陶雄俊,阮 峻,王安軍

(中國(guó)南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司 超高壓輸電公司 昆明局,昆明 650217)

無(wú)人機(jī)高空巡檢是確保電力輸電線路安全穩(wěn)定的有效方式[1],它在輸配電線路災(zāi)害分析、故障預(yù)警預(yù)報(bào)告和電力資源調(diào)配等方面發(fā)揮著重要優(yōu)勢(shì),提高了對(duì)電力巡檢工作的效率.自主導(dǎo)航[2,3]是無(wú)人機(jī)巡檢研究的重點(diǎn)內(nèi)容,其核心問(wèn)題是從預(yù)設(shè)位置點(diǎn)到停留點(diǎn)的一個(gè)運(yùn)動(dòng)路徑,采取特定的控制策略調(diào)整無(wú)人機(jī)的行為,使其移動(dòng)位置逐步逼近最佳期望位置值,實(shí)現(xiàn)在每個(gè)線段上的自主導(dǎo)航功能.針對(duì)路徑導(dǎo)航控制問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者提出了不同的觀點(diǎn)和方法,主要分為基于視覺(jué)圖像[4,5]的控制方法和基于信息交互的[6,7]控制方法.其中,信息交互的控制方法是對(duì)外界環(huán)境進(jìn)行信息建模,實(shí)現(xiàn)交互感知的過(guò)程,可以構(gòu)建精準(zhǔn)的環(huán)境模型,解決高空復(fù)雜環(huán)境不確定信息和外界因素的干擾.

隨著智能信息交互技術(shù)的迅速發(fā)展,通過(guò)自然語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程人機(jī)交互成為了救災(zāi)救援、事故快速處理、任務(wù)出行的應(yīng)用熱點(diǎn)[8].類似人與人之間的語(yǔ)言交流,它的基礎(chǔ)是一個(gè)相互理解的過(guò)程,操作人員發(fā)出自然語(yǔ)言的指令,機(jī)器載體接收指令完成相應(yīng)的動(dòng)作或任務(wù).文獻(xiàn)[9]提出將自然語(yǔ)言用于機(jī)器載體的導(dǎo)航,但更多采用編程語(yǔ)言處理特定的人機(jī)交互,沒(méi)有涉及到對(duì)環(huán)境的知識(shí)建模,使機(jī)器載體不能夠很好地感知周邊環(huán)境并對(duì)導(dǎo)航做出實(shí)時(shí)調(diào)整;文獻(xiàn)[10]研究了基于自然語(yǔ)言的物體空間關(guān)系,運(yùn)用空間角色標(biāo)注方法為路徑的導(dǎo)航提供了語(yǔ)義知識(shí)標(biāo)注;而文獻(xiàn)[11]通過(guò)對(duì)復(fù)雜的語(yǔ)義地圖進(jìn)行探索,實(shí)現(xiàn)層級(jí)式的空間表達(dá)模型和自然語(yǔ)言處理方法,并以基于描述邏輯的本體語(yǔ)言的形式儲(chǔ)存,但針對(duì)輸電線路上的巡檢需要從三維空間角度構(gòu)建電力系統(tǒng)實(shí)體,進(jìn)而更有效地提供導(dǎo)航服務(wù).

綜合以上所述,由于語(yǔ)義交互方法大都應(yīng)用與地面機(jī)器人的導(dǎo)航[12,13],較少涉及無(wú)人機(jī)的應(yīng)用,因此本文引入語(yǔ)義知識(shí)的概念,以構(gòu)建輸電線路人機(jī)交互的語(yǔ)義拓?fù)潢P(guān)系為基礎(chǔ),目的是為無(wú)人機(jī)應(yīng)用于電力巡檢過(guò)程的自然語(yǔ)言交互方式,將環(huán)境信息作為先驗(yàn)知識(shí)和推理的基礎(chǔ),服務(wù)于無(wú)人機(jī)電力巡檢的導(dǎo)航控制.

1 系統(tǒng)架構(gòu)

1.1 框架模型

語(yǔ)義交互導(dǎo)航框架分為感知運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)處理層和人機(jī)交互層.如圖1所示,它是整個(gè)系統(tǒng)的底層框架.

