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摘要：随着高压输电线路的结构变得越来越复杂并延伸到崎岖的地形，这对发现和重建电网构成了许多挑战。建立基于POS数据的检索模型以在不同区域之间划分电源线点。该区域中的电源线点数很大，线性特性很明显，并且确定了线数。 因此，这对于获取子导线非常有用。通过构建新的激光雷达点云模式，提出了一种新的电力线重构方法，可实现电力线的快速检索和建模，并满足未来高压电网进行细化检查的要求。
关键词：巡线式;激光雷达;电力线;重构
由于持续的机械张力，电闪络，树木生长等原因，电力线和电力塔长时间暴露在野外会产生许多问题，电力公司需要定期检查以确保电源安全。激光雷达可以快速获取高精度的地面空间信息，因此已开始在电气巡检中得到广泛应用。目前，激光雷达有两种方法：车载和机载。一套完整的电力线重构方法为在新挑战下检测和重建电网提供了新的方式[1]。
一、巡线式激光雷达系统
巡线式激光雷达系统之后的生产线的工作原理与机/车载式激光雷达系的工作原理相同。根据机器/车辆的类型，巡线式激光雷达的生产线的构造应充分考虑机器人负载和尺寸的限制。巡线式激光雷达是使用扩展的卡尔曼滤波来联合求解集成的导航数据，以获得巡线式激光雷达的精确轨迹，即POS（方向位置）数据。通过将POS数据和激光数据与参考帧进行匹配，可以获取场景的地理位置点云[2]。
巡线式激光雷达系统的集成与专用机器人集成在一起，其操作方法不同于机载式的从高空自上而下俯视扫描以及从地面自下而上仰视扫描的车载式不同。主要区别在于，机器人以低速和近距离扫描电力线，并且可以获取非常密集的真实传输通道三维点云数据。机器人始终沿电力线扫描，而传输线属于化学结构，该范围内的所有电力线都具有相同的趋势并确定空间。因此，POS监视线不仅可以用于生成点云，还可以用于处理电力线点云。
二、整体技术方法
基于巡线式激光雷达的数据特点，融合机/车载式电力线点云的处理方法，本文提出了一套完整的电力线提取与重建新方法。
（一）电力线提取
电力线提取包括档段分割，即将多级点云划分为单级点云，并将POS数据用于后续处理。粗略提取是为了快速去除大部分接地点，从而大大减少数据处理量。根据POS提供的电力线速度，逐层获得结构化分区，即结构化分布线电力线云。分裂导线的群集最终从点云中捕获了电源线的单个点，根据POS数据进行细分[3]。机器人在交叉挡位时充当爬升动作，根据工作条件的特性和由机体提供测得的倾斜传感器数据，将倾斜角的绝对值接近0°的位置确定为电线塔的悬挂点，进而将其确定POS数据中电塔的空间位置。
基于POS高程阈值??的粗略提取，除电力线点外，对面水平的点还包括地面点和其他特征点，电力线通常高于其他要素。使用POS数据生成高程阈值可以快速去除地面点和大多数要素。通过群集提取分裂导线，并对结构化分区进行处理，以仅保留一定数量的有序云点。它的线性特性非常明显，该区域中子导线的数量可以与先验信息区分开。因此，使用霍夫算法和Kmeans聚类获得电力线的单点。对得到的高程图像先提取边缘，然后使用霍夫算法找到直线，然后使用K均值聚類获得XY平面中每条子线的中心线方程，最后映射回去到三维空间提取子线激光点[4]。
（二）电力线重构
在对捕获的单点电源线进行三维重构之前，由于扫描范围的限制（> 1 m），巡线式电力线点云缺少机器人行走地线。而POS可以增加电源线数据，由于在通过机器人自身的重量加载地线时会收集POS，因此在重建地线行走模型时必须对附加弧垂进行补偿。霍夫变换和直方图拟合技术用于获得中心直线方程，将电源线数据投影到XY平面上，然后执行霍夫变换以获得具有斜率和截距近似的直线群[5]。然后，确定与直方图的峰值相对应的直方图的频带以消除主方向上的剔除粗差点干扰，然后通过在平方法中应用线性方程y = C.x + Cz。
