无人机激光雷达技术在输电线路通道的应用

吴永利，陈欢

（国网龙岩供电公司，福建龙岩364000）

无人机激光雷达技术在输电线路通道的应用

吴永利，陈欢

（国网龙岩供电公司，福建龙岩364000）

无人机技术发展日新月异，利用先进的无人机搭载激光雷达对输电线路通道进行巡检，采用点云数据技术，对输电线路通道物征物进行提取，可以实现输电线路的真实三维重建，恢复输电通道的沿线地表形态、地表附着物、线路杆塔三维位置和模型，进而实现对建筑物、植被、交叉跨越物的距离测量，实现线路资产管理，为输电线路管理决策提供有力支撑。

无人机；激光雷达；点云技术；输电通道

当前，在无人机电力巡检中，多搭载红外线摄像仪、数码摄像机、照相机、高分辨率望远镜、可见光录像机等设备，在飞行的同时，可对途经线路进行观测，获取线路走廊可见光和红外的录像、影像等资料。此种作业方式最大的优点是数据采集成本较低；但随着这些技术不断投入使用，其缺点是这些技术的空间定位精度均不高，更重要的是，通过航空影像数据很难精确判断线路走廊地物（比如树木等）到线路的距离，而距离不足引发的线路闪络最终导致线路跳闸是许多线路安全事故的初始诱发因素。随着无人机机载激光雷达技术的发展及成本的降低，它可以很好地解决空间定位和量测精度等问题，将无人机机载激光雷达技术应用到电力巡线中具有较好的应用前景。

1 国内外研究概况

在全国范围内，虽然无人机机载激光雷达在灾害性普查和故障点巡查中运用较多，但将无人机机载雷达技术运用到电力生产中，能使其代替直升机完成整线路精细化作业的应用较少。因此，应将无人机机载激光雷达应用于电力巡检作业，实现输电线路精细化巡检作业，对故障和缺陷进行更加准确的判断和定性，使其成为直升机巡检的有效辅助手段，实现多维度的立体巡检，从而引领我国电网发展的新趋势。目前，国内相关研究的多是针对基于铁塔的多层次电力线，而本文研究的输电线路高度较低，电力线周围内有同高的植被点，这会给输电线路能道的提取造成困难。本文提出了一种基于激光雷达点云数据的输电通道特征物提取方法，通过在无人机上搭载激光雷达设备及高分辨相机，可以直接采集线路走廊高精度三维激光点云和高分辨率数码影像，进而获得高精度三维线路走廊地形、地貌、地物和线路设施设备空间信息，包括杆塔、挂线点位置、导线弧垂等。该方法能够自动提取电力线点，并对电力线点进行曲线拟合，形成连续、完整的电力线路走廊。可实现的功能包括以下4个：①可以精确、快速地测量线路走廊地物（特别是树木、房屋、交叉跨越）到导线的距离是否满足安全运行要求；②高分辨率数码影像可以供巡检人员判读输电线路和走廊安全隐患、异常；③利用机载激光雷达测量技术对线路走廊进行数据采集和三维建模，巡检人员可以对造成线路安全问题的隐患和异常进行分析，精确确定线树距离，进而确定如何进行砍伐和障碍清除；④利用三维建模图，恢复电力线沿线地表形态、地表附着物（建筑、树木等），线路杆塔三维位置和模型等，并将线路的属性参数录入实现线路资产管理。

2 无人机激光雷达点云数据技术

2.1 工作原理

电力巡检无人机通过激光雷达系统巡线采集、处理电力沿线的激光点云，可以实现电力线路的真实三维重建，恢复电力线的沿线地表形态、地表附着物（建筑、树木等）、线路杆塔三维位置和模型等。此方案可以为输电线路监护人员提供数据基础，了解输电线路设备设施的结构信息，发现其中的异常和隐患，以及线路走廊中被跨越物对线路的威胁。该方案收集的线路属性参数还可以实现线路资产管理，与智能电网方案结合效果更好。

2.2 机载激光雷达

机载激光雷达扫描技术起源于20世纪90年代后期，它将GPS定位与激光测距相结合，可高效、快速获取地面物体的高精度三维坐标点。与传统的摄影测量技术相比，其量测精度更高，地物坐标获取更加直接，现已被广泛应用于测绘生产。机载激光雷达扫描仪通过对地面进行扫描，获取反射回来的激光点数据，在三维空间中呈不规则分布的密集点集，在三维空间的分布形态呈现随机离散的数据点“点云”（Points Cloud）。激光雷达测量数据不仅包含目标点的X，Y，Z坐标信息，还包括物体反射强度等信息。现阶段，比较通用的数据格式为ASCII码纯文本和LAS格式，这两种格式可以相互转化。在这些激光点中，有些点位于真实地形表面，有些点位于人工建筑物（房屋、塔、输电线等）或自然植被（树、灌木、草）。通常情况下，从激光点云数据中去除掉地物回波点，提取数字高程模型（DEM）称为激光数据的滤波。而从激光数据点云中区分不同地物，比如植被、房屋、道路等，则称为激光数据的分类，某些时段滤波和分类是同时进行的。

