基于三维激光点云的电力线巡检技术研究

王维坤，张 乐，张 军，崔 雷，蔡博文

（安徽送变电工程有限公司，安徽 合肥）

引言

电力线路大多处于户外，很容易受环境及天气因素影响，出现导线断裂、破坏等问题，尤其在线路雷击跳闸时，更是容易出现线路故障。强化电力线巡检，及时排查发现故障问题并对其进行修复具有重要意义，有利于保障线路安全。作为电力系统工作的重要一环，传统电力巡检方式大多以人工手段完成，检查设备运行状态，但这种方式难免会存在巡检效率低、工作受限和安全隐患问题。为应对这些问题，基于三维激光点云的电力线巡检技术应运而生。

1 基于三维激光点云的电力线巡检优势

基于三维激光点云的电力线巡检技术，以三维激光扫描设备，扫描电力设施表面，获得大量的点云数据，通过使用点云处理软件对其进行适当处理，达到电力设施三维立体模型。在此基础上，利用算法分析、图像识别等技术，智能化巡检电力线。相较于传统电力线巡检方式，基于三维激光点云的电力线巡检具有诸多优势。其一，该巡检方式精度更高。传统巡检方式主要由人工视觉判断电力设备运行情况，存在较强的主观性，且观察过程易受影响。但基于激光点云的电力线巡检技术，可以通过点云实现精准定位，实时准确记录电力线运行情况。其二，该巡检方式效率更高。传统巡检方法需消耗大量人力、物力，巡检时间较长，且无法保障巡检精准性。而基于三维激光点云的电力线巡检技术，可以保证在短时间内，高效地完成电力线全方位巡检，过程更加智能化、高效率。其三，该巡检方法更具安全性。传统巡检过程在检查电力线时，部分环节需工作人员直接接触设施，往往存在一定安全隐患。但基于三维激光点云的电力线巡检技术，不需人工接触，采用非接触的巡检模式，更加安全可靠。此外，基于三维激光点云的电力巡检技术，还能够在巡检基础上，进一步对电力设施进行管理、建模和维护等工作。通过三维建模，快速定位电力故障，提高维修质量和效率，对其进行全生命周期的养护管理[1]。

2 基于三维激光点云的电力线巡检技术

2.1 三维激光扫描

利用无人机驾驶激光系统，结合GPS、激光和空中测量平台、数字摄影技术等的应用，全方位扫描塔楼情况，实时传输所扫描到的信息，包括塔楼位置和经纬线等，将其传输至地面观测系统，生成三维立体图像，对其进行旋转和放大处理，确定大塔楼信息。以使用Trimble SX10 三维激光扫描仪为例，其相关参数见表1。通过确定参数，合理使用扫描仪开展工作，可以在航路计划当中，提供准确的经纬、高度等坐标，并可以有效规避巡检过程的障碍，准确定位无人机，确保其航行轨迹与方向精准度控制在20 cm 以内。

表1 Trimble SX10 三维激光扫描仪参数

2.2 无人机飞行控制

无人机飞行控制系统，包括地面控制系统、数据通信模块和自主飞行控制系统。无人机控制系统直接影响无人驾驶效果，影响飞行效能和安全。通过无人机控制系统，建立飞行器与地面站点的联系，由地面观测点对无人机操作进行导航和监控。在无人机驾驶系统中，主控制器为ARM，连接WIFI 网络，将四旋翼作为主体，进行三次激光扫描，将信息输送至地面基站。在地面基站中，利用电子地图定位模块、数据库模块、仪器显示模块等显示并处理相关信息，实现激光三维扫描信息的传输和收集，进而规划合适的路线。航线规划过程主要是在无人机飞行完成后，按照航迹点，构成1 条路线，并对其飞行状态进行可视化监控。

2.3 校准电塔方向

将电塔点云模型导入，不同的电塔位置不同，朝向不同，导致观测难度加大。所以，在确定观测点前，需要对塔身方向进行校准处理，使其在地理坐标中位于正方向。在此过程中，运用PCA 算法，将n 思维特征映射到k 思维上，也就是映射为全新的正交特征。在原始空间当中，找出一组顺序排列、相互正交的坐标轴。就电塔点云信息而言，三个坐标维度中，不考虑高度坐标，仅考虑X、Y 坐标方向。将点云在z=0 的平面上进行投影，获得二维点云，将其作为PCA，确定电塔横杆长宽方向，以此为基础，对点云旋转处理，得到正方向的点云数据[2]。

2.4 设置滤波阈值

由于电塔数据中，存在一定电力线数据，若该数据较多，很容易影响点位的准确性，所以，还需适当对数据滤波处理。利用直通滤波法，设置合适的滤波阈值，将已校准方向的点云进行处理。考虑到电力线数据在Y 坐标轴，所以滤波处理Y 字段，分析点云底部数据，进而确定Y 方向的最小值和最大值，确定滤波阈值，消除其中无用的数据信息。图1 所示为滤波处理流程。

图1 滤波处理流程

2.5 确定观测点位置

经过以上处理后的点云数据，根据绝缘子的位置，可知绝缘子挂点位于电塔中线位置，使用画格子的方法，规划观测点位置。将高度增加的差值设置为h，初始高度为h0，每次提升h，对该提升部分的点云数据进行平面投影处理，画出相应的格子。格子位置不同，上升高度不同。格子最初为正方形点云图形，在高度不断增加的情况下，格子尺寸不断缩小，直到到达绝缘子位置后，格子宽度才会明显增大，增大的程度甚至会超过阈值。在到达绝缘子挂点后，格子的尺寸又会不断变小，以此确定绝缘子挂点位置。在最后一个格子的探索下，就可以确定地线位置，进而确定准确的观测点。

