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申请/专利权人：维坤智能科技(上海)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于电站环境下的无人机观测悬停点位置优化方法，包括如下步骤：变电站三维建模步骤；位置确定步骤；在三维建模环境中标出待观察点的位置；对于每一个待观察点，采用遗传算法对应地生成一个悬停点。悬停点的选择要满足的条件：无人机在每一个悬停点上能完整地观察到该悬停点对应的待观察点。同时符合对于无人机的观察距离、俯仰角、偏航角、安全距离的要求。本发明的基于电站环境下的无人机观测悬停点位置优化方法，具有能够快速准确地标记出悬停点、而且悬停点更符合现场的工作条件、可靠性高等优点。

主权项：1.一种基于电站环境下的无人机观测悬停点位置优化方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1：变电站三维建模步骤；采用扫描设备得到变电站所的多份局部点云数据，通过算法进行多份点云的融合配准得到完整的变电站所的点云模型；步骤2：位置确定步骤；在三维建模环境中标出待观察点G的位置；步骤3：悬停点确定步骤；对于每一个待观察点G，采用遗传算法对应地生成一个悬停点T；采用遗传算法对应地生成一个悬停点T包括如下步骤：步骤31：对于其中一个待观察点G，随机生成多个悬停点T作为个体，在所述个体中选择最优的k个个体；步骤32：所述k个个体中的部分个体之间随机进行交叉变异，获得新个体；步骤33：对于步骤32中交叉变异得到的新个体，验证新个体的有效性；有效性的验证，一方面是检验是否符合人为设定的约束参数；约束参数包括观察距离Dl、俯仰角α、偏航角β、安全距离Ds；另一方面要在整个三维场景中的观察点位和悬停点之间做碰撞检测；若有碰撞，则证明中间有其他物体可能遮挡这一观察视角，若无碰撞，证明可从该悬停点T观察到与该悬停点T对应的待观察点G的情况；步骤34：保留步骤33验证合格后的个体，再加上步骤31中随机生成的个体，获得n2个个体；步骤35：步骤34中获得的n2个个体，重新按照代价函数S的结果排序，取前k个个体代表整个种群；步骤36：代价函数S小于某个设定的阈值Y，或者达到最大迭代次数结束整个过程；否则，返回步骤32，继续下一次的迭代；步骤37：整个进化过程满足结束条件后，取其中最优的个体作为该待观察点G的悬停点T。

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