2022電力行業(yè)變電站巡檢機(jī)器人

變電站巡檢機(jī)器人目錄TOC\o"1-2"\h\u10387一、變電站巡檢機(jī)器人概述 3232971國外研究現(xiàn)狀 4158782國內(nèi)研究現(xiàn)狀 56014二、變電站巡檢機(jī)器人的系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 8284621系統(tǒng)組成 8145282系統(tǒng)主要功能 813146三、變電站巡檢機(jī)器人移動平臺 987201機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 9197262運(yùn)動學(xué)模型 13283213機(jī)器人穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài) 1419059四、變電站巡檢機(jī)器人檢測系統(tǒng) 1615564五、變電站巡檢機(jī)器人定位導(dǎo)航系統(tǒng) 40158771基于磁軌跡引導(dǎo)及RFID定位 40134372GPS定位導(dǎo)航 4266163激光定位導(dǎo)航 46107324停障與避障 5010740六、變電站巡檢機(jī)器人電源及管理系統(tǒng) 5317941電源系統(tǒng)組成 53201142電源管理系統(tǒng) 54146343自主充電 5523871七、變電站巡檢機(jī)器人通信系統(tǒng) 5636701工業(yè)以太網(wǎng)通信 5621062總線通信 578983RS－232串行通信 58259824無線通信 5922525八、變電站巡檢機(jī)器人監(jiān)控后臺 60151901本地監(jiān)控后臺 6051782實(shí)時監(jiān)視系統(tǒng) 6198463機(jī)器人控制系統(tǒng) 61266214分析預(yù)警系統(tǒng) 6235585遠(yuǎn)程集中控制后臺 638992九、變電站巡檢機(jī)器人應(yīng)用 64151751應(yīng)用情況及前景 64259202應(yīng)用效果 65251453應(yīng)用模式 65變電站巡檢機(jī)器人概述我國地域遼闊，有很多變電站所處的地理?xiàng)l件十分惡劣，如高海拔、酷熱、極寒、大風(fēng)、沙塵、多雨等，只靠人工在室外進(jìn)行長時間的設(shè)備巡檢工作十分困難。人工巡檢存在勞動強(qiáng)度大、工作效率低、檢測質(zhì)量分散、管理成本高等明顯不足，且對于設(shè)備內(nèi)部的缺陷，例如設(shè)備特殊部位發(fā)熱、絕緣不合格等缺陷，運(yùn)行人員無專業(yè)儀器或者儀器精確度太低，只通過簡單的巡視是不能發(fā)現(xiàn)的，如圖4－1所示。隨著機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展，將機(jī)器人技術(shù)與電力應(yīng)用相結(jié)合，基于室外機(jī)器人移動平臺，攜帶檢測設(shè)備代替人工進(jìn)行設(shè)備巡檢將成為可能。變電站設(shè)備巡檢機(jī)器人系統(tǒng)以自主或遙控的方式，對變電站室外高壓設(shè)備進(jìn)行巡檢，識別設(shè)備狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備的熱缺陷、外觀異常并自動報(bào)警。圖4－1變電站設(shè)備人工巡檢變電站巡檢機(jī)器人可作為無人值守站必需的輔助系統(tǒng)。目前，35kV和110kV變電站已基本實(shí)現(xiàn)無人值班，220kV變電站無人值班化發(fā)展也很快，500kV變電站的無人化試點(diǎn)也在各地迅速開展。由于集控站到無人或少人值守站的距離較遠(yuǎn)，在惡劣天氣或異常情況下，運(yùn)行人員無法及時到達(dá)現(xiàn)場及時了解情況，可能失去優(yōu)先處理的時機(jī)，導(dǎo)致問題擴(kuò)大化。此外，對變電站設(shè)備進(jìn)行投退、倒閘或順序控制等遙控操作時，安全規(guī)程要求人工走到設(shè)備區(qū)就地查看被控設(shè)備的位置，并上報(bào)操作人員，以確保操作無誤。在無人值守站如進(jìn)行設(shè)備遙控，必須事先派人到變電站。用于無人值守變電站的巡檢機(jī)器人，可代替人工通過機(jī)器視覺自動識別設(shè)備狀態(tài)，并將識別結(jié)果上報(bào)到操作人員進(jìn)行校驗(yàn)。國外研究現(xiàn)狀目前國外針對變電站巡檢機(jī)器人的研究，只有日本和新西蘭有過變電站巡檢機(jī)器人的相關(guān)報(bào)道，但僅是樣機(jī)的開發(fā)和應(yīng)用，并未見規(guī)?；瘧?yīng)用推廣。圖4－2所示的BIGMOUSE機(jī)器人是由日本四國電力與東芝公司及其他研究所設(shè)計(jì)一款適用于500kV變電站巡檢機(jī)器人，移動平臺為地面雙軌道式，檢測系統(tǒng)包括可見光攝像機(jī)和紅外熱像儀，以及云臺和輔助光源照明。但是由于技術(shù)等問題，僅在兩所變電站試用，并停止了后續(xù)的研發(fā)。圖4－3所示為2012年由新西蘭電網(wǎng)公司與梅西大學(xué)合作開發(fā)的全地形變電站巡檢機(jī)器人，該機(jī)器人由4個電動機(jī)驅(qū)動，由36V的鋰電池供電，高度為50cm，當(dāng)攜帶攝像機(jī)的機(jī)械臂展開時，最大高度可達(dá)1.8m。該機(jī)器人安裝的低清晰度攝像機(jī)和超聲傳感器用于防止機(jī)器人在運(yùn)行時撞到障礙物，安裝的高清攝像機(jī)用于傳回現(xiàn)場設(shè)備的圖像和視頻。目前該機(jī)器人采用遠(yuǎn)程遙控方式運(yùn)行，將來可能為該機(jī)器人開發(fā)自主導(dǎo)航、遠(yuǎn)程開關(guān)操作協(xié)助、設(shè)備狀態(tài)檢測、設(shè)備維護(hù)監(jiān)視等功能。圖4－2日本研制的變電站巡檢機(jī)器人圖4－3新西蘭電網(wǎng)公司研制的變電站巡檢機(jī)器人國內(nèi)研究現(xiàn)狀2002年在國家科技部“863”計(jì)劃和山東省電力公司科技計(jì)劃支持下，山東電力研究院和山東魯能智能技術(shù)有限公司率先開展了變電站設(shè)備巡檢機(jī)器人的研究。2005變電站巡檢機(jī)器人功能樣機(jī)的研制，并通過了國家“863”計(jì)劃專家組的驗(yàn)收；同年10月又完成了國內(nèi)首臺變電站巡檢機(jī)器人產(chǎn)品樣機(jī)的研制，并在山東電力超高壓公司500kV長清變電站投入實(shí)際運(yùn)行。自2010年以后，國內(nèi)先后涌現(xiàn)出如中國科學(xué)院沈陽自動化研究站。自2002年以來，山東電力研究院先后研制出4代變電站巡檢機(jī)器人，如圖4－4所示。陷、外觀異常（如導(dǎo)線散股斷裂、部件損傷、滲漏油、有附著物等）出告警信息，并為設(shè)備狀態(tài)檢修提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。截至2014年底累計(jì)推廣253套，分別在全國29個省、市、自治區(qū)的變電站（電壓等級為110～1000kV）得到了應(yīng)用。2011年，中國科學(xué)院沈陽自動化研究所歷時兩年研制出軌道式變電站巡檢機(jī)器人，如圖4－5所示。該機(jī)器人由移動機(jī)構(gòu)、通訊系統(tǒng)、音頻采樣系統(tǒng)、視頻觀察系統(tǒng)、運(yùn)動控制系統(tǒng)、紅外避障系統(tǒng)等部分組成。由深圳市朗馳欣創(chuàng)科技有限公司研制的變電站智能巡檢機(jī)器人如圖4－6所示，該機(jī)器人最大行駛速度為0.75m／s，可實(shí)現(xiàn)變電站設(shè)備巡檢、出入人員管理等功能，目前已經(jīng)在國網(wǎng)公司鄭州供電公司、國網(wǎng)衡陽供電公司等變電站示范應(yīng)用。浙江國自公司開發(fā)的巡檢機(jī)器人如圖4－7所示，該機(jī)器人通過自主移動底盤，搭載可見光攝像頭，紅外熱像儀等傳感器設(shè)備由無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)的回傳，在多個變電站得到應(yīng)用。圖4－4電力機(jī)器人技術(shù)實(shí)驗(yàn)室4代變電站巡檢機(jī)器人沈陽新松研制的變電站智能巡檢機(jī)器人主要由AGV車體、智能監(jiān)控裝置等組成。其AGV車體分為兩種，如圖4－5所示。采用履帶式行走結(jié)構(gòu)的機(jī)器人自重達(dá)300kg，最大行駛速度為0.75m／s，而輪式行走結(jié)構(gòu)的機(jī)器人目前已在內(nèi)蒙古通遼市的220kV變電站使用。該產(chǎn)品通過鋪設(shè)于場區(qū)內(nèi)的磁條做導(dǎo)引，由程序自動控制或人工遠(yuǎn)程遙控等方式完成對各種設(shè)備的檢測工作，通過自身攜帶的可見光攝像機(jī)、紅外熱成像儀、聲音采集探頭等設(shè)備對場區(qū)內(nèi)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行采集分析。圖4－5沈陽自動化研究所研制的軌道式巡檢機(jī)器人國內(nèi)其他變電站巡檢機(jī)器人還包括：貴州省凱里供電局研制的變電站智能巡檢機(jī)器人，如圖4－9如圖4－10所示，攜帶有紅外探測器、高分辨率攝像機(jī)和激光測距儀等傳感器。2014年9領(lǐng)域。圖4－6深圳朗馳欣創(chuàng)科技有限公司研制的變電站智能巡檢機(jī)器人圖4－7浙江國自公司開發(fā)的巡檢機(jī)器人圖4－8沈陽新松研制的兩種變電站巡檢機(jī)器人圖4－9貴州凱里供電局研制的變電站巡檢機(jī)器人圖4－10洛陽電光設(shè)備研究所研制的變電站巡檢機(jī)器人變電站巡檢機(jī)器人的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)組成變電站巡檢機(jī)器人以移動平臺為基礎(chǔ)，以集中控制系統(tǒng)為中心，由集成電源及其管理系統(tǒng)、運(yùn)動控制系統(tǒng)、導(dǎo)航定位系統(tǒng)、檢測系統(tǒng)、通訊系統(tǒng)及安全防護(hù)系統(tǒng)等組成。