变电站智能机器人巡检技术研究
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驱动轮的速度ꎻν Ｒ 代表右驱动轮的速度ꎻＬ 代表左、
右轮的宽度ꎻω 代表中心的角速度ꎮ
通过直线和圆周运动速度公式ꎬ可以得出移动
机器人的运动学方程如下:
人ꎮ 根据相应的约束条件( ｄｘꎬｄｙꎬｄθ) 对机器人控
制空间中的速度进行采样ꎬ机器人的最大和最小速
度约束为:
Ｖ ｍ ＝ { ( ｖꎬω) ｜ υ∈[ υ ｍｉｎ ꎬυ ｍａｘ ] ꎬω∈[ ω ｍｉｎ ꎬω ｍａｘ ] }
(４)
定期对现场设备进行巡视检查或采用红外线测温手
段对设备状态进行监控ꎮ 在环境极端如:高温、高海
的图像中分配相关设备ꎮ
任务信息ꎬ导航定位模块采集导航定位信息ꎻ检测点
停机检测ꎻ
当导航定位模块探测到到达目标点时ꎬ调用检
测系统的云台相应预制位ꎬ对电力设备进行相关检
测ꎬ并将检测到的视频等多媒体数据发送至基站上
位机进行数据处理、分析、存储ꎮ
２. ５ 路径规划算法
图 ４ 电力巡检目标检测效果图
器人的基本技术指标ꎬ在保证材料合理使用的同时ꎬ
户显示机器人系统的运行状态ꎮ 机器人通过携带检
还应考虑安装方便、可靠性高等问题ꎮ
测组件ꎬ可以智能检测室内外设备ꎬ可以任意转弯半径
２. ２ 变电站巡检机器人系统架构
智能巡检机器人系统一般主要由两部分组成:
全方位移动ꎬ以实现室内外复杂环境下的检测需求[４] ꎮ
为了准确定位变电站内待检设备ꎬ需要检测机
器人姿态的线性度和定位精度ꎮ 在移动机器人上ꎬ
一般选在车体正中心ꎮ Ｘ 轴指向机器人正前方ꎬ传
雷达坐标系、摄像头坐标系、里程计坐标系等ꎮ ＸＯＹ
表示全局坐标系ꎬｘｏｙ 表示局部坐标系ꎬｘ ｒ ｏ ｒ ｙ ｒ 表示
传感器坐标系ꎮ
(２)
其中ꎬν 代表移动机器人的中心速度ꎻν Ｌ 代表左
æ ｃｏｓθ － ｓｉｎθ ０ ö
ç
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Ｒ( θ) ＝ ç ｓｉｎθ
ｃｏｓθ ０
移动 机 器 人 的 位 置、 速 度 和 角 速 度 用 ( ( ｘꎬ ｙꎬ
θ) ꎬνꎬω) 表示ꎬ则运动方程可以得到如下的运动方
程:
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２ １ 变电站设备巡检任务
电力变电站设备检测是保证电力设备安全运行
的重要技术ꎬ它涉及最常见的机器人检测技术ꎮ
备种类较多ꎬ系统愈发复杂ꎬ这使得传统的人力巡检
机器人协助或代替工作人员ꎬ检测变电站设备
方式的人员配置越发不能适应日益增加的巡视检修
的热缺陷和异常等问题ꎮ 然后将故障事故和潜在风
的工作量和工作难度ꎮ
轨迹ꎬ并将相应的速度发送到下位机ꎬ驱动机器人运
动ꎮ 上述步骤重复进行ꎬ直到达到终点ꎮ
２. ６ 目标检测算法
梯度直方图描述特征点后ꎬ特征匹配将新获取
的图像与数据库中存储的模板图像之间的特征描述
符进行匹配ꎮ 匹配过程包括粗匹配和精确匹配ꎮ 在
图 ５ Ｃ 相刀闸触头红外测温及负荷电流数据机巡、
人工巡检的风险和弊端ꎬ提高了生产效率ꎬ减轻了运维人员工作负担ꎬ节约了大量成本ꎮ 本文针对轮式巡检
机器人进行了研究ꎬ构建了基于机器学习的目标跟随和导航系统ꎬ实现自主巡航ꎬ定点拍摄、巡检图像回传等
功能ꎬ实现变电站机器人自主巡检ꎬ提高巡检效率及运维能力ꎮ
关键词:变电站ꎻ巡检机器人ꎻ目标检测ꎻ路径规划
中图分类号:ＴＭ６３ 文献标识码:Ｂ
模ꎬ形成拓扑网状图和连通关系矩阵ꎻ
之比来实现粗匹配ꎮ 之后ꎬ应用随机样本共识算法
过对节点和边的遍历ꎬ计算始发点到目标点序列的
备标记在模板图像上ꎮ 图像匹配完成后ꎬ可以在新
利用路径规划算法确定搜索路径矩阵ꎻ然后通
最短连通路径ꎻ
上位机根据所收到指令ꎬ路径规划模块规划出
ＲＡＮＳＡＣ [６] 来寻找可以产生精确匹配的内点已知设
