基于5G低轨卫星的电力无人机智能云控系统和云控方法与流程

基于5g低轨卫星的电力无人机智能云控系统和云控方法
技术领域
1.本发明涉及电力通讯技术领域，具体涉及一种基于5g低轨卫星的电力无人机智能云控系统。


背景技术：

2.随着我国经济的高速发展，特高压、大功率、长距离输电线路的规模不断增大，其线路走廊长期暴露在野外环境，受天气和电力负荷自身因素的影响，输电线路的损伤概率不断增大。同时，特高压输电线路日渐成为国家互联电网中的关键组成，电网的安全关系到国家经济的发展以及社会秩序的稳定。在电网运行的同时，需定期检验电网中的输电信息，保证电网时刻处于正常工作状态。目前常规的人工巡检方式，工作条件艰苦、劳动强度大，巡检效率低，并且部分巡检项目靠人工方法难以完成。因此，常规的电力巡检方式，已不能满足现代化智能电网的发展和安全运行需求，特高压电网亟需安全、先进、科学、高效的电力巡检方式。
3.在这种情况下，智能巡检系统应运而生。智能巡检系统指的是利用直升机、电力无人机、机器人等各类智能终端进行高压输电线路巡检的智能化系统。智能巡检系统能够有效地提升输电线路巡检工作的运维水平、提高工作效率、减小劳动强度。
4.目前电力巡检领域使用的电力无人机以人为使用遥控器进行手动控制为主，这些电力无人机数据传输和图像传输系统大多使用2.4g/5.8g无线频段或4g移动通信技术进行通信。由于这些通信系统的设计未能有效考虑各类物联网应用场景，因此普遍存在通讯速率低、控制范围小、传输延迟大等一系列固有问题，这些问题导致了长期以来无法对电力巡检无人机领域进行有效的智能化、无人化、自动化设计，严重制约了电力巡检无人机的应用场景和应用效果。
5.另一方面，随着5g移动通信系统技术的发展，虽然5g移动通信以其embb（增强型移动宽带）、mmtc(海量机器类通信)、urllc（超可靠、低时延通信）的三大特性，有力地对各类蜂窝网络应用提供了通信技术的支持，但是，5g移动通信地面移动通信的部署，仍然是以城市等人口集中地区的大规模蜂窝型覆盖，以及点状工业互联网热点区域的补点型覆盖为主，而对于电力特高压沿线巡检场景所要求的野外超长距离覆盖场景，若通过移动运营商的5g蜂窝覆盖，则存在大量无法解决的弊端，如接入数量低单位成本高、基站对电力无人机的仰角受限、基站回传网铺设困难、基站运维困难等等。
6.如何针对电力特高压沿线巡检场景实现低成本、高可靠、高智能的智能化巡检，是一个有待解决的问题。


技术实现要素：

7.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于5g低轨卫星的电力无人机智能云控系统，以对电力通信网络这一重要的通信应用场景形成有力支撑，同时将5g技术的先进特性加以利用，并避免沿输电线路大量铺设5g基站而形成带状覆盖的高额成本支出，从而实现
低成本、高可靠、高智能的智能化巡检。
8.本发明的一个方面，提供了一种基于5g低轨卫星的电力无人机智能云控系统，该系统包括：低轨道卫星通信网络、电力无人机和无人机云脑平台；所述低轨道卫星通信网络包括在低轨道部署的基于5g通信技术的低轨卫星星座和低轨卫星基站，所述低轨卫星星座中低轨卫星的5g空口针对低轨卫星高速移动产生的频移进行了频偏预校正；所述低轨卫星基站基于电力无人机的多普勒频移和低轨卫星的多普勒频移量进行频偏补偿，以使得电力无人机能够与低轨卫星通过5g空口进行通信；所述电力无人机与所述低轨卫星星座通过5g通信技术互联，所述电力无人机用于进行电网巡检场所电力监测数据的实时采集，并经由所述低轨道卫星通信网络向所述无人机云脑平台进行发送；所述无人机云脑平台对从所述电力无人机接收的电力监测数据进行处理，生成实时控制指令，并通过所述低轨道卫星通信网络向所述电力无人机发送所述实时控制指令。
9.在本发明一些实施方式中，所述电力监测数据包括以下数据中的部分或全部数据：无人机双目视觉数据、激光雷达数据、imu惯导数据、gps数据、光流数据和气压计数据。
10.在本发明一些实施方式中，所述低轨卫星的多普勒频移量基于如下公式计算：其中，f3表示低轨卫星的多普勒频移量；c表示光速，f表示电磁波频率，表示低轨卫星和电力无人机的相对位置，表示低轨卫星和电力无人机的相对速度。
11.在本发明一些实施方式中，所述低轨卫星和电力无人机的相对位置基于如下公式计算得到：其中，表示低轨卫星的位置矢量，表示电力无人机的位置矢量；低轨卫星和电力无人机的相对速度基于如下公式计算得到：其中，表示低轨卫星的速度矢量，表示电力无人机的速度矢量。
