变电站智能巡检机器人激光导航系统研究

变电站智能巡检机器人激光导航系统研
究
摘要：由于现有导航定位的不足，必须开发激光定位技术在变电站智能巡逻机器人导航中的应用。

文章设计并测试了一种用于巡逻机器人的激光导航系统。

实验结果表明，该巡逻机器人运行平稳，导航控制精度高。

此外,在对于巡逻机器人激光定位和导航控制的设计中,详细讨论了导航系统的硬件结构和软件的实施进程作了说明。

关键词：智能巡检机器人；激光导航；测验；
前言：巡回检验是在产品生产和运行过程中进行的定期或抽查，以便及时发现产品问题或设备故障。

人工检测是劳动密集型的，智能检测机器人可以保证检测任务的高效可靠执行，使检验员从重复简单的检测任务中解放出来。

它们被用于农业生产、变电站维护、桥梁和隧道维修以及电缆异常筛查等领域。

高准确度的定位导航是控制机器人执行控制任务的关键技术，直接影响控制的有效性和可靠性。

1激光导航模式的优势
定位导航是智能机器人完成检测任务的先决条件，导航系统的性能直接决定了检测任务的水平。

激光导航系统应用于巡逻机器人。

激光导航技术使用机器人安装的激光雷达来测量距离。

旋转镜激光扫描激光雷达反射激光反射器设备组成的符号,接收和处理的电信号,然后计算机处理数据采集,通过内部网络的说法完全停顿位置和信号检测的先验信息,计算出当前机器人坐标系的路线图、GNSS的位置和方向。

激光导航系统可以在不受电磁干扰的情况下，以低成本、长期的方式定位设备，定位精度高，无累积误差，地面辅助简单施工。

将这种导航方式应用于机器人检测系统取得了良好的效果。

2巡检机器人激光导航系统原理
（1）智能巡逻机器人激光导航主要是利用激光传感器确定机器人在全球坐
标中的位置。

激光定位在本文中描述的方法是基于手动定位路标(以下简称路标),通常使用一个旋转激光传感器来检测信标在传感器、环境和整体坐标系中的位置
和方向可以用三角几何计算。

相对三边测量和定位算法、三边测量法的三角测量
之间的距离已知和机器人、机器人定位基准的全球定位系统(GPS)是一个成功的
例子,但这种方法的应用,需要精准的参考系统,确保距离测量的准确性难度:相对
简单的方法和实现被广泛使用，激光定位法。

