CN110780681B - 一种基于激光点云的无人机自主巡检绝缘子路径规划方法 - Google Patents

一种基于激光点云的无人机自主巡检绝缘子路径规划方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于激光点云的无人机自主巡检绝缘子路径规划方法，它包括：采集电力走廊激光点云数据得到电力线点云及杆塔点云数据；计算每基杆塔点云OBB方向包围盒并以包围盒中心作为杆塔坐标；计算经过每一基杆塔坐标并垂直于走向线的两侧垂直面方程；对电力线点进行距离垂直面邻近搜索，保留阈值范围内的电力线点云；对保留的电力线点进行聚类和曲线拟合得到曲线拟合方程；通过曲线拟合方程方程计算获取杆塔挂点坐标，将挂点坐标简化视为绝缘子坐标；根据绝缘子坐标设置相机焦距及安全飞行距离，形成连接各拍照点的无人机飞行轨迹；解决了绝缘子无人机自主巡检路径规划中存在的巡视路径规划差、工作量大等技术问题。

Description

一种基于激光点云的无人机自主巡检绝缘子路径规划方法
技术领域
本发明属于无人机自主巡检绝缘子路径规划技术，尤其涉及一种基于激光点云的无人机自主巡检绝缘子路径规划方法。
背景技术
输电线路中的绝缘子作为一种特殊的绝缘控件，在架空输电线路中对导线支撑和防止电流回地等方面起到至关重要的作用。一旦绝缘子发生故障，就会导致输电线之间或输电线与塔台之间发生接触，进而导致短路引发供电中断，严重时甚至会发生大范围停电事故，造成巨大的财产损失。因此，对于输电线路绝缘子的巡视以进行状态检测与维护显得十分重要，然而对处于复杂背景下的绝缘子无人机自主巡视仍是难点。
近年来，国内外学者利用计算机视觉与数字图像处理技术对绝缘子的无人机自主巡视路径规划进行了多方面的研究，但普遍从绝缘子的颜色、形状和纹理特征入手进行分割与识别，这些方法或多或少的存在对航拍图像质量要求高，且识别结果含有较多噪声，计算量大，需要大量的人工帮助，并且需要建立绝缘子标准图库，对大容量超高压输电线路绝缘子串的无人机自主巡视效果较差等问题。
发明内容：
本发明要解决的技术问题是：提供一种基于激光点云的无人机自主巡检绝缘子路径规划方法，以解决现有技术针对绝缘子无人机自主巡检路径规划中存在的巡视路径规划差、工作量大等技术问题。
本发明技术方案：
一种基于激光点云的无人机自主巡检绝缘子路径规划方法，它包括：
步骤1、采集电力走廊激光点云数据，得到电力线点云及杆塔点云数据；
步骤2、计算每基杆塔点云OBB方向包围盒，并以包围盒中心作为杆塔坐标；
步骤3、每两基杆塔之间构建杆塔走向线，计算经过每一基杆塔坐标并垂直于走向线的两侧垂直面方程；
步骤4、设置距离阈值为10m至20m，对步骤1中获得的电力线点进行距离垂直面邻近搜索，保留阈值范围内的电力线点云；
步骤5、对步骤4中保留的电力线点进行欧式距离聚类并对聚类后的每条电力线点进行曲线拟合，得到曲线拟合方程；
步骤6、通过曲线拟合方程方程计算获取杆塔挂点坐标，将挂点坐标简化视为绝缘子坐标；
步骤7、循环步骤3—步骤6获取电力走廊所有绝缘子坐标并排序导出；
步骤8、根据导出的绝缘子坐标，设置相机焦距及安全飞行距离，形成连接各拍照点的无人机飞行轨迹。
步骤1所述得到电力线点云及杆塔点云数据的方法为：通过无人机搭载激光设备获取电力走廊通道三维点云数据，通过最小二乘法、RANSAC算法、三角网格划分算法或曲面聚类分割算法对原始走廊通道点云数据进行分割，得到电力线及杆塔点云数据。
