變電站無人機自主巡檢仿真系統設計與搭建

付國萍，田小壯，劉家辛，王偉光，王正武，李 松，高小偉，王 祝

（1.國網新疆電力有限公司 超高壓分公司，烏魯木齊 830001；2.北京御航智能科技有限公司，北京 100193；3.華北電力大學 自動化系，河北 保定 071003）

0 引言

電力系統的穩定與國民經濟的正常運作密切相關，運維工作對保證電力系統穩定具有重要意義。隨著無人機及傳感技術的發展，無人機巡檢開始被應用于變電站、輸配電線路等實際環境中［1］。其中，如何實現安全、自主、快速的巡檢，是變電站巡檢無人機研究的核心問題。文獻［2］分析了當前變電站巡檢存在的問題，對變電站無人機巡檢模式進行了探討；文獻［3］開展了變電站三維重建技術研究，為變電站運維提供了三維可視化支撐；文獻［4］提出了一種基于編碼標志的自主定位方法，實現了厘米級定位，為巡檢無人機自主避障提供了支撐；文獻［5］開展了邊緣計算框架設計和資源調度方法研究，可以在計算資源約束下快速發現設備缺陷。

變電站無人機巡檢技術當前主要集中在對應用方案的探討以及定位導航、任務調度等算法的研究上，由于試驗條件的限制，相關技術研究難以開展實際測試。為了便于對變電站無人機巡檢系統相關功能、模式、算法進行驗證，本文基于ROS（Robot Operating System）、PX4 和Gazebo 平臺搭建變電站無人機自主巡檢仿真系統，實現對無人機建圖定位、路徑規劃、飛行控制等功能的仿真測試，以降低無人機巡檢系統用于實際任務時的風險。

1 仿真系統架構設計

變電站無人機自主巡檢仿真系統的系統架構如圖1 所示，其主要由ROS 導航仿真模塊、PX4 無人機控制軟件的在環仿真（Software in the Loop，SITL）模塊、Gazebo 三維物理仿真模塊三個部分組成。其中，ROS仿真模塊主要包括狀態估計節點以及路徑規劃節點；Gazebo 仿真模塊主要包括變電站三維環境模型、無人機運動仿真模型和傳感器仿真模型；PX4_SITL 模塊主要包括無人機的姿態控制器、位置控制器和路徑導航控制器。

圖1 變電站無人機自主巡檢仿真系統架構Fig.1 Simulation system structure of autonomous quadrotor inspection for substations

仿真系統中不同模塊間的信息交互關系如圖2 所示。其中，ROS 模塊和PX4_SITL 模塊之間利用mavlink 和mavros 實現數據交互；PX4_SITL 模塊和Gazebo 模塊之間利用simulator_mavlink 和mavlink_API 實現數據交互；ROS 模塊和Gazebo 模塊之間通過Gazebo_ROS_API 實現數據交互。

圖2 仿真系統各模塊間的信息交互關系Fig.2 Communications among different modules of the simulation system

變電站無人機自主巡檢仿真系統運行時，各模塊間的數據交互情況如下。Gazebo 中的無人機運動仿真模型和傳感器仿真模型提供無人機位姿和激光雷達等傳感器數據。其中，位姿估計值通過mavlink_API 發送給PX4_SITL，位姿真實值和雷達數據通過Gazebo_ROS_API 發送給ROS。ROS 中的狀態估計節點訂閱“/gazebo”節點發布的無人機位置與“/mavros”節點發布的無人機IMU（Inertial Measurement Unit）數據進行狀態估計；路徑規劃節點訂閱“/gazebo”節點發布的傳感器數據，構建環境柵格地圖；同時，訂閱狀態估計節點發布的無人機姿態規劃出無人機的巡檢路徑。PX4_SITL 模塊通過mavlink 接收ROS 發送的路徑規劃結果和Gazebo 發送的無人機位姿，解算電機轉速形成控制指令，并將此指令通過simulator_mavlink 發送至Gazebo 的無人機運動仿真模型，改變無人機電機轉速，進而實現無人機在Gazebo 中自主巡檢飛行。

2 主要模塊的功能與方案

本節對變電站無人機巡檢仿真系統的主要組成模塊進行闡述，包括各模塊的功能、內部組成、接口關系和實現方案等。

2.1 基于ROS 的無人機導航仿真模塊

為了實現導航仿真模塊的快速搭建、提高該模塊的兼容性，采用ROS 提供的導航工具包，實現無人機變電站巡檢過程的自主導航。ROS 是一個適用于機器人開發的開源元操作系統，在無人機、無人車、機械臂等機器人領域得到了廣泛應用［6］。ROS 采用分布式的設計架構，將機器人的功能模塊封裝成節點（Node），不同節點之間通過消息（Topic）、服務（Service）、動作（Action）實現信息交互。在變電站無人機自主巡檢仿真系統中，設計的無人機導航仿真模塊主要包括狀態估計節點和路徑規劃節點。