機(jī)器人智能巡視系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4－11所示。系統(tǒng)主要功能變電站巡檢機(jī)器人的系統(tǒng)集機(jī)電一體化技術(shù)、多傳感器融合技術(shù)、電磁兼容技術(shù)、導(dǎo)航及行為規(guī)劃技術(shù)、機(jī)器人視覺技術(shù)、無線傳輸技術(shù)于一體，代替或輔助人工對變電站設(shè)備進(jìn)行巡檢，可及時發(fā)現(xiàn)電力設(shè)備的內(nèi)部熱缺陷、外部機(jī)械或電氣問題，為運(yùn)行人員提供事故隱患和故障先兆數(shù)據(jù)。其主要功能有以下幾方面：常規(guī)巡檢。電流及電壓致熱型設(shè)備的熱缺陷；設(shè)備外觀及狀態(tài)檢測；圖4－11機(jī)器人智能巡視系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)備運(yùn)行異常聲音檢測。件下，代替人工完成變電站設(shè)備的巡檢，對有效降低工作人員安全風(fēng)險。設(shè)備操控時與站內(nèi)監(jiān)控系統(tǒng)協(xié)同聯(lián)動。變電站智能巡檢機(jī)器人巡檢系統(tǒng)提供與故處理時，通過最優(yōu)路徑規(guī)劃自動移動到目標(biāo)位置，實(shí)時顯示被操作對象的圖像信息。視頻遠(yuǎn)傳、遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)功能，實(shí)現(xiàn)變電站巡檢的遠(yuǎn)程可視化。電站機(jī)器人系統(tǒng)的統(tǒng)一協(xié)調(diào)與集中控制，為變電站無人值守模式提供技術(shù)條件。設(shè)備缺陷管理。自動生成設(shè)備紅外測溫或外觀異常報(bào)表，并自動將巡檢數(shù)據(jù)（溫度、分合狀態(tài)、儀表讀數(shù)等）和缺陷報(bào)警信息上傳到其他信息管理系統(tǒng)。變電站巡檢機(jī)器人移動平臺機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)機(jī)器人機(jī)械設(shè)計(jì)在結(jié)構(gòu)緊湊性、靈巧性及特殊性方面與一般機(jī)械設(shè)計(jì)相比具有更高的要求。結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是變電站巡檢機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，整機(jī)機(jī)械結(jié)構(gòu)、擺臂角度、驅(qū)動方式和傳動機(jī)構(gòu)等都會直接影響變結(jié)構(gòu)機(jī)器人的運(yùn)動和動力性能。然而，變電站巡檢機(jī)器人機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)除了需要滿足系統(tǒng)的技術(shù)性能外，還需要滿足經(jīng)濟(jì)性要求，即必須在滿足機(jī)器人的預(yù)期技術(shù)指標(biāo)的同時，考慮用材合理、制造安裝便捷、加工成本低及可靠性高等問題。在初始設(shè)計(jì)時，一般遵循如下的設(shè)計(jì)流程如圖4－12所示。圖4－12總體設(shè)計(jì)流程圖機(jī)構(gòu)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的主要工作，包括了機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化和虛擬樣機(jī)運(yùn)動仿真，這些內(nèi)容直接影響變電站巡檢機(jī)器人的控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、整體運(yùn)動及動力性能。其意義在于為變電站巡檢機(jī)器人的擺臂原理和合理結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)，為變電站巡檢機(jī)器人的研究提供了共性技術(shù)基礎(chǔ)和途徑，也進(jìn)一步完善了我國變電站巡檢機(jī)器人研究體系。變電站巡檢機(jī)器人目前常用的移動方式有輪式、履帶式、腿－足式等，其中以輪式和履帶式應(yīng)用最為廣泛。輪式具有結(jié)構(gòu)和控制簡單、運(yùn)行速度快、效率高等優(yōu)點(diǎn)，但一般只適用于比較平坦和堅(jiān)硬的連續(xù)地面環(huán)境，越障能力差，在松軟和泥濘地面行動能力差。腿－足式又分爬行式和步行式，爬行式是模仿爬行類昆蟲運(yùn)動的一種仿生運(yùn)動模式，一般處于靜穩(wěn)定狀態(tài)，可適應(yīng)非連續(xù)的復(fù)雜環(huán)境，但行走速度一般比較慢，且結(jié)構(gòu)較復(fù)雜；步行式是模仿哺乳類動物快速步行的一種仿生運(yùn)動模式，可適應(yīng)非連續(xù)的復(fù)雜環(huán)境，但高速行走時處于非靜穩(wěn)定狀態(tài)，控制系統(tǒng)和機(jī)械結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，目前還沒有實(shí)用化。本節(jié)主要以輪式和履帶式兩種不同的移動方式進(jìn)行介紹。輪式移動方式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)輪式機(jī)器人移動平臺如圖4－13、圖4－14臺支柱用來放置云臺，云臺中設(shè)置有攝像機(jī)及紅外檢測設(shè)備。底盤整體采用鋁制合金材料，在不降低強(qiáng)度的前提下，最大限度的降低了整體質(zhì)量，提高續(xù)航能力。圖4－13輪式移動平臺圖4－14輪式移動平臺側(cè)視圖底盤整體將罩在ABS外殼下，在外殼與底盤連接處采用密封橡膠將接縫處壓實(shí)，其他精密連接處采用密封膠進(jìn)行密封，經(jīng)過密封處理后，平臺整體防護(hù)等級達(dá)到IP54，可在戶外環(huán)境下工作。輪式移動機(jī)器人平臺結(jié)構(gòu)簡單可靠，可完全適應(yīng)變電站土質(zhì)及水泥路面。底盤上固定有兩個獨(dú)立的直流電動機(jī)，分別驅(qū)動左右兩個驅(qū)動輪，并通過左右兩組驅(qū)動輪的差速方式來進(jìn)行轉(zhuǎn)向。履帶式移動方式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)四支臂履帶式機(jī)器人移動平臺如圖4－15所示，主要由前箱體、后箱體、行走履帶、前擺臂、后擺臂、支撐輪組及電池盒等部分組成。兩個電池盒分別安裝在箱體兩側(cè)及行走履帶中間，與前箱體通過快速電氣接口連接，可實(shí)現(xiàn)快速更換。圖4－15四支臂履帶式機(jī)器人移動平臺平臺的強(qiáng)度，使平臺具有較大的負(fù)重能力。機(jī)器人移動平臺前、后箱體和電池盒在裝配時，在動連接處采用O形圈密封，靜連接處采用密封膠進(jìn)行密封，整體防護(hù)等級達(dá)到IP64，可在雨雪天進(jìn)行室外工作。履帶式機(jī)器人移動平臺展開圖如圖4－16所示。圖4－16履帶式機(jī)器人移動平臺雙臂展開圖四支臂履帶式機(jī)器人移動平臺具有較強(qiáng)的地形環(huán)境適應(yīng)能力，由4臺直流減速電動機(jī)驅(qū)動，可在軟／硬土質(zhì)路面、水泥、瀝青、磚、冰雪、石子、草地等復(fù)雜地形環(huán)境中快速移動。兩組前、后擺臂分別由直流減速電動機(jī)通過蝸輪蝸桿減速箱驅(qū)動進(jìn)行整周轉(zhuǎn)動，可輔助機(jī)器人移動平臺跨越電纜溝、小型排水溝，翻越路邊石、不同高度路面間臺階及樓梯等。左右兩條行走履帶分別由兩臺直流減速電動機(jī)通過鏈條驅(qū)動，可實(shí)現(xiàn)前后直行、差速轉(zhuǎn)向（甚至零半徑轉(zhuǎn)向）。四支臂履帶式機(jī)器人移動平臺的行走采用2臺直流減速電動機(jī)驅(qū)動，如圖4－17所示。機(jī)器人平臺兩個前輪為驅(qū)動輪，分別由一臺電動機(jī)驅(qū)動，兩個后輪為隨動輪。機(jī)器人平臺同側(cè)驅(qū)動輪與隨動輪通過行走履帶連接起來，具有相同的圓周速度。四條擺臂履帶分別由兩個驅(qū)動輪和兩個隨動輪驅(qū)動。因此，同側(cè)的行走履帶和兩條擺臂履帶具有相同的速度。通過控制左、右行走驅(qū)動電機(jī)的轉(zhuǎn)速，可實(shí)現(xiàn)機(jī)器人平臺的前進(jìn)、后退和任意半徑的差速轉(zhuǎn)向。圖4－17機(jī)器人移動平臺驅(qū)動電動機(jī)布置圖四支臂機(jī)器人移動平臺的擺臂驅(qū)動電機(jī)布置如圖4－18所示，前端和后端的擺臂分別由直流減速電動機(jī)通過蝸輪蝸桿減速機(jī)驅(qū)動。擺臂可整周轉(zhuǎn)動，其姿態(tài)由絕對式編碼器測量。圖4－18機(jī)器人移動平臺擺臂驅(qū)動布置圖機(jī)器人移動平臺主履帶在使用一段時間以后，會產(chǎn)生塑性變形，出現(xiàn)松弛現(xiàn)象。履帶松弛以后，若不及時進(jìn)行張緊，在機(jī)器人行走時（尤其在轉(zhuǎn)向時）就可能會發(fā)生履帶從輪子上脫出而致使機(jī)器人無法正常工作的問題。為便于履帶的不定期張緊，在機(jī)器人移動平臺的兩側(cè)后軸處設(shè)置了張緊機(jī)構(gòu)，如圖4－19所示。