基于无人机高精度激光雷达的输电杆塔倾斜检测技术研究

胡钦俊 孙 嫱 林火煅 杨 雪

（1.国网福建省电力有限公司漳州供电公司，福建 漳州 363000；2.国网福建省电力有限公司，福建 福州 350025；3.天津航天中为数据系统科技有限公司，天津 300462；4.天津市智能遥感信息处理技术企业重点实验室，天津 300462）

1 总体路线

该文采用系统工程的方法，以输电杆塔倾斜检测精度为核心，针对增强承载平台稳定度、提升扫描装置分辨率以及判读倾斜检测等关键问题展开研究。

首先，充分、完整地开展系统总体方案设计，将系统指标科学、合理地分解到各组成部分，并对设计结果进行仿真验证、迭代优化，以最高、最优效费比满足系统的全部技术指标要求。

其次，在该基础上，将无人机多参量高精度位置补偿技术研究、基于双光激光源重复观测的点云数据校正及超分辨率融合建模技术研究和基于激光点云的杆塔特征点自动识别及倾斜参数自动测量技术研究与应用3 个关键技术点并行研究，能够有效提升承载平台的稳定度、扫描装置分辨率以及倾斜检测的效果，并适时开展承载平台与扫描装置、扫描装置与倾斜检测算法之间软硬件接口的设计。

再次，在上述方法研究、算法设计成果的基础上进行硬件研制与软件开发，并分阶段开展设备测试、系统联试，尽早发现设计缺陷，解决实际工程问题，为示范应用奠定基础。

最后，进行系统集成，形成一套基于无人机激光点云数据的杆塔倾斜状态智能监测系统，并开展示范应用。

2 基于机载激光雷达的输电杆塔倾斜度测量方法总体设计

2.1 激光雷达三维测量原理

LiDAR 系统向物体发射大量激光点以获取物体的表面三维数据[1]，通过测量发射光信号和接收光信号的相位差Δϕ获得往返信号的时间间隔，从而计算距离。根据物体表面到反射信号接收机的距离计算到目标物体上每个点的空间三维坐标值。激光雷达测量示意图如图1 所示。

图1 三维激光雷达测量示意图

2.2 杆塔倾斜度测量原理

电力杆塔的倾斜度定义公式为q=S/H，其中S为杆塔倾斜值，H为杆塔实际高度。在实际工程测量中，一般将杆塔等效为一个刚性整体，其倾斜度可抽象为顶层中（重）心与塔基层中（重）心的偏离值与杆塔高度的比值。利用激光雷达确定杆塔底部中心点O、顶部中心点O1和其投影点，则杆塔顶部中心点至其底部投影点的距离即为杆塔的实际高度H，投影点至杆塔底部中心点距离即为杆塔的倾斜值S，即可实现对电力杆塔倾斜度的测量，如图2 所示。

图2 基于三维激光雷达杆塔倾斜度测量示意图

2.3 基于机载雷达的杆塔倾斜度测量系统的总体设计路线

总体设计路线如图3 所示。

图3 基于机载雷达的杆塔倾斜度测量系统的总体设计路线

2.3.1 点云数据采集

与传统基于人工或地面固定观测设备的手段相比，基于无人机的测量系统受平台稳定性的影响更为严重；由于气流会影响无人机平台的飞行，因此，单凭机械防抖不足以抵消它的干扰[2]。该文将着重研究无人机平台的飞行稳定度这一关键技术。

与基于全站仪等方法相比，基于LiDAR 的测量系统更受限于其自身的分辨率以及由彗尾效应和空中杂质引入的噪声。分辨率不足和噪声点会直接降低后续生成模型的效果和对其进行测量的精确度[3]。该文将通过双光源激光雷达扫描和先进的去噪算法解决该难题。