备的缺陷或隐患ꎬ往往要求现场运行人员定期或不
路线ꎬ选择与全局路径相匹配的最佳路径ꎮ 本地实
时规划 使 用 ＤＷＡ 算 法 [５] ꎮ 其 原 理 是 在 速 度 空 间
( ｖꎬω) 中对多个速度进行采样ꎬ并在一定时间内模
拟这些速度的轨迹ꎬ然后通过评价函数对这些轨迹
进行打分ꎬ选出最优速度并发送给下位机驱动机器
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎ
ＰＡＮＧ Ｒｅｎ￣ｎｉｎｇ
( Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＳｈｅｎｙａｎｇ Ｃｉｖｉｌ ＣｏｌｌｅｇｅꎬＳｈｅｎｙａｎｇ １１００００ꎬＣｈｉｎａ)
行ꎮ
险数据提供给工作人员 [２] ꎮ 但由于变电站巡检机
器人工作环境复杂ꎬ智能变电站巡检机器人设计需
具有机电一体化特点ꎮ 巡检机器人的结构紧凑、灵
巧性和特殊性比一般机械的要求更高ꎮ 因此ꎬ移动
机器人本体的设计是检测机器人系统的载体和基
础 [３] ꎮ 那么ꎬ需要满足以下几个基本技术指标:
(１) 变电站内可实现平稳运动ꎬ具有爬坡、下坡
(５) 综合预置云台装置ꎬ可对变电站设备的状
态、外观异常、异响、红外热缺陷进行检测和诊断ꎻ
(６) 远程操作和后台监控ꎮ 为满足上述巡检机
感器ꎬ以实现变电站的自主驾驶ꎮ 来自这些传感器
理ꎮ 作为机器人系统的计算中枢ꎬ板载计算机将根
据传感器的数据ꎬ负责传感、行为决策和控制ꎮ 监控
中心主要依靠监控计算机来实现人机界面ꎮ 它向用
人巡结果对比分析
为验证智能巡检机器人红外测温的准确性与可
Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ｔｈｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ａ ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎ ｉｓ ａ ｄｅｍａｎｄ ａｃｃｏｍｐａｎｉｅｄ ｂｙ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ
ｍｏｄｅｒｎ ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎｓ. Ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｄｅｃｒｅａｓｅｓ ｐｅｒｓｏｎｎｅｌ′ｓ ｄｅｍａｎｄꎬｅｖａｄｅｓ ｈａｚａｒｄ ａｎｄ ｄｅｆｅｃｔ ｏｆ ａｒｔｉｆｉｃａｌ ｍｓｐｅｃ￣
２. ３ 变电站巡检机器人建模
感器坐标系依赖传感器类型ꎮ 传感器坐标系有激光
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为了 克 服 传 统 电 力 巡 检 方 式 存 在 的 不 足ꎬ 电
网企业和研究机构提出了电力巡检机器人的实际解
决方 案 [１] ꎮ 电 力 巡 检 机 器 人 可 以 周 期 性 自 主 对
变电站或发电厂内部进行巡检ꎬ通过红外、视觉等传
感器采集站内设备的数据ꎬ判断设备运行状况ꎬ保障
发电和传输设备乃至整个电网系统的安全稳定运
ｃｈｉｅｖｅｓ ｔｈｅ ｃｒｕｉｓｅ ｆｏｒ ｉｔｓｅｌｆꎬｆｉｘｅｄ￣ｐｏｉｎｔ ｐｉｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｐｉｃｔｕｒｅ ｒｅｔｕｒｎ. Ａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｉｔｓｅｌｆ
ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ｓｅｒｖｉｃｅ ａｂｉｌｉｔｙ.
