0 引言

    近年來，我國的全國互聯(lián)大電網(wǎng)逐步建成并完善，輸電線路總長度和輸送容量逐年增長。為確保輸電線路的可靠性，及時發(fā)現(xiàn)線路損傷和隱患，電力部門必須定期對輸電線路進(jìn)行巡檢^[1]。目前輸電線路的巡檢主要為人工巡檢，此方式受到自然環(huán)境和巡檢設(shè)備的制約，成本高、效率低、漏檢率及誤檢率大，效果不佳。線路攀爬機巡檢機器人巡檢速度慢，對機器人的機械結(jié)構(gòu)設(shè)計要求高，需要完成越障等高難度動作，機械結(jié)構(gòu)和控制算法復(fù)雜^[2-4]。

    由于四旋翼無人機具有能垂直起降、可懸停、適應(yīng)性強、成本低、安全性高、機動性好等許多特點^[5-6]，可搭載航拍裝置多角度、全方位地獲取清晰準(zhǔn)確的輸電線信息。非接觸式輸電線巡檢實現(xiàn)在線監(jiān)測，提升故障檢出率，為迅速確定搶修方案、縮短搶修時間提供有力保障^[7-8]。

    本文設(shè)計了一種基于攝像頭的自主巡線四旋翼無人機方案，用黑白攝像頭^[9]采集輸電線與背景的灰度圖像信息并進(jìn)行相應(yīng)處理，快速準(zhǔn)確地識別出輸電線，以輸電線作為導(dǎo)航目標(biāo)，規(guī)劃四旋翼無人機的巡線路徑。

1 四旋翼無人機自主巡線方案設(shè)計

    自主巡線四旋翼無人機由機架、主控模塊、攝像頭、姿態(tài)檢測模塊、高度檢測模塊、電機驅(qū)動模塊、電池模塊構(gòu)成。主控模塊讀取各傳感檢測模塊的數(shù)據(jù)并進(jìn)行姿態(tài)數(shù)據(jù)融合，解算出無人機的高精度姿態(tài)角，讀取并處理攝像頭圖像數(shù)據(jù)，規(guī)劃無人機巡線路徑，根據(jù)偏差調(diào)節(jié)各電機轉(zhuǎn)速，使無人機執(zhí)行相應(yīng)的飛行動作達(dá)到自主巡線飛行的效果。四旋翼無人機總體設(shè)計圖如圖1。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

    系統(tǒng)硬件設(shè)計分為四旋翼無人機機架及動力模塊、主控模塊、輸電線檢測模塊、無人機姿態(tài)及高度檢測模塊、應(yīng)急通信模塊5個部分。

2.1 機架及動力模塊

    四旋翼無人機是一種六自由度的、帶有4片正反槳葉的旋翼類飛行器，可通過改變4個電機的轉(zhuǎn)速控制無人機在縱向、橫向、豎直方向和偏航方向上運動。選用大疆公司的風(fēng)火輪F450飛行平臺，好盈30 A無刷電調(diào)直接焊接到F450的沉金PCB上，配備新西達(dá)2 212/1 000 kV電機構(gòu)建四旋翼無人機。該平臺機架力臂材料強度大，耐摔，耐撞擊，機身設(shè)計時保持重心和幾何重心重合，穩(wěn)定性好。為了增長四旋翼無人機的巡檢時間、懸停能力以及抗風(fēng)能力，滿足電機的功率要求，動力模塊配備30 C放電性能的5 200 mAh的高能鋰聚合物電池。

2.2 主控模塊

    四旋翼無人機的主控模塊是實現(xiàn)機體穩(wěn)定、精確巡線飛行的核心。選用STM32F407芯片完成對各種傳感器數(shù)據(jù)的讀取、運算處理、飛行姿態(tài)和動作的控制，使無人機根據(jù)控制算法處理結(jié)果來調(diào)整飛行姿態(tài)，實現(xiàn)巡線飛行。

    STM32F407芯片是基于ARMCortex-M4內(nèi)核的32 bit微控制器，具有256 KB Flash，支持最高168 MHz的運行頻率，開源且擁有函數(shù)庫，功能強大，與硬件兼容性好，可移植性強，便于無人機控制算法的開發(fā)、維護(hù)和升級。

2.3 輸電線檢測模塊

    輸電線圖像的分辨率是決定自主巡線是否精確的基礎(chǔ)。圖像采集采用OV7620攝像頭，利用逐行掃描方式采集輸電線及背景圖像上的點，通過I/O傳輸?shù)街骺啬K。OV7620是CMOS彩色/黑白圖像傳感器,支持連續(xù)和隔行兩種掃描方式,最高像素為664×492，幀速率為30 f/s，數(shù)據(jù)格式包括YUV、YCrCb、RGB 3種，內(nèi)置10 bit雙通道A/D轉(zhuǎn)換器,輸出8 bit圖像數(shù)據(jù)，自帶自動增益和自動白平衡控制，功耗小于110 mW，可以采集到較為清晰的黑白數(shù)字圖像。

