自2012年左右开始，多旋翼无人机就进入了电力巡检领域，开始成为了巡检人员视觉和动作的延伸，并成为一件得心应手的工具。多旋翼无人机能去到巡检人员无法到达或不便到达的地方，高效而安全地完成了原本耗时耗力的周期性工作，把巡检人员从高强度的体力劳动中逐步解放出来。

　　大疆经纬 M210 RTK 进行电力巡检作业

最近几年来，为响应中国电力物联网战略，电力日常运维工作的流程进一步细化为：数据采集-数据整理-数据分析-信息提取-结论上报这几个环节。

无人机电力巡检发展到现在，目前仍然处于“人巡为主，机巡为辅”的阶段，原因还是无人机巡检目前还处于手动操控为主，巡检工人在实际上岗前，需要经历一定的培训才能开始使用。随着电力运维要求的逐步提高，简化巡检过程、提高巡检效率成为无人机在巡检领域发展的重要课题，自动化智能化无疑将是无人机发展的重要方向。

现有电力巡检无人机的工作模式以人工操作巡检、人工整理数据为主，其巡检效率及人工参与时间还有较大优化空间。目前的巡检作业模式和数据整理模式面临的挑战主要有三大环节。

1、需要占用大量人力(包含前期培训和现场操作)

2、数据不闭环(无人机所采集的数据不能实时地同步到数据处理单元)

3、信息不连续(处理数据得到的信息无法及时传递回到生产系统以指导生产)。

为了解决以上问题，行业专家也提出了三种思路：

1、无人机采用自动巡检以解决数据采集阶段人工占用量大的问题

2、引入智能识别技术在前端(无人机)/后端(服务器)对数据进行处理，进而获取关键信息

3、引入无人机作业管理平台，将无人机整个作业过程信息闭环。

巡检流程自动化：教机器人飞，还是让机器人自己飞

以往的户外电力巡检，都要靠人力行走、攀爬，人力占用量非常大，且整体效率不高。无人机的出现，能极大地解决这个问题。现阶段的自动巡检，主要采用航线飞行模式，辅助以过程闭环，保证巡检精度。

无人机巡检航线规划主要有示教规划和离线规划两种。

无人机其实也是机器人的一种。所谓，无人机飞行的示教规划，简而言之，就是通过编程告诉无人机要执行的步骤。比如大疆无人机经纬M200系列等，配合大疆Pilot软件，使用航点规划功能，在地图上进行位置打点，规划航线，无人机就可以按照航线规划的路径，进行飞行作业。

另一种是离线规划，基于离线编程，是通过软件，在电脑里重建整个工作场景的三维虚拟环境，然后软件可以根据任务需求完成自定动作，同时配合软件操作者的一些操作，自动生成机器人的运动轨迹，即控制指令，然后在软件中仿真和调整轨迹，最后生成控制代码传输给无人机。

两种规划方式各有优劣，随着实际应用的不断涌现，无人机巡检流程自动化会更加智能化。

数据处理自动化：图像深度学习将是关键

日常巡视过程中，重点是要能迅速发现线路、杆塔等设备的细节问题，但现场作业时，常常发生外力对无人机巡检精度产生消极影响的情况，这些外力包括：大风、强光、信号干扰。因此，在巡检过程中引入图像识别技术，无人机能够准确识别拍摄器件，并自动修正拍摄角度，调整相机参数，从而提升系统鲁棒性。

常见的应用，是利用无人机搭载的高性能计算平台，实时分析拍摄图片，实时处理轻量级的缺陷，并通过网络上报至生产系统。例如大疆的高性能计算平台妙算Manifold2，即可搭配经纬 M200 V2 系列使用，实现定制化的智能识别分析。

此外，也可利用平台级的计算能力，对图像数据精细深度分析，进一步挖掘细节缺陷，保证运维安全。

信息反馈自动化：中央机库要来了

巡检作业流程中的重要一环，是如何有效管理现场采集的所有数据，并将数据提炼成有效的信息。

我们知道，数据不等同于信息，数据可能是海量或者大尺寸的，但信息一定是凝练、可概括的。在当前的技术条件下，大尺寸的数据样本通过无线链路实时传输，尚不成熟。因此针对飞行任务、数据积累、资源管理、集成融合等方面组建一套无人机综合数据管理平台，是能有效保证输配电线路及其设备安全的一项基础工作。

