JP7436403B2 - measurement system - Google Patents
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Description
本発明は、送配電設備を計測保守するための計測システムに関する。 The present invention relates to a measurement system for measuring and maintaining power transmission and distribution equipment.
従来から、送電線を張架する鉄塔の保守について、カメラによる鉄塔の撮影画像と、構造モデルと、を用いて、鉄塔の変位を計測する方法が知られていた(特許文献1)。しかしながら、この方法は、鉄塔の傾斜、電線の弛み(弛度)は送配電設備の安全を確保する上で重要な項目でありながら、これらを正確に計測することができなかった。 BACKGROUND ART Conventionally, regarding the maintenance of a steel tower on which power transmission lines are stretched, a method has been known in which the displacement of the steel tower is measured using an image of the steel tower taken by a camera and a structural model (Patent Document 1). However, this method could not accurately measure the inclination of steel towers and the slackness of electric wires, which are important items for ensuring the safety of power transmission and distribution equipment.
そこで、飛行装置に搭載されたカメラを利用して、上下方向に長尺な構造物を撮像する撮像システムが知られている(特許文献2)。さらに、監視対象物の形状を様々な方向から容易に、かつ、安全、迅速に計測できるドローンも知られている(特許文献3)。鉄塔の保守作業においては様々な方向から計測が可能なドローンなどの飛行体により対象物の形状を計測し異常点検を行うことが有効である(特許文献1,2)。
Therefore, an imaging system is known that uses a camera mounted on a flight device to image a vertically elongated structure (Patent Document 2). Furthermore, a drone that can easily, safely, and quickly measure the shape of a monitored object from various directions is also known (Patent Document 3). In the maintenance work of steel towers, it is effective to measure the shape of the object using a flying object such as a drone that can measure from various directions and to check for abnormalities (
しかしながら、ドローンで計測したデータは鉛直方向に誤差が生じてしまうため鉄塔の傾きを正確に把握することができない。また鉄塔は傾斜地に設置されることが多いため、鉄塔の傾きの異常を検知するためには、地形の状態も把握する必要がありコストがかかる。そこで簡便で高精度の鉄塔傾斜等の送配電設備の異常を検出する手段が求められている。 However, data measured by drones has errors in the vertical direction, making it impossible to accurately determine the inclination of the tower. Furthermore, since steel towers are often installed on sloped ground, detecting abnormalities in the tilt of a steel tower requires understanding the topographical conditions, which is costly. Therefore, there is a need for a simple and highly accurate means of detecting abnormalities in power transmission and distribution equipment, such as tower inclination.
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、送配電設備の計測保守作業において、鉄塔傾斜、又は電線弛度の計測にドローンを生かした高精度の計測システムを提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and its purpose is to provide a high-precision measurement system that utilizes drones to measure the inclination of steel towers or the slackness of electric wires in measurement and maintenance work for power transmission and distribution equipment. Our goal is to provide the following.
上記課題を解決する本発明は、送配電設備における鉄塔、又は鉄塔に張架された電線を計測保守するためのデータとして、鉄塔の傾斜、又は電線の弛度を計測する計測システムであって、カメラが搭載されたドローンを電線に沿って飛行させるドローン制御部と、ドローンによって取得された電線の画像データから電線又は鉄塔の形状を求める計測データ生成部と、を備え、計測データ生成部は、電線の画像データの経時的な差分から電線又は鉄塔の形状を求める。 The present invention that solves the above problems is a measurement system that measures the inclination of a steel tower or the sag of a wire as data for measuring and maintaining a steel tower in power transmission and distribution equipment or a wire stretched on a steel tower, The measurement data generation unit includes a drone control unit that flies a drone equipped with a camera along the electric wire, and a measurement data generation unit that calculates the shape of the electric wire or the steel tower from the image data of the electric wire acquired by the drone. The shape of the electric wire or steel tower is determined from the difference in image data of the electric wire over time.
本発明によれば、送配電設備の計測保守作業において、鉄塔傾斜、又は電線弛度の計測にドローンを生かした高精度の計測システムを提供できる。 According to the present invention, it is possible to provide a highly accurate measurement system that utilizes a drone to measure the inclination of a steel tower or the slackness of electric wires in measurement and maintenance work for power transmission and distribution equipment.
本発明の実施形態は、代表的な図1を用いて後述するように鉄塔間に張架された電線の3次元形状とその変化をドローン等によって計測して得た計測結果から、電線の弛度、送電塔の傾斜、電線の破損・垂れ下がり、鉄塔地形変動、樹木の干渉の現状把握と予測を行うものである。3次元的形状の取得は複数の2次元画像からの3D合成あるいはLiDAR(Light Detection And Ranging)による直接的な3次元点群取得等を採用することができる。 The embodiment of the present invention is based on measurement results obtained by measuring the three-dimensional shape and changes in the three-dimensional shape of electric wires strung between steel towers using a drone or the like, as will be described later with reference to FIG. 1. The objective is to understand and predict the current state of power transmission towers, inclinations of power transmission towers, damage and sagging of power lines, topographical changes in towers, and interference with trees. To acquire the three-dimensional shape, 3D synthesis from multiple two-dimensional images or direct three-dimensional point cloud acquisition using LiDAR (Light Detection And Ranging) can be used.
