本發明屬于路徑規劃，尤其涉及一種用于電力運維的無人機飛行路線規劃方法及系統。
背景技術：
1、傳統的電網巡檢依賴于人力，存在效率低、危險性大、覆蓋范圍有限等問題。隨著無人機技術的發展，使用無人機進行電網巡檢成為可能，它能更高效、更安全地完成巡檢任務。然而，如何精確規劃無人機的飛行路線，確保覆蓋所有關鍵點并最大化無人機的續航能力，是目前亟需解決的問題。
技術實現思路
1、本發明的目的在于提供一種用于電力運維的無人機飛行路線規劃方法及系統，可以通過以下技術方案實現：
2、第一方面，本技術實施例提供了一種用于電力運維的無人機飛行路線規劃方法，包括如下步驟：
3、采集待規劃飛行區域內的地理數據、氣象數據和電力設施數據；
4、預先獲取所述待規劃飛行區域的全局環境的三維點云地圖；
5、基于所述地理數據和所述電力設施數據，對所述三維點云地圖進行處理，得到所述三維點云地圖在三維空間中的不可通行區域、可通行區域和危險區域；
6、在所述待規劃飛行區域內排除不可通行區域，將可通行區域和危險區域集合為飛行路線規劃區域；
7、基于地理數據和氣象數據，在所述飛行路線規劃區域內生成多層規劃地圖；每層地圖信息包括這一層地圖中每個通行節點的通行類型和通行代價倍率；所述通行類型包括正常通行類型、減緩通行類型和阻礙通行類型；
8、基于無人機的始發地和目的地確定多條基礎飛行路徑并經過選擇從中確定最終飛行路徑；
9、基于所述地理數據對無人機在所述最終飛行路徑上的飛行過程進行避障規劃；
10、基于所述電力設施數據在所述最終飛行路徑上進行電網巡檢；
11、實時監測無人機按照規劃路徑飛行時的飛行狀態，記錄每一次飛行任務所產生的飛行數據，并依據所述飛行數據對無人機的飛行任務和飛行路徑進行調整和優化。
12、優選地，所述地理數據包括地形、障礙物、道路分布和土地類型分布；所述氣象數據包括溫濕度、降水、風速；所述電力設施數據包括桿塔位置信息、電力線路分布和電力設備位置。
13、優選地，確定最終飛行路徑，包括如下內容：
14、根據第一預設路徑規則從多條基礎飛行路徑中確定一條或多條第一飛行路徑；
15、若僅存在一條第一飛行路徑，則將此第一飛行路徑確定為最終飛行路徑；若存在多條第一飛行路徑，則根據第二預設路徑規則從多條第一飛行路徑中確定一條或多條第二飛行路徑；
16、若僅存在一條第二飛行路徑，將此第二飛行路徑確定為最終飛行路徑；若存在多條第二飛行路徑，則根據路徑規劃算法和自適應差分目標進化算法從多條第二飛行路徑中確定最終飛行路徑，具體為：
17、根據所述路徑規劃算法獲取最優飛行路徑；
18、根據所述自適應差分目標進化算法獲取航跡飛行路徑；
19、依據所述最優飛行路徑和所述航跡飛行路徑確定最終飛行路徑。
20、優選地，所述第一預設路徑規則包括如下內容：
21、飛行路徑對應的飛行高度大于飛行區域內的最高海拔或最高建筑物；
22、同一飛行區域內不存在與當前飛行任務相同的飛行任務；
23、飛行器的噪聲分貝數低于飛行區域內的分貝要求；
24、危險區域內的飛行路徑數量少于安全區域內的飛行路徑數量。
25、優選地，所述第二預設路徑規則包括如下內容：
26、飛行路徑的氣象環境滿足飛行器安全運行的運行要求；
27、飛行器在飛行路徑內的任務飽和度低于任務飽和度閾值；
28、飛行路徑內的飛行器數量少于數量飽和閾值。
29、優選地，根據所述路徑規劃算法獲取最優飛行路徑，包括如下內容：
30、s1，將始發地放入意向節點集合；
31、s2，在意向節點集合中選擇總代價值最小的節點作為當前父節點，將當前父節點移動至已訪問節點集合和規劃節點集合；
32、s3，根據每個節點的通行類型和通行代價倍率，計算當前父節點的鄰近節點中不在已訪問節點集合中，且不是阻礙通行類的節點的總代價值；將當前父節點的鄰近節點中不在已訪問節點集合中，并且不是阻礙通行類的節點加入意向節點集合；
33、其中，節點的總代價值為從始發地經父節點到達當前節點的途徑代價值與從當前節點到達目標節點的預估代價值的和；
34、s4，若當前父節點的鄰近節點中包含目標節點，則將目標節點移動至已訪問節點集合和規劃節點集合；在規劃節點集合中，根據節點間的父子關系查找得到最優飛行路徑；
35、s5，否則，返回步驟s2。
36、優選地，根據所述自適應差分目標進化算法獲取航跡飛行路徑，包括如下內容：
37、s101，確定規劃空間、始發地和目的地，利用啟發式初始化算法初始化種群，并完成相對極坐標個體向絕對值坐標個體轉化的種群預處理；
38、s102，根據航行速度和采樣時間步長，對種群個體完成航行跡點離散化；
39、s103，利用初始種群的個體的離散化航行跡點進行航跡約束驗證和目標值計算，并計算每個個體的所有約束的約束值之和；
40、s104，對父代種群按照自適應差分算子進行遺傳交叉與變異操作以形成子種群；
