基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的無人機(jī)自主巡檢技術(shù)研究

摘""要：在三維激光點(diǎn)云采集分析的基礎(chǔ)上，探討了三維模型重建的關(guān)鍵技術(shù)。在點(diǎn)云預(yù)處理階段，詳細(xì)闡述了從原始點(diǎn)云中提取有用信息，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和分類。對于危險點(diǎn)檢測，提出了一種高效的檢測方法，用于識別和評估輸電線路周邊的潛在風(fēng)險。通過實(shí)驗(yàn)分析，驗(yàn)證了所提出技術(shù)的有效性和準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該技術(shù)能夠顯著提高巡檢的自動化水平和檢測的準(zhǔn)確度。

關(guān)鍵詞：點(diǎn)云數(shù)據(jù)""三維激光點(diǎn)云采集""無人機(jī)自主巡檢""輸電線路

Research"on"Unmanned"Aerial"Vehicle"Autonomous"Inspection"Technology"Based"on"Point"Cloud"Data

ZHAO"Ruilin

Jilin"Communications"Polytechnic，"Changchun，"Jilin"Province，"130000"China

Abstract："Based"on"the"analysis"of"3D"laser"point"cloud"acquisition，"this"article"explores"the"key"technologies"for"3D"model"reconstruction."In"the"point"cloud"preprocessing"stage，"the"extraction"of"useful"information"from"the"original"point"cloud"and"the"cleaning"and"classification"of"the"data"were"elaborated"in"detail."An"efficient"detection"method"has"been"proposed"for"identifying"and"evaluating"potential"risks"in"the"vicinity"of"transmission"lines"for"detecting"dangerous"points."The"effectiveness"and"accuracy"of"the"proposed"technology"were"verified"through"experimental"analysis."Experimental"results"showed"that"the"technology"can"significantly"improve"the"automation"level"of"inspection"and"the"accuracy"of"detection.

Key"Words："Point"cloud"data;"3D"laser"point"cloud"acquisition;"Unmanned"aerial"vehicle"autonomous"inspection;"Transmission"line

隨著無人機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，其在基礎(chǔ)設(shè)施維護(hù)和安全檢查領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。由于無人機(jī)巡檢中輸電線路等會對無人機(jī)巡檢產(chǎn)生干擾，甚至?xí)?dǎo)致無人機(jī)自主巡檢作業(yè)失敗，所以，有必要對輸電線路等要素進(jìn)行分析，以輔助無人機(jī)高質(zhì)量完成自主巡檢作業(yè)。本文提出了一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的無人機(jī)自主巡檢技術(shù)，以提高檢測的效率和安全性。在分析點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集和三維模型重建關(guān)鍵技術(shù)的技術(shù)上，本文詳細(xì)描述了點(diǎn)云預(yù)處理與危險點(diǎn)檢測的具體方法，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了技術(shù)的有效性。

1"三維激光點(diǎn)云采集

三維激光點(diǎn)云采集技術(shù)是一種通過激光雷達(dá)設(shè)備對目標(biāo)物體進(jìn)行掃描獲取其空間點(diǎn)數(shù)據(jù)集的技術(shù)，能夠進(jìn)行大面積高密度的三維數(shù)據(jù)采集[1]。三維激光點(diǎn)云采集技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵步驟在于空—地數(shù)據(jù)采集。其中，空中數(shù)據(jù)采集通常采用機(jī)載激光雷達(dá)（Light"Detection"and"Ranging，LiDAR）系統(tǒng)，該系統(tǒng)集成了激光測距技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)和高精度動態(tài)GPS差分定位技術(shù)，可以高效地進(jìn)行大范圍的地形測繪和三維建模；地面數(shù)據(jù)采集則依賴于地面激光掃描系統(tǒng)，系統(tǒng)可以通過移動結(jié)構(gòu)將樣品依次沿x軸或y軸方向穿過第一檢測區(qū)域，從而獲取詳細(xì)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。無論是空中還是地面的數(shù)據(jù)采集，最終都會生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并通過后處理軟件進(jìn)行分析和處理，轉(zhuǎn)換成絕對坐標(biāo)系中的三維圖形數(shù)據(jù)。