電線形状の把握は、懸垂線、放物線等への回帰あるいは、電線固定の両端の位置と、電線最下点からなる3点で構成される三角形によってパラメータ化されて把握できる。隣接する少なくとも3基の鉄塔に架け渡された電線の3次元画像データを取得すれば上記3点で構成される三角形を2個得ることができる。この2つの三角形の経時的な位置関係の差分から鉄塔の傾斜を求めることができる。このように、簡素(低コスト)で、高精度、かつ高効率に施設点検できる計測システムの実現を目的とし、実際の無人航空機管制システムと組み合わせた実施形態の構成について、以下に説明する。 The shape of the electric wire can be understood by regressing to a catenary line, parabola, etc., or by parametrizing it using a triangle formed by three points consisting of the positions of both ends of the fixed electric wire and the lowest point of the electric wire. By acquiring three-dimensional image data of electric wires spanning at least three adjacent steel towers, two triangles made up of the three points described above can be obtained. The inclination of the steel tower can be determined from the difference in the positional relationship of these two triangles over time. In this way, the configuration of an embodiment that is combined with an actual unmanned aircraft control system will be described below, with the aim of realizing a measurement system that is simple (low cost), highly accurate, and can inspect facilities with high efficiency.
図1は、実施例1のシステムにより、線路垂直方向に傾斜した鉄塔に張架された電線形状を計測する、(a)線路平行方向側面図、及び(b)平面図である。図1に示すように、概ね直線状の一列に並んで3基ある鉄塔1~3のうち、真ん中の鉄塔2が線路に直交する方向に傾斜しているものとした。例えば、ドローンから撮影した複数の画像からSfM(Structure from Motion)法によって電線4,5の3次元的形状を求めることができる。あるいは、監視対象物の3次元的形状を求めるために、LiDARを使って直接に計測してもよい。
FIG. 1 shows (a) a side view in a direction parallel to the track, and (b) a plan view, in which the shape of an electric wire stretched on a steel tower tilted in a direction perpendicular to the track is measured by the system of Example 1. As shown in FIG. 1, among the three
こうして求めた電線4,5の3次元的形状から、つぎの2つの三角形の位置関係から鉄塔の傾斜を推定する。第1の三角形は、電線固定位置A1、電線固定位置B1、及び電線最下点C1からなる。第2の三角形は、電線固定位置A2、電線固定位置B2、及び電線最下点C2からなる。これら三角形の形状、すなわち2つの電線固定位置を結ぶ線を底辺とし、最下点を頂点とする三角形の高さから電線4,5の弛み(弛度)を推定する。
From the three-dimensional shape of the
なお、図1は無風状態の電線形状を示しており、それぞれの三角形は鉛直方向の平面内にある。それに対し、一定の風がある場合には、例えば懸垂線を仮定して解析的に電線形状を計算することができる。このとき、2つの固定位置と、1つの最下点位置と、で構成される三角形の鉛直方向からのずれを考慮して補正することによって、2つの三角形の位置関係を知ることができる。 Note that FIG. 1 shows the shape of the electric wire in a windless state, and each triangle lies within a vertical plane. On the other hand, if there is a constant wind, the shape of the wire can be calculated analytically by assuming a catenary line, for example. At this time, the positional relationship between the two triangles can be known by correcting the triangle formed by the two fixed positions and one lowest point position by considering the deviation from the vertical direction.
図2は、実施例2のシステムにより、線路平行方向に傾斜した鉄塔に張架された電線形状を計測する、(a)線路平行方向側面図、及び(b)平面図である。図2に示すように、ここでも概ね直線状の一列に並んで3基ある鉄塔1~3のうち、真ん中の鉄塔2が線路に平行な方向に傾斜しているものとした。
FIG. 2 is (a) a side view in a direction parallel to the track, and (b) a plan view, in which the shape of an electric wire stretched on a steel tower inclined in a direction parallel to the track is measured by the system of Example 2. As shown in FIG. 2, among the three
実施例1と同様に、つぎの2つの三角形の位置関係から鉄塔の傾斜を推定する。第1の三角形は、電線固定位置A1、電線固定位置B1、及び電線最下点C1からなる。第2の三角形は、電線固定位置A2、電線固定位置B2、及び電線最下点C2からなる。これら2つの三角形の位置関係から鉄塔2の傾斜を推定し、三角形の形状から電線4,5の弛み(弛度)を推定する。なお、図2の場合、図1と異なり、2つの三角形をそれぞれ含む平面のなす角は、0度のままであり変動はないが、2つの三角形の弛度に注目することによって、中央の鉄塔2の傾斜を知ることができる。
As in Example 1, the inclination of the steel tower is estimated from the positional relationship between the following two triangles. The first triangle consists of the wire fixing position A1, the wire fixing position B1, and the lowest point C1 of the wire. The second triangle consists of the wire fixing position A2, the wire fixing position B2, and the lowest wire point C2. The inclination of the
図3は、実施例3のシステムにより、設置地形が変化した鉄塔に張架された電線形状を計測する、(a)線路平行方向側面図、及び(b)平面図である。図3に示すように、ここで3基ある鉄塔1~3のうち、真ん中の鉄塔2を設置されている地表面(単に「地表」ともいう)6が、地形変動により凸型に変形しているものとする。
FIG. 3 shows (a) a side view in a direction parallel to the track, and (b) a plan view, in which the shape of electric wires strung on steel towers whose installation topography has changed is measured by the system of Example 3. As shown in Figure 3, of the three
実施例1,2と同様に、つぎの2つの三角形の位置関係から鉄塔の傾斜を推定する。第1の三角形は、電線固定位置A1、電線固定位置B1、及び電線最下点C1からなる。第2の三角形は、電線固定位置A2、電線固定位置B2、及び電線最下点C2からなる。これら2つの三角形の位置関係から鉄塔の傾斜を推定し、三角形の形状から地形の異常を推定することができる。 As in Examples 1 and 2, the inclination of the steel tower is estimated from the positional relationship of the following two triangles. The first triangle consists of the wire fixing position A1, the wire fixing position B1, and the lowest point C1 of the wire. The second triangle consists of the wire fixing position A2, the wire fixing position B2, and the lowest wire point C2. The inclination of the steel tower can be estimated from the positional relationship of these two triangles, and the abnormality of the topography can be estimated from the shape of the triangle.
