[发明专利]传输线清洁方法和存储介质

权利要求书

1.一种传输线清洁方法，其特征在于，包括：

获取传输线异物的定位位置；

根据数字孪生地图，控制清洁机器人运行至所述定位位置；

响应于所述清洁机器人获取所述定位位置的图像信息，根据所述图像信息进行异物识别；

控制所述清洁机器人根据预设清理模式清理所述传输线异物。

2.如权利要求1所述的传输线清洁方法，其特征在于，所述获取传输线异物的定位位置的步骤包括：

基于北斗网格码，对巡检线路的电塔和配电网线路进行网格编码定位转换，将所述巡检线路划分为北斗网格，并关联所述巡检线路的多源数据，生成数字孪生线路图；

基于所述数字孪生线路图，通过增强无人机控制无人机集群进行巡检，以获取所述传输线异物的定位位置。

3.根据权利要求2所述的传输线清洁方法，其特征在于，所述将所述巡检线路划分为北斗网格的步骤包括：

对所述电塔和配电网线路进行网格编码定位转换，形成网格位置数据库，其中，所述网格位置数据库用于存储线路定位数据，所述线路定位数据包括网格编码、超宽带位置数据和视频数据；

根据所述网格位置数据库，生成所述北斗网格；

和/或，所述生成数字孪生线路图的步骤包括：

基于所述北斗网格，构建巡检线路的三维网格图，并动态关联所述多源数据，生成数字孪生线路图，其中，所述数字孪生线路图包括CAD数据、三维数据、电子地图和遥感影像。

4.根据权利要求3所述的传输线清洁方法，其特征在于，所述生成数字孪生线路图的步骤还包括：

根据所述北斗网格，获取配电线路地理数据、电塔位置、增强无人机巡检线路数据、无人机集群基础数据、无人机集群飞控数据和配电线路周边环境数据；

根据数字孪生技术，分别生成配电线路三维模型、电塔三维模型、增强无人机位置三维模型、无人机集群位置三维模型和配电线路周边环境三维模型后，三维模型进行组合，生成所述数字孪生线路图。

5.根据权利要求2所述的传输线清洁方法，其特征在于，所述生成数字孪生线路图的步骤包括：

设置所述无人机集群的起点、分杆塔的巡检、待巡检杆塔的权重，构建用于所述路径规划的数学模型，其中，所述权重表示距离上一次巡检该杆塔的时间间隔，所述权重越大，时间间隔越长；

基于所述数学模型，通过设置约束条件，进行种群初始化，生成巡检路径。

6.根据权利要求5所述的传输线清洁方法，其特征在于，所述生成巡检路径的步骤包括：

以所述增强无人机的起点为圆心，以所述无人机集群的续航能力为直径，生成作为巡检目标的杆塔集合；

根据遗传算法，将所述杆塔集合的杆塔号进行随机排列，生成一条染色体，得到巡检子路径，其中，判断所述染色体是否存在相同的杆塔号，删除多余的编号；根据染色体编码计算无人机的路径长度，除以无人机的飞行速度，获取巡检路径的飞行时间，如果超过所述续航时间，则按照杆塔的所述权重从小到大依次删除编号；当两个所述权重相同时，则优先删除距离最远的杆塔，直至飞行时间小于等于无人机的续航时间；

基于每条所述巡检子路径，生成所述巡检路径。

7.根据权利要求6所述的传输线清洁方法，其特征在于，所述生成巡检子路径的步骤包括：

对父代种群的每条所述染色体进行交叉操作，生成子代种群；

基于Metropolis准则，对所述父代种群和所述子代种群进行变异操作，并根据所述染色体的适用度，进行排序，其中，所述子代种群包括第一染色体数量，所述父代种群包括第二染色体数量；

根据所述子代种群的适应度排名后第一染色体数量位，对应的第一染色体，与所述父代种群的适应度排名前第二染色体数量位，对应的第二染色体，进行合并，形成新的种群，以此迭代，直到生成所述巡检路径。

8.根据权利要求1-7任一项所述的传输线清洁方法，其特征在于，所述根据所述图像信息进行异物识别的步骤包括：

使用YOLO算法对所述图像信息进行异物识别。