步骤2所述计算每基杆塔点云OBB方向包围盒，并以包围盒中心作为杆塔坐标的方法为：采用欧几里得聚类提取算法获取每基杆塔点云数据，利用PCA主元分析法构建每基杆塔的OBB方向包围盒，获取包围盒的中心坐标作为杆塔坐标。
步骤3所述每两基杆塔之间构建杆塔走向线，计算经过每一基杆塔坐标并垂直于走向线的两侧垂直面方程的方法包括：
利用步骤2中获取的连续两基杆塔坐标(x1,y1,z1)(x2,y2,z2)构建水平走向连线，则该走向连线的斜率为
Figure GDA0004052148850000031
经过(x1,y1,z1)且垂直于该走向连线的平面方程为
Figure GDA0004052148850000032
经过(x2,y2,z2)且垂直于该走向连线的平面方程为
Figure GDA0004052148850000033
步骤4所述设置距离阈值10m至20m，对步骤1中获得的电力线点进行距离垂直面邻近搜索，保留距离阈值范围内的电力线点的方法为：在电力线点云上构建八叉树，采用八叉树邻近搜索，设置搜索半径，保留搜索半径内的电力线点。
步骤5所述对步骤4中保留的电力线点进行欧式距离聚类并对聚类后的每条电力线点进行曲线拟合，得到曲线拟合方程的方法包括：采用欧几里得聚类提取算法获取每一条电力线点云数据，利用最小二乘法对每条电力线点云数据进行曲线方程拟合。
步骤6所述通过每基杆塔左右两侧形成的曲线方程计算获取杆塔挂点坐标的方法为：求杆塔两侧的走向连线垂直面的角平分面；计算两侧曲线拟合方程与该角平分面的交点，两侧交点中距离最近的两点视为同一条电力线上的点，计算该两交点的坐标平均值即为所求该条电力线与杆塔的挂点坐标，以此类推求出所有电力线在本基杆塔的所有挂点坐标。
本发明有益效果：
本发明基于高精度三维激光点云数据，实现对绝缘子的无人机航线自主规划、自主生成、无人机控制***根据航线规划实现全自主飞行作业，降低无人机操作门槛，降低人员经验对输电线路巡检工作的影响，进一步提升机巡作业效率，真正实现无人机全过程无人化巡检作业飞行。从“人工型”转变为“自动型”，有效提高运行人员驾驭电网的能力，降低电网潜在风险，保障***安全、提高供电可靠性，为国家电网线路安全运行保驾护航，解决了现有技术针对绝缘子无人机自主巡检路径规划中存在的巡视路径规划差、工作量大等技术问题。支持“所见即所得”式飞行预览，具备连续线路多基杆塔的飞行航线设定，为无人机断点续航提供安全位置指引；具备空间碰撞监测与自动避让能力，有效保障飞行安全。
具体实施方式：
一种基于激光点云雷达数据的输电线路危险点计算方法，包括：
步骤1、采集电力走廊激光点云数据，并进行数据处理得到电力线点云及杆塔点云数据；
通过无人机搭载激光设备获取电力走廊通道三维点云数据，通过最小二乘法、RANSAC算法、三角网格划分算法、曲面聚类分割算法等对原始走廊通道点云数据进行分割，得到电力线及杆塔点云数据。
通过无人机搭载激光设备获取电力走廊通道三维点云数据，直接获取电力走廊通道的三维信息，形成精确地数字模型。采用成熟的技术手段可以快速实现电力走廊通道点云数据的分类，获得电力线、杆塔、植被等点云数据，效果好，精度高，误分类概率低。为后续的绝缘子坐标提取提供准确的数据支撑。
步骤2、计算每基杆塔点云OBB(Oriented bounding box)方向包围盒并以包围盒中心作为杆塔坐标；