図4は、実施例4のシステムにより、種々変化した地形に立設された鉄塔に張架された電線形状を計測する線路平行方向側面図であり、(a)地表の突起物を例示する図、及び(b)地表の窪みを例示する図である。図4に示すように、ここでは水平な地表面6の上に植生8あるいは建築物9あるいは地形変化10が存在するものとした。この場合、建築物9や植生8の密度が高いと地表面6を基準として鉄塔の傾きや電線の弛度を推定することが困難になる。
FIG. 4 is a side view in the parallel direction of the track in which the shape of electric wires strung on steel towers erected on various terrains is measured by the system of Example 4, and (a) is a diagram illustrating protrusions on the ground surface. , and (b) are diagrams illustrating depressions on the ground surface. As shown in FIG. 4, it is assumed here that vegetation 8, buildings 9, or
そこで、地表面6を基準とするのではなく、実施例1~3と同様に、つぎの2つの三角形の位置関係から鉄塔の傾斜を推定する。第1の三角形は、電線固定位置A1、電線固定位置B1、及び電線最下点C1からなる。第2の三角形は、電線固定位置A2、電線固定位置B2、及び電線最下点C2からなる。これら2つの三角形の位置関係から鉄塔1~3の傾斜が求められる。これらの鉄塔1~3の傾斜と、三角形の形状、すなわち電線4,5の3次元的形状と、より地形の異常を推定することができる。
Therefore, instead of using the
従来からの課題として、鉄塔の傾斜を検出するために、鉄塔自体の撮影画像だけを取得しても、鉄塔の傾斜を知ることはできなかった。それを知るためには、基準とする地表面6と、鉄塔自体の撮影画像と、を比較する必要があった。しかし、地表面6は植生8や地形変動により、必ずしも一定でない点があった。そのため、ドローン搭載の加速度センサで、垂直方向の形状や高さを検出できたとしても、その検出精度には改善余地があった。
A conventional problem has been that in order to detect the inclination of a steel tower, it has not been possible to know the inclination of the steel tower even if only a captured image of the tower itself is obtained. In order to know this, it was necessary to compare the
これに対し、図3~図4に示した実施例3~実施例4のシステムは、電線4,5の撮影画像から取得される3次元形状又は2次元形状から電線形状及び鉄塔傾斜を求める。これにより、電線形状の変化は、地表面6を基準にすることなく取得できるので、地表面6の変動を受けずに、鉄塔の傾斜が求められる。また、電線形状は懸垂線であり、風の影響まで考慮して定式化できる。そのため、一部画像に欠落があっても補正が容易である。
In contrast, the systems of Examples 3 and 4 shown in FIGS. 3 and 4 determine the wire shape and tower inclination from the three-dimensional shape or two-dimensional shape obtained from the photographed images of the
図5は、実施例5のシステムにより、線路垂直方向に傾斜した鉄塔傾斜を見積もるために計測する、(a)線路平行方向側面図、(b)平面図、及び線路平行方向正面図である。実施例1に示した3基ある鉄塔1~3のうち、中央の鉄塔2が線路に直交する方向に傾斜している場合について、2つの三角形の位置関係から鉄塔の傾斜を推定した例である。高さ100mの鉄塔の傾斜が1°の場合、2つの三角形がつながる点が1.75m移動する。この大きさの移動量であれば、SfM法の通常精度の範囲で容易に検出可能であり、本法による鉄塔傾斜の計測方法が有効である。
FIG. 5 shows (a) a side view in a direction parallel to the track, (b) a plan view, and a front view in a direction parallel to the track, which are measured by the system of Example 5 to estimate the inclination of a steel tower tilted in a direction perpendicular to the track. This is an example of estimating the inclination of the tower from the positional relationship of two triangles in the case where the
図6は、実施例6のシステムにより、電線14の形状を計測する計測方法の概要を示す斜視図である。実施例6のシステムは、ドローン15を用いて電線形状を計測する。ドローン15が取得する計測データは、図6~図12を用いて後述するように、概ね直線状の一列に並んで3基以上が隣接された鉄塔11~13及びその周辺から取得される。すなわち、電線14の形状を計測する計測方法において、第1の鉄塔11~第3の鉄塔13それぞれの計測データと、これらに連続して張架されている電線14の計測データと、を用いる。
FIG. 6 is a perspective view showing an outline of a measurement method for measuring the shape of the
電線14の計測データは、第1の鉄塔11~第2の鉄塔12の間に張架された電線14の形状と、第2の鉄塔12~第3の鉄塔13の間に張架された電線14の形状と、よりなる。実施例6のシステムは、これらの電線14の撮影画像、すなわち3次元形状又は2次元形状から傾斜を求める。
The measurement data of the
一方、図1の実施例1におけるSfMによって3次元画像を得るためには、異なる角度から撮影した複数の画像が必要である。このように必要とされる複数の画像について、図6に示したドローン15の飛行経路16によれば、2方向からの画像を取得することができる。3次元画像の品質を向上するには、SfMに用いる画像の数を増やすことが有効であり、図6におけるドローン15の往復回数を増やすことで対応できる。
On the other hand, in order to obtain a three-dimensional image by SfM in Example 1 of FIG. 1, a plurality of images taken from different angles are required. Regarding the plurality of images required in this way, images from two directions can be acquired according to the
図7は、実施例7のシステムにより、電線形状を計測する計測方法の概要を示する斜視図である。実施例1におけるSfMによって3次元画像を得るには、異なる角度から撮影した複数画像の撮影条件が要求水準を満たしていることが望ましい。撮影条件は、ドローンの送配電設備向け飛行計画と、撮影諸元(距離、角度、露光等)と、によって決まる。図7は一例としてドローン15、電線14、そして太陽20との位置関係を示している。
