機載激光雷達對線路工程施工質量的智能檢測

陳永洪，謝榕昌，蔡振華*，曾深明，吳榮基

（1. 廣東電網有限責任公司，廣東 廣州 510620；2. 廣東電網有限責任公司陽江供電局，廣東 陽江 529500）

輸電線路工程驗收是保障電力系統質量的重要環節，對于電網的可靠、穩定和安全具有重要意義。驗收的工作效率和水平直接影響工程能否按進度投產以及運行單位巡檢維護該項目的成本[1-4]。耐張塔和軟跳線是架空輸電線路系統的重要組成部分，耐張塔預偏值以及軟跳線安裝質量檢測是輸電線路工程驗收中的一項重要內容。

傳統驗收主要采用地面測量的方法，成果精度高，但勞動強度大、效率低、依賴于人員經驗、登高作業安全風險高。隨著技術的發展，直升機驗收的方式被廣泛應用。該方式不受地面通行條件限制、作業效率高、作業半徑大、人員勞動強度相對較小、避免了人員經驗差異帶來的粗差，但載人直升機方式的飛行成本仍相對較高，且存在飛行安全風險。無人機遙感具有安全性高、成本低、機動靈活、工作效率高等優勢，近年來發展迅速[5-6]，被廣泛應用于輸電線路工程的驗收和巡檢中[7]。目前采用的機型主要包括無人直升機、固定翼無人機和旋翼無人機等，載荷以光學相機為主。激光雷達（LiDAR）是集成了激光掃描儀、全球導航衛星系統、慣性測量單元、高速率存儲設備和計算機的一體化現代先進空間測量系統，具有測距精度高的特點，可在輸電線路工程驗收中發揮重要作用[8-12]。本文研究了基于LiDAR 的耐張塔預偏值和軟跳線安裝質量智能檢測技術，并以廣東省云浮市西南500 kV 架空輸電線路驗收為例，介紹了無人機LiDAR在耐張塔預偏值和軟跳線安裝質量智能檢測中的應用，可為相關研究工作提供參考。

1 技術方法

1.1 無人機LiDAR數據采集

在傳統基于無人機LiDAR 的輸電線路巡檢或工程驗收中，無人機只飛行一遍；而為了保障線路和無人機系統的安全，在考慮無人機懸停精度和GPS定位誤差的條件下，無人機離輸電線路的水平和垂直距離均較大，這樣將導致獲取的激光點云密度和影像分辨率受限。

鑒于此，本文利用基于RTK的無人機搭載LiDAR進行耐張塔預偏值和軟跳線安裝質量智能檢測的數據采集。其主要步驟為：①利用無人機搭載LiDAR 設備，以等高的方式飛行，獲取線路走廊內的高精度三維點云；②利用自動/半自動算法提取耐張塔、導線等關鍵地物以及三維地形信息；③利用提取的地物和地形信息進行復雜的三維航跡規劃，自動選定耐張塔本體精細化驗收的拍照點；④依據規劃的三維飛行航跡，在RTK厘米級定位精度信號的支持下，進行自主的貼近飛行，獲取更高密度、更高精度的激光點云數據；⑤基于高密度、高精度激光點云數據，進行耐張塔預偏值和軟跳線安裝質量智能檢測。

1.2 激光點云數據自動/半自動分類

對于耐張塔預偏值和軟跳線安裝質量檢測而言，最關注的地物為桿塔本體和軟跳線點云。然而，一次飛行任務獲取的輸電線走廊原始點云數據包括掃描范圍內所有地物目標的三維空間信息，數據量龐大，且必然包含大量的噪聲點，實際應用中需剔除這些噪聲點，并將不同類型的地物要素分類。點云數據處理（去噪、分類等）是走廊三維重建、安全距離分析等應用的基礎，是點云數據自動化處理研究的核心與難點，更是目前機載點云內業處理中最費時費力的環節。激光點云數據自動/半自動分類流程如圖1所示。

圖1 電力走廊點云分類流程圖

1.3 基于LiDAR的耐張塔預偏值檢測

基于桿塔激光點云，在塔身部分拖動生成一個上矩形面，取上矩形面與塔身主材相交的4個頂點（相同高度ht），其坐標分別為（X1t,Y1t,ht）、（X2t,Y2t,ht）、（X3t,Y3t,ht）、（X4t,Y4t,ht）；再根據式（1）計算4 個點構成的矩形中心點T的坐標（Xot,Yot,Zot）。

在塔基部分拖動生成一個下矩形面，取下矩形面與塔身主材相交的4 個頂點（相同高度hb），其坐標分別為（X1b,Y1b,hb）、（X2b,Y2b,hb）、（X3b,Y3b,hb）、（X4b,Y4b,hb）；再利用式（1）計算4 個點構成的矩形中心點B的坐標（Xob,Yob,Zob）。

將點T投影到下矩形面，其投影點為P，坐標為（Xp,Yp,Zp），Zp=hb；連接T、B、P三個點構成一個直角三角形，再根據勾股定理計算得到傾斜度、投影面夾角和水平偏移距離。傳統人工檢測方法只能檢測耐張塔預偏角度，本文方法可同時檢測預偏角度、距離和方向，極大地提高了耐張塔預偏值檢測的效率和準確率。

