论文部分内容阅读
摘要：近年来，经济发展迅速，我国的综合国力的发展也有了改善。随着三维空间数据采集手段和数据处理方法不断提高，为电力巡线数据采集和分析带来了极大便利。介绍了机载三维激光雷达技术的系统组成及工作原理，以四川简阳某地高压线无人机巡检项目为例，通过作业流程与数据处理，分析了机载雷达在电力巡线中的综合应用。机载LIDAR系统的三维激光点云数据较为密集，每平方米均可达到百个以上，数据采集精度可达0.1m。
关键词：电力巡线;无人机;实时避障;方法研究
引言
随着社会经济的快速发展，我国电网规模快速扩展，几乎覆盖了我国的每个角落，偏远、山区等地区也实现了通电，这使得发电量与输电量也不断提高。面对快速增加的电网规模，以及复杂多样的输电环境，远距离超、高压输电成为电力企业的核心业务。在复杂的输电环境下，受到气候、山川、河流等环境因素的影响，远距离超、高压输电线路与设备容易产生破损、老化等损坏现象，给电力输送带来隐患。因此为保障电力输送的稳定运行，就必须对输电线路进行定期巡检，及时掌握输电线路的运行情况，及时发现问题并排除隐患。传统的人工巡检面临地理环境、气候环境等诸多因素的干扰，容易形成巡检“盲區”，这就需要一种高效的、智能的新方式，而无人机的应用，为其提供了可能。
1电力巡线无人机实时避障技术方案分析
在电力巡线过程中，根据环境条件和业务需要，无人机可搭载不同的设备进行巡线，完成对应的任务。对于远距离超、高压输电线路而言，山川、树木、建筑物等可见障碍物外，还有非可预见性障碍，这些都需要采取针对性的避障技术完成无人机巡线。对于已知可见障碍物，可以通过采取无人机路径规划巡线方案，在巡线前完成路径规划。对于未知障碍物因素，则需要采取实时避障的方法，利用空间环境信息处理来完成巡线。对未知故障的无人机巡线中，要先根据输电线路的实际情况，提前设计好对输电线路的自主避障，估计出无人机与输电线路的相对距离，实现对输电线路的实时避障。对于其他未知的障碍物，则需要借助无人机上的激光雷达传感器、超声波传感器、视觉传感器、GPS等设备，获取无人机巡线中障碍物的相关数据信息，然后进行数据分析处理和控制策略确定，通过无人机飞行控制器来控制无人机飞行方向与速度，进而实现无人机飞行路径的有效控制。
2数据采集及数据处理
2.1数据采集流程
机载激光雷达主要包括激光点云数据采集和POS定位定姿航向数据采集，其中POS最为重要。POS的数据精度直接决定了三维激光点云的数据精度，可以说高精度的POS数据是获取高精度三维激光点云数据的基础。（1）航线设计：航线设计时应该考虑到地形的起伏、荷载无人机飞行高度、飞行速度等因素。如果遇到地形起伏比较大的地块，航线设计应尽量在目视范围内，无人机飞行的高度和速度决定扫描点云的点间距。在上述因素全部考虑到航线设计中后，提前将轨迹线路导入飞控系统中并进行航线验证，并确定飞行任务结束后无人机的动作，以保证整个飞行架次的安全。（2）参数设置：机载LiDAR的参数包含相机参数和激光器的参数。根据电力巡线高度和跨度，选择最大脉冲频率、最大扫描频率、最大视场角以及惯性定位和定向系统等参数。（3）精度收敛：进行精度收敛时应该选择开阔的场景进行，一是对BDS信号没有遮挡，二是保证飞行器能有足够的安全空间进行动态动作。动态动作最好是进行“8”字形运动，这一步骤将会直接影响到系统误差收敛和达到标称的精度，LiDAR系统会利用这一过程对IMU线性误差、IMU常值误差、IMU温度误差、IMU安装偏差角误差等多种误差进行评估、修正。（4）测区数据采集：完成了精度收敛步骤后，采集数据系统直接对待测区域进行数据采集。
2.2数据处理流程
机载LiDAR数据的处理主要有POS数据处理和点云数据处理，通过自动化软件进行处理，获得配电线路巡检所需的各项报告成果。电力数据处理流程分为点云处理、巡检报告的生成两大块。点云数据处理整体步骤如图2所示，具体步骤如下：（1）点云滤波。滤掉原始采集的点云数据中的大量散列点、孤立点。（2）提取关键点。点云数据关键点即特征点，对点云数据精度起到控制作用。（3）根据POS输出的高精度轨迹数据，自动生成激光点云。（4）全景影像和激光点云的配准，并对点云进行着色.
