特高拱壩無人機巡檢航跡規(guī)劃方法

摘要：由于傳統(tǒng)高空懸掛方式下的壩面檢查存在效率低、安全風險大等問題，常規(guī)的無人機航跡規(guī)劃方法無法滿足雙曲結構的特高拱壩巡檢要求。對此，提出了一種針對特高拱壩的無人機巡檢航跡規(guī)劃新方法，并將該方法應用于云南省小灣水電站。首先，構建拱壩函數模型，再依據相機參數及航攝要求確定各項航空攝影參數，計算出攝影航跡點，然后對航跡點進行坐標換算，最后根據實地情況對航跡點做范圍劃定并分配無人機群作業(yè)架次。結果表明：基于本航跡規(guī)劃方法所采集的無人機影像可以做到完整覆蓋壩面，所獲取的影像質量高，滿足后期數據處理要求。研究成果可為流域安全監(jiān)測提供技術支撐和為類似大型復雜結構作業(yè)場景提供航跡規(guī)劃新思路。

關鍵詞：安全監(jiān)測； 智能巡檢； 航跡規(guī)劃； 特高拱壩； 無人機； 小灣水電站

中圖法分類號：TV642;TV698.1

文獻標志碼：A

DOI：10.15974/j.cnki.slsdkb.2024.12.016

文章編號：1006-0081（2024）12-0089-06

0 引 言

對于特高拱壩，采用傳統(tǒng)高空懸垂作業(yè)方式開展壩面檢查，存在著周期長、效率低、準確性差、費用高、距離壩面遠、安全風險大等問題［1-2］。近年來，機器人、無人機等技術的迅速發(fā)展為各類復雜環(huán)境巡檢提供了新的可能［3-4］。在電力巡檢、城市車道線提取、大壩安全監(jiān)測等眾多領域，無人機已經展示出其優(yōu)勢［5-9］。然而，一些不規(guī)則拱壩給無人機航跡規(guī)劃帶來了新的挑戰(zhàn)。以瀾滄江小灣水電站拱壩為例，其特殊的雙曲面結構特高拱壩，使現(xiàn)有的航跡規(guī)劃算法很難應用于實際作業(yè)中［10］。此外，對于無人機群協(xié)同作業(yè)，特別是自動化巡檢方面，仍有待進一步深入研究［11］。

針對上述問題，本文提出一種針對特高拱壩的無人機巡檢航跡規(guī)劃新方法。首先構建拱壩函數模型，在確認各項航空攝影參數后，再計算出拱壩各區(qū)域攝影航跡點，然后對航跡點進行坐標轉換，最后結合實地情況做航跡點范圍劃定和無人機群作業(yè)架次分配。該方法可以解決目前技術不適用于雙曲型拱壩、不支持多架次無人機航跡規(guī)劃等問題，并已成功運用于小灣水電站的實際巡檢作業(yè)中。

1 工程概況與研究方法

瀾滄江水力資源豐富，部署著中國十二大梯級水電站［12］。其中，小灣水電站是瀾滄江中下游河段梯級電站的“龍頭水庫”，位于云南省大理州南澗彝族自治縣與臨滄市鳳慶縣交界的瀾滄江中游河段，攔河壩為混凝土雙曲拱壩，為世界首座300 m級特高拱壩［13］。在長期服役過程中，水位、溫度、時效、徐變等因素的變化，會導致拱壩混凝土出現(xiàn)不同程度的裂縫、剝蝕、滲流等缺陷，對拱壩安全運行造成影響［14-15］。因此，定期對拱壩壩面混凝土進行檢測，結合相關監(jiān)測成果綜合分析，對掌握拱壩運行狀態(tài)、確保拱壩安全運行至關重要。

研究技術流程（圖1）為：① 基于現(xiàn)有拱壩設計圖紙，構建拱壩函數模型；② 依據無人機和相機參數及航空攝影要求，依次確定無人機作業(yè)高程、攝影基線、拍攝間隔等信息，并據此計算拱壩各區(qū)域內攝影航跡點；③ 將航攝點進行坐標轉換，以滿足航跡任務坐標系輸入要求；④ 結合實地情況，對特高拱壩作業(yè)主體進行范圍劃定，去除范圍外航攝點；⑤ 根據無人機續(xù)航時間及作業(yè)速度，將航攝點盡可能均勻分配到各架次任務中。