圖1 語(yǔ)義交互導(dǎo)航框架圖

感知運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)處理層用于對(duì)無(wú)人機(jī)的感知數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的過(guò)程,包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器、領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)和自然語(yǔ)言文本,領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)將當(dāng)前無(wú)人機(jī)感知的信息實(shí)體通過(guò)自然語(yǔ)言文本在線構(gòu)建為拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)關(guān)系,用邏輯形式化描述具體的概念、實(shí)例和關(guān)系,并生成自然語(yǔ)言理解的解析器,存儲(chǔ)于無(wú)人機(jī)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器中;人機(jī)交互層,包括導(dǎo)航控制和巡檢監(jiān)視服務(wù)器,用于將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器的知識(shí)信息導(dǎo)入到巡檢監(jiān)視系統(tǒng)服務(wù)器,巡檢服務(wù)器將自然語(yǔ)言的解析接口進(jìn)行算法控制,從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)的語(yǔ)義交互控制.

1.2 領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)構(gòu)建

本文的研究目的是對(duì)無(wú)人機(jī)基于自然語(yǔ)言的巡檢導(dǎo)航,控制的巡檢無(wú)人機(jī)在處于高空環(huán)境,導(dǎo)航用語(yǔ)中有大量的輸配電線路上的知識(shí)概念,將這些知識(shí)層次的概念描述為一個(gè)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)[14]SemTrans,根據(jù)其定義由實(shí)體對(duì)象信息和環(huán)境信息構(gòu)成,并表示為:無(wú)人機(jī)在未知環(huán)境中發(fā)生位置和姿態(tài)變化,構(gòu)建增量式的語(yǔ)義拓?fù)潢P(guān)系,同時(shí)在變化過(guò)程中,根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)估計(jì)自身所在位置,從而實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)電力巡檢的導(dǎo)航.巡檢過(guò)程由兩部分組成:(1)定位:無(wú)人機(jī)需要找到自身在環(huán)境中的位置;(2)建圖:無(wú)人機(jī)需要對(duì)所處環(huán)境進(jìn)行特征描述,并分析周邊環(huán)境信息,而環(huán)境信息來(lái)源于層次概念定義,如圖2所示,在Protégé[15]平臺(tái)中,首先考慮描述巡檢空間內(nèi)的最小單位,即區(qū)域和節(jié)點(diǎn).以桿塔為一個(gè)區(qū)域單位將巡檢系統(tǒng)劃分為n個(gè)區(qū)域,每個(gè)區(qū)域內(nèi)設(shè)有實(shí)體對(duì)象,實(shí)體對(duì)象包括閘閥、絕緣子、輸配線路等;周邊環(huán)境信息包括樹(shù)障、地形、斷面、風(fēng)偏、電磁等;節(jié)點(diǎn)為區(qū)域與區(qū)域之間的連接點(diǎn),最小單元可按不同的視角歸屬為不同的類,形成輸電線路上的領(lǐng)域知識(shí)本體模型.

圖2 輸電線路領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)模型SemTrans

2 語(yǔ)義拓?fù)潢P(guān)系

2.1 感知數(shù)據(jù)映射

為將無(wú)人機(jī)所感覺(jué)數(shù)據(jù)處理映射為計(jì)算機(jī)可理解的語(yǔ)義符號(hào),根據(jù)姿態(tài)位置變化使用激光掃描儀形成帶標(biāo)簽的位置,采用RGB 視覺(jué)識(shí)別和動(dòng)力學(xué)原理確定自身位置是否監(jiān)視到故障或異常事件.

從連續(xù)的感知數(shù)據(jù)到離散符號(hào)的映射,數(shù)據(jù)由謂詞邏輯程序Prolog 語(yǔ)言完成,每個(gè)狀態(tài)謂詞都是在自身的謂詞邏輯模塊中定義,并通過(guò)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器計(jì)算輸出.例如:由無(wú)人機(jī)飛行檢測(cè)到故障事件的位置At,相應(yīng)的實(shí)體對(duì)象為Object,Leftdirection 和Rightdirection表示Object 在UAV_At 位置上的水平方向.謂詞邏輯程序通過(guò)訪問(wèn)其它組件來(lái)評(píng)估位置狀態(tài),如Object_At謂詞邏輯程序使用檢測(cè)到的對(duì)象與位置標(biāo)簽的中心坐標(biāo)之間的距離來(lái)確定是否應(yīng)將對(duì)象視為當(dāng)前位于此位置.在操作執(zhí)行期間,僅跟蹤完成特定任務(wù)所需的對(duì)象,在符號(hào)級(jí)別上操作的更高級(jí)別組件生成在特定位置識(shí)別特定對(duì)象的請(qǐng)求.事實(shí)上,Object_At(object,location)描述為巡檢對(duì)象位置,UAV_At(UAV,location)描述為無(wú)人機(jī)停留位置,而inspection(object,inspect,UAV)描述為無(wú)人機(jī)對(duì)巡檢對(duì)象的監(jiān)視.

