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基于激光雷达点云数据的输电线路巡检路径自动化规划方法

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简介：
本研究提出了一种利用激光雷达点云数据进行输电线路巡检路径自动化的创新方法，有效提升巡检效率与精度。 传统输电线路巡检航线自动规划方法存在巡检时间较长、路径优化不足以及无法优先考虑高风险杆塔的问题。为解决这些问题，我们引入了激光雷达点云数据来设计一种新的输电线路巡检航线自动规划方案。 在GPS和IMU系统提供的定位方位信息基础上进行扫描作业，获取输电线路上的平面图与断面图，并分析巡检报告；然后通过计算机远程操控仿真技术，运用迭代算法调整各杆塔的信息素浓度以确定最佳路径。实验结果显示：基于激光雷达点云数据的新规划方法能显著缩短线路巡检时间，同时优先检查高风险区域，从而提高整体的安全性。

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  • 基于激光雷达点云数据的输电线路巡检路径自动化规划方法
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    本研究提出了一种利用激光雷达点云数据进行输电线路巡检路径自动化的创新方法，有效提升巡检效率与精度。 传统输电线路巡检航线自动规划方法存在巡检时间较长、路径优化不足以及无法优先考虑高风险杆塔的问题。为解决这些问题，我们引入了激光雷达点云数据来设计一种新的输电线路巡检航线自动规划方案。 在GPS和IMU系统提供的定位方位信息基础上进行扫描作业，获取输电线路上的平面图与断面图，并分析巡检报告；然后通过计算机远程操控仿真技术，运用迭代算法调整各杆塔的信息素浓度以确定最佳路径。实验结果显示：基于激光雷达点云数据的新规划方法能显著缩短线路巡检时间，同时优先检查高风险区域，从而提高整体的安全性。
     
  • 基于机载激光点云的输电线路通道树木障碍自动化检测技术.pdf
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    本文探讨了一种利用机载激光雷达（LiDAR）点云数据进行输电线路走廊内树木障碍物自动识别与评估的技术方法，旨在提升电力线路巡检效率和安全性。 基于机载激光点云的输电线路走廊树障自动化检测方法的研究旨在开发一种高效、准确的技术手段，用于识别并量化电力传输系统中的潜在障碍物风险。该研究利用先进的航空激光扫描技术获取精确的地表数据，并结合计算机视觉和机器学习算法自动分析这些数据以定位可能影响电网安全运行的树木等自然物体。通过这种方法可以显著提高巡检效率，减少人工巡查的工作量与成本，同时增强电力供应的安全性和可靠性。
     
  • VLP-16激光雷达点云数据
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    VLP-16激光雷达是一种高性能、高分辨率的三维环境感知设备，能够实时采集周围环境的精确点云数据，广泛应用于自动驾驶、机器人导航及地形测绘等领域。 VLP-16激光雷达在室内进行开机测试，并且也在室外进行了测试。测试过程中生成了详细的激光点云数据。
     
  • 基于单线激光雷达的SLAM建图与路径规划C++实现源码及项目说明（含建图、定位和路径规划）
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    本项目提供了一套基于单线激光雷达的SLAM算法C++实现，涵盖地图构建、机器人定位及路径规划功能，并附带详细文档。 项目介绍：单线激光雷达SLAM建图与路径规划 硬件设备： - Autolabor Pro1小车 - 小觅双目相机(S1030标准版本) - Intel NUC迷你主机 - 显示器 - 2D激光雷达 Delta-1A 软件环境： - Ubuntu 16.04 LTS - ROS Kinetic - 小觅驱动程序、Autolabor Pro1小车驱动程序和Delta-1A驱动程序 - VINS-Fusion算法（需进一步学习） 该项目源码为个人毕业设计，所有代码经过测试并成功运行后上传。答辩评审平均分达到96分。 项目特点： 1. 所有项目代码都已通过实际测试，并且在功能正常的情况下才进行发布，请放心下载使用。 2. 适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考，也适用于初学者进阶学习；同时可用于毕业设计、课程设计或者作业等。 3. 对于有一定基础的学习者而言，在此基础上可以修改代码以实现更多功能，并用于毕设、课设和作业项目中。下载后请首先查看README.md文件（如有），仅供学习使用，请勿作商业用途。
     
  • 使用64线激光雷达点云数据的道路检测+代码操作演示视频
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    本视频详细介绍了利用64线激光雷达进行道路环境感知和障碍物检测的技术，并提供了完整的代码操作演示。适合对自动驾驶及机器人路径规划感兴趣的开发者参考学习。 基于64线激光雷达获取的点云数据进行道路检测，并提供代码操作演示视频。请使用MATLAB 2021a或更高版本测试，运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频进行学习和操作。
     