（1）狀態估計節點。

狀態估計節點根據獲取的傳感器數據，估計出無人機在環境中的位置和姿態信息。例如，可利用GPS（Global Positioning System，GPS）估計無人機的絕對位置，也可以根據相機、激光雷達等傳感器數據估計無人機在環境中的相對位置；無人機的姿態信息可通過慣性傳感器測量得到，也可根據相機或雷達數據通過狀態估計獲得。在構建的巡檢仿真系統中，基于Gazebo 平臺提供的真實數據和無人機IMU 的數據，通過濾波融合估計出無人機的位置和姿態。狀態估計節點為了獲得無人機狀態融合的輸入數據，可利用Gazebo 的Truth 插件獲得無人機在Gazebo 世界中的真實位置，同時訂閱mavros 節點所發布的“/mavros/imu/data”話題獲得無人機的姿態四元數數據，最后將狀態估計節點對位置與姿態數據進行濾波融合，并將結果發布至mavros 節點的“/mavros/vision_pose/pose”話題。

（2）路徑規劃節點。

路徑規劃節點的功能主要包括地圖構建和路徑搜索。環境地圖是無人機進行自主導航的基礎，目前常見的地圖類型有點云地圖、柵格地圖和拓撲地圖等。在構建的巡檢仿真系統中，通過構建柵格地圖對環境進行描述。仿真系統中構建柵格地圖的步驟如下。

第一步：初始化柵格空間。根據變電站的尺寸和實際任務要求，設定合適的分辨率R，構建均勻分割的三維柵格空間，并將各個柵格對應的占據狀態初始化為0。

第二步：構建柵格地圖。根據激光雷達獲取的變電站點云信息，為柵格空間的各個單元進行賦值，完成占據柵格地圖的構建。即根據點云在柵格地圖的投影，將有點云投影存在的柵格占據狀態更新為1，表示此單元被障礙物所占據。

第三步：變電站設備所占空間膨脹?？紤]到無人機與變電站設備間的安全距離要求，為了保證無人機的飛行安全，在前述柵格地圖結果上，對設備所占據空間進行膨脹處理，即將設備周圍的柵格占據狀態也賦值為1，使得無人機的飛行路徑與設備實際占據空間保留一定的安全距離。

在完成地圖構建的基礎上，為了避免無人機在巡檢過程中與設備相撞，且盡可能使得巡檢路徑最短，需要利用路徑搜索算法規劃從起點到目標點的可行路徑。本文中基于A*算法實現路徑規劃，A*算法是一種啟發式搜索算法，它通過啟發式函數來引導搜索方向，使得擴展節點規模下降，同時找到全局最優路徑。A*算法的代價函數f（n）由g（n）和h（n）兩部分組成，g（n）表示起始節點到節點n的真實代價，h（n）表示節點n到目標節點的估計代價。在仿真系統中，g（n）和h（n）分別使用歐式距離公式和對角距離公式計算得到。規劃起點即無人機當前位置通過訂閱狀態估計節點得到，路徑規劃結果則通過向“mavros/setpoint_position/local”話題發布期望位置信息傳遞給mavros 節點。

2.2 基于PX4_SITL 的無人機控制仿真模塊

無人機控制器仿真基于PX4_SITL 實現，PX4_SITL 內部使用PX4 作為無人機的控制軟件。PX4 是一款開源的專業級飛控軟件，其結構主要包括兩層：（1）用于狀態估計和控制的飛行控制棧；（2）處理輸入/輸出通信和硬件集成的中間件［7］。PX4 采用響應式設計，不同功能被分割成可替換、可復用的部件，系統異步并行運行，能夠適應不同的負載情況。由于PX4_SITL 采用PX4 作為控制內核，而PX4 可以直接應用于實際的無人機飛行控制，因此基于PX4_SITL 搭建控制仿真模塊，能夠很好地模擬實際無人機飛行時的控制性能［8］。

無人機控制仿真主要利用了PX4_SITL 的姿態控制、位置控制和路徑控制功能。路徑控制器根據A*路徑規劃得到的路徑和無人機實時位置，生成無人機當前的期望位置指令。位置控制器根據期望位置指令以及實時位置與速度等狀態，生成期望姿態指令。姿態控制器根據期望姿態指令和實時姿態，生成期望電機轉速指令，從而控制槳葉旋轉，達到無人機按期望路徑巡檢的目的。在數據交互方面，PX4_SITL 通過mavlink 接收ROS 發送的無人機路徑規劃結果；通過simulator_mavlink 接收無人機Gazebo 發送的位置、速度、加速度、姿態等狀態信息；同時PX4_SITL 通過simulator_mavlink 將生成的電機指令發送至Gazebo 中的無人機運動仿真模型。

2.3 基于Gazebo 的物理仿真模塊

Gazebo 是一款廣泛應用的三維動態仿真器，其提供了高逼真度的物理模擬引擎，集成了多種不同的機器人仿真模型和典型的傳感器仿真模型［9］。同時，Gazebo 也是開源仿真平臺，開發人員可以根據仿真需求構建自己的機器人動力學、傳感器等模型，因此利用Gazebo 能夠方便快速地完成無人機仿真系統的定制搭建［10］。

