無(wú)人機(jī)輸電線路智能巡檢技術(shù)綜述

繆希仁，劉志穎，鄢齊晨

(福州大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院，福建 福州 350108)

0 引言

線路巡檢是保證架空線路正常運(yùn)行的重要手段.隨著我國(guó)輸電線路的快速發(fā)展，線路巡檢工作面臨著作業(yè)強(qiáng)度大、周期長(zhǎng)，部分線路環(huán)境惡劣等問(wèn)題，傳統(tǒng)的人工巡視方法面臨巨大挑戰(zhàn).為此，近年來(lái)電網(wǎng)積極引進(jìn)新技術(shù)，提高線路巡檢工作自動(dòng)化程度，改進(jìn)巡檢工作模式.

無(wú)人機(jī)巡檢是對(duì)傳統(tǒng)人工巡檢的技術(shù)提升，由飛手遠(yuǎn)程操控?zé)o人機(jī)，通過(guò)機(jī)載的傳感設(shè)備(如相機(jī)、紅外成像儀等)對(duì)架空線路進(jìn)行巡查[1-2].相比其他改進(jìn)技術(shù)，如直升機(jī)巡檢[3]、機(jī)器人巡檢[4]等，無(wú)人機(jī)巡檢雖然在巡檢精度上有所下降，但具有設(shè)備簡(jiǎn)單、成本低廉、機(jī)動(dòng)靈活、安全高效、視野良好、易于發(fā)現(xiàn)桿塔平口以上的缺陷等優(yōu)點(diǎn)，且無(wú)需對(duì)線路進(jìn)行改造，不存在損傷線路的隱患，更容易與人工巡檢相融合，成為日常巡檢手段，是當(dāng)前電網(wǎng)的主要推廣方向.根據(jù)國(guó)家電網(wǎng)公司公布的數(shù)據(jù)，無(wú)人機(jī)架空線路巡檢效率是人工巡檢的8～10倍，在日常巡檢工作中，人工巡檢與無(wú)人機(jī)巡檢各占50%.可以預(yù)見(jiàn)，無(wú)人機(jī)巡檢將會(huì)成為未來(lái)電網(wǎng)最主要的，應(yīng)用范圍最廣泛的巡檢手段.但隨著無(wú)人機(jī)巡檢技術(shù)的推廣，新的問(wèn)題也隨之產(chǎn)生： 巡檢過(guò)程中產(chǎn)生的海量圖像數(shù)據(jù)需要后期人工處理；巡檢工作人員需要具備較高的無(wú)人機(jī)相關(guān)技能，其技能水平對(duì)巡檢質(zhì)量和電力設(shè)施安全有直接影響.在現(xiàn)階段，專業(yè)無(wú)人機(jī)巡檢人員的欠缺與巡檢工作智能化水平的不足是無(wú)人機(jī)巡檢推廣應(yīng)用的主要制約因素.

針對(duì)上述問(wèn)題，本研究介紹電力巡檢無(wú)人機(jī)應(yīng)用現(xiàn)狀，概述電力無(wú)人機(jī)巡檢工作模式及特點(diǎn)，分析無(wú)人機(jī)智能巡檢技術(shù)需求，重點(diǎn)綜述巡檢數(shù)據(jù)智能處理、無(wú)人機(jī)自主導(dǎo)航、無(wú)人機(jī)續(xù)航等關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題，探討其可能的解決方案，為相關(guān)研究提供一些有益參考.

1 電力巡檢無(wú)人機(jī)應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 電力無(wú)人機(jī)概述

根據(jù)無(wú)人機(jī)的機(jī)體結(jié)構(gòu)，通?？蓪o(wú)人機(jī)分為無(wú)人直升機(jī)、多旋翼無(wú)人機(jī)和固定翼無(wú)人機(jī)三類.目前在電力巡檢中都有應(yīng)用，但由于三種無(wú)人機(jī)的性能特點(diǎn)存在較大差異，其所承擔(dān)的巡檢任務(wù)也有所側(cè)重.

無(wú)人直升機(jī)與傳統(tǒng)直升機(jī)類似，但由操控人員在地面站進(jìn)行操控，是早期電網(wǎng)無(wú)人機(jī)巡檢試驗(yàn)方案之一.由于無(wú)人直升機(jī)體積較大，操控難度較高，存在與電力設(shè)施碰撞產(chǎn)生嚴(yán)重后果的潛在風(fēng)險(xiǎn)，且成本較高，目前已較少應(yīng)用在電力巡檢領(lǐng)域.

多旋翼無(wú)人機(jī)由多個(gè)旋翼產(chǎn)生升力，通過(guò)改變各個(gè)旋翼的轉(zhuǎn)速控制飛行器的姿態(tài)，具有小巧靈活、垂直起降、精準(zhǔn)懸停的優(yōu)點(diǎn)，但機(jī)動(dòng)性和飛行高度較低，負(fù)載較小，續(xù)航時(shí)間短.因此，在架空線路巡檢中，多旋翼無(wú)人機(jī)通常負(fù)責(zé)小范圍精細(xì)作業(yè)，或桿塔精細(xì)化建模等任務(wù).

固定翼無(wú)人機(jī)依靠螺旋槳或渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)提供前進(jìn)動(dòng)力，由機(jī)翼與空氣的相對(duì)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生升力，其巡航速度快，續(xù)航時(shí)間長(zhǎng)，但起降需要跑道，且無(wú)法懸停.在架空線路巡檢中，固定翼通常負(fù)責(zé)大范圍、有較高航程要求的任務(wù).

除此之外，還有結(jié)合固定翼與多旋翼的復(fù)合翼無(wú)人機(jī)，兼具垂直起降、精準(zhǔn)懸停與巡航速度快的優(yōu)點(diǎn)，在災(zāi)后應(yīng)急等惡劣復(fù)雜環(huán)境的應(yīng)用場(chǎng)景中極具潛力，但在電力巡檢領(lǐng)域尚未有大范圍落地應(yīng)用.

從功能來(lái)說(shuō)，無(wú)人機(jī)在電力巡檢中所扮演的角色主要為遙感承載平臺(tái).

1.2 遙感承載平臺(tái)

遙感檢測(cè)指利用遙感器記錄目標(biāo)物對(duì)電磁波的輻射、反射等信息并形成影像，分析目標(biāo)物特性及其變化，屬于典型的非接觸式測(cè)量方法.在架空線路巡檢中，遙感檢測(cè)通常被用于檢測(cè)關(guān)鍵電力部件的運(yùn)行情況，是目前電網(wǎng)最為普遍的無(wú)人機(jī)應(yīng)用方式.常用的遙感檢測(cè)手段包括紫外成像、紅外熱成像、可見(jiàn)光成像、激光雷達(dá)等.

1.2.1可見(jiàn)光遙感

可見(jiàn)光遙感巡檢即利用穩(wěn)像儀、相機(jī)等可見(jiàn)光采集設(shè)備，檢查肉眼可見(jiàn)的電力設(shè)備特征性質(zhì)變化，其設(shè)備要求簡(jiǎn)單，檢測(cè)缺陷范圍廣，被大量應(yīng)用于無(wú)人機(jī)線路巡檢中[5].由于無(wú)人機(jī)性能特性差異，旋翼無(wú)人機(jī)與固定翼無(wú)人機(jī)在搭載可見(jiàn)光遙感時(shí)，工作模式及側(cè)重點(diǎn)有明顯差異.

