,a1),s2,
…
,s
t-1
,a
t-1
,r(s
t-1
,a
t-1
),s
t
]
[0071]
进而，根据各个奖励值得到奖励得分值。
[0072]
优选的，在确定目标巡检路径的过程中，可以引入多个虚拟无人机，增加采样的多样性，以增强系统鲁棒性，减少训练的时间。多个虚拟无人机分别在多个独立的目标三维空
间内进行数据采集任务，并行的采样可以节省时间。最终，将所有的采样将会被保存在一个先进先出的总样本缓存中。另外引入一个目标巡检路径的缓存，里面单独存放的是获得最高总奖励的状态-动作-奖励序列。每当有一条完整候选巡检路径序列加入到总样本缓存时，对比它的得分是否高于当前确定的目标巡检路径，如果得分更高则将其覆盖替换，成为新的目标巡检路径。
[0073]
在上述实施例的基础上，本发明实施例采用旋翼无人机对输电杆塔的巡检属于精细巡检，可以进行双侧巡检。双侧巡检可以理解为：对于一个输电杆塔而言，确定两个目标巡检视点，这两个目标巡检视点分别位于输电杆塔的两个相对位置。此时巡检过程是无人机从起止点开始，遍历所有目标巡检点，最后回到起止点。
[0074]
本发明实施例提供的技术方案，通过构建待巡检区域对应的目标三维模型；其中，所述目标三维模型中包含多个输电杆塔以及所述多个输电杆塔之间的输电线路；分别确定与每个所述输电杆塔对应的目标巡检视点，基于多个所述输电杆塔对应的巡检顺序及其对应的所述目标巡检视点，确定多个候选巡检路径；引入虚拟无人机，基于所述虚拟无人机和路径评价模型，从所述多个候选巡检路径中确定目标巡检路径，解决了无人机在巡检输电线路时效率低的问题，确定了覆盖面广且目标检测率高的巡检路线，提高了输电线路巡检的效率。
[0075]
实施例二
[0076]
图3为本发明实施例二提供的一种输电线路巡检的路径规划方法的流程图，本发明实施例在上述实施例的基础上，对“分别确定与每个所述输电杆塔对应的目标巡检视点”的步骤进行进一步细化，本发明实施例可以与上述一个或者多个实施例中各个可选方案结合。如图3所示，输电线路巡检的路径规划方法包括如下步骤：
[0077]
s210、构建待巡检区域对应的目标三维模型。
[0078]
s220、针对每个输电杆塔，将目标三维模型中输电杆塔对应的三维结构体划分为多个空间子区域，并为每个空间子区域赋予标签信息，得到与输电杆塔对应的多个语义模型块。
[0079]
其中，标签信息包括区域标识以及区域的空间坐标范围，区域标识为杆塔顶部标识、横担标识、杆塔底部标识或绝缘子标识。
[0080]
在本实施例中，输电杆塔对应的三维模型以三角形面片为基本元素，根据输电杆塔空间结构将目标三维模型中输电杆塔对应的三维结构体划分为多个空间子区域。并对每一个空间子区域附上标签信息，标签信息实则是一个空间范围，在同一个空间子区域内的三角形面片都被赋予一个标签。标签信息本质上是一个集合，它包括区域标识以及区域的空间坐标范围，可采用下式来定义：
[0081]
标签信息＝{(区域标识:(x,y,z))∣x∈s
x
,y∈sy,z∈sz}
[0082]
式中，s
x
、sy和sz表示空间子区域在输电杆塔坐标系下三个主轴方向上的坐标值范围。
[0083]
示例性的，输电杆塔a包括杆塔顶部、横担、杆塔底部和绝缘子，最终确定输电杆塔a对应的4个语义模型块，分别是{(杆塔顶部:x,y,z))∣x∈s
x1
,y∈s
y1
,z∈s
z1
}、{(横担:x,y,z∣x∈s
x2
,y∈s
y2
,z∈s
z2
}、{(杆塔底部:x,y,z))∣x∈s
x3
,y∈s
y3
,z∈s
z3
}和{(绝缘子:(x,y,z))∣x∈s
x4
,y∈s
y4
,z∈s
z4
}。
[0084]
s230、基于预设安全巡查距离，构建与每个输电杆塔对应的安全包围空间。
[0085]
其中，预设安全巡查距离为预先设定的距离阈值。
[0086]
在本实施例中，为了达到安全巡检的目标，在每个输电杆塔外部构建一个安全包围空间，无人机在安全包围空间上巡检既可以顺利捕捉图像又不会触碰输电线元件；既不会对输电线路的正常工作造成不良影响，又可以选择最佳的图像采集视点。在输电杆塔外围建立安全包围空间(即输电杆塔外围一定距离的区间)，同时考虑到不能在导线之间穿行和小型无人机巡检输电杆塔的安全距离要求。设定sd为预设安全巡查距离，即无人机距离输电杆塔的最近距离需大于sd。特别的，无人机巡检时外缘与待巡检设备、部件的预设安全巡查距离不宜小于10m，所以sd取值应该大于10m，具体取值可以根据无人机性能、线路电压等级和巡检经验进行调整。
[0087]
s240、基于多个语义模型块和安全包围空间，确定输电杆塔对应的多个待选巡检视点。
[0088]
