摘要
本发明涉及无人机巡检技术领域,具体为一种基于无人机机巢的无人机巡检方法及系统,包括采集目标巡检区域的地理坐标数据,基于所述地理坐标数据确定巡检目标的位置坐标,基于无人机机巢内部的UWB定位基站获取巡检无人机的实时空间坐标,基于改进型A*算法对所述位置坐标和实时空间坐标进行路径规划,以得到第一巡检路径;将所述第一巡检路径输入预先构建的无人机动力学模型,以得到第一飞行控制参数集,基于所述第一飞行控制参数集控制所述巡检无人机执行巡检作业。本发明通过将巡检路径和结果数据上传至云端分析平台,结合大数据分析和机器学习技术,能够对缺陷的发展趋势进行预测,为后续的维护和修复提供数据支持,帮助实现更智能的决策。
技术关键词
巡检路径
无人机巡检方法
飞行控制参数
巡检无人机
机载视觉
图像
深度学习模型
巡检作业
定位基站
多视角
坐标系
深度学习算法
云端
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