本文選題：無人機 + LiDAR　； 參考：《電網(wǎng)技術》2017年08期

【摘要】：輸電線路走廊中地物安全距離檢測是電力運維部門日常線路巡檢作業(yè)中的重要一環(huán)。結合此項運維實際需求,提出一種無人機電力巡檢LiDAR點云數(shù)據(jù)的自動安全距離診斷方法:首先依據(jù)已知的線路位置與走向對無人機巡檢系統(tǒng)采集的LiDAR點云進行裁剪,獲得線路走廊區(qū)域點云;其次,采用自適應分區(qū)濾波的方法濾除地面點,獲得非地面點云;在此基礎上,在非地面點數(shù)據(jù)中,依據(jù)點云維數(shù)特征以及空間幾何分布特性從非地面點中分離出導線點、桿塔點、及林木植被、建筑物等安全距離診斷所關注的線路走廊其他地物;繼而提出一種迭代最小二乘電力線懸鏈線模型解算方法,自無序電力線激光點云數(shù)據(jù)擬合懸鏈線方程,用于后續(xù)安全距離計算;最后使用分段剖面安全距離計算方法計算線路與線路走廊下方地面/地物距離,并與標準安全距離做比較,對于距離小于安全距離的區(qū)域進行危險預警。采用大型無人機電力線路巡檢系統(tǒng)采集的多組LiDAR點云數(shù)據(jù)對文中算法進行實驗驗證,并對檢測結果與人工點云量測值與實地巡檢值進行了定性與定量的對比分析。實驗結果表明提出的安全距離診斷方法能準確探測樹障等安全距離超限地物。
[Abstract]:The detection of the safety distance of ground objects in the transmission line corridor is an important part of the routine line inspection in the power operation and maintenance department. According to the actual requirement of the operation and maintenance, a method of automatic safe distance diagnosis of LiDAR point cloud data for UAV power patrol inspection is proposed. Firstly, according to the known line position and direction, the LiDAR point cloud collected by UAV patrol inspection system is clipped. The point cloud in the corridor area is obtained; secondly, the ground point is filtered by adaptive partitioning filter to obtain the non-ground point cloud; on this basis, in the non-ground point data, According to the characteristics of point cloud dimension and spatial geometric distribution, other features of route corridor which are concerned about the safety distance diagnosis of forest vegetation and buildings are separated from non-ground points, such as traverse points, pole and tower points, and forest vegetation, buildings and so on. Then, an iterative least-squares power line catenary model is proposed. The self-disordered power line laser point cloud data fit the catenary equation for the subsequent calculation of safety distance. Finally, the distance between the ground and ground objects under the route and the corridor is calculated by using the method of section section safe distance calculation, and compared with the standard safety distance, the danger warning is carried out for the area where the distance is less than the safe distance. In this paper, the algorithm is experimentally verified by using the multi-group LiDAR point cloud data collected by the power line inspection system of large UAV, and the qualitative and quantitative comparison between the detection result and the measured value of artificial point cloud and the field inspection value is carried out. The experimental results show that the proposed safe distance diagnosis method can accurately detect the safety distance of ground objects such as tree barriers.
【作者單位】： 測繪遙感信息工程國家重點實驗室(武漢大學);廣東電力科學研究院;時空數(shù)據(jù)智能獲取技術與應用教育部工程研究中心(武漢大學);
【基金】：中國博士后科學基金(2016M600614) 國家自然科學基金重點項目(41531177,41371431)~~
【分類號】：TM755

【參考文獻】

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10 劉e，

本文編號：1813877