1.4 基于LiDAR的軟跳線安裝質量檢查

軟跳線安裝質量檢查的具體步驟為：①對激光點云進行分類，把軟跳線單獨分成一類，與桿塔本體區分開，分類方法同§1.2節；②根據桿塔的坐標和軟跳線的點云高度，將軟跳線分為左上相、左中相、左下相、右上相、右中相和右下相；③分別計算各相軟跳線點云與桿塔本體點云的空間距離，判斷是否小于安全距離閾值，改變小于安全距離閾值的點云顏色；④生成正視圖、側視圖，從不同角度查看不符合安全距離的軟跳線點云情況，進一步評估該軟跳線是否存在安全隱患，若小于安全距離閾值的點云數量多于10 個，則判定該軟跳線安裝質量可能存在隱患；⑤生成軟跳線質量檢測報告。

2 實驗結果與分析

2.1 實驗區概況

本文選取的實驗區為廣東省云浮市西南；地勢西南高、東北低；主要地貌為丘陵，多沿山地邊緣發育，高丘陵海拔為250～450 m，低丘陵海拔為100～250 m，低丘陵坡度平緩，多為15～20°。本次測試為500 kV架空輸電線路，平均塔高約為70 m。測區線路如圖2所示。

圖2 測區線路圖

2.2 無人機遙感系統

本文采用大疆M600飛行平臺和QLiDAR-H200H1C載荷獲取實驗數據。M600是DJI為專業級影視航拍以及行業應用領域打造的全新一體化飛行平臺，集成了新一代精準可靠的A3飛行控制系統和Lightbridge 2高清數字圖傳，支持高精度D-RTK GNSS 與地面站系統，采用模塊化設計，提供最大6.0 kg 的有效載重。M600 不僅適配DJI 禪思系列云臺，還全面支持“如影”Ronin-MX和DJI無線跟焦器；掛載各類微單、單反、甚至RED Epic 電影攝像機時，攝影師可遠程調節鏡頭的焦點和光圈。QLiDAR-H200H1C 是一款無人機機載點云影像一體化數據采集系統，集成了有效測距200 m 的25 線激光掃描儀，平均點密度優于200點/m2（@100 m高度@10 m/s），保證了場景適用性和高點密度；集成了2 400 萬像素的APS-C 數字相機；集成了APPLANIX APX15慣導系統，保證了使用穩定性和數據精度；擁有自主研發的智能控制系統，保證了系統的易用性，如表1所示。

表1 QLiDAR-H200H1C無人機LiDAR系統的主要參數

2.3 結果分析

2.3.1 線路走廊高精度三維點云數據

第一次飛行的相對航高為120 m，飛行速度為10 m/s，旋轉頻率為10 Hz，點云密度為286 點/m2。采用配套的數據處理軟件生成線路走廊的高精度三維點云；再利用人工智能算法自動提取桿塔、導線等關鍵地物和三維地形信息；然后利用這些信息進行三維航跡規劃（圖3），并自動選定耐張塔本體精細化驗收的拍照點（圖4）。依據規劃的三維飛行航跡，在RTK厘米級定位精度信號的支持下進行第二次自主貼近飛行，相對航高為100 m，飛行速度為10 m/s，旋轉頻率為10 Hz，點云密度為343 點/m2，從而獲取更高密度、更高精度的點云數據（圖5）。

圖3 航跡規劃示意圖

圖4 拍照點位置示意圖

圖5 高精度三維點云數據

2.3.2 LiDAR點云的分類結果

根據LiDAR 點云數據自動/半自動分類算法，對貼近飛行獲取的高精度三維點云數據進行分類，從而劃分為桿塔、軟跳線、導線、地線、絕緣子等類型，如圖6所示。

圖6 點云分類結果

2.3.3 耐張塔預偏值智能檢測

利用無人機LiDAR采集的高精度點云數據開展耐張塔預偏值智能檢測，檢測主要界面如圖7 所示，可實現塔高、傾斜距離、傾斜角、傾斜度等多個指標的檢測。檢測結果如圖8 所示，提高了檢測準確率和效率，減輕了工作人員負擔，為耐張塔驗收提供了一種有效的技術支撐。

圖7 耐張塔預偏值檢測

圖8 耐張塔預偏值檢測結果

2.3.4 軟跳線安裝質量智能檢測

利用無人機LiDAR采集的高精度點云數據開展軟跳線安裝質量智能檢測，檢測主要界面如圖9 所示，可實現電氣間隙安全距離的檢測，為軟跳線安裝質量驗收提供了快速方法。另外，針對軟跳線進行距離分析對點云數據的密度要求較高，采用本文提出的數據采集模式可滿足軟跳線安裝質量檢查對點云密度的要求。軟跳線安全距離檢測結果如圖10所示。

圖9 軟跳線安裝質量檢測界面

圖10 軟跳線安全距離檢測結果

3 結 語

本文針對輸電線路工程驗收中耐張塔預偏值和軟跳線安裝質量智能檢測需求，提出了一種基于無人機LiDAR的桿塔安裝質量檢查技術。該技術要求進行兩次無人機飛行，第一次以等高方式飛行，獲取線路走廊內的高精度三維點云，再利用人工智能算法自動提取桿塔、導線等關鍵地物和三維地形信息，進行復雜的三維航跡規劃，并自動選定桿塔本體精細化驗收的拍照點；第二次飛行依據規劃的三維飛行航跡，在RTK厘米級定位精度信號的支持下進行自主貼近飛行，從而獲取更高密度、更高精度的點云數據。在此基礎上，進行激光點云數據的自動/半自動分類和桿塔模型重建，用于耐張塔預偏值和軟跳線安裝質量檢測。通過廣東省云浮市進行實驗驗證，證明了該方法的可行性和有效性，可滿足智能化驗收工作的要求。