FIG. 7 is a perspective view showing an overview of a measurement method for measuring the shape of an electric wire using the system of Example 7. In order to obtain a three-dimensional image by SfM in the first embodiment, it is desirable that the shooting conditions for a plurality of images taken from different angles satisfy a required standard. The shooting conditions are determined by the drone's flight plan for power transmission and distribution equipment and the shooting specifications (distance, angle, exposure, etc.). FIG. 7 shows, as an example, the positional relationship among the
例えば、太陽20が鉛直棒に照射して地表面6に投影する影の方向に対し、ドローン15から電線14を撮影するカメラアングルの中心線が±45°以内に収められると良い。一般原則として、カメラマンは、太陽20を背負うような順光撮影のカメラアングルが有効である。すなわち、カメラアングルの中心線に対し、太陽20をカメラマンの背後の正面から±45°以内に収めると良い。この一般原則に倣うように配慮された飛行経路17により、被写体が、概ね水平方向に細長い電線14に対する光の照射方向を均一化して3次元画像の品質を向上できる。
For example, it is preferable that the center line of the camera angle for photographing the
図8は、実施例8のシステムにおけるUTMとの関係についての説明図である。図8に示すように、複数の所有者による複数のドローンが飛行する際、必要とされるのがドローン等の運航管理を行う無人航空機管制(Unmanned Traffic Management,UTM)18である。これは飛行ルートや高度の管理、データの管理・解析、飛行の許可、リアルタイムなモニタリング、飛行禁止エリアへの侵入を防ぐ等の役割を有する。図8のUTM18に示すような無人航空管制のインフラ、プラットフォームとなるシステムである。 FIG. 8 is an explanatory diagram of the relationship with UTM in the system of Example 8. As shown in FIG. 8, when a plurality of drones owned by a plurality of owners fly, what is required is an unmanned traffic management (UTM) 18 that manages the operation of the drones and the like. This has roles such as managing flight routes and altitudes, managing and analyzing data, permitting flights, real-time monitoring, and preventing entry into no-fly areas. This is a system that serves as the infrastructure and platform for unmanned air traffic control, as shown in UTM18 in Figure 8.
無人機交通管理会社・組織19によって運営される。送配電設備点検管理アプリケーション22はドローン運行事業者23や送配電設備点検管理事業者24によって運営される。送配電設備点検管理アプリケーション22はUTM18と連携することで他のドローン15との干渉がないように安全な運用が可能になる。
Operated by Unmanned Vehicle Traffic Management Company/
実施例8で示した機能を実現する他の実施例を図9に示す。図9は、実施例9のシステムにおけるUTM25との関係についての説明図である。図9に示すように、UTM25は電源点検管理モジュールや道路点検管理モジュール等のようにアプリケーションに応じたモジュールをUTM25に包含させている。これによりドローン運行事業者23や点検管理事業者24はUTM25と送配電設備点検管理アプリケーションとの整合性を意識することなくドローン15の運行、撮影条件の最適化をUTM25に分担させることができる。なお、モジュールとは、ハードウェアとソフトウェアによる機能構成体をいう。
Another embodiment that implements the functions shown in the eighth embodiment is shown in FIG. FIG. 9 is an explanatory diagram of the relationship with the
図10は、実施例10のシステムにおける電線管理アプリケーション/モジュールに(以下、略して「点検アプリモジュール」ともいう)26についての説明図である。図10に示すように、点検アプリモジュール26は、プログラムやデータを記憶したストレージ、CPU及び通信機能を有するコンピュータ装置であり、ドローン15を使ったSfMにより、監視対象物の形状を把握する。SfMでは、多視点画像計測データからカメラ位置・姿勢の推定をして3次元点群生成が行われる。より詳しくは、つぎのとおりである。
FIG. 10 is an explanatory diagram of the electric wire management application/module (hereinafter also referred to as "inspection application module" for short) 26 in the system of the tenth embodiment. As shown in FIG. 10, the
点検アプリモジュール26は、ドローン15に対して、飛行/撮影制御を行い、ドローン15から現地情報を受け取る。より具体的には、送配電設備向け飛行計画をプログラムされている。ストレージには、プログラムのほか、鉄塔形状、鉄塔配置、電線形状、地形、太陽高度、…、といったデータが記憶されている。また、点検アプリモジュール26では、撮影諸元(距離、角度、露光など)を最適化するプログラムも実行される。
The
ここで撮影した多視点画像がSfM処理に適した画像になっていることが必要である。電線という特殊形状(細くて長い、全体形状は懸垂線)について高精度でSfM処理が実施できる飛行計画、撮影諸元を最適化することで、電線の多視点画像についての形状精度を向上することができる。 It is necessary that the multi-view images taken here are suitable for SfM processing. To improve the shape accuracy of multi-view images of electric wires by optimizing the flight plan and imaging specifications that allow highly accurate SfM processing for the special shape of electric wires (thin and long, the overall shape is a catenary line). Can be done.