2.2 生成拓?fù)潢P(guān)系

無(wú)人機(jī)巡檢的領(lǐng)域知識(shí)構(gòu)建離不開(kāi)精準(zhǔn)定位,精準(zhǔn)定位依賴于領(lǐng)域知識(shí).在領(lǐng)域知識(shí)SemTrans 中,采用Prolog 語(yǔ)言進(jìn)行相關(guān)知識(shí)的描述并生成拓?fù)潢P(guān)系,對(duì)輸電線路中每一個(gè)實(shí)體單元進(jìn)行定義,每個(gè)實(shí)體單元包含名稱和坐標(biāo)兩個(gè)基本內(nèi)容.根據(jù)Prolog 語(yǔ)言規(guī)則,所有設(shè)計(jì)的程序均在SWI 中調(diào)試通過(guò).

例如一個(gè)被劃分的區(qū)域?qū)嶓w描述為:

area(P128,[coordinate(255 810,470 512,21 900),coordinate (260 922,484 491,21 900),coordinate(261 958,495 512,21 900),coordinate(262 960,506 526,21 900),coordinate (263 966,524 548,21 900),coordinate (263 129,516 487,21 900)])

由區(qū)域描述可知,6 個(gè)坐標(biāo)位置序列點(diǎn)構(gòu)成了一個(gè)多邊形實(shí)體區(qū)域,實(shí)體單元描述為node(P128D1,coordinate(255 810,470 512,21 900)),表示為一個(gè)位置點(diǎn)的三維坐標(biāo).生成拓?fù)潢P(guān)系就是建立實(shí)體所在區(qū)域之間的連接關(guān)系,通過(guò)謂詞connect/4 可推理出直接連接的兩個(gè)區(qū)域Area1 和Area2.

connect(Area1,Area2,Node,Dis):-

in_area(Node,Area1),in_area(Node,Area2),

not(Area1==Area2),

area_distance(Area1,Area2,Node,Dis)

參數(shù)node 為連接兩個(gè)區(qū)域的節(jié)點(diǎn),Dis 為區(qū)域之間的歐式距離,以上代碼片段的描述邏輯表示為:“如果節(jié)點(diǎn)Node 既在區(qū)域 Area1 內(nèi),又在區(qū)域Area2 內(nèi),則Area1 和Area2 通過(guò)node 直接相連.

有了上述的謂詞后,由SemTrans 的實(shí)體單元庫(kù)生成一個(gè)擴(kuò)展實(shí)體單元庫(kù)SemTrans_expend.pl,并通過(guò)流寫(xiě)入SemTrans 中成為SemTrans 中的一部分.

open(' SemTrans _expend.pl',write,Out),

findall(connect(Area1,Area2,node,dis),(connect(Area1,Area2,node,dis)),SemTrans),

writeSemTrans(SemTrans,Out),

close(Out).

writeSemTrans ([],Out).%

writeSemTrans ([X|Rest],Out):-

write(Out,X),write(Out,.),nl(Out).

擴(kuò)展單元庫(kù)SemTrans_expend 描述了當(dāng)前巡檢無(wú)人機(jī)感知的所有區(qū)域之間的連接關(guān)系,將這種新的實(shí)時(shí)關(guān)系更新到領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)SemTrans 中,生成關(guān)于當(dāng)前巡檢區(qū)域的語(yǔ)義地圖數(shù)據(jù).

2.3 實(shí)體實(shí)例擴(kuò)充

在生成拓?fù)潢P(guān)系后,可通過(guò)基本規(guī)則描述該概念下的實(shí)例.在電力巡檢無(wú)人機(jī)中,實(shí)例相當(dāng)于每次巡檢過(guò)程生成的案例,案例包含了巡檢的具體數(shù)據(jù),如絕緣子、閘閥、高壓輸電線、桿塔等電力設(shè)備的參數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)和性能.這里給出通過(guò)當(dāng)前區(qū)域和位置坐標(biāo)推理輸電線路與桿塔之間的過(guò)程.根據(jù)區(qū)域信息推理:若無(wú)人機(jī)從人機(jī)交互中獲得桿塔所在區(qū)域的名稱,則根據(jù)桿塔及其命名規(guī)則推理出輸電線路、閘閥或者絕緣子的相應(yīng)信息.

