Data analysis of laser line patrol based on different GNSS enhancement systems
-
摘要: 无人直升机搭载激光雷达(LiDAR)进行输电线路巡检具有高精度、低成本的优点,为了获取高精度输电线路三维点云高精度地理空间坐标,采用基于基站差分动态后处理(PPK)、江苏省连续运行参考站(JS-CORS)、千寻位置(QX-CORS)等三种不同定位服务方式进行输电线路巡检,分析了三种定位下获取的点位定位精度以及点云质量. 实际结果表明,PPK定位方式平面检核点与高程检核点误差平均值皆在0.1 m以内,其精度最高,数据质量最好,JS-CORS实时定位方式与QX-CORS实时定位方式精度次之. 为无人直升机搭载LiDAR进行输电线路巡检选择定位方式提供了参考.
-
关键词:
- 输电线路巡检 /
- 激光雷达(LiDAR) /
- 基站差分动态后处理(PPK) /
- 江苏省连续运行参考站(JS-CORS) /
- 千寻位置(QX-CORS)
Abstract: The unmanned helicopter equipped with LiDAR for transmission line inspection has the advantages of high accuracy and low cost. In order to obtain high-precision three-dimensional point cloud high-precision geospatial coordinates of high-precision transmission lines, it adopts three different positioning service methods, including base station differential post processed kinematic (PPK), Jiangsu Province CORS (JS-CORS), Qianxun location (QX-CORS), etc. to inspect transmission line inspections, and analyze of the point positioning accuracy and point cloud quality obtained under the three types of positioning. The actual results show that the average error between the plane check point and the elevation check point of the base station differential post-processing positioning method is within 0.1 m, which has the highest accuracy and the best data quality. The accuracy of the JS-CORS real-time positioning method and the Qianxun real-time positioning method are second. It provides a reference for unmanned helicopter carrying LiDAR for power transmission line inspection and selection of positioning methods.-
Key words:
- transmission line inspection /
- LiDAR /
- base station post-processing /
- JS-CORS /
- Qianxun location
-
表 1 三种定位方式初步对比分析
定位方式 精度情况 覆盖范围 耗费时间 处理方式 费用情况 JS-CORS 厘米级 需距建成且运营成功的CORS 50 km以内 航飞结束即可获取 RTK 数据收集成本费用较低 QX-CORS 中东部基本覆盖,受互联网影响 航飞结束即可获取 RTK 按实际使用情况收费 PPK 距离基站位置20 km以内 航飞结束将数据导出即可进行处理 PPK 人员设备费用较高 -
[1] 杨业, 李宏宁. 基于机载LiDAR点云数据的电力线自动提取方法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(9): 41-46. [2] 李靖, 钱建国, 王伟玺, 等. 基于机载基光点云的电力线自动提取方法[J/OL]. (2020-07-10) [2020-11-08]. 激光技术. https://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1125.TN.20200710.1024.002.html. [3] 赵浩杰, 谭骏祥, 雷杰, 等. 基于几何特征的无人机激光雷达电力线提取[J]. 测绘通报, 2020(增刊): 145-150. [4] 梁安祺, 马洪超, 蔡湛. 基于SVM的机载LiDAR数据电力线提取方法[J]. 激光杂志, 2019, 40(2): 29-34. [5] 邹学峰, 江虹. 复杂地物背景下机载LiDAR数据的电力线自动提取[J]. 应用激光, 2019, 39(4): 696-702. [6] 王平华, 习晓环, 王成, 等. 机载激光雷达数据中电力线的快速提取[J]. 测绘科学, 2017, 42(2): 154-158, 171. [7] 马征征. 悬空波导的拉曼激光雷达探测能力仿真统计研究[J]. 电波科学学报, 2016, 31(2): 376-381. [8] 陈利明, 张巍, 于虹, 等. 无人机载LiDAR系统在电力线巡检中的应用[J]. 测绘通报, 2017(增刊): 176-178. [9] 彭向阳, 钱金菊, 麦晓明, 等. 大型无人直升机电力线路全自动巡检技术及应用[J]. 南方电网技术, 2016, 10(2): 24-31, 76. [10] 杜跃飞, 刘正军, 冯天文. PPP技术与机载激光雷达在电力线巡检中的应用研究[J]. 遥感技术与应用, 2019, 34(2): 263-268. [11] 刘国元. 单基站CORS在矿山堆浸场边坡稳定性安全监测中的设计与实现[J]. 地质灾害与环境保护, 2020, 31(3): 100-105. DOI: 10.3969/j.issn.1006-4362.2020.03.017 [12] 张昌赛, 刘正军, 杨树文, 等. 大型无人机输电线路巡检数据采集与处理关键技术[J]. 测绘通报, 2017(增刊): 136-139. [13] 孙建宇, 谢宏全, 李培显, 等. GPS-PPK技术测量精度试验与分析[J]. 科技创新与应用, 2020(33): 142-144. [14] 张维强, 刘鸿剑, 刘龙龙. CORS技术在航测外业控制测量中的应用研究[J]. 测绘通报, 2020(1): 137-140. [15] 曹宇剑. 基于CORS的移动RTD及其精度评测方法[D]. 西安: 西安科技大学, 2020. [16] 陈新东. GPS_VRS虚拟观测值生成算法研究[D]. 南昌: 南昌大学, 2019.