四、实际线路实验
机器人巡线式收集特定省份的220kV线数据。该线共有5条电源线，两条接地线在顶层，三相导线沿接地线GJ-50排列。原始的云点包括电塔点，输电力线点和大量植被。根据POS数据划分单个文件段的点云。文件段阈值为65. 28 m。由于阈值是根据该文件段的电源线类型获得的，因此无需过滤算法即可快速分离电源线点。电力线周围没有高大的建筑物或树木，只有少数特征被误认为是滑坡，可以在随后的结构化分区中轻松移除它们。通过结构化的分区，可以分离电源线点，捕获合适线的捕捉线，并以0.1 m的间隔对模型进行采样，以解决新的三维电源点拟合问题，拟合模型再现了实际线条的几何特性。
为了验证获得分裂导线方法的优势，本文提出了一个实验区域来完成相关测试。LGJ-95共有6条与实验场平行的公共接地线，其中4层位于第一层，二层位于第二层，机器人沿一条线运行在第二层。6条电源线分为3组，间距为380?600mm。双分裂垂直固定220kV线路的标准尺寸为400 mm，因此测试场可用于模拟实际线路的分裂线路。除机器人步行线外，实验现场收集的原始点云共有5条电源线[6]。由于沿着地线扫描，因此不会出现车载式激光雷达数据中，电源线点经常被高大的树木和建筑物遮挡。实验结果所有电力线的平均提取正确率为95.8%，提取完整率为91. 3%。
可以看出，巡线式激光雷达点云致密精细，为处理电力线点奠定了很好的数据库基础。基于POS的采集模型和工作条件的结合可以根据实际的线路类型完全提取电力线点。但是，本文中的方法通过巡检机器人采集数据，这些机器人受极端风、雨和雪的影响相对较大。障碍物穿越或打滑机器人不仅会引入噪声，还会导致点云不均。
结束语：
巡线机器人系统可以在崎岖的山脉和森林中沿着电力线行走。激光雷达跟踪线紧紧地聚焦在输电通道上，以获取高质量的电力线云点。线路跟踪类型的POS数据的独特功能可以在绝缘阶段，分层接地点和结构化分区的过程中快速逐层提取电网，有效避免多条线路出现电线缺失等问题。实际的电路实验表明，内置式掩护系统的巡线式激光雷达系统组件安装合理且功能正常，并且可以适应现场操作领域。 用于巡线式激光雷达系统的新型电力线重构方法可以作为机/车载式激光雷达进行电力巡检的有用辅助工具。
参考文献：
[1]秦新燕， 吴功平， 彭向阳， et al. 巡线式激光雷达点云的电力线重构%Power line reconstruction based on cable-patrolled LiDAR point clouds[J]. 测绘科学， 2019， 044（005）：171-176，190.
[2]韩晓言， 何 静， 游安清. 激光雷达在电力巡线应用中的计算方法[J]. 太赫兹科学与电子信息学报， 2019， 17（4）：703-708.
[3]王和平， 夏少波， 谭弘武， et al. 电力巡线中机载激光点云数据处理的关键技术[J]. 地理空间信息， 2015， v.13;No.75（05）：8+71-74.
[4]张继贤， 段敏燕， 林祥国， et al. 激光雷达点云电力线三维重建模型的对比与分析[J]. 武汉大学学报（信息科学版）， 2017（11）：68-75.
[5]林祥国， 张继贤. 架空输电线路机载激光雷达点云电力线三维重建[J]. 测绘学报， 2016， 45（3）：347-353.
