变电站巡检机器人造型设计

文章通过分析目前变电站巡检机器人发展现状和巡检机器人设计的主要影响因素,结合目前巡检机器人的问题点,进行实例机械设计和造型设计,设计一款机械折叠臂巡检机器人和一款挂轨式机器人,获得两款变电站巡检机器人的设计方案,以期为相关人员提供参考。     

基于激光雷达的巡检机器人导航系统研究

智能巡检机器人能够高效、可靠地完成巡检任务,降低工作人员的劳动强度,准确、稳定的导航定位是巡检机器人执行巡检任务的基础。本文研究了基于激光雷达的巡检机器人导航系统,可实现机器人在室内外环境下的地图建立、路径规划和导航定位。导航系统由远程监控平台与巡检机器人组成,远程监控平台发布巡检任务、监控机器人状态、查询与存储检测数据,巡检机器人可实现自主导航定位、遍历检测点、执行数据采集等巡检任务,二者通过无线网络实现远程数据交互。融合激光雷达与编码器信息,使用高鲁棒性Gmapping算法建立二维环境地图。根据地图与检测点信息,采用分支界定算法搜索最优巡检路线,以减少巡检时间和能源消耗。使用自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法估计机器人位置和姿态,结合巡检路线,进行导航定位。根据横向偏差与航向偏差,通过经典的PID算法完成机器人驱动控制。机器人搭载可见光相机与红外相机,可对目标进行可见光通道与红外通道的融合图像检测。对巡检机器人进行了室内导航定位试验,试验结果表明,在1 m/s的速度下,位置与航向偏差的平均绝对误差(MAE)分别小于5 cm和1.1°,标准差(SD)分别小于5 cm和1.5°,能够满足巡检导航定位的要求。     

资讯

浙江电力深化应用智能巡检机器人
　　国网浙江电力大力推广应用变电站智能巡检机器人,以辅助运维人员开展110 kV及以上变电站的例行巡检、故障研判、设备状态核对、应急处置等工作,提高设备状态管控能力和精益化管理水平。目前,国网浙江电力已在全省布置了56套机器人系统,覆盖全省165座110 kV及以上变电站,实现11个地市公司变电站智能巡检机器人全覆盖。2016年以来,这些机器人累计发现设备缺陷131例,有效提升了变电设备精益化管控水平。     

基于改进双向RRT*的果园机器人运动规划算法

为提高果园机器人在果园中作业的自主性、安全性和效率,需要进行有效合理的运动规划。针对传统RRT*(Rapidly exploring random tree star)全局路径规划算法在连续走廊式环境下存在搜索效率低、采样点利用率低、生成路径折线多转角大等问题,以阿克曼底盘果园喷雾机器人为运动模型,提出一种改进双向RRT*的果园喷雾机器人运动规划算法。首先,根据激光雷达建立果园二维平面地图,将果树和障碍物均视为障碍物区域,并结合喷雾机器人本体尺寸,对障碍物进行膨胀化处理;然后,通过改进双向RRT*算法搜索路径,搜索路径过程中结合动态末梢节点导向和势场导向进行偏置采样,并对初步生成的路径进行路径点去冗余以及相邻折线段转角约束处理;最后,采用三阶准均匀B样条曲线对处理后的路径点进行轨迹优化,在优化过程中主要考虑轨迹的碰撞检测和喷雾机器人底盘曲率约束。试验结果表明,相较于传统双向RRT*算法,本文所提出的改进算法规划时间平均减少57.5%,采样点利用率平均提高28.55个百分点,最终路径长度平均缩短7.14%;经三阶准均匀B样条曲线优化后所得轨迹在有、无障碍物两种环境下均满足喷雾机器人最大曲率约束,且仅在换行以及障碍物处存在转弯行为,符合喷雾机器人作业轨迹条件,提高了喷雾机器人的工作效率和自主性。     

基于启发式搜索算法的自动采摘机器人路径规划研究

对启发式搜索算法进行了分析和介绍,并选择采用A*算法进行自动采摘机器人路径规划研究。研究了采摘机器人路径规划的二维空间环境的模型,并采用栅格法建立了采摘机器人路径规划空间模型。利用MatLab软件对模型进行了仿真实验,结果表明:改进的A*算法可以明显改善采摘机器人移动路径,使规划的路径更加平滑,证实了改进算法的可行性和优越性。     

采茶机器人导航避障及路径规划研究

为实现采茶机器人在室外复杂茶园环境中定位与环境地图构建,使用改进的ORB-SLAM2算法进行机器人自身定位与三维点云地图的构建。在环境地图构建完成的基础上,完成地图的保存,并将三维点云地图转换为八叉树地图。在八叉树地图上实现采茶机器人的碰撞检测算法与路径规划算法,路径规划算法采用RRT(Rapidly-exploringRandomTree,快速遍历随机树)算法。于模拟茶园环境中,在实际机器人平台上进行实验,实验结果表明,所提方案实际运行结果良好,可以满足采茶机器人导航避障及路径规划要求。     