可选的，安全包围空间包括圆柱体安全空间或长方体安全空间。在实际应用过程中，既可以采用圆柱体安全空间，也可以采用长方体安全空间。
[0089]
对于任意的输电杆塔而言，如果采用圆柱体安全空间，则在圆柱体安全空间上构建与该输电杆塔中每个语义模型块对应的第一候选视点区域，第一候选视点区域表达式为：
[0090][0091][0092][0093]
其中，g(x,y,z)为当前语义模型块对应的候选视点区域，r为圆柱体安全空间的半径，z
min
和z
max
分别为当前语义模型块中三角形面片顶点坐标中的最小值和最大值；(o
x
,oy)为将当前输电杆塔及当前输电杆塔对应的圆柱体安全空间投影到xoy平面上，圆柱体安全空间的中心轴投影坐标，(c
xt
,c
yz
)为第i个三角形面片xoy平面上的中心投影坐标。
[0094]
在上述实施例的基础上，将第一候选视点区域中的预设数量的离散点确定为该输电杆塔对应的多个待选巡检视点。
[0095]
对于任意的输电杆塔而言，如果采用长方体安全空间，则在长方体安全空间上构
建与该输电杆塔中每个语义模型块对应的第二候选视点区域，第二候选视点区域表达式为：
[0096][0097]
其中，h(x,y,z)为当前语义模型块对应的候选视点区域，a为长方体安全空间的长度，b为长方体安全空间的宽度，z
min
和z
max
分别为当前语义模型块中三角形面片顶点坐标中的最小值和最大值。
[0098]
在上述实施例的基础上，将第二候选视点区域中的预设数量的离散点确定为该输电杆塔对应的多个待选巡检视点。
[0099]
在计算机视觉领域，如何自动选择三维模型的视点，使其符合人类的视觉感受，并将三维模型的信息准确地反映在二维图像上是目前的一个研究热点，可以应用于逆向测量、场景识别以及建筑设计展示等用途。观察者对于同一个物体的观察视点具有明显的一致性，多数人选择的视点都是集中在一片小区域中，那些能够使人类最大程度认知和理解三维模型的视点和二维图像，就被称为最佳视点和最佳视图。本发明实施例中的最佳视点是最有利于判定设备故障的视点，即目标巡检视点。目标巡检视点的选取是通过预先构建的视点评价函数对候选巡检视点进行评价，得分值最高的视点则被选为目标巡检视点。目标巡检视点必须充分考虑能否有利于判定设备的故障状态，例如：绝缘子是否掉落、塔材是否变形和锈蚀等，在无人机巡检中，目标位于图像中心有利于进行视觉跟踪和控制，直观来讲，视频图像中包含的设备信息量越大越好。接下来，s250-s280详细叙述视点评价函数的构建过程。
[0100]
s250、基于与输电杆塔对应的每个语义模型块中的多个三角形面片对应的视点熵，确定每个语义模型块对应的观测信息量。
[0101]
其中，观测信息量指标旨在选取覆盖设备信息最丰富的视点，主要通过视点熵来进行量化。
[0102]
以信息熵为基础确定视点熵，信息熵反映了一个系统的无序化(有序化)程度及不确定性，一个系统越有序，信息熵就越低，反之就越高。如果一个随机变量x可能取值为x＝{x1,x2,
…
,xn}，对应的概率为pi(x＝xi∣i∈1,
…
,n)，则随机变量x的信息熵为：
[0103][0104]
其中，以2为基底，单位是bits，且为保证连续性，令0log0＝0。
[0105]
在视点熵的计算过程中，令当前语义模型块的三角形面片数量n，则式中的概率pi为三角形面片i在以视点v为球心的球面上投影所得的立体角与整个球面的立体角之比。对当前语义模型块所包含的所有三角形面片进行立体角的计算便可得到在该候选视点处对当前语义模型块的总立体角。
[0106]
立体角，用字母ω表示，是一个物体对特定点的三维空间的角度。它是处于某一视点的观察者测量到的物体大小的尺度。例如，一个在观察点附近的小物体可以和一个远处的大物体对于同一观察点可能有相同的立体角。立体角是物体在一个以观测点为球心的球
的投影面积与球半径平方值的比(ω＝s/r2)。
[0107]
因此，视点熵定义为下式：
[0108][0109]
其中，ni是当前语义模型块中三角形面片的数量，ai是三角形面片i在以视点v为球心的球面上投影所得面积，at是整个球面的面积，a0表示投影到球面时背景部分的面积，若是在封闭的场景，也就是说视点所见范围没有背景，投影到图像之后全是前景，此时，a0＝0。
[0110]
ai/at，表征三角形面片i对于视点v的可见性，依据具有的性质，当ai/at，都相等时，视点熵获得最大值，且对于等概率的pi而言，随着变量n的增加，其熵值亦增加。对于候选巡检视点v而言，其视点熵越大意味着在该视点处所能观测的三角形面片数量越多，每个三角形面片的投影面积都接近相等。
[0111]
s260、基于每个语义模型块中的多个三角形面片对应的视点相对熵，确定每个语义模型块对应的观测信息质量。