基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的無人機(jī)自主巡檢需要考慮電力線、地表植被、電力桿塔等，以判斷跨越五點(diǎn)，提升無人機(jī)自主巡檢的安全性與穩(wěn)定性。

2"三維模型重建的關(guān)鍵技術(shù)

三維激光掃描技術(shù)可以創(chuàng)建輸電線路和周圍環(huán)境的精確三維模型。在實(shí)際應(yīng)用中，通過搜集三維數(shù)據(jù)，并在電腦上精確測量輸電線路的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，為桿塔的建模與無人機(jī)飛行路徑規(guī)劃奠定基礎(chǔ)。為便于安全距離的檢查，將掃描得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，包括桿塔、電線、地面植被等。

以某測量站為基準(zhǔn)站，根據(jù)同一個同名點(diǎn)求出其他測站相對于基準(zhǔn)站的3個旋轉(zhuǎn)參數(shù)和3個平移參數(shù)，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)配備至同一個坐標(biāo)系中，公式表示為

（1）

（2）

式（1）中：表示點(diǎn)云配準(zhǔn)完成后的坐標(biāo)；表示點(diǎn)云最原始坐標(biāo)；、、分別為旋轉(zhuǎn)參數(shù)；、、表示平移參數(shù)。

無人機(jī)拍攝得到的照片通常覆蓋范圍較小，因此需要將這些照片拼接起來，以便進(jìn)行后續(xù)的處理。具體而言，無人機(jī)影像的幾何糾正過程包括：將收集到的原始影像按照一定的幾何規(guī)則映射到一個統(tǒng)一的平面上，并且將相應(yīng)的地圖投影系統(tǒng)應(yīng)用于這些影像上，以確保影像滿足幾何糾正的標(biāo)準(zhǔn)，從而生成修正后的新影像[2]。具體步驟如下：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備—輸入顯示數(shù)字圖像—確立校正變換模型—像元空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換—像元灰度重采樣—輸出糾正后數(shù)字影像。

為了進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)融合后的可靠性，需要對電力線路點(diǎn)云數(shù)據(jù)和影像配準(zhǔn)。在進(jìn)行三維場景重建前，先要對激光掃描得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和無人機(jī)拍攝的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行同步對齊，確保這兩種數(shù)據(jù)在同一個坐標(biāo)系統(tǒng)內(nèi)統(tǒng)一。通過配準(zhǔn)，可以將空中采集的數(shù)據(jù)與地面數(shù)據(jù)結(jié)合起來?；诖耍夹g(shù)人員需要通過場景中的已知目標(biāo)控制點(diǎn)來校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，至少4個，如鐵塔頂端、桿塔等[3]。由于本地坐標(biāo)系和激光掃描儀器的坐標(biāo)系之間存在較大的旋轉(zhuǎn)差異，因此使用基于羅德里格矩陣的方法來進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。在配準(zhǔn)完成后，應(yīng)用均勻采樣法和人機(jī)交互方法來去除噪聲，并重新采樣數(shù)據(jù)。

3"激光點(diǎn)云預(yù)處理與危險點(diǎn)檢測

3.1"點(diǎn)云預(yù)處理

應(yīng)用Hough變換對圖像進(jìn)行識別和轉(zhuǎn)換，使點(diǎn)云數(shù)據(jù)降維投影到、的平面系中，成為直線。該直線公式表示為

（3）

由于在轉(zhuǎn)換過程中會存在斷面的情況，所以需要對斷面進(jìn)行計算。在計算過程中，需要給斷面加上一定的水平面上的寬度。根據(jù)架空電力線直線方程，再將電力線處置內(nèi)側(cè)之外各15"cm的距離里的電力線點(diǎn)云數(shù)據(jù)投影至與其對應(yīng)的斷面圖中，最終得到矢量化拋物線模型，公式表示為

（4）

在提取目標(biāo)地物時，采取LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取方法，并利用電力線的現(xiàn)狀特性、高程特性、地表植被多次反射與連續(xù)性特征，對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分析。