2.6 设置偏航角

在确定了观测点后，为保证无人机能够准确到达拍摄点位置，还需设置偏航角。使西侧观测点向东侧观测点指向，形成向量，与正北方向量作点乘处理，计算出夹角大小，再按照无人机对偏航角的要求，计算出相应的偏航角大小。若需要巡检多个电塔的电力线时，不需要反复启动程序，而是可以按顺序单独传入电塔，按照传入顺序，由程序自动规划巡检路线[3]。

2.7 巡检要点和优化

2.7.1 单元作业

激光点云数据获取，需要利用无人机航摄进行，以航线为单位提供相应信息。这一过程涉及大量数据，且航线之间存在一定的重叠问题，所以为了保证应用效果，可进行适当的镶嵌和裁切处理，以单元进行作业。在绘制镶嵌线时，要确保航线接边差符合设计需要，尽量将其绘制在重叠处的中央位置。由于激光扫描日期会造成航线中地物的差异性，所以应最好沿着乡村路、行树、沟渠等带状覆盖中心区域绘制镶嵌线，若平原作物存在明显生长差异，要特别避开从大面积平坦耕地中穿出镶嵌线。

2.7.2 噪声滤除

利用无人机载运激光雷达，获取点云数据的过程中，难免会由于仪器的系统误差或被测对象的物理特性原因，存在不合理的噪声点。而噪声点又分为高于地面、低于地面、不成群的和与地表高差较小的、与地面点混合的多种类型，会在某种程度上影响数据分析精确性。所以，在计算分析数据前，应当首先将噪声点进行适当去除。

基于此，可利用双边滤波算法，对点云去噪处理。双边滤波器以空间分布为基础，保存目标物的高频信息，促使点云数据趋势更加平缓，沿法向促使数据点产生位移。

2.7.3 点云数据配准

点云作为坐标系的点数据集，包括丰富信息，其中包含三维坐标系、分类值、时间、强度和颜色等信息。点云配准的目的，就是确保多个点云都能在同一坐标系下，使得点云更加完整。点云数据配准过程，可以利用ICP 算法，通过搜寻迭代对应点和最小化点，估计整体距离和变换矩阵。具体原理见图2。设点云q为目标点云，p 为源点云，qi是距离目标点云最近的点，pi是源点云中的一个点，将其组成一个坐标。计算从目标点云到源点云的PT 变换矩阵，若变换参数正确，则证明源点云中的各点在变换后都能与目标点云重合。在此过程中，定义误差函数为：

图2 ICP 算法原理

通过此误差方程，得到与之对应的空间参数，对点云数据进行空间转换。

2.7.4 识别电力线路点云

在结合输电线走廊实际物体分类激光点云，建立激光点云塔模型的过程中，应当强化识别电力线路点云和塔杆点云。

首先，粗分类被处理后的激光点云，利用空间三维栅格化处理输电线路点云，通过经验高程阈值，合理划分非线路点云，获取相应的电线点云数据，将其中高低植被点云、地面点云等进行过滤。在此基础上，详细分类输电线路点云数据，进而是被出交跨线点云、导线点云和塔杆点云。具体实践过程中，先创建三维栅格空间，按照步长划分输电线点云数据并对三维栅格划分和做好编号。分割三维栅格的高程方向。利用相对较小的尺寸对其进行划分，以避免尺寸过大的无法敏锐识别非连续性特征。若垂直方向上两个相邻点云数量为0，那么可将其合并划分。以此为基础，获得三维栅格的高程阈值。设定高程间隔阈值，其也作为地面与导线的垂直间距，将计算中所得到的的高程对比高程阈值，若高程小于高程阈值，则证明该高程间隔最小高程值为Z0，需遍历三维栅格中的全部高程点Z；如高程大于高程阈值，则证明该点为导线点。将粗分类中得到的线路点云，在XY 面上做平面投影，簇状分布的为杆塔点云，线性分布的则为导线点云和交跨线点云。

2.7.5 特征对比

由于在XY 平面投影的导线点云和交跨线点云，都会呈现出直线模型，所以做好特征对比至关重要。导线在输电走廊中完全通过，交跨线则斜穿输电走廊，所以往往交跨线的长度比导线长度更短。所以，可通过对比点云数量、长度等信息，区分交跨线和导线，最终确定交跨线点云。此外，还可利用激光点云杆塔模型，精准体现航迹规划，确认每个需要拍照的点，对其进行有效连接，进而得到一条高精度航线。这样一来，不仅能够使得杆塔本体自动精细化批量提取，还能够对交叉线路精细批量提取。图3、图4 所示分别为该巡检方式下杆塔批量巡检和线路批量巡检，在此基础上，还可分析拍照中危险点，设置安全距离，确保无人机避开杆塔，使其安全飞行，保证全过程安全性[4]。

图3 杆塔批量提取

图4 线路批量提取

3 结论

综上所述，利用三维激光点云电力线巡检技术，能够有效简化无人机巡检过程，提高巡检过程的管理和监控质量，保障线路运行可靠安全。该技术的应用，突破了传统人工巡检和无人机巡检局限，能够实现自动化操作，降低了工作难度，减轻了工作压力，同时有效保障工作安全，实现了高精度、高效率巡检过程，促进了电力设备的智能化巡检实现，推动了电力行业的智能化发展。