2024年│2期│2352024年第46卷第2期深度强化学习在多传感器融合下的无人机视觉感知巡检中的应用弓鹏郭涵朱赛伟田苗王艺璇作者简介:弓鹏(1984-),本科,高级工程师,研究方向为电力巡检与自动化;郭涵(1985-),硕士,高级工程师,研究方向为电力巡检与自动化;朱赛伟(1991-),硕士,工程师,研究方向为电力巡检与自动化;田苗(1997-),本科,助理工程师,研究方向为电力巡检与自动化;王艺璇(1999-),本科,助理工程师,研究方向为电力巡检与自动化。(河南送变电建设有限公司输电运检分公司郑州450051)摘要文中利用深度强化学习,实现了基于视觉感知的无人机全光谱自主巡检功能。在全光谱巡检系统技术部分,详细介绍了多传感器融合的数学模型和公式,并深入探讨了卷积神经网络(CNN)在目标检测中的应用,提出了一种基于特征金字塔网络(FPN)的多尺度目标识别方法。最后,进一步阐述了无人机云台相机的稳定性控制方法,包括PID控制器,并分析了如何将目标检测结果与飞行控制系统相结合,实现自动化的云台相机联动拍摄技术。通过对实验结果的分析,深入讨论了各项技术的优劣势,并提出了改进方向,为未来实现无人机自主巡检提供了参考,为实现高效、精准的工程巡检提供了新的技术路径。关键词:无人机巡检;多传感器;视觉感知中图分类号TP399ApplicationofDeepReinforcementLearninginDroneVisualPerceptionInspectionUnderMulti-sensorFusionGONGPeng,GUOHan,ZHUSaiwei,TIANMiaoandWANGYixuan(HenanPowerTransmissionandTransformationConstructionCo.,Ltd.,TransmissionandInspectionBranch,Zhengzhou450051,China)AbstractInthispaper,thedronefull-spectrumautonomousinspectionfunctionbasedonvisualperceptionisrealizedbyusingdeepreinforcementlearning.Inthetechnicalpartofthefull-spectruminspectionsystem,themathematicalmodelandformulaofmulti-sensorfusionareintroducedindetail,andtheapplicationofconvolutionalneuralnetworks(CNN)inobjectdetectionisdeeplydiscussed.Amulti-scaletargetrecognitionmethodbasedonfeaturepyramidnetwork(FPN)isproposed.Finally,thesta-bilitycontrolmethodofdronepan-tiltcamera,includingPIDcontroller,isfurtherelaborated,andhowtocombinetheobjectde-tectionresultswiththeflightcontrolsystemtorealizetheautomaticpan-tiltcameralinkageshootingtechnologyisanalyzed.Throughtheanalysisoftheexperimentalresults,theadvantages...