図11は、実施例11のシステムであり、図10の電線点検管理アプリケーション/モジュール(点検アプリモジュール)26による推定と予測の機能ブロック図である。図11に示すように、点検アプリモジュール26は、電線形状計算値27と、電線形状計測履歴28と、を用い、鉄塔傾斜及び電線弛度について、推定値(現在)31と、予測値(将来)32と、をそれぞれ算出する。より詳しくは、つぎのとおりである。
FIG. 11 is a system according to an eleventh embodiment, and is a functional block diagram of estimation and prediction by the electric wire inspection management application/module (inspection application module) 26 of FIG. 10. As shown in FIG. 11, the
点検アプリモジュール26は、電線形状計算値27と、電線形状計測履歴28と、少なくとも何れかを用いて、幾何学的計算29、又は機械学習30する。機械学習30により、予測値(将来)32が得られる。この機械学習30と、幾何学的計算29と、により推定値(現在)31を算出する。図10の点検アプリモジュール26により現在の推定値31を得るためには、幾何学的計算29により算出した値に対し、過去の類例データを機械学習30した経験則により校正することで、正確な現在の推定値31が得られる。
The
また、SfMでは多視点画像計測データからカメラ位置・姿勢の推定をして3次元点群生成が行われる。ここで撮影した多視点画像がSfM処理に適した画像になっていることが必要である。電線という特殊形状(細くて長い、全体形状は懸垂線)について高精度でSfM処理が実施できる飛行計画、撮影諸元を最適化することで電線の形状精度を向上することができる。 Additionally, in SfM, a three-dimensional point cloud is generated by estimating the camera position and orientation from multi-view image measurement data. It is necessary that the multi-view images taken here are suitable for SfM processing. SfM processing can be performed with high accuracy on the special shape of electric wires (thin and long, the overall shape is a catenary line).By optimizing the flight plan and imaging specifications, it is possible to improve the shape accuracy of electric wires.
図12は、実施例12のシステムにより、種々変化した地形に立つ鉄塔11~13に張架された電線14の形状を計測する模式説明図であり、(a)傾斜発生前の斜視図、及び(b)傾斜発生後の斜視図である。図13は、図12(a),(b)から、鉄塔11~13の傾斜を検出するためにそれぞれの要部輪郭を抽出した、(a)傾斜発生前の斜視図、(b)傾斜発生後の斜視図、及び(c)傾斜発生前後を重ね合わせた斜視図である。
FIG. 12 is a schematic explanatory diagram of measuring the shape of
図14を用いて後述する計測データ生成部(符号なし)は、図12及び図13に示すように、隣接する少なくとも3基の鉄塔11~13に張架された電線の3次元又は2次元の画像データから電線14の形状又は鉄塔11~13の傾斜を求めることが好ましい。図10を用いて上述したドローン15を使ったSfMでは、多視点画像計測データからカメラ位置・姿勢の推定をして、3次元点群生成が行われるので、より正確な計測結果が得られる。
As shown in FIGS. 12 and 13, a measurement data generation unit (no reference numeral), which will be described later with reference to FIG. It is preferable to determine the shape of the
実施例12のシステムにおいて、ドローン制御部(各図の符号18,22,25,26に含まれる)は、隣接する3基の図12(a)の鉄塔1~3と、図12(b)の鉄塔11~13に、電線14を懸架した各点の含まれる範囲を3回以上撮影するように、ドローン15の飛行経路16,17を生成すると良い。当該範囲を例えば3回以上撮影することにより、多視点画像計測データによるSfMを実現できるほか、異なる撮影時期の多視点画像計測データによる経時的な差分も抽出できる。
In the system of
ここで、ドローン制御部18,22,25,26は、飛行管制も含んで飛行制御とも称し、各図のUTM18,25、送配電設備点検管理アプリケーション(アプリ)22、及び電線点検管理アプリケーション/モジュール26に含まれる。
Here, the
実施例12のシステムにおいて、計測データ生成部は、図12(c)に、電線14の画像データを傾斜発生前後で重ね合わせて経時的な差分を示すように、電線14の画像データの経時的な差分から、電線14又は鉄塔11~13の形状変化を求めると良い。すなわち、実施例12のシステムは、図12において、傾斜発生前(a)の形状に対し、傾斜発生後(b)の形状へと、変化したことを明確に示すことができる。ここで、電線14の画像データの経時的な差分、すなわち、電線形状の変化は、地表面6を基準にすることなく取得できるので、地表面6の変動を受けずに、鉄塔12の傾斜が求められる。
In the system of the twelfth embodiment, the measurement data generation unit generates the image data of the
図14は、実施例13のシステムにおける推定と予測の動作を説明するための機能ブロック図である。図14に示すように、実施例13のシステムは、監視対象となる送配電設備の所在地で、それを計測するため、現地に備えて都合良い構成要件と、現地でなくとも利便性に優れた所在地に設置されると都合良い構成要件の地上センターと、を備える。なお、上述した計測データ生成部は、図14を用いて説明する機能により構成され、その全体的な動作により、計測データを生成して送配電設備を計測保守する目的に寄与する。 FIG. 14 is a functional block diagram for explaining estimation and prediction operations in the system of the thirteenth embodiment. As shown in Figure 14, the system of Example 13 measures the power transmission and distribution equipment at its location, so it has configuration requirements that are convenient for on-site preparation and excellent convenience even when not on site. and a ground center with configuration requirements convenient to be installed at the location. Note that the above-mentioned measurement data generation unit is configured by the functions described using FIG. 14, and its overall operation contributes to the purpose of generating measurement data and measuring and maintaining power transmission and distribution equipment.
