基於追瞄系統無人機及智慧地面站的自動化礙子清洗

作者：

Jose Felipe Manosalvas Banchon、柯乂夫、陳一元、林正軒

刊登日期：2023/06/29

摘要：本文主要目標為發展高壓電塔礙子清洗的整合系統。利用生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks, GAN)和電腦視覺運算進行礙子分割和辨識。運用幾何投影將礙子逆向傳送到3D座標中提供雙軸伺服噴灑模組作即時運動控制，此影像辨識精準度能達到95%以上。為了能在未來更符合實際應用，該系統還結合了先進的地面站來實現遙控無人機座艙。隨著越來越多的無人機被運用在難以進入的區域執行任務，本文也可被視為在高壓電塔的礙子清洗領域有重大的突破。
Abstract：This article presents an approach for developing a high-voltage tower insulator cleaning system. The system utilizes Generative Adversarial Networks (GANs) and computer vision algorithms for insulator segmentation and detection respectively. Projective geometry is used for back-propagation of the insulator position to 3D world coordinates, and a cleaner algorithm provides real-time movement control for a dual-axis servo spraying water gun system. The accuracy of insulator image detection system is over 95%. For the future and closed to real application field, this system also combines an advance ground station, it can achieve a remote-operated drone cockpit. With the growing use of UAV in industry for difficult access areas tasks, our system represents a significant advancement in the field of insulator cleaning for high-voltage towers.

關鍵詞：無人機、智慧地面站、投影幾何、礙子
Keywords：UAV, Smart ground station, Projective geometry, Insulator

前言
礙子為空中電纜線路與支撐結構作隔離的絕緣子，通常用於電力公司的高壓電塔或軌道大眾運輸等。礙子串需要定期清洗，避免灰塵及汙染物長期累積在其中，導致絕緣效果下降、產生電弧引起火災。傳統礙子清洗的方式為維護人員攀爬至高壓電塔上以人工擦拭。隨著科技進步、效率的提升，取而代之的方法，以直升機搭載高壓水槍進行清洗。然而，操作直升機的技術相當困難，駕駛員必須將直升機盡可能地靠近電塔才能達到清洗的精確度，飛行當下的天氣條件變化，造成直升機的不穩定，槳葉有捲到高壓電纜的風險。特殊區域如山區、河邊等地形周邊的電塔，不一定能都擁有適當的環境提供直升機每次任務的油、水補給。從停機坪出發到目標電塔完成清洗任務，飛行的時間遠大於清洗的時間，加上直升機搭載有限容量的水箱，可能一整天才清洗幾座電塔，更何況每次任務的燃料及直升機的維護成本非常的高昂。
為解決此一問題，本文提出一自動化礙子清洗的「行動智慧地面站」整合方案。如圖1所示，此行動智慧地面站結合汽車、無人機、操控無人機的導控艙以及存有備用電池與水的補給艙。智慧地面站可視為一站式任務的行動基地，可設定好飛行任務讓無人機依航線自動飛行，配合所開發的影像辨識模組及追瞄控制模組，使無人機可全程以自動化的方式清洗礙子。

圖1 自動化礙子清洗整合方案

相較於直升機，行動智慧地面站可深入到任何汽車所到之處，以其當作中心，僅就近清洗所在周圍的電塔礙子，當要清洗更遠處的電塔礙子時，行動基地移動到下一個任務範圍即可。此運作模式不但有效提升飛行時清洗的時間，還可大幅降低長時間飛行的風險。每次任務飛行或移動的同時，均可對備用的水箱及電池做下一趟任務的補給，在時間成本上達到更有效的利用。另一方面從軟硬體、維護及燃料的成本統計，行動智慧地面站的運作費用遠低於傳統的直升機，一樣的價格可以讓好幾台行動智慧站同時執行任務。
在開發影像辨識及追瞄控制模組時，情境模擬的實驗場域對於本文亦占有重要的角色。藉由實驗場域收集真實的目標資料，進行深度的演算學習，才能達到精準的礙子辨識。使用電力公司的真實礙子串，由兩個類似塔式結構架設於兩側支撐，如圖2所示。將其吊掛於3.5公尺的高空中，利用「無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filtering)、以及慣性量測單元(Inertial Measurement Unit, IMU)、深度視覺數據」簡稱UK法，以及「AI、即時動態定位技術(Real Time Kinematic, RTK)」簡稱RTK法，兩種不同影像辨識的演算方法分析比較，以達到自動清洗。

圖2 礙子建置影像學習場域

無人機與運用技術
機體架構
根據電力公司所提供的作業規範，有標準的作業環境條件、清洗程序、方式、水壓等要求。為了滿足電力公司的作業規範與飛行的穩定性，開發六軸六槳的多旋翼無人機，如圖3所示。此無人機搭載雙軸伺服馬達所控制的噴水模組，使用Pixhawk的飛行控制器、6組40吋槳葉的電推模組，總推力達230公斤，最大總起飛重量（MTOW）為125公斤。機身採用高強度、輕量化，30公斤的碳纖維材質。能源系統方面採用4組鋰聚合電池，總功率達4556 W。最大有效荷載下的懸停功率大概為18 kW，空載懸停的續航時間約為15至20分鐘，但會隨著搭載清洗的水量，降低起飛重量及懸停功率。

圖3 礙子清洗無人機

…本文未結束

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