基于随机运动障碍避碰规则的农业机器人路径优化

农业机器人作业时,为了提高机器人躲避障碍物及自主导航的效率和水平,将随机运动障碍物避碰规则引入到了农业机器人导航控制系统的设计中。采用人工势场算法对避障规则进行了设计,并利用蚁群算法对机器人路径规划方法进行了优化,从而使机器人在随机运动障碍物的环境下可以实现自主导航,且获得最短的导航路径。模拟多除草机器人的作业过程,对多运动障碍物环境下机器人的路径规划进行了仿真,结果表明:采用随机运动障碍物避障规则可以成功实现运动障碍物环境下的路径规划,且采用蚁群算法得到的路径最短、规划效率最高。     

基于遗传算法的采摘机器人轨迹规划

以总距离最短作为性能指标,以6自由度采摘机器人作为研究对象,在考虑各关节速度、加速度和加速度变化约束的基础上,采用遗传算法对机器人所经过各点的进行路径规划.运用robotics toolbox 工具箱进行仿真,结果表明:所设计的机器人轨迹规划方法既能保证总路径最优,又可使机器人的轨迹平滑.     

自走式智能牛舍清洁机器人路径设计与研究

阐述了清洁机器人总体设计架构,并对清洁机器人驱动系统与控制系统进行分析。通过设计出清洁机器人全区域覆盖路径规划、基于感应回归算法的自动返回充电站路径规划与基于栅格地图的距离转换路径规划方法的自动返回加水站路径规划,实现了牛舍清洁机器人24h的清洁工作。根据全区域覆盖路径规划方法、感应回归算法与基于栅格地图的距离转换路径规划方法的设计应用,进行机器人运行轨迹规划算法的优化实现。实践证明:这些方法在清洁机器人路径规划方面得到了很好的运用。     

基于计算机网络算法的智能采摘机器人设计

为了提高采摘机器人的路径规划能力,基于计算机网络算法设计了智能采摘系统。首先,采摘机器人采集农田图像时,基于PSPNet网络算法,设计改进型计算机网络算法,实现农田环境因素识别;其次,识别获得道路特征图,并进行图像处理,得到道路边缘,拾取道路两边缘中线离散点,进行引导线拟合;最后,采用双目视觉系统实现障碍物定位,进而建立路径规划函数,当路径规划函数取最小值时,道路规划最优。对引导线精度进行测试,结果表明：误差分布范围为-1.2%～5.3%。对障碍物测距进行测试,结果表明：机器人和行人之间的相对偏差分布区间为[-2.2%, 2.8%],和车辆之间的相对误差分布区间为[-2.9%, 3.4%]。     

基于骨架关键点重规划的Voronoi图法路径规划

针对目前的Voronoi路径规划算法生成的Voronoi图弯曲冗余,依据Voronoi地图规划路径实时性差,规划出的路径弯曲,机器人导航时转折次数多、时间成本高、效率低等问题,提出一种基于骨架关键点重规划的Voronoi图法路径规划算法。首先对机器人构建的二维栅格地图进行预处理,去掉地图中的噪点和毛边,填充边界上细微的裂缝,然后提取地图的骨架,搜索出骨架中的关键点,将关键点按原来的相邻点连接关系重新连接,生成新的笔直的骨架,并采用降梯度采样方法平滑依据骨架规划出的路径。在经过多次仿真实验和实际实验验证后,证明本文算法生成的骨架比目前的Voronoi图和骨架更加简洁,数据量更小,机器人基于优化后的Voronoi地图能够更加快速规划出笔直的路径,具有良好的实时性,规划出的路径更短,转折次数更少,机器人导航过程中能够迅速到达目标点,导航效率高。     

变电站智能巡检机器人导航算法改进

随着北斗三号卫星导航系统全球组网成功,北斗地基增强系统已基本实现国内区域全覆盖,可具备厘米级高精度定位能力。基于变电站巡检业务场景需要,文章针对常用的机器人导航方式进行了分析,提出了一种使用北斗地基增强系统并辅以视觉导航的巡检机器人导航方法,可以实时有效地对智能巡检机器人的运动姿态进行控制,满足变电站智能巡检机器人巡检精度要求。由于不使用价格昂贵的激光雷达,大大节省了巡检机器人的制造成本,具有很好的应用推广前景。     