2 航跡規(guī)劃方法

2.1 特高拱壩模型構建

穩(wěn)定可靠的拱壩模型是軌跡規(guī)劃的基礎。本研究基于現(xiàn)有雙曲拱壩設計圖紙，獲取雙曲拱壩平面坐標函數、拱圈體型參數（包括拱冠梁厚度、拱端厚度、半中心角、弦長、拱冠曲率半徑）及拱冠梁剖面參數，并對拱壩整體進行分區(qū)，構建不同區(qū)域內拱壩的雙曲函數模型。以拱壩上游壩面的中心點為坐標原點，以拱壩下游對稱軸方向為y軸，以與y軸垂直的方向為x軸，以壩軸線垂直向下為z軸，建立拱壩坐標系。結合拱壩基本體型圖，考慮到拱壩中部存在泄洪口、導流口等凸起部分，將拱壩的作業(yè)區(qū)域分為拱壩左側、拱壩右側及泄洪口所處中部3個部分，以最外側泄洪口所在位置為界限劃分，如圖2所示。

2.2 航空攝影參數確定

在完成特高拱壩函數模型構建后，為使影像數據滿足后期數據分析要求，需要根據相機參數及航攝要求確定航空攝影參數。針對大疆M300無人機、L1相機型號參數及航空攝影的成像要求，包括成像傳感器大小、焦距、快門速度等相機參數，期望旁向重疊度、期望航向重疊度、飛行速度、距拱壩主體飛行航距等攝影參數，依次確定相片地面分辨率、航向攝影基線、旁向攝影基線、攝影時間間隔等信息，具體計算如下。

依據相機傳感器尺寸lx和ly、鏡頭焦距f和距離拱壩主體飛行航距D，可以計算影像實際地面范圍dx和dy：

dx=lx×D/f

dy=ly×D/f（1）

結合相機成像尺寸（px，py），計算影像的地面分辨率μ，即影像像元大小與實際地理距離的比值：

μ=dx/px=dy/py（2）

依據實際成像長度dx和期望航向重疊度qx，計算航向攝影基線Bx：

Bx=（1-qx）×dx（3）

依據實際成像寬度dy和期望旁向重疊度qy，計算旁向攝影基線By：

By=（1-qy）×dy（4）

依據航向重疊度qx和無人機作業(yè)飛行速度W，計算拍攝間隔時間τ：

2.3 攝影航跡點計算

結合上述特高拱壩雙曲函數模型、航空攝影參數和旁向攝影基線，確定無人機作業(yè)高程，并以此分別計算左岸拱壩主體、中間拱壩主體（泄洪口區(qū)域）和右岸拱壩主體3個部分的攝影航跡點。值得注意的是，由于泄洪口區(qū)域航空攝影的飛行高度應對導流孔、泄洪口等進行避障，因此該區(qū)域內航攝距離D′一般應大于拱壩主體部分，具體流程如圖3所示。

具體的攝影航跡點求解過程如下。結合拱壩壩頂高程H0及實際成像寬度dy，獲取首條航帶飛行高程H1：

H1=H0-dy/2（6）

基于航帶飛行高程，結合雙曲拱壩的平面坐標函數、拱圈體型參數及拱冠梁剖面參數，線性插值得到期望高程Hi下的拱端厚度、中心線弦長和拱端曲率半徑，依據該高程下拱壩參數，進行單條航帶的航拍點計算。按照影像實際成像長度dx，獲取當前航帶首張影像所處位置的中心線弧長為

S（i，j）=dx/2（7）

式中：S（i，j）表示第i條航帶的第j張影像所在位置對應的中心線弧長。

根據拱壩拱圈中心線弧長計算公式，采用牛頓法求解非線性方程，得到航拍點在中心線上對應位置坐標［X（i，j），Y（i，j）］，其中X（i，j），Y（i，j）分別表示第i條航帶第j張影像的X，Y軸坐標。

依據航拍點位置坐標和拱冠曲率半徑Rci，計算該位置相對于壩體對稱軸（y軸）徑向角φ（i，j）：

φ（i，j）=arctan［X（i，j）/Rci］

（8）

結合距拱壩主體飛行航距D、該位置拱壩厚度Ti、徑向角φ（i，j），計算航攝點在拱壩坐標系下的實際坐標：

XF（i，j）=X（i，j）-0.5×（Ti+D）×sinφ（i，j）

YF（i，j）=Y（i，j）+0.5×（Ti+D）×cosφ（i，j）（9）

根據航向攝影基線Bx，計算下一航攝點位置的中心線弧長為

S（i，j）=S（i，1）+（j-1）×Bx （j≥1）（10）

判斷下一航攝點是否在當前區(qū)域內，若滿足，則依據上述步驟繼續(xù)計算下一航攝點的坐標值；若不滿足，則完成當前航帶航攝點計算。依據計算得到的航攝點坐標，計算各航攝點位置偏航角θ：

式中：Ni為第i條航帶航攝點總數。研究采用前一、后一航攝點位置連線相對于y軸方向的偏角作為當前航攝點的航偏角；若為該航帶第一航攝點，則采用當前航攝點與后一航攝點位置進行計算；若為當前航帶最后一航攝點，則采用當前航攝點與前一航攝點進行計算。此外，規(guī)定位于拱壩對稱軸（y軸）左側航偏角設置為負數，右側航偏角設置為正數。