2.3.2 杆塔三维模型生成

LiDAR 系统采集的扫描数据是由成千上万反射点构成的点云。从点云数据恢复为电力杆塔的三维模型有一套确定的方法。然而，由于采用了双光源扫描方法，因此，将一对相关的点云合成单个精度更高的点云数据是该技术的又一个关键技术。该文将关注如何实现超分辨率点云模型的融合。

2.3.3 模型倾斜度计算

得出的杆塔三维模型虽然可以通过计算S/H来实现，但是为了使该计算过程自动化，需要实现三维生成模型和参考模型的自动对比。该文将研究如何从三维模型中提取特征点，并求出关键的S、H参数，自动地通过输入的三维模型计算输电杆塔的倾斜度。

3 基于机载激光雷达的输电杆塔倾斜度测量方法仿真验证

该总设计可以通过仿真验证进行理论验证，仿真验证可通过以下6 个步骤进行。

3.1 采集、预处理杆塔点云数据

通过点云数据库可以获取具有代表性的仿真输入文件。通过地面固定的激光雷达扫描也可以得到杆塔的点云数据，其中还带有相应的真实噪声点。PolyWorks 等点云数据处理软件可以对这些输入进行去噪处理，得到基于点云的杆塔模型。

3.2 选取塔上较低的点

导入点云杆塔图，在4 个角钢中心选取1 个较低的点，该位置即为绝对水平面的基准点坐标。

3.3 塔底的绝对水平面确定

点云坐标为（X，Y，Z），将塔较低点的三维坐标值（X1，Y1，Z1）和竖直方向的法向量（0，0，1）带入如公式（1）所示的平面的点法式方程。

式中：（A，B，C）为平面法向量；（X1，Y1，Z1）为较低点的坐标；（X，Y，Z）为绝对水平面中的点坐标。

绝对水平面方程如公式（2）所示。

3.4 修正塔角较低点

创建的杆塔底部绝对水平面将会与其他3 个塔角的角钢中心线有3 个交点，需要对3 个塔角的角钢中心线进行提取，以提高确定这3 个交点位置的精确度，可通过选取中心上不同高度的2 个位置（X2，Y2，Z2）和（X3，Y3，Z3）来确定中心线，绝对水平面与其他3 个角钢中心线相交，3 个相交点的位置如公式（3）所示。

3.5 确定杆塔中心点及投影点

4 个塔角点相连的交点O为底部中心点，在点云杆塔图中可获取顶端结构中心点O1，然后依据这2 个点确定杆塔点O1在水平面投影点。

3.6 计算塔倾斜值（S）

杆塔实际高度H为O1点至的长度，投影点至杆塔底部中心点距离为S（杆塔倾斜值），即为点O1到的距离，倾斜度为H/S。

仿真结果表明基于机载三维激光雷达不仅能正确地实现对杆塔倾斜的测量，而且测量精度与传统全站仪测量法的精度相当，可以满足工程测量的需求；通过对目标对象的三维虚拟重构，机载三维激光雷达测量方法实现了测量结果可视化和数字化描述，便于存档和追溯校核；因此该系统具有实际应用的潜力。

4 基于机载激光雷达的输电杆塔检测系统研制

基于机载设备一体化设计研究电源集中分配管理技术、设备最优安装挂载技术，以解决传统系统存在的供电不稳定、无法对电源进行有效监控以及设备安装导致系统作业能力降低等问题，通过充分、完整地对系统总体方案进行设计，将系统指标科学、合理地分解到各组成部分，最终实现各设备在无人机平台上的快速安装。

无人机高精度激光雷达输电杆塔倾斜检测系统主要由无人机分系统平台、任务载荷系统、数据链分系统及地面系统组成。

4.1 系统工作原理及流程

激光雷达是以向物体发射大量激光点来获取物体表面三维数据的测量技术，具有扫描速度快、精度高以及全数字特征等优点。借助无人机平台搭载高精度多轴主动稳定云台和双激光源激光雷达装置，距离测量模块可计算每个激光脉冲从发射器端到目标物体，再返回至发射器端口的时间数据，进而计算目标物体上每个点的空间姿态及位置坐标，实现对高精度线路杆塔点云数据的采集，然后通过三维重构的目标点云模型对物理尺寸进行测量。