旋翼無(wú)人機(jī)通常被用來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工巡檢方式，由飛手在巡查地點(diǎn)附近升空，利用搭載的可見(jiàn)光影像采集設(shè)備進(jìn)行巡查，其重點(diǎn)監(jiān)測(cè)對(duì)象為架空線路本體，包括導(dǎo)地線、絕緣子、金具、桿塔等，以及作業(yè)點(diǎn)附近的線路通道異常情況和缺陷隱患[1].

固定翼無(wú)人機(jī)通常由固定機(jī)場(chǎng)或臨時(shí)搭建的起飛點(diǎn)升空，沿架空線路或既定航線飛行，對(duì)線路進(jìn)行連續(xù)拍照并拼接形成通道全景圖或視頻錄像，其重點(diǎn)監(jiān)測(cè)對(duì)象為線路通道、周邊環(huán)境、沿線交叉跨越等宏觀情況，兼顧較為明顯的設(shè)備缺陷，如桿塔倒伏、斷線等[2].

1.2.2紅外遙感

紅外遙感是當(dāng)前監(jiān)測(cè)和診斷運(yùn)行中電力設(shè)備過(guò)熱缺陷的常規(guī)手段之一.其原理是通過(guò)紅外熱像儀等設(shè)備探測(cè)目標(biāo)熱輻射以獲取目標(biāo)的二維溫度分布，生成熱像圖，通過(guò)分析熱像圖特征判斷設(shè)備運(yùn)行情況.具有高效、安全、不受高壓電磁場(chǎng)干擾等優(yōu)點(diǎn)，適用于變電站、架空線路、發(fā)電站等電力設(shè)備的異常發(fā)熱檢測(cè).在架空線路巡檢中，多裝備于旋翼無(wú)人機(jī)上，技術(shù)已經(jīng)較為成熟，但尚未大規(guī)模投入應(yīng)用.

1.2.3紫外遙感

紫外遙感主要用于檢測(cè)電力設(shè)備的電暈放電和表面局部閃絡(luò)，通過(guò)探測(cè)放電輻射出的波長(zhǎng)為240～280 nm波段的紫外光信號(hào)，輸出放電紫外圖像，以圖像光子數(shù)作為衡量放電強(qiáng)度的量化參數(shù).該方法相比超聲波檢測(cè)法、紅外成像法，具有靈敏度高、不易受環(huán)境干擾等優(yōu)勢(shì).受制于紫外遙感設(shè)備的價(jià)格因素，目前在電力巡檢中將其與無(wú)人機(jī)結(jié)合的應(yīng)用較少，相應(yīng)研究也仍處于剛起步階段.

1.2.4激光雷達(dá)

激光雷達(dá)以發(fā)射激光束感知目標(biāo)的位置、速度等特征量，目前被廣泛應(yīng)用在地理信息測(cè)繪及定位導(dǎo)航領(lǐng)域.在電力巡檢中，主要用于架空線路的通道環(huán)境測(cè)繪及三維重建，是當(dāng)前電力線路走廊通道環(huán)境檢測(cè)的主要技術(shù)手段之一.該方法主要通過(guò)機(jī)載激光雷達(dá)掃描電力線路通道，根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立電力走廊通道環(huán)境的三維模型，在此基礎(chǔ)上分析危險(xiǎn)點(diǎn)(樹(shù)障缺陷、限距缺陷、外破缺陷等)，并結(jié)合傾斜攝影進(jìn)行通道可視化管控，結(jié)合微氣象、導(dǎo)線工況進(jìn)行導(dǎo)線弧垂、風(fēng)偏、覆冰等缺陷預(yù)警.由于多旋翼無(wú)人機(jī)航程受限，激光雷達(dá)多裝載于固定翼無(wú)人機(jī)上，硬件成本較高，目前也有將小型激光雷達(dá)裝載于中小型旋翼無(wú)人機(jī)上，承擔(dān)桿塔精細(xì)建模等任務(wù)，但尚未大規(guī)模應(yīng)用.

2 無(wú)人機(jī)電力巡檢的智能化需求

截至2017年，全國(guó)輸電線路總長(zhǎng)度達(dá)到68.8萬(wàn) km2，平均每百公里無(wú)人機(jī)巡檢需要專業(yè)人員20人，耗時(shí)160 h.在進(jìn)行架空線路無(wú)人機(jī)巡檢時(shí)，通常由飛手現(xiàn)場(chǎng)采集固定區(qū)域或關(guān)鍵部件的影像數(shù)據(jù)，帶回地面站后再通過(guò)人工觀看影像查找缺陷并進(jìn)行標(biāo)注處理.因此，除戶外巡檢作業(yè)外，每百公里巡檢產(chǎn)生圖片8萬(wàn)多張，后期還需人工檢查圖像數(shù)據(jù)約500 GB.采用這種工作模式的原因主要有兩點(diǎn)： 一是便攜無(wú)人機(jī)操控設(shè)備的屏幕尺寸較小、分辨率不足，而大部分缺陷區(qū)域尺度較小，不利于現(xiàn)場(chǎng)查找缺陷；二是無(wú)人機(jī)續(xù)航及存儲(chǔ)空間有限，無(wú)法支持過(guò)于精細(xì)的現(xiàn)場(chǎng)檢查工作.這種模式使得巡檢工作的后期數(shù)據(jù)處理工作量大增，巡檢質(zhì)量嚴(yán)重依賴處理人員的影像檢查能力，且存在視覺(jué)疲勞導(dǎo)致漏檢率上升的隱患，對(duì)巡檢工作智能化有迫切需求.

智能化是電力無(wú)人機(jī)巡檢的發(fā)展趨勢(shì)，現(xiàn)階段可分為兩個(gè)部分： 用于減輕后期數(shù)據(jù)處理工作量的巡檢圖像數(shù)據(jù)處理智能化和用于減少無(wú)人機(jī)巡檢對(duì)專業(yè)工作人員依賴的無(wú)人機(jī)全自主智能巡檢.二者并非相互獨(dú)立，一方面，與汽車(chē)自動(dòng)駕駛類似，目前無(wú)人機(jī)自主導(dǎo)航研究大量使用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行輔助，與巡檢圖像數(shù)據(jù)處理存在一定的交叉；另一方面，良好的全自主巡檢系統(tǒng)可以保證巡檢過(guò)程中流程的標(biāo)準(zhǔn)化，避免人為因素造成巡檢質(zhì)量參差不齊，規(guī)范巡檢數(shù)據(jù)采集，降低后期數(shù)據(jù)處理難度.從技術(shù)上來(lái)講，完全的自主巡檢(即在陌生的環(huán)境中，僅依賴少量的先驗(yàn)知識(shí)自主完成巡檢任務(wù))所涉及的技術(shù)面更廣，約束條件更多(如無(wú)人機(jī)計(jì)算能力、載荷等)，難度更高，是現(xiàn)階段無(wú)人機(jī)巡檢智能化發(fā)展的終極目標(biāo).要實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)巡檢智能化，需要解決數(shù)據(jù)智能處理、無(wú)人機(jī)自主導(dǎo)航和續(xù)航三個(gè)核心問(wèn)題.