12.在本发明一些实施例中，所述无人机云脑平台基于vins-fusion算法进行电力监测数据的处理以及实时控制指令的产生；所述低轨卫星的轨道高度在500~1000公里之间，所述低轨卫星星座包括64颗低轨卫星。
13.本发明的另一方面，提供了一种基于5g低轨卫星的电力无人机云控方法，所述方法包括以下步骤：利用构建的低轨道卫星通信网络中所部署的基于5g通信技术的低轨卫星基站基于电力无人机的多普勒频移和低轨卫星的多普勒频移量进行频偏补偿，以使得低轨卫星能
够与电力无人机通过5g空口进行通信，其中，所述低轨卫星星座中低轨卫星的5g空口针对低轨卫星高速移动产生的频移进行了频偏预校正；利用电力无人机在电网巡检场所进行电力监测数据的实时采集，并经由低轨道卫星通信网络利用5g空口与低轨卫星进行通信，以将采集的电力监测数据发送给无人机云脑平台；由所述无人机云脑平台对从所述电力无人机接收的电力监测数据进行处理，生成实时控制指令，并通过所述低轨道卫星通信网络向所述电力无人机发送所述实时控制指令。
14.本发明实施例提供的基于5g低轨卫星的电力无人机智能云控系统和方法，通过使用部署在低轨道的5g低轨卫星星座，实现了对无人机的全球通信覆盖，实现了无人机的全程在线和高速数据传输，从而实现低成本、高可靠、高智能的智能化巡检。
15.本发明的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本发明的实践而获知。本发明的目的和其它优点可以通过在书面说明及其权利要求书以及附图中具体指出的结构实现到并获得。
16.本领域技术人员将会理解的是，能够用本发明实现的目的和优点不限于以上具体所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本发明能够实现的上述和其他目的。
附图说明
17.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，并不构成对本发明的限定。在附图中：图1为本发明一实施例中基于5g低轨卫星的电力无人机智能云控系统的架构图。
18.图2为本发明一实施例中低轨卫星多普勒频偏补偿子系统的结构示意图。
19.图3为低轨卫星轨道几何关系示意图。
20.图4为本发明一实施例中电力无人机云脑系统的子系统关系图。
21.图5为本发明一实施例中电力无人机云脑系统的数据流图。
22.图6为本发明一实施例中电力无人机云脑系统的算法模块组成。
23.图7为本发明一实施例中多普勒频移效应示意图。
具体实施方式
24.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
25.在此，还需要说明的是，为了避免因不必要的细节而模糊了本发明，在附图中仅仅示出了与根据本发明的方案密切相关的结构和/或处理步骤，而省略了与本发明关系不大的其他细节。
26.应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、要素、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、要素、步骤或组件的存在或附加。
27.为了将5g技术的先进特性加以利用，并避免沿输电线路大量铺设5g基站而形成带
状覆盖的高额成本支出，本发明提供了一种基于5g低轨卫星的电力无人机智能云控系统。该系统通过在低轨道部署使用了5g技术的低轨卫星星座，来对电力输电行业形成低成本、高可用的大面积5g覆盖，并基于这个天基5g电力专网，实现对特高压沿线的无人机智能巡线系统。
28.考虑到电力输电线路距离长、对高覆盖和低延时要求高，而相对于城市5g蜂窝的接入点数有限，本发明专门优化设计了由64颗低轨卫星构成的5g星座，并以低成本、高可靠、高智能为目标，实现了基于此电力5g星座的无人机低轨卫星智能云控系统。
29.图1所示为本发明一实施例中基于5g低轨卫星的电力无人机智能云控系统的架构图。如图1所示，整个电力无人机智能云控系统包括：电力无人机、低轨道卫星通信网络和无人机云脑平台三部分。
30.其中，低轨道卫星通信网络包括在低轨道部署的基于5g通信技术的低轨卫星星座和低轨卫星基站。
31.电力无人机与低轨卫星星座通过5g通信技术互联，电力无人机用于进行电网巡检场所电力监测数据的实时采集，并经由低轨道卫星通信网络向无人机云脑平台进行发送。
