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摘要：目前，如今电网结构日益复杂，线路长度不断增长，采用传统人工巡检不但耗时耗力，而且无法做到及时发现隐患、排除隐患。机载激光雷达技术作为一种新型对地观测技术，能够快速进行探测，获取目标探测物的三维空间信息，并利用点云数据构建真三维模型，还原输电线路走廊地貌，弥补了人工巡检的不足，无疑成为输电线路巡检技术未来探索和发展的方向。
关键词：激光雷达；输电线路巡检；关键技术；应用
引言
传统输电线路巡检航线自动规划方法规划的线路花费巡检时间较长，巡检路径难以达到最短，且不能优先经过风险系数较高的杆塔，针对上述问题，引用激光雷达点云数据设计了一种新的输电线路巡检航线自动规划方法。在全球定位系统GPS和惯性导航系统IMU定位方位分析下，进行输电线路巡检扫描，获取线路的平面图和断面图，分析输电线路巡检扫描报告，通过计算机远程操控仿真，利用迭代操作调整不同杆塔的信息素浓度，确定最优路径。实验结果表明，基于激光雷达点云数据的输电线路巡检航线自动规划方法线路花费的巡检时间较短，能够优先经过风险系数较高的杆塔，提高巡检的安全性。
1关键技术
1.1激光雷达系统
激光雷达技术是近十几年发展起来的一种新的空间信息采集技术，通过发射高频率激光脉冲，对目标地物进行扫描，获取海量点云数据。这些数据不仅包含目标物体的三维信息，还包含几何结构、弱纹理和语义信息。激光雷达系统在功能上整合了激光雷达技术、全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS），通过搭载于不同的遥感平台，实现了高精度地形地貌数据的快速采集。其拥有以下几个特点：①数据精度高，目前激光雷达可获得毫米甚至微米级别的探测。②数据量大。激光雷达每秒可以获取数十万个点云数据，这为后期对目标地物进行还原和建模提供了大量可靠的数据资源。③不受天气、太阳高度角、地形等自然条件影响，支持全天候作业。④激光雷达不受电磁波的干扰，因此在低空、超低空的条件下仍可获得清晰的影像。激光雷达系统根据搭载平台的不同可分为星载、机载、车载和地面4类，其中机载激光雷达受天气影响小，扫描角度灵活，应用最为广泛，目前已有70余种机载激光雷达系统投入市场，如瑞士Leica公司研发的ALS60、加拿大Optech公司的ALTM、奥地利IGI公司的RIGEL等。
1.2数据存储
激光雷达系统获取的海量点云数据在丰富了地理空间信息的同时也产生了数据存储管理问题。面对GB甚至TB级别的点云数据，单机内存有限，基于全内存的存储方式不再适用，如何进行高效存储是一项重要的研究课题。基于分布式的存储技术为海量数据存储提供了新的思路，其采用可扩展的系统架构，利用多台普通服务器组成分布式服务集群共同分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，提高了系统的可靠性、可用性和存取效率、降低了开发成本。分布式存储系统分为关系型数据库和非关系型数据库，其中非关系型数据库更适合于非结构化的点云数据存储。目前已经成熟的技术有HBase、Cassandra和MongoDB等，研究人员基于非关系型数据库进行了海量数据存储的方案设计和研究。2010年崔鑫提出了基于HBase的海量数据分布式存储的解决方案，并设计了并行处理引擎MapReduceGIS；2012年张广弟提出一种基于MongoDB和MapReduce的数据存储与并行处理解决方案；2016年郭瑞基于MongoDB搭建Sharding集群，对激光点云数据存储和并行处理进行了测试，结果表明该集群具有良好的故障转移恢复和可扩展性等特性。
2无人机激光雷达技术的应用分析
2.1关于无人机激光雷达技术的应用分析
这一技术最早的研究是在上个世纪90年代中后期，其主要的原理在于利用GPS定位与激光测距技术的搭配使用，可以实现快速、精确的对地面物体进行高精度三维坐标的测量和获取，其具有更加精准的测量水平，同时对于地物坐标的获取也更加快速，很多测绘行业都选择使用机载激光雷达扫描技术进行地面地形地貌的扫描和勘测。在电力系统的输电线路巡检工作中，利用机载激光雷达扫描技术对输电线路沿线的地形和空间环境进行数据的参数采集并回传后，使其形成三维的空间立体结构，其主要的应用原理在于激光雷达技术能够针对地形当中的附着物进行全方位的物体反射强度信息的获取，并从激光点云数据中去除掉地物回波点，提取数字高程模型，进而形成三维立体模型，让技术人员能够通过这些参数数据所建立的三维立体模型，掌握输电线路通道的实际环境情况和空间的关系，借此来判断输电线路的实际运行状态。
2.2在输电线路通道地物点云分类中的应用分析
在电网当中，输电线路通道是十分重要的组成环节，而其内部所含有的地形地貌以及地标物电塔挂线点位置，是输电线路通道点云分类中的主要监测数据，其是影响输电线路运行稳定性与安全性的重点观察对象。无人机激光雷达技术在实际的应用中，需要依靠多次反复的飞行巡检来获取原始点云，主要的目的在于将输电线通道内的所存在的所有地物目标和地表附着物进行点云的分类和相关数据的记录，尤其要针对不同类型的地物进行激光点的分离，确保能够依据滤波分类将原始点云进行准确的地面点和非地面点的精确活粉，配合地面的激光点能够形成差值和构网，进而实现地面通道的三维数字模型，其中要注意的是要重点对多次飞行任务的数据比对，确保数据的精确和真实。
2.3针对激光雷达数据滤波功能的应用分析
对于技术人员所常常提到的激光雷达数据滤波功能主要是指在激光数据点云中所能够提取到的数字表面高程模型，必须要通过相应的技术进行数据的筛选，将其中的一些数据焦点清除的功能。在进行激光雷达数据滤波功能的应用过程中，例如要将地物和建筑物进行提取并进行三维模型的构建，就必须要利用激光焦点数据云将其做出准确的分割，重点要进行植被的数据点和人工地物点的明确区分。这一环节被称之为激光雷达数据分割。而输电线路巡检过程中电力线点的提取需要利用滤波进行地面点与地物点的清晰分离。其中需要注意的是，利用分割法的过程中对植被点与电力线点进行滤波分割的这一部分的数据处理极为关键。必须要予以重视，同时这一部分的研究也是目前国内外学者专家重点关注的研究课题之一。
结语
文中利用激光雷达点云数据研究了一种输电线路巡检航线自动规划方法，该方法通过数据挖掘和数据分析，模拟多条巡检规划路线，比较路线距离和巡检速度，从而确定最优路径。文中研究的方法对保障电力系统安全运行有重要意义。在计算时未考虑巡检工作人员的个人能力、巡检过程外界天气等其他因素，在未来的研究中，需要从综合角度分析，提高巡检工作的效率和安全性。
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