系统工作流程可概括为准备阶段、飞行阶段和结束阶段。无人机系统地面设备及机载设备加电通过自检后，机体可通过地面站指令自主起飞。顺利起飞后，利用飞控装置可实现按照预先规划的航迹进行自动飞行的目标。在飞行过程中，双激光源激光雷达装置同步采集输电线路点云数据，通过数据链将实际飞行状态输到地面站进行显示，作业人员通过控制飞机和云台姿态对兴趣点进行确认，确认之后通过地面站经数据链控制双激光源激光雷达装置精细化地对兴趣点进行数据采集。无人机飞行即将结束时，机体可通过地面站指令自主降落。无人机降落后，数据存储设备断电，飞行作业结束。最后，将飞行采集的数据传输给点云数据预处理软件，得到标准格式的点云数据文件，通过无人机激光点云数据杆塔倾斜状态智能监测软件系统完成对杆塔的自动识别以及对杆塔倾斜状态的检测。

4.2 电源集中分配管理技术

机载设备采用锂电池进行统一供电，各任务设备要求的输入电源电压和功率各不相同，采用电源集中分配管理的方法，将单一输入电源分解成多路输出，采用滤波、稳压等方法提高多路输出电源的稳定性，并通过电压自动感知实现对电源稳定性的监控，从而达到电源集中分配管理的目的。

4.3 设备最优安装挂载技术

考虑无人机平台的挂载能力和各任务设备的结构尺寸、重量，通过设备安装布局和系统重心分布仿真设计设备安装挂载方案，确定设备与无人机平台之间的连接方式和结构，设计快速安装挂架，在不影响无人机飞行性能的同时，实现系统的最优作业能力。

4.4 无人机多参量高精度位置补偿技术

该技术以提高无人机系统稳定度为主要目的，以平台多参量精度补偿为核心手段，重点针对无人机平台的稳定性开展研究。

首先，对姿态感知技术和误差补偿技术进行研究：姿态集成通过多源数据融合降低单一陀螺数据姿态累积误差对飞机姿态感知的影响，为无人机飞控提供可靠感知信息，用于获取无人机的航姿信息；误差补偿技术基于三轴加速度、角速度数据的毫秒级响应数据，采用多元数据融合技术，通过采集多源传感器数据，经过既定的优先级排序传感器读数，除去读数异常，选取最优传感器组合，通过融合信号比对单一陀螺数据姿态累积误差，获得无人机的飞行姿态误差，实现姿态误差的补偿（横滚角、俯仰角和航向角）。这2 项研究为无人机位置姿态纠偏提供了准确依据，是后续2 项研究的测试输入。

其次，在先期研究具有一定实验数据储备的基础上，对多轴主动稳定技术和协调最优控制技术进行研究。前者结合无人机的位置姿态和误差信息，通过修正差异使无人机恢复到正确的航线和正确的姿态上；后者可以实现对外界微小扰动的精确负向补偿，使系统参数自动达到最优化状态。最后，研制出一套毫米级精度的无人机飞行稳定反馈控制平台，并根据同级其他技术的进度，挂载相应的真实或模拟配重进行外场试飞测试，为系统联试与工程应用奠定基础。

5 结论

该文通过基于激光点云杆塔目标自动识别及结构点位自动提取技术，创新地提出了基于激光点云杆塔倾斜参数自动测量技术的研究，实现基于无人机高精度激光雷达的输电杆塔倾斜检测，杆塔倾斜变形测量误差小于1.5‰，同时给出了机载激光雷达的输电杆塔检测系统研制步骤和流程。该文的杆塔倾斜形变测量效果显著，满足电网对杆塔倾斜测量的标准要求，可在电网重点区域（地质沉降区、采动区、地下抽水区和地质脆弱区等）中进行应用。