摘要：随着我国经济的发展，我国电力行业技术也在飞速提升，虽然现下输电线路的巡检还是人工为主，但是我国地域辽阔，自然环境非常复杂，单纯的靠人工已经不能满足当下的输电线路巡检的要求。无人机由于其特殊的巡检手段，在线路巡检中应用越来越广泛。目前常用的巡检路径规划方法是操作人员逐点计算飞行路径点，然后将这些数据手动输入无人机的导航系统中，计算要求极为精确，计算中出现差错则会带来安全隐患。遗传算法对于无人机巡检路径具有良好的全局搜索能力，可以快速地从路径空间中将无人机最优巡检路径搜索出来。基于此，本文将对无人机巡检输电线路的路径规划算法研究，希望给行业内人士以借鉴和启发。
关键词：无人机；遗传算法；输电线路巡检；路径规划；染色体编码
引言
当前输电线路检验手段主要分为人工检验和机器检验两类，人工检验面临庞大的工作量和恶劣的工作环境。机器检验主要依赖先进的机器进行排查，在检验过程中，机器的工作效率决定检查效率。目前，使用无人机进行输电线路巡检的方法逐渐兴起，使用无人机巡检输电线路要提前规划巡检路径，其巡检路径包括:作业起飞点、降落点以及巡检作业目标点经纬度位置信息等。总之，使用无人机可以做到自主巡检，极大的提升工作效率。
1输电线路无人机巡检技术
使用无人机巡检输电线路可以提升工作效率，目前巡检过程中常用的无人机为四旋翼无人机。四旋翼无人机有点突出，空载重量小，仅为9千克;续航时间长，达到2小时左右，超过其他类无人机;负重大，可负重20斤，是目前负重量最大的无人机类型;巡航速度快巡航速度最快达到60千米/时，升限高度达到5千米。
2无人机巡检路径规划约束条件
固定翼无人机进行输电线路巡检时，其路径规划受到包括巡检任务和无人机性能参数等多种约束条件，这些约束条件使得寻找安全、合适、有效的输电线路无人机巡检路径变得极为困难。输电线路无人机巡检路径规划中需要考虑的约束条件主要有最大航程、最小步长、最大路径偏移角。
3遗传算法基本原理
遗传算法从随机生成的初始群体出发，初始群体由一定数目的个体组成，在无人机飞行的起点Ｓ到终点Ｅ之间，用一系列随机连续折线连接Ｓ和Ｅ。每个个体代表一条路径，把选择、交叉和变异作为基本的算子，选择操作让父代个体（优化后的路径）以很大概率被子代继承，优化后的路径在交叉与变异操作中以一定的概率交换路径信息，从而改变巡检路径的基本信息，使得巡检路径在操作过程中变得更合适。当进化过程结束后，最优最大适应度值的路径就是无人机飞行路径最优解。
4无人机巡检路径规划问题描述
4.1飞行姿态
输电线路的状态是静止的，如要高效率完成线路巡检工作，无人机的飞行姿态极其重要。正确的飞行姿态可以顺利采集图像。干扰无人机飞行姿态的主要因素有:气流、风向、操作能力等。如要保证正确的飞行姿态，控制人员要做到精确控制，可以应对多种突发情况。
4.2图像预处理和优化技术
无人机巡检技术的核心是通过无人机携带的图像设备收集输电线路的状态通过传输设备传回控制中心，控制中心再进行排查和处理。在整体过程中，如何收集高质量的图像，并对图像进行预处理是保障巡检成功的关键因素。造成图像拍摄模糊的因素众多，如传回图像数据模糊，则有可能遗漏故障。因此，分析和判断无人机采集图像信息的时候应用合理的处理图像方式十分重要。
5输电线路无人机巡检关键技术
