CN111796298A - 一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法，它包括：步骤1、电力线点云分档以及坐标转换，得到电力线点云集合；步骤2、单档电力线点云平面分割以及网格化；步骤3、补点计算，对平面分割子集内的电力线进行补点；解决激光LiDAR电力线点云密度低、点云缺失严重的技术问题，降低人工数据处理工作量，提高补点的点位精度，为后续电力线重建、危险点检测等功能应用提供数据支持。

Description

一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法

技术领域：

本发明属于输电线路激光LiDAR点云自动处理技术，涉及一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法。

背景技术：

机载激光LiDAR技术是测量领域继GNSS定位技术后又一次技术革命，其将观测模式由传统的点对点观测发展到点对面、线对面观测。电力巡线工作中传统人工巡线劳动强度大、工作条件艰苦、效率低、复巡周期长、巡检数据准确率不高，机载激光LiDAR技术以其测量精度高、工作效率高、投入人力少的优势，被广泛应用于架空输电线路电力巡线工作中。

目前，电力巡线激光LiDAR点云数据处理大致分为两种思路，一是通过密集的电力线点云构建kd-tree或oc-tree进行邻近搜索进而求取距离，从而实现危险点检测、导线相间距离测量；二是通过电力线重建技术将电力线离散点云重建为数学曲线方程表达，通过计算点到曲线方程距离来实现危险点检测、相间导线测量。以上两种思路，都需要以密集的电力线点云作为数据基础，当电力线点云密度低、点云缺失严重时，会导致计算结果发生偏差：第一种方法由于kd-tree或oc-tree中缺少最近点，导致距离计算结果偏大，进而影响危险点检测、导线相间距离测量结果的准确性；而第二种方法目前大多需要使用聚类方法进行电力线分割，点云密度低、点云缺失严重将直接导致分割错误，拟合出来的数学方程与电力线实际位置不符。

然而，由于搭载平台飞行速度快、激光LiDAR设备采集密度低、输电线路电压等级低、地线遮挡导线、外界观测条件差等因素影响，电力线点云密度低、点云缺失严重的情况频频发生，给后续电力线重建、危险点检测、导线相间距离测量等功能应用造成严重影响。目前，电力线补点基本通过人工采点进行拟合内插的方式进行，操作复杂、工作量大，且存在人工选点不均匀、选点错误的情况。

发明内容：

本发明要解决的技术问题：提供一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法，以解决激光LiDAR电力线点云密度低、点云缺失严重的技术问题，降低人工数据处理工作量，提高补点的点位精度，为后续电力线重建、危险点检测等功能应用提供数据支持。

本发明技术方案：

一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法，它包括：

步骤1、电力线点云分档以及坐标转换，得到各档电力线点云集合；

步骤2、单档电力线点云平面分割以及网格化；

步骤3、补点计算，对平面分割子集内的电力线进行补点。

步骤1所述电力线点云分档以及坐标转换的方法为：获取杆塔中心坐标，依次构建以杆塔连线为中心，左右扩展25米的矩形，该矩形内的点作为同一档，实现电力线点云分档；同时计算点到杆塔连线垂直距离偏距d，点与小号杆塔连线在杆塔连线上投影距离累距l，实现坐标转换。

计算点到杆塔连线垂直距离偏距d，点与小号杆塔连线在杆塔连线上投影距离累距l，实现坐标转换的具体方法包括：

设任意一档的小号塔A坐标为(x_A,y_A)，大号塔B坐标为(x_B,y_B)，电力线点云上任意一点P坐标为(x_P,y_P)，构建向量

和

其中，

X_AB＝x_B-x_A，Y_AB＝y_B-y_A

X_AP＝x_P-x_A，Y_AP＝y_P-y_A

计算ΔABP的面积S_ABP＝(X_AB×Y_AP-X_AP×Y_AB)/2,即可得偏距

累距

其中偏距d_P以杆塔连线右侧为负、左侧为正；若满足条件

时，则点P在AB档内，若不满足则进行下一档判断。

步骤2所述的单档电力线点云平面分割方法为：通过检测偏距突变实现对平面位置不重合的电力线的分割计算，同时设计与杆塔中心点连线平行的一维网格，将分割后的点集网格化。

所述通过检测偏距突变实现对平面位置不重合的电力线的分割计算，同时设计与杆塔中心点连线平行的一维网格，将分割后的点集网格化的方法包括：

步骤2.1、将步骤1转换后的任意一档电力线点云集合按照偏距升序进行排序，得到升序集合Line{P₁,P₂,…,P_n}；按d_i-d_i-1＞2,i≤n为约束条件检索偏距突变点，其中n为升序集合点数；假设检索到t个突变点，分别为P_m1,P_m2,…,P_mt，则分割子集为