基于蚁群算法和遗传算法融合的移动机器人路径规划问题研究

移动机器人的路径规划问题一直都是机器人研究中比较热门的话题,也是非常关键的技术,但是,比较传统的路径规划算法都存在自己的缺陷,所以说,寻找一种最佳的算法是机器人路径规划问题领域研究的热点,蚁群算法是最近十几年来发展起来的一种模拟生物的进化算法,这个算法在解决很多比较复杂的问题上表现出了非常好的性能。本文在分析了当前的各种路径规划算法的优缺点的基础之上,选择了蚁群算法来解决移动机器人的路径规划问题。     

基于人工势场法的移动机器人路径规划研究现状与展望

路径规划是移动机器人领域的热点研究方向，人工势场法已在工业机器人路径规划中得到广泛应用，近年来正逐步应用于农业工程的路径规划问题中。首先对路径规划中人工势场法的原理及传统人工势场法存在的缺陷进行分析，针对人工势场法中的局部极小值和目标不可达问题的多重改进方法进行原理分析和方法总结，并根据人工势场法在工业机器人中的应用对已有的算法融合方法进行分类综述。最后通过对多种改进方法的比较，对农业机器人路径规划所需满足的实时性以及障碍物的多变性进行应用展望，可以利用现有的算法融合研究，结合农业生产的实际情况，对不同农业生产应用场合的融合算法选择机制进行深入研究，以满足现代农业生产中对机器人路径规划的需求。     

跟踪算法下的果树修剪机器人路径规划设计

以果树修剪机器人为研究对象，基于轨迹跟踪算法对修剪机器人进行作业路径规划，并分别与传统的往复式路径规划算法和跟踪算法进行仿真对比实验分析。分析结果表明：与传统往复式路径规划算法相比，修剪机器人作业过程中漏剪率降低3%,重复率降低2.5%;与传统跟踪式路径规划算法相比，修剪机器人作业过程转角范围增大36°,横向轨迹误差降低600mm。     

四川电力公司排查机器人巡检系统信息安全

正国网四川电力公司在全川16个地市供电公司共64个500 k V和220 k V变电站部署安装了机器人巡检系统。智能巡检机器人在变电站的广泛使用,实现了变电站全天候、全方位、全自主智能巡检,已然成为500 k V变电站的重要"员工"。国网四川电力公司高度重视机器人信息安全,科信     

凹形障碍全局路径规划的双蚁群完全交叉算法

为解决大量复杂凹形障碍环境中的路径规划问题.采用了计算机仿真技术,对双蚁群完全交叉算法进行了研究.通过对传统蚁群算法增加新型的距离改变启发因子,建立双蚁群完全交叉算法,并且融入最大最小蚁群算法思想,使蚁群算法应用在机器人路径规划领域,即使机器人环境中有大量复杂的凹形障碍,该算法仍能够规划出高质量的路径.仿真试验表明该算法得到最优路径率达到98%.     

农业智能巡检机器人轨迹跟踪控制

设计了一种农业智能巡检机器人,可以巡检农作物生长环境和生长状况。机器人的实时位置通过GPS定位获取,通过事先设定好的轨迹运行;轨迹跟踪控制算法采用自适应鲁棒滑模控制算法,并通过Matlab软件进行了仿真验证,证明了算法具有较好的实时性和鲁棒性;最后,将算法写入TI公司的TMS320F28335处理器,并进行了田间试验。试验表明:基于该算法的智能巡检机器人运行稳定,可以较好地实现农业田间巡检功能,解放了劳动生产力。     

全国首台轨道式变电站巡检机器人投入试运行

2012年春节期间,一台轨道式巡检机器人在辽宁鞍山220kV王铁变电站投入试运行。这是全国首台轨道式变电站巡检机器人,其代替人工巡视变电站线路,可节省人力,保障人身安全,并且比其他类型巡检机器人更具稳定性和实用性。     

基于类人足球比赛决策系统的采摘机器人多路径优化

采摘机器人的研究已经成为实现智能化农业的一个热点,到目前为止,采摘机器人还没有一套完备的自主决策系统,对其理论研究也不足;而基于足球比赛决策系统的机器人已经研究的较为成熟,如果将其决策系统移植到采摘机器人上,将大大提高采摘机器人的决策效率和自主规划能力。为此,提出了一种基于足球比赛决策系统的采摘机器人多路径优化方法,采用小波神经网络提高了训练后的值和期望目标值的逼近程度,实现了足球比赛路径优化的高精度预测;结合机器视觉技术,采用模糊决策算法对最终的运行轨迹进行决策,实现了机器人的自主路径规划。将该方案移植到了采摘机器人控制系统中,为了验证方案的可行性,采用不同的算法对采摘路径进行优化,结果发现:采用小波神经网络和模糊决策算法可以成功地锁定果实目标,且优化所需时间少,路径最短,满足设计需求。