电力巡检实现无人机巡航全流程自动化?

2020-09-03 16:53:21 阅读量 55

摘要:随着电力巡检要求的逐步提高,简化巡检过程、提高巡检效率成为智能无人机在巡检领域发展的重要课题,自动化智能化无疑将是无人机发展的重要方向。

自2012年左右开始,多旋翼无人机就进入了电力巡检领域,开始成为了巡检人员视觉和动作的延伸,并成为一件得心应手的工具。多旋翼无人机能去到巡检人员无法到达或不便到达的地方,高效而安全地完成了原本耗时耗力的周期性工作,把巡检人员从高强度的体力劳动中逐步解放出来。

无人机电力巡检发展到现在,目前仍然处于“人巡为主,机巡为辅”的阶段,原因还是智能无人机巡检目前还处于手动操控为主,电力巡检工人在实际上岗前,需要经历一定的培训才能开始使用。随着电力运维要求的逐步提高,简化巡检过程、提高巡检效率成为无人机在巡检领域发展的重要课题,自动化智能化无疑将是无人机发展的重要方向。

无人机巡航挑战与愿景

现有电力巡检无人机的工作模式以人工操作巡检、人工整理数据为主,其巡检效率及人工参与时间还有较大优化空间。目前的无人机巡航作业模式和数据整理模式面临的挑战主要有三大环节。一方面,需要占用大量人力(包含前期培训和现场操作)。同时,数据不闭环(无人机所采集的数据不能实时地同步到数据处理单元),而且信息不连续(处理数据得到的信息无法及时传递回到生产系统以指导生产)。

巡检流程自动化:教机器人飞,还是让机器人自己飞

巡检无人机其实也是巡检机器人的一种。比如大疆无人机经纬M200系列等,配合大疆Pilot软件,使用航点规划功能,在地图上进行位置打点,规划航线,无人机就可以按照航线规划的路径,进行飞行作业。

另一种是离线规划,基于离线编程,是通过软件,在电脑里重建整个工作场景的三维虚拟环境,然后软件可以根据任务需求完成自定动作,同时配合软件操作者的一些操作,自动生成巡检机器人的运动轨迹,即控制指令,然后在软件中仿真和调整轨迹,最后生成控制代码传输给巡检无人机。

数据处理自动化:图像深度学习将是关键

日常巡视过程中,重点是要能迅速发现线路、杆塔等设备的细节问题,但现场作业时,常常发生外力对巡检无人机精度产生消极影响的情况,这些外力包括:大风、强光、信号干扰。因此,在无人机巡检过程中引入图像识别技术,无人机能够准确识别拍摄器件,并自动修正拍摄角度,调整相机参数。

电力巡检全面自动化展望

无人机自动化飞行,节省了大量的人力,使得巡检人员能从大量体力劳动中解放出来,投入到更高阶的数据分析处理中去。运维班组的作业模式和人员结构也因此得到优化,可以提高电网的可靠性。无人机搭载高性能计算平台,进行轻量级图片识别处理,可以有效提高现场作业时发现问题的效率,实时处理;并将问题分析输出,上传至后台。

而在线管理平台的加入,则全面地提升了无人机自动化飞行水平。无人机综合数据处理平台及自动化精细巡检的结合,也是一种环保快捷的巡检作业方式,有效地推进了电力环保、绿色巡检的进程。

上海复亚智能科技有限公司专注工业无人机全自动飞行系统研发与生产,为工业客户提供无人机系统应用产品与服务,是国内最早开始工业无人机巡航全流程自动化应用研发的公司之一。复亚智能首创端云互动二次拍摄识别技术,推出更智能的全自动无人机电力巡检解决方案。巡检过程中无人机与云端进行实时互动,当诊断到目标可能存在缺陷时,机载AI实时接收云端信息并自主调整飞行航迹、飞行姿态、云台参数,以此获得更高质量的巡检数据提升AI诊断识别率。

无人机自动巡飞系统历经3年研发、迭代、测试,是目前稳定性最高的自动巡飞系统,目前已批量交付使用。


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