CN112033393A - 基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法及装置，涉及电力检修领域，包括：获取三维空间信息，并对三维空间信息进行滤波处理以及排序处理，以分离出非地面信息以及地面信息，并构建规则化数字表面模型；对数字表面模型进行直方图统计以及连通域分析以分别得到第一非电力点云数据和第一电力点云数据；对第一非电力点云数据和第一电力点云数据进行云降噪处理以获取第二非电力点云数据和第二电力点云数据；对第二电力点云数据进行半径搜索，以获取绝缘子的中心位置、地线悬挂点并以及绝缘端点，基于绝缘子的中心位置、地线悬挂点获取航拍点并形成航拍轨迹。通过本发明提供的方法及装置，提高检修效率以及安全性。
Description
技术领域
本发明涉及电力检修的技术领域，尤其是涉及一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法。
背景技术
我国经济高速发展过程中电力能源的需求越来越大，长距离、高电压和超高架空输配电线路的稳定运行对于我国电力能源安全显得至关重要。电力线路运行过程中，电力线路、电塔和塔干的附件如绝缘子受到雷电、风雨、机械磨损和材料老化等的影响容易造成电路故障，后果严重的的停电事故对于经济的损失无法估量。
现阶段，我国在电力网络的巡检和维护方面积累的丰富的实践经验，但是其巡检方式大多为人工巡检，通过沿着电网线路步行，利用肉眼或者望远镜、红外热成像等设备来发现电网线路的缺陷和问题。这种巡检工作不仅耗费大量人力物力，同时工作危险性大，对于潜在故障的识别过于依赖巡检人员的经验，对于现代化电力线路高效率巡检已经无法适应。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法及装置，以缓解现有技术中故障的识别过于依赖巡检人员的经验的技术问题，提高检修效率以及安全性。
一方面，本发明提供了一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法，包括：
获取三维空间信息，并对三维空间信息进行滤波处理以及排序处理，以分离出非地面信息以及地面信息，并构建规则化数字表面模型；
所述数字表面模型进行直方图统计以及连通域分析以分别得到第一非电力点云数据和第一电力点云数据；
对所述第一非电力点云数据和所述第一电力点云数据进行云降噪处理以获取第二非电力点云数据和第二电力点云数据；
对所述第二电力点云数据利用KD树临近搜索聚类法来进行半径搜索，以获取绝缘子的中心位置、地线悬挂点并以及绝缘端点，并对绝缘子的倾斜状态进行分析；
基于所述绝缘子的中心位置、所述地线悬挂点获取航拍点并形成航拍轨迹。
优选的，对所述第一非电力点云数据和所述第一电力点云数据进行云降噪处理以获取第二非电力点云数据和第二电力点云数据的步骤包括：
设置邻域大小N以及距离阈值D，并对所述第一电力点云数据中点P(X,Y,Z)的周围邻域N范围内所有三维点云数据坐标，计算邻域内点I(x,y,z)到当前点P的距离值d；
比较d与距离阈值D的大小如果d<D，则将统计的有效个数m增加1；反之则继续判断比较下一邻域点并获取点P对应的有效个数m；
计算所有有效点的平均坐标；并将平均坐标重新赋值与点P。
优选的，对对所述第二电力点云数据利用KD树临近搜索聚类法来进行半径搜索，以获取绝缘子的中心位置、地线悬挂点并以及绝缘端点，并对绝缘子的倾斜状态进行分析的步骤包括：
建立第一容器以及第二容器，所述第一容器用于存储第二电力点云数据中放置杆塔的点云数据，所述第二容器用于存储所述第二电力点云数据中用于存放电力导线的拟合数据；
对所述放置点云数据进行阈值分析获取最高点云，剔除第二电力点云数据中的架空杆塔的导线拟合数据，
以最高点云作为基准，对所述存放电力导线的拟合数据阈值分析并搜索所述第二容器中非架空线路连接点；
对所述非架空线路连接点进行取舍以获取绝缘子的下端点。
另一方面，本发明提供了一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划装置，包括：
信息获取模块：用于获取三维空间信息，并对三维空间信息进行滤波处理以及排序处理，以分离出非地面信息以及地面信息，并构建规则化数字表面模型；
