在國網新疆某供電公司輸電智慧監控指揮中心內，隨著工作人員在無人機自動巡檢平臺中按下無人機巡航按鍵，在距離83公里外的220千伏工業園變電站內，無人機立刻從復亞智能無人機自動機場飛出，并執行輸電線路自主巡檢任務，標志著新疆輸電線路無人機巡檢機場投入運行。
新疆地廣人稀，有著較為復雜的地形地貌以及氣候條件環境地區，而大型電網建設項目大多處在無人區，不可控因素多，人工電力巡線任務繁重辛苦。當前的無人機輸電線巡檢主要利用手動操控無人機的方式，人工控制無人機的飛行動作，巡檢質量與一致性受到飛手操作水平的影響，無法定量判斷設備狀態，并且培養出高水平的飛手需要投入金錢和時間。此外，無人機續航能力有限，無法長時間作業，人員、車輛需要長時間滯留現場等待無人機電池充電，長期以往嚴重制約巡視效率的提升，阻礙了無人機巡視工作的推廣。
國網新疆某供電公司作為無人機電力巡檢應用示范先行單位，將無人機自動巡檢系統納入常規巡檢工作中，減輕了一線輸電運檢人員的工作強度，實現了無人機電網作業時無人值守、自動飛行和數據傳輸等功能，引領綠色智能電網新趨勢。無人機自動機場作為為無人機提供起飛、停放的平臺，掛載北斗導航系統，建立厘米級精度的輸電網三維點云地圖，為無人機自主巡檢提供精細化航線規劃和航線安全保障。安裝在機場內的機械臂可以自動為巡檢中電量耗盡返回機場的無人機更換電池，使無人機繼續完成剩余巡視任務，實現無人機不間斷巡線作業。
點云數據采集，航線智能規劃
此前，無人機巡檢主要基于二維航線規劃，無法適應地形起伏、有障礙物體風險的作業條件，無法實現對桿塔和導線弧垂等目標精細化巡檢的要求。
復亞智能電力巡檢系統，通過激光雷達飛行掃描，完成對輸電線通道、桿塔、導地線及周邊環境的點云數據采集，形成三維點云模型。三維點云模型可以精準呈現線路通道走廊內目標物的空間位置和輪廓，自動識別提取桿塔、導地線、絕緣子等關鍵特征的空間參數，分析計算出導地線與地面、建筑、樹木等目標物之間的距離。基于點云數據，可靈活設計生成符合輸電線路桿塔巡檢要求的最佳航線，并進行調試和優化。相比于以往的人工打點試校，點云航線精度更高，將原本需要在室外進行的航線打點規劃工作轉變為室內工作，降低了作業難度，提升了安全性。
AI飛行大腦，全自動精細化巡檢作業
復亞智能電力巡檢系統搭載AI飛行大腦，讓飛行器具備環境感知和決策能力，執行精準降落和多項AI飛行任務。
基于激光點云數據生成三維桿塔模型進行無人機精細化航線規劃，在規劃時可確定桿塔部件三維坐標，自動計算無人機距離鐵塔的距離，保證航線安全。在執行輸電線路巡檢工作時，基于復亞自動飛行系統和厘米級RTK差分定位技術，實現無人機精準到達預設位置。基于AI飛行大腦內置的深度學習算法，精準識別目標物體，自動調整無人機云臺相機，將拍攝目標在鏡頭中的位置并自動對焦，有效排除桿塔上其他相似部件的干擾。機載AI飛行大腦可以自動控制無人機云臺相機，調節其角度和焦距，并對目標物進行放大拍攝，精準獲取高清圖像。同時，飛行大腦對拍攝質量進行自動判斷，當拍攝角度光線不符合拍攝要求時，將進行多次重新調整和拍攝，以確保拍攝質量。
無人機執行任務結束后，在自研的視覺降落算法和RTK的引導下，復亞智能電力巡檢系統利用視覺分層與無人機姿態估計技術，解決了無人機在準備降落期間飛行高度過高或過低導致攝像頭無法完整識目標點的問題。即便遇到機場氣流擾動或陣風，無人機也可以保持平穩的降落姿態，平緩地降落于起降平臺，將降落誤差縮小至厘米級。
電力行業使用無人機飛行系統大面積巡查輸電線路，已成為了當前最高效安全的智能巡檢工具，完成一座大鐵塔精細化巡檢僅需10分鐘，一座門字塔3分鐘，無人機單架次飛行6公里可以完成17級桿塔的巡檢，準確性高，耗時短，不僅將運維人員從高強度的體力勞動中逐步解放出來，還能在寒潮保電時期抵達巡檢人員無法到達或不便到達的地方，及時發現故障和缺陷，有力保障設備安全運行。
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