基于點云數據的無人機自主巡檢技術研究

摘""要：在三維激光點云采集分析的基礎上，探討了三維模型重建的關鍵技術。在點云預處理階段，詳細闡述了從原始點云中提取有用信息，并對數據進行清洗和分類。對于危險點檢測，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險。通過實驗分析，驗證了所提出技術的有效性和準確性。實驗結果表明，該技術能夠顯著提高巡檢的自動化水平和檢測的準確度。

關鍵詞：點云數據""三維激光點云采集""無人機自主巡檢""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

隨著無人機技術的迅速發展，其在基礎設施維護和安全檢查領域的應用越來越廣泛。由于無人機巡檢中輸電線路等會對無人機巡檢產生干擾，甚至會導致無人機自主巡檢作業失敗，所以，有必要對輸電線路等要素進行分析，以輔助無人機高質量完成自主巡檢作業。本文提出了一種基于點云數據的無人機自主巡檢技術，以提高檢測的效率和安全性。在分析點云數據采集和三維模型重建關鍵技術的技術上，本文詳細描述了點云預處理與危險點檢測的具體方法，并通過實驗驗證了技術的有效性。

1"三維激光點云采集

三維激光點云采集技術是一種通過激光雷達設備對目標物體進行掃描獲取其空間點數據集的技術，能夠進行大面積高密度的三維數據采集[1]。三維激光點云采集技術應用的關鍵步驟在于空—地數據采集。其中，空中數據采集通常采用機載激光雷達（Light"Detection"and"Ranging，LiDAR）系統，該系統集成了激光測距技術、計算機技術和高精度動態GPS差分定位技術，可以高效地進行大范圍的地形測繪和三維建模；地面數據采集則依賴于地面激光掃描系統，系統可以通過移動結構將樣品依次沿x軸或y軸方向穿過第一檢測區域，從而獲取詳細的點云數據。無論是空中還是地面的數據采集，最終都會生成點云數據，并通過后處理軟件進行分析和處理，轉換成絕對坐標系中的三維圖形數據。

基于點云數據的無人機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，提升無人機自主巡檢的安全性與穩定性。

2"三維模型重建的關鍵技術

三維激光掃描技術可以創建輸電線路和周圍環境的精確三維模型。在實際應用中，通過搜集三維數據，并在電腦上精確測量輸電線路的各項數據，為桿塔的建模與無人機飛行路徑規劃奠定基礎。為便于安全距離的檢查，將掃描得到的點云數據進行分類，包括桿塔、電線、地面植被等。

以某測量站為基準站，根據同一個同名點求出其他測站相對于基準站的3個旋轉參數和3個平移參數，將點云數據配備至同一個坐標系中，公式表示為

（1）

（2）

式（1）中：表示點云配準完成后的坐標；表示點云最原始坐標；、、分別為旋轉參數；、、表示平移參數。

無人機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，以便進行后續的處理。具體而言，無人機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則映射到一個統一的平面上，并且將相應的地圖投影系統應用于這些影像上，以確保影像滿足幾何糾正的標準，從而生成修正后的新影像[2]。具體步驟如下：數據準備—輸入顯示數字圖像—確立校正變換模型—像元空間坐標轉換—像元灰度重采樣—輸出糾正后數字影像。

為了進一步提升數據融合后的可靠性，需要對電力線路點云數據和影像配準。在進行三維場景重建前，先要對激光掃描得到的點云數據和無人機拍攝的影像數據進行同步對齊，確保這兩種數據在同一個坐標系統內統一。通過配準，可以將空中采集的數據與地面數據結合起來。基于此，技術人員需要通過場景中的已知目標控制點來校準數據，至少4個，如鐵塔頂端、桿塔等[3]。由于本地坐標系和激光掃描儀器的坐標系之間存在較大的旋轉差異，因此使用基于羅德里格矩陣的方法來進行坐標轉換。在配準完成后，應用均勻采樣法和人機交互方法來去除噪聲，并重新采樣數據。

3"激光點云預處理與危險點檢測

3.1"點云預處理

應用Hough變換對圖像進行識別和轉換，使點云數據降維投影到、的平面系中，成為直線。該直線公式表示為

（3）

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

（4）

在提取目標地物時，采取LiDAR點云數據提取方法，并利用電力線的現狀特性、高程特性、地表植被多次反射與連續性特征，對點云數據進行分類分析。

3.2"危險點檢測

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

遵循輸電線路的維護規定，應用激光雷達點云數據來進行分析，從而產生輸電線路的三維巡視報告，詳細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，進而形成架空輸電線路安全距離檢測報告，主要內容包括：（1）正常情況下，導線和地線的安全間隔檢測報告，以及輸電通道內潛在風險點的分析；（2）輸電線路通道內交叉穿越物的詳細統計；（3）電纜的最大安全距離測量與風險點的綜合數據分析[5]。

4"實驗分析

應用本文方法，對500"kV部分線路區段進行三維激光掃描，并對采集的點云數據進行處理分析，最終形成報告。獲得桿塔287-288區相關缺陷明細如表1所示和桿塔288-289區缺陷明細如表2所示。

在獲得表1、表2數據后，對桿塔數據進行綁定。在完成拍攝點的命名工作后，為了消除潛在的風險點，需要通過增加拍攝點之間的距離和調整飛行路線的順序來實現。在調整飛行點時，需要確保云臺的角度設置正確，避免角度值出現負數[6]，即云臺的角度應保持在0°以上90°以下，確保攝像頭始終是向下俯瞰的狀態而不是向上仰視。基于此，精準生成了無人機自主巡檢航線（如圖1所示）。

5"結語

本文深入研究了基于點云數據的無人機自主巡檢技術，并通過實驗驗證了其在輸電線路巡檢中的有效性和準確性。通過無人機搭載激光掃描儀采集的三維激光點云數據，結合高效的點云預處理和危險點檢測算法，該技術能夠顯著提高巡檢的自動化水平和檢測準確度。實驗結果表明，該技術不僅能夠有效地識別輸電線路周邊的潛在風險點，還能夠為輸電線路的維護和修復提供精確的數據支持。未來研究實踐中，將進一步深入探究基于點云數據的無人機自主巡檢技術，為無人機高質量進行自主巡檢作業提供強有力的技術支持。

參考文獻

[1]"劉家辛，溫剛，田小壯，等.基于三維點云的變電站無人機巡檢路徑規劃[J].自動化技術與應用，2024，43（06）：1-4，9.

[2]"楊治，曾寰，涂起龍.基于激光點云精確定位的輸電線路無人機自主巡檢系統研究[J].微型電腦應用，2024，40（1）：23-26，31.

[3]"韓建波.基于無人機+3D建模對高壓線路自主巡檢的應用探究[J].水電站機電技術，2023，46（9）：48-50，58.

[4]"陶晰，楊杰，勞全，等.輸電線路多旋翼無人機激光雷達點云數據自動分類技術研究及應用[J].電氣技術與經濟，2023（6）：135-137.

[5]"廖華，劉琦.基于激光雷達三維建模模式的無人機輸電線路自主精細化巡檢技術研究[J].應用能源技術，2023（3）：15-19.

[6]"賴勁舟，馬文磊，付濱，等.城區配網架空線路無人機網格化自主巡檢作業模式研究[C]//中國電力企業管理創新實踐（2021年）.貴州電網有限責任公司貴陽供電局，2023：5.