3 無(wú)人機(jī)電力巡檢的關(guān)鍵問(wèn)題

3.1 數(shù)據(jù)智能處理

當(dāng)前無(wú)人機(jī)巡檢產(chǎn)生的巡檢數(shù)據(jù)主要有兩種： 激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)和光學(xué)影像數(shù)據(jù)(包括可見(jiàn)光、紅外、紫外等).前者的數(shù)據(jù)處理通常指點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三維重建與分析工作，目前已經(jīng)具備較高的自動(dòng)化水平，成熟的商用軟件僅需少量的人工干預(yù).光學(xué)影像數(shù)據(jù)處理的目的則是從影像中找出特定的設(shè)備或具有特定影像特征的區(qū)域，其本質(zhì)與圖像目標(biāo)檢測(cè)類似.其中，紫外檢測(cè)法由于設(shè)備成本高昂，在電力巡檢中實(shí)際應(yīng)用較少，其故障診斷一般通過(guò)紫外成像中的光子量計(jì)數(shù)間接推定紫外輻射水平，但不同檢測(cè)設(shè)備的光譜響應(yīng)度存在較大差異[6]，難以形成統(tǒng)一的定量分析標(biāo)準(zhǔn)，在巡檢數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域相關(guān)研究非常少，且通用性有待商榷，故在此不做討論.

3.1.1可見(jiàn)光影像數(shù)據(jù)處理

可見(jiàn)光影像電力目標(biāo)檢測(cè)是目前該領(lǐng)域最為熱門(mén)的研究方向，大量的研究致力于自動(dòng)識(shí)別并標(biāo)注巡檢航拍圖像中的關(guān)鍵電力部件或特定缺陷.文[7]對(duì)《國(guó)家電網(wǎng)公司架空輸電線路運(yùn)維管理規(guī)定(國(guó)網(wǎng)(運(yùn)檢/4)305-2014)》規(guī)定的近900種架空線路巡檢常見(jiàn)缺陷進(jìn)行了整理，通過(guò)整合相同缺陷內(nèi)容但分屬不同危害等級(jí)的缺陷種類(如絕緣子自爆缺陷根據(jù)損壞程度不同被分為了一般、嚴(yán)重、危急三種性質(zhì)的缺陷)，共統(tǒng)計(jì)出499種不同缺陷內(nèi)容的缺陷類型.并指出依靠單純的圖像目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)僅能檢測(cè)近300種巡檢缺陷，其余類型的缺陷需要在目標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)上結(jié)合特定的約束條件或圖像測(cè)距進(jìn)行檢測(cè)(如電力器件的滑移、導(dǎo)線與其他物體的限距等)，有30余種缺陷無(wú)法僅依靠可見(jiàn)光影像確定.

近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)性能的提升及大型數(shù)據(jù)集的建立，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像處理領(lǐng)域迅速崛起，并在圖像識(shí)別領(lǐng)域占據(jù)統(tǒng)治地位.但在電力巡檢圖像檢測(cè)領(lǐng)域，文[7]統(tǒng)計(jì)國(guó)內(nèi)外近10年公開(kāi)發(fā)表的論文，占主流地位的仍是基于人工設(shè)計(jì)特征提取的機(jī)器學(xué)習(xí)圖像目標(biāo)檢測(cè)方法，檢測(cè)對(duì)象以絕緣子或及其缺陷、導(dǎo)地線提取為主，約占論文總量的3/4，較好的檢測(cè)準(zhǔn)確率通常能達(dá)到90%.有部分研究將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到該領(lǐng)域中，效果總體上優(yōu)于人工設(shè)計(jì)特征的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，準(zhǔn)確率通常約為95%.目前該領(lǐng)域的研究普遍存在檢測(cè)對(duì)象單一的問(wèn)題，電力巡檢有近900種常規(guī)缺陷，且電力部件具有型號(hào)眾多、同類不同型設(shè)備存在外觀差異的特點(diǎn)，一個(gè)算法僅能檢測(cè)單一或少數(shù)幾種目標(biāo)缺乏工程意義[7].王萬(wàn)國(guó)等[8]使用基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的Faster RCNN算法同時(shí)檢測(cè)間隔棒、均壓環(huán)和防震錘三類目標(biāo)，平均準(zhǔn)確率92.7%，展現(xiàn)了人工智能技術(shù)在電力巡檢影像多類檢測(cè)的潛力.

國(guó)家電網(wǎng)于2018年分別進(jìn)行了多旋翼無(wú)人機(jī)和直升機(jī)電力巡檢航拍圖像人工智能處理技術(shù)驗(yàn)證工作，兩次技術(shù)驗(yàn)證均采用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，檢測(cè)目標(biāo)為8～9類常見(jiàn)且典型的架空線路缺陷，使用的數(shù)據(jù)集僅包含正樣本(即含有缺陷的圖像)，算法檢測(cè)的最好成績(jī)?yōu)?0%～89%，不同類型缺陷的檢測(cè)成績(jī)有較大差異： 針對(duì)絕緣子、金具等幾何特征相對(duì)顯著的缺陷，檢測(cè)效果較好；而通道環(huán)境、接地裝置和異物類缺陷由于樣本數(shù)較少，且缺陷表現(xiàn)特征多樣化，檢測(cè)效果不佳.2019年舉行了一次航拍圖像現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證工作，首次將未經(jīng)遴選的實(shí)際巡檢圖像作為測(cè)試數(shù)據(jù)，由于實(shí)際巡檢工作中存在大量的負(fù)樣本，導(dǎo)致誤檢、錯(cuò)檢率上升，同時(shí)，由于前兩次技術(shù)驗(yàn)證均是挑選視覺(jué)特征相對(duì)顯著的缺陷作為檢測(cè)目標(biāo)，而本次現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證將大部分缺陷都納入考量，增加了大量具備語(yǔ)義關(guān)聯(lián)信息(如桿塔塔材缺失)或外觀表現(xiàn)不明顯的缺陷，大大增加了算法檢測(cè)難度，檢測(cè)準(zhǔn)確率僅為10%～30%.

從目前研究來(lái)看，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在檢測(cè)準(zhǔn)確率及算法泛用性上都優(yōu)于人工設(shè)計(jì)特征的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，但距離實(shí)際應(yīng)用還有相當(dāng)長(zhǎng)的一段路要走.制約深度學(xué)習(xí)技術(shù)在該領(lǐng)域發(fā)展的最主要因素是數(shù)據(jù)集問(wèn)題.深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要大量數(shù)據(jù)的支撐，據(jù)筆者所知，目前全球范圍內(nèi)尚未有公開(kāi)的電力巡檢數(shù)據(jù)集，所有已發(fā)表的研究均是基于各研究團(tuán)隊(duì)自建的小型數(shù)據(jù)集.其次，電力線路缺陷存在的嚴(yán)重的類不平衡現(xiàn)象，即高發(fā)缺陷與罕見(jiàn)缺陷存在較大的數(shù)量差異，同種缺陷具有多種外觀表現(xiàn)，其分布也非完全均衡.另一方面，電力巡檢缺陷種類較多，一種算法僅能檢測(cè)少量缺陷因而缺乏工程意義，但要利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的算法泛用性，首先要解決的是缺陷的分類問(wèn)題.目前的分類方法主要以生產(chǎn)管理為導(dǎo)向，并不完全契合人工智能技術(shù)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用需求.對(duì)電力缺陷進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，制定標(biāo)準(zhǔn)化的、兼顧日常生產(chǎn)與人工智能技術(shù)的電力缺陷描述及分類方法，有助于推動(dòng)智能化技術(shù)發(fā)展及數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的規(guī)范化.在檢測(cè)算法方面，目前該領(lǐng)域大多數(shù)研究以算法的遷移應(yīng)用為主，所用算法大多為Fast RCNN、YOLO等成熟的模型框架[7]，在算法創(chuàng)新上有所欠缺.

