本发明涉及导航，特别是一种换流站专用无人机智能导航与摄像系统。
背景技术：
1、换流站作为高压直流输电系统中的关键设施，负责将交流电转换为直流电或反之，实现远距离、大容量的电能传输。然而，换流站设备复杂、环境特殊，对其进行日常巡检、故障排查、状态监测等工作具有较高难度和安全风险，因此，随着技术发展，基本采用无人机进行巡检。
2、在传统技术中，换流站无人机巡检的方式为设定巡检路径后，无人机通过gps导航系统，根据巡检路径进行巡检，然而，这种方式为考虑到无人机的电量问题，在无人机充电不及时导致电量不足的情况下，则无法根据原先设定路径完成巡检，还存在电量不足导致无法安全返航的问题，这时通常由工作人员手动控制，这样则无法筛选出最优的巡检路径让无人机及时对重要检测点进行检测，严重降低检测效率。
3、综上所述，为解决上述问题，本发明提出了一种换流站专用无人机智能导航与摄像系统，无人机在电量低于设定阈值时，能根据自身位置和站内检测点信息自动生成巡检路径。
技术实现思路
1、本发明为解决现有技术中存在的技术问题，提供了一种换流站专用无人机智能导航与摄像系统，包括：
2、电量监测模块，用于监测无人机的实时电量；
3、检测点数据库，用于存储换流站各检测点的检测点信息；所述检测点信息包括：位置信息和优先级，所述优先级分为n级；
4、实时定位模块，用于实时获取无人机的综合位置；
5、路径规划模块，用于当实时电量小于第一预设电量阈值时，根据检测点信息以及无人机的综合位置，重新规划巡检路径。
6、进一步地，所述路径规划模块重新规划巡检路径，具体步骤包括：
7、s11、从检测点中筛选出待测点，并获取无人机当前的综合位置到各目标待测点的直线路径所经过的待测点，所述待测点为还未进行检测的检测点；
8、s12、获取无人机当前的综合位置到各目标待测点的实际路径；
9、s13、通过训练好的预测模型预测无人机通过各实际路径再直线返回到降落点所对应的总耗电量，若所述实时电量与所述总耗电量的差值大于或等于第二预设电量阈值，则将对应的实际路径作为可行实际路径；
10、s14、计算各可行实际路径的优先数值，，筛选出优先数值最大的可行实际路径，并统计数量，若数量为1，则将该可行实际路径作为重新规划后的巡检路径，若数量大于1，则从中选取对应总耗电量最少的可行实际路径作为重新规划后的巡检路径；为可行实际路径所包含第n优先级的待测点的数量，为第n优先级的权重系数。
11、进一步地，所述获取无人机当前的综合位置到各目标待测点的直线路径所经过的待测点，具体为：
12、若待测点到所述直线路径的垂直距离小于或等于预设阈值，则判断为对应的直线路径经过该待测点。
13、进一步地，所述获取无人机当前的综合位置到各目标待测点的实际路径，具体为：
14、将无人机当前的综合位置、对应的直线路径中经过的待测点和对应的目标待测点依次连接形成的路径作为无人机当前的综合位置到对应目标待测点的实际路径。
15、进一步地，所述实时定位模块，包括：
16、视觉定位模块，用于实时获取无人机的第一估计位置；
17、无线信号定位模块，用于实时获取无人机的第二估计位置；
18、综合定位模块，用于通过扩展卡尔曼滤波算法将第一估计位置和第二估计位置融合获取综合位置。
19、进一步地，所述视觉定位模块，包括：
20、图像采集模块，用于持续采集无人机周围环境的图像；
21、特征点提取模块，用于提取每帧图像的特征点；
22、特征点匹配模块，用于对每两幅相邻帧图像的特征点进行匹配得到可靠特征点对；
23、第一计算模块，用于利用svd算法通过可靠特征点获取第一估计位置。
24、进一步地，所述特征点提取模块提取每帧图像的特征点，包括以下步骤：
25、特征点检测，获取每帧图像的特征点；
26、特征点描述，为每个检测到的特征点生成一个描述符。
27、进一步地，所述特征点检测采用sift算法，所述特征点描述采用orb算法。
28、进一步地，所述无线信号定位模块，包括：
29、接收模块，用于接收预先部署在换流站内的多个蓝牙信标的蓝牙信号，记录各蓝牙信号的rssi值并形成一个rssi值向量作为实时指纹；
30、指纹数据库，用于存储各蓝牙信标的指纹样本，每个指纹样本包含多个预先测得的rssi值和对应的位置信息；
31、第二计算模块，用于通过实时指纹与指纹数据库匹配计算无人机的第二估计位置。
32、进一步地，所述第二计算模块计算无人机的第二估计位置，具体为：
33、使用knn算法计算实时指纹与指纹数据库中各指纹样本的马式距离，将小于或等于第二预设距离阈值的指纹样本的位置信息，采用加权平均法计算无人机的第二估计位置。
34、相比于现有技术，本发明的有益效果在于：
35、本发明通过实时监测电量，在到达设定阈值时，根据检测点优先级和无人机位置重新自动生成巡检路径，最大化巡检检测点同时避免电量过低无法安全返航；
36、本发明采用sift算法进行特征点检测，能够在不同尺度下检测到相同特征时，适应图像的大小变化，保证尺度不变性，同时能够为每个特征点分配一个主方向，使其对图像旋转具有鲁棒性，保证旋转不变性；
37、本发明选择orb算法进行特征点描述，计算效率快且内存占用小，同时通过随机均匀分布地选取256对像素点，增加生成的二进制位之间的独立性，从而提高描述符的鲁棒性，减少噪声和误匹配的影响，提高视觉定位结果的准确性。
38、本发明通过路径规划模块，在考虑电量的同时，考虑各检测点的优先级，配以权重系数计算各可行实际路径的优先数值，即能让无人机有足够电量安全返航，又能对重要检测点进行检测的同时最大化地提高检测待测点的数量，保证安全的同时提高检测效率。
1.一种换流站专用无人机智能导航与摄像系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的换流站专用无人机智能导航与摄像系统，其特征在于，所述获取无人机当前的综合位置到各目标待测点的直线路径所经过的待测点，具体为：
3.根据权利要求1所述的换流站专用无人机智能导航与摄像系统，其特征在于，所述获取无人机当前的综合位置到各目标待测点的实际路径，具体为：
4.根据权利要求1所述的换流站专用无人机智能导航与摄像系统，其特征在于，所述实时定位模块，包括：
5.根据权利要求4所述的换流站专用无人机智能导航与摄像系统，其特征在于，所述视觉定位模块，包括：
6.根据权利要求5所述的换流站专用无人机智能导航与摄像系统，其特征在于，所述特征点提取模块提取每帧图像的特征点，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的换流站专用无人机智能导航与摄像系统，其特征在于，所述特征点检测采用sift算法，所述特征点描述采用orb算法。
8.根据权利要求4所述的换流站专用无人机智能导航与摄像系统，其特征在于，所述无线信号定位模块，包括：
9.据权利要求8所述的换流站专用无人机智能导航与摄像系统，其特征在于，所述第二计算模块计算无人机的第二估计位置，具体为：