圖4－19履帶張緊機(jī)構(gòu)四支臂履帶式移動平臺是變電站戶外環(huán)境下巡檢應(yīng)用的趨勢，其獨(dú)有的四支臂機(jī)構(gòu)，可以使其完成各種越障動作，與輪式平臺相比，大大增加了平臺的適應(yīng)性及穩(wěn)定性。運(yùn)動學(xué)模型變電站巡檢機(jī)器人沿站內(nèi)道路行走，常采用雙輪差速轉(zhuǎn)向移動平臺。由于巡檢機(jī)器人需要精確定位被觀測設(shè)備，對巡檢機(jī)器人的行走姿態(tài)的直線度和定位精度有較高的要求。以下對基于磁軌跡導(dǎo)航方式的雙輪差速轉(zhuǎn)向巡檢機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動學(xué)建模，分析機(jī)器人幾何尺寸、傳感器位置及相關(guān)參數(shù)變化對機(jī)器人運(yùn)行姿態(tài)及定位精度的影響。在輪式機(jī)器人運(yùn)動學(xué)模型中，機(jī)器人姿態(tài)傳感器（磁傳感器）簡化為兩個，兩個磁傳感器對稱于機(jī)器人縱向軸線安裝。整個機(jī)器人本體結(jié)構(gòu)模型定義如圖4－20所示。圖4－20機(jī)器人運(yùn)動結(jié)構(gòu)示意圖機(jī)器人左右兩輪輪距定義為W；AB為磁傳感器陣列CD在機(jī)器人兩輪轉(zhuǎn)動中心連線上的投影，且AB∥CD、EF⊥AB、EF⊥CD；兩磁傳感器分別安裝于C點(diǎn)和D點(diǎn)，AB長度和CD長度相等均為2l；EF為機(jī)器人縱向軸線，E為機(jī)器人運(yùn)動中心，F(xiàn)為磁傳感器陣列中心，EF長度定義為d。機(jī)器人運(yùn)行時所需位置姿態(tài)則定義在平面直角坐標(biāo)系中，機(jī)器人運(yùn)動學(xué)模型的遞推形式如下其中，θ為機(jī)器人運(yùn)行方向與y軸夾角。，s和s分別為機(jī)器人第k個控制周期內(nèi)左右兩lkrk輪運(yùn)行距離。機(jī)器人穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)假定初始狀態(tài)時，機(jī)器人磁傳感器陣列中有一個傳感器為有信號狀態(tài)（檢測范圍，即在磁軌跡正上方，下同），機(jī)器人縱向軸線與路徑的初始夾角為α（與路徑夾角，下同），機(jī)器人以固定的轉(zhuǎn)彎半徑R（機(jī)器人運(yùn)行速度v和差速Δv由R＝v／ω＝W×v／Δv可知，在W固定的情況下R恒定，其中W為機(jī)器人輪距）時機(jī)器人與路徑夾角設(shè)為β，接下來機(jī)器人將以β為初始角度，以固定的轉(zhuǎn)彎半徑R（傳感器對應(yīng)的差速控制量相等但符號相反）機(jī)器人運(yùn)動中心E與傳感器陣列中心F程開始時的初始狀態(tài)一般可有如圖4－21所示兩種情況。圖4－21機(jī)器人運(yùn)動調(diào)整示意圖圖4－21（a）中，機(jī)器人初始狀態(tài)時運(yùn)動中心和傳感器陣列中心位于代表磁軌跡直線的兩側(cè)，而圖4－21（b）則位于同側(cè)。機(jī)器人調(diào)整過程中，機(jī)器人沿運(yùn)動中心圓弧E1E由A1B1C1D1運(yùn)行至A2B2C2D2，并定義開始運(yùn)行時E1F1和E1E2之間的∠E2E1F1＝θ；另外∠D1G1F1＝α，∠C2G2F2＝β，且0≤α＜，0≤（1）根據(jù)圖4－21（a），由∠E2E1F1＝∠E1OI＝∠E2OI＝θ，且OI⊥E1由∠JG2E2＝∠F2E2C2＝β，且F2E2⊥A2B2，得∠G2JE2＝π－∠JG2E2－∠OE2I－＝－β－（－θ）＝θ－β因?yàn)椤螱1JE1＝∠G2JE2，且∠G1JE1＝∠D1G1F1－∠E2E1F1＝αα－θ＝θ－β又因?yàn)椤螪1G1F1＝α＞θ＝∠E2E1F1，所以β＝2θ－α＜2α－α＝α上述計(jì)算可知圖4－21（a）減小，且∠G1JE1（或∠G2JE2）減小。（2）根據(jù)圖4－21（b），由∠E2E1F1＝∠E1OI＝∠E2OI＝θ，且OI⊥E⊥A2B2，得∠G2JE2＝∠C2G2F2－∠JE2G2＝β－［－（－θ）］＝β－θ因?yàn)椤螱1JE1＝∠G2JE2，且∠G1JE1＝∠E2E1F1－∠D1G1F1＝θθ－α＝β－θ又因?yàn)椤螪1G1F1＝α＜θ＝∠E2E1F1，所以β＝2θ－α＞2α－α＝α上述計(jì)算可知，圖4－21（b）斷增大，且∠G1JE1（或∠G2JE2）減小。機(jī)器人運(yùn)行過程中，機(jī)器人與路徑夾角變化的最終傾向于使E1E2與G1G2α＝β＝θ，之后當(dāng)新的調(diào)整過程開始時，機(jī)器人運(yùn)動中心總是位于磁軌跡上。由圖4－21（a）和圖4－21（b）可得，每次調(diào)整過程開始時機(jī)器人運(yùn)動中心據(jù)磁軌跡距離E1H可得當(dāng)E1H＝0時，機(jī)器人與路徑夾角滿足另外，該式也可直接根據(jù)穩(wěn)定狀態(tài)下機(jī)器人與路徑位置關(guān)系得到。即機(jī)器人穩(wěn)定運(yùn)行時所處狀態(tài)與磁傳感器陣列中心與磁傳感器距離L和傳感器陣列距機(jī)器人運(yùn)動中心距離D相關(guān)，L越小、D越大，機(jī)器人運(yùn)動姿態(tài)越穩(wěn)定，定位精度也越高。變電站巡檢機(jī)器人檢測系統(tǒng)熱像儀和拾音器等傳感器采集數(shù)據(jù)，由機(jī)器人智能分析系統(tǒng)對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動分人檢測系統(tǒng)示意圖如圖4－22所示。圖4－22變電站巡檢機(jī)器人檢測系統(tǒng)示意圖全方位預(yù)置位云臺全方位預(yù)置位云臺具有水平和垂直兩個旋轉(zhuǎn)自由度，水平旋轉(zhuǎn)角度為360°，垂直旋轉(zhuǎn)角度為－20°～＋90°（可90°仰視）。云臺采用抗干擾優(yōu)化控制電路，IPIP67，可適應(yīng)變電站室外強(qiáng)電磁環(huán)境和惡劣天氣條件。云臺控制系統(tǒng)包括直流伺服電動機(jī)、角度傳感器、硬件限位和云臺控制板等4部分，實(shí)現(xiàn)云臺水平和垂直運(yùn)動時的驅(qū)動、位置反饋、行程保護(hù)和系統(tǒng)控制，圖4－23為云臺控制系統(tǒng)示意圖。由于變電站占地面積大且設(shè)備密集，行駛在道路上所巡檢機(jī)器人與被觀測設(shè)備的距離可達(dá)數(shù)十米。為達(dá)到檢測效果，要求云臺定位精度高（通常應(yīng)小于0.01°）且支持大預(yù)置位（不少于1024個），安裝于云臺上的可見光檢測設(shè)備應(yīng)具備較大的光學(xué)變焦倍數(shù)（通常應(yīng)30倍以上）。根據(jù)變電站巡檢機(jī)器人工作環(huán)境及被監(jiān)測設(shè)備的特點(diǎn)，一般采用全方位高精度多預(yù)置位云臺。全方位預(yù)置位云臺承載可見光、紅外、聲音等檢測儀器，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)設(shè)備的快速和準(zhǔn)確定位，以及對大范圍的全景觀察。圖4－23云臺控制系統(tǒng)云臺視覺伺服系統(tǒng)圖像。由于機(jī)器人導(dǎo)航定位精度、行進(jìn)姿態(tài)偏差和云臺預(yù)置位定位精度等誤差的綜合影情況調(diào)整云臺位置。視覺伺服概述視覺伺服是指利用從圖像中提取的視覺信息特征，參與機(jī)器人目標(biāo)定位的控制決策，進(jìn)行機(jī)器人末端執(zhí)行器的位置閉環(huán)控制的行為。按照機(jī)器人依賴信息的不同，視覺伺服系統(tǒng)分為基于位置的視覺伺服系統(tǒng)和基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)兩大類。依據(jù)所采用攝像機(jī)數(shù)目的不同，視覺伺服系統(tǒng)又可分為單目視覺伺服系統(tǒng)、雙目視覺伺服系統(tǒng)及多目視覺伺服系統(tǒng)?；谖恢玫囊曈X伺服系統(tǒng)。基于位置的視覺伺服系統(tǒng)，對圖像進(jìn)行處理后計(jì)算出目標(biāo)相對于攝像機(jī)和機(jī)器人的位姿（位置和姿態(tài)），4－24所示。圖4－24基于位置的視覺伺服系統(tǒng)基于位置的視覺伺服系統(tǒng)的可以直接在三維空間中對執(zhí)行結(jié)構(gòu)進(jìn)行控制，符合常規(guī)控制方式。通過視覺系統(tǒng)立體重構(gòu)和系統(tǒng)標(biāo)定，建立視覺系統(tǒng)與機(jī)器人執(zhí)行機(jī)構(gòu)的關(guān)系。但基于視覺的三維信息重構(gòu)，計(jì)算復(fù)雜度較高，而且系統(tǒng)對攝像機(jī)的標(biāo)定精度要求較高，在實(shí)際應(yīng)用過程中需要解決的問題較多。于目標(biāo)圖像特征與期望圖像特征之間的差異。系統(tǒng)的運(yùn)動控制流程如圖4－25所示。圖4－25系統(tǒng)的運(yùn)動控制圖基于圖像信息獲取機(jī)器人行動末端的控制信號的關(guān)鍵在于創(chuàng)建二者之間的映射關(guān)系，這種映射關(guān)系一般表示為雅克比矩陣，也有學(xué)者將其表示為敏感矩陣。雅克比矩陣表示的具體含義為：假設(shè)機(jī)器人具有n個自由度，伺服的目標(biāo)值以m特征來定義。機(jī)器人工作空間中的一個點(diǎn)使用n維向量表示為q＝［q1，q2］T；機(jī)器人手臂末端在笛卡爾坐標(biāo)系中位置的p維向量表示為：r＝［r1，r2，…，rp］T；圖像特征空間一點(diǎn)的m維向量表示為f＝［f1，f2，…，fm］T由操作手末端到工作空間的速度變換關(guān)系為操作手末端位置的改變導(dǎo)致圖像參數(shù)的變化，通過攝像機(jī)透視投影映射關(guān)系，可獲得圖像特征空間與操作手末端位置空間的變換關(guān)系Jr，有從而有f＝Jr×q，其中Jq＝Jr×J，即Jp為調(diào)整圖像空間變化量與機(jī)器人控制空間的變換關(guān)系，定義該式為圖像雅克比矩陣。