[line₁{P₁,P₂,…P_m1-1},line₂{P_m1,P_m1+1,…P_m2-1},…,line_t+1{P_mt,P_mt+1,…P_n}]。

步骤2.2、设置累距步长为1m、网格个数为

的一维网格，将分割出的点云子集中任意一点P按[l_P]为网格索引放入对应网格中，并将子网格内的点按高程升序进行排列。

步骤3所述补点计算方法包括：

步骤3.1、设步骤2.2建立一维网格中第i个子网格为Grid_i{P₁,P₂,…,P_n}，按l_t-l_t-1＞4,t≤n为约束条件检索累距突变点，若检测累距突变点N个，则该网格电力线根数L_i＝N+1；遍历整个网格，分割子集的电力线根数为Max({L₁,L₂,…,L_n})；

步骤3.2、在初始采点阶段，从累距为0的小网格开始，向后遍历网格，当网格电力线根数L_i＝Max({L₁,L₂,…,L_n})时，将该网格的最低点加入初始采点数组中；当初始采点数组个数等于5时，停止遍历，进行多项式拟合，得到初始局部电力线方程；

步骤3.3、得到初始局部电力线方程后，进行累距前后两个方向外推计算；

步骤3.4、记录下每一段局部电力线方程及其对应采样点数组，设采样点数组第一点为P_star，最后一点为P_end，利用局部电力线方程，累距以l_star起始，以l_end为终止，按0.1m为间隔进行内插计算，得到该局部电力线补点；将所有局部电力线方程内插结果放至同一点集合，在通过坐标旋转至原始点云坐标系，即得到平面分割子集下最低的一根电力线的补点结果；

步骤3.5、利用局部电力线补点点集，建立kd-tree，通过临近搜索，去除网格本次提取电力线上的激光点；重复步骤3.1-3.4，即可依次对平面分割子集内的电力线进行补点。

所述多项式拟合方法采用最小二乘理论，以累距l作为自变量，与偏距d做直线拟合，与高程h做3次项拟合，具体方程如下所示：

式中，a₁,a₂与b₁,b₂,b₃,b₄分别为直线方程、三次项方程参数。

步骤3.3所述外推计算的方法为：以后方为例，从初始采点数组最后一点P_end所在网格继续往后遍历网格，设网格最低点为P_low(d_low,l_low,h_low)，以

为约束条件判断该网格最低点是否为新采点，其中

b₁,b₂,b₃,b₄为局部电力线方程三次项方程参数；当检索新采点数目等于5时，利用P_end与新采点重新进行多项式拟合，得到新的局部电力线方程；以新的局部电力线方程为基准，继续外推计算，不断重复该过程，直至遍历完网格。

本发明的有益效果：

本发明提供一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法，具有以下有益效果：

①本发明方法仅需杆塔中心坐标、电力线点云作为初始数据，自动采点无需人工干预，自动化程度高；

②本发明通过局部点拟合多项式方程外推点位对新采点进行质量检测，避免噪点、非本根电力线点对拟合多项式方程的影响。同时，采用分段拟合的方式，使得每个分段拟合方程都最贴合电力线，补点精度更高。

③本发明通过偏距信息进行水平分割，然后依次分割出每一个水平分割层最下方电力线，适用于单回、同塔双回、同塔多回架空线路电力线点云补点，算法适用性强、鲁棒性高。

解决了激光LiDAR电力线点云密度低、点云缺失严重的技术问题，降低人工数据处理工作量，提高补点的点位精度，为后续电力线重建、危险点检测等功能应用提供数据支持。

具体实施方式：

步骤1、电力线点云分档以及坐标转换

步骤1所述的电力线点云分档以及坐标转换方法为：获取杆塔中心坐标，依次构建以杆塔连线为中心，左右扩展25米的矩形，该矩形内的点作为同一档，实现电力线点云分档。同时计算点到杆塔连线垂直距离偏距d，点与小号杆塔连线在杆塔连线上投影距离累距l，实现坐标转换。具体计算理论如下：