第一数据处理模块：用于对所述数字表面模型进行直方图统计以及连通域分析以分别得到第一非电力点云数据和第一电力点云数据；
第二数据处理模块：用于对所述第一非电力点云数据和所述第一电力点云数据进行云降噪处理以获取第二非电力点云数据和第二电力点云数据；
绝缘子位置获取模块：用于对所述第二电力点云数据利用KD树临近搜索聚类法来进行半径搜索，以获取绝缘子的中心位置、地线悬挂点并以及绝缘端点，并对绝缘子的倾斜状态进行分析；
航拍轨迹获取模块：用于基于所述绝缘子的中心位置、所述地线悬挂点获取航拍点并形成航拍轨迹。
本发明实施例带来了以下有益效果：本发明提供了一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法及装置，涉及电力检修领域，包括：获取三维空间信息，并对三维空间信息进行滤波处理以及排序处理，以分离出非地面信息以及地面信息，并构建规则化数字表面模型；数字表面模型进行直方图统计以及连通域分析以分别得到第一非电力点云数据和第一电力点云数据；对第一非电力点云数据和第一电力点云数据进行云降噪处理以获取第二非电力点云数据和第二电力点云数据；对第二电力点云数据利用KD树临近搜索聚类法来进行半径搜索，以获取绝缘子的中心位置、地线悬挂点并以及绝缘端点，并对绝缘子的倾斜状态进行分析；基于绝缘子的中心位置、地线悬挂点获取航拍点并形成航拍轨迹。通过本发明提供的基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法及装置，可以缓解现有技术中故障的识别过于依赖巡检人员的经验的技术问题，提高检修效率以及安全性。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法流程图；
图2为本发明实施例提供的绝缘子与杆塔的位置关系示意图；
图3为本发明实施例提供的一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法直方图离散曲线图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，我国在电力网络的巡检和维护方面积累的丰富的实践经验，但是其巡检方式大多为人工巡检，通过沿着电网线路步行，利用肉眼或者望远镜、红外热成像等设备来发现电网线路的缺陷和问题。这种巡检工作不仅耗费大量人力物力，同时工作危险性大，对于潜在故障的识别过于依赖巡检人员的经验，对于现代化电力线路高效率巡检已经无法适应，基于此，本发明实施例提供的一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法及装置，可以缓解现有技术中故障的识别过于依赖巡检人员的经验的技术问题，提高检修效率以及安全性。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法进行详细介绍。
实施例一：
结合图1至图3所示，本发明提供了一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法，包括：
S1：获取三维空间信息，并对三维空间信息进行滤波处理以及排序处理，以分离出非地面信息以及地面信息，并构建规则化数字表面模型；
进一步的，在本发明提供的实施例中，规则化数字表面模型的构建方法如下：
将点云数据以内插方法生成数字表面模型(DSM)，剔除地面数据后生成数字地面模型(DTM)，然后用原始的DSM数据中提出DTM从而获得不受地形影响的规范化规则化数字表面模型(nDTM)；
S2：所述数字表面模型进行直方图统计以及连通域分析以分别得到第一非电力点云数据和第一电力点云数据；
进一步的，假设获取的某一个点的高程范围为H，d为离散化宽度，g代表点云的离散等级，计算其最高离散等级的公式如下：gmax＝int[(Hmax-Hmin)/di]，式中gmax代表某点的最高离散等级，Hmax、min分别代表最大和最小高程距离，di设定的离散宽度
S3：对所述第一非电力点云数据和所述第一电力点云数据进行云降噪处理以获取第二非电力点云数据和第二电力点云数据；