依據計算得到的旁向攝影基線，確定拱壩主體下一航帶飛行具體高程為

Hi=H1+（i-1）×By （i≥1）（12）

式中：Hi表示第i條航帶的拍攝高程。

判斷下一航帶高程是否在拱壩高程范圍內，若滿足，則依據上述方法計算下一航帶的航攝點坐標；若不滿足，則完成該區(qū)域內航線計算。

基于拱壩坐標系中的航線拍攝點，對航攝點進行坐標轉換，得到WGS84坐標系下的位置坐標。利用已知控制點坐標進行坐標轉換參數求解。坐標系變換的步驟是將初始坐標系分別繞3個坐標軸進行εx，εy，εz旋轉后，再將旋轉系的原點

平移到下一坐標系O-X0Y0Z0的原點上，這時可將變換描述為

如圖4所示的旋轉順序，分別對應3個變換矩陣，將3個旋轉矩陣相乘可以得到總旋轉矩陣：

大型拱壩在坐標系變換時往往視為剛體［16］，即三維坐標轉換時不涉及尺度縮放參數。

利用計算得到的轉換參數，將拱壩坐標系的航拍點坐標轉為WGS84坐標系下大地坐標（X，Y，Z）；利用大地坐標系轉換參數將大地坐標轉換至航攝點經緯度，滿足無人機航攝點（B，L，H）的輸入要求。

2.4 航跡范圍劃定及架次分配

考慮到設計圖紙與工程實體存在差異，對特高拱壩主體邊緣位置進行范圍劃定，并去除范圍外航拍點信息，得到巡檢區(qū)域內所有攝影點經度、緯度和高程信息。同時，由于特高拱壩中軸線與正北方向夾角為178°，拱壩主體下游面呈南向分布；因此在邊緣點剔除時，需要滿足經度位于左岸—右岸范圍內。

根據無人機巡檢作業(yè)時間（T）、飛行速度（V）及航向攝影基線長度（Bx）進行攝影點數量估算：

如圖5所示，在特高拱壩無人巡檢作業(yè)中，飛行器采用循環(huán)輪回式作業(yè)，以減少無人機不必要的往返路程。此處各架次航攝點數量由估算獲得，在進行各架次無人機航跡點分配時，根據無人機巡檢作業(yè)時間及飛行速度進行攝影點數量估算，并依據實際情況將航拍點盡量均勻分配到各架次飛行器上，并將所規(guī)劃航帶數取整，避免自動化作業(yè)時部分區(qū)域的重復掃描。

3 試驗結果與分析

3.1 航跡規(guī)劃結果

在經過上述方法計算后，每條航線的航向攝影基線長度為7 m（取整后），旁向攝影基線長度為 8 m（取整后）。拱壩左側的首條航線共拍攝63張航片，隨著作業(yè)高程與拱壩寬度逐漸下降，至最底端僅需拍攝6張相片；同理，拱壩右側的首條航線共拍攝64張航片，至壩體最底端僅需拍攝6張相片。限于篇幅，下列僅給出壩體右側首條航帶航攝點，如表1所示。

3.2 航跡點數據采集

為保證獲取的拱壩影像清晰、分辨率一致、滿足后續(xù)數據分析要求，采用3臺大疆經緯M300 RTK無人機飛行平臺，搭配大疆禪思L1相機和禪思Zenmuse H20T相機進行混合式巡檢作業(yè)。其中，采用攜帶激光點云數據的L1定焦相機對拱壩主體部分進行高精度影像及點云數據獲取，對拱壩主體區(qū)域進行病害檢測；采用H20T變焦相機對凸起泄洪口區(qū)域進行同精度影像獲取及熱紅外成像，用以檢測泄洪口區(qū)域滲水情況。

在考慮到無人機續(xù)航時間的前提下，將巡檢區(qū)域分為三大塊，共6次航跡，3臺無人機分別對應執(zhí)行拱壩左側、泄洪口和右側的航跡。一次完整作業(yè)，每臺無人機需要飛行2個航次，具體航跡點分布情況如圖6所示。為保證無人機巡檢作業(yè)安全高效，作業(yè)時應保證溫度適宜、無云霧天氣、無大風強降雨天氣［17］。在實際自動化作業(yè)時，氣象條件可由風量計、雨量計自動獲取，以確保天氣在滿足要求的情況下進行數據采集作業(yè)。值得注意的是，由于作業(yè)區(qū)域位處高山峽谷地區(qū)，信號隱蔽，導致RTK信號在部分時段往往會出現(xiàn)無法收斂達到固定解的情況［18］。因此，在泄洪口兩側會存在“補充飛行”的航跡點部分，如圖6黃色航跡點所示。