采用欧几里得聚类提取算法获取每基杆塔点云数据，利用PCA主元分析法构建每基杆塔的OBB方向包围盒，获取包围盒的中心坐标作为杆塔坐标。
由于电力走廊中杆塔之间的距离性及形状特殊性，因此采用欧几里得聚类可以快速提取每基杆塔点云数据，对每基杆塔点云数据采用PCA主元分析法构建OBB包围盒，构建出的OBB方向包围盒可以根据被包围杆塔的形状特点紧密地贴合在杆塔周围，获取包围盒的中心坐标作为杆塔坐标，结果更精确、更贴合真正的杆塔中心坐标。为步骤3计算走向线及垂直于走向线的垂直面方程提供准确坐标。
步骤3、每两基杆塔之间构建杆塔走向线，计算经过该两基杆塔坐标并垂直于走向线的垂直面方程；
利用步骤2中获取的连续两基杆塔坐标(x1,y1,z1)(x2,y2,z2)构建水平走向连线，则该走向连线的斜率为
Figure GDA0004052148850000061
经过(x1,y1,z1)且垂直于该走向连线的平面方程为
Figure GDA0004052148850000062
同理经过(x2,y2,z2)且垂直于该走向连线的平面方程为
Figure GDA0004052148850000063
利用步骤2中的杆塔坐标构建杆塔走向线，并计算经过杆塔坐标并垂直于走向线的垂直面方程，实现简单，计算方便，为步骤4中保留邻近点提供计算基础。
步骤4、设置距离阈值10m～20m，对步骤1中获得的电力线点进行距离垂直面邻近搜索，保留距离阈值范围内的电力线点；
设置距离阈值10m～20m，对步骤1中获得的电力线点进行距离垂直面邻近搜索，保留距离阈值范围内的电力线点的方法为：在电力线点云上构建八叉树，采用八叉树邻近搜索，设置搜索半径，保留搜索半径内的电力线点。
设置距离阈值10m～20m，保留距离阈值内临近点，减少电力线点云数量降低计算量的同时保留了电力线的线性特征，不会影响步骤5中的拟合效果，同时又提高了处理效率；构建八叉树点云，采用八叉树邻近搜索，降低计算量，加快运行速度。
步骤5、对步骤4中保留的电力线点进行欧式距离聚类并对聚类后的点集合进行曲线拟合，获取曲线拟合方程；
采用欧几里得聚类提取算法获取每一条电力线点云数据，利用最小二乘法对每条电力线点云数据进行曲线方程拟合。
对杆塔一侧保留的电力线点进行聚类，可以快速的获取一条电力线点云数据，且步骤4中已降低数据量并保留了阈值范围内的点，采用欧几里得聚类提取速度快，精度高。获取单条电力线点云数据后，采用最小二乘法进行曲线方程拟合，可以获取电力线曲线方程。为步骤6中提取挂点坐标提供计算基础。
步骤6、通过每基杆塔左右两侧形成的曲线方程计算获取杆塔挂点坐标，因挂点与绝缘子的位置特殊性，即可将挂点坐标简化视为绝缘子坐标；
求杆塔两侧的走向连线垂直面的角平分面；计算两侧曲线拟合方程与该角平分面的交点，两侧交点中距离最近的两点视为同一条电力线上的点，计算该两交点的坐标平均值，即为所求该条电力线与杆塔的挂点坐标，以此类推求出所有电力线在本基杆塔的所有挂点坐标。
计算杆塔两侧走向连线垂直面的角平分面，则杆塔两侧通过步骤6得到的曲线方程与角平分面形成夹角相同，保证了同一条电力线在杆塔两侧不同的曲线方程交点距离最近。计算曲线方程与角平分面的交点，距离最近的两点即视为同一条电力线上的点。计算两点坐标的平均值，减少因为计算过程中出现的误差，保证计算的精确。
步骤7、循环步骤2—步骤5获取电力走廊所有绝缘子坐标并排序导出；
根据获取的挂点坐标的高程信息与左右侧位置信息进行排序分组；得到绝缘子从下往上、从左往右的巡视顺序。
