Dynamic Trajectory Adaptation for Efficient UAV Inspections of Wind Energy Units

要約

この研究では、風力タービン検査用の無人航空機 (UAV) の軌道を決定する自動化された方法を紹介します。
提案された方法では、風力エネルギー設備のブレードやその他のコンポーネントの空間的位置を考慮して、UAV 光センサーを使用して複数の風力設備から効率的なデータ収集が可能になります。
これには、風力エネルギー ユニット (WEU) のコンポーネントのセグメント化、ブレード ピッチ角の決定、安全な距離と最適な視野角を考慮した最適な飛行軌道の生成が含まれます。
計算実験の結果は、WEUの監視における提案された方法の利点を実証し、従来の方法と比較して、検査時間の78%の短縮、総軌道長の17%の減少、平均ブレード表面被覆率の6%の増加を達成した。
さらに、このプロセスでは最適な軌道からの平均偏差が 68% 最小化されており、その高い精度と外部の影響を補償する能力が示されています。

要約(オリジナル)

The research presents an automated method for determining the trajectory of an unmanned aerial vehicle (UAV) for wind turbine inspection. The proposed method enables efficient data collection from multiple wind installations using UAV optical sensors, considering the spatial positioning of blades and other components of the wind energy installation. It includes component segmentation of the wind energy unit (WEU), determination of the blade pitch angle, and generation of optimal flight trajectories, considering safe distances and optimal viewing angles. The results of computational experiments have demonstrated the advantage of the proposed method in monitoring WEU, achieving a 78% reduction in inspection time, a 17% decrease in total trajectory length, and a 6% increase in average blade surface coverage compared to traditional methods. Furthermore, the process minimizes the average deviation from the optimal trajectory by 68%, indicating its high accuracy and ability to compensate for external influences.

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