2.4 無人機姿態(tài)及高度檢測模塊

    四旋翼無人機的姿態(tài)檢測是姿態(tài)控制與調(diào)整的前提，包括翻滾角、俯仰角、偏航角。姿態(tài)檢測采用MPU-6050和GY-273 HMC5883L。MPU-6050是全球首例整合性六軸運動處理組件，避免除了組合陀螺儀與加速度計的軸間差的問題，大大減小了體積，提高了精度；三軸電子羅盤HMC5883L內(nèi)部集成了先進(jìn)的高分辨率磁阻傳感器，并附帶了具有霍尼韋爾專利的集成電路，能使羅盤測量精度控制在2°以內(nèi)，可以通過I²C引腳與系統(tǒng)連接。高度檢測選用大氣壓強傳感器MPXA6115A，MPXA6115A具有耐高溫、高精度集成、輸出的模擬量與高度成線性關(guān)系等優(yōu)點。

2.5 應(yīng)急通信模塊

    四旋翼無人機的安全是自主巡線的基礎(chǔ)，方案設(shè)計中引入無線遙控模塊，在突發(fā)意外時可以通過手動遙控解決。無線遙控模塊選用E31-TTL-50，通信距離為2 100 m，收發(fā)一體，具有發(fā)射功率小且密度集中的優(yōu)點。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

    系統(tǒng)軟件是四旋翼無人機的自主巡線控制核心，本文設(shè)計了基于攝像頭的無人機巡線算法、無人機姿態(tài)檢測與控制算法。無人機自主巡線軟件系統(tǒng)如圖2所示。

3.1 基于攝像頭的無人機巡線算法

    四旋翼無人機自主巡線飛行過程中,攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)主要為輸電線和背景兩種顏色，因此只需對圖像灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，即可識別出輸電線實現(xiàn)跟蹤導(dǎo)航。本文的攝像頭數(shù)據(jù)輸出采用YUV格式，YUV數(shù)據(jù)格式中“Y”表示明亮度,也就是灰階值；而“U”和“V”表示的則是色度，作用是描述影像色彩及飽和度，用于指定像素的顏色。YUV色彩空間的優(yōu)點是它的亮度信號Y和色度信號U、V是分離的，如果只有Y信號分量而沒有U、V分量,表示的圖像就是黑白灰度圖像。

    考慮到STM32F407的數(shù)據(jù)處理能力與存儲空間有限,而本系統(tǒng)的目的只在于提取輸電線，即處理8位Y信號分量，并且輸電線在高空中與背景差異較大，易于辨別。基于以上原因，不需要提取圖像中所有的點，只需提取一定數(shù)量的數(shù)據(jù)陣列即可，最終方案采集240×180分辨率圖像。然后對圖像依次進(jìn)行二值化、中值濾波和輸電線提取，并通過單目視覺測距算法判斷無人機與輸電線的相對位置，最終實現(xiàn)實時規(guī)劃無人機巡線路徑的功能。

    巡線過程涉及無人機的自主運動，在本文的設(shè)計中，巡線主要依靠無人機的垂直升降、前后俯仰、左右翻滾3種運動姿態(tài)。

    在初始化階段需要手動遙控將四旋翼無人機直升到輸電線附近，而后四旋翼無人機沿著線路前進(jìn)時需要俯仰運動，與線路靠得太近時需要翻滾運動來及時調(diào)整。

    (1)二值化處理

    基于灰度的輸電線圖像二值化即選擇一個合適的閾值，將輸電線與背景有效分開。將圖像導(dǎo)入MATLAB進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)飛行器在不同地點、不同時間甚至不同天氣環(huán)境下，背景及輸電線的像素值受客觀因素影響較大，無法使用恒定閾值對圖像進(jìn)行二值化處理，所以二值化的閾值要不斷改變。

    采用循環(huán)迭代下的最佳閾值分割算法，計算出圖像的最佳閾值，并求出此時的二值化圖像，并對圖像進(jìn)行細(xì)化處理，提高輸電線提取效果。

    實驗發(fā)現(xiàn)，背景光線較暗時，輸電線線圖像如圖3所示，二值化后圖像如圖4所示。當(dāng)背景光線很強時，輸電線對光線進(jìn)行反射，輸電線亮度與背景接近，輸電線圖像如圖5所示，二值化后圖像如圖6所示，無法識別。因此巡線時間應(yīng)選擇在背景光線弱的時候，如陰天。

    (2)中值濾波算法

    二值化后已經(jīng)出現(xiàn)非常清晰的輸電線圖像，實際檢測中仍會有干擾和噪聲存在，干擾下一步的線路識別。所以選擇對圖像進(jìn)行中值濾波，把數(shù)字圖像中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近真實值，從而消除孤立的噪聲點。