２２
« 电气开关» (２０２２. Ｎｏ. ４)
机器人巡检工作流程如下:
欧几里得距离作为相似度度量ꎮ 同时ꎬ最近邻测量
路径规划:路径规划时ꎬ首先对变电站环境建
特征点ꎮ 然后通过取最近邻的距离与次近邻的距离
在充电室进行充电ꎬ等待巡检任务下发ꎻ
被定义为与给定描述向量具有最小欧几里得距离的
１９
« 电气开关» (２０２２. Ｎｏ. ４)
文章编号:１００４ － ２８９Ｘ(２０２２)０４ － ００１９ － ０５
变电站智能机器人巡检技术研究
庞人宁
( 沈阳建筑大学信息与控制工程学院ꎬ 辽宁 沈阳 １１００００)
摘 要:变电站智能巡检机器人系统是伴随现代化变电站发展的需求ꎬ机器人巡检减少了人员需求ꎬ规避了
前向模拟中的每个轨迹都使用评价函数进行评
估ꎬ其标准包括:接近障碍物、接近目标ꎮ 首先ꎬ需要
保证速度动作的安全性ꎬ然后用评价函数对众多安
全动作中的速度动作的安全性进行评分:
Ｇ( υꎬω) ＝ σ( αｈｅａｄ( νꎬω) ＋ βｄｉｓｔ( νꎬω) ＋ γｖｅｌ
( νꎬω) )
(５)
根据评价函数得出的分数ꎬ挑选出得分最高的
为基站系统和移动台系统之间采用无线网络传输协
议的网络通信提供透明通道ꎮ
为了提高系统的实时性和反应速度ꎬ巡检机器
人控制系统可以采用模块化架构ꎬ并设计了应用层、
导航层和硬件驱动层等ꎮ 应用层用于全向移动地
盘、云台运动、电池充电、变电站设备巡检等子系统ꎬ
可共享实时 / 历史数据ꎮ 硬件驱动层位于任务调度
图 １ 变电站巡检机器人系统架构
Copyright©博看网. All Rights Reserved.
２１
« 电气开关» (２０２２. Ｎｏ. ４)
应用层位于架构的顶层ꎬ主要由服务接口、人机
接口、任务接受、分解、计划、调度等功能模块组成ꎬ
其功能主要在基站系统中实现ꎮ 通信模块由网络交
换机、无线网桥基站、无线网桥和网桥移动台组成ꎬ
能力ꎻ
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２０
« 电气开关» (２０２２. Ｎｏ. ４)
(２) 制动和防滑能力ꎻ
一个监控中心和一个机器人ꎮ 机器人配备了各种传
(４) 故障自我诊断和自我保护措施ꎻ
的数据通过串口和以太网传输到机载计算机进行处
(３) 足够灵活自主一共ꎬ具备避障能力ꎻ
层和规划层之间ꎬ负责提供感知信息ꎬ是硬件层实现
定位和运动规划的基础ꎬ也是导航层的信息来源ꎮ
导航层可以整合来自编码器、超声波、碰撞检测和视
觉的信息ꎬ通过多信息融合机器学习算法处理巡检
机器人的状态信息和环境信息ꎮ 此外ꎬ硬件层位于
结构底部ꎬ根据检测机器人的运动学模型ꎬ通过控制
电机驱动执行器实现预期运动轨迹ꎮ
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２. ４ 机器人巡检工作流程
图 ２ 机器人底盘运动学模型
各坐标系之间的刚体变化通常用旋转矩阵表
示ꎮ 其中机器人本身坐标系在全局坐标系中的变换
矩阵为:
图 ３ 机器人电力巡检工作流程图
Copyright©博看网. All Rights Reserved.