3解决无人机电力巡线的智能避障建议
针对上述无人机电力巡线在飞行过程中遇到的障碍困难，论文参考一些文献资料，提出以下建议。
3.1扩大超声波的适用范围
扩大超声波的适用范围，在适用的过程中感应速度和精度都需要提高。尤其在超声波主动测试的过程中，需要提高超声波的精度，避免障碍物较远超声波过弱精度降低。超声波在主动发射时尽量降低对反射物体的要求。尽可能提升超声波的技术，使超声波在大风条件或者是海绵吸附的条件下也能够使用。不仅如此，在主动测试过程中，尽可能提升超声波的技术，避免两台机器之间的相互干扰，扩大超声波的适用范围。
3.2促进激光技术成熟
需要促进激光技术的发展越来越成熟，激光技术虽然只是位移的传感器，只能给出一个测距值，但也需要尽可能提高激光技术的发展技术水平，尤其是激光技术的波束非常窄，可以通过多个多束激光组成雷达。需要提高激光技术的精度和抗干扰能力，并且尤其是提高激光元件的技术。在目前的发展水平中需要增加与其他国家的技术交流，提升激光元件的技术，避免激光元件价格贵，降低激光技术的使用能耗和激光技术的使用成本。
3.3减少红外避障技术干扰
红外线的避障技术也需要降低对受反射物体的要求，提高红外线技术，避免红外线容易被吸收。尤其需提高对一些黑色物体或者会穿透的透明物体之间的抗干扰能力。这样一来，才能够提高红外线避障技术的精度。不仅如此，红外线技术虽然只是单点测距获得特定方向上的距离数据，要提高红外线技术的测试水平，除此之外红外线的避障技术虽然也采取了主动测距的方式，但是需要尽可能避免两台机器之间相互产生干扰的问题。
3.4促进“大疆无人机”避障技术发展深入
促进“大疆无人机”中的精灵4Pro上的五向避障技术的发展水平更加深入。能够写出有效的视觉识别或者地图重构的算法，也能够在无人机上提高自身计算能力的同时降低损耗，保证无人机的稳定运行。同时“大疆无人机”精灵4Pro上的五向避障技术也需要提高计算和数据储存能力，同时提高自身的续航能力。不仅如此，也需要处理好功能的边界，在视觉受限的情况下也需要保证功能正常运行。
结语
无人机巡线的实践应用领域，不仅要考虑到输电线环境中的客观障碍物，还需要考虑到不可见障碍物，这就需要无人机实现实时避障功能，选择合理的算法，估计出无人机与输电线间位置关系的最优无碰撞路径，这就需要运用到模糊控制方法，采用模糊控制避障决策，完成高质量的无人机巡线。
参考文献
[1]丁为杰.无人机自主电力巡线关键技术研究[D].山东大学，2019.
[2]高尚，刘帆，冯小青.基于机器视觉的无人机自主电力巡线关键技术研究[J].大科技，2019，43.
[3]周小红，李向欢，石蕾，龙焕.无人机倾斜摄影技术在电力巡线树障检测中的实践应用研究[J].电力大数据，2019，8.
关键词：电力巡线;无人机;实时避障;方法研究
引言
随着社会经济的快速发展，我国电网规模快速扩展，几乎覆盖了我国的每个角落，偏远、山区等地区也实现了通电，这使得发电量与输电量也不断提高。面对快速增加的电网规模，以及复杂多样的输电环境，远距离超、高压输电成为电力企业的核心业务。在复杂的输电环境下，受到气候、山川、河流等环境因素的影响，远距离超、高压输电线路与设备容易产生破损、老化等损坏现象，给电力输送带来隐患。因此为保障电力输送的稳定运行，就必须对输电线路进行定期巡检，及时掌握输电线路的运行情况，及时发现问题并排除隐患。传统的人工巡检面临地理环境、气候环境等诸多因素的干扰，容易形成巡检“盲區”，这就需要一种高效的、智能的新方式，而无人机的应用，为其提供了可能。
1电力巡线无人机实时避障技术方案分析
在电力巡线过程中，根据环境条件和业务需要，无人机可搭载不同的设备进行巡线，完成对应的任务。对于远距离超、高压输电线路而言，山川、树木、建筑物等可见障碍物外，还有非可预见性障碍，这些都需要采取针对性的避障技术完成无人机巡线。对于已知可见障碍物，可以通过采取无人机路径规划巡线方案，在巡线前完成路径规划。对于未知障碍物因素，则需要采取实时避障的方法，利用空间环境信息处理来完成巡线。对未知故障的无人机巡线中，要先根据输电线路的实际情况，提前设计好对输电线路的自主避障，估计出无人机与输电线路的相对距离，实现对输电线路的实时避障。对于其他未知的障碍物，则需要借助无人机上的激光雷达传感器、超声波传感器、视觉传感器、GPS等设备，获取无人机巡线中障碍物的相关数据信息，然后进行数据分析处理和控制策略确定，通过无人机飞行控制器来控制无人机飞行方向与速度，进而实现无人机飞行路径的有效控制。
2数据采集及数据处理
2.1数据采集流程