41、s105，完成子種群中子代個體航行跡點離散化，將離散化的航行跡點帶入問題模型，完成與個體約束、目標函數值及所有約束的約束值之和的計算；
42、s106，父代與子代形成混合群，對混合群實施改進的快速非支配排序，確定混合群各個體所分布的層；
43、s107，對混合群每一層的個體進行改進的聚集距離與排擠機制，根據支配關系及個體擁擠度從混合群中選取種群大小數目的個體組成新的父代種群；
44、s108，判斷進化過程是否結束，如果達到最大迭代的代數，轉入s109；否則轉入s104；
45、s109，從種群的非支配層中選出個體，其代表的航跡即為所求的所述航跡飛行路徑。
46、優選地，確定最終飛行路徑，具體為：
47、將所述最優飛行路徑與所述航跡飛行路徑進行路徑對比，若二者重合，則任選其一作為最終飛行路徑，否則對二者進行曲線擬合，以此確定最終飛行路徑。
48、優選地，進行避障規劃，包括如下內容：
49、基于所述地理數據得到多組障礙物信息，一組障礙物信息對應一個障礙物；其中，一組障礙物信息包括障礙物類型、無人機與障礙物的距離以及障礙物的位置；
50、根據多組障礙物信息確定對應的障礙物的威脅概率；
51、根據多組障礙物信息和障礙物對應的威脅概率得到避障策略；
52、根據所述避障策略控制無人機調整飛行狀態以避開障礙物并回歸原飛行航線；
53、所述原飛行航線表示在避障前為無人機設定的最終飛行路徑。
54、第二方面，本技術實施例提供了一種用于電力運維的無人機飛行路線規劃系統，應用于如上所述的無人機飛行路線規劃方法，包括：
55、數據獲取模塊，用于采集待規劃飛行區域內的地理數據、氣象數據和電力設施數據；
56、地圖生成模塊，用于預先獲取所述待規劃飛行區域的全局環境的三維點云地圖；
57、基于所述地理數據和所述電力設施數據，對所述三維點云地圖進行處理，得到所述三維點云地圖在三維空間中的不可通行區域、可通行區域和危險區域；
58、在所述待規劃飛行區域內排除不可通行區域，將可通行區域和危險區域集合為飛行路線規劃區域；
59、基于地理數據和氣象數據，在所述飛行路線規劃區域內生成多層規劃地圖；每層地圖信息包括這一層地圖中每個通行節點的通行類型和通行代價倍率；所述通行類型包括正常通行類型、減緩通行類型和阻礙通行類型；
60、路徑規劃模塊，用于基于無人機的始發地和目的地確定多條基礎飛行路徑并經過選擇從中確定最終飛行路徑；
61、避障規劃模塊，用于基于所述地理數據對無人機在所述最終飛行路徑上的飛行過程進行避障規劃；
62、電網巡檢模塊，用于基于所述電力設施數據在所述最終飛行路徑上進行電網巡檢；
63、反饋優化模塊，用于實時監測無人機按照規劃路徑飛行時的飛行狀態，記錄每一次飛行任務所產生的飛行數據，并依據所述飛行數據對無人機的飛行任務和飛行路徑進行調整和優化。
64、本發明的有益效果為：
65、（1）本發明從數據獲取到地圖生成，再到路徑規劃和避障規劃，最后再到電網巡檢和反饋優化，通過上述內容實現了完整的路徑規劃與避障巡檢過程，系統且智能地規劃無人機在電力運維中的飛行路線，令無人機能夠快速、精確地完成巡檢任務且避免了無效飛行，提升巡檢效率和安全性，確保電力設施的可靠運行。
66、（2）本發明首先采集待規劃飛行區域內的地理數據、氣象數據和電力設施數據；然后預先獲取待規劃飛行區域的全局環境的三維點云地圖；接著基于地理數據和電力設施數據，對三維點云地圖進行處理，得到三維點云地圖在三維空間中的不可通行區域、可通行區域和危險區域；然后在所述待規劃飛行區域內排除不可通行區域，將可通行區域和危險區域集合為飛行路線規劃區域；然后基于地理數據和氣象數據，在所述飛行路線規劃區域內生成多層規劃地圖；每層地圖信息包括這一層地圖中每個通行節點的通行類型和通行代價倍率；所述通行類型包括正常通行類型、減緩通行類型和阻礙通行類型；接著進行路徑規劃：基于無人機的始發地和目的地確定多條基礎飛行路徑；根據第一預設路徑規則從多條基礎飛行路徑中確定一條或多條第一飛行路徑；若僅存在一條第一飛行路徑，則將此第一飛行路徑確定為最終飛行路徑；若存在多條第一飛行路徑，則根據第二預設路徑規則從多條第一飛行路徑中確定一條或多條第二飛行路徑；若僅存在一條第二飛行路徑，將此第二飛行路徑確定為最終飛行路徑；若存在多條第二飛行路徑，則根據路徑規劃算法從多條第二飛行路徑中確定最終飛行路徑；然后進行避障規劃：基于所述地理數據對無人機在所述最終飛行路徑上的飛行過程進行避障規劃；接著進行電網巡檢：基于所述電力設施數據在所述最終飛行路徑上進行電網巡檢；最后進行反饋優化：實時監測無人機按照規劃路徑飛行時的飛行狀態，記錄每一次飛行任務所產生的飛行數據，并依據所述飛行數據對無人機的飛行任務和飛行路徑進行調整和優化。