體與成像平面的距離。視覺伺服系統(tǒng)由于變電站巡檢機(jī)器人工作環(huán)境屬于室外非結(jié)構(gòu)環(huán)境，對攝像機(jī)和拍攝目標(biāo)進(jìn)行精確標(biāo)定難度大，因此變電站巡檢機(jī)器人采用基于圖像的視覺伺服系統(tǒng)，通過調(diào)整機(jī)器人位置和云臺轉(zhuǎn)動角度，可改變檢測系統(tǒng)的視角。變電站巡檢機(jī)器人視覺伺服系統(tǒng)由圖像采集系統(tǒng)、云臺系統(tǒng)、嵌入式處理系統(tǒng)三部分構(gòu)成。其中，圖像采集系統(tǒng)主要由單目攝像機(jī)、圖像數(shù)字化設(shè)備、圖像信號傳輸裝置及圖像處理模塊構(gòu)成，主要負(fù)責(zé)完成圖像數(shù)字信號的采集和傳輸。云臺系統(tǒng)由云臺控制器和云臺本體組成。嵌入式處理系統(tǒng)包括圖像預(yù)處理與分析單元，主要完成電力設(shè)備的目標(biāo)信息提取功能。云臺控制系統(tǒng)。變電站巡檢機(jī)器人在?？奎c(diǎn)進(jìn)行檢測時，可以僅通過控制云臺特征空間與伺服裝置間的雅克比矩陣，不再考慮機(jī)器人本體的位置控制。圖像特征提取。為了保證圖像偏差的魯棒性，采用基于圖像特征提取與匹配的方法來確定當(dāng)前圖像與參考圖像的像素偏差。一般采用的圖像特征有Harris角點(diǎn)、SIFT（scaleinvariantfeaturetransform）特征點(diǎn)、SURF（speedupfeatures）的位置偏差。其中SURF境。SURF行。積分圖像是對原始圖像的一種特征表示方法，它利用基于Hessian矩陣的快速檢測子提取感興趣區(qū)域，再計(jì)算Harr小波的局部響應(yīng)，并進(jìn)一步選擇框形鄰域求出特征點(diǎn)主方向，以主方向?qū)R完成旋轉(zhuǎn)不變。在主方向上建立坐標(biāo)，將特征點(diǎn)鄰域設(shè)置成4×4個字塊，統(tǒng)計(jì)每一塊的Harr小波響應(yīng)dx，dy，｜dx｜，｜dy｜的累積和，構(gòu)成了64述子，再進(jìn)行歸一化則保證了對比度不變與強(qiáng)度不變。圖像位置偏差計(jì)算。完成圖像SURF特征提取后，為獲取當(dāng)前圖像與模板圖像間像素偏移關(guān)系。系，如歐式距離、Hausdorff距離等。幅圖像的偏差。需通過計(jì)算兩視圖間的單應(yīng)矩陣（homographymatrix，下文中簡稱為H陣）來恢復(fù)全局的像素偏差dx，dy。伺服過程。圖4－25當(dāng)前采集的圖像中的目標(biāo)位置與期望的目標(biāo)位置的偏差小于一定閾值。基于圖像的視覺伺服模型，直接將控制誤差表現(xiàn)在二維圖像空間。定義當(dāng)前位置攝像機(jī)采集圖像的特征為s，目標(biāo)位置的圖像特征為s＊。由于采用基于圖像的動態(tài)移動后觀測的控制（look－after－move）模式，定義s與云臺轉(zhuǎn)動量的映射關(guān)系為：s＊＝L（s）（px，py）其中，（px，py）為（t0－t1）時刻內(nèi)的偏轉(zhuǎn)量，由上文中的基于SURF特征匹獲得的單應(yīng)矩陣給出的平移分量獲得。L（s）為t0時刻獲取的關(guān)于（px，py）的線性雅克比關(guān)系，整個伺服流程定義如下：調(diào)用云臺到達(dá)某一預(yù)置位；采集當(dāng)前圖像與模板圖像進(jìn)行比對，獲取圖像空間二維像素偏差（px，py）i；判斷（px，py）i與圖像空間像素偏差閾值Dx，Dy的大小關(guān)系，若大于，且i＝0，則執(zhí)行4）；若大于，且i＞1，則執(zhí)行5）；若大于，且若i＞max（n），則退出；若小于則退出；根據(jù)（px，py）i偏差的正負(fù)方向的反方向移動云臺單位控制量（sx，sy），調(diào)用1）計(jì)算獲得當(dāng)前時刻的L（s）；根據(jù)像素偏差和圖像雅克比矩陣，計(jì)算云臺伺服量s，若s大于最小控制精度，則轉(zhuǎn)動云臺s，重復(fù)5）；若小于云臺控制精度，則退出。順序調(diào)用1）、2），直至完成目標(biāo)精確定位。設(shè)備熱缺陷紅外檢測紅外熱成像儀紅外熱成像儀將物體發(fā)出的紅外輻射變?yōu)榭梢姷臒岱植紙D像，具有定性成像與定量測定的功能，以及較高的空間和溫度分辨率。不僅能用于非接觸式測溫，而且還可以實(shí)時顯示物體表面溫度的二維分布與變化情況，又有穩(wěn)定、可靠、測溫迅速、分辨率高、直觀、不受電磁干擾，以及信息采集、存儲、處理和分析方便等優(yōu)點(diǎn)，盡管它比紅外測溫儀等裝置的結(jié)構(gòu)復(fù)雜、價格貴、功耗大，但在電力設(shè)備監(jiān)測中仍是應(yīng)用最為廣泛。為單元探測器、多元探測器和帶有內(nèi)處理功能的探測器。常用熱像儀的工作波長為3～5μm和8～12μm。熱像儀的工作過程是把被測物體表面溫度分布借助紅外輻射信號的形收系統(tǒng)依次掃過各空間單元，并將各空間單元的信號再組合成整個景物空間的圖像。因次使接收系統(tǒng)對景物空間做二維掃描。于是，接收系統(tǒng)按時間先后依次接收二維空間中各景物單元信息，該信息經(jīng)放大處理后變成一維時序信號，該信號再與同步信號合成后送到顯示器，顯示出完整的景物熱圖像。紅外檢測的變電站設(shè)備在紅外診斷技術(shù)應(yīng)用的初期階段，因?yàn)槭艿礁鞣矫婕夹g(shù)的限制，紅外檢測技術(shù)只是能夠用來對一些簡單裸露的過熱接頭檢測。但是，伴隨著人們對于電力設(shè)備的故障紅外檢測技術(shù)比較深入的研究，還有對于高壓電氣設(shè)備內(nèi)部的故障發(fā)熱，傳熱分析和模擬試驗(yàn)的研究，各種各樣的高壓電器的不同故障的發(fā)熱熱場分布和表面的紅外熱像的特征被逐漸的了解。后來，只要是內(nèi)部故障發(fā)熱都可以在外部含有溫度響應(yīng)故障的條件下，采用紅外診斷技術(shù)進(jìn)行故障診斷。變壓器、斷路器、套管、避雷器、電壓式互感器、電容式互感器、電流互感器、電纜接頭、電纜終端等進(jìn)行有效檢測。圖4－26為部分設(shè)備的紅外圖像。紅外診斷技術(shù)紅外診斷技術(shù)是一種先進(jìn)有效的檢測技術(shù)，通過紅外熱成像診斷可以在設(shè)備帶電狀態(tài)下，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備缺陷，指導(dǎo)檢修和檢驗(yàn)檢修質(zhì)量，從而保證電力設(shè)備安全運(yùn)行。在實(shí)際工作中紅外檢測診斷分析方法一般有：表面溫度判斷法、同類比較法、圖像特征判斷法、相對溫差判斷法、檔案分析法、實(shí)時分析法。表面溫度判斷法。主要使用于電流致熱型和電磁效應(yīng)引起的發(fā)熱設(shè)備。根據(jù)測得的設(shè)備溫度值，對照DL／T664—2008件、負(fù)荷大小進(jìn)行分析判斷，來確定設(shè)備的熱缺陷，如圖4－27所示。這種方法能比較直觀地判斷出設(shè)備的故障，條件是設(shè)備的溫度較高，所判斷出的故障一般都要及時處理。圖4－26紅外熱圖（a）斷路器紅外圖；（b）電容器紅外圖；（c）交流場龍門架引線接頭紅外圖；（d）避雷器紅外圖圖4－27紅外熱圖報(bào)警同類比較法。根據(jù)同組設(shè)備、同類設(shè)備之間對應(yīng)部位的溫差進(jìn)行比較分析。這差相差幾度，就可以判斷出設(shè)備已經(jīng)存在缺陷。圖像特征判斷法。主要適用于溫升比較小的電壓致熱設(shè)備，如電壓互感器、避視場，以便進(jìn)行分析判斷。相對溫差判斷法。相對溫差δ為2比的百分?jǐn)?shù)，用公式表示為δ＝（t2－t1）／（t2－t0式中 δ——相對溫差；t2——發(fā)熱點(diǎn)溫度；t1——正常相對應(yīng)溫度；t0——環(huán)境溫度。理論及試驗(yàn)證明與相對接觸電阻的相對偏差非常接近，δ型設(shè)備，特別是溫升高于10℃的小負(fù)荷電流致熱設(shè)備，可以降低小負(fù)荷缺陷的漏判率。檔案分析法。分析同一設(shè)備不同時期的檢測溫度場，找出設(shè)備致熱的參數(shù)變化，判斷設(shè)備是否正常運(yùn)行。在幾年的測溫實(shí)踐中，建立的檔案對于分析變電站測溫歷史數(shù)據(jù)有著重大的意義，通過同一設(shè)備在不同時間點(diǎn)的溫度變化曲線，可以更準(zhǔn)確地了解設(shè)備運(yùn)行情況、設(shè)備的缺陷狀態(tài)及掌握設(shè)備缺陷發(fā)展趨勢。實(shí)時分析法。在一段時間內(nèi)適用紅外熱成像儀連續(xù)檢測，觀察設(shè)備熱像和溫度能及時掌握設(shè)備在改變負(fù)荷后的運(yùn)行情況及新投產(chǎn)的設(shè)備運(yùn)行情況。設(shè)備表面溫度判斷法。是在變電站機(jī)器人巡檢中最常用的紅外熱圖診斷方法。準(zhǔn)（即基準(zhǔn)溫標(biāo)），反饋至伺服控制系統(tǒng)，控制并調(diào)節(jié)攝像機(jī)采集下一幅圖像。基于紅外熱圖檢測的電氣故障分析過程如圖4－28所示。基于圖像的設(shè)備狀態(tài)識別變電站巡檢機(jī)器人對設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)控主要包括隔離開關(guān)狀態(tài)、斷路器狀態(tài)識別、儀表讀數(shù)等，對隔離開關(guān)和斷路器狀態(tài)的識別可以實(shí)時反映當(dāng)前設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，對儀表數(shù)據(jù)的采集，進(jìn)而分析有助于監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)行情況?；趫D像的設(shè)備狀態(tài)識別主要通過模式識別、圖像處理等相應(yīng)算法，使機(jī)器人能自動識別設(shè)備的狀態(tài)。