[6]林昀， 吴敦， 李丹农. 基于机载激光雷达的高精度电力巡线测量[J]. 城市勘测， 2011（05）：77-80.
作者简介：姓名：倪莎（1989-）姓别：女 籍贯：内蒙 学历：研究生 研究方向：电力无人机及二次应用 激光雷达等
关键词：巡线式;激光雷达;电力线;重构
由于持续的机械张力，电闪络，树木生长等原因，电力线和电力塔长时间暴露在野外会产生许多问题，电力公司需要定期检查以确保电源安全。激光雷达可以快速获取高精度的地面空间信息，因此已开始在电气巡检中得到广泛应用。目前，激光雷达有两种方法：车载和机载。一套完整的电力线重构方法为在新挑战下检测和重建电网提供了新的方式[1]。
一、巡线式激光雷达系统
巡线式激光雷达系统之后的生产线的工作原理与机/车载式激光雷达系的工作原理相同。根据机器/车辆的类型，巡线式激光雷达的生产线的构造应充分考虑机器人负载和尺寸的限制。巡线式激光雷达是使用扩展的卡尔曼滤波来联合求解集成的导航数据，以获得巡线式激光雷达的精确轨迹，即POS（方向位置）数据。通过将POS数据和激光数据与参考帧进行匹配，可以获取场景的地理位置点云[2]。
巡线式激光雷达系统的集成与专用机器人集成在一起，其操作方法不同于机载式的从高空自上而下俯视扫描以及从地面自下而上仰视扫描的车载式不同。主要区别在于，机器人以低速和近距离扫描电力线，并且可以获取非常密集的真实传输通道三维点云数据。机器人始终沿电力线扫描，而传输线属于化学结构，该范围内的所有电力线都具有相同的趋势并确定空间。因此，POS监视线不仅可以用于生成点云，还可以用于处理电力线点云。
二、整体技术方法
基于巡线式激光雷达的数据特点，融合机/车载式电力线点云的处理方法，本文提出了一套完整的电力线提取与重建新方法。
（一）电力线提取
电力线提取包括档段分割，即将多级点云划分为单级点云，并将POS数据用于后续处理。粗略提取是为了快速去除大部分接地点，从而大大减少数据处理量。根据POS提供的电力线速度，逐层获得结构化分区，即结构化分布线电力线云。分裂导线的群集最终从点云中捕获了电源线的单个点，根据POS数据进行细分[3]。机器人在交叉挡位时充当爬升动作，根据工作条件的特性和由机体提供测得的倾斜传感器数据，将倾斜角的绝对值接近0°的位置确定为电线塔的悬挂点，进而将其确定POS数据中电塔的空间位置。
基于POS高程阈值??的粗略提取，除电力线点外，对面水平的点还包括地面点和其他特征点，电力线通常高于其他要素。使用POS数据生成高程阈值可以快速去除地面点和大多数要素。通过群集提取分裂导线，并对结构化分区进行处理，以仅保留一定数量的有序云点。它的线性特性非常明显，该区域中子导线的数量可以与先验信息区分开。因此，使用霍夫算法和Kmeans聚类获得电力线的单点。对得到的高程图像先提取边缘，然后使用霍夫算法找到直线，然后使用K均值聚類获得XY平面中每条子线的中心线方程，最后映射回去到三维空间提取子线激光点[4]。
（二）电力线重构
在对捕获的单点电源线进行三维重构之前，由于扫描范围的限制（> 1 m），巡线式电力线点云缺少机器人行走地线。而POS可以增加电源线数据，由于在通过机器人自身的重量加载地线时会收集POS，因此在重建地线行走模型时必须对附加弧垂进行补偿。霍夫变换和直方图拟合技术用于获得中心直线方程，将电源线数据投影到XY平面上，然后执行霍夫变换以获得具有斜率和截距近似的直线群[5]。然后，确定与直方图的峰值相对应的直方图的频带以消除主方向上的剔除粗差点干扰，然后通过在平方法中应用线性方程y = C.x + Cz。
四、实际线路实验