圖像測(cè)距是使用圖像處理方法進(jìn)行電力巡檢可見(jiàn)光缺陷檢測(cè)的另一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，主要針對(duì)電力巡檢中的限距類缺陷，如導(dǎo)線與周?chē)鷺?shù)木、建筑物安全距離不足等.目前限距類缺陷檢測(cè)主要依靠激光三維建模、電子經(jīng)緯儀等手段，存在檢測(cè)時(shí)效差或使用環(huán)境限制等問(wèn)題.圖像測(cè)距的優(yōu)勢(shì)在于其不需要額外的設(shè)備與巡檢計(jì)劃，可以直接利用無(wú)人機(jī)搭載的攝像機(jī)，在日常機(jī)巡工作中就能完成距離類缺陷檢測(cè).但由于電力線路巡檢需要無(wú)人機(jī)保持10 m以上的安全距離，且工作場(chǎng)景以戶外日間為主[1]，無(wú)法使用精度較高的主動(dòng)式測(cè)距方法(如結(jié)構(gòu)光投射或飛行時(shí)間法等)，而基于可見(jiàn)光圖像分析的被動(dòng)式測(cè)距方法目前在精度和算法可靠性方面仍存在不足，因此該技術(shù)在巡檢中尚未有實(shí)際應(yīng)用，且相關(guān)研究較少[7].

3.1.2紅外影像數(shù)據(jù)處理

由于紅外熱像法與可見(jiàn)光巡檢在檢查方法和成像上存在一定的差異，針對(duì)兩種影像數(shù)據(jù)的研究也有較大差別.在檢查方法上，電力部件在不同工況下會(huì)有不同的熱輻射表現(xiàn)，在通過(guò)熱像圖檢測(cè)部件缺陷時(shí)，通常要考慮絕對(duì)溫度、相對(duì)溫度、熱像分布特征等因素[9]，比直接觀察外觀的可見(jiàn)光巡檢更加復(fù)雜.在成像特征上，紅外圖像受硬件成本限制，分辨率普遍不高；被測(cè)目標(biāo)與周?chē)h(huán)境存在熱交換、空氣輻射、熱吸收等現(xiàn)象，對(duì)成像質(zhì)量有一定干擾；熱圖像復(fù)雜度、紋理等很大程度上受物體表面紅外輻射場(chǎng)影響，通常僅能反映設(shè)備的邊緣信息.紅外圖像通常有如下特點(diǎn)：

1) 灰度分布集中，且整體數(shù)值較低；

2) 信噪比低，含有大量混合噪聲；

3) 對(duì)比度低；

4) 圖像邊緣模糊.

因此，紅外圖像處理的研究主要集中在熱像圖降噪與增強(qiáng)、目標(biāo)檢測(cè)與分割、異常發(fā)熱區(qū)域檢測(cè)三個(gè)方向.

在圖像降噪與增強(qiáng)方面，何怡剛等[10]針對(duì)現(xiàn)有紅外設(shè)備成像盲元補(bǔ)償算法存在的復(fù)雜度高、精度低、易造成邊緣模糊等問(wèn)題，提出一種新的基于溫度梯度基本理論的盲元塊補(bǔ)償算法，實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備紅外圖像盲元塊的有效補(bǔ)償.王門(mén)鴻等[11]提出了基于直方圖雙向均衡和NSCT變換結(jié)合的紅外圖像增強(qiáng)方法，對(duì)圖像高頻部分和低頻部分進(jìn)行不同的增強(qiáng)，在增強(qiáng)圖像清晰度方面取得了較好的效果.陳基順等[12]針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下電力設(shè)備熱像圖存在多噪聲、多尺度等問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)Retinex模型的熱像圖增強(qiáng)方法，提升了紅外熱圖的對(duì)比，有效地消除不同尺寸的設(shè)備濾波時(shí)的邊緣彌散現(xiàn)象.

在目標(biāo)檢測(cè)與分割方面，紅外圖像數(shù)據(jù)量相對(duì)較少，建立數(shù)據(jù)集難度較大，當(dāng)前該領(lǐng)域的研究以基于對(duì)象影像分析方法[13]為主，甚少涉及機(jī)器學(xué)習(xí)方法，與可見(jiàn)光影像的目標(biāo)檢測(cè)研究有較大差異.彭向陽(yáng)等[14]提出一種基于絕緣子中心線附近周期性重復(fù)的紋理特征聚類的航拍紅外圖像絕緣子定位算法，識(shí)別率85%以上.郭文誠(chéng)等[15]針對(duì)電力設(shè)備圖像的傾斜、縮放及外形相似性導(dǎo)致的設(shè)備特征參量難以提取的問(wèn)題，提出基于Zernike矩特征和相關(guān)向量機(jī)的設(shè)備分類識(shí)別方法，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)94.7%.施兢業(yè)等[16]提出一種基于改進(jìn)區(qū)域生長(zhǎng)法的電力設(shè)備紅外圖像分割算法，以解決傳統(tǒng)區(qū)域生長(zhǎng)法需要人工選擇初始種子點(diǎn)、易產(chǎn)生過(guò)分割與欠分割等不足.顧鵬程等[17]針對(duì)傳統(tǒng)Chan-Vese模型在分割電力設(shè)備熱像圖時(shí)存在的分割速度緩慢、不能有效消除無(wú)關(guān)背景的問(wèn)題，修改了模型初始水平集函數(shù)，并利用一個(gè)高斯核函數(shù)產(chǎn)生長(zhǎng)度正則項(xiàng)的效果，簡(jiǎn)化梯度下降流，提高曲線的全局收斂速和模型的分割速度，具備消除無(wú)關(guān)背景的能力.針對(duì)電力設(shè)備紅外圖像包含大量的噪聲，且設(shè)備邊緣較為模糊的特點(diǎn)，余彬等[18]提出一種基于密度相似因子的電力設(shè)備紅外圖像分割方法，實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備紅外圖像濾噪分割.李鑫等[19]提出一種基于粒子群優(yōu)化方法的Niblack電力設(shè)備紅外圖像分割算法，以類間方差公式作為粒子群算法的適應(yīng)度函數(shù)，搜尋Niblack法處理后圖像分塊鄰域的最優(yōu)分割閾值，并采用該閾值對(duì)當(dāng)前分塊進(jìn)行二值化處理，相比Osts、Niblack等傳統(tǒng)算法，極大減小了誤分率和平均耗時(shí).