通过飞行任务管理，解决信息流末端到前端的贯通，通过数据积累功能，把飞行日志数据存储于平台，一边进行统计分析，一边查询跟踪等;通过资源管理，实现飞机与组织架构、人员之间的对应关系，对不同角色权限清楚划分;通过集成融合，使用无人机作业，并与现有信息系统结合，将系统数据上传到上一级平台，发挥网络协同效应。

例如大疆推出的无人机综合在线管理平台大疆司空，就可以发挥实时传输、数据管理、团队设置、航线规划等功能，为信息自动化反馈以及多编队飞机的同时管控提供了有力支撑。类似的平台，未来有望成为无人机电力运维的“中央机库”。

　　电力运维全面自动化展望

无人机自动航线飞行，节省了大量的人力，使得巡检人员能从大量体力劳动中解放出来，投入到更高阶的数据分析处理中去。运维班组的作业模式和人员结构也因此得到优化，可以提高电网的可靠性。

无人机搭载高性能计算平台，进行轻量级图片识别处理，可以有效提高现场作业时发现问题的效率，实时处理;并将问题分析输出，上传至后台。

而在线管理平台的加入，则全面地提升了无人机电力运维的自动化水平。无人机综合数据处理平台及自动化精细巡检的结合，也是一种环保快捷的巡检作业方式，有效地推进了电力环保、绿色巡检的进程。

目前，业内已经有比较成熟的无人机机型用于输电线路杆塔自动化巡视，比如大疆的精灵 Phantom 4 RTK、经纬 M600 系列、经纬 M200 V2 系列等。随着电力事业单位和类似大疆等企业的不断深耕投入。

随着巡检流程自动化、数据处理自动化、信息反馈自动化的不断发展，我们已经可以看到一个积极的未来轮廓：或许，在2020年左右，我们就有望实现电力运维的全流程自动化。

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本发明属于无人机测控通信技术领域，具体地，涉及一种多型号无人机遥测数据通用化实时处理方法及系统。

目前，随着无人机系统在不同领域大量使用以及无人机使用环境的日趋复杂，传统无人机单机作业任务的局面正在改变。无人机集群、编队及组网应用开始显现出其生命力。组织多架无人机，甚至是多架不同类型的无人机携带多种传感器协同执行任务将成为未来发展的重要方向。对应的，未来的地面站系统正在从实现基本监控功能的“单站单机”向通过区域组网方式实现数据信息及时、快速传输和共享的“单站多机”方向发展。

但是，现有国内外各型无人机平台遥测数据协议格式差别较大，缺乏统一的数据传输协议标准。目前仅能通过厂商自有平台对各型无人机平台进行分散监控，遥测数据需要按照原始协议进行透明传输，对后期的数据解析与应用带来许多不便。而且无人机平台与指控系统的耦合度较高，不同无人机指控平台的操作方法、部署方式存在较大差别，导致系统的通用性、可扩展性较差，针对新机种要定制化开发新的指控系统，对框架影响较大，导致平台通用性较差，无法满足多型无人机统一在线监测需求，同时开发、维护、培训的成本较高，造成了不必要的资源浪费。

综上所述，考虑到无人机应用的现状和未来发展的需求，为了不断提高无人机系统技术水平,不仅要合理规划无人机测控系统技术发展路线，更重要的是突破发展过程中的关键技术，其中，无人机系统遥测数据的通用化实时处理是亟待解决的问题之一。

本发明的目的在于提供一种无人机遥测数据通用化实时处理方法及系统，以解决现有技术中不同类型无人机的数据协议差别较大导致遥测数据解析和应用方案不通用、无法满足多类型无人机统一在线实时监测需求的缺陷。