図14に示すように、送配電設備点検管理アプリケーション(アプリ)22は、太い矢印で示す点検情報を入力する入力部(不図示)を備える。この入力部には、点検情報として、ドローン15を用いて計測された、つぎの計測データを受け付ける。すなわち、点検情報とする計測データは、図6~図12に示したように、3基以上が隣接された第1の鉄塔11~第3の鉄塔13それぞれの計測データと、これらに連続して張架される電線14の計測データと、よりなる。電線14の計測データは、第1と第2の鉄塔11,12間の電線14の形状と第1と第3の鉄塔11,13間の電線14の形状と、よりなる。
As shown in FIG. 14, the power transmission and distribution equipment inspection management application (app) 22 includes an input unit (not shown) for inputting inspection information indicated by thick arrows. This input unit receives the following measurement data measured using the
図14に示すように、画像処理・解析システム33は、太い矢印で示す解析結果を出力する推定部(不図示)を備えて、計測データ生成部の主要部を構成する。推定部は、受け付けられた点検情報としての上記計測データに基づいて、第1の鉄塔11~第3の鉄塔13の傾斜を推定する。この推定について、本システムは、電線14の撮影画像すなわち3次元形状又は2次元形状から鉄塔11~13それぞれの傾斜を演算処理して求める。つぎに、図14の機能ブロック図を用いて、実施例13のシステムにおける推定と予測をより詳しく説明する。
As shown in FIG. 14, the image processing/
現地において、ドローン15は、送配電設備点検管理アプリケーション(アプリ)22に飛行制御される。アプリ22は、ドローン15に搭載されたカメラを計画どおり撮影制御し、その撮影計画を実現するように飛行制御する。ドローン15は、そのカメラで撮影された複数の画像を点検情報として、アプリ22へ無線通信により届ける。点検情報は、ドローン15に搭載されたストレージ(不図示)に蓄積しておき、着陸時に取り出してアプリ22で用いるようにしても良い。
At the site, the flight of the
一方、地上センターには、UTM18と、画像処理・解析システム33と、を配設されている。無人航空機管制(UTM)18は、図8を用いて上述したとおりである。画像処理・解析システム33は、図10を用いて上述した3次元点群生成する。この3次元点群生成は、ドローン15を使って監視対象物の形状を把握するため、SfMにより、多視点画像計測データからカメラ位置・姿勢を推定する。そのようにして、この計測システムは、地形形状や植生等の地形の状態に依存せず、より正確な現在の推定値31を得る。
On the other hand, the ground center is equipped with a
画像処理・解析システム33は、解析結果として、現在の推定値31のほか、将来の予測値32も出力して現地のアプリ22へフィードバックする。現在の推定値31と、将来の予測値32と、を入力されたアプリ22は、それらの確証を得るために必要な飛行/撮影の制御をドローン15に対して行う。
The image processing/
その結果、本システムは、地形形状や植生等の地形の状態に依存せず、つぎの3分類の計測ができる。第1に送電塔(鉄塔)1~3,11~13の傾斜角度と傾斜方向を計測できる。第2に、電線14のたわみ・垂れ下がりを計測し、切断箇所があれば発見できる。第3に送配電設備の周辺地形の形状について、現在の推定値31と、将来の予測値32と、を算出できる。特に、本システムは、鉄塔1~3,11~13の傾斜、又はそれらの鉄塔に張架された電線14の弛度を、正確に現状を把握し、将来を予測することもできる。
As a result, this system is capable of measuring the following three categories without depending on the topographical shape, vegetation, or other terrain conditions. First, the inclination angle and direction of transmission towers (steel towers) 1 to 3 and 11 to 13 can be measured. Second, the bending and sagging of the
本発明の実施形態に係る計測システム(以下、「本システム」という)は、つぎのように総括できる。
[1]本システムは、送配電設備計測において、鉄塔1~3,11~13の傾斜、又はそれらの鉄塔に張架された電線14の弛度を求め、そこから得られたデータを計測保守の指標に用いる計測システムである。
The measurement system according to the embodiment of the present invention (hereinafter referred to as "this system") can be summarized as follows.