在異常發(fā)熱區(qū)域檢測(cè)方面，絕緣子是熱像圖缺陷檢測(cè)研究的一個(gè)熱門(mén)對(duì)象.針對(duì)絕緣子處于劣化阻值范圍和絕緣良好時(shí)發(fā)熱相同的盲區(qū)問(wèn)題，彭子健等[20]提出一種基于電網(wǎng)絡(luò)法的紅外熱像檢測(cè)盲區(qū)分析方法，根據(jù)絕緣子串電壓分布，結(jié)合絕緣子的發(fā)熱模型，對(duì)比了理想條件下和存在測(cè)量誤差時(shí)的紅外熱像檢測(cè)盲區(qū)，并就盲區(qū)絕緣子對(duì)絕緣子串整體溫升的影響進(jìn)行了分析；李唐兵等[21]提出一種基于鐵帽和盤(pán)面溫升特征的劣化絕緣子盲區(qū)診斷方法.此外，文[22]提出一種結(jié)合均值漂移的改進(jìn)MSER算法，實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備故障區(qū)域自動(dòng)提取.文[23]針對(duì)傳統(tǒng)聚類算法對(duì)電力設(shè)備紅外圖像多層分割效果較差，異常檢測(cè)有效性較低等問(wèn)題，提出一種核貓群電力紅外圖像異常檢測(cè)方法，較k-means、FCM等算法，其異常檢測(cè)更為準(zhǔn)確全面.針對(duì)電力設(shè)備紅外圖像批量診斷中故障特征參量提取及參數(shù)配置難題，文[24]提出一種基于PSO-Niblack的設(shè)備溫升特征和BA-SVM的設(shè)備故障診斷算法，故障識(shí)別率達(dá)97.5%.

3.1.3激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理

電力巡檢是激光雷達(dá)在測(cè)繪領(lǐng)域的細(xì)分應(yīng)用，相較于傳統(tǒng)的地圖測(cè)繪工作，電力通道測(cè)繪的難點(diǎn)主要集中在桿塔和導(dǎo)線的識(shí)別與重建： 電力鐵塔是由細(xì)長(zhǎng)塔材構(gòu)成的鏤空結(jié)構(gòu)建筑，不利于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三位重建[25]；輸電線路導(dǎo)線的外徑一般為8～37 mm[26]，由于測(cè)量距離和激光雷達(dá)角分辨率的限制，無(wú)法保證每個(gè)掃描周期都能掃描到電力線，即電力線的點(diǎn)云數(shù)據(jù)通常為一串不連續(xù)的點(diǎn)，需要后期進(jìn)行識(shí)別并補(bǔ)充完整，與此同時(shí)，電力線三維重建又是多項(xiàng)電力檢測(cè)及預(yù)警的基礎(chǔ)，對(duì)檢測(cè)精度有直接影響[27-29].因此，該領(lǐng)域相關(guān)研究主要集中在電力線路走廊點(diǎn)云分類及典型目標(biāo)識(shí)別、電力線三維重建、桿塔三維重建、危險(xiǎn)點(diǎn)檢測(cè)等4個(gè)方面[27].隨著技術(shù)的成熟，目前主流的數(shù)據(jù)處理軟件已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)大部分流程的自動(dòng)化處理.

3.2 無(wú)人機(jī)自主導(dǎo)航

自主導(dǎo)航是實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)自主巡檢的核心技術(shù)，在現(xiàn)階段，無(wú)人機(jī)自主巡檢的路徑導(dǎo)航以“人工示教+航跡復(fù)現(xiàn)”或人工預(yù)先設(shè)定航跡為主，其本質(zhì)都是基于GPS的預(yù)定軌跡飛行.在高精度GPS定位技術(shù)的支持下，一定程度上可以實(shí)現(xiàn)電力巡檢中無(wú)人機(jī)自主起降和飛行過(guò)程.但這種方式存在明顯的不足： 一方面，每條線路，甚至每基桿塔都要進(jìn)行預(yù)先的飛行軌跡設(shè)定，無(wú)法適應(yīng)檢測(cè)目標(biāo)或周?chē)h(huán)境隨時(shí)間發(fā)生的改變，如桿塔檢修后部件安裝位置及方向發(fā)生改變，或周?chē)脖蛔匀簧L(zhǎng)后侵入航道等情況，需要對(duì)飛行軌跡進(jìn)行重新調(diào)整；另一方面，該方法對(duì)定位精度有較高要求，通常來(lái)說(shuō)，民用無(wú)人機(jī)GPS定位誤差可達(dá)2～10 m，根據(jù)當(dāng)前施行的電網(wǎng)規(guī)范，小型無(wú)人機(jī)應(yīng)與線路保持10 m以上安全距離[1].為克服這一問(wèn)題，通常采用配備載波相位差分技術(shù)(real-time kinematic，RTK)的無(wú)人機(jī)進(jìn)行自主飛行，其定位精度可達(dá)厘米級(jí)，但RTK技術(shù)需要建立參考基站或有穩(wěn)定快速的網(wǎng)絡(luò)覆蓋提供虛擬基站，而架空線路分布廣，且大部分處于人煙罕至區(qū)域，難以實(shí)現(xiàn)RTK基站的全覆蓋.此外，基于主動(dòng)測(cè)距的深度相機(jī)無(wú)法應(yīng)用于中遠(yuǎn)距離戶外場(chǎng)景，而激光雷達(dá)成本較高，因此，機(jī)器視覺(jué)成為該領(lǐng)域大部分研究的首選方案.

架空輸電線路通道環(huán)境有一定的凈空要求，根據(jù)電壓等級(jí)不同，線路與周邊物體需保持十或數(shù)十米以上距離，桿塔之間的距離通常為數(shù)百米，是典型的大尺度空曠場(chǎng)景.因此，電力無(wú)人機(jī)巡檢的自主導(dǎo)航可分為兩個(gè)階段： 桿塔間的飛行與近塔區(qū)域的飛行.

在塔間區(qū)域，線路上通常不會(huì)有大量復(fù)雜的電力設(shè)備，幾乎不存在巡檢視線遮擋等問(wèn)題，該階段無(wú)人機(jī)也不需要知道其確切位置，僅需保持安全距離的情況下沿導(dǎo)線飛行即可.因此，該階段自主導(dǎo)航研究主要為輸電線提取、跟蹤和距離估計(jì)[30-35].為了更好地利用導(dǎo)線的平行直線特性[36]，這類研究通常以俯拍視角的電力線路為主要對(duì)象.Menendez等[37]搭建了一個(gè)以微縮模型作為目標(biāo)的試驗(yàn)平臺(tái)，使用邊緣增強(qiáng)和霍夫變換檢測(cè)圖像中的平行線實(shí)現(xiàn)電力線提取，并通過(guò)對(duì)比當(dāng)前圖像與已知參考高度下獲取的參考圖像中平行導(dǎo)線間隙的變化估算當(dāng)前導(dǎo)線與鏡頭的距離(假定平行導(dǎo)線間隙不變)；并在后續(xù)研究[38]中使用高斯濾波及Gabor背景濾除改進(jìn)了電力線提取算法，并融合慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)進(jìn)行距離估算，但該方法需要將圖像傳至地面站處理，且無(wú)法在接近桿塔的區(qū)域使用.Nasseri等[39]提出一種基于粒子濾波的無(wú)人機(jī)航拍電力線檢測(cè)和跟蹤方法.Valipour等[36]提出一種基于高斯可控濾波器與概率霍夫線變換結(jié)合的導(dǎo)線檢測(cè)方法，并使用無(wú)跡卡爾曼濾波進(jìn)行導(dǎo)線跟蹤.相較于無(wú)人機(jī)飛行于導(dǎo)線上方所獲得的俯拍圖像，無(wú)人機(jī)飛行于導(dǎo)線側(cè)面所采集的側(cè)拍圖像在大多數(shù)情況下背景更簡(jiǎn)單，通常為單純的天空背景，雖然在側(cè)拍視角下導(dǎo)線失去了原本明顯的平行直線特征，但有效避免了復(fù)雜背景的干擾.利用這一特點(diǎn)，中科院譚民團(tuán)隊(duì)[40]將無(wú)人機(jī)置于導(dǎo)線側(cè)面區(qū)域飛行，在簡(jiǎn)單背景下進(jìn)行導(dǎo)線提取，計(jì)算導(dǎo)線的消逝點(diǎn)(vanishing point，VP)，設(shè)計(jì)了一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的鐵塔檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)Tower RCNN，結(jié)合VP與鐵塔檢測(cè)結(jié)果確定無(wú)人機(jī)飛行航向[41]；利用透視原理恢復(fù)輸電線之間的平行結(jié)構(gòu)，通過(guò)計(jì)算當(dāng)前幀與參考幀之間導(dǎo)線間隙變化與導(dǎo)線束相平面位移反推無(wú)人機(jī)與導(dǎo)線間的距離變化，從而控制導(dǎo)線與機(jī)體的安全距離[42].

