基于数据融合的电力线巡检无人机安全距离研究

简介

针对电力线巡检中的安全距离问题,提出了基于数据融合的电力巡线无人机安全距离确认的算法,将数据应用到无人机安全距离确认过程,以提升其安全距离确认效率。考虑到无人机机载嵌入板的算力冗余,该算法使用7层神经网络模块进行数据融合,在传统逻辑算法的基础上融入了基于机器学习的人工智能功能,提升了无人机避障能力。仿真结果表明,该算法较大程度缩小了传统算法下无人机安全距离保护区的范围,使无人机安全距离平均缩小3.5 m,缩小比例为9.8%,为无人机作业空间提供了一定数据支持。