本发明提供的技术方案如下：

一种无人机遥测数据通用化实时处理方法，包括：

实时接收无人机的遥测数据；

根据该无人机的类别标识，从遥测配置文件中获取该无人机对应的遥测协议配置内容；

根据所述遥测协议配置内容，解析所述遥测数据，得到该无人机的飞行状态信息；

将所述飞行状态信息封装为预设的协议格式。

较佳的，在所述实时接收无人机的遥测数据之前，还包括：

预先分析该无人机的遥测协议；

按照预设的配置协议格式创建针对该无人机的遥测配置文件。

较佳的，所述遥测配置文件包括：

所述无人机测控的参数字段、以及各参数字段的位置、数据类型、精度及唯一标识。

较佳的，所述将所述飞行状态信息封装为预设的协议格式之后，还包括：

将封装为预设的协议格式的所述飞行状态信息推送至预设终端，并进行统一解析和显示。

较佳的，所述配置文件为XML格式，所述预设的协议格式为JSON格式。

相应于上述方法，本发明还提供了一种无人机遥测数据通用化实时处理系统，包括：

数据接收模块，用于实时接收无人机的遥测数据；

配置获取模块，用于根据该无人机的类别标识，从遥测配置文件中获取该无人机对应的遥测协议配置内容；

数据解析模块，用于根据所述遥测协议配置内容，解析所述遥测数据，得到该无人机的飞行状态信息；

数据封装模块，用于将所述飞行状态信息封装为预设的协议格式。

较佳的，所述的系统，还包括：

协议分析模块，用于预先分析该无人机的遥测协议；

协议配置模块，用于按照预设的配置协议格式创建针对该无人机的遥测配置文件。

较佳的，所述遥测配置文件包括：

所述无人机测控的参数字段、以及各参数字段的位置、数据类型、精度及唯一标识。

较佳的，所述的系统，还包括：

数据推送模块，用于将封装为预设的协议格式的所述飞行状态信息推送至预设终端，并进行统一解析和显示。

较佳的，所述配置文件为XML格式，所述预设的协议格式为JSON格式。

本发明提供的上述无人机遥测数据通用化实时处理方法和系统，通过设置的遥测配置文件，可以统一处理不同类型无人机的遥测协议，并进一步的解析所述遥测数据，得到该无人机的飞行状态信息；同时根据预设的较强可扩展性的无人机标准协议格式，可以实现对不同类型无人机飞行状态等信息的统一管理分析，能够解决现有技术中不同类型无人机的数据协议差别较大导致遥测数据解析和应用方案不通用的缺陷、并满足多类型无人机统一在线实时监测的需求。

图1是根据本发明实施例一提供的无人机遥测数据通用化实时处理方法流程示意图；

图2是根据本发明实施例二提供的无人机遥测数据通用化实时处理系统框架示意图。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本实施例提供了一种无人机遥测数据通用化实时处理方法，如图1所示为该方法的一种流程示意图，该方法至少包括以下步骤：

步骤S101，实时接收无人机的遥测数据；

其中，所述无人机可以为大型无人直升机、中小型固定翼无人机、便携式固定翼无人机、多旋翼无人机等多种异构机型，由地面的单站多机平台完成数据接收。

步骤S102，根据该无人机的类别标识，从遥测配置文件中获取该无人机对应的遥测协议配置内容；

每一个类型的无人机都预先设置有类别标识，即唯一的类别编码，根据该类别编码，可以在多个不同类型的无人机遥测配置文件中进行检索，得到对应的遥测配置文件。

其中，所述遥测配置文件为针对多型无人机遥测协议制定了具有较强兼容性的标准遥测配置文件，遥测配置文件可以选择为XML文件格式，各不同的无人机型分别唯一对应一套遥测配置文件，其中存储有该无人机对应的遥测协议配置内容。

该遥测协议配置内容包含与无人机测控相关的参数字段(如：经度、纬度、姿态角以及飞机状态等信息)，以及各参数字段的位置、数据类型、精度及唯一标识等。如果某种型号的飞机不需要该参数字段，则将该参数字段设置为无效。

步骤S103，根据所述遥测协议配置内容，解析所述遥测数据，得到该无人机的飞行状态信息；

其中，所述飞行状态信息包括无人机的偏航角、方位角、经度、维度等飞行状态信息。

步骤S104，将所述飞行状态信息封装为预设的协议格式。

其中预设的协议格式为通用无人机标准数据协议格式，可以用JSON形式进行封装，对通用字段进行统一命名，特殊字段统一以name—value形式进行定制，该格式具有较高的可扩展性。

上述方案通过遥测配置文件以及遥测协议的解析将异构的无人机遥测数据统一转换为标准数据格式，提高了无人机系统的通用化、标准化水平。

其中，在步骤S104之后，还可以将封装后的数据进一步处理，对应的，该方法还包括：

步骤S105，将封装为预设的协议格式的所述飞行状态信息推送至预设终端，并进行统一解析和显示。

本步骤可以将封装后的不同无人机的飞行状态数据通过终端或者后端软件进行统一解析和显示，能够实现单站多机的统一指控，无需针对不同类型的无人机开发不同类型的后端软件和指控系统等。