一個(gè)未知環(huán)境中命名的實(shí)體EntityName 屬于某一桿塔的基本規(guī)則可描述為:

Tower_by_EntityName(EntityName,Tower):-

(node(EntityName,_),!;Area(EntityName,_)),

sub_atom(EntityName,0,1,_,First),

Tower=First.

一個(gè)未知環(huán)境中命名的實(shí)體EntityName 屬于某一輸電線路的基本規(guī)則可描述為:

TrLine_by_EntityName(EntityName,TrLine):-

(node(EntityName,_),!;Area(EntityName,_)),

sub_atom(EntityName,0,1,_,Second),

TrLine=Second.

上述中First 和Second 分別為取出EntityName 的第一個(gè)字母和第二個(gè)字母用以表示.

3 導(dǎo)航路徑生成

導(dǎo)航路徑生成流程如圖3所示,文本或語(yǔ)音輸入由語(yǔ)義解析器進(jìn)行處理,解析器輸出為文本的邏輯形式,該形式與無(wú)人機(jī)存儲(chǔ)內(nèi)存中觀測(cè)結(jié)果以及詞匯和語(yǔ)義拓?fù)潢P(guān)系一起構(gòu)成了擴(kuò)展推理引擎的輸入,該引擎作為實(shí)體導(dǎo)入槽映射至領(lǐng)域知識(shí),以生成成導(dǎo)航路徑.

圖3 導(dǎo)航路徑生成流程

3.1 邏輯形式化

邏輯形式[16](Logic Form,LF)是命題和變量不等式的結(jié)合,它們具有表示短語(yǔ)成分之間關(guān)系的參數(shù)鏈接,例如LF 對(duì)應(yīng)的命令:“檢測(cè)桿塔編號(hào)為ZS001 的絕緣子InsulatorB 片段”,則該過(guò)程需要將無(wú)人機(jī)的位置從預(yù)定位置點(diǎn)飛行至InsulatorB 片段上,用一階邏輯形式表示為:x1,x2,x3(inspect-v(A1,x1,x2,x3),UAV(x2)InsulatorB-n(x3) from objects.Telep-ole(A1,x1).其中xi表示objects.Telepole(桿塔對(duì)象),UAV,InsulatorB-n(絕緣子片段),A1表示檢測(cè)x1中x2到x3的動(dòng)作事件.

給定背景知識(shí)庫(kù)SemTrans,觀測(cè)數(shù)據(jù)O,假設(shè)有H∪SemTrans|=O,H∪SemTrans|≠⊥,其中SemTrans、O、H 為一階邏輯公式.自然語(yǔ)言的邏輯形式表示了觀測(cè)結(jié)果,需要用背景知識(shí)來(lái)解釋,推理器將邏輯形式和背景知識(shí)相互連接.背景知識(shí)庫(kù)B 用一階邏輯形式化表示為:

式中,和Qi為謂詞參數(shù),wi為公理權(quán)重.這些邏輯形式化表示路徑導(dǎo)航提供規(guī)范的知識(shí)背景.

3.2 路徑結(jié)構(gòu)化

本文借鑒文獻(xiàn)[17]中路徑描述原理,但在自然語(yǔ)言結(jié)構(gòu)中不能規(guī)定具體輸入語(yǔ)句的結(jié)構(gòu),因此需要重新定義路徑結(jié)構(gòu).設(shè)L=f(N)為路徑自然語(yǔ)言N所對(duì)應(yīng)的路徑為L(zhǎng),由于實(shí)體歧義和語(yǔ)義模糊性問(wèn)題,考慮電力巡檢無(wú)人機(jī)對(duì)輸電線路涉及的路徑為一對(duì)一的關(guān)系,則N和L為一對(duì)一的關(guān)系,N的結(jié)構(gòu)定義為:

N可分為若干路徑單元N={ni},ni={ri,fi}.其中,ri表示路徑的方向和距離,為路徑的單元向量.fi={lfi,di,lbi} 表示路徑的其它導(dǎo)航信息,l fi為開(kāi)始位置前向路標(biāo),lbi為 終點(diǎn)位置后向路標(biāo),di為第i個(gè)路徑單元方向的單位向量,li為該徑單元的距離.如果包含路徑單元路徑,則無(wú)人機(jī)以此為參照進(jìn)行導(dǎo)航且每個(gè)路徑只表示一個(gè)運(yùn)動(dòng)方向.