步骤8、根据步骤6中导出的绝缘子坐标，设置相机焦距及安全飞行距离，形成连接各拍照点的无人机飞行轨迹。

Claims (4)

1.一种基于激光点云的无人机自主巡检绝缘子路径规划方法，它包括：
步骤1、采集电力走廊激光点云数据，得到电力线点云及杆塔点云数据；
步骤1所述得到电力线点云及杆塔点云数据的方法为：通过无人机搭载激光设备获取电力走廊通道三维点云数据，通过最小二乘法、RANSAC算法、三角网格划分算法或曲面聚类分割算法对原始走廊通道点云数据进行分割，得到电力线及杆塔点云数据；
步骤2、计算每基杆塔点云OBB方向包围盒，并以包围盒中心作为杆塔坐标；
步骤2所述计算每基杆塔点云OBB方向包围盒，并以包围盒中心作为杆塔坐标的方法为：采用欧几里得聚类提取算法获取每基杆塔点云数据，利用PCA主元分析法构建每基杆塔的OBB方向包围盒，获取包围盒的中心坐标作为杆塔坐标；
步骤3、每两基杆塔之间构建杆塔走向线，计算经过每一基杆塔坐标并垂直于走向线的两侧垂直面方程；
步骤4、设置距离阈值为10m至20m，对步骤1中获得的电力线点进行距离垂直面邻近搜索，保留阈值范围内的电力线点云；
步骤5、对步骤4中保留的电力线点进行欧式距离聚类并对聚类后的每条电力线点进行曲线拟合，得到曲线拟合方程；
步骤6、通过曲线拟合方程方程计算获取杆塔挂点坐标，将挂点坐标简化视为绝缘子坐标；
步骤6所述通过每基杆塔左右两侧形成的曲线方程计算获取杆塔挂点坐标的方法为：求杆塔两侧的走向连线垂直面的角平分面；计算两侧曲线拟合方程与该角平分面的交点，两侧交点中距离最近的两点视为同一条电力线上的点，计算该两交点的坐标平均值即为所求该条电力线与杆塔的挂点坐标，以此类推求出所有电力线在本基杆塔的所有挂点坐标；
步骤7、循环步骤3—步骤6获取电力走廊所有绝缘子坐标并排序导出；
步骤8、根据导出的绝缘子坐标，设置相机焦距及安全飞行距离，形成连接各拍照点的无人机飞行轨迹。
2.根据权利要求1所述的一种基于激光点云的无人机自主巡检绝缘子路径规划方法，其特征在于：步骤3所述每两基杆塔之间构建杆塔走向线，计算经过每一基杆塔坐标并垂直于走向线的两侧垂直面方程的方法包括：
利用步骤2中获取的连续两基杆塔坐标(x1,y1,z1)(x2,y2,z2)构建水平走向连线，则该走向连线的斜率为
Figure FDA0004052148840000021
经过(x1,y1,z1)且垂直于该走向连线的平面方程为
Figure FDA0004052148840000022
经过(x2,y2,z2)且垂直于该走向连线的平面方程为
Figure FDA0004052148840000023
3.根据权利要求1所述的一种基于激光点云的无人机自主巡检绝缘子路径规划方法，其特征在于：步骤4所述设置距离阈值10m至20m，对步骤1中获得的电力线点进行距离垂直面邻近搜索，保留距离阈值范围内的电力线点的方法为：在电力线点云上构建八叉树，采用八叉树邻近搜索，设置搜索半径，保留搜索半径内的电力线点。
4.根据权利要求1所述的一种基于激光点云的无人机自主巡检绝缘子路径规划方法，其特征在于：步骤5所述对步骤4中保留的电力线点进行欧式距离聚类并对聚类后的每条电力线点进行曲线拟合，得到曲线拟合方程的方法包括：采用欧几里得聚类提取算法获取每一条电力线点云数据，利用最小二乘法对每条电力线点云数据进行曲线方程拟合。
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