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使用計算機視覺技術(shù)進行電力線檢查的技術(shù)取得了進步。無人駕駛飛行器 (UAV) 由于成本低、控制理論、機械設(shè)計和合適的電源供應(yīng)方面的進步而受到越來越多的關(guān)注和激增。

基于視覺的無人機自主導(dǎo)航是一個復(fù)雜的過程，需要較短的計算時間和準(zhǔn)確的測量，以便為設(shè)備提供合適且安全的控制命令。很明顯，無人機導(dǎo)航需要實時測量才能在規(guī)定的時間內(nèi)（至少100 毫秒）產(chǎn)生響應(yīng)，否則包括故障在內(nèi)的嚴重后果可能會影響設(shè)備。

已經(jīng)證明基于視覺的導(dǎo)航方法的電路巡檢是可行的，從垂直向下的相機拍攝的圖像中分析線條方向是有價值的（見圖 1) ，可用于檢測電力線并在無人機自主導(dǎo)航時隨時糾正航向。

圖1 從上到下的電力線圖像

在這項工作中，使用了基于機器人操作系統(tǒng) (ROS) 的環(huán)境。開發(fā)了一套檢測線特征的技術(shù)，其中包括 CBS 算法的改編版本，一種獲得定義為定向線段直方圖 (HOS) 的電力線方向的方法，以及檢測電力線的過程。另一個貢獻是設(shè)計和開發(fā)了一個系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用開發(fā)的技術(shù)為電力線跟蹤執(zhí)行基于視覺的機載導(dǎo)航。

CBS算法中，ValidPoint方法負責(zé)使用Dx和Dy的值在可能的線方向 [0, 2 π ]范圍內(nèi)搜索，其中屬于一條線的點較多。這是使用繪制圓算法通過對稱生成點的位置來完成的。NextCircle方法負責(zé)在檢測到的Dx和Dy的值的同一方向上尋找下一個有效點，以便移動到線的末尾（見圖 2）。

圖2 CBS算法流程。CBS：基于圓圈的搜索

在這項工作中，使用了一個低成本的六軸平臺型 DJI 550 來承載設(shè)備（見圖 3）。為了實現(xiàn)包括視覺處理和位置控制在內(nèi)的導(dǎo)航任務(wù)，采用了機載配套計算機。我們使用了帶有 ARM 處理器的 ODROID U3 計算機和由配套計算機控制的 32 位 Pixhawk 飛行控制器。系統(tǒng)在 linux Ubuntu 14.04 下運行。OpenCV 用于實現(xiàn)計算機視覺算法和 ROS Indigo 以集成機器人平臺。

圖3 無人機平臺和飛行測試。(a) 六軸飛行器，(b) 垂直向下的相機，以及 (c 和 d) 試飛。UAV：無人機。

對于視覺系統(tǒng)，測試了兩個 USB 攝像頭。運動相機Mobius（配備廣角鏡頭）和ELP工業(yè)相機USBFHD01M（見圖4（b）).雖然可以獲得運動相機的校準(zhǔn)參數(shù)，但減少徑向失真是一個挑戰(zhàn)。

為了在圖像校正方面獲得更好的結(jié)果，使用了 ELP 相機。該設(shè)備提供適合線檢測過程的圖像以及允許閉環(huán)控制的幀速率。無人機系統(tǒng)由一組相關(guān)組件組成，如圖4所示. 該系統(tǒng)的主要組成部分是無人機飛行平臺、飛行控制器、傳感器，包括 GPS、IMU（慣性測量單元，包括三軸磁力計、陀螺儀、加速度計和指南針）、攝像頭和運行的機載計算機開發(fā)的軟件。在該系統(tǒng)中，飛行控制器從機載計算機接收設(shè)定值并將傳感信息發(fā)送給它。視覺傳感器（相機）將圖像幀發(fā)送到機載計算機。

圖4 無人機系統(tǒng)

在這項工作中，電力線導(dǎo)航任務(wù)中涉及的任務(wù)由任務(wù)管理器協(xié)調(diào)（見圖 4）。任務(wù)管理器通過包括加速度計和 GPS 在內(nèi)的傳感器接收數(shù)據(jù)。此外，它使用從相機提供的圖像中獲得的高級信息。開發(fā)的視覺模塊使用所提出的算法提取的信息是任務(wù)管理器中控制的輸入。

視覺伺服系統(tǒng)方案如圖5所示. 實現(xiàn)了基于圖像的視覺伺服。此控件使用在視覺模塊中獲得的角度。在低層部分，位置控制器接收電力線跟隨的參考以保持安全飛行。

圖5 控制系統(tǒng)

為了驗證所提出的電力線跟蹤方法，進行了三次實驗。首先，在離線過程中使用來自真實電力線檢查的圖像。其次，使用運動相機拍攝的視頻。第三，使用嵌入式實時系統(tǒng)完成基于所提出算法的電力線跟隨自主視覺導(dǎo)航策略。

   第一次實驗：電力線路巡檢數(shù)據(jù)采集

使用從連續(xù)飛行中電力線檢查過程的不同角度拍攝的一組圖像。在圖 6，顯示了一些圖像。

圖6 電力線檢查序列中的一些圖像

   第二次實驗：使用運動相機拍攝的視頻進行線檢測

在這個實驗中，一個指向下方的運動相機以手動飛行方式連接到無人機上。為此，CBS 線路檢測算法在 2 分鐘的視頻序列中得到驗證。必須使用相機校準(zhǔn)工具箱校正幀。將HOS方法應(yīng)用于主角度檢測的運動相機視頻的某些幀的結(jié)果如圖7所示，其中主角度用圖像中心的藍線表示。其余的段用不同的顏色著色，以便相互區(qū)分

圖7 使用運動相機拍攝的某些幀中的居屋結(jié)果。(a) 幀 1、(b) 幀 2、(c) 幀 3 和 (d) 幀 4。HOS：定向段的直方圖。

   第三次實驗：使用車載視覺系統(tǒng)跟蹤線條

在本次測試中，展示了不同自主導(dǎo)航任務(wù)的結(jié)果。圖 8顯示了在自主導(dǎo)航任務(wù)過程中使用數(shù)據(jù)記錄器獲取和記錄的一些圖像。藍線代表每個圖像中檢測到的方向。

圖8 完成任務(wù)后的自主電力線。(a) 起飛，(b) 上升，(c) move_until，(d) 檢測，(e-h) 對齊，(i, j) 跟隨，(k) 返回，以及 (l) 下降和著陸。

自主任務(wù)中線跟隨過程的像素誤差小于圖像寬度的18%。圖9顯示了以像素為單位測量的歐幾里得距離的示例。

圖9 電源線與圖像中心之間的距離

電力基礎(chǔ)設(shè)施的監(jiān)控過程需要開發(fā)自動化的非密集檢查方法，以便評估線路的實際狀態(tài)，而無需對安裝環(huán)境進行昂貴或危險的干預(yù)。所給出的導(dǎo)航系統(tǒng)使無人機能夠使用包括 CBS 線路檢測方法在沒有操作員（或飛行員）的任何手動干預(yù)的情況下執(zhí)行自主飛行。

需要指出的是，我們很難在視頻的所有幀中以相同的精度檢測電源線。這是由于不同的原因造成的：存在受無人機突然運動、飛行時發(fā)現(xiàn)的背景差異、光照變化等影響的細元素。