3.3 語(yǔ)義信息提取

語(yǔ)義信息提取的目的是將巡檢知識(shí)本體模型中的有效信息組成一系列的路徑單元.將當(dāng)前環(huán)境與巡檢語(yǔ)料庫(kù)中的模型進(jìn)行匹配,先獲得巡檢語(yǔ)料知識(shí)庫(kù)中的名稱實(shí)體,用Prolog 的處理方法確定該實(shí)體所在的桿塔和線路,然后導(dǎo)入擴(kuò)充實(shí)體實(shí)例Instance 槽中.考慮無(wú)人機(jī)飛行過(guò)程中對(duì)實(shí)體識(shí)別的名稱、距離、方向、轉(zhuǎn)角等信息,在導(dǎo)入實(shí)體實(shí)例槽過(guò)程中,主要依靠詞性來(lái)確定哪些詞導(dǎo)入哪些實(shí)例槽.相關(guān)實(shí)例槽包括前向路標(biāo)(路徑結(jié)構(gòu)定義的路標(biāo))、后向路標(biāo)(路徑結(jié)構(gòu)定義的路標(biāo))、方向(無(wú)人機(jī)關(guān)于方向的詞,如左右、南北等)、動(dòng)作(無(wú)人機(jī)自身的姿態(tài)變化,如轉(zhuǎn)彎、斜行等)、參數(shù)(相關(guān)距離、彎角度)、副詞(無(wú)人機(jī)動(dòng)作的幅度或者屬性)等.

3.4 路徑生成

對(duì)于每一個(gè)路徑單元ri=di×li,該部分工作是從經(jīng)過(guò)實(shí)體槽導(dǎo)入操作獲得的各個(gè)依次排列實(shí)體中獲取單元路徑.在提取過(guò)程中,將默認(rèn)的單位距離表示為1,初始方向?yàn)榍斑M(jìn),則初始路徑向量為r0=(0,1).根據(jù)路徑結(jié)構(gòu)定義,在當(dāng)前路徑下定義一個(gè)用于保存前一個(gè)路徑向量的路徑指標(biāo)rfi,將一階邏輯命令的語(yǔ)言組塊輸入為C=∪cj=1,2,···,n,在生成路徑單元時(shí),順序讀入各實(shí)體實(shí)例Instance 槽體,生成方法如算法1.

算法1.導(dǎo)航路徑生成算法1) 輸入一個(gè)命令語(yǔ)言組塊 ;Ci 2) 加載至背景知識(shí)SemTrans,邏輯形式化為;pw1 1 ∧pw22 ···∧pwn n→Q1∧Q2∧···∧Qm

3) 判斷當(dāng)前位置節(jié)點(diǎn)是否為SemTran 中的實(shí)例,如果是則將當(dāng)前實(shí)例中名詞作為路標(biāo),如果當(dāng)前實(shí)例為概念名詞則,保存為,;ni ri=r fini lbitstylelbiri=r0 nir fi=ri 4) 判斷前一個(gè)實(shí)例是否為Instance 槽體,如果是則保存為,若為非且i＞1,則,保存為 ;Pi 5) 判斷是否為 中最后一個(gè)命令,若是則該過(guò)程結(jié)束,若不是則繼續(xù)運(yùn)行;Ciri=ri×l 6)若當(dāng)前命令語(yǔ)言組塊 中包含距離,則di=1,,否則di=0;7)若i＞1 且di-1=1,則ri=rfi+ri,以此通過(guò)rfi 和方位詞來(lái)確定當(dāng)前路徑單元的方向向量,從而增量路徑線段.

4 實(shí)例驗(yàn)證與分析

4.1 系統(tǒng)模型

結(jié)合項(xiàng)目研究實(shí)景決策內(nèi)容研發(fā)設(shè)計(jì)了原型系統(tǒng)(Semantic Interaction of UVA Navigation For Transmission Line Inspection System,SIUNS),在輸電線路巡檢中初步試驗(yàn)仿真,其圖形界面如圖4所示.數(shù)據(jù)源于本地山區(qū)線路數(shù)字地圖,通過(guò)Protégé中OWL SPARQL查詢語(yǔ)言返回所有結(jié)果;采用小型四旋翼無(wú)人機(jī)飛行于控制高度范圍內(nèi),原型系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)下環(huán)境下加載氣象和樹(shù)障因素,其功能包括樹(shù)障分析、地形斷面分析、風(fēng)偏校驗(yàn)、系統(tǒng)狀態(tài)分析等功能模塊.