在實際作業(yè)時，通過對泄洪口兩側區(qū)域內信號多次測試，選取需要執(zhí)行補充飛行的區(qū)域。采用H20T相機變焦模式，距離壩面航距60 m進行拍攝，以避免飛行時RTK信號中斷的情況。此外，為保證無人機作業(yè)高效、RTK信號穩(wěn)定可靠，飛行時間一般控制在天氣晴朗的11∶00～16∶00，避免厚云天氣對RTK信號收斂的影響。

3.3 作業(yè)精度評價

為防止無人機群作業(yè)過程中與大壩發(fā)生撞擊，無人機數據采集時需要與壩面始終保持一定的安全距離，避免大壩表面泄洪孔及雙曲壩面形狀帶來的撞擊風險；此外，為了保證無人機有足夠電量返航，單次作業(yè)時間控制在30 min以內，同時考慮到壩面數據采集的完整性，飛行速度設置為3 m/s不間斷作業(yè)。影像數據處理精度要求：滿足單幅影像像素不低于1 980×1 080，表面缺陷識別精度達到毫米級。

綜合以上約束條件，無人機在按照規(guī)劃航跡作業(yè)時采集數據的實際效果較好。如圖7無人機在大壩14壩段區(qū)域所拍攝的一幅影像所示，其中相機角度正射于壩面，無明顯偏移，畫面質量清晰，光線均勻分布，同時滿足后期數據處理的像素數量及精度要求。

無人機在大壩左側第一航帶所攝影像拼接結果如圖8所示，拼接效果良好，各個航攝點在同一航帶內保持同一水平高度上，確保了圖像的一致性和準確性。此外，相鄰航片的旁向重疊率達到預定的拼接標準，確保了圖像間的無縫對接，提高了畫面整體清晰度和細節(jié)表現(xiàn)。

基于某張原始影像所提取的壩面裂縫分析結果如圖9所示，清晰展示了壩面裂縫的詳細情況，驗證了影像數據在后期處理的可靠性和精準性。

4 結 論

針對現(xiàn)有常規(guī)航跡規(guī)劃方法不能滿足雙曲結構的特高拱壩巡檢難題，研究提出了一種特高拱壩的無人機巡檢航跡規(guī)劃新方法。首先，基于大壩施工圖紙，構建拱壩函數模型；其次，依據無人機和相機型號及航空攝影要求確定各項航空攝影參數信息，并以此計算拱壩主體和泄洪口區(qū)域的攝影航跡點；然后對航攝點進行坐標轉換，以符合航跡任務坐標輸入要求；再對特高拱壩主體邊緣位置進行范圍劃定，去除巡檢范圍外航拍點信息；最后根據無人機續(xù)航時間及飛行速度將航攝點均勻分配到各臺無人機上。

與現(xiàn)有技術相比，該方法考慮了特高拱壩幾何結構的特殊性，將巡檢區(qū)域分區(qū)并分區(qū)作業(yè)。針對不同的拱壩主體和泄洪口建造結構，采取不同的航攝距離，在保證攝影精度的前提下，保證巡檢作業(yè)的安全可靠。此外，該方法充分考慮了航空攝影作業(yè)中地面分辨率、航向重疊度和旁向重疊度的要求，有效保證了航拍影像的精度及后期圖像拼接與病害監(jiān)測工作的順利開展。本文所提方法成功應用于云南省小灣水電站的實際巡檢中，不僅顯著提高特高拱壩的巡檢效率和安全性，為流域安全監(jiān)測提供了技術支撐，也為類似復雜大型結構的無人機監(jiān)測技術提供新的研究思路和應用實踐實例。

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Unmanned aerial vehicle inspection trajectory planning method for extra-high arch dams

Abstract：

Due to the low efficiency and high safety risks associated with traditional high-altitude hanging methods for dam surface inspections，conventional unmanned aerial eehicle flight path planning methods fail to meet the inspection requirements of hyperbolic structures in ultra-high arch dams.In response，a novel unmanned aerial vehicle flight path planning method specifically designed for the inspection of ultra-high arch dams was proposed and applied to Xiaowan Hydropower Station in Yunnan Province.First，a mathematical model of the arch dam was constructed.Then，based on camera parameters and aerial photography requirements，various aerial photography parameters were determined，and the photography waypoint coordinates were calculated.Next，the waypoint coordinates were transformed，and finally，the flight path points were confined and assigned to different unmanned aerial vehicle groups based on the actual conditions in the field.The results showed that unmanned aerial vehicle images collected based on this flight path planning method can achieve complete coverage of the dam surface，with high image quality that meets the requirements for subsequent data processing.The research results can provide technical support for safety monitoring in river basins and offer a new approach to flight path planning for other similar large and complex structures.

Key words：

security monitoring； intelligent inspection； trajectory planning； extra-high arch dam； unmanned aerial vehicle； Xiaowan Hydropower Station