设任意一档的小号塔A坐标为(x_A,y_A)，大号塔B坐标为(x_B,y_B)，电力线点云上任意一点P坐标为(x_P,y_P)，构建向量

其中，

X_AB＝x_B-x_A，Y_AB＝y_B-y_A

X_AP＝x_P-x_A，Y_AP＝y_P-y_A

计算ΔABP的面积S_ABP＝(X_AB×Y_AP-X_AP×Y_AB)/2,即可得偏距

累距

其中偏距d_P以杆塔连线右侧为负、左侧为正。若满足条件

时，则点P在AB档内，若不满足则进行下一档判断。

步骤2、单档电力线点云平面分割以及网格化

步骤2所述的单档电力线点云平面分割方法为：利用机载激光LiDAR技术外业采集点云数据时，一般要求在无风、微风情况下，即单条电力线应与杆塔中心点连线大致平行，单条电力线上的点偏距d大致相等。因此本方法通过检测偏距突变实现对平面位置不重合的电力线的分割计算，同时设计与杆塔中心点连线平行的一维网格，将分割后的点集网格化。

(1)将步骤一转换后的任意一档电力线点云集合按照偏距升序进行排序，得到升序集合Line{P₁,P₂,…,P_n}。按d_i-d_i-1＞2,i≤n为约束条件检索偏距突变点，其中n为升序集合点数。假设检索到t个突变点，分别为P_m1,P_m2,…,P_mt，则各分割子集为[line₁{P₁,P₂,…P_m1-1},line₂{P_m1,P_m1+1,…P_m2-1},…,line_t+1{P_mt,P_mt+1,…P_n}]。

PS:此时分割结果存在多条电力线在竖直方向重合的情况。

(2)设置累距步长为1m、网格个数为

的一维网格，将步骤2.1分割出的点云子集中任意一点P按[l_P]为网格索引放入对应网格中，并将各子网格中的点按高程升序进行排列。

步骤3、补点计算

步骤3所述的补点计算方法为：

(1)设步骤2.2建立一维网格中第i个网格为Grid_i{P₁,P₂,…,P_n}，按l_t-l_t-1＞4,t≤n(数值设置为4m，是根据相间距离安全要求设置的，可随电压等级变化改变)为约束条件检索累距突变点，若检测累距突变点N个，则该网格电力线根数L_i＝N+1。遍历整个网格，则当前分割子集的电力线根数为Max({L₁,L₂,…,L_n})。

(2)在初始采点阶段，从累距为0的小网格开始，向后遍历网格，当网格电力线根数L_i＝Max({L₁,L₂,…,L_n})时，将该网格的最低点(第一个点)加入初始采点数组中。当初始采点数组个数等于5时，停止遍历，进行多项式拟合，得到初始局部电力线方程。

本方法的多项式拟合方法采用最小二乘理论，以累距l作为自变量，与偏距d做直线拟合，与高程h做3次项拟合，具体方程如下所示：

式中，a₁,a₂与b₁,b₂,b₃,b₄分别为直线方程、多项式方程参数。

(3)得到初始局部电力线方程后，需要进行累距前后两个方向外推计算。以后方为例，从初始采点数组最后一点所在网格继续往后遍历网格，设网格最低点为P_low(d_low,l_low,h_low)，以

为约束条件判断该网格最低点是否为新采点，其中

b₁,b₂,b₃,b₄为局部电力线方程三次项方程参数。当检索新采点数目等5时，利用P_end与新采点重新进行多项式拟合，得到新的局部电力线方程。再以新的局部电力线方程为基准，继续外推计算，不断重复该过程，直至遍历完网格。

以上方法，通过局部电力线拟合方程外推的形式，检测待采点网格是否应缺少本次补点的电力线点，避免上层重叠电力线点对方程拟合的影响，使得局部电力线拟合效果最贴合实际点云。

(4)记录下每一段局部电力线方程及其对应采样点数组，设采样点数组第一点为P_star，最后一点为P_end，利用局部电力线方程，累距以l_star起始，以l_end为终止，按0.1m为间隔进行内插计算，得到该局部电力线补点。将所有局部电力线方程内插结果放至同一点集合，通过坐标旋转至原始点云坐标系，即得到平面分割子集下最低的一根电力线的补点结果。

(5)利用局部电力线补点点集，建立kd-tree，通过临近搜索，去除网格本次提取电力线上的激光点。重复步骤3.1-3.4，即可依次对平面分割子集内的上层电力线进行补点。

Claims (8)

1.一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法，它包括：

步骤1、电力线点云分档以及坐标转换，得到电力线点云集合；

步骤2、单档电力线点云平面分割以及网格化；

步骤3、补点计算，对平面分割子集内的电力线进行补点。

2.根据权利要求1所述的一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法，其特征在于：步骤1所述电力线点云分档以及坐标转换的方法为：获取杆塔中心坐标，依次构建以杆塔连线为中心，左右扩展25米的矩形，该矩形内的点作为同一档，实现电力线点云分档；同时计算点到杆塔连线垂直距离偏距d，点与小号杆塔连线在杆塔连线上投影距离累距l，实现坐标转换。