S4：对所述第二电力点云数据利用KD树临近搜索聚类法来进行半径搜索，以获取绝缘子的中心位置、地线悬挂点并以及绝缘端点，并对绝缘子的倾斜状态进行分析；
S5：基于所述绝缘子的中心位置、所述地线悬挂点获取航拍点并形成航拍轨迹。
优选的，对所述第一非电力点云数据和所述第一电力点云数据进行云降噪处理以获取第二非电力点云数据和第二电力点云数据的步骤包括：
设置邻域大小N以及距离阈值D，并对所述第一电力点云数据中点P(X,Y,Z)的周围邻域N范围内所有三维点云数据坐标，计算邻域内点I(x,y,z)到当前点P的距离值d；
比较d与距离阈值D的大小如果d<D，则将统计的有效个数m增加1；反之则继续判断比较下一邻域点并获取点P对应的有效个数m；
计算所有有效点的平均坐标；并将平均坐标重新赋值与点P。
进一步的，对所述第一电力点云数据中的所有点进行上述处理，以进行遍历；
优选的，对对所述第二电力点云数据利用KD树临近搜索聚类法来进行半径搜索，以获取绝缘子的中心位置、地线悬挂点并以及绝缘端点，并对绝缘子的倾斜状态进行分析的步骤包括：
建立第一容器以及第二容器，所述第一容器用于存储第二电力点云数据中放置杆塔的点云数据，所述第二容器用于存储所述第二电力点云数据中用于存放电力导线的拟合数据；
对所述放放置杆塔的点云数据进行阈值分析获取最高点云，剔除第二电力点云数据中的架空杆塔的导线拟合数据，
具体的，利用高程直方图分析法获取放置杆塔的点云数据中的最高点点云，然后进行阈值分析，阈值设定范围为2～30m，将阈值设定范围为2～30m；
以最高点云作为基准，对所述存放电力导线的拟合数据阈值分析并搜索所述第二容器中非架空线路连接点；
对所述非架空线路连接点进行取舍以获取绝缘子的下端点。
进一步的，为了对的绝缘子的下端点进行取舍，取舍原则是将绝缘子之间距离大于下端点之间距离的点，最终就可以分析出真正的绝缘子下端点。
进一步的，在所述基于所述绝缘子的中心位置、所述地线悬挂点获取航拍点并形成航拍轨迹的步骤包括
进一步的，选取正对绝缘子的部件(绝缘子端点、地线悬挂点)拍摄部位，采用效果最好的距离3m，云台角度70°，生成航拍点；
利用最短路径算法，对侧杆塔进行分类以及编号，遵循先左后右、先大号后小号的原则对巡检路径进行规划，并连接航拍点；
对相似的侧杆塔，可设定其中一个侧杆塔为模板，以使其余侧杆塔采用相似的航拍点的设定。
本发明具有如下技术效果：本发明提供了一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法及装置，涉及电力检修领域，包括：获取三维空间信息，并对三维空间信息进行滤波处理以及排序处理，以分离出非地面信息以及地面信息，并构建规则化数字表面模型；数字表面模型进行直方图统计以及连通域分析以分别得到第一非电力点云数据和第一电力点云数据；对第一非电力点云数据和第一电力点云数据进行云降噪处理以获取第二非电力点云数据和第二电力点云数据；对第二电力点云数据利用KD树临近搜索聚类法来进行半径搜索，以获取绝缘子的中心位置、地线悬挂点并以及绝缘端点，并对绝缘子的倾斜状态进行分析；基于绝缘子的中心位置、地线悬挂点获取航拍点并形成航拍轨迹。通过本发明提供的基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法及装置，可以缓解现有技术中故障的识别过于依赖巡检人员的经验的技术问题，提高检修效率以及安全性。
选取某输电线路的10座电塔在进行无人机巡检过程中获取的点云数据，该输电线路经过人工巡检后发现有3处绝缘子存在问题，倾斜角度异常。识别和提取后，获取了绝缘子的典型数据和倾斜角度，并与实际测量结果比对(表1)，发现利用人机机载雷达扫描后，均发现了3处倾斜角度异常的绝缘子，监测效率大大提高，准确率具有一定的参考价值。
表1绝缘子点云数据监测成果
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，基于激光点云数据的三维航线规划系统，综合考虑无人机特征、续航能力、拍照角度、巡检效率、数据质量、安全距离等多个条件，进行全自动航线规划，输出高精度地理坐标的航线规划成果以供多旋翼无人机进行自动化电力巡检作业。系统根据航迹规划的任务特点进行起飞前飞行安全检查,在飞机全自主飞行过程中自动记录飞行轨迹，紧急情况下具备一键返航，保障了无人机全过程无人化作业飞行。