圖4－28電氣設(shè)備熱缺陷檢測過程圖像預(yù)處理巡檢機(jī)器人所采集的室外設(shè)備圖像，常因環(huán)境光照不佳或物體表面采光不均等原因，存在噪聲大、對比度不高等缺點(diǎn)，對后續(xù)圖像處理帶來不利的影響。按照其表現(xiàn)可以分為以下幾種。圖像整體灰度值低。由于采集圖像時周圍環(huán)境光照條件不佳或采集設(shè)備本身的像的整體灰度值較低。圖像局部灰度值低。圖像中某一部分由于光照不足或位于陰影區(qū)域?qū)е禄叶戎祷叶戎档偷膮^(qū)域中提取信息出現(xiàn)困難。在采集圖像中出現(xiàn)高光現(xiàn)象，改變了圖像的原始面貌。如圖4－29外光照變化及光照不均的情況下采集的開關(guān)圖像，圖4－29（a）為背光現(xiàn)象，圖4－29（b）為高光現(xiàn)象。在陰天、霧天、雨天等惡劣天氣條件下，圖像質(zhì)量嚴(yán)重退化，不僅對比度降低、模糊不清，而且彩色圖像還會出現(xiàn)嚴(yán)重的顏色偏移與失真。如圖4－30變電站巡檢機(jī)器人在霧霾天和雨天采集的設(shè)備圖像。圖4－29室外光照變化及光照不均影響的設(shè)備圖像（a）背光現(xiàn)象；（b）高光現(xiàn)象圖4－30雨、霧霾天設(shè)備圖像（a）變電站設(shè)備雨天圖像；（b）變電站霧霾天圖像為了準(zhǔn)確識別出圖像中待檢測目標(biāo)，必須對圖像進(jìn)行預(yù)處理，針對變電站設(shè)備圖像的特點(diǎn)，常用的圖像預(yù)處理方法有以下幾種?；谕瑧B(tài)濾波的光照不均圖像增強(qiáng)方法。同態(tài)濾波是把頻率過濾和灰度變換結(jié)合節(jié)。圖像f（x，y）可以用其照射分量i（x，y）與反射分量r（x，y）的乘積來表示，即同態(tài)濾波算法的依據(jù)是圖像灰度由照射分量和反射分量合成。反射分量反映圖像內(nèi)照射分量的頻譜落在空間低頻區(qū)域，反射分量的頻譜落在空間高頻區(qū)域。同態(tài)濾波處理的流程如圖4－31所示。圖4－31同態(tài)濾波過程示意圖其中，f（x，y）表示原始圖像；g（x，y）表示處理后的圖像；ln算；FFT為傅里葉變換；H（u，v）為濾波器傳遞函數(shù)，F(xiàn)FT－1為傅里葉逆變換代表指數(shù)運(yùn)算。根據(jù)圖像特性和分析需要，選用不同的濾波器傳遞函數(shù)H（u，v），以不同的方法影響傅立葉變換的高、低頻成分。濾波器是通過對高通濾波器進(jìn)行修改得到的，常用的巴特沃斯型同態(tài)濾波器的濾波函數(shù)為其中，D0為（u0，v0）＝（0，0）時D（u，v）的值，表示截止頻率。引入常數(shù)c來控制濾波器函數(shù)斜面的銳化，它在Rh和Rl之間過渡，當(dāng)Rh＞1，R1時，減小低頻和增強(qiáng)高頻，使動態(tài)范圍壓縮和對比度增強(qiáng)；D0系數(shù)場對應(yīng)的頻譜幅度對比度有關(guān)。基于暗原色先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膱D像去霧方法。暗原色先驗(yàn)?zāi)Ｐ褪且环N非常有效的、基于節(jié)信息的增強(qiáng)，又可以使圖像具有較好的色感一致性。大氣散射模型。大氣散射模型描述了霧化圖像的退化過程：式（4－8）中，I是觀測圖像的強(qiáng)度，J是景物光線的強(qiáng)度，A是無窮遠(yuǎn)處的大氣光，t稱為透射率。去霧的目標(biāo)就是從I中復(fù)原J。方程中的第一項(xiàng)J（x）t（x）叫做直接衰減項(xiàng)，A［1－t（x）］為大氣光成分。域光強(qiáng)度的最小值是很小的數(shù)。圖像J的定義式為Jc代表J的某一個顏色通道，而Ω（x）是以x為中心的一塊方形區(qū)域。經(jīng)統(tǒng)計(jì)觀察得出，Jdark的強(qiáng)度總是很低并且趨近于0。如果J是戶外無霧圖像，把Jdark稱為J的暗原色，并且把以上觀察得出的經(jīng)驗(yàn)性規(guī)律稱為暗原色先驗(yàn)。通過暗原色先驗(yàn)去霧。首先假設(shè)大氣光A透射率恒定不變。對方程（4－8）使用取最小運(yùn)算符，并同除以A，得到通過在公式（4－8）中各變量添加上標(biāo)C1表示圖像的某一個顏色通道的像素值，對三個顏色通道中分別使用最小運(yùn)算，有根據(jù)暗原色先驗(yàn)的規(guī)律，無霧自然圖像的暗原色項(xiàng)Jdark應(yīng)該接近于0，即由于Ac總為正數(shù)，導(dǎo)出把上式代入（4－12），可簡單地估算出透射率t如果徹底地移除霧的存在，圖像會看起來不真實(shí)，并且深度感會丟失。所以可以通過在方程（4－14）中引入一個常數(shù)ω（0＜ω≤1），保留一部分覆蓋遙遠(yuǎn)景物的霧由式（4－15）估計(jì)出透射率是粗略的，為了提高精度，應(yīng)用一種軟摳圖（SoftMatting）算法來完善透射率分布函數(shù)。經(jīng)完善后的透射率函數(shù)為t，基于公式（4－15）得到t～，通過求解下面的稀疏線性系統(tǒng)得到t，即λ是一個修正參數(shù)，L 是Levin提出的摳圖拉普拉斯矩陣，根據(jù)完善后的透射函數(shù)t（x），由下式計(jì)算去霧后的圖像J（x）大氣光A的估計(jì)方法為：先取暗原色Jdark中0.1%亮度最大的像素，然后取這些像素對應(yīng)在原圖中的最大值設(shè)為A的值。對于多數(shù)戶外霧化圖像，上述算法能取得非常好的效果，恢復(fù)結(jié)果去霧效果明顯色自然真實(shí)，這是因?yàn)閳D像中的大部分像素點(diǎn)都滿足暗原色先驗(yàn)，即Jdark 。通過圖32（a）、（b）和圖4－33（a）、（b）的對比可以看出，用暗原色先驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯F天圖像進(jìn)行處理，使得圖像的顏色得到很好的保持，達(dá)到了清晰化的目的，效果良好。圖4－32霧天變電站隔離開關(guān)圖像效果對比圖（a）霧天變電站隔離開關(guān)圖像；（b）圖像處理后效果隔離開關(guān)狀態(tài)識別人本身的停靠和云臺存在系統(tǒng)誤差的影響，但圖像中的設(shè)備與模板圖像仍存在一定的偏離開關(guān)區(qū)域的精確定位。近年來，尺度不變特征變換（ScaleInvariantFeatureransform，SIFT）原、圖像拼接等領(lǐng)域。圖4－33霧天變電站斷路器圖像效果對比圖（a）霧天變電站斷路器圖像；（b）圖像處理后效果刀閘狀態(tài)識別的處理步驟為：首先，選取設(shè)備的模板圖像，提取其SIFT特征，人工輔助標(biāo)記出設(shè)備區(qū)域，存入模板庫中；其次，由SIFT算子檢測待匹配圖像的特征點(diǎn)；然后，采用RANSIC算法得到待匹配圖像和模板圖像間的單應(yīng)性（Homography）矩陣，根據(jù)模板庫中標(biāo)記的設(shè)備所在區(qū)域，得到待匹配圖像的對應(yīng)區(qū)域；最后，利用圖像處理的方法進(jìn)行狀態(tài)的識別。SIFT特征向量的生成。1）尺度空間的生成。利用一組連續(xù)的高斯卷積核與原圖像進(jìn)行卷積生成的。將相鄰尺度的圖像相減就可以得到一組高斯函數(shù)差分DoG（differenceofGaussian）圖像D（x，y，σ），搜索局部極值點(diǎn)，確定備選的特征點(diǎn)。其中m＝1，2…s，k＝21／s，D（x，y，mσ）表示相鄰尺度的DoG圖像。2）SIFT特征向量生成。一幅圖像SIFT特征向量的生成算法總共包括4步。度。對比度的關(guān)鍵點(diǎn)和不穩(wěn)定的邊緣響應(yīng)點(diǎn)，以增強(qiáng)匹配穩(wěn)定性、提高抗噪聲能力。使算子具備旋轉(zhuǎn)不變性。式（4－20）和式（4－21）分別為（x，y）處梯度的模值和方向。其中L為每個關(guān)鍵點(diǎn)所在的尺度。關(guān)鍵點(diǎn)為中心取8×8的窗口，如圖4－34所示，左部分的中央黑點(diǎn)為當(dāng)前關(guān)鍵點(diǎn)的位置，范圍。然后在每4×4的小塊上計(jì)算8個方向的梯度方向直方圖，繪制每個梯度方向的累加值，即可形成一個種子點(diǎn)，圖4－35右部分所示。此圖中一個關(guān)鍵點(diǎn)由2×2共4成，每個種子點(diǎn)有8個方向向量信息。這種鄰域方向性信息聯(lián)合的思想增強(qiáng)了算法抗噪聲的能力，同時對于含有定位誤差的特征匹配也提供了較好的容錯性。圖4－34由關(guān)鍵點(diǎn)鄰域梯度信息生成特征向量SIFT特征向量的匹配。特征向量的匹配過程，主要有兩個步驟：生成圖像的SIFT特征向量后，采用兩幅圖像中關(guān)鍵點(diǎn)特征向量的歐氏距離作為相似性判定度量。取源圖像（模板圖像）I1中的某個關(guān)鍵點(diǎn)，并找出其與待匹配圖像I2歐氏距離最近的前兩個關(guān)鍵點(diǎn)。在這兩個關(guān)鍵點(diǎn)中，如果最近的距離除以次近的距離小于設(shè)定的閾值，則接受這一對匹配點(diǎn)。得到兩幅圖像的特征點(diǎn)的匹配關(guān)系后，兩幅圖像存在這樣的一個變換過程：H為投影變換矩陣，有［x′，y′，1］T＝H×［x，y，1］T，［x′，y′，1］，［x，y，1］分別為某組特征匹配點(diǎn)在源圖像I1和待匹配圖像I2上的像點(diǎn)坐標(biāo)。求該矩陣的8個參數(shù)至少需要4組匹配點(diǎn)。問題轉(zhuǎn)換為求解線性方程的解，即完成矩陣H的參數(shù)估計(jì)。為消除匹配過程中有可能存在的錯誤匹配點(diǎn)，采用RANSAC（random consensus）來排除外點(diǎn)（錯誤匹配點(diǎn)，Outliers），這是一種穩(wěn)健的參數(shù)估計(jì)方法，它使用隨機(jī)選擇的樣本估計(jì)參數(shù)，尋找一個對數(shù)據(jù)具有最大適應(yīng)性的解。