[0112]
其中，观测信息质量是指从某一视点能够正对目标进行观测。观测者在观察目标时，总是尽可能正对目标观察去看清物体的详细信息，正视度越高观测质量越好，在此，使用视点相对熵来进行量化。
[0113]
假设p(x)和q(x)是x取值的两个概率分布，则p对q的相对熵为：
[0114][0115]
其中，为保证连续性，满足0logαqi＝0,p,logpi/0＝∞，相对熵是非负值，当且仅当p＝q时，相对熵为0；尽管相对熵从直观上是个度量或距离函数，但它并不是一个真正的度量或者距离，因为它不具有对称性也不满足三角不等式；相对熵可以衡量两个随机分布之间的距离，所以可以用于比较两个变量之间的相似度。
[0116]
在本实施例中，视点相对熵定义为：
[0117][0118]
式中，k为在视点v处能够观测到的三角形面片数量，ai是三角形面片i在以视点v为球心的球面上投影所得面积，si是三角形面片i在目标三维模型中的真实面积，从上式可以看出，pi＝ai/an和qi＝si/sn都为归一化概率，且当p＝q时视点相对熵取得最小值0，否则，p和q的差距越大，fd(v)的值越大。因此，相对视点熵越小的视点观测信息质量越好。为了方面后续计算，在此将fd(v)进行归一化，并使用fd(v)来表示最终的视点相对熵。相对视点熵指标倾向于选择正视且面积较大的视图，可以用来量化观看信息质量。
[0119]
s270、基于每个语义模型块中的可见三角形面片数量，确定每个语义模型块对应的信息可见度。
[0120]
上述两个量化指标都没有考虑视点不可观测到的三角形面片，且视点熵易受模型离散化密度的影响，基于此提出了信息可见度指标。信息可见度指标是依据当前语义模型块的可见三角形面片面积在当前语义模型块总面积中的占比来进行量化的，令该比值为变量x，则x＝nr/n1，其中nr表示可见三角形面片的数量，nt表示当前语义模型块的三角形面片总数，采用fa(x)来表示信息可见度，则其应该满是以下条件：当x取最佳比例α时fa(x)达到最大值1,α由用户指定，且是根据目标的形状来确定的；当x为0或1时，fa(x)最小为0；采用三次曲线来表达fa(x)，其表达式如下：
[0121][0122]
s280、基于每个语义模型块对应的观测信息量、观测信息质量以及信息可见度，构建每个输电杆塔对应的视点评价函数。
[0123]
结合上述s250-s270确定的三个视点评价指标，构建视点评价函数如下：
[0124]fvew__scone
＝λ
hfh
λdfd λafa[0125]
其中，λh为视点熵的权重，λd为相对视点熵的权重，λa为可见性指标权重，λh、λd和λa的取值可以设置三个权值满足λh λd λa＝1即可。
[0126]
s290、基于与输电杆塔对应的视点评价函数和输电杆塔对应的多个待选巡检视点，确定与输电杆塔对应的目标巡检视点。
[0127]
在本实施例中，与输电杆塔对应的每一个候选巡检视点都可以确定出与之对应的视点评价函数，基于视点评价函数的最终取值大小，确定与输电杆塔对应的目标巡检视点，将视点评价函数最终取值最大的候选巡检视点确定为目标巡检视点。
[0128]
本发明实施例提供的技术方案，通过构建待巡检区域对应的目标三维模型；针对每个输电杆塔，将目标三维模型中输电杆塔对应的三维结构体划分为多个空间子区域，并为每个空间子区域赋予标签信息，得到与输电杆塔对应的多个语义模型块；基于预设安全巡查距离，构建与每个输电杆塔对应的安全包围空间；基于多个语义模型块和安全包围空间，确定输电杆塔对应的多个待选巡检视点；基于与输电杆塔对应的每个语义模型块中的多个三角形面片对应的视点熵，确定每个语义模型块对应的观测信息量；基于每个语义模型块中的多个三角形面片对应的视点相对熵，确定每个语义模型块对应的观测信息质量；基于每个语义模型块中的可见三角形面片数量，确定每个语义模型块对应的信息可见度；基于每个语义模型块对应的观测信息量、观测信息质量以及信息可见度，构建每个输电杆塔对应的视点评价函数；基于与输电杆塔对应的视点评价函数和输电杆塔对应的多个待选巡检视点，确定与输电杆塔对应的目标巡检视点。本发明实施例解决了无人机在巡检输电线路时效率低的问题，确定了覆盖面广且目标检测率高的巡检路线，提高了输电线路巡检的效率。
[0129]
实施例三
[0130]
图4为本发明实施例三提供的一种输电线路巡检的路径规划装置的结构示意图，该装置可以执行本发明实施例所提供的输电线路巡检的路径规划方法。该装置包括：三维模型构建模块310、候选路径确定模块320、以及目标路径确定模块330。
[0131]