机载激光雷达主要包括激光点云数据采集和POS定位定姿航向数据采集，其中POS最为重要。POS的数据精度直接决定了三维激光点云的数据精度，可以说高精度的POS数据是获取高精度三维激光点云数据的基础。（1）航线设计：航线设计时应该考虑到地形的起伏、荷载无人机飞行高度、飞行速度等因素。如果遇到地形起伏比较大的地块，航线设计应尽量在目视范围内，无人机飞行的高度和速度决定扫描点云的点间距。在上述因素全部考虑到航线设计中后，提前将轨迹线路导入飞控系统中并进行航线验证，并确定飞行任务结束后无人机的动作，以保证整个飞行架次的安全。（2）参数设置：机载LiDAR的参数包含相机参数和激光器的参数。根据电力巡线高度和跨度，选择最大脉冲频率、最大扫描频率、最大视场角以及惯性定位和定向系统等参数。（3）精度收敛：进行精度收敛时应该选择开阔的场景进行，一是对BDS信号没有遮挡，二是保证飞行器能有足够的安全空间进行动态动作。动态动作最好是进行“8”字形运动，这一步骤将会直接影响到系统误差收敛和达到标称的精度，LiDAR系统会利用这一过程对IMU线性误差、IMU常值误差、IMU温度误差、IMU安装偏差角误差等多种误差进行评估、修正。（4）测区数据采集：完成了精度收敛步骤后，采集数据系统直接对待测区域进行数据采集。
2.2数据处理流程
机载LiDAR数据的处理主要有POS数据处理和点云数据处理，通过自动化软件进行处理，获得配电线路巡检所需的各项报告成果。电力数据处理流程分为点云处理、巡检报告的生成两大块。点云数据处理整体步骤如图2所示，具体步骤如下：（1）点云滤波。滤掉原始采集的点云数据中的大量散列点、孤立点。（2）提取关键点。点云数据关键点即特征点，对点云数据精度起到控制作用。（3）根据POS输出的高精度轨迹数据，自动生成激光点云。（4）全景影像和激光点云的配准，并对点云进行着色.
3解决无人机电力巡线的智能避障建议
针对上述无人机电力巡线在飞行过程中遇到的障碍困难，论文参考一些文献资料，提出以下建议。
3.1扩大超声波的适用范围
扩大超声波的适用范围，在适用的过程中感应速度和精度都需要提高。尤其在超声波主动测试的过程中，需要提高超声波的精度，避免障碍物较远超声波过弱精度降低。超声波在主动发射时尽量降低对反射物体的要求。尽可能提升超声波的技术，使超声波在大风条件或者是海绵吸附的条件下也能够使用。不仅如此，在主动测试过程中，尽可能提升超声波的技术，避免两台机器之间的相互干扰，扩大超声波的适用范围。
3.2促进激光技术成熟
需要促进激光技术的发展越来越成熟，激光技术虽然只是位移的传感器，只能给出一个测距值，但也需要尽可能提高激光技术的发展技术水平，尤其是激光技术的波束非常窄，可以通过多个多束激光组成雷达。需要提高激光技术的精度和抗干扰能力，并且尤其是提高激光元件的技术。在目前的发展水平中需要增加与其他国家的技术交流，提升激光元件的技术，避免激光元件价格贵，降低激光技术的使用能耗和激光技术的使用成本。
3.3减少红外避障技术干扰
红外线的避障技术也需要降低对受反射物体的要求，提高红外线技术，避免红外线容易被吸收。尤其需提高对一些黑色物体或者会穿透的透明物体之间的抗干扰能力。这样一来，才能够提高红外线避障技术的精度。不仅如此，红外线技术虽然只是单点测距获得特定方向上的距离数据，要提高红外线技术的测试水平，除此之外红外线的避障技术虽然也采取了主动测距的方式，但是需要尽可能避免两台机器之间相互产生干扰的问题。
3.4促进“大疆无人机”避障技术发展深入
促进“大疆无人机”中的精灵4Pro上的五向避障技术的发展水平更加深入。能够写出有效的视觉识别或者地图重构的算法，也能够在无人机上提高自身计算能力的同时降低损耗，保证无人机的稳定运行。同时“大疆无人机”精灵4Pro上的五向避障技术也需要提高计算和数据储存能力，同时提高自身的续航能力。不仅如此，也需要处理好功能的边界，在视觉受限的情况下也需要保证功能正常运行。
结语
无人机巡线的实践应用领域，不仅要考虑到输电线环境中的客观障碍物，还需要考虑到不可见障碍物，这就需要无人机实现实时避障功能，选择合理的算法，估计出无人机与输电线间位置关系的最优无碰撞路径，这就需要运用到模糊控制方法，采用模糊控制避障决策，完成高质量的无人机巡线。
参考文献
[1]丁为杰.无人机自主电力巡线关键技术研究[D].山东大学，2019.
[2]高尚，刘帆，冯小青.基于机器视觉的无人机自主电力巡线关键技术研究[J].大科技，2019，43.
[3]周小红，李向欢，石蕾，龙焕.无人机倾斜摄影技术在电力巡线树障检测中的实践应用研究[J].电力大数据，2019，8.