在構建的仿真系統中，基于Gazebo 的物理仿真模塊主要包括無人機飛行場景即變電站的三維模型和無人機以及其傳感器的仿真模型。其中，變電站模型為靜態模型，主要用于巡檢環境顯示、無人機碰撞檢測、傳感器測量對象；無人機及其傳感器模型均為動態模型，通過底層的數學模型驅動實現對真實無人機運動和傳感器測量的模擬。圖3（a）為變電站三維模型示例，該變電站模型包含變壓器、導線、絕緣子、互感器和避雷針等典型設備。三維變電站模型可以利用SoildWorks 軟件繪制而成，然后導出對Gazebo 支持的URDF 模型文件，從而可實現模型在Gazebo 中的打開和操作。圖3（b）為選用的是3DR-IRIS 無人機模型，其尺寸為0.47 m×0.47 m×0.11 m。在無人機模型集成的IMU、GPS 傳感器基礎上，為其配置16 線激光雷達以實現環境地圖構建。

圖3 Gazebo 中變電站和無人機模型Fig.3 Subsation model and UAV model in Gazebo

在巡檢仿真系統中，無人機的PID 控制器參數設置如表1 所示。

表1 無人機PID 控制器參數設定值Tab.1 Parameter settings of UAV PID controllers

Gazebo 仿真模塊通過模型插件的方式實現仿真數據的發送。在無人機模型文件中定義對應參數的插件后，可以通過Gazebo_ROS_API 將無人機的位置和激光雷達數據發送給ROS 模塊的“/gazebo”節點，可以通過mavlink_API 插件將IMU、加速度計等傳感器數據發送給PX4_SITL 模塊。

3 仿真試驗

本節基于已構建的變電站無人機自主巡檢仿真系統，開展自主巡檢飛行仿真試驗，以驗證仿真系統的有效性，仿真試驗在Ubuntu 18.04 系統下進行。

基于圖3 所示的變電站三維模型和無人機模型實例，通過激光雷達掃描獲得點云數據，并構建變電站的三維柵格地圖，結果如圖4 所示。由圖4 可知，無人機及傳感器仿真模型能夠通過激光雷達測量完成對三維變電站模型的有效掃描，通過對比柵格地圖和三維虛擬模型可知，構建的柵格地圖能夠反映變電站的設備位置，進而可以為無人機導航提供準確的環境信息。

圖4 無人機導航的變電站柵格地圖Fig.4 Grid map of substation for UAV navigation

在完成環境柵格地圖構建的基礎上，設置待檢測點的位置，然后由路徑規劃節點生成檢測點間的飛行路徑，將路徑發送給無人機控制模塊進行路徑跟蹤飛行仿真。無人機巡檢飛行路徑的俯視圖如圖5 所示，圖中圓點為設定的檢測點，實線為無人機的實際飛行路徑。無人機從位置點a起飛，依次經過檢測點1 至點13，最后回到檢測點1。由圖5 可知，仿真系統能夠為無人機規劃生成滿足任務需要的巡檢路徑，且因對設備占據空間進行了膨脹處理，所以規劃出的路徑能夠遠離變電站設備，保障巡檢安全。

圖5 無人機巡檢路徑俯視圖Fig.5 Top view of UAV inspection path

圖6 為Gazebo 環境下的無人機巡檢仿真效果圖，利用Gazebo 仿真引擎可以直觀地觀測無人機的運動過程是否滿足約束條件，也可以檢測無人機的巡檢飛行過程是否滿足任務需求。構建的變電站無人機自主巡檢仿真系統，可以集成自研的無人機建圖導航、路徑規劃、視覺識別、故障檢測等功能模塊，通過開展完整的無人機巡檢仿真飛行對各個模塊功能進行仿真測試，能夠為變電站無人機自主巡檢相關技術的驗證提供一種直觀的仿真驗證手段。

圖6 基于Gazebo 的巡檢無人機飛行仿真Fig.6 Flight simulation of inspection UAV based on Gazebo

4 結論

本文設計和搭建了一套基于ROS、PX4 和Gazebo 的變電站無人機自主巡檢仿真系統。其中，ROS 主要實現環境建圖、無人機狀態估計和路徑規劃等功能，為無人機自主導航提供支撐；PX4 用于模擬真實無人機的飛行控制模塊；Gazebo 用于對無人機運動模型的仿真和整個場景的可視化仿真。在完成仿真系統搭建的基礎上，開展了變電站無人機自主巡檢仿真試驗。試驗結果表明，搭建的仿真系統能夠模擬無人機對變電站的巡檢過程，可以用作無人機巡檢任務制定、路徑規劃、自主導航等技術研究的仿真測試平臺，能夠為變電站環境下實現無人機自主巡檢提供技術支持。