无人机接触网巡检定位与路径优化研究

来源 :石家庄铁道大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tangjun6422443
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在高速铁路运营过程中,接触网主要承担供电任务,为保证机车的正常运行,必须对接触网进行定期巡检。现有的高速铁路接触网巡检4C检测系统存在着巡检频次低、受维修天窗期约束、夜间巡检条件差、检测区域有限等问题,而且现有的缺陷检测系统检测效率低,对于图像缺陷判别过分依赖人工。无人机巡检可以改善这一问题,扩展铁路巡检方法,提升巡检作业效率,保障高铁系统安全运营。目前无人机接触网巡检仍处于起步阶段,本文针对无人机接触网巡检进行定位和路径优化研究,主要研究工作如下:(1)针对现有的接触网检测系统的不足,结合接触网运行实际要求,制定了无人机在巡检过程中的运行规程,提出了无人机巡检的系统结构和需要实现的功能。(2)为实现对接触网支柱杆号码的识别,首先分析高铁接触网支柱杆号码的特点,然后对目标检测算法进行概述,综合比较,先采用YOLOv5算法对支柱杆号码进行定位,然后对支柱杆号码识别采用RNN(Recurrent Neural Network))、LSTM(Long Short-Term Memory)、GRU(Gated Recurrent Unit)网络分别与CTC(Connectionist Temporal Classification)网络进行联合,实验对比结果说明采用GRU+CTC网络的序列标注算法的综合性能更佳。(3)为实现对图像中GPS信息的提取,首先将SSD(Single Shot Multi Box Detector)、Faster R-CNN、CTPN(connectionist Text Proposal Network)算法进行比较,用这三种算法对五种不同情况的数据进行实验,虽然Faster R-CNN算法在准确率和召回率上占有优势,但消耗的时间过长,综合考虑采用CTPN算法作为定位算法。为了提升对GPS信息的识别准确率,在CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)的基础上,引进了注意力机制模块,对比五种不同数据的实验结果表明该算法识别准确率高、速度快。(4)对无人机的巡检方式进行分析,根据无人机对高铁接触网巡检的内容制定巡检流程,采用DP(Douglas-Peuker)算法去除冗余航点,以球体作为单元过滤无用航点,采用B样条法对巡航路径进行平滑处理,然后进行安全性校验,最后应用空间坐标关系对多段路径连接。在实际的巡检过程中,取得满意的拍摄效果,完成了路径巡航优化。
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