多旋翼无人机自主飞行控制任务系统的研究 CNR217-093

项目背景

某供电局输电所于2021年引入多旋翼无人机用于110kV和220kV输电线路巡检，在册无人机8架、持证飞手11人。巡检采用人工飞控模式——飞手通过遥控器手动操控飞行、通过图传画面目视检查绝缘子和金具。1基铁塔手动飞检平均耗时约15分钟，1.2km线路（约8基塔）需约2小时。全所11名飞手中仅有4名可完成精细化巡检（悬停于瓷瓶串旁拍摄多角度高清照片），其余7人仅能执行通道巡视（高空俯拍），人力资源利用率约36%。手动飞控极易因飞手疲劳导致漏检——2023年抽检记录显示约8%的绝缘子串未拍摄完整的4角度照片，缺陷识别率仅约68%（以事后人工复检为基准）。巡检照片存储在飞手SD卡中，回办公室人工整理归档，每100张照片分类耗时约40分钟。

存在问题

人工飞控效率低——1.2km线路巡检耗2h，且严重依赖于少数高水平飞手（4/11人）。拍摄完整性仅约92%——每基塔8个拍摄点有约8%漏拍。缺陷识别率仅68%（人工目视图传）。照片手动整理耗时——每100张照片需40分钟归档。RTK模块（定位精度约2cm）已配备但仅用于定点悬停，未与自动飞行任务联动，核心能力闲置。

创新目标

三项目标：一、研发自主飞行任务系统，将1.2km线路巡检从人工操控2h缩至30分钟以内；二、实现基于YOLOv8的绝缘子和金具缺陷自动识别，识别率≥85%；三、巡检照片自动按塔号和设备类型归档，减少90%人工整理工时。

技术方案

系统由地面站任务规划软件和机载AI模块组成。任务规划软件基于激光雷达先期扫描生成的三维点云模型——飞手在点云上为每基铁塔标注8个拍摄航点（塔头左右侧、绝缘子串上下端、地线支架和通道俯拍），设定每个航点的无人机位姿（经纬坐标、偏航角和云台俯仰角），生成全自动飞行任务文件上传至无人机。飞行过程中RTK模块提供厘米级定位——到达航点后自动悬停并触发相机拍摄，角度误差不超过±2°。机载AI模块基于YOLOv8模型，训练了绝缘子自爆、均压环倾斜、防振锤滑移和导线断股4类常见缺陷的3,200张标注样本，在无人机悬停拍摄的同时对照片进行实时推理（Jetson Orin NX计算模块，推理延迟约40ms/张），置信度>0.7的缺陷在地面站屏幕上以红框标出。巡检结束后系统自动按塔号、设备类型和拍摄角度归档照片，生成HTML格式巡检报告。

创新亮点

一是自主飞行替代全程手动操控——1.2km巡检从2h缩至25分钟，且任何持证飞手（包括经验较浅的7人）均可执行，人力利用率从36%升至100%。二是AI实时识别将缺陷发现从"回去后人工看图"变为"飞行中实时红框标出"——检出率91%，漏检率从32%降至9%。三是自动归档消除人工整理——每100张照片整理从40分钟缩至约5秒，年省约320工时。四是拍摄完整率从92%升至100%——所有规划航点均自动触发拍摄，彻底消除了人工漏拍的随机性。

落地应用效果

系统于2025年3月起试运行，已累计完成约120km线路的自主巡检。单次1.2km线路巡检耗时稳定在23至28分钟，拍摄完整率100%。AI在巡检过程中实时标出缺陷47处，经人工复核确认42处（正确率89.4%）。照片归档完全自动化。2025年输电所将自主巡检推广至全年总里程的70%（约340km），飞手从手动操控中解放出来，可将精力投入到缺陷研判和消缺方案制定中。

产出物：无人机自主飞行任务系统1套（含地面站规划软件、RTK飞控固件、YOLOv8四类缺陷模型）、飞手操作培训手册1份。

适用场景：110kV及以上架空输电线路的无人机常规巡检和精细化巡检，适用于通道巡视、故障特巡和新线验收等多种模式。

⚠️ 安全提示：飞行须遵守空域管理规定提前申请批准；自主飞行期间飞手须全程监控随时切换手动模式应对突发情况（如鸟类接近）；飞行高度须保持距导线以上不少于15m；AI缺陷识别结果为辅助参考，所有标注缺陷须经人工复核确认后方可派发消缺工单。