摘要
本申请提供一种与智能管控平台对接的无人机智能巡检方法及系统,通过实时监控电池的电压,发出对接信号;由Dijkstra算法确定最小到达成本的充电基站为目标充电基站,通过多级导航模块将无人机指引到目标充电基站的目标充电位置;完成与充电基站的对接并充电,当电池电量充满时,根据记录的导航路径序列结合Dijkstra算法确定最小到达成本的返程位置执行返程,继续执行巡线任务。通过多级定位策略,能够准确自动定位充电平台的充电位置进行充电,实现全天候无人化独立作业。通过Dijkstra算法确定最小到达成本的充电基站及返程位置,在节约能耗。通过构建的多模态神经网络图像视觉导航模块处理多模态输入数据,并输出电机控制参数以实现精准定位和平稳降落。
技术关键词
充电基站
无人机导航系统
导航模块
智能管控平台
智能巡检方法
Dijkstra算法
神经网络架构
节点
无人机电池组
监测电池电量
多模态
无人机智能巡检系统
对接模块
电压
充电平台
预警方式
滑动窗口算法
信号
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钥匙管理方法
编码
核电站
编辑距离算法
钥匙管理系统
巡检机器
智能巡检系统
巡检数据
巡检路径
气体泄露检测
识别系统
图形用户界面单元
智能购物车
可视化管理平台
运动控制模块
垂直起降无人机
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故障检测模块
主控模块
抗干扰模块