Online 3D LIDAR-based mapping for long-range powerline inspection using UAVs

Abstract

[Resumen] Existe una creciente demanda industrial de Sistemas Aéreos No Tripulados (UAVs) autónomos para la inspección de infraestructuras eléctricas. Actualmente el mapeo de las lóineas eléctricas se realiza en dos etapas: 1) recolección de datos mediante vehículos aéreos tripulados o no tripulados equipados con LiDAR, cámaras y otros sensores; 2) procesamiento a posteriori de los datos de vuelta en el laboratorio. Este procedimiento es ineficiente y en muchas ocasiones requiere la repetición de los vuelos tras varias semanas para volver a tomar datos. En este artículo se presenta un sistema robótico completamente autónomo para la obtención en tiempo real de mapas 3D basados en LiDAR en misiones de inspección de largo alcance de líneas eléctricas. El sistema propuesto ha sido validado en misiones BVLS con vuelos fuera de la línea de vista (> 3.5 km) en diferentes escenarios de infraestructuras eléctricas con distintas condiciones del entorno y de vegetación. Este artículo presenta el problema planteado, los métodos de mapeo empleados, el diseño del robot, los experimentos realizados y algunos resultados obtenidos.

[Abstract] There is a strong industrial demand to develop autonomous Unmanned Aerial Systems (UAVs) for long-range inspection of the electric system. Powerline mapping is currently performed in two stages: 1) data collection by manned or unmanned aerial vehicles equipped with LiDARs, cameras, and other sensors, and 2) offline data processing in the laboratory. This procedure is inefficient and frequently requires to repeat the data collection flights after a number of weeks. This paper describes an aerial robotic system for online and on board building LiDAR-based maps for long-range powerline inspection. It includes autonomous navigation and robust online LiDAR-based mapping methods also integrating GNSS. The system has been validated in Beyond Visual Line of Sight (BVLS) missions (> 3.5 km) in different powerline scenarios with different types conditions and vegetation. The paper describes the problem addressed, the mapping methods used, the designed robot, the experiments, and some obtained results.