在一定的置信概P下，M組抽樣中至少有一組數(shù)據(jù)全是內(nèi)點(diǎn)（Inliers）式中 ε——內(nèi)點(diǎn)率；m——模型參數(shù)計(jì)算過程中報(bào)需要的最小數(shù)據(jù)量，這里m＝4加采樣次數(shù)M可以提高算法找到好的參數(shù)的概率。隔離開關(guān)狀態(tài)識別。隔離開關(guān)按形狀可分為直線型、拐臂型、垂直型、剪刀型隔離開關(guān)所在位置的矩形區(qū)域和H矩陣得到隔離開關(guān)在待匹配圖像I2用Hough變換檢測直線的算法識別隔離開關(guān)的狀態(tài)。通過對機(jī)器人采集到隔離開關(guān)的可見光圖像，進(jìn)行SIFT特征點(diǎn)檢測，如圖4－35所示。圖4－35SIFT特征檢測結(jié)果（一）（a）模板圖像SIFT特征檢測結(jié)果；（b）待識別圖像SIFT特征檢測結(jié)果圖4－35SIFT特征檢測結(jié)果（二）（c）特征匹配算法流程圖如圖4－36所示。首先通過圖像配準(zhǔn)獲取隔離開關(guān)區(qū)域如圖4－37（b），對隔離開關(guān)圖像依次進(jìn)行灰度化、二值化、細(xì)化處理，處理后圖像如圖4－37（c）～所示，然后在隔離開關(guān)區(qū)域中采用Hough關(guān)狀態(tài)判別條件來識別隔離開關(guān)的狀態(tài)，其中隔離開關(guān)狀態(tài)判別條件是：圖4－36算法流程圖如果隔離開關(guān)區(qū)域內(nèi)沒有直線存在，則認(rèn)為隔離開關(guān)為“分”狀態(tài)。如果隔離開關(guān)區(qū)域內(nèi)有直線存在，則計(jì)算檢測到的直線與待匹配圖像中矩形框的態(tài)。圖4－37隔離開關(guān)識別過程（a）原始圖像；（b）子圖像；（c）灰度化及二值化；（d）細(xì)化；（e）直線過濾開關(guān)狀態(tài)識別開關(guān)狀態(tài)識別主要有兩步（見圖4－38）：圖4－38開關(guān)合狀態(tài)識別過程（a）原始圖像；（b）分合指示開關(guān)區(qū)域獲?。菏褂卯?dāng)前采集的設(shè)備圖像與預(yù)先設(shè)置的模板圖像進(jìn)行特征提取、特征匹配和H矩陣的計(jì)算，來獲得開關(guān)字符顯示區(qū)域?qū)?yīng)的矩形區(qū)域在圖像中的具體位置，獲得字符位置區(qū)域。開關(guān)分合狀態(tài)識別：獲取圖像開關(guān)區(qū)域位置后，然后利用SVM（supportmachine）等算法實(shí)現(xiàn)對分合指示的判斷。支持向量機(jī)SVM方法是在近年來提出的一種新方法。SVM方法通過一個非線性映射p把樣本空間映射到一個高維乃至無窮維的特征空間中（Hilbert空間），使得在原來的樣本空間中非線性可分的問題轉(zhuǎn)化為在特征空間中的線性可分的問題。簡單地說，就是升維和線性化。一般的升維都會帶來計(jì)算的復(fù)雜化，SVM方法巧妙地解決了這個難題：應(yīng)用核函數(shù)的展開定理，可以得到非線性映射的顯式表達(dá)式；而且，由于是在高維特征空間中建立線性學(xué)習(xí)機(jī)，所以與線性模型相比，不增加計(jì)算的復(fù)雜性，而且在某種程度上避免了“維數(shù)災(zāi)難”。儀表讀數(shù)圓形儀表圖像因拍攝角度等問題，圓形的表盤區(qū)域通常呈現(xiàn)為橢圓。實(shí)現(xiàn)儀表讀數(shù)首先要對表盤區(qū)域進(jìn)行精確定位。常用的橢圓擬合方法主要有3類：基于HOUGH變換的橢圓擬合方法、基于不變矩方法、基于最小二乘法（LeastSquareMethod，LSM）。這3二乘法改進(jìn)的橢圓檢測算法，實(shí)現(xiàn)對站內(nèi)儀表邊緣的精確定位，進(jìn)而進(jìn)行儀表指針的讀取。表盤提取。橢圓的表示方法。在二維平面坐標(biāo)系中，橢圓曲線方程的一般代數(shù)形式表示為最小二乘法擬合橢圓。將橢圓一般代數(shù)形式表示為兩個向量相乘的隱式方程其中α為（A，B，C，D，E，F(xiàn)），即系數(shù)向量，Xi＝（x2i，xiyi，y2i，xi，yi，1），因?yàn)檎`差，f（α，Xi）在點(diǎn)（xi，yi）不為零，將f（α，Xi）認(rèn)為點(diǎn)（xi，yi）到隱式方程f（α，X）的代數(shù)距離，根據(jù)最小二乘原理，曲線擬合問題可以通過將代數(shù)距離平方和最小化來實(shí)現(xiàn)。由極值原理，欲使f（A，B，C，D，E）值為最小，必有由此可得一個線性方程組，然后應(yīng)用求解線性方程組的算法（如全主元高斯消去法），結(jié)合約束條件，就可以求得方程系數(shù)A，B，C，D，E，F(xiàn)的值，最終得到橢圓方程。基于邊界的橢圓擬合。通過最小二乘法進(jìn)行橢圓擬合時，僅能得到具有最小誤差的擬合率、橢圓率、橢圓面積差等來篩選擬合所得橢圓。算法流程圖如圖4－39所示。圖4－39算法流程圖圖4－40（a）為機(jī)器人采集變電站內(nèi)油枕表圖像，圖4－40（b）為canny邊緣圖像，圖4－40（c）為不經(jīng)過條件過濾所擬合所得橢圓。由此可見，包括儲油柜邊緣也會擬合出相應(yīng)的橢圓。通過對橢圓率，擬合率，橢圓大小等條件進(jìn)行控制過濾，得到篩選后的擬合橢圓區(qū)域，正好為儲油柜表的圖像。圖4－41和圖4－42為不同類型，不同光照條件下的變電站內(nèi)的設(shè)備儀表，通過橢圓擬合改進(jìn)算法均能正確找到表盤區(qū)域。圖4－40橢圓擬合圖像（a）儲油柜表圖像；（b）canny邊緣；（c）擬合所得橢圓；（d）篩選后橢圓圖4－41強(qiáng)光照射情況下的圖像（a）儲油柜表圖像；（b）擬合橢圓圖4－42開關(guān)壓力表（a）開關(guān)壓力表圖像；（b）擬合橢圓表盤區(qū)域如圖4－43（a）所示，通過二值化、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算、Blob過濾等圖像處理算法，最終實(shí)現(xiàn)獲得指針區(qū)域的圖像如圖4－43（b）所示，對于儀表根據(jù)模板庫中標(biāo)記的指針角度與示數(shù)的關(guān)系，進(jìn)而求得儀表的示數(shù)。圖4－43儲油柜表指針提?。╝）儲油柜表表盤；（b）儲油柜表指針設(shè)備外觀異常檢測變電站設(shè)備外觀異常電力設(shè)備外觀異常識別是利用圖像處理及模式識別等相關(guān)技術(shù)，對電力設(shè)備圖像進(jìn)行檢測，通過圖像預(yù)處理，模式識別，紋理分析等技術(shù)，判斷設(shè)備的外觀異常。電力設(shè)備常見外觀異常主要包括污損、破損和異物。污損。污損是因漏油、放電痕跡等造成的設(shè)備表面存在油污或炭黑等污跡。設(shè)備圖像與模板圖像進(jìn)行紋理分析和對比，可以識別出設(shè)備污損區(qū)域。破損。破損是指設(shè)備表面有裂紋或結(jié)構(gòu)缺失。對于設(shè)備表面裂紋，在圖像上反的邊緣，可識別設(shè)備表面破損。對于設(shè)備結(jié)構(gòu)缺失，可進(jìn)行圖像分割，利用Blob法，與正常模板圖像進(jìn)行比對，如面積差別較大則可以判斷為結(jié)構(gòu)缺失。異物。異物是指電力設(shè)備上有懸掛物，如塑料袋、鳥巢等。在異物對模型影響否有異物。變電站設(shè)備外觀異常檢測方法各種異常情況的具體處理方法的選取，需要根據(jù)現(xiàn)場圖像的特征，通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行確應(yīng)的重要步驟有：圖像預(yù)處理。通常受采集設(shè)備的影響，圖像會存在或多或少的噪聲，需要對圖像進(jìn)行去噪。通過對圖像的預(yù)處理，使得圖像中待檢測設(shè)備的特征更加明顯，有助于后續(xù)處理。圖像配準(zhǔn)。一般通過角點(diǎn)、SIFT像特征進(jìn)行匹配，得到單應(yīng)矩陣，從而獲得兩幅圖像的近似對應(yīng)關(guān)系。異常區(qū)域分割。在獲得了兩幅圖像的點(diǎn)對點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系后，計(jì)算兩幅圖像的互角度等因素的影響。異常分類。首先進(jìn)行邊緣檢測，對于邊緣位置，條數(shù)差別較大的情況，可以判相差都較大的情況，可以判斷為有較大的覆蓋物，可以判斷為有異物。懸掛物識別算法由于變電站中的電力設(shè)備外觀異常通常以懸掛異物較多，下面重點(diǎn)以懸掛異物的處理過程進(jìn)行詳細(xì)介紹。圖像預(yù)處理。首先將彩色圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像。然后采用高斯平滑去除噪聲和圖來實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)。它通過一個累計(jì)分布函數(shù)來將原始圖的直方圖變換為均勻分布的形式，增加了像素灰度值的動態(tài)范圍，從而達(dá)到了增強(qiáng)圖像整體對比度的效果。特征提取和匹配。由于SIFT具有尺度和旋轉(zhuǎn)不變性，且在仿射扭曲、視角的變前述SIFT算法。圖4－44是在變電站中不同光線下拍攝的兩幅電流互感器圖像的SIFT特征。可以看出在光照角度不同的兩幅圖像檢測到的SIFT特征點(diǎn)的位置。圖4－44中圖（a）是晴天的情形，圖（b）是陰天的情形。但圖（c）TA2參考TA1的配準(zhǔn)結(jié)果和圖（d）將TA1與TA2做差的結(jié)果表明SIFT特征的光照不變性，使在圖像灰度差異較大的情況下，也能獲得相似的分布情況。圖4－44SIFT特征及差值圖像（一）（a）晴天時采集的圖像及對應(yīng)的特征點(diǎn)（TA1）；（b）陰天時采集的圖像及對應(yīng)的特征點(diǎn)（TA2）圖4－44SIFT特征及差值圖像（二）（c）配準(zhǔn)后TA2；（d）差值圖像異常區(qū)域分割。對配準(zhǔn)后的兩幅圖像進(jìn)行做差，得到兩幅圖像灰度的差值。