[1] When measuring power transmission and distribution equipment, this system determines the inclination of
本システムは、各図の符号18,22,25,26に含まれるドローン制御部と、図14全体の構成による計測データ生成部と、を備える。ドローン制御部18,22,25,26は、カメラが搭載されたドローン15を電線14に沿って飛行させる。計測データ生成部は、ドローン15に搭載されたカメラによって取得された電線14の画像データから電線14又は鉄塔1~3,11~13の形状を求める。例えば、図6に示すように、ドローン15で撮影した複数の画像からSfM(Structure from Motion)法によって電線14の3次元的形状を求めることができる。
This system includes a drone control unit included in
本システムでは、電線14の形状の変化から鉄塔1~3,11~13の傾斜を求めるため地表面6の変動による影響を受けない。ここで、電線形状は懸垂線であり風の影響まで考慮して定式化できる。そのため一部画像に欠落があっても補正が容易である。したがって、本システムでは、地形の状態によらず、鉄塔の傾きを正確に把握することができる。
In this system, the inclinations of the
すなわち、本システムでは、地形形状や植生等の地形の状態に依存せず、つぎに3分類するような計測ができる。第1に、鉄塔(送電塔)1~3,11~13の傾斜角度と傾斜方向を計測できる。第2に、電線14のたわみ・垂れ下がりを計測し、切断箇所があれば発見できる。第3に送配電設備の周辺地形の形状について、現状値を計測できる。
In other words, this system can perform measurements classified into the following three types without depending on the topographical shape, vegetation, or other topographical conditions. First, the inclination angle and direction of the steel towers (transmission towers) 1 to 3 and 11 to 13 can be measured. Second, the bending and sagging of the
また、本システムにおいて、計測データ生成部は、図12(c)に、電線14の画像データを傾斜発生前後で重ね合わせて経時的な差分を示すように、電線14の画像データの経時的な差分から、電線14又は鉄塔11~13の形状変化を求める。すなわち、本システムは、図12において、傾斜発生前(a)の形状に対し、傾斜発生後(b)の形状へと、変化したことを明確に示すことができる。ここで、電線14の画像データの経時的な差分、すなわち、電線形状の変化は、地表面6を基準にすることなく取得できるので、地表面6の変動を受けずに、鉄塔の傾斜が求められる。
In addition, in this system, the measurement data generation unit is configured to change the image data of the
[2]計測データ生成部は、図12及び図13に示すように、隣接する少なくとも3基の鉄塔11~13に張架された電線14の3次元又は2次元の画像データから、電線14の形状又は鉄塔11~13の傾斜を求めることが好ましい。ドローン15を使ったSfMでは、図6~図10に示したように、多視点画像計測データからカメラ位置・姿勢の推定をして、3次元点群生成が行われるので、より正確な計測結果が得られる。
[2] As shown in FIGS. 12 and 13, the measurement data generation unit calculates the
[3]上記[1],[2]を実現するため、図6~図13に示した本システムにおいて、ドローン15の飛行経路16,17を生成すると良い。すなわち、ドローン制御部18,22,25,26は、隣接する3基の図12(a)の鉄塔1~3と、図12(b)の鉄塔11~13に、電線14を懸架した各点の含まれる範囲を3回以上撮影すると良い。当該範囲を3回以上撮影することにより、多視点画像計測データによるSfMを実現できるほか、異なる撮影時期の多視点画像計測データによる経時的な差分も抽出できる。
[3] In order to realize the above [1] and [2], it is preferable to generate the
[4]ドローン制御部18,22,25,26は、範囲に含まれる各点に対する撮影角度を変えて撮影するように、ドローン15の飛行経路16,17を生成することが好ましい。これにより、ドローン15のカメラは、撮影角度を変えた多視点画像計測データをより確実に取得できる。
[4] It is preferable that the
[5]図10に示すように、ドローン15を使ったSfMでは多視点画像計測データからカメラ位置・姿勢を推定して監視対象物の3次元点群生成が行われる。3次元点群により、監視対象物である送配電設備の形状を時系列的に把握できる。このように、本システムにおいて、計測データ生成部は、時系列的に把握された3次元点群により、電線14の3次元又は2次元画像データを取得して蓄積し、蓄積された学習データに基づいて、鉄塔1~3,11~13の傾斜、又は電線14の弛度を予測させると良い。
[5] As shown in FIG. 10, in SfM using the
すなわち、本システムでは、地形形状や植生等の地形の状態に依存せず、つぎの3分類の計測ができる。第1に、送電塔(鉄塔)1~3,11~13の傾斜角度と傾斜方向を計測できる。第2に、電線14のたわみ・垂れ下がりを計測し、切断箇所があれば発見できる。第3に送配電設備の周辺地形の形状について、正確に現状値を計測し、その変化予測まで行うことができる。
In other words, this system can perform measurements in the following three categories without depending on the topographical shape, vegetation, or other terrain conditions. First, it is possible to measure the inclination angle and direction of power transmission towers (steel towers) 1 to 3 and 11 to 13. Second, the bending and sagging of the
[6]本システムにおいて、カメラは、気象条件、特に太陽光と被写体の角度を考慮して撮影すべきである。すなわち、ドローン15は、それに搭載されたカメラが逆光にならないように太陽光を背にして被写体を撮影できるようなカメラアングルが得られように、飛行経路16,17を生成すると良い。そして、カメラは、少なくとも撮影距離、撮影角度、及び撮影露光条件の何れかを含む撮影諸元を最適化して電線の画像データを取得することが好ましい。
[6] In this system, the camera should take pictures in consideration of weather conditions, especially the angle of sunlight and the subject. That is, it is preferable for the
1~3,11~13:鉄塔、4,5,14:電線、6:地表面(地表)、7:地表の起伏(凸)、8:植生、9:建築物、10:地表の起伏(凹)、15:ドローン、16,17:ドローンの飛行経路、18,25:UTM(ドローン制御部、飛行制御部)、19:無人機交通管理会社・組織、20:太陽、21:傾斜前の鉄塔、22:送配電設備点検管理アプリケーション(ドローン制御部、飛行制御部)、23:ドローン運行事業者、24:送配電設備点検管理事業者、26:電線点検管理アプリケーション/モジュール(点検アプリモジュール)、27:電線形状計算値、28:電線形状計測履歴、29:幾何学的計算、30:機械学習、31:推定値(現在)、32:予測値(将来)、33:画像処理・解析システム 1 to 3, 11 to 13: Steel tower, 4, 5, 14: Electric wire, 6: Ground surface (ground surface), 7: Earth surface undulations (convex), 8: Vegetation, 9: Buildings, 10: Ground surface undulations ( (concave), 15: Drone, 16, 17: Drone flight path, 18, 25: UTM (drone control unit, flight control unit), 19: Unmanned aircraft traffic management company/organization, 20: Sun, 21: Before tilting Steel tower, 22: Power transmission and distribution equipment inspection management application (drone control unit, flight control unit), 23: Drone operator, 24: Power transmission and distribution equipment inspection management business, 26: Wire inspection management application/module (inspection application module) , 27: Wire shape calculation value, 28: Wire shape measurement history, 29: Geometric calculation, 30: Machine learning, 31: Estimated value (current), 32: Predicted value (future), 33: Image processing/analysis system