    (3)巡線控制思路

    在攝像頭提取出穩(wěn)定的信號后，識別輸電線軌跡，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理，計算出偏差角度，再將誤差數(shù)據(jù)送入PID控制器，對電機的旋轉(zhuǎn)速度進(jìn)行控制，及時調(diào)整，直到輸電線軌跡穩(wěn)定在飛行器飛行的合理范圍內(nèi)。控制思路如圖7所示。

    將基準(zhǔn)線設(shè)定在攝像頭圖片中間位置，允許一定誤差范圍，而后將采集進(jìn)來的實時攝像頭數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，計算出誤差值，輸出到PID控制器中調(diào)節(jié)電機旋轉(zhuǎn)速度，達(dá)到在輸電線附近穩(wěn)定飛行。

    程序設(shè)計思路為建立一組數(shù)組，默認(rèn)為黑線理想情況下的穩(wěn)定值，圖片大小為240×180像素，設(shè)IMAGE[110]~IMAGE[130]為巡線允許的范圍內(nèi)的黑線，程序中photo[]數(shù)組實時存儲了每一次的圖像，將黑線部分保留，進(jìn)行差值運算，保留正負(fù)符號，對應(yīng)豎行相加減，橫向求平均值，得出某一瞬間的偏差度X。輸入PID調(diào)節(jié)器進(jìn)行電機控制。

    考慮運動圖像的不穩(wěn)定性，實際采用攝像頭PD與運動速度PID聯(lián)合的閉環(huán)控制，使飛行速度穩(wěn)定在設(shè)定值范圍內(nèi)，達(dá)到穩(wěn)定巡線的效果。

    在穩(wěn)定了攝像范圍之后便可以調(diào)整俯仰角度進(jìn)行巡線，此后的過程中俯仰與翻滾角度及時調(diào)整互補，穩(wěn)定輸出。

3.2 無人機姿態(tài)檢測與控制算法設(shè)計

    四旋翼無人機的姿態(tài)檢測與控制直接關(guān)系到巡線過程的穩(wěn)定性和可靠性，通過卡爾曼濾波算法快速融合加速度計、陀螺儀、電子羅盤數(shù)據(jù)，使用加速度計測量值修正陀螺儀的積分誤差，充分利用陀螺儀在測量角位移時良好的高頻特性和加速度計在測量角速度時良好的低頻特性，結(jié)合電子羅盤數(shù)據(jù)解算出四旋翼無人機3個軸向的姿態(tài)角估計值，包括翻滾角、俯仰角、偏航角。將得到的無人自飛行姿態(tài)與自主巡線算法規(guī)劃的路徑比較，計算得出期望姿態(tài)角，通過PID算法控制四旋翼無人機快速的跟蹤期望姿態(tài)角，穩(wěn)定航向和高度，從而使無人機自主巡線飛行。

    四旋翼無人機姿態(tài)解算采用基于卡爾曼濾波的融合算法，卡爾曼濾波是一個最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法，它以現(xiàn)代控制理論和統(tǒng)計數(shù)據(jù)處理為基礎(chǔ)，以估計均方誤差值最小化為準(zhǔn)則，對當(dāng)前系統(tǒng)的狀態(tài)作出最佳估計。該算法的基本思想是：采用信號與噪聲的狀態(tài)空間模型，利用前一時刻的估計值和當(dāng)前時刻的觀測值來更新對狀態(tài)變量的估計，求出當(dāng)前時刻的估計值。它適合于實時處理和計算機運算。

    卡爾曼濾波器與一般濾波器的最大區(qū)別在于它同時處理了系統(tǒng)的狀態(tài)方程和觀測方程，其系統(tǒng)方框圖如圖8所示。

    系統(tǒng)的狀態(tài)方程為：

其中x(k)為系統(tǒng)在時刻下的狀態(tài)向量，A(k|k-1)為系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，w(k-1)表示過程白噪聲，符合正態(tài)分布。

    觀測方程為：

式中，Z(k)為系統(tǒng)在k時刻下的觀測向量，H(k)為觀測矩陣，v(k)為觀測白噪聲，同樣也符合正態(tài)分布。

    四旋翼無人機的姿態(tài)融合解算中，可以依據(jù)陀螺儀積分輸出的角度作為姿態(tài)角的觀測值，將加速度計和電子羅盤測得的姿態(tài)角作為系統(tǒng)測量值，套用卡爾曼濾波器的流程來確定更新后的角度確定姿態(tài)角。卡爾曼濾波算法的實際系統(tǒng)框圖如圖9所示。

4 結(jié)語

    安全責(zé)任重于泰山，傳統(tǒng)的電力巡檢存在著極大的安全隱患，比如人工攀爬桿塔、人工操控?zé)o人機巡檢，這些都具有人為因素從而導(dǎo)致安全事故發(fā)生。本方案利用無人機代替人工巡檢再由攝像頭定位輸電線，從而實現(xiàn)了真正意義上的自主巡航，有效改善了輸電線路的巡檢工作安全性，同時也提高了工作的效率。

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作者信息:

張科比，雷  勇

（四川大學(xué) 電氣信息學(xué)院，四川 成都610065）