(３)
拔、极寒、多雨、大风、沙尘等情况下ꎬ单一传感器会
受到较大影响导致获取数据不准确 [７] ꎬ从而产生安
全隐患ꎮ 而激光雷达、相机、和 ＧＮＳＳ 等多种传感器
融合算法ꎬ适用于各种复杂的环境ꎬ获取多组同一场
景下设备及其部件的红外图像和可见光图像ꎬ利用
多数据融合算法 [８] 对图像进行训练ꎬ识别出可见光
图像中的设备及其温度ꎮ
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ:ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎꎻｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔꎻｔａｒｇｅｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎꎻｒｏｕｔｅ ｐｒｏｊｅｃｔ
１ 引言
２ 基于机器学习的变电站机器人巡检研究
近年来ꎬ随着社会经济和电气化技术的快速发
展ꎬ国内对电力供应的需求不断增加ꎬ投入建造和使
用的电气设备数量也随之急剧增加ꎬ且新投入的设
局部实时规划也叫局部路径规划ꎬ因为全局路
径规划是静态的ꎬ规划完成后很难应对实际应用场
２. ７ 多传感器融合
景中的动态事件ꎮ 例如:电厂走动人员、物品堆放阻
通常情况下变电站设备都是长期处于运行状态
断路线等ꎬ所以需要通过局部实时规划来调整当前
下ꎬ为了确保电气设备的安全稳定运行ꎬ及时发现设
ｔｉｏｎꎬｉｎｃｒｅａｓｅｓ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙꎬｌｉｇｈｔｅｎｓ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｌｏａｄ ｏｆ ｓｅｒｖｉｃｅ ｗｏｒｋｅｒｓ ａｎｄ ｓａｖｅｓ ａ ｌｏｔ ｏｆ ｃｏｓｔｓ. Ｔｈｅ ｐａｐｅｒ
ｍａｋｅｓ ａ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ａ ｗｈｅｅｌ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔꎬｓｅｔｓ ｕｐ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｒｏｂｏｔ ｓｔｕｄｙꎬａ￣
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驱动轮的速度ꎻν Ｒ 代表右驱动轮的速度ꎻＬ 代表左、
右轮的宽度ꎻω 代表中心的角速度ꎮ
通过直线和圆周运动速度公式ꎬ可以得出移动
机器人的运动学方程如下:
人ꎮ 根据相应的约束条件( ｄｘꎬｄｙꎬｄθ) 对机器人控
制空间中的速度进行采样ꎬ机器人的最大和最小速
度约束为:
Ｖ ｍ ＝ { ( ｖꎬω) ｜ υ∈[ υ ｍｉｎ ꎬυ ｍａｘ ] ꎬω∈[ ω ｍｉｎ ꎬω ｍａｘ ] }
(４)
定期对现场设备进行巡视检查或采用红外线测温手
段对设备状态进行监控ꎮ 在环境极端如:高温、高海
的图像中分配相关设备ꎮ
任务信息ꎬ导航定位模块采集导航定位信息ꎻ检测点
停机检测ꎻ
当导航定位模块探测到到达目标点时ꎬ调用检
测系统的云台相应预制位ꎬ对电力设备进行相关检
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位机进行数据处理、分析、存储ꎮ
２. ５ 路径规划算法
图 ４ 电力巡检目标检测效果图
器人的基本技术指标ꎬ在保证材料合理使用的同时ꎬ
户显示机器人系统的运行状态ꎮ 机器人通过携带检
还应考虑安装方便、可靠性高等问题ꎮ
测组件ꎬ可以智能检测室内外设备ꎬ可以任意转弯半径
２. ２ 变电站巡检机器人系统架构
智能巡检机器人系统一般主要由两部分组成:
全方位移动ꎬ以实现室内外复杂环境下的检测需求[４] ꎮ
为了准确定位变电站内待检设备ꎬ需要检测机
器人姿态的线性度和定位精度ꎮ 在移动机器人上ꎬ