Claims (12)
カメラが搭載されたドローンを前記電線に沿って飛行させるドローン制御部と、
前記ドローンによって取得された前記電線の画像データから前記電線又は前記鉄塔の形状を求める計測データ生成部と、
を備え、
前記計測データ生成部は、前記電線の画像データの経時的な差分から前記電線又は前記鉄塔の形状を求める、
計測システム。 A measurement system that measures the inclination of the steel tower or the sag of the wire as data for measuring and maintaining a steel tower in power transmission and distribution equipment or an electric wire stretched on the steel tower,
a drone control unit that causes a drone equipped with a camera to fly along the electric wire;
a measurement data generation unit that calculates the shape of the electric wire or the steel tower from image data of the electric wire acquired by the drone;
Equipped with
The measurement data generation unit determines the shape of the electric wire or the steel tower from the temporal difference in the image data of the electric wire.
measurement system.
請求項1に記載の計測システム。 The measurement data generation unit determines the shape of the electric wire or the inclination of the steel tower from three-dimensional or two-dimensional image data of the electric wire stretched between at least three adjacent steel towers.
The measurement system according to claim 1.
請求項2に記載の計測システム。 The drone control unit generates a flight path of the drone so as to photograph a range including each point where the electric wire is suspended from the three adjacent steel towers three or more times.
The measurement system according to claim 2.
請求項3に記載の計測システム。 The drone control unit generates a flight path of the drone so that each point included in the range is photographed at a different photographing angle.
The measurement system according to claim 3.
請求項2に記載の計測システム。 The measurement data generation unit acquires and accumulates three-dimensional or two-dimensional image data of the electric wire, and predicts the inclination of the steel tower or the sag of the electric wire based on the accumulated learning data.
The measurement system according to claim 2.
請求項1~5の何れか1項に記載の計測システム。 The camera obtains the image data of the electric wire by optimizing photographing specifications including at least one of a photographing distance, a photographing angle, and a photographing exposure condition.
The measurement system according to any one of claims 1 to 5.
カメラが搭載されたドローンを前記電線に沿って飛行させ、
前記ドローンによって取得された前記電線の画像データから前記電線又は前記鉄塔の形状データを取得し、
前記電線の画像データの経時的な差分から前記電線又は前記鉄塔の形状を求め、
前記形状の変化に基づいて、少なくとも前記鉄塔の傾斜、又は前記電線の弛度を算出して計測保守する、
計測方法。 A measurement method for measuring data for maintaining a steel tower in power transmission and distribution equipment or electric wires strung on the steel tower, the method comprising:
Fly a drone equipped with a camera along the electric wire,
Obtaining shape data of the electric wire or the steel tower from image data of the electric wire acquired by the drone,
Determining the shape of the electric wire or the steel tower from the temporal difference in image data of the electric wire,
Based on the change in shape, at least the inclination of the steel tower or the sag of the electric wire is calculated and maintained;
Measurement method.
請求項7に記載の計測方法。 Determining the shape of the electric wire or the inclination of the steel tower from three-dimensional or two-dimensional image data of the electric wire stretched across at least three adjacent steel towers,
The measuring method according to claim 7.
請求項8に記載の計測方法。 Generating a flight path for the drone so as to photograph a range including each point where the electric wire is suspended from the three adjacent steel towers three or more times;
The measuring method according to claim 8.
請求項9に記載の計測方法。 generating a flight path for the drone so that each point included in the range is photographed at a different photographing angle;
The measuring method according to claim 9.
請求項8に記載の計測方法。 acquiring and accumulating three-dimensional or two-dimensional image data of the electric wire, and predicting the inclination of the steel tower or the sag of the electric wire based on the accumulated learning data;
The measuring method according to claim 8.
請求項7~11の何れか1項に記載の計測方法。
The camera obtains the image data of the electric wire by optimizing photographing specifications including at least one of a photographing distance, a photographing angle, and a photographing exposure condition.
The measuring method according to any one of claims 7 to 11.
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