动作捕捉技术如何帮助中国电力科学研究院构建边云协同的电力自主巡检系统？

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近年中国不断加大电力建设，电力设备总量飞速增长。众多高架构电站分布在偏远山区，巡检难度大，成本高。为提升巡检效率与次数，降低巡检人员风险，提升电力系统。

近几年中国不断的加大电力建设，电力设备总量飞速增长。很多架设在偏远山区的高架电塔，巡检难度大，成本高。为了提高巡检效率与巡检次数，降低巡检人员的危险，提升电力系统巡检的智能化，中国电力科学研究院自主开发了边云协同电力巡检系统。该系统是基于三维重建、自主导航控制技术、人机交互的影像智能标注技术来实现无人机从一键起飞后全程智能巡检，自动避障，记录电力设备的缺陷，上传到控制台并作记录。

边云协同电力巡检系统的建立前提，是需要在实验室环境下完成无人机的路线模拟以及视觉训练，无人机的模拟路线的训练需要定位系统提供无人机在空中的精确位置数据。对比了现有多种定位系统，由于光学定位的高精度，低延迟等多方面优势，最后中国电力科学院选择了NOKOV度量光学三维动作捕捉系统作为实验阶段的定位系统。

NOKOV度量的工程师到研究院的实验室做了现场勘测后，经过与电力科学研究院核对，通过12个NOKOV Mars1.3H高清动作捕捉镜头，在8m×8m，高2.3m的实验环境下搭建起了整个实验需要的动作捕捉定位系统。并为整个动作捕捉定位系统做了基础标定和相关参数设置。