2.3 地物点云分类

输电线路通道是电网的最主要部分，通道内地形、地貌、地物（植被、建筑等）、电塔、挂线点位置等是电网建设和管理极为关注的对象。但一次飞行任务获取的原始点云包括了输电线走廊内的所有地物目标，而实际应用中需要将不同类型地物目标的激光点分离出来，即滤波分类。滤波即将原始点分为地面点和非地面点，地面激光点经过插值或构网可得到走廊的数字地形模型（DEM），而非地面点可经过进一步处理提取各类地物点。

2.4 激光雷达数据的滤波

从激光数据点云中提取数字表面高程模型（DTM/DEM），需要将其中的地物数据脚点去掉，这就是所谓的“激光雷达数据的滤波”。

如果要进行地物提取和建筑物的三维重建，就需要对激光脚点数据点云进行分类（分割），区分植被数据点和人工地物点，以提取数据点云系列，这就是所谓的“激光雷达数据分类”。针对电力线点的提取工作，也是先通过滤波分离地面点与地物点，然后使用分类方法分离植被点与电力线点。滤波和分类是机载激光雷达数据处理的关键。一般而言，激光点云数据滤波的处理时间大约占全部时间的60%～80%，滤波算法的质量直接决定着DEM的质量。目前，已经有不少国内外学者研究了激光点云数据的滤波和分类方法。

2.5 三维模型的建立

输电线路走通道三维重建，即输电线路本体建模是输电线路安全分析的基础。实时三维电力巡线地理信息系统的建立为线路的安全运行提供了决策支持。在系统数据制作中，需要对采集的遥感数据进行处理和分析。由于系统数据每隔一段时间需要重新采集和更新，所以，必须实时三维重建出电力线通道地表模型及地物模型，包括DEM、电力线、电力塔及周围的植被等。该系统中应集成输电线路通道影像、电力线三维拓扑数据、输电线路通道中植被类型数据等，比如电力线安全缓冲区分析、电力线在最大弧垂下与地面的最小距离、电力线在最大弧垂或风偏情况下与周围树木之间的距离等。目前，除了DEM等可自动重建外，通道内的很多地物主要还是依赖人工勾绘和第三方软件，比如AutoCAD、3DMax等。

2.6 电力线路安全巡检

电力线走廊数字化重建后，即可得在电脑中直观立体显示电力线、电塔的位置、与走廊地物的空间关系，结合杆塔上安装的温度、湿度、风速等监控设备传回的数据，即可在三维数字化电网基础上进行各种电力作业分析，比如预测与模拟不同温度、风速、覆冰下弧垂变化情况，模拟树木生长情况等。

3 实现的主要功能和应用效果

3.1 实现的功能

3.1.1 实现距离测量

为输电线路监护人员提供了数据基础，发现了输电线路设施设备异常和隐患，以及线路走廊中被跨越物对线路的威胁。利用机载激光雷达测量系统获取的高精度点云可以检测建筑物、植被、交叉跨越等对线路的距离是否符合运行规范。

3.1.2 线路资产管理

通过巡线采集的点云和高清影像数据，处理成标准的DOM、DEM，结合分类后的点云可以实现电力线路的三维建模，恢复电力线沿线地表形态、地表附着物（建筑、树木等）、线路杆塔三维位置和模型等，并将线路的属性参数录入实现线路资产管理。

3.2 应用效果

利用无人机激光雷达技术进行电力巡线是一项先进的技术手段。采用该项技术进行电力巡线，不仅在工作效率上可以大幅度提高，也能大大减少野外工作，降低巡线成本。传统的巡线工作中，100 km线路需要20个巡线人员工作1 d才能完成，而利用无人机进行巡视，需要4个架次共计2人1 d就能完成，大大提高了巡视效率，且不受地理环境的限制。无人机激光雷达技术通过对电力走廊上电线塔、电力线、周围植被等地物的点云数据采集、处理，可以实现电线杆塔、电力线的真实三维重建，实现植被与电力线的精确量测，发现线路存在的安全隐患，为管理者的决策提供了真实、有效的数据支持，避免了线路事故停电，挽回了高额的停电费用损失。

4 结束语

综上分析，无人机激光雷达技术数据精度高，无论地形、树高、杆塔模型、电线弧垂及交叉跨越，都可以最大限度实现电网在电脑中的数字化再现。不仅能够获取线路缺陷，且能对缺陷的位置进行准确的空间定位，确定线路与走廊地物的空间关系，传统影像信息无法获得这类信息；可以检测线路间、线路与地面、线路与邻近植被的距离，确定建筑物、植被、交叉跨越等对线路的距离是否符合运行规范，并进行输电线路磁场干扰分析和安全范围等分析；配置符合运行规程的检测参数，全自动进行危险地物（特别是树木、交叉跨越）检查、报警，并输出检测结果表，为沿线的植被管理、植被生长预测、制订植被砍伐计划提供依据；结合在杆塔上安装的温度、湿度、风速、覆冰下弧垂变化等监控设备传回的数据，可以在三维数字化电网基础上进行各种电力分析，为输电线路管理决策提供有力支撑。

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〔编辑：张思楠〕

TU198

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2017.19.158

2095－6835（2017）19－0158－03

吴永利（1987—），男，主要从事输电线路运行与检修、电网智能巡检方面的研究工作。