一般选在车体正中心ꎮ Ｘ 轴指向机器人正前方ꎬ传
雷达坐标系、摄像头坐标系、里程计坐标系等ꎮ ＸＯＹ
表示全局坐标系ꎬｘｏｙ 表示局部坐标系ꎬｘ ｒ ｏ ｒ ｙ ｒ 表示
传感器坐标系ꎮ
(２)
其中ꎬν 代表移动机器人的中心速度ꎻν Ｌ 代表左
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移动 机 器 人 的 位 置、 速 度 和 角 速 度 用 ( ( ｘꎬ ｙꎬ
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程:
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２ １ 变电站设备巡检任务
电力变电站设备检测是保证电力设备安全运行
的重要技术ꎬ它涉及最常见的机器人检测技术ꎮ
备种类较多ꎬ系统愈发复杂ꎬ这使得传统的人力巡检
机器人协助或代替工作人员ꎬ检测变电站设备
方式的人员配置越发不能适应日益增加的巡视检修
的热缺陷和异常等问题ꎮ 然后将故障事故和潜在风
的工作量和工作难度ꎮ
轨迹ꎬ并将相应的速度发送到下位机ꎬ驱动机器人运
动ꎮ 上述步骤重复进行ꎬ直到达到终点ꎮ
２. ６ 目标检测算法
梯度直方图描述特征点后ꎬ特征匹配将新获取
的图像与数据库中存储的模板图像之间的特征描述
符进行匹配ꎮ 匹配过程包括粗匹配和精确匹配ꎮ 在
图 ５ Ｃ 相刀闸触头红外测温及负荷电流数据机巡、
人工巡检的风险和弊端ꎬ提高了生产效率ꎬ减轻了运维人员工作负担ꎬ节约了大量成本ꎮ 本文针对轮式巡检
机器人进行了研究ꎬ构建了基于机器学习的目标跟随和导航系统ꎬ实现自主巡航ꎬ定点拍摄、巡检图像回传等
功能ꎬ实现变电站机器人自主巡检ꎬ提高巡检效率及运维能力ꎮ
关键词:变电站ꎻ巡检机器人ꎻ目标检测ꎻ路径规划
中图分类号:ＴＭ６３ 文献标识码:Ｂ
模ꎬ形成拓扑网状图和连通关系矩阵ꎻ
之比来实现粗匹配ꎮ 之后ꎬ应用随机样本共识算法
过对节点和边的遍历ꎬ计算始发点到目标点序列的
备标记在模板图像上ꎮ 图像匹配完成后ꎬ可以在新
利用路径规划算法确定搜索路径矩阵ꎻ然后通
最短连通路径ꎻ
上位机根据所收到指令ꎬ路径规划模块规划出
ＲＡＮＳＡＣ [６] 来寻找可以产生精确匹配的内点已知设
备的缺陷或隐患ꎬ往往要求现场运行人员定期或不
路线ꎬ选择与全局路径相匹配的最佳路径ꎮ 本地实
时规划 使 用 ＤＷＡ 算 法 [５] ꎮ 其 原 理 是 在 速 度 空 间
( ｖꎬω) 中对多个速度进行采样ꎬ并在一定时间内模
拟这些速度的轨迹ꎬ然后通过评价函数对这些轨迹
进行打分ꎬ选出最优速度并发送给下位机驱动机器
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔ Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎ
ＰＡＮＧ Ｒｅｎ￣ｎｉｎｇ
( Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＳｈｅｎｙａｎｇ Ｃｉｖｉｌ ＣｏｌｌｅｇｅꎬＳｈｅｎｙａｎｇ １１００００ꎬＣｈｉｎａ)
行ꎮ
险数据提供给工作人员 [２] ꎮ 但由于变电站巡检机
器人工作环境复杂ꎬ智能变电站巡检机器人设计需
具有机电一体化特点ꎮ 巡检机器人的结构紧凑、灵
巧性和特殊性比一般机械的要求更高ꎮ 因此ꎬ移动
机器人本体的设计是检测机器人系统的载体和基
础 [３] ꎮ 那么ꎬ需要满足以下几个基本技术指标:
(１) 变电站内可实现平稳运动ꎬ具有爬坡、下坡
(５) 综合预置云台装置ꎬ可对变电站设备的状
态、外观异常、异响、红外热缺陷进行检测和诊断ꎻ
(６) 远程操作和后台监控ꎮ 为满足上述巡检机
感器ꎬ以实现变电站的自主驾驶ꎮ 来自这些传感器
理ꎮ 作为机器人系统的计算中枢ꎬ板载计算机将根
据传感器的数据ꎬ负责传感、行为决策和控制ꎮ 监控
中心主要依靠监控计算机来实现人机界面ꎮ 它向用
人巡结果对比分析
为验证智能巡检机器人红外测温的准确性与可
Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ｔｈｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ａ ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎ ｉｓ ａ ｄｅｍａｎｄ ａｃｃｏｍｐａｎｉｅｄ ｂｙ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ
ｍｏｄｅｒｎ ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎｓ. Ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｄｅｃｒｅａｓｅｓ ｐｅｒｓｏｎｎｅｌ′ｓ ｄｅｍａｎｄꎬｅｖａｄｅｓ ｈａｚａｒｄ ａｎｄ ｄｅｆｅｃｔ ｏｆ ａｒｔｉｆｉｃａｌ ｍｓｐｅｃ￣
２. ３ 变电站巡检机器人建模
感器坐标系依赖传感器类型ꎮ 传感器坐标系有激光
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为了 克 服 传 统 电 力 巡 检 方 式 存 在 的 不 足ꎬ 电
网企业和研究机构提出了电力巡检机器人的实际解
决方 案 [１] ꎮ 电 力 巡 检 机 器 人 可 以 周 期 性 自 主 对
变电站或发电厂内部进行巡检ꎬ通过红外、视觉等传
感器采集站内设备的数据ꎬ判断设备运行状况ꎬ保障
发电和传输设备乃至整个电网系统的安全稳定运
ｃｈｉｅｖｅｓ ｔｈｅ ｃｒｕｉｓｅ ｆｏｒ ｉｔｓｅｌｆꎬｆｉｘｅｄ￣ｐｏｉｎｔ ｐｉｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｐｉｃｔｕｒｅ ｒｅｔｕｒｎ. Ａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｉｔｓｅｌｆ
ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ｓｅｒｖｉｃｅ ａｂｉｌｉｔｙ.
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« 电气开关» (２０２２. Ｎｏ. ４)
机器人巡检工作流程如下:
欧几里得距离作为相似度度量ꎮ 同时ꎬ最近邻测量
路径规划:路径规划时ꎬ首先对变电站环境建
特征点ꎮ 然后通过取最近邻的距离与次近邻的距离
在充电室进行充电ꎬ等待巡检任务下发ꎻ
被定义为与给定描述向量具有最小欧几里得距离的
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« 电气开关» (２０２２. Ｎｏ. ４)
文章编号:１００４ － ２８９Ｘ(２０２２)０４ － ００１９ － ０５
变电站智能机器人巡检技术研究
庞人宁
( 沈阳建筑大学信息与控制工程学院ꎬ 辽宁 沈阳 １１００００)
摘 要:变电站智能巡检机器人系统是伴随现代化变电站发展的需求ꎬ机器人巡检减少了人员需求ꎬ规避了
前向模拟中的每个轨迹都使用评价函数进行评
估ꎬ其标准包括:接近障碍物、接近目标ꎮ 首先ꎬ需要
保证速度动作的安全性ꎬ然后用评价函数对众多安
全动作中的速度动作的安全性进行评分:
Ｇ( υꎬω) ＝ σ( αｈｅａｄ( νꎬω) ＋ βｄｉｓｔ( νꎬω) ＋ γｖｅｌ
( νꎬω) )
(５)
根据评价函数得出的分数ꎬ挑选出得分最高的
为基站系统和移动台系统之间采用无线网络传输协
议的网络通信提供透明通道ꎮ
为了提高系统的实时性和反应速度ꎬ巡检机器
人控制系统可以采用模块化架构ꎬ并设计了应用层、
导航层和硬件驱动层等ꎮ 应用层用于全向移动地
盘、云台运动、电池充电、变电站设备巡检等子系统ꎬ
可共享实时 / 历史数据ꎮ 硬件驱动层位于任务调度
图 １ 变电站巡检机器人系统架构
Copyright©博看网. All Rights Reserved.