圖4 巡檢導(dǎo)航語(yǔ)義交互原型系統(tǒng)

由于圖4可知,設(shè)定目標(biāo)巡檢范圍,通過(guò)任務(wù)的形式,實(shí)時(shí)檢測(cè)當(dāng)前輸電線路上的實(shí)體,首先觸發(fā)語(yǔ)義拓?fù)潢P(guān)系(領(lǐng)域知識(shí)本體),通過(guò)實(shí)體實(shí)例擴(kuò)充和邏輯形式表示,然后提取語(yǔ)義信息生成導(dǎo)航路徑,為巡檢無(wú)人機(jī)提供了豐富的可視化服務(wù).

4.2 實(shí)體名詞提取

為使輸電線路知識(shí)概念訓(xùn)練語(yǔ)義達(dá)到最大化,實(shí)驗(yàn)中采用交叉驗(yàn)證方法對(duì)知識(shí)庫(kù)的實(shí)體名詞進(jìn)行訓(xùn)練,將300 余組語(yǔ)言樣本作為測(cè)試樣本,當(dāng)前無(wú)人機(jī)感知數(shù)據(jù)集為訓(xùn)練樣本,統(tǒng)計(jì)了各實(shí)驗(yàn)的正確性(P)、召回率(R)和F值的區(qū)間分布.

式中,Nb表示正確標(biāo)注的概念個(gè)數(shù),Nt表示標(biāo)注概念的總個(gè)數(shù),Nz表示正確概念的總個(gè)數(shù),β=1,計(jì)算層次概念的正確性(P)、召回率(R)和F值的區(qū)間分布.

由圖5可知,大部分實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)確率都在95%至100%,說(shuō)明在路徑導(dǎo)航中.召回率與F值則在更小的區(qū)域分布較多,說(shuō)明還有較多的實(shí)體概念沒(méi)有被識(shí)別出來(lái),這是由于在飛行過(guò)程中由于航線較長(zhǎng),存在重復(fù)概念的提取現(xiàn)象,但準(zhǔn)確率較高,對(duì)導(dǎo)航起到了有效作用.

圖5 概念提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果分布

4.3 精準(zhǔn)度測(cè)量

采用PPK[18]的定位導(dǎo)航方式進(jìn)一步說(shuō)明本文方法控制精度的可行性,由圖6可知,通過(guò)與激光三維點(diǎn)云的方法[19]進(jìn)行比較.

圖6 基于PPK 導(dǎo)航定位的精度控制比較

在500 公里范圍內(nèi)隨著公里數(shù)和時(shí)間的增加,本文所提方法在導(dǎo)航路徑的位置節(jié)點(diǎn)測(cè)量處理后,精度控制在2.55±0.05 mm 范圍內(nèi),這些性能得益于通過(guò)構(gòu)建輸電線路語(yǔ)義拓?fù)潢P(guān)系模型,為每個(gè)路徑加載了實(shí)體槽用于導(dǎo)入巡檢發(fā)現(xiàn)的路徑,推理形成了路徑方向向量和距離,從而提高了控制的精度.而激光三維點(diǎn)云的方法精度控制雖然比本文方法低,但在40 公里后陷入跳躍狀態(tài),在無(wú)參數(shù)控制情況下容易陷入不穩(wěn)定狀態(tài),影響全局的精準(zhǔn)度.

5 結(jié)論與展望

本文提出了一種輸電線路巡檢無(wú)人機(jī)導(dǎo)航的語(yǔ)義交互方式,以輸電線路電力巡檢領(lǐng)域?yàn)橹R(shí)背景,構(gòu)建人機(jī)交互的語(yǔ)義拓?fù)潢P(guān)系,形成具有感知運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)處理的導(dǎo)航框架,構(gòu)建基于謂詞邏輯的形式化背景知識(shí)用于生成結(jié)構(gòu)化的導(dǎo)航路徑;通過(guò)研發(fā)原型系統(tǒng)和實(shí)驗(yàn)分析證明本文所提方法的有效性.但隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大,本文方法的語(yǔ)義拓?fù)潢P(guān)系由于實(shí)體規(guī)模較小,路徑生成算法上較難支撐海量信息,下一步將結(jié)合激光點(diǎn)云的方法開(kāi)展大規(guī)模的數(shù)據(jù)應(yīng)用,擴(kuò)展改進(jìn)語(yǔ)義拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)概念,提高對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的支持性.