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禪思 L2 復雜場景實測案例介紹

時間:2024/3/13閱讀:651
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禪思 L2 復雜場景實測介紹

在輸配電線路中,激光雷達點云掃描是電網運維的重要工作之一。比如,通過激光雷達采集點云,生成高質量三維模型,能夠識別線路附近的植被情況,排查樹木隱患,保障電網的運維安全。

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禪思 L2 電網應用

我國地域遼闊,輸配電線路錯綜復雜,工作人員經常需要在不同環境下作業,對激光雷達的產品力要求高。大疆禪思 L2 激光雷達具有量程更遠、效率更高、光斑更小等優勢,為了更好地驗證產品性能,大疆行業應用采用禪思 L2 分別在大落差的川西高原、信號弱的山區環境、雪后低溫的輸配電場景中,測試產品點云采集效果。

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DJI M350 RTK + 禪思 L2

川西高原大落差測試:單次飛行,重建 500kV 輸電線路模型

 在海拔超過 3000 米的川西高原上,輸電線路蜿蜒穿過高山大河,沿線多懸崖峽谷,地勢高差較大。

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 川西高原輸電線路

工作人員使用 L1 和 L2 兩款激光雷達進行三次飛行測試,結果發現:在單次飛行掃描的情況下,禪思 L1 難以應對山區大落差環境。通過下圖可以清晰看出,點云稀疏且存在桿塔不完整的問題,必須掃描兩次才能有效還原。

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禪思 L1,云臺 -90°,掃描一次

然而,兩次飛行意味著作業時間至少翻倍,這對于追求效率的電力巡檢作業來說,仍然有很大的提升空間。


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禪思 L1,云臺 -75°,往復掃描

而禪思 L2 在射程和光斑等方面進行了優化,僅需飛行掃描 1 次,就能實現以往 2 次飛行才能達到的效果。


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禪思 L2,云臺 -90°,掃描一次

此外,通過對一個 V 串直線塔進行剖面分析,工作人員發現禪思 L2 在桿塔底部絕緣子的掃描效果是最佳的,V 串點云模型得到了完整還原。

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 左:禪思 L1,云臺 -90° 單次飛行

中:禪思 L1,云臺 -75° 往復飛行

右:禪思 L2,云臺 -90° 單次飛行

弱信號山區測試:支持云 PPK 解算,重建高精度模型

 在山區采集電力線路點云數據時,通常會遇到兩大挑戰:

1、網絡 RTK 信號不穩定。

通常而言,山區 GNSS 衛星搜星難和網絡 RTK 覆蓋不全,會導致部分線路無法獲得穩定的 RTK 信號。

2、4G/5G 通信網絡信號質量不佳。

沒有移動網絡意味著無人機將無法使用網絡 RTK 服務。

這兩類弱網環境,均會導致電力線路點云數據不完整。盡管可以通過 PPK 方式解決部分問題,但對于電力作業者而言,需要額外攜帶 RTK 移動站并獲取已知坐標點,并不方便。

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山區網絡信號往往不佳

大疆智圖支持對 L2 采集的數據進行云 PPK 解算,工作人員無需額外攜帶設備。在復雜作業環境中,哪怕飛行器意外丟失 RTK 實時差分數據,作業人員依然能通過云  PPK 功能,匹配離線基站數據,重建高精度模型。

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 L2 支持云 PPK 解算

本次針對粵西某山區 4G 網絡覆蓋較差的配電場景進行測試。過去,工作人員使用禪思 L1 作業,常常因為網絡不佳導致 RTK 無法固定,最后數據解算失敗。

本次選擇在能夠搜到微弱 4G 網絡信號的山頂位置進行測試。在實際作業中,為了避免山區遮擋導致無人機圖傳中斷和 RTK 失鎖,將無人機的高度保持在塔頂 100 米的位置。

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禪思 L2 參數設置

盡管相對塔頂高出 100 米,禪思 L2 依然能夠完整還原所有配電線路,并通過使用大疆智圖的云 PPK 解算功能進行重建,得到了相同的數據結果。

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 通過禪思 L2 采集點云發現藤蔓導致的缺陷,給運維消缺提供有效依據

低溫雪后天氣測試:清晰還原精細化結構

 隨著寒潮的到來,氣溫逐漸下降,電網負荷不斷攀升,各地紛紛展開電力巡檢,確保冬季電力供應正常運轉。在東北地區,冰災預防格外重要,而無人機已經成為災害巡視的重要手段之一。

利用激光雷達對線路上的導地線、鐵塔以及周邊地貌進行掃描,能夠生成精度達厘米級的點云模型,對災害預測具有重要的指導意義。

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 雪后低溫天氣巡檢

低溫環境下,可能會影響激光雷達正常作業,且地面被厚雪覆蓋后,將直接影響反射率,對給激光雷達數據采集工作帶來了一定挑戰。

工作人員在吉林某地區開展輸電線路的實踐測試,現場環境溫度約 -15℃,在禪思 L2 的設計溫度范圍內(不低于 -20℃),產品可免預熱采集作業。

在低溫多雪的天氣條件下,點云采集的質量受到了較輕微的影響,但整體而言,桿塔細節、金具和導地線都能夠清晰還原。多組采集數據疊加驗證后,整體相對精度保持一致,為線路運維分析提供了可靠的數據分析支持。

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 雪后某 500kV 輸電線路建模效果

禪思 L2 的全面升級,為電力線路高效采集工作帶來了全新的解決方案:不僅提升了采集效率,而且在各種復雜環境中表現出色。無論是在大落差山區、弱網絡環境,還是在低溫的天氣條件下,禪思 L2 都能夠勝任,為電力行業的數字化轉型提供了可靠的支持。


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