此外，本实施例中，针对兼容新类型的无人机的需求，也提供了对应的处理方案，具体的：在所述实时接收无人机的遥测数据之前，还可以包括：

预先分析该无人机的遥测协议；

按照预设的配置协议格式创建针对该无人机的遥测配置文件。

通过上述方案，可以按照遥测协议格式创建针对该机型的遥测配置文件，以达到使现有的系统内部兼容新增加的无人机类型。

本实施例提供的上述无人机遥测数据通用化实时处理方法，通过设置的遥测配置文件，可以统一处理不同类型无人机的遥测协议，并进一步的解析所述遥测数据，得到该无人机的飞行状态信息；同时根据预设的较强可扩展性的无人机标准协议格式，可以实现对不同类型无人机飞行状态等信息的统一管理分析，能够解决现有技术中不同类型无人机的数据协议差别较大导致遥测数据解析和应用方案不通用的缺陷、并满足多类型无人机统一在线实时监测的需求。

相应于上述方法，本申请实施例还提供了一种无人机遥测数据通用化实时处理系统，如图2所示的系统组成示意图，该系统包括以下模块：

数据接收模块201，用于实时接收无人机的遥测数据；

其中，所述无人机可以为大型无人直升机、中小型固定翼无人机、便携式固定翼无人机、多旋翼无人机等多种异构机型，由地面的单站多机平台完成数据接收。

配置获取模块202，用于根据该无人机的类别标识，从遥测配置文件中获取该无人机对应的遥测协议配置内容；

每一个类型的无人机都预先设置有类别标识，即唯一的类别编码，根据该类别编码，可以在多个不同类型的无人机遥测配置文件中进行检索，得到对应的遥测配置文件。

其中，所述遥测配置文件为针对多型无人机遥测协议制定了具有较强兼容性的标准遥测配置文件，遥测配置文件可以选择为XML文件格式，各不同的无人机型分别唯一对应一套遥测配置文件，其中存储有该无人机对应的遥测协议配置内容。

该遥测协议配置内容包含与无人机测控相关的参数字段(如：经度、纬度、姿态角以及飞机状态等信息)，以及各参数字段的位置、数据类型、精度及唯一标识等。如果某种型号的飞机不需要该参数字段，则将该参数字段设置为无效。

数据解析模块203，用于根据所述遥测协议配置内容，解析所述遥测数据，得到该无人机的飞行状态信息；

其中，所述飞行状态信息包括无人机的偏航角、方位角、经度、维度等飞行状态信息。

数据封装模块204，用于将所述飞行状态信息封装为预设的协议格式。

其中预设的协议格式为通用无人机标准数据协议格式，可以用JSON形式进行封装，对通用字段进行统一命名，特殊字段统一以name—value形式进行定制，该格式具有较高的可扩展性。

上述系统通过遥测配置文件以及遥测协议的解析将异构的无人机遥测数据统一转换为标准数据格式，提高了无人机系统的通用化、标准化水平。此外，还可以将封装后的数据进一步处理，因此该系统还可以包括：

数据推送模块205，用于将封装为预设的协议格式的所述飞行状态信息推送至预设终端，并进行统一解析和显示。

该数据推送模块205可以将封装后的不同无人机的飞行状态数据通过终端或者后端软件进行统一解析和显示，能够实现单站多机的统一指控，无需针对不同类型的无人机开发不同类型的后端软件和指控系统等。

此外，该系统针对兼容新类型的无人机的需求，也提供了对应的处理模块如下：

协议分析模块200a，用于预先分析该无人机的遥测协议；

协议配置模块200b，用于按照预设的配置协议格式创建针对该无人机的遥测配置文件。

通过上述模块，可以按照遥测协议格式创建针对该机型的遥测配置文件，以达到使现有的系统内部兼容新增加的无人机类型。

本实施例提供的上述无人机遥测数据通用化实时处理系统，通过设置的遥测配置文件，可以统一处理不同类型无人机的遥测协议，并进一步的解析所述遥测数据，得到该无人机的飞行状态信息；同时根据预设的较强可扩展性的无人机标准协议格式，可以实现对不同类型无人机飞行状态等信息的统一管理分析，能够解决现有技术中不同类型无人机的数据协议差别较大导致遥测数据解析和应用方案不通用的缺陷、并满足多类型无人机统一在线实时监测的需求。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。本实施例为方法实施例一、二和三对应的系统实施例，其中各个模块功能的实现方式可以参见上述方法实施例，其类同之处相互参见即可，不再赘述。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。