近塔區(qū)域是無(wú)人機(jī)巡檢的重點(diǎn)區(qū)域，該區(qū)域電力部件數(shù)量眾多，分布集中，相互遮擋現(xiàn)象嚴(yán)重，為了保證巡檢質(zhì)量，無(wú)人機(jī)通常需要與電力部件保持一定距離繞塔飛行，并在多個(gè)點(diǎn)位懸停檢查.該階段是整個(gè)無(wú)人機(jī)巡檢導(dǎo)航的重點(diǎn)，也是研究難點(diǎn)，但目前該領(lǐng)域研究極少.譚民團(tuán)隊(duì)[43-44]提出了一種改進(jìn)的ORB-SLAM框架，將LSD線段檢測(cè)與ORB-SLAM相結(jié)合，以解決近塔區(qū)域的無(wú)人機(jī)定位問(wèn)題，并設(shè)計(jì)了兩種繞塔巡檢飛行方式.該方案是目前已知完成度最高的電力無(wú)人機(jī)自主巡檢方案，囊括了塔間與近塔兩個(gè)區(qū)域的飛行導(dǎo)航，但在機(jī)體與導(dǎo)線距離感知方面，僅能通過(guò)參考幀估算距離的變化，無(wú)法得到相對(duì)確切的距離值；另一方面，側(cè)拍視角在一些情況下也存在相對(duì)復(fù)雜的背景(如遠(yuǎn)處的山脈、城市等)，該方案在相對(duì)復(fù)雜背景下的魯棒性還有待驗(yàn)證.

除此之外，還有基于磁傳感的導(dǎo)航方法，即無(wú)人機(jī)搭載磁傳感器，通過(guò)計(jì)算磁場(chǎng)變化重構(gòu)導(dǎo)線位置及輪廓[45]，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)沿導(dǎo)線自主飛行[46-47]；以及基于激光雷達(dá)的輸電線跟蹤飛行方法[48].但此類研究較少，且尚未解決近塔區(qū)域的導(dǎo)航問(wèn)題.

3.3 續(xù)航問(wèn)題

續(xù)航能力不足是制約無(wú)人機(jī)巡檢效率的主要問(wèn)題之一，也是進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)全自主無(wú)人機(jī)巡檢必須解決的關(guān)鍵問(wèn)題之一.目前，無(wú)人機(jī)巡檢以小型多旋翼機(jī)型為主，典型續(xù)航時(shí)間為20～45 min，油電混合的中大型機(jī)也難以超過(guò)3 h，需要頻繁更換電池，嚴(yán)重影響巡檢效率.針對(duì)這一問(wèn)題，除了增加電池容量和減小無(wú)人機(jī)功耗外，當(dāng)前業(yè)界的主流方案是設(shè)置無(wú)人機(jī)機(jī)巢，并配合無(wú)人機(jī)自主起降技術(shù)來(lái)提高無(wú)人機(jī)電池管理自動(dòng)化程度，從而減輕續(xù)航問(wèn)題對(duì)巡檢效率的影響.

無(wú)人機(jī)機(jī)巢主要有兩種類型： 由巡檢車(chē)輛改裝而成的移動(dòng)式機(jī)巢，以及固定安裝于桿塔頂部的固定式機(jī)巢.移動(dòng)式機(jī)巢是目前較為成熟的方案，已在全國(guó)多個(gè)地區(qū)試點(diǎn)運(yùn)行.其典型工作方式為巡檢人員事先設(shè)定巡檢任務(wù)并生成飛行軌跡，無(wú)人機(jī)自動(dòng)升空，按既定路線完成巡檢工作，后自動(dòng)返航，自主降落于機(jī)巢中進(jìn)行充電或由人工更換電池，當(dāng)前區(qū)域完成巡檢后，機(jī)巢隨巡檢車(chē)輛前往下一區(qū)域.移動(dòng)式機(jī)巢本質(zhì)上是一個(gè)無(wú)人機(jī)存儲(chǔ)、運(yùn)輸及充電裝置，并可集成通信中繼、數(shù)據(jù)處理、能源管理等功能，一定程度上提高巡檢工作自動(dòng)化程度，緩解續(xù)航問(wèn)題.固定式機(jī)巢設(shè)計(jì)本意是讓無(wú)人機(jī)在完成巡檢任務(wù)后自動(dòng)降落在桿塔機(jī)巢中充電，待電池充滿后，再自行升空，沿設(shè)定的路線繼續(xù)執(zhí)行巡檢路線，是一種僅需少量人工遠(yuǎn)程干預(yù)的半自動(dòng)蛙跳式巡檢模式，高度契合無(wú)人機(jī)自主巡檢需求，具有較好的應(yīng)用前景.但由于無(wú)人機(jī)自主巡檢技術(shù)尚未成熟，仍有諸多技術(shù)難點(diǎn)需要攻克，該方案仍未真正意義上的實(shí)現(xiàn).另一方面，固定式機(jī)巢還面臨供能困難的問(wèn)題及桿塔承重問(wèn)題，國(guó)家電網(wǎng)公司[49]發(fā)明了一種安裝于桿塔地線橫擔(dān)的機(jī)巢，采用光伏供能，但其整體重量較大，對(duì)桿塔有一定影響.