32.无人机云脑平台用于对从所述电力无人机接收的电力监测数据进行处理，生成实时控制指令，并通过低轨道卫星通信网络向电力无人机发送生成的实时控制指令。
33.低轨卫星，也称为近地轨道卫星，特指轨道飞行高度为200~2000km的卫星。本发明实施例中，电力无人机智能云控系统的低轨卫星的轨道高度优选在500~1000公里之间。
34.由于卫星到电力无人机的距离远大于5g基站到移动终端（本发明中为电力无人机）的距离，同时，低轨卫星的运行速度在约2.8万公里/小时，远大于地面车辆的移动速度，这两大特点就造成了巨大的通信时延以及巨大的多普勒频移（或称频偏）。为了解决这一问题，需要对现有通信控制过程进行优化，以解决由于低轨卫星高速移动所带来的多普勒频移。在5g通信系统的定义中，最高可支持的移动物体速度是500km/h，在2g载频上的多普勒频移约1khz；但是，低轨卫星的典型运行速度在约7km/s，假设上下行为20g的载波，对应的多普勒频移约370khz，远远高于5g通信系统的容忍门限。为了解决这一问题，本发明通过在低轨卫星5g空口进行了频偏预校正，从而可以对大频移进行补偿。
35.在本发明实施例中，在低轨卫星星座中低轨卫星的5g空口针对低轨卫星高速移动产生的频移进行了频偏预校正。
36.由于低轨卫星的运行状态是可以精确预知的，电力无人机的经纬度坐标也是可以实时测量的，可得到电力无人机到低轨卫星的多普勒频移为：f=f1+f2+f3。其中f1是低轨卫星高速移动和移动终端移动之外的其它因素导致的频移，f2是由电力无人机运动产生的频移，f3是由低轨卫星高速移动产生的频移（下文简称为低轨卫星的多普勒频移），f1《《 f2《《 f3。
37.因此，通过在低轨卫星5g空口上对频移f3进行预补偿，即可使得电力无人机与低轨卫星的频移变为，从而大大降低了频移，使得5g空口可以支撑残余的多普勒频移，从而使得电力无人机可以直接与低轨卫星通过5g空口进行通信。在本发明实施例中，通过低轨卫星基站高速运动产生的频偏f3进行频偏补偿，便使得电力无人机能够与低轨卫星通过5g空口进行通信。
38.低轨卫星的多普勒偏移f3与电磁波的波长
휆
成反比例关系，而收发信号双方的相
对运动速度与多普勒偏移值f3成正比例关系，同时多普勒频移值f3和收发信号双方的连线与运动方向的夹角的余弦值成正比例关系。因此，如果信号接收端与信号发送端朝相反的方向运动，多普勒频移值
푓3则为负；在相向运动的情况下，多普勒频移值
푓3则为正。
39.ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（1）公式（1）中，为低轨卫星的多普勒频移量，为低轨卫星相对无人机的速度，为电磁波波长，为低轨卫星和电力无人机的连线与运动方向的夹角，示意图见图7。图7中，s为移动终端，u为低轨卫星初始位置，a为低轨卫星运动后的位置，d为低轨卫星运动的轨迹距离，为低轨卫星在移动终端方向的投影距离。
40.低轨卫星多普勒频偏补偿子系统如图2所示。如图2所示，移动终端（本发明中为电力无人机）反射信号后，由低轨卫星进行转发至低轨卫星基站，低轨卫星基站接收信号，进行多普勒频移
푓3测量（计算），并相应获得多普勒频移补偿量进行频偏补偿；在低轨卫星基站向低轨卫星发射信号之前同样会计算前向链路的多普勒频移，计算原理和移动终端到低轨卫星的频偏计算一致，并基于计算的前向链路的多普勒频移进行频偏矫正，低轨卫星基站在进行频偏矫正后可向低轨卫星发送通信信号。低轨卫星接收到来自低轨卫星基站的通信信号后会转发给移动终端，由移动终端接收信号，移动终端接收信号，进行多普勒频移
푓3测量（计算），并相应获得多普勒频移补偿量进行频偏补偿，由此实现移动终端与低轨卫星通信系统之间的通信。
41.卫星星座的几何关系如图3所示，图3中，oxyz表示的坐标系为赤道惯性坐标系，o为地心原点；xy所在平面为赤道平面，z轴为与赤道平面垂直的轴，图3中星号（“*”）表示卫星位置，卫星实际运行轨道所在的平面为轨道平面，i为轨道平面倾角，即卫星轨道平面与地球赤道面之间的夹角。图3中r为卫星的轨道半径；a为椭圆轨道的长半径；为轨道近地点角距，即在轨道平面上近地点与升交点所对应的地心夹角；v表示真近点角（轨道平面上卫星与近地点之间的地心角），为轨道升交点赤经，即在地球赤道平面上，升交点与春分点之间的地心夹角。