（2）导航控制原理
大多数变电站巡逻路线是直线的，机器人的路径可以简化为线性路径。

对于
检测线的长弯道，可以使用几条线代替。

因此，机器人的导航控制可以简化为控
制机器人相对于当前轨迹的位置偏差和航向偏差。

在实际导航中，激光定位传感
器用于实时产生高精度的定位数据。

机器人由一个机器人运动控制器控制，该控
制器闭环控制左右两个轮子的速度。

因此，它总是按照预先确定的检查路线运行。

激光定位传感器预先存储全球坐标系统中所有信号面板的坐标值。

在机器人导航
过程中，定位传感器自动将检测到的信号与存储的信号进行比较，计算机器人的
位置和航向信息。

3巡检机器人导航系统开发
3.1系统整体设计
巡逻导航系统由远程监视平台和巡逻机器人组成。

其中，远程控制平台是任
务分配和数据管理中心，巡逻机器人是数据采集和任务执行终端。

双方通过无线
网络(2.4GHZ无线电台或4GLTE基站)实时通信，共同巡逻。

3.2巡检机器人设计
（1）硬件设计
准确、快速的环境感知是导航系统可靠运行的先决条件。

巡逻机器人可以通
过环境感知模块获得关于其外部环境和自身状态的信息。

机器人的差动驱动轮装
有编码器，编码器提供关于机器人姿态的实时信息。

机器人应配备可见光和红外
摄像机，分别提供可见光和红外图像，并在多通道图像信息融合的基础上可靠地探测巡逻目标。

可靠和实时的数据处理对巡逻任务的顺利进行至关重要。

巡逻机器人通过数据处理模块实现目标检测、导航定位、运动控制等基本功能。

稳定可靠的车身控制确保机器人到达目标位置。

巡逻机器人通过车身控制模块控制车身的运动。

高速和宽带数据交互是实现智能检测的基础。

巡逻机器人通过无线通信模块和远程监控平台传输巡逻数据和控制指令。

（2）软件设计
巡逻机器人软件由应用层、控制层和驱动层组成，如图所示。

其中，应用层是一个基于windows的巡逻任务规划器，它可以根据不同的应用场景调整机器人的任务模式。

控制层是一种基于ROS的地图构建、路径规划、导航和定位程序;它是导航软件系统的核心，对于实现自主机器人导航至关重要。

管道层是基于Ubuntu移动平台的控制程序，该程序使用传统的PID算法作为控制中心，实现移动机器人的平稳、安全运动。

3.3巡检导航软件设计
（1）环境地图建立
环境地图是机器人通过传感器获得的关于环境的初步知识。

精确的环境地图是机器人导航和定位的先决条件。

建立了二维环境网格图，为机器人提供导航和定位信息。

1.
整体路径规划;探测机器人的任务非常重复。

路径规划算法提供了一个全局最优的检测路径，大大提高了检测效率，降低了能耗。

总体路径规划过程包括三个步骤:映射注释、候选路径的计算和路径的最佳选择。

关键点是机器人必须停止(停止点)或旋转(转向点)进行检查的点。

确定巡逻任务关键点的位置、方向和类型等属性是路线规划的基础。

候选路径由是映射关键点之间的定向路由，是检测路由的重要组成部分。

通过计算候选路径的距离来支持最佳路径筛选。

Dijkstra的最短路径算法以两个关键点之间的实际路径长度为权重，计算所有候选路径的距离。

考虑候选路线的起点和终点之间的不一致所造成的弯道，并根据角度的比例增加候选路线的权重。

最佳路径是通过检查点返回初始位置的最短候选路径序列，即整个路径规划的最终结果。

由于巡逻任务的高重复性和路径规划的非准时性，使用分支定义方法选择了最优的离线路径，以获得最短的总路径。

（3）自主导航定位
在精确的环境图和清晰的检测路径的基础上，检测机器人通过导航和定位算法到达目标位置。

采用自适应蒙特卡罗定位算法(AMCL)实现了机器人的定位。

基于蒙特卡罗定位算法(MCL)的AMCL算法通过在粒子更新中添加自适应KLD方法，有效地防止了粒子的降解。

蒙特卡罗定位节点是整个导航定位算法的核心。

4巡检机器人导航实验
将机器人放置在一个外部环境中，在这个环境中，每个目标的位置坐标被精确测量并存储在一个全局坐标系统中。

然后，导航任务的数据通过后台控制计算机传输到机器人的运动控制器，使机器人能够遵循导航任务定义的路径。

在这个任务中，机器人的轨迹是矩形的。

机器人停在ABCD矩形的四个顶上。

AB的0°,BC段轨迹轨迹由90°、180°路径CD、DA路径270°方向的路径。

每次机器人到达接触点时，它都会停止一段时间，与下一个机器人朝着相同的方向移动，并沿着以下路径移动。

机器人从A点开始，在每个点上循环5次。

计算机记录的导航数据曲线如图所示。

导航运行数据曲线
从图中可以看出，实验机器人的轨迹吻合得很好。

运动轨迹与直线轨迹的水平垂直偏差应小于15mm。

航向偏差可控制在1.5度左右。

之间,值得一提的是,该中心旋转运动误差的激光传感器和机器人在机器人控制系统和原位轮胎和地面之间的相对精准,滑到原位受到其他因素影响,原位和机器人之间的差距以及随后的路径。

但这并不影响机器人在新路线上的移动和安全。

结束语
文章介绍了变电站智能巡逻机器人激光导航系统的工作原理，研制了巡逻机器人激光导航系统原型。

实验结果表明，该机器人在导航任务轨迹上运行平稳，导航控制精度高；证明了智能巡检机器人激光导航系统的科学合理。

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