3.根据权利要求2所述的一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法，其特征在于：计算点到杆塔连线垂直距离偏距d，点与小号杆塔连线在杆塔连线上投影距离累距l，实现坐标转换的具体方法包括：

设任意一档的小号塔A坐标为(x_A,y_A)，大号塔B坐标为(x_B,y_B)，电力线点云上任意一点P坐标为(x_P,y_P)，构建向量

和

其中，

X_AB＝x_B-x_A，Y_AB＝y_B-y_A

X_AP＝x_P-x_A，Y_AP＝y_P-y_A

计算ΔABP的面积S_ABP＝(X_AB×Y_AP-X_AP×Y_AB)/2,即可得偏距：

累距

其中偏距d_P以杆塔连线右侧为负、左侧为正；若满足条件

时，则点P在AB档内，若不满足则进行下一档判断。

4.根据权利要求1所述的一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法，其特征在于：步骤2所述的单档电力线点云平面分割方法为：通过检测偏距突变实现对平面位置不重合的电力线的分割计算，同时设计与杆塔中心点连线平行的一维网格，将分割后的点集网格化。

5.根据权利要求4所述的一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法，其特征在于：所述通过检测偏距突变实现对平面位置不重合的电力线的分割计算，同时设计与杆塔中心点连线平行的一维网格，将分割后的点集网格化的方法包括：

步骤2.1、将步骤1转换后的任意一档电力线点云集合按照偏距升序进行排序，得到升序集合Line{P₁,P₂,…,P_n}；按d_i-d_i-1＞2,i≤n为约束条件检索偏距突变点，其中n为升序集合点数；假设检索到t个突变点，分别为P_m1,P_m2,…,P_mt，则分割子集为

[line₁{P₁,P₂,…P_m1-1},line₂{P_m1,P_m1+1,…P_m2-1},…,line_t+1{P_mt,P_mt+1,…P_n}]。

步骤2.2、设置累距步长为1m、网格个数为

的一维网格，将分割出的点云子集中任意一点P按[l_P]为网格索引放入对应网格中，并将子网格内的点按高程升序进行排列。

6.根据权利要求5所述的一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法，其特征在于：步骤3所述补点计算方法包括：

步骤3.1、设步骤2.2建立一维网格中第i个子网格为Grid_i{P₁,P₂,…,P_n}，按l_t-l_t-1＞4,t≤n为约束条件检索累距突变点，若检测累距突变点N个，则该网格电力线根数L_i＝N+1；遍历整个网格，则当前分割子集的电力线根数为Max({L₁,L₂,…,L_n})；

步骤3.2、在初始采点阶段，从累距为0的小网格开始，向后遍历网格，当网格电力线根数L_i＝Max({L₁,L₂,…,L_n})时，将该网格的最低点加入初始采点数组中；当初始采点数组个数等于5时，停止遍历，进行多项式拟合，得到初始局部电力线方程；

步骤3.3、得到初始局部电力线方程后，进行累距前后两个方向外推计算；

步骤3.4、记录下每一段局部电力线方程及其对应采样点数组，设采样点数组第一点为P_star，最后一点为P_end，利用局部电力线方程，累距以l_star起始，以l_end为终止，按0.1m为间隔进行内插计算，得到该局部电力线补点；将所有局部电力线方程内插结果放至同一点集合，在通过坐标旋转至原始点云坐标系，即得到平面分割子集下最低的一根电力线的补点结果；

步骤3.5、利用局部电力线补点点集，建立kd-tree，通过临近搜索，去除网格本次提取电力线上的激光点；重复步骤3.1-3.4，即可依次对平面分割子集内的电力线进行补点。

7.根据权利要求6所述的一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法，其特征在于：所述多项式拟合方法采用最小二乘理论，以累距l作为自变量，与偏距d做直线拟合，与高程h做3次项拟合，具体方程如下所示：

式中，a₁,a₂与b₁,b₂,b₃,b₄分别为直线方程、多项式方程参数。

8.根据权利要求6所述的一种激光LiDAR电力线点云自动补点方法，其特征在于：步骤3.3所述外推计算的方法为：以后方为例，从初始采点数组最后一点所在网格继续往后遍历网格，设网格最低点为P_low(d_low,l_low,h_low)，以

为约束条件判断该网格最低点是否为新采点，其中

b₁,b₂,b₃,b₄为局部电力线方程三次项方程参数；当检索新采点数目等于5时，利用P_end与新采点重新进行多项式拟合，得到新的局部电力线方程；以新的局部电力线方程为基准，继续外推计算，不断重复该过程，直至遍历完网格。