42.在本发明实施例中，多普勒频移的计算及补偿算法如下：1）在低轨卫星轨道参数确定的情况下，低轨卫星在任意时刻t的位置矢量信息表示如下：；其中，为轨道椭圆的长半径，为轨道椭圆偏心率，e为轨道偏近点角，为低轨卫星在地球坐标中的位置角度，为移动终端在地球坐标中的角度。基于图3的低轨卫星星座的几何关系，和分别满足以下公式：
；；其中，p
x
，py和pz分别为低轨卫星在地球坐标中的位置三维角度；q
x
，qy和qz分别为移动终端在地球坐标中的位置三维角度。
43.2）在卫星轨道参数确定的情况下，低轨卫星在任意时刻任意位置的速度信息表示如下：；其中，为地球引力参数。
44.3）基于电力无人机的实际位置变化信息，可得到电力无人机的当前位置 和速度矢量 ：；其中，为地球半径，为电力无人机的海平面高度，l为低轨卫星的经度，b为低轨卫星的纬度，表示移动终端的移动速度标量，r为低轨卫星的轨道半径，为轨道椭圆的长半径。
45.4）基于低轨卫星和电力无人机的位置和速度可计算得出低轨卫星和电力无人机的相对位置和相对速度矢量：的相对位置和相对速度矢量：其中，表示低轨卫星的速度矢量，表示电力无人机的速度矢量。
46.5）基于图7，无人机电磁波向低轨卫星方向的传播速度为：于是可计算得出低轨卫星和电力无人机的多普勒频移：
其中，为电磁波空气传播速度，为电磁波的频率。
47.6）低轨卫星基站基于上述计算得出的低轨卫星和电力无人机的多普勒频移量，便可以在原有通信频率的基础上根据多普勒频移量进行频偏补偿。
48.通过多普勒频偏补偿，便可以利用低轨卫星网络实现电力无人机云脑平台（或简称为“无人机云脑平台”）对电力无人机的远程控制。
49.图4为本发明实施例的基于5g低轨卫星的电力无人机智能云控系统中，电力无人机终端与云脑平台的数据流和控制流交互流程，该流程包括如下步骤：1）电力无人机控制各路传感器单元实现实时数据采集。
50.本发明一实施例中，电力无人机可包括：无人机飞行控制系统（简称无人机飞控系统）、无人机主控系统和无人机通信系统，电力无人机还安装有各种传感器，如双目视觉感测单元、gps单元、惯性传感器（inertial measurement unit，imu）。此外，为了扩展电力无人机云脑平台的数据感知能力，还为电力无人机搭载了激光雷达、光流摄像头、气压计等传感器，以为电力无人机的赋能提供全方位数据。无人机飞控系统用于进行无人机的飞行控制，用于基于gps定位实现无人机速度和飞行方位等的控制。无人机主控系统用于控制无人机的各种传感器进行巡检数据的实时采集，例如，可控制气压计进行气压计数据的采集，控制光流摄像头进行光流数据的采集，控制gps模块进行gps数据的采集、控制imu进行imu惯性导航（简称imu惯导）数据的采集、控制激光雷达进行激光雷达数据的采集以及控制双目视觉系统进行双目视觉数据的采集，由于各路传感器的设置基于现有技术可以实现，在此不再赘述。无人机通信系统用于控制无人机的低轨卫星通信单元实现与5g低轨卫星的通信。无人机飞控系统例如由无人机飞控板实现、无人机主控系统和无人机通信系统例如可以集成在无人机板载cpu中，但本发明并不限于此。
51.本发明实施例中，电力无人机板载cpu控制各路传感器单元实现实时数据采集，采集的数据流如图5所示。在此，图5所示的数据流仅为示例，本发明并不限于此，可以基于需求进行更多或更少数据的采集。数据流可融合在一起进行发送，也可以分别进行发送。
52.2）实时采集到数据后，电力无人机板载cpu进一步利用卫星通信单元通过机载卫星通信链路（如图4中的5g低轨道卫星通信链路），实时将采集得到的数据流经过压缩和加密后发送到电力无人机云脑平台。
53.3）电力无人机云脑平台（如电力无人机云脑平台中的无人机卫星云控智能系统）对从电力无人机接收的数据流进行解压和解密，并且，电力无人机云脑平台通过预定算法对数据流进行实时处理，并生成远程实时控制指令（控制流），如用于控制飞行的飞行控制指令、用于控制数据采集操作的操作控制指令和用于控制电力无人机之间的协同工作的协作控制指令等。
54.在本发明一些实施例中，电力无人机云脑平台可通过预定算法链对数据流进行实时处理。图6为本发明一实施例中，电力无人机云脑平台中的算法模块的组成示例。如图6所示，电力无人机云脑平台采用vins-fusion算法进行电力无人机控制，vins-fusion 是一种
