在电网运维向智能化、数字化迈进的过程中，三维点云数据模型的重要性日益凸显。基于三维点云模型，运维单位可以搭建设备信息管理数据库，实现线路可视化、数字化；还可规划无人机自动化飞行航线，大幅提升巡检效率。

 

 

其中，城区配网的三维点云模型采集和无人机自动飞行一直是业内难题。配网环境复杂：线路杆塔位于人、车通行道路之间，空间狭小，两侧宽度10～20 米不等；线路通道两边建筑物高于杆塔高度 2～10 倍；线路两侧的树木也可能会高于导线和杆塔；周围楼房之间、杆塔之间常有斜拉线；遮挡情况导致无人机 GPS 卫星信号差。

 

 

要完成近距离（3m 以内）和多角度（杆塔的上、左、右、下）有效巡检，无人机飞手的巡检技术水平和心理素质都面临着巨大考验。要解决城区配网的自动化巡检问题，首先要能生产高质量的点云数据，把复杂工况场景中的细节全部扫描出来。

近日，大疆行业应用联合合作伙伴，使用经纬M300 RTK搭载L1 激光雷达，1 架次 10 分钟完成 1.9 km的南网某城区 10kV 配网点云数据采集；使用大疆智图软件，13 分钟完成 6.43 GB 的数据处理，生成模型，有效解决了这一业内难题。

流程说明

作业场景和目标：南网某城区配网环境，使用经纬M300 RTK 和大疆 L1 激光雷达进行 10kV 配网架空线路以及通道内周边环境的建模工作。实际工作中包含外业采集与内业处理两部分。

外业部分

1. 现场勘测：步行或者开车观察整个作业路径，并对其中的危险点和难点拍照记录，分析和制定采集点云的航线路径规划方案，实地落实好每一条航线的起飞点与降落点。

2. 创建航线：使用经纬 M300 RTK 内置的“在线任务录制”功能，按照航线规划方案在每一基有高差和转弯的杆塔上进行“打点”，完成航线录制后生成本次的数据采集航线。

3. 航线编辑：

L1激光雷达设置参考值

扫描模式：非重复性扫描。在飞行高度较低，飞行速度较慢的情况下，采用非重复性扫描能在只扫描一遍的情况下获得更多的物体立面信息，兼顾效率与质量。

云台角度：-90°。

回波模式：三回波。减少因为遮挡导致的杆塔、导线、树木、拉线、光纤、网线等点云漏采的情况。

采样频率：160KHz/回波。使每次回波获得最高的点云密度，由于总上限是480KHz，所以采用三回波和二回波点云数据量大小基本不会有变化。

点云上色：真彩上色。

经纬M300 RTK 自动飞行采集航线设置参考值

打点/飞行高度：高于被测物体 15-25 m。虽然 10kV 配网线路宽度只有 1.5m-2m 左右，但是在扫描时仍然要充分考虑周边环境，建议扫描外扩范围为 20 m 左右，后续在规划航线的时候能够充分考虑范围内高层建筑对航线的影响。

飞行速度：5m/s。配网场景工况复杂，同一坐标位置在不同高度有多层物体，需要相对降低飞行速度才能将尽可能多的信息扫描完整。

海拔高度：跟随航线。保持与打点的高度一致。

飞行器偏航角：沿航线方向。保证扫描时机头方向为航线行进方向。

云台控制：手动控制。

航线类型：直线飞行，飞行器到点停。

 

 

经纬M300 RTK 自动飞行采集航线的航点动作设置参考值

首个航点：航点动作添加“开始等时间间隔拍照（2秒）”和“开始录制点云模型”。

中间等航点：无需设置，飞行过程中会继续保持点云录制和间隔拍照。

末端航点：航点动作添加“结束间隔拍照”和“结束录制点云模型”。

其他设置要点：速度、飞行器偏航角、航点类型设置为跟随航点动作。海拔高度设置为不跟随航点动作。

注意：由于城区各种障碍物遮挡以及信号干扰源较多，进行8 字标定飞行时需要选择空旷位置。执行航线时，无人机飞行配速不宜太快，采集过程中无人机驾驶员要时刻关注无人机图传、数传、卫星信号以及 RTK 信号的状态，发现某项信号衰减应该马上采取对应的处理策略立刻调整，保持整个采集过程中各项数据链路稳定状态。

内业部分

1. 在大疆智图中新建 [激光雷达点云处理] 任务，导入大疆 L1 采集的原始数据文件夹，由于配网线路分段较多，将此次需要重建的多个数据文件夹导入到同一任务进行点云模型重建。

2. 输出坐标系和高度设置：本次作业设置 WGS84 的坐标系，并选择对应 UTM 投影带(本案例地区为 UTM zone 48N)，在后续的杆塔自主精细化巡检的航线规划过程中，点云模型可以直接加载使用，不用再进行坐标系的转换。

3. 开启点云精度优化功能，解算多架次的激光数据时能够将各段数据无缝连接（需要大疆智图专业版以上才能使用此功能)。

作业总结

1. 本次外业采集长度为 1920m、1 个架次 10 分钟完成，飞行前的打点时间为 10 分钟左右；按照每天实际作业时间 5 小时计算（去除转场时间），在保证作业安全的前提下，日均作业量约为 25km（具体作业量看现场工况复杂程度）。

2. 本次作业大疆 L1 采集的原始数据大小为 6.43 GB。使用大疆智图，一站式离线处理数据，开启点云精度优化功能，模型重建耗时 12 分 57  秒，多段数据融合生成的点云模型数据大小为 15.6GB（包含.pnts格式和.las格式）。

L1 为配网巡检解决了哪些问题？

点云采集

可解决城市配网架空线路通道工况下难以通过可见光相机的方式进行高精度、高质量点云数据采集的问题，包括：1. 可见光采集设备无法通过实体遮挡物采集到更下层的细节；2. 可见光采集设备在采集架空线路数据时，需要一定长度的横向外扩飞行，当飞行外扩距离大于周边建筑物与杆塔的距离时，由于建筑物高于杆塔，外扩飞行所拍到的可见光照片都是建筑物顶部，使得需要建模区域无法保证有效的外扩重叠率而造成点云模型缺失。

 

 

L1 可以避免可见光采集时因建筑物遮挡导致的点云缺失

无人机精细化巡检：传统人工手动控制无人机在配网架空线路复杂的工况中飞行并进行精细化巡检，很难保证无人机驾驶员在保持安全距离的情况下拍出符合标准能够分辨杆塔缺陷的照片；且巡检照片的质量和数量会随着不同无人机驾驶员的技术水平、抗压能力和责任心等因素影响而产生较大的波动，不利于机巡作业数据的标准化生产。大疆L1 生成的点云模型可用于规划无人机自主飞行航线，从而进行配网架空线路高质量且标准统一的无人机精细化巡检。

 

 

用电高峰巡检：城市配网架空线路的用电负荷主要开始于每天工作结束后，主要集中在每天傍晚18:30-22:00 之间。人工操作无人机在这个可见光线不足的时段进行巡检飞行是风险极高的行为，而基于大疆 L1 激光雷达采集的点云模型所规划的无人机自主飞行航线，让这一目标得以实现，可以开展夜间工况下对架空线路易发热点的巡检测温工作；这是人工控制无人机巡检和日间无人机巡检所不能做到的。

 

 

案例支持：

云南近达信息技术有限公司

贵州斯凯威科技有限公司

贵州广思信息网络有限公司