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« 电气开关» (２０２２. Ｎｏ. ４)
应用层位于架构的顶层ꎬ主要由服务接口、人机
接口、任务接受、分解、计划、调度等功能模块组成ꎬ
其功能主要在基站系统中实现ꎮ 通信模块由网络交
换机、无线网桥基站、无线网桥和网桥移动台组成ꎬ
能力ꎻ
Copyright©博看网. All Rights Reserved.
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« 电气开关» (２０２２. Ｎｏ. ４)
(２) 制动和防滑能力ꎻ
一个监控中心和一个机器人ꎮ 机器人配备了各种传
(４) 故障自我诊断和自我保护措施ꎻ
的数据通过串口和以太网传输到机载计算机进行处
(３) 足够灵活自主一共ꎬ具备避障能力ꎻ
层和规划层之间ꎬ负责提供感知信息ꎬ是硬件层实现
定位和运动规划的基础ꎬ也是导航层的信息来源ꎮ
导航层可以整合来自编码器、超声波、碰撞检测和视
觉的信息ꎬ通过多信息融合机器学习算法处理巡检
机器人的状态信息和环境信息ꎮ 此外ꎬ硬件层位于
结构底部ꎬ根据检测机器人的运动学模型ꎬ通过控制
电机驱动执行器实现预期运动轨迹ꎮ
２
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２. ４ 机器人巡检工作流程
图 ２ 机器人底盘运动学模型
各坐标系之间的刚体变化通常用旋转矩阵表
示ꎮ 其中机器人本身坐标系在全局坐标系中的变换
矩阵为:
图 ３ 机器人电力巡检工作流程图
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(３)
拔、极寒、多雨、大风、沙尘等情况下ꎬ单一传感器会
受到较大影响导致获取数据不准确 [７] ꎬ从而产生安
全隐患ꎮ 而激光雷达、相机、和 ＧＮＳＳ 等多种传感器
融合算法ꎬ适用于各种复杂的环境ꎬ获取多组同一场
景下设备及其部件的红外图像和可见光图像ꎬ利用
多数据融合算法 [８] 对图像进行训练ꎬ识别出可见光
图像中的设备及其温度ꎮ
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ:ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎꎻｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔꎻｔａｒｇｅｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎꎻｒｏｕｔｅ ｐｒｏｊｅｃｔ
１ 引言
２ 基于机器学习的变电站机器人巡检研究
近年来ꎬ随着社会经济和电气化技术的快速发
展ꎬ国内对电力供应的需求不断增加ꎬ投入建造和使
用的电气设备数量也随之急剧增加ꎬ且新投入的设
局部实时规划也叫局部路径规划ꎬ因为全局路
径规划是静态的ꎬ规划完成后很难应对实际应用场
２. ７ 多传感器融合
景中的动态事件ꎮ 例如:电厂走动人员、物品堆放阻
通常情况下变电站设备都是长期处于运行状态
断路线等ꎬ所以需要通过局部实时规划来调整当前
下ꎬ为了确保电气设备的安全稳定运行ꎬ及时发现设
ｔｉｏｎꎬｉｎｃｒｅａｓｅｓ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙꎬｌｉｇｈｔｅｎｓ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｌｏａｄ ｏｆ ｓｅｒｖｉｃｅ ｗｏｒｋｅｒｓ ａｎｄ ｓａｖｅｓ ａ ｌｏｔ ｏｆ ｃｏｓｔｓ. Ｔｈｅ ｐａｐｅｒ
ｍａｋｅｓ ａ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ａ ｗｈｅｅｌ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｏｂｏｔꎬｓｅｔｓ ｕｐ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｎｄ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｒｏｂｏｔ ｓｔｕｄｙꎬａ￣