基于优化的多传感器状态估计器算法，可实现电力无人机对电力业务场地的建图、自主定位与路径规划。vins-fusion 算法需要实时获取电力无人机的imu惯导数据、gps数据以及双目视觉数据等，来实时有效的产生无人机的控制指令序列。在本发明实施例中，vins-fusion 算法可包括：跟随（follow）算法、探索（exploration）算法、避障（avoidance）算法、操作（manipulation）算法、感知（perception）算法、建图（如simultaneous localization and mapping，slam）算法、诊断（diagnosis）算法和定位（location）算法，由于这些算法本身属于现有算法，在此不再赘述。
55.在本发明实施例中，电力无人机云脑平台通过低轨卫星通信链路向无人机机载cpu发送生成的实时远程控制指令。实时控制指令利用电力无人机云脑平台中低轨卫星通信单元经由通信卫星转发至电力无人机，使得电力无人机的控制系统控制无人机的相应操作。此外，电力无人机机载cpu向无人机飞控板发送实时控制指令，驱动电力无人机实时动作。本发明通过使用部署在低轨道的5g低轨卫星星座，实现了对电力无人机的全球通信覆盖，实现了电力无人机的全程在线和高速数据传输。
56.传统的电力无人机均通过wi-fi或运营商蜂窝网络实现无线通信，而无论是wi-fi还是运营商蜂窝网络，其有限的通信距离都导致无人机无法完成长距离无人自动巡检过程中的通信控制；相反，本发明通过对现有通信控制过程进行优化，使用部署在低轨道的5g低轨卫星星座，实现了对电力无人机的全球通信覆盖，实现了电力无人机的全程在线和高速数据传输，从而实现5g低轨卫星电力专网以及基于5g低轨卫星电力专网的低成本、高可靠、高智能的智能化巡检。
57.传统的无人机算法，均在机载电脑本地运算完成，而本发明中，实现了5g星座互联的电力无人机，将复杂算法全部迁移至云主机上部署的无人机云脑进行运算，并通过超低延时的5g星座进行实时的远程控制；这样，通过将无人机大脑部分后移至云脑，使得电力无人机的各种传感、识别和认知等任务，能够不再受机载本地电脑运算能力和功耗的限制，从而为实时实现高度复杂的各类电力行业ai应用提供了计算容器，同时，由于这一计算资源的部署采用云脑方式进行，因此，算力的水平扩展和升级都将可以远程无缝完成，极大的提升了无人机功能扩展和演进的便捷程度。
58.本发明不仅实现了将电力无人机的大脑部分转换为远程云脑，同时，还通过模型共享、数据融合等技术，可以实现各个无人机之间的知识共享和数据融合，从而可以执行非常复杂的多机群在线协作任务，更进一步地，在远程云脑，还可以通过联邦学习技术，实现多机群的在线学习演化功能。
59.与前述系统相对应地，本发明还提供了一种基于5g低轨卫星的电力无人机云控方法，该方法包括以下步骤：（1）利用构建的低轨道卫星通信网络中所部署的基于5g通信技术的低轨卫星基站基于电力无人机的多普勒频移和低轨卫星的多普勒频移量进行频偏补偿，以使得低轨卫星能够与电力无人机通过5g空口进行通信，其中，所述低轨卫星星座中低轨卫星的5g空口针对低轨卫星高速移动产生的频偏进行了频偏预校正。
60.（2）利用电力无人机在电网巡检场所进行电力监测数据的实时采集，并经由低轨道卫星通信网络利用5g空口与低轨卫星进行通信，以将采集的电力监测数据发送给无人机云脑平台。
61.（3） 由所述无人机云脑平台对从所述电力无人机接收的电力监测数据进行处理，生成实时控制指令，并通过所述低轨道卫星通信网络向所述电力无人机发送所述实时控制指令。
62.需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
63.本领域普通技术人员应该可以明白，结合本文中所公开的实施方式描述的各示例性的组成部分、系统和方法，能够以硬件、软件或者二者的结合来实现。具体究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路（asic）、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。
64.还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
65.本发明中，针对一个实施方式描述和/或例示的特征，可以在一个或更多个其它实施方式中以相同方式或以类似方式使用，和/或与其他实施方式的特征相结合或代替其他实施方式的特征。
66.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。