无人机巡检系统是一个复杂的一体化系统,包含电子通信、跨航空、地理信息、导航定位、图像识别等多个学科,无人机巡检系统主要可分为六个部分:飞行平台、地面监控系统、信息传输系统、飞行控制系统、检测系统,飞行平台包括机体、动力系统、电气系统、云台及其他保证飞行平台正常工作的设备和部件;飞行控制系统主要包括GPS接收机、惯性导航系统、气压传感器、转速传感器等部件;地面监控系统主要分为图像监视系统和飞行数据监控系统两部分;检测系统也称为任务设备,用于存储和获取输电线路巡检资料;信息传输系统负责实时传输飞行数据和发送控制指令,可以实时传输无人机监控和巡检图像;保障系统包括作业工具仪器和保障车辆。
5.1无人机飞行姿态控制
无人机巡线时为了保证采集到的图像效果,需要对线路和杆塔进行近距离拍摄,而且在巡线过程中容易受到不稳定气流和风向的影响。为了保证无人机巡线的安全,必须精确稳定的控制无人机飞行姿态。李迪,陈向坚等提出基于区间二型模糊神经网络识别的增益自适应模糊控制器,用于解决无人机姿态角引起的系统不稳定性和外界干扰等问题,仿真结果表明,相对于传统的基于一型模糊神经网络辨识的控制器和增益自适应滑模控制器,该方法优势具有较为明显,不仅稳定误差小,跟踪精度高,而且对系统的不确定性得外界干扰因素具有较强的鲁棒性。
5.2无线通讯技术及其抗干扰性
输电线路和杆塔周围存在强电磁场,这会对信号的传输带来影响。无线传输模块需要完成无人机和地面基站直接双向数据传输。包括地面基站和操作人员发出的各种飞行控制和动作指令,无人机位置信息确定以及拍摄的实时视频、图像的数据的传输,要求具有传输速度快,距离远,较强的抗干扰能力等特点。
5.3图像数据预处理与优化
为了实现对线路和杆塔零部件的状态检测,需要采集高质量的影像信息。在进行输电线路图像和视频信息采集过程中,输电线路的故障诊断和定位会因为无人机成像设备或者机身抖动容易造成图像模糊。所以,必不可少的一个重要环节之一是模糊图像的复原。但是输电线路走廊地貌不断变化,环境复杂,这种背景变化复杂多变性使目标图像和背景之间差异小,加大图像识别难度。此外,通过肉眼识别图像中出现的故障,工作人员还会漏掉部分故障,而且这种方式不仅效率低。所以采用合适的图像处理方法用于配合人工对无人机采集的图像信息进行分析判断也是极为关键的一项技术。
6遗传算法的运算流程
完整的遗传算法运算流程可以用图1来描述。
由图可以看出,使用选择、交叉和变异三种遗传算子遗传算法主要操作流程如下:(1)编码:编码是从表现型到基因型的映射。遗传算法在进行搜索之前先让遗传空间的基因型串结构数据由解空间的数据来表示,这些串结构数据的不同组合可以形成不同的点。(2)初始群体的生成:随机产生N个初始串结构数据,也就是N个个体,并由它们构成一个群体。遗传算法以这N个个体构成初始群体P(0)。(3)适应度值评价检测:个体或解的优劣性由适应度函数来体现。适应度函数根据不同的问题其定义方式不同。群体P(t)中各个个体的适应度需要结合具体问题来计算。(4)选择:将选择算子作用于群体。(5)交叉:将交叉算子作用于群体。(6)变异:将变异算子作用于群体。
结语
本文通过建立巡检路径数学模型，采用遗传算法进行无人机巡检路径规划，，为无人机规划了较为合理的飞行路径。实现了无人机输电线路巡检路径的规划，并经过仿真验证该算法的有效性，计算出的路径可以提高巡检质量和效率，保证巡检安全，具有较高的实用价值
参考文献
［1］兰长俊．架空输电线路铁塔结构与基础设计要点研究［J］．低碳世界，2014(07)．
［2］王振华，黄宵宁，梁焜，李少斌，杨忠．基于四旋翼无人机的输电线路巡检系统研究［J］．中国电力，2012(10)．