3.2"危險點(diǎn)檢測

在對無人機(jī)攜帶的掃描儀獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行初步整理時，主要是從采集的原始點(diǎn)云中識別并分離出不同類型的點(diǎn)[4]。在電力線路潛在風(fēng)險分析過程中，利用無人機(jī)拍攝的高清圖像，結(jié)合地面數(shù)據(jù)來建立一個評估模型，用于測量輸電通道內(nèi)樹木的高度。通過對圖像進(jìn)行一系列的定向工作，建立起區(qū)域的立體視圖，測量樹木的高度和其他相關(guān)屬性，如樹冠寬度和面積。理論上，電力線的風(fēng)險點(diǎn)分析是圍繞電纜軸線進(jìn)行的，檢查一個特定半徑的圓柱區(qū)域內(nèi)是否有與電纜距離不符合規(guī)定的地面物體，如植被或建筑物。實(shí)際上，由于高壓電纜通常呈現(xiàn)出一段段的平滑曲線，在這些曲線周圍設(shè)置圓柱形區(qū)域，能夠幫助計算出周邊物體到電纜的實(shí)際距離。若距離小于安全限制（7"m），則該點(diǎn)被認(rèn)為是風(fēng)險點(diǎn)。

遵循輸電線路的維護(hù)規(guī)定，應(yīng)用激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析，從而產(chǎn)生輸電線路的三維巡視報告，詳細(xì)記錄電纜間距及其與交叉物、地形、樹木、建筑和交通路線等的距離，進(jìn)而形成架空輸電線路安全距離檢測報告，主要內(nèi)容包括：（1）正常情況下，導(dǎo)線和地線的安全間隔檢測報告，以及輸電通道內(nèi)潛在風(fēng)險點(diǎn)的分析；（2）輸電線路通道內(nèi)交叉穿越物的詳細(xì)統(tǒng)計；（3）電纜的最大安全距離測量與風(fēng)險點(diǎn)的綜合數(shù)據(jù)分析[5]。

4"實(shí)驗(yàn)分析

應(yīng)用本文方法，對500"kV部分線路區(qū)段進(jìn)行三維激光掃描，并對采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，最終形成報告。獲得桿塔287-288區(qū)相關(guān)缺陷明細(xì)如表1所示和桿塔288-289區(qū)缺陷明細(xì)如表2所示。

在獲得表1、表2數(shù)據(jù)后，對桿塔數(shù)據(jù)進(jìn)行綁定。在完成拍攝點(diǎn)的命名工作后，為了消除潛在的風(fēng)險點(diǎn)，需要通過增加拍攝點(diǎn)之間的距離和調(diào)整飛行路線的順序來實(shí)現(xiàn)。在調(diào)整飛行點(diǎn)時，需要確保云臺的角度設(shè)置正確，避免角度值出現(xiàn)負(fù)數(shù)[6]，即云臺的角度應(yīng)保持在0°以上90°以下，確保攝像頭始終是向下俯瞰的狀態(tài)而不是向上仰視?；诖耍珳?zhǔn)生成了無人機(jī)自主巡檢航線（如圖1所示）。

5"結(jié)語

本文深入研究了基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的無人機(jī)自主巡檢技術(shù)，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其在輸電線路巡檢中的有效性和準(zhǔn)確性。通過無人機(jī)搭載激光掃描儀采集的三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)，結(jié)合高效的點(diǎn)云預(yù)處理和危險點(diǎn)檢測算法，該技術(shù)能夠顯著提高巡檢的自動化水平和檢測準(zhǔn)確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該技術(shù)不僅能夠有效地識別輸電線路周邊的潛在風(fēng)險點(diǎn)，還能夠?yàn)檩旊娋€路的維護(hù)和修復(fù)提供精確的數(shù)據(jù)支持。未來研究實(shí)踐中，將進(jìn)一步深入探究基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的無人機(jī)自主巡檢技術(shù)，為無人機(jī)高質(zhì)量進(jìn)行自主巡檢作業(yè)提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

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