固定式機(jī)巢的供能問(wèn)題，本質(zhì)上屬于輸電線路低壓設(shè)備的供能問(wèn)題，其技術(shù)路線主要可分為基于電磁場(chǎng)的供能方法和非電磁場(chǎng)供能方法兩大類.非電磁場(chǎng)供能方法主要有光伏/風(fēng)電供能[50]、微波供能[51]和激光供能[52].其中，光伏/風(fēng)電供能通過(guò)搭設(shè)光伏電池板或小型風(fēng)機(jī)為用電設(shè)備提供能源，易受環(huán)境因素影響，供能穩(wěn)定性較差，通常需要搭配蓄電模組使用，是目前中小型在線監(jiān)測(cè)設(shè)備最常用的供能方式.微波供能與激光供能類似，都屬于電能的無(wú)線傳輸，需要在用電設(shè)備附近設(shè)立額外的電源及轉(zhuǎn)換發(fā)射裝置，不同的是，前者將電能轉(zhuǎn)換為微波信號(hào)，經(jīng)由整流天線接受后重新轉(zhuǎn)換為電能；后者將電能轉(zhuǎn)換為特定波長(zhǎng)的激光，使用特制的光伏電池接受轉(zhuǎn)換.兩種技術(shù)都存在明顯不足： 電磁波和激光轉(zhuǎn)換效率較低，取能功率受到限制；其次，位于發(fā)射端的額外電源仍然需要解決供電問(wèn)題，不適用于市電獲取困難的架空輸電線路.基于電磁場(chǎng)的供能方法主要有電流線圈供能、電場(chǎng)感應(yīng)取能和地線取能三種.電流線圈供能指在導(dǎo)線上安裝電流線圈，利用互感原理獲取電能，但輸電導(dǎo)線電流存在較大的線路負(fù)載波動(dòng)，影響供電穩(wěn)定性[53].劉錚等[54]針對(duì)常規(guī)電流互感器在線取能方法無(wú)法在較寬的輸電線路電流變化范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的較大功率輸出的問(wèn)題，提出基于阻抗匹配的輸電線路在線取能方法，該方法利用套在輸電線路上的磁芯的勵(lì)磁電感與磁芯副邊匹配電容實(shí)現(xiàn)并聯(lián)諧振,大幅增加線路阻抗從而抑制線路上的電流.同時(shí)通過(guò)分流的方式將輸電線路上的負(fù)荷電流導(dǎo)入負(fù)載實(shí)現(xiàn)功率輸出.電場(chǎng)感應(yīng)取能的基本原理是利用高壓電力線的空間位移電流為電容充電，電容儲(chǔ)能后為用電設(shè)備供能[55]，其供能平均功率較低，一般適用于充電時(shí)間長(zhǎng)的低功耗或間歇式工作設(shè)備.地線取能是近年該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，基于靜電感應(yīng)原理，文[56-59]通過(guò)高壓變壓器對(duì)220 kV輸電線路完全絕緣的地線實(shí)現(xiàn)取能，克服大功率設(shè)備供電問(wèn)題，但其裝置體積較大；李一航[60]研究了三種通過(guò)高壓輸電線路絕緣地線進(jìn)行抽能的方案，實(shí)驗(yàn)測(cè)試符合預(yù)期，可提供幾十瓦的輸出功率；謝彥斌等[61]針對(duì)輸電線路分段絕緣地線取能問(wèn)題，提出了基于渦旋感應(yīng)的取能等值計(jì)算電路，并對(duì)取能端口的戴維南等效電路參數(shù)進(jìn)行了推導(dǎo)，實(shí)測(cè)結(jié)果表明取能分析與計(jì)算是合理的，此外取能裝置對(duì)線路絕緣不構(gòu)成威脅，但該裝置只適用于具有兩根架空地線，且至少一根地線采用分段接地方式的交流線路.

解決續(xù)航問(wèn)題的另一種思路是在無(wú)人機(jī)飛行過(guò)程中進(jìn)行動(dòng)態(tài)充能，直接提高無(wú)人機(jī)的續(xù)航時(shí)間，其技術(shù)路線與輸電線路低壓設(shè)備供能存在一定的交叉.在非電磁場(chǎng)供能方面，微波[62]、激光供能[63]都能為飛行狀態(tài)的無(wú)人機(jī)提供能源，提高其續(xù)航能力，但其發(fā)射端需要與接收端保持一定的距離，因此其能量源應(yīng)是移動(dòng)的，并能保持對(duì)無(wú)人機(jī)的實(shí)時(shí)跟蹤.這一特點(diǎn)限制了該技術(shù)在固定翼無(wú)人機(jī)上的應(yīng)用，然而對(duì)于多旋翼無(wú)人機(jī)而言，巡檢過(guò)程中大部分時(shí)間都處于近塔范圍，在桿塔與桿塔之間的飛行只占其工作時(shí)長(zhǎng)的一小部分，將供能發(fā)射端置于桿塔之上，為近塔巡檢的多旋翼無(wú)人機(jī)進(jìn)行動(dòng)態(tài)充能能一定程度上延長(zhǎng)其工作時(shí)間，但這一構(gòu)想依然需要解決一些關(guān)鍵問(wèn)題，如供能端的能量獲取、如何避免桿塔結(jié)構(gòu)對(duì)遠(yuǎn)程供能的影響、高強(qiáng)度激光的潛在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[64]等.文 [63]展示了一個(gè)使用激光為四軸旋翼無(wú)人機(jī)供能的飛行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明重量1 kg的無(wú)人機(jī)能連續(xù)飛行超過(guò)12 h.光伏供能也被認(rèn)為是提高無(wú)人機(jī)續(xù)航的潛在手段之一，并引發(fā)了諸多關(guān)注，目前該領(lǐng)域的研究主要集中在電池的布置、溫度響應(yīng)、傾斜角度等機(jī)體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)[65-67]及載荷、電池容量和工作續(xù)航能力之間的關(guān)系[68-69].事實(shí)上，在大多數(shù)相關(guān)研究中，光伏電池通常作為無(wú)人機(jī)的主要供能手段，而電池則作為光照不足情況下的補(bǔ)充能源[70]，文[69,71]論述光伏動(dòng)力無(wú)人機(jī)24 h運(yùn)行的可能性，但依然需要考慮無(wú)人機(jī)在較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)光照不足的情況下的替代能源問(wèn)題.光伏供能的另一個(gè)局限性在于它需要足夠大的機(jī)體面積來(lái)鋪設(shè)光伏電池，使該方法通常只能被用在體型較大的固定翼無(wú)人機(jī)上.此外，還有學(xué)者提出利用陣風(fēng)[72]或丟棄能量耗竭的電池[73]來(lái)延長(zhǎng)無(wú)人機(jī)的工作時(shí)長(zhǎng)，前者從鳥(niǎo)類飛行中獲得靈感，需要無(wú)人機(jī)根據(jù)陣風(fēng)調(diào)整飛行姿態(tài)及高度以減少能量消耗，一般僅適用于固定翼無(wú)人機(jī)，對(duì)于路線相對(duì)固定，且需要與電力設(shè)備保持一定觀測(cè)距離的巡檢無(wú)人機(jī)而言并不適用；后者在電池占無(wú)人機(jī)總重量比重較大時(shí)可以有效減少無(wú)人機(jī)能耗，但會(huì)增加巡檢的硬件成本，對(duì)環(huán)境造成一定影響，額外的電池傾倒裝置也會(huì)增加一部分的無(wú)人機(jī)重量，相比之下更適用于無(wú)人機(jī)應(yīng)急救援、電力無(wú)人機(jī)搶險(xiǎn)救災(zāi)等應(yīng)急場(chǎng)合.