圖4－44中（d）圖給出了兩幅沒有發(fā)生異常的圖像的差值圖像，對沒有發(fā)生變化的區(qū)域的差值較小，有異物的區(qū)域與正常的像素值比較會有較大的差異，如圖4－46套管圖像的分割結(jié)果（c）圖。發(fā)生改變的區(qū)域表現(xiàn)出像素值與正常情況的像素的偏差大小并不能提前預(yù)知，直接使用閾值的方法對異常區(qū)域進(jìn)行分割往往不能達(dá)到較好的結(jié)果。外觀異常檢測模塊通過利用MeanShift向量的自動收斂性，將差值圖像中一致的區(qū)域和發(fā)生改變的區(qū)域自動分割出來，配合判斷準(zhǔn)則，從而簡單準(zhǔn)確的將異常區(qū)域檢測出來。圖4－45無異常圖像分割結(jié)果圖4－45給出了對圖4－44中（d）圖進(jìn)行MeanShift分割的結(jié)果。可以看出，對于整體光照的影響，給出了正確的分割結(jié)果，去除了四周不重合區(qū)域，沒有檢測出任何明顯的異常。由于光照對差值圖像的影響主要有兩種：一是整體的灰度分布，二是局部的高亮區(qū)域。對于第一種情況，不同光照下的兩幅圖像的差值整體分布一致，不會對結(jié)果造成影響。對于第二種情況，有可能因?yàn)楦吡羺^(qū)域與其他區(qū)域?qū)Ρ榷容^大，在分割時被檢測出來。這種情況，可以通過顏色空間閾值的選取來去除掉。通過選擇hcolor（高色彩值能夠很好的去除高亮區(qū)域的影響，且能夠分割出對比度高的異常區(qū)域。如圖4－46所示。圖4－46套管圖像的分割結(jié)果（a）有異物圖像；（b）無異物圖像；（c）配準(zhǔn)差值圖像；（d）分割結(jié)果設(shè)備聲音異常識別聲音識別技術(shù)聲音識別本質(zhì)上是一種模式識別過程，其基本結(jié)構(gòu)原理如圖4－47所示。圖4－47聲音識別流程圖聲音識別主要包括聲音信號預(yù)處理、特征提取、特征建模、建立參考模型庫、模式匹配等幾個功能模塊。一個聲音識別系統(tǒng)主要包括訓(xùn)練和識別兩個階段，但是無論是訓(xùn)練還是識別，都需要對輸入的原始聲音進(jìn)預(yù)處理，并進(jìn)行特征提取。音的短期特性，我們可以從一段較短的音頻中提取具有代表性的參數(shù)作為基本特征。因此，在音頻分析中，通常以“短時距分析”（short－termanalysis）的結(jié)果正確與否。聲音信號是一個一維數(shù)據(jù)，沒有圖像這種二維數(shù)據(jù)提供的信息豐富，故而在聲音特征提取時，有著其固定的方式和特征表現(xiàn)。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，音頻信號時域特征提取主要注重時域音頻的波形，時域分析參數(shù)主要有：短時平均能量、過零率和線性預(yù)測系數(shù)等。而音頻信號頻域特征提取主要著重于信的頻譜特性，常用的頻域特征有：線性預(yù)測倒譜系數(shù)（linear prediction coefficients，LPCC）和Mel頻率倒譜系數(shù)（mel－frequencycepstrumMFCC）。器主要包括：高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，GMM）（Hiddenmarkovmodel，HMM）、支持向量機(jī)（supportvectormachine，SVM）、K近結(jié)點(diǎn)算法（K－nearestNeighboralgorithm，KNN）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificialneuralnetwork，ANN）等。變電站聲音異常識別在變電站中，設(shè)備的運(yùn)行情況正常的表現(xiàn)形式是多種多樣的。如油枕表、油溫表能通過其顯示的數(shù)值來反映變壓器的運(yùn)行狀態(tài)，而對于其內(nèi)部的運(yùn)行狀況，通過外部聲音的變化來進(jìn)行分析與判斷。如變壓器正常運(yùn)行時，應(yīng)發(fā)出均勻的嗡嗡聲，這是由于交流電通過變壓器線圈時產(chǎn)生的電磁力吸引硅鋼片及變壓器自身的振動而發(fā)出的響聲。如果產(chǎn)生不均勻或其他異音，都屬不正常的，如變壓器聲音比平時增大、變壓器有雜聲、變壓器有放電聲、變壓器有爆裂聲、變壓器有水沸騰聲等均屬異常聲音。然而，異常聲音能夠有效地反應(yīng)重大事故和危急情況的發(fā)生，因此，通過機(jī)器人代替人工巡視時，聲音識別模塊成為巡檢任務(wù)之一，并且異常聲音檢測的研究有著重要的實(shí)用意義。變電站環(huán)境下，發(fā)出聲音的設(shè)備主要包括變壓器、高抗，設(shè)備放電聲音等，同時聲音又受外部自然因素的影響，如風(fēng)聲、雨聲、人的說話聲、昆蟲的鳴叫聲等。由于變電站內(nèi)設(shè)備正常時的聲音具有周期性，且較為一致，與有故障的運(yùn)行聲音有一定的差別。因此可以通過聲音分析來判別變電站設(shè)備運(yùn)行是否正常。變電站聲頻數(shù)據(jù)是通過裝載于電力巡檢機(jī)器人上的拾音器進(jìn)行采集的，并通過視頻服務(wù)器完成聲音信號的A／D轉(zhuǎn)換和壓縮。提取采集到的聲頻數(shù)據(jù)的特征（如短時能量、短時過零率、短時自相關(guān)、頻譜、子帶特征等），建立聲音異常識別系統(tǒng)。這樣，當(dāng)巡檢機(jī)器人在巡檢時，如變壓器有異常聲音，則在后臺系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警信息，及時通知工作人員發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障，避免事故發(fā)生。練與識別模塊、數(shù)據(jù)通信模塊和數(shù)據(jù)存儲模塊五個模塊組成。基站后臺軟件系統(tǒng)負(fù)責(zé)接顯示，故障報(bào)警，數(shù)據(jù)存儲模塊，數(shù)據(jù)通信模塊。聲頻檢測系統(tǒng)通過與聲頻系統(tǒng)進(jìn)行配合，可對有異常聲音的設(shè)備進(jìn)行提前報(bào)警，避免安全事故的發(fā)生。變電站巡檢機(jī)器人定位導(dǎo)航系統(tǒng)要對準(zhǔn)待檢測電力設(shè)備，才能實(shí)現(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)的有效檢測。為保證對待檢設(shè)備的準(zhǔn)確定對機(jī)器人工程化應(yīng)用提出了挑戰(zhàn)?；诖跑壽E引導(dǎo)及RFID定位基于磁軌跡引導(dǎo)及RFID定位的導(dǎo)航定位方式具有可靠性高、抗干擾能力強(qiáng)，適應(yīng)變電站室外強(qiáng)電磁環(huán)境，在實(shí)際工程中得到廣泛的應(yīng)用。但采用該種導(dǎo)航方式時，機(jī)器人除了在識別到RFID時，其他時間無法直接得到機(jī)器人位置信息。機(jī)器人通常每次巡檢沿一條封閉的路線單向行走，因此機(jī)器人的路徑規(guī)劃成為一個難題。引導(dǎo)定位系統(tǒng)組成巡檢機(jī)器人引導(dǎo)定位系統(tǒng)安裝示意圖如圖4－48所示。該導(dǎo)航定位系統(tǒng)的工作原理為：通過磁傳感器采集機(jī)器人相對于磁軌跡的偏離信號，為機(jī)器人提供引導(dǎo)信息。通過RFID讀卡器采集RFID實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在正確的監(jiān)測點(diǎn)停車進(jìn)行設(shè)備檢測或者進(jìn)行轉(zhuǎn)彎指令等操作。圖4－48引導(dǎo)定位系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)示意圖圖4－49路口RFID定位點(diǎn)布局變電站內(nèi)磁引導(dǎo)道路設(shè)計(jì)如圖4－49所示，磁軌跡敷設(shè)在道路中間，?？繖z測點(diǎn)的RFID埋設(shè)在磁軌跡的右側(cè)（相距約20cm）。由于機(jī)器人識別到RFID標(biāo)簽后進(jìn)行平穩(wěn)停車時有一定的停車距離（＞20cm），所以在所有路口，按機(jī)器人駛?cè)敕较虻挠覀?cè)，埋設(shè)路口標(biāo)示點(diǎn)RFID（橫向距磁軌跡約20cm，縱向距道路中心點(diǎn)約50cm），路口標(biāo)示點(diǎn)RFID的埋設(shè)數(shù)量分量為：拐彎2個，丁字路口3個，十字路口4個。在每條道路的右側(cè)，按機(jī)器人巡檢時的依靠位置，埋設(shè)RFID。機(jī)器人駛?cè)肼房谧R別到RFID時，即能識別出所在的位置和行走的方向，可按路徑規(guī)劃的要求選擇直行、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)或調(diào)頭。最優(yōu)路徑規(guī)劃最優(yōu)路徑規(guī)劃解決的問題。變電站巡檢機(jī)器人沿站內(nèi)道路行走，可采用全局路以看作是對圖中節(jié)點(diǎn)和邊的遍歷，在路徑規(guī)劃的過程中，需要解決以下問題?；氐皆摴?jié)點(diǎn)。使得總路徑長度最短，并且重復(fù)節(jié)點(diǎn)的次數(shù)最少。列，再回到該節(jié)點(diǎn)。使得總路徑長度最短，并且重復(fù)節(jié)點(diǎn)的次數(shù)最少。巡檢指定設(shè)備的路徑規(guī)劃問題（順控時校核被控設(shè)備的位置）。計(jì)算從某個節(jié)點(diǎn)（或當(dāng)前位置）到另一個節(jié)點(diǎn)之間的最短連通路徑。最優(yōu)路徑規(guī)劃的算法。路徑規(guī)劃問題采用擴(kuò)展弗洛伊德（Floyd－Warshall）法對變電站拓?fù)渚W(wǎng)狀圖求解。對一個有n用n個整數(shù)（從1到n）進(jìn)行編號。把巡視路線圖的帶權(quán)鄰接矩陣W值，即第一步構(gòu)造，其中 是從vi到vj的只允許v1作為中間點(diǎn)的路徑中最短路長度。