新的点云数据压缩法在舞动治理工程中的应用研究

孙浩钰 樊德顺 邢正泉

(山东电力工程咨询院有限公司，山东 济南 250100)

·测量·

新的点云数据压缩法在舞动治理工程中的应用研究

孙浩钰 樊德顺 邢正泉

(山东电力工程咨询院有限公司，山东 济南 250100)

采用栅格划分和法向量估计的点云数据压缩法，对海量的云数据进行压缩处理,并通过线路架构模型重建，得到准确的实物数字模型，进行横断面的截取及空间距离计算。

舞动治理工程，机载激光雷达，法向量估计，点云数据压缩

输电线路舞动治理工程是国家电网公司近期重点技改项目[1]，常用的治理手段为在输电线路间安装防舞装置[2,3]。而机载激光雷达测量技术自动化程度高且定位准确，为舞动治理工程的精细化、科学化、高效化提供快速的空间数据获取支持。而机载激光雷达测量会产生海量的点云数据，显然对点云数据的处理最为关键。本文采用栅格分隔和法向量估算的点云数据压缩法，对海量的云数据进行压缩处理，它既顾及了扫描点之间的法向量关系，又保留点云特征，防止了压缩过程中特征信息的丢失；通过线路架构模型重建，得到准确的实物数字模型，进行横断面的截取及空间距离计算，在舞动治理工程中得到了很好的应用，不但提高了工作效率，而且带来客观的经济效益，也为线路正常运行维护提供广阔的后续使用前景[4]。

1 可行性理论分析

栅格分隔和法向量估算的点云数据压缩法[5]：在对原始点云进行空间栅格分隔的基础上，对所有点进行邻域搜索，再对每个点进行法向量估算，这样就可以求得所有点的近邻点法向量与其法向量的夹角，对夹角小于设定值的点进行剔除，以此实现数据压缩。与单纯的随机采样等压缩方法相比，该方法在特征保留方面效果更好，能提高建模和量距精度，数据处理流程：点云数据栅格化→邻域搜索→法向量估计→点云压缩→架构模型断面截取距离量测。

2 工程应用

2.1点云数据采集

机载激光雷达测量技术不仅自动化程度高且定位准确，作业期短[6]。而且为舞动治理工程的精细化、科学化、高效化提供快速的空间数据获取支持,见图1。

2.2点云数据处理流程

点云数据处理流程见图2。

2.3点云数据压缩处理

电力线的扫描点云包含5 865个点，下面按照本方法进行压缩。

首先按照上述方法栅格化，建立其索引，取xmin=666 326.23，ymin=4 869 045.43，zmin=146.42，取d=11，部分栅格索引数据见表1。根据邻域结果进行法向量估算，部分结果见表2。

计算所有点15邻域的法向量与其法向量的夹角αi，取夹角值β=5°，将αi>β的邻域点剔除，压缩后2 239个点,压缩率63.7%，通过对点云数据的栅格化及所有点的法向量信息实现了点云数据的压缩，实验结果表明，该方法使点云精简而且保留了数据本身的特有信息，从而保证了后续数据处理的精度要求。

表1 部分点的栅格索引

表2 部分点的法向量

2.4架空线路网构模型重新建立

根据线路实体或实体的点云数据生成准确的三角网模型，对其进行修改和调配等操作后，得到准确的实物数字模型，进行横断面的截取及空间距离计算。在求取距离过程中，通过移去—恢复法[7]截取出横断面。得到构架所需横截断面后，就可准确量测其导线点间的距离，通过平行移动正交连线，就可实现对其指定位置的导线空间距离的精准量测。

2.5数据精度评定

为校核激光雷达扫描数据的外符合精度,采用了Leica全站仪同步作业方法,两者部分比较数据如表3所示。

表3 二者数据比较值

由表3可知:二者相差最小值为0.5 cm,基本控制在2 cm左右。最大值3.1 cm出现在距前塔306 m处,由此可以判定二者的比对准确性较高,完全满足架空导线三维空间距离需达到±10 cm的精度要求,同时其克服了风对作业的影响。

2.6工程评价

本工程目前已经施工完毕，所提交的3 380处导线空间数据，总计完成39 960个测量数据，均准确无误，完全满足施工要求，得到了业主及施工方的高度评价，见图3。

3 结语

1)机载激光雷达获取的点云数据全面、准确、作业期短、受人为因素影响小。为舞动治理工程的精细化、科学化、高效化提供快速的空间数据获取支持。

2)栅格分隔和法向量估算的点云数据压缩法既精简又保留了数据本身的特征信息，从而保证了后续数据处理计算的精度。所建立的架空线路三维模型信息完备、易于保存及管理,为架空线路正常运行和维护提供广阔的后续应用前景。

3)机载激光雷达测量法具有作业快的优势及技术的先进性；尤其是栅格分隔和法向量估算的点云数据压缩法，在本工程中得到了较好的应用，有利于进一步推广和使用。

[1] 刘洪正.山东500 kV电网线路舞动分析及其治理[J].山东电力技术，2011(3)：66-70.

[2] DL/T 1098—2009，间隔棒技术条件和试验方法[S].

[3] 郭应龙.输电线路舞动[M].北京:中国电力出版社，2003.

[4] 蓝曾荣，胡庆武．基于机载LiDAR的数字电网巡线应用研究[A].第一届全国激光雷达对地观测高级学术研讨会论文集[C].2010:382-387．

[5] 邢正全.基于栅格划分和法向量估计的点云数据压缩[J].测绘通报，2013(4):67-68.

[6] 梁 静.利用机载LiDAR点云数据提取电力线的研究[J].测绘通报，2012(7):17-20．

[7] 江峻毅.三维激光扫描系统在输电线路舞动治理工程中的应用[J].测绘通报，2010(9):67-68.

Applicationresearchofanewpointclouddatacompressionmethodinthedancingtreatmentproject

SunHaoyuFanDeshunXingZhengquan

(ShandongElectricPowerEngineeringConsultingInstituteCorp.,Ltd,Jinan250100,China)

Through applying grid division and point cloud data compression method of the normal estimation, the paper carries out data compression for the numerous cloud data, re-establishes circuit framework, and obtains accurate material digital model, and finally carries out the cross-section interception and spatial distance calculation.

dancing treatment engineering, mechanical radar, normal estimation, point cloud data compression

P208

A

1009-6825(2017)26-0197-02

2017-07-06

孙浩钰(1965- )，男，工程师