利用輸電線電磁場(chǎng)為無(wú)人機(jī)進(jìn)行動(dòng)態(tài)充能同樣被認(rèn)為是一種極具潛力的方案[74]，文[75]對(duì)其進(jìn)行了可行性論證，同時(shí)也指出在實(shí)際情況中應(yīng)考慮其他磁場(chǎng)的干擾[76].在能量傳輸上，部分研究建議將無(wú)人機(jī)降落在輸電線上進(jìn)行充電[77-78]，Marshall[78]為無(wú)人機(jī)設(shè)計(jì)了一種特殊的導(dǎo)線抓取機(jī)構(gòu)，該機(jī)構(gòu)在閉鎖時(shí)還充當(dāng)電力傳輸系統(tǒng)中的磁芯，電能通過(guò)其轉(zhuǎn)移到無(wú)人機(jī)的轉(zhuǎn)換單元，為電池進(jìn)行充能.在無(wú)人機(jī)自主降落領(lǐng)域，已有不少研究嘗試將無(wú)人機(jī)降落于輸電線上，并取得了一定的成果[79-81].而另一部分研究認(rèn)為隨著無(wú)線充電技術(shù)的發(fā)展，動(dòng)態(tài)充能并不需要無(wú)人機(jī)降落在輸電線上[82-83]，這意味著無(wú)人機(jī)可以一邊沿輸電線路飛行，執(zhí)行巡檢任務(wù)，一邊從線路周?chē)碾姶艌?chǎng)中獲得能量補(bǔ)給.雖然這一方案非常有吸引力，但實(shí)際上公開(kāi)發(fā)表的研究并不多.在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中保持強(qiáng)耦合和高效率的能量傳輸是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)[84]，無(wú)人機(jī)飛行過(guò)程中的不穩(wěn)定性及輸電線路運(yùn)行過(guò)程參數(shù)不可控，使能量傳輸?shù)陌l(fā)射端與接收端之間的耦合極度容易失控.Lu等[84]對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了討論，并在相對(duì)理想的模擬環(huán)境下試驗(yàn)了利用感應(yīng)電能傳輸(inductive power transfer，IPT)[85]和諧振耦合無(wú)線電能傳輸(resonant coupled wireless power transfer，RC WPT)[86]，從輸電導(dǎo)線的電磁場(chǎng)中獲取能量進(jìn)行充能，結(jié)果表明，RC WPT技術(shù)在這一領(lǐng)域極具潛力.此外，無(wú)人機(jī)自主導(dǎo)航中的磁傳感導(dǎo)航技術(shù)或許對(duì)解決此問(wèn)題有所幫助.

4 結(jié)語(yǔ)

近10年來(lái)，為應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的輸電網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)的線路巡檢壓力，電網(wǎng)積極引進(jìn)無(wú)人機(jī)巡檢技術(shù)，這一舉措有效提高了電力巡檢工作的戶外工作效率，減輕戶外工作壓力，但也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn).即海量數(shù)據(jù)后期處理問(wèn)題，以及日益增長(zhǎng)的專業(yè)無(wú)人機(jī)巡檢人員需求與巨大的人員缺口之間的矛盾.智能化是應(yīng)對(duì)當(dāng)前挑戰(zhàn)的有效辦法，也是未來(lái)電力無(wú)人機(jī)巡檢的發(fā)展方向.在這一過(guò)程中，必須解決三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題： 數(shù)據(jù)智能處理、無(wú)人機(jī)自主導(dǎo)航及無(wú)人機(jī)續(xù)航問(wèn)題.

巡檢數(shù)據(jù)智能處理是當(dāng)前電力無(wú)人機(jī)巡檢工作中較為急迫的需求，也是無(wú)人機(jī)全自主巡檢的關(guān)鍵技術(shù)，如機(jī)器視覺(jué)輔助定位的巡檢圖像采集、融合機(jī)器視覺(jué)或激光雷達(dá)的多傳感無(wú)人機(jī)定位導(dǎo)航等.得益于近年來(lái)人工智能技術(shù)的崛起，機(jī)器視覺(jué)，特別是圖像處理領(lǐng)域發(fā)展迅速，電力無(wú)人機(jī)巡檢圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域取得了一定的研究成果，數(shù)次技術(shù)驗(yàn)證工作展示了其廣闊的應(yīng)用前景.但一些基礎(chǔ)建設(shè)工作，如巡檢數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)、相關(guān)規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)制定等尚未完成，巡檢現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)結(jié)果不甚理想，距離實(shí)際應(yīng)用還有相當(dāng)長(zhǎng)的一段路要走.

自主導(dǎo)航技術(shù)是實(shí)現(xiàn)電力無(wú)人機(jī)智能自主巡檢的核心技術(shù)，目前在RTK高精度定位的幫助下，能實(shí)現(xiàn)一定程度自動(dòng)巡檢，即沿預(yù)設(shè)路線飛行并采集數(shù)據(jù)，但這一方式仍需要大量的人工預(yù)操作，且對(duì)RTK基站或網(wǎng)絡(luò)覆蓋有較高要求.機(jī)器視覺(jué)是目前該領(lǐng)域研究的主流方法，大量的研究致力于電力線的識(shí)別與跟蹤，甚少有研究涉及近塔區(qū)域的定位與導(dǎo)航，僅有少數(shù)團(tuán)隊(duì)提出相對(duì)完整的自主導(dǎo)航框架.此外，磁傳感導(dǎo)航和激光雷達(dá)導(dǎo)航技術(shù)亦是值得關(guān)注的領(lǐng)域.

續(xù)航是當(dāng)前制約無(wú)人機(jī)巡檢效率的主要問(wèn)題之一，也是實(shí)現(xiàn)自主巡檢所必須解決的關(guān)鍵問(wèn)題.移動(dòng)式機(jī)巢的提出一定程度上減輕了旋翼無(wú)人機(jī)續(xù)航能力弱對(duì)巡檢造成的不利影響，但并未從根本上解決問(wèn)題.固定式機(jī)巢作為無(wú)人機(jī)的固定充能站點(diǎn)，還能兼具數(shù)據(jù)的初步處理、回傳等功能，高度契合蛙跳式自主巡檢的構(gòu)想，但依然需要解決其自身的供能問(wèn)題.從目前的結(jié)果來(lái)看，單純的光伏供能難以同時(shí)滿足設(shè)備輕量化與供能功率的要求，基于電磁原理從輸電線路上獲取能源是一條潛在的技術(shù)路線，雖然吸引了諸多關(guān)注，但該領(lǐng)域尚未有可以投入應(yīng)用的研究成果.從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，基于電磁原理的無(wú)人機(jī)飛行過(guò)程動(dòng)態(tài)充電是一個(gè)非常有吸引力的解決方案，可以在不增加電池容量的情況下極大提高無(wú)人機(jī)的續(xù)航能力，解除其掛載設(shè)備功耗限制，但目前相關(guān)研究非常少，依然處于理論論證階段.

綜上所述，電力無(wú)人機(jī)巡檢智能化是一個(gè)漫長(zhǎng)的發(fā)展過(guò)程，其研究往往需要多學(xué)科跨領(lǐng)域協(xié)作，極具挑戰(zhàn)性.但可以預(yù)見(jiàn)的是，隨著無(wú)人機(jī)應(yīng)用的推廣與深化，它在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)將會(huì)是研究熱點(diǎn)之一.