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多旋翼无人机自主飞行控制任务系统的研究 CNR217-093

专业部门:检修部  |  项目类型:科技项目
作者:研发部  |  审核:研发部  |  发布:2026-08-03  |  更新:2026-09-14
多旋翼无人机自主飞行控制任务系统的研究
📖 本案例为电力行业技术项目分享,仅供技术交流与知识参考。

项目背景

本文针对电力生产中的实际痛点,研发了多旋翼无人机自主飞行控制任务系统,有效提高了作业效率与安全水平。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。

对比维度传统方式本创新方案
作业效率耗时较长,步骤繁琐流程简化,效率提高明显
安全风险人工操作多,风险较高减少人工干预,安全性提高
适用范围场景受限通用性强,适用范围广
维护成本维护频繁,成本较高结构稳定,维护成本低

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。

常见问题

Q:该创新成果的适用场景有哪些?

A:本成果适用于电力系统各类相关作业场景,包括但不限于变电站运维、输电线路检修、配电作业等。具体应用时可根据现场实际情况进行调整。

Q:与传统方案相比,主要优势是什么?

A:主要优势体现在作业效率提升、安全风险降低、操作便捷性增强等方面。经过实际应用验证,综合效益显著。

Q:后续是否有升级计划?

A:将根据现场应用反馈持续改进改进,进一步提升性能和适用性,拓展更多应用场景。

数据来源:项目验收报告及现场应用统计,单位信息已脱敏处理。

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⚠️ 安全提示:本文为技术科普与选型参考,具体安装、检修须由持证专业人员按相关规程执行。

本项目相关常见问题

多旋翼无人机自主飞行控制任务系统主要解决哪些问题?+

系统主要解决人工飞控效率低、严重依赖高水平飞手、拍摄完整性不足、缺陷识别率低以及照片人工整理耗时五类问题。原有1.2km线路巡检需2小时、依赖4/11名高水平飞手、拍摄完整率仅92%、缺陷识别率约68%、每100张照片归档需40分钟。

该系统的技术方案由哪几部分组成?+

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三维点云标注航点和无人机位姿,生成全自动飞行任务文件;机载AI模块基于YOLOv8模型,在悬停拍摄同时对照片实时推理,置信度大于0.7的缺陷以红框标出,推理延迟约40毫秒每张。

系统采用什么模型进行缺陷自动识别,训练样本量是多少?+

系统采用YOLOv8模型,针对绝缘子自爆、均压环倾斜、防振锤滑移和导线断股4类常见缺陷进行识别,训练样本为3200张标注样本,部署于Jetson Orin NX计算模块,悬停拍摄同步实时推理,置信度大于0.7的缺陷在地面站屏幕上以红框标出。

系统应用后巡检效率和人机协同指标提升多少?+

1.2km线路巡检耗时从2小时缩至25分钟;任何持证飞手包括经验较浅人员均可执行,人力利用率从约36%升至100%;缺陷检出率约91%,漏检率从32%降至9%;拍摄完整率从约92%升至100%;每100张照片归档从约40分钟缩至约5秒,年节省约320工时。

RTK模块在系统中起到什么作用?+

RTK模块定位精度约2厘米,飞行过程中提供厘米级定位。无人机到达航点后自动悬停并触发相机拍摄,机载姿态角度误差不超过±2度,实现自动飞行与定点拍摄的精确联动,改变了原有人工操控模式,保障了拍摄角度与位置的标准化。

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