机器人巡线式收集特定省份的220kV线数据。该线共有5条电源线，两条接地线在顶层，三相导线沿接地线GJ-50排列。原始的云点包括电塔点，输电力线点和大量植被。根据POS数据划分单个文件段的点云。文件段阈值为65. 28 m。由于阈值是根据该文件段的电源线类型获得的，因此无需过滤算法即可快速分离电源线点。电力线周围没有高大的建筑物或树木，只有少数特征被误认为是滑坡，可以在随后的结构化分区中轻松移除它们。通过结构化的分区，可以分离电源线点，捕获合适线的捕捉线，并以0.1 m的间隔对模型进行采样，以解决新的三维电源点拟合问题，拟合模型再现了实际线条的几何特性。
为了验证获得分裂导线方法的优势，本文提出了一个实验区域来完成相关测试。LGJ-95共有6条与实验场平行的公共接地线，其中4层位于第一层，二层位于第二层，机器人沿一条线运行在第二层。6条电源线分为3组，间距为380?600mm。双分裂垂直固定220kV线路的标准尺寸为400 mm，因此测试场可用于模拟实际线路的分裂线路。除机器人步行线外，实验现场收集的原始点云共有5条电源线[6]。由于沿着地线扫描，因此不会出现车载式激光雷达数据中，电源线点经常被高大的树木和建筑物遮挡。实验结果所有电力线的平均提取正确率为95.8%，提取完整率为91. 3%。
可以看出，巡线式激光雷达点云致密精细，为处理电力线点奠定了很好的数据库基础。基于POS的采集模型和工作条件的结合可以根据实际的线路类型完全提取电力线点。但是，本文中的方法通过巡检机器人采集数据，这些机器人受极端风、雨和雪的影响相对较大。障碍物穿越或打滑机器人不仅会引入噪声，还会导致点云不均。
结束语：
巡线机器人系统可以在崎岖的山脉和森林中沿着电力线行走。激光雷达跟踪线紧紧地聚焦在输电通道上，以获取高质量的电力线云点。线路跟踪类型的POS数据的独特功能可以在绝缘阶段，分层接地点和结构化分区的过程中快速逐层提取电网，有效避免多条线路出现电线缺失等问题。实际的电路实验表明，内置式掩护系统的巡线式激光雷达系统组件安装合理且功能正常，并且可以适应现场操作领域。 用于巡线式激光雷达系统的新型电力线重构方法可以作为机/车载式激光雷达进行电力巡检的有用辅助工具。
参考文献：
[1]秦新燕， 吴功平， 彭向阳， et al. 巡线式激光雷达点云的电力线重构%Power line reconstruction based on cable-patrolled LiDAR point clouds[J]. 测绘科学， 2019， 044（005）：171-176，190.
[2]韩晓言， 何 静， 游安清. 激光雷达在电力巡线应用中的计算方法[J]. 太赫兹科学与电子信息学报， 2019， 17（4）：703-708.
[3]王和平， 夏少波， 谭弘武， et al. 电力巡线中机载激光点云数据处理的关键技术[J]. 地理空间信息， 2015， v.13;No.75（05）：8+71-74.
[4]张继贤， 段敏燕， 林祥国， et al. 激光雷达点云电力线三维重建模型的对比与分析[J]. 武汉大学学报（信息科学版）， 2017（11）：68-75.
[5]林祥国， 张继贤. 架空输电线路机载激光雷达点云电力线三维重建[J]. 测绘学报， 2016， 45（3）：347-353.
[6]林昀， 吴敦， 李丹农. 基于机载激光雷达的高精度电力巡线测量[J]. 城市勘测， 2011（05）：77-80.
作者简介：姓名：倪莎（1989-）姓别：女 籍贯：内蒙 学历：研究生 研究方向：电力无人机及二次应用 激光雷达等