其中，三维模型构建模块310，用于构建待巡检区域对应的目标三维模型；其中，目标三维模型中包含多个输电杆塔以及多个输电杆塔之间的输电线路；
[0132]
候选路径确定模块320，用于分别确定与每个输电杆塔对应的目标巡检视点，基于多个输电杆塔对应的巡检顺序及其对应的目标巡检视点，确定多个候选巡检路径；
[0133]
目标路径确定模块330，用于引入虚拟无人机，基于虚拟无人机和路径评价模型，从多个候选巡检路径中确定目标巡检路径。
[0134]
本发明实施例提供的技术方案，通过构建待巡检区域对应的目标三维模型；其中，所述目标三维模型中包含多个输电杆塔以及所述多个输电杆塔之间的输电线路；分别确定与每个所述输电杆塔对应的目标巡检视点，基于多个所述输电杆塔对应的巡检顺序及其对应的所述目标巡检视点，确定多个候选巡检路径；引入虚拟无人机，基于所述虚拟无人机和路径评价模型，从所述多个候选巡检路径中确定目标巡检路径，解决了无人机在巡检输电线路时效率低的问题，确定了覆盖面广且目标检测率高的巡检路线，提高了输电线路巡检的效率。
[0135]
在上述各技术方案的基础上，候选路径确定模块包括：
[0136]
子空间确定子模块，用于针对每个输电杆塔，将目标三维模型中输电杆塔对应的三维结构体划分为多个空间子区域，并为每个空间子区域赋予标签信息，得到与输电杆塔对应的多个语义模型块，其中，标签信息包括区域标识以及区域的空间坐标范围，区域标识为杆塔顶部标识、横担标识、杆塔底部标识或绝缘子标识；
[0137]
安全空间确定子模块，用于基于预设安全巡查距离，构建与每个输电杆塔对应的安全包围空间；
[0138]
待选视点确定子模块，用于基于多个语义模型块和安全包围空间，确定输电杆塔对应的多个待选巡检视点；
[0139]
目标视点确定子模块，用于基于预先构建的与输电杆塔对应的视点评价函数和输电杆塔对应的多个待选巡检视点，确定与输电杆塔对应的目标巡检视点。
[0140]
在上述各技术方案的基础上，安全空间确定子模块包括：
[0141]
圆柱空间确定单元，用于在圆柱体安全空间上构建与每个语义模型块对应的第一候选视点区域，将所述第一候选视点区域中的预设数量的离散点确定为该输电杆塔对应的多个待选巡检视点；
[0142]
圆柱空间确定单元，具体用于在圆柱体安全空间上构建与每个语义模型块对应的第一候选视点区域，第一候选视点区域表达式为：
[0143][0144][0145][0146]
其中，g(x,y,z)为当前语义模型块对应的候选视点区域，r为圆柱体安全空间的半径，z
min
和z
max
分别为当前语义模型块中三角形面片顶点坐标中的最小值和最大值；(o
x
,oy)为将当前输电杆塔及当前输电杆塔对应的圆柱体安全空间投影到xoy平面上，圆柱体安全空间的中心轴投影坐标，(c
xt
,c
yz
)为第i个三角形面片xoy平面上的中心投影坐标。
[0147]
长方体空间确定单元，用于在长方体安全空间上构建与每个语义模型块对应的第二候选视点区域，将所述第二候选视点区域中的预设数量的离散点确定为该输电杆塔对应的多个待选巡检视点；
[0148]
长方体空间确定单元，具体用于在长方体安全空间上构建与每个语义模型块对应的第二候选视点区域，第二候选视点区域表达式为：
[0149][0150]
其中，h(x,y,z)为当前语义模型块对应的候选视点区域，a为长方体安全空间的长度，b为长方体安全空间的宽度，z
min
和z
max
分别为当前语义模型块中三角形面片顶点坐标中的最小值和最大值。
[0151]
在上述各技术方案的基础上，候选路径确定模块包括还包括：路径评价函数确定子模块，用于基于与输电杆塔对应的每个语义模型块中的多个三角形面片对应的视点熵，确定每个语义模型块对应的观测信息量；基于每个语义模型块中的多个三角形面片对应的视点相对熵，确定每个语义模型块对应的观测信息质量；基于每个语义模型块中的可见面片数量，确定每个语义模型块对应的信息可见度；基于每个语义模型块对应的观测信息量、观测信息质量以及信息可见度，构建每个输电杆塔对应的视点评价函数。
[0152]
在上述各技术方案的基础上，目标路径确定模块包括：
[0153]
奖励值确定子模块，用于当虚拟无人机基于每个候选巡检路径运行时，基于路径评价模型，确定每个候选巡检路径对应的奖励得分值；
[0154]
目标路径确定子模块，用于基于奖励得分值，从多个候选巡检路径中确定目标巡检路径。
[0155]
在上述各技术方案的基础上，路径评价模型包括飞行动作确定模块、飞行状态确定模块和奖励值确定模块，奖励值确定子模块具体用于：当虚拟无人机基于当前候选巡检路径运行时，基于飞行动作确定模块，确定虚拟无人机运行的过程中的多个飞行动作值；基于飞行状态确定模块，确定与多个飞行动作值相对应的多个虚拟无人机状态序列；基于奖励值确定模块，确定与多个飞行动作值相对应的奖励值；其中，奖励值的影响因子包括：动作奖励、通信奖励、完成节点任务奖励、消极动作奖励以及完成最终任务奖励中的至少一项，通信奖励是基于虚拟无人机状态序列确定的；基于奖励值确定当前候选巡检路径的奖励得分值。
[0156]
本公开实施例所提供的输电线路巡检的路径规划装置可执行本公开任意实施例所提供的输电线路巡检的路径规划方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
[0157]
值得注意的是，上述装置所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本公开实施例的保护范围。
[0158]
实施例四
[0159]
图5为本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备10旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴电子设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
[0160]
如图5所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(rom)12、随机访问存储器(ram)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(rom)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(ram)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、rom12以及ram13通过总线13彼此相连。输入/输出(i/o)接口15也连接至总线13。
[0161]
电子设备10中的多个部件连接至i/o接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他电子设备交换信息/数据。
[0162]
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如输电线路巡检的路径规划方法。
[0163]
在一些实施例中，输电线路巡检的路径规划方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或
者全部可以经由rom12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到ram13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的输电线路巡检的路径规划方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行输电线路巡检的路径规划方法。
[0164]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑电子设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0165]
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程输电线路巡检的路径规划装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0166]
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或电子设备使用或与指令执行系统、装置或电子设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或电子设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或块闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存电子设备、磁储存电子设备、或上述内容的任何合适组合。
[0167]
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0168]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、区块链网络和互联网。
[0169]
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。