復(fù)亞智能榮獲“無人機(jī)AI全自主巡檢技術(shù)創(chuàng)新案例獎(jiǎng)”

2023-04-23 | 復(fù)亞動(dòng)態(tài)

無人機(jī)管理平臺(tái) 無人機(jī)電力巡檢

日前，“第8屆全國(guó)無人機(jī)電力巡檢技術(shù)高峰論壇暨2023風(fēng)光無人機(jī)智能巡檢大會(huì)暨「金巡獎(jiǎng)」第5屆全國(guó)電力巡檢技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用評(píng)選”在江蘇南京圓滿舉辦。此次盛會(huì)聚集了來自全國(guó)各地的行業(yè)大咖、專家學(xué)者，超2000位參會(huì)代表相聚一堂，共話無人機(jī)電力智能巡檢新技術(shù)，開辟未來發(fā)展新篇章。

在本屆「金巡獎(jiǎng)」第5屆全國(guó)電力巡檢技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用評(píng)選中，復(fù)亞智能榮獲“無人機(jī)AI全自主巡檢技術(shù)創(chuàng)新案例獎(jiǎng)”。會(huì)上，復(fù)亞智能受邀領(lǐng)獎(jiǎng)，并由研發(fā)總監(jiān)程亮帶來了以“實(shí)時(shí)點(diǎn)云自動(dòng)航線規(guī)劃無人機(jī)電力巡檢”為主題的分享和交流。

隨著輸變電數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，無人機(jī)電力巡檢將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。預(yù)計(jì)未來5年，點(diǎn)云和圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)規(guī)模將達(dá)到98PB/次，單次算力需求超過10萬T，每月網(wǎng)絡(luò)交互量總量將超過1ZB。為了應(yīng)對(duì)龐大的數(shù)據(jù)體量，越來越多的計(jì)算將在邊緣端處理，以海量設(shè)備邊端連接實(shí)現(xiàn)無人化處理，由此減少數(shù)據(jù)傳輸和提高實(shí)時(shí)性。

在這個(gè)背景下，復(fù)亞智能作為國(guó)內(nèi)最早進(jìn)行進(jìn)行無人機(jī)自動(dòng)機(jī)場(chǎng)研發(fā)的公司之一，預(yù)先開啟邊端處理架構(gòu)的電網(wǎng)實(shí)踐，提出了基于實(shí)時(shí)點(diǎn)云航線規(guī)劃的無人機(jī)電力巡檢全自主體系。該體系成功解決了無人機(jī)電力巡檢中專業(yè)要求高、應(yīng)用成本大、實(shí)效性低、維護(hù)與更新難等問題。

克服專業(yè)化和規(guī)模化問題

在初期探索中，復(fù)亞主要克服了專業(yè)化程度高和規(guī)?；y，從而導(dǎo)致的成本和效率問題。針對(duì)全流程作業(yè)需要人工處理的問題，復(fù)亞提出了邊端云端管控平臺(tái)，通過調(diào)度管理、航線管控、智能分析、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)展示等實(shí)現(xiàn)了“所見即所得”的業(yè)務(wù)價(jià)值；針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)量大和更新頻次高等問題，自動(dòng)飛行系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)云離線采集、桿塔識(shí)別與點(diǎn)云自動(dòng)提取、自動(dòng)航線生成等功能。此外，復(fù)亞還開發(fā)了GPS巡飛方案，包括視覺輔助巡檢和AI輔助巡檢，改變基本半人工的作業(yè)流程，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化巡檢。

解決實(shí)效性和維護(hù)成本問題

為了提高實(shí)效性和降低維護(hù)成本，解決巡飛環(huán)節(jié)的自主作業(yè)問題，復(fù)亞進(jìn)一步推出實(shí)時(shí)點(diǎn)云航線規(guī)劃的無人機(jī)電力巡檢全自主體系。原有的航線規(guī)劃需要預(yù)先大量采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)且后期點(diǎn)云數(shù)據(jù)維護(hù)與更新難，復(fù)亞采用了實(shí)時(shí)建圖的方法，無需更新維護(hù)。實(shí)時(shí)規(guī)劃航線方案則解決了RTK高精度定位不保證、拍攝安全問題等難題。

安全性也是復(fù)亞一直以來關(guān)注的問題，針對(duì)飛行安全，復(fù)亞智能通過實(shí)時(shí)避障算法，采用拓?fù)渎窂剿阉鞣椒ǎㄈ鏏*和RPT*）和基于語義地圖的任務(wù)規(guī)劃，形成平滑、安全和動(dòng)態(tài)可行的軌跡，保障飛行安全。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，未來無人機(jī)巡檢系統(tǒng)將具備更強(qiáng)的能力，比如當(dāng)下GPT模型所具備理解上下文、連貫性等諸多先進(jìn)特征，對(duì)未來通過人工的語言指令完成任務(wù)、航線和實(shí)時(shí)動(dòng)作控制的轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)人不在環(huán)提供了思路。復(fù)亞智能也將持續(xù)關(guān)注先進(jìn)技術(shù)發(fā)展，著力低空價(jià)值的挖掘，不斷探索全自動(dòng)飛行的更多可能。

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