（昆明供电局、输电管理所）
摘要：本文分析了目前无人机常用的双目测距、红外测距、激光测距等安全距离测量方法的优势和不足，结合输电线路环境复杂性和特性，给出了应用在无人机输电线路安全距离检测中的最佳算法和优化方案，对增强无人机线路巡检的安全距离检测稳定性和精度，提高无人机巡检飞行安全性具有非常重要的意义。
关键词：无人机输电线路巡检；双目测距；红外测距；避障
Abstract：Thispaperanalyzestheadvantagesanddisadvantagesofthesafetydistancemeasurementmethodssuchasbinocularranging，infraredrangingandlaserranging，whicharecommonlyusedinUAVs.Combinedwiththecomplexityandcharacteristicsofthetransmissionlineenvironment，itisappliedtoUAVs.ThebestalgorithmandoptimizationschemeinthesafetydistancedetectionoftransmissionlinesisveryimportantforenhancingthestabilityandaccuracyofsafedistancedetectionofUAVlineinspectionandimprovingthesafetyofUAVinspectionflight.
Keywords：UAVtransmissionlineinspection；binocularranging；infraredranging；obstacleavoidance
引言
近年来，无人机技术的快速发展，给输电线路巡检带来了新的方向，工作人员可以操作无人机远程快速的完成对电力线路的巡检工作，极大的提高了巡检效率和安全性[1]。但是在巡检过程中，由于输电线路周边环境的复杂性，使得对无人机的操控要求非常高，并且非常容易发生无人机飞行事故，需要在无人机上实现高安全性的避障功能，以确保无人机在复杂环境中飞行的安全性[2]，安全距离测量作为避障功能实现的基础，其检测的准确性和对复杂环境的适应性，直接关系到无人机飞行避障的稳定性和可靠性。目前，在无人机距离测量上有多重算法可以实现，如基于机器视觉的双目测距、红外测距、激光避障、超声避障等，这些算法在不同的方面都具有一定的优势和缺点[3]，如何结合输电线路巡检的环境的复杂性和特性，选择最佳的算法对其进行优化，是当前无人机输电线路巡检避障技术发展的关键。
在这一背景下，本文通过对已有的无人机避障过程中的安全距离检测技术进行研究，对比分析不同算法之间的优势和确定，并结合线路巡检的环境特性，确定了最佳的算法方案和优化思路，对提高无人机输电线路巡检的自动避障能力和安全性具有非常重要的意义。
1无人机输电线路巡检安全距离测量
无人机实现输电线路巡检，主要是通过操作无人机来对输电线路进行巡检，借助于无人机搭载的高清摄像头，对线路的环境进行检测以及时发现一些线路损耗和异常物，如下图1所示，在巡检的过程中，为了达到最佳的巡检效果和安全性，需要实时的控制无人机飞行在安全距离范围内[4]，其中安全距离就是以输电线路的走线所处的垂直平面距离无人机的距离，但是在实际的输电线路上，由于电杆的走向和布线，都会导致这个平面是随着线路的环境变化而变化的，这就需要无人机能够在复杂的环境中能够实时的计算出其安全距离提供给操作人员或避障系统以实时的控制无人机的飞行轨迹，确保无人机在巡检飞行过程中的安全性和可靠性。
图1无人机输电线路安全距离测量示意图
2常用无人机安全距离测量方法
目前在无人机安全距离测量领域，已经发展了多种算法体系和方法，其中根据测距算法的原理可以将目前常用的算法分成以下几类：
1）红外测距方法
红外测距是利用红外线的感应原理，通过红外发射器发射红外线，然后利用红外线在物体上的反射作用，通过CCD检测器检测到红外线，根据不同角度和距离产生的偏移L不同的原理，计算出物体的距离，其原理如下图2所示[5]。
图2超声波测距方法原理
3）激光测距方法