  • 基于ROS的激光雷达地面点云提取方法
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    本研究提出了一种基于ROS平台的高效算法，专门用于从激光雷达数据中精确分离和提取地面点云信息。该方法利用先进的滤波技术和多层处理策略优化了计算效率与准确性，在地形测绘、自动驾驶等领域展现出广泛应用前景。 ROS环境下的激光雷达地面点云提取算法
     
  • 基于单线激光雷达的SLAM建图与路径规划C++实现源码及项目说明（含SLAM建图、定位、路径规划）.zip
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    本资源提供基于单线激光雷达的SLAM算法C++实现，包含地图构建、实时定位和自动路径规划代码及相关文档。 【资源说明】 基于单线激光雷达SLAM建图与路径规划的C++实现源码及项目文档（包含SLAM建图、定位、路径规划）。 ### 硬件配置： - 自动化小车Autolabor Pro1 - 小觅双目相机S1030标准版 - Intel NUC迷你主机 - 显示器 - 2D激光雷达Delta-1A ### 软件环境： 操作系统：Ubuntu 16.04 LTS ROS版本：Kinetic 其他软件包：小觅驱动、Autolabor Pro1驱动程序、Delta-1A驱动程序，VINS-Fusion算法和ROS-navigation导航包，以及gmapping和cartographer_ros建图算法。 ### TF变换 在SLAM系统中使用以下坐标系转换： - map（地图坐标系）--> odom(里程计坐标系) --> base_link(小车基座坐标系) --> 传感器坐标系(lidar、camera) #### 坐标变换细节： 1. **map与odom**：由建图算法提供 2. **odom与base_link**：通过Autolabor Pro1驱动程序获得 3. **base_link到传感器（如激光雷达和相机）的转换**：根据安装位置确定，使用static_transform_publisher静态坐标变换进行设置。 ### 所需数据类型： - 传感器消息中的LaserScan用于Delta-1A发布的雷达扫描话题，其名称为scan。 - nav_msgs/Odometry类型的里程计信息由Autolabor Pro1发布，话题名为wheel_odom。 ## 建图 采用gmapping和cartographer_ros两种算法进行建图： #### gmapping： 打开终端并执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ source devel/setup.bash $ roslaunch autolabor_box_launch create_map_gmapping.launch ``` 通过键盘控制小车移动，开始构建地图。完成建图后，在新的终端中输入： ``` rosrun map_server map_saver -f map_name ``` #### cartographer_ros（雷达+小车）： 执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ source devel/setup.bash $ roslaunch autolabor_box_launch create_map_cartographer.launch ``` 通过键盘控制移动，开始构建地图。完成建图后，在新的终端中输入: ``` rosrun map_server map_saver -f map_name ``` #### cartographer_ros（雷达+小车+IMU）： 执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ roslaunch autolabor_box_launch create_map_cartographer_imu.launch ``` 通过键盘控制移动，开始构建地图。完成建图后，在新的终端中输入: ``` rosrun map_server map_saver -f map_name ``` ## 定位与路径规划 使用上述两种算法建立的地图进行定位和路径规划。 #### gmapping算法： 执行以下命令： ``` $ cd ~catkin_ws_lidar_slam $ source devel/setup.bash $ roslaunch autolabor_box_launch localization_gmapping.launch ``` 通过键盘控制小车移动，开始进行定位与路径规划操作。
     
  • Lidar_QT_Viz：基于QT的激光雷达点云库
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    Lidar_QT_Viz是一款基于QT框架开发的开源软件库，专注于实时可视化与交互式探索激光雷达点云数据。它为开发者提供了便捷高效的工具来处理和呈现高质量的3D点云信息，适用于机器人技术、自动驾驶及地理信息系统等领域。 Lidar_QT_Viz 项目通过在QT Gui的帮助下展示了PCL库的可能性。解决的问题包括：vtk的错误构建（找不到qt库）以及未针对qt编译的情况。使用ccmake，共享库目录应包含相应的共享库缓存实用程序，并且需要确保pcl不是针对vtk-9进行编译，而是根据安装过程中获得的默认vtk版本来编译以避免运行时错误。此外，在初始化PCL可视化工具时，不应使用默认的“渲染器窗口”，而应该采用vtkGenericOpenGLRenderWindow（另一个构造函数）来进行初始化。
     
  • voxelnet-master.zip 基于激光雷达数据的目标检测方法
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    VoxelNet是一种先进的基于激光雷达点云数据的目标检测算法。通过将空间划分为体素并应用高效的特征学习网络，VoxelNet能够在自动驾驶场景中实现精准可靠的目标识别。 在自动驾驶领域，利用点云深度学习技术仅通过激光雷达数据实现目标检测是一个重要的研究方向。
     
  • kitti激光雷达点云数据的PCD格式
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    Kitti数据库中的激光雷达点云数据采用PCD格式存储，这种开放文件格式便于点云数据的读取与处理，广泛应用于自动驾驶车辆的感知系统中。 将Kitti数据集中的点云bin格式转换为pcd格式，因为在使用PCL库处理点云时需要pcd格式文件。