实施例二：
本发明实施例二提供了一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划装置，包括：
信息获取模块：用于获取三维空间信息，并对三维空间信息进行滤波处理以及排序处理，以分离出非地面信息以及地面信息，并构建规则化数字表面模型；
第一数据处理模块：用于对所述数字表面模型进行直方图统计以及连通域分析以分别得到第一非电力点云数据和第一电力点云数据；
第二数据处理模块：用于对所述第一非电力点云数据和所述第一电力点云数据进行云降噪处理以获取第二非电力点云数据和第二电力点云数据；
绝缘子位置获取模块：用于对所述第二电力点云数据利用KD树临近搜索聚类法来进行半径搜索，以获取绝缘子的中心位置、地线悬挂点并以及绝缘端点，并对绝缘子的倾斜状态进行分析；
航拍轨迹获取模块：用于基于所述绝缘子的中心位置、所述地线悬挂点获取航拍点并形成航拍轨迹。
本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划方法，其特征在于，包括：
获取三维空间信息，并对三维空间信息进行滤波处理以及排序处理，以分离出非地面信息以及地面信息，并构建规则化数字表面模型；
对所述数字表面模型进行直方图统计以及连通域分析以分别得到第一非电力点云数据和第一电力点云数据；
对所述第一非电力点云数据和所述第一电力点云数据进行云降噪处理以获取第二非电力点云数据和第二电力点云数据；
对所述第二电力点云数据利用KD树临近搜索聚类法来进行半径搜索，以获取绝缘子的中心位置、地线悬挂点并以及绝缘端点，并对绝缘子的倾斜状态进行分析；
基于所述绝缘子的中心位置、所述地线悬挂点获取航拍点并形成航拍轨迹。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一非电力点云数据和所述第一电力点云数据进行云降噪处理以获取第二非电力点云数据和第二电力点云数据的步骤包括：
设置邻域大小N以及距离阈值D，并对所述第一电力点云数据中点P(X,Y,Z)的周围邻域N范围内所有三维点云数据坐标，计算邻域内点I(x,y,z)到当前点P的距离值d；
比较d与距离阈值D的大小如果d<D，则将统计的有效个数m增加1；反之则继续判断比较下一邻域点并获取点P对应的有效个数m；
计算所有有效点的平均坐标；并将平均坐标重新赋值与点P。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对对所述第二电力点云数据利用KD树临近搜索聚类法来进行半径搜索，以获取绝缘子的中心位置、地线悬挂点并以及绝缘端点，并对绝缘子的倾斜状态进行分析的步骤包括：
建立第一容器以及第二容器，所述第一容器用于存储第二电力点云数据中放置杆塔的点云数据，所述第二容器用于存储所述第二电力点云数据中用于存放电力导线的拟合数据；
对所述放置点云数据进行阈值分析获取最高点云，剔除第二电力点云数据中的架空杆塔的导线拟合数据，
以最高点云作为基准，对所述存放电力导线的拟合数据阈值分析并搜索所述第二容器中非架空线路连接点；
对所述非架空线路连接点进行取舍以获取绝缘子的下端点。
4.一种基于激光雷达点云数据的三维航线规划装置，其特征在于，包括：
信息获取模块：用于获取三维空间信息，并对三维空间信息进行滤波处理以及排序处理，以分离出非地面信息以及地面信息，并构建规则化数字表面模型；
第一数据处理模块：用于对所述数字表面模型进行直方图统计以及连通域分析以分别得到第一非电力点云数据和第一电力点云数据；
第二数据处理模块：用于对所述第一非电力点云数据和所述第一电力点云数据进行云降噪处理以获取第二非电力点云数据和第二电力点云数据；
绝缘子位置获取模块：用于对所述第二电力点云数据利用KD树临近搜索聚类法来进行半径搜索，以获取绝缘子的中心位置、地线悬挂点并以及绝缘端点，并对绝缘子的倾斜状态进行分析；
航拍轨迹获取模块：用于基于所述绝缘子的中心位置、所述地线悬挂点获取航拍点并形成航拍轨迹。
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