激光测距原理和红外测距和超声波测距类似，也是通过发射器发射光线，然后通过接收器进行接收，根据发射和接收的时间以及角度来计算出距离，只是发射器和接收器改为激光发射器和接收器，在计算上激光测距可以采用红外测距的三角测量原理也可以采用超声波测距的时差+速度的原理，但是机关测距由于其使用的是激光频段，其测距的精度和对环境的抗干扰性能都要由于红外和超声测距，并且由于激光的波束极窄，可以同时使用多束激光组成阵列雷达，并且可以对物体进行成像分析。
4）双目视觉测距
双目视觉测距主要是通过双摄像头来进行立体成像进行测距，其原理如下图4所示，在双目测距中，其能够通过双目视觉成像原理，得到物体的景深信息，以获取三维立体图像，并且在该过程中，根据摄像头的参数可以计算得到物体的距离，双目测距中其计算复杂但是得到的信息量非常大，并且可以对物体进行三维成像，类似于扫描，实现对物体的三维空间成像，对物体的立体位置进行分析，是目前避障中常用的一种技术。
图3双目视觉测距原理
以上是目前常用的三类无人机测距方案，其中超声波和红外测距方案，其测距精度低，并且容易受到环境的干扰，但是实现成本低，而激光测距方法，其精度高，并且可以3D成像，但是激光测距其采用扫描方式发射大量的激光束成像的精度低，并且激光束的增加激光发射接收器的体积也相对整机。双目测距方法其实现不依赖发射的光型号，利用成像原理可以实现对物体的3D成像，可以分析物体的轮廓，但是在计算精度上受限于算法的处理能力和平台计算能力。
3无人机输电线路巡检的安全距离测量方案选择及优化
根据前文对输电线路巡检的安全距离测量原理和要求来看，从已有的测距方法中，单独的采用某一种算法很难达到要求，如采用超声波或者红外测距方法，其无法对竖直平面内进行测量，无法确定线路的平面方向，测距只能对物体的点进行测距，而采用激光测距方法，这种方法虽然可以生成高精度的外部环境的轮廓，但是在处理的过程中，其成像精度受限于激光成像的分辨率，要实现高精度的成像必须使用32位甚至更高的64位的激光器，而这些激光器的体积非常大，不适合无人机上应用。双目测距是目前无人机上应用最为广泛的一种测距方法，但是从目前应用来看，其精度有限，最大的测距精度在20cm以上，并且这种方法容易受到外部环境的干扰。
基于上述分析，本文提出了如下图4所示的测距优化方案，在该方案中采用低精度激光测距和双目视觉测距优化的方法，通过低精度的激光测距方案以实现在低光、复杂的环境下对线路周围环境的轮廓数据进行采集，基于这些轮廓数据融合到双目测距的深度图谱数据中，对双目测距的深度图谱数据进行优化，以实现高精度的测距，并且提高对环境光线和突变过程中的测距适应能力。
图4无人机输电线路巡检的安全距离测量方案
在上述方案中，通过在无人机采集单元集成16线低精度的激光成像模块对周围环境进行轮廓成像，这样可以避免在昏暗的天气环节下的双目识别干扰大，无法进行精准成像的问题，同时通过将激光成像获取到的轮廓数据通过GPU图像处理单元融入到双目测距模块中进行融合处理，以实现对双目数据的进一步优化，提高双目测距的精度。
综合分析，通过上述方案的改机，其可以融合激光测距和双目测距的优势，是的其在测距精度上要优于双目测距和16线激光测距，而目前双目测距和16线激光测距的精度可以维持在20cm和10cm左右，这将使得整个方案的性能可以达到20cm以内，并且在软件的进一步优化后还可以达到更高，而从处理效率来看，其融入了GPU处理单元，其对1080P图像的处理和激光成像仪的处理可以控制在50ms以内，并且极大的降低了软件算法的处理时限，使得其对系统上报的处理速度可以达到200ms以内，并且外部传输速率可以控制在1s以内，均可以满足输电线路无人机安全距离测量的要求。
4结语
无人机线路巡检作为未来降低电网输电线路巡检工作量，提高巡检效率的一种有效的手段，如何提高其安全性和稳定性是当前急需解决的问题，本文通过对目前常用的无人机的安全距离测量方法进行研究和分析，结合目前精度最高的激光测距和3D成像效果最好的双目视觉测距算法的优点，构建了一种组合的优化方案，以低分辨率的激光测距采集环境的轮廓信息，对双目测距进行优化，以提高测距精度，并且在设计上采用GPU处理技术对其进行处理，以提高处理效率，以满足输电线路巡检中的安全距离测量的需求，对未来无人机输电线路巡检的安全距离测距算法的进一步发展和提高无人机飞行稳定性和安全性具有非常重要的意义。
参考文献：
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