其中i，j相鄰時＝Wij，否則＝∞。第二步構(gòu)造，其中 是從vi到vj的只允許以v1，v2作為中間點(diǎn)的路徑中最短路的長度。第n步構(gòu)造，其中是從vi到vj的只允許以v1，v2，…，vn作為中間點(diǎn)的所有路徑中最短路的長度，即是從vi到vj入任何頂點(diǎn)的路徑中最短路的長度，因此D（n）即是距離矩陣。對Floyd－Warshall算法進(jìn)行分析不難發(fā)現(xiàn)，在計(jì)算迭代矩陣D（k）中的元素時，矩陣D（k）前面i－1行的元素和i行前面j－1個元素已經(jīng)全部計(jì)算出來，可以利這些新的元素來參與計(jì)算，加速迭代求解。迭代公式變?yōu)橥瑫r發(fā)現(xiàn)每次迭代都需要判斷，一般先求和再比較，求和計(jì)算次數(shù)較多，如果成立，則不需要求和比較即可判斷，否則再求和，加快了計(jì)算速度。GPS定位導(dǎo)航系統(tǒng)簡介隨著全球定位系統(tǒng)（GPS）定位技術(shù)的發(fā)展，GPS提高，差分GPS定位及實(shí)時動態(tài)測量（realtimekinematics，RTK）技術(shù)的應(yīng)用，使具備厘米級動態(tài)定位精度，在定位精度上完全滿足變電站巡檢機(jī)器人導(dǎo)航的要求。圖4－50為巡檢機(jī)器人GPS導(dǎo)航系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)中GPS基準(zhǔn)站靜止安放在空曠位置，GPS移動站則安裝于巡檢機(jī)器人本體，數(shù)據(jù)鏈路負(fù)責(zé)將GPS基準(zhǔn)站生成的差分?jǐn)?shù)據(jù)傳輸至移動站，移動站采集GPS觀測數(shù)據(jù)并結(jié)合接收到的差分?jǐn)?shù)據(jù)，計(jì)算得到移動站天線中心處厘米級定位數(shù)據(jù)。GPS導(dǎo)航控制原理機(jī)器人GPS導(dǎo)航控制可歸結(jié)為對機(jī)器人相對于當(dāng)前運(yùn)行路徑的位置偏差ΔS和航向偏差Δθ的控制。路徑的起點(diǎn)和終點(diǎn)可利用GPS移動站的靜態(tài)測量功能得到，各條路徑相互連接可以確定機(jī)器人的運(yùn)行路線，路徑點(diǎn)的順序不同所定義的機(jī)器人的運(yùn)行路線也不同，這樣機(jī)器人的運(yùn)行路線就可以靈活確定。實(shí)際導(dǎo)航時，利用GPS移動站實(shí)時輸出的高精度定位數(shù)據(jù)，由導(dǎo)航控制系統(tǒng)處理后閉環(huán)控制機(jī)器人左右兩輪速度，使其始終沿著預(yù)先設(shè)定的巡檢路線運(yùn)行。巡檢機(jī)器人導(dǎo)航控制原理如圖4－51所示。由于GPS定位數(shù)據(jù)均為WGS－84大地坐標(biāo)系下的經(jīng)緯度和高程數(shù)據(jù)，為方便GPS定位數(shù)據(jù)的處理，本文以基準(zhǔn)站GPS天線中心為坐標(biāo)原點(diǎn)，以經(jīng)過坐標(biāo)原點(diǎn)的WGS－84橢球法線為z軸，x軸和y軸分別指向東向和北向建立站心直角坐標(biāo)系，GPS在同一平面內(nèi)，因此導(dǎo)航控制計(jì)算中舍棄了所得位置坐標(biāo)在站心坐標(biāo)系中z降低了導(dǎo)航控制算法的復(fù)雜性。圖4－50GPS定位導(dǎo)航系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)示意圖圖4－51巡檢機(jī)器人導(dǎo)航控制原理如圖4－52巡檢機(jī)器人位置及航向偏差所示，已知全局坐標(biāo)系下路徑起點(diǎn)P1（x1，）和終點(diǎn)P2（x2，y2），由以下兩式即可求得機(jī)器人與行駛路徑的位置偏差ΔS偏差Δθ。圖4－52巡檢機(jī)器人位置及航向偏差其中，參與Δθ計(jì)算的角度數(shù)據(jù)取值范圍為［0，360°），ΔS和Δθ的正負(fù)反映了巡檢機(jī)器人相對于運(yùn)行路徑是偏右還是偏左。假定機(jī)器人運(yùn)行速度為v ，為了調(diào)整機(jī)器人運(yùn)行姿態(tài)，可根據(jù)計(jì)算得到的ΔS 和Δθ，分別乘以系數(shù)KS和Kθ（均為非負(fù)值，具體數(shù)值可由現(xiàn)場調(diào)試確定），器人兩輪的速度控制量增量，即最終輸出給左右兩輪的運(yùn)行速度vL和vR分別為其中，乘以系數(shù)KP是為了保證機(jī)器人可以在設(shè)定停靠點(diǎn)Pk（xP，yP）可按如下方法確定式中 d——機(jī)器人當(dāng)前位置與?？课恢弥g的距離r——設(shè)定的停靠控制范圍。如圖4－52所示，當(dāng)機(jī)器人進(jìn)入設(shè)定的?？靠刂品秶鷕后，機(jī)器人開始減速，待機(jī)器人?？空`差小于允許值ε后，機(jī)器人停止運(yùn)動。雖然RTK可使GPS動態(tài)定位精度達(dá)到厘米級，但在變電站設(shè)備區(qū)內(nèi)GPS機(jī)性遮擋和干擾，單一GPS導(dǎo)航不能滿足巡檢機(jī)器人變電站內(nèi)精確、可靠連續(xù)運(yùn)行的要求，需要考慮引入其他導(dǎo)航方式與GPS一起組成組合導(dǎo)航系統(tǒng)。GPS／DR組合導(dǎo)航定位GPS／DR組合導(dǎo)航系統(tǒng)由里程計(jì)、陀螺儀和高精度差分GPS定位傳感器組成，利用聯(lián)邦卡爾曼濾波器對GPS和航跡推算（deadreckoning，DR）數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，保證機(jī)器人在變電站內(nèi)導(dǎo)航定位的可靠性?？柭鼮V波采用了較靈活及適應(yīng)性較廣的狀態(tài)空間模型的系統(tǒng)分析法，以及遞推算小，適用于實(shí)時處理等，在導(dǎo)航定位領(lǐng)域中有卓有成效的應(yīng)用。完成。由于需要一次集中處理所有傳感器數(shù)據(jù)，因此其計(jì)算量一般較大，且不具有容錯性，而以聯(lián)邦卡爾曼濾波為代表的分散式濾波器則為解決上述問題提供了行之有效的手爾曼濾波，巡檢機(jī)器人GPS／DR導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合原理如圖4－53所示。圖4－53GPS／DR導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合原理系統(tǒng)狀態(tài)方程。GPS／DR組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)變量的定義為其中：xe、ve、ae、εe和xn、vn、an、εn標(biāo)、速度、加速度和誤差。機(jī)器人狀態(tài)估計(jì)可由下式得出，即其中：ae和an為北向和東向平均加速度，τae、τan、τεe和τεn階馬爾科夫過程時間；ωae、ωan、ωεe和ωεn是表示系統(tǒng)狀態(tài)白噪聲。GPS子濾波器。GPS局部濾波器是一個標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波器，其濾波方程為其中：we（k）和vn（k）是測量白噪聲。DR子濾波器。DR局部濾波器是一個非線性的卡爾曼濾波器，其濾波方程為陀螺儀和里程計(jì)輸出分別為其中：ε1是陀螺儀漂移誤差；ε2因此DR局部濾波器測量方程可表示為濾波器數(shù)據(jù)融合。兩個子濾波器輸出數(shù)據(jù)的融合方式為當(dāng)β1＞0.5，β2＜0.5時，濾波器輸出主要由GPS子濾波器決定，相反則由DR子濾波器決定，這樣可以通過對β1和β2進(jìn)行自動調(diào)整實(shí)現(xiàn)整個數(shù)據(jù)融合過程的自適應(yīng)性。GPS／DR組合導(dǎo)航系統(tǒng)可以有效利用GPS和DR系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)，在GPS定位情況較好時，利用GPS數(shù)據(jù)修正DR系統(tǒng)輸出；當(dāng)GPS受到較大干擾，不能精確定位的情況下，則可以利用DR系統(tǒng)輸出數(shù)據(jù)繼續(xù)控制機(jī)器人運(yùn)行，在DR系統(tǒng)初始化良好時可保證機(jī)器人設(shè)備區(qū)內(nèi)導(dǎo)航定位精度。激光定位導(dǎo)航與其他巡檢機(jī)器人定位導(dǎo)航方法相比，激光定位導(dǎo)航具有不受外界電磁干擾，可實(shí)現(xiàn)精確位置解算，無需預(yù)先在地面鋪設(shè)運(yùn)行軌跡，路徑規(guī)劃方便等優(yōu)點(diǎn)。目前，已有兩種類型的激光系統(tǒng)已在變電站巡檢機(jī)器人系統(tǒng)中進(jìn)行了測試和應(yīng)用?；谌斯ぢ窐?biāo)的激光定位導(dǎo)航激光導(dǎo)航系統(tǒng)由激光掃描器（激光器、掃描旋轉(zhuǎn)裝置）、光電信號采集儀器、導(dǎo)航控制計(jì)算機(jī)和已知位置的反光標(biāo)志組成。激光掃描器安裝在巡檢機(jī)器人上，反光標(biāo)志固定在巡檢機(jī)器人行駛路徑的周圍。激光導(dǎo)航系統(tǒng)的激光掃描器發(fā)射激光束，同時采集由固定反光標(biāo)志反射回的光束信號，并通過連續(xù)的三角幾何運(yùn)算得到機(jī)器人的坐標(biāo)位置。巡檢機(jī)器人激光導(dǎo)航系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖4－54所示。一種基于人工路標(biāo)（簡稱路標(biāo)）的定位方式，一般利用旋轉(zhuǎn)激光傳感器檢測環(huán)境中的路向。激光定位系統(tǒng)通過旋轉(zhuǎn)激光傳感器檢測周邊360°二維平面內(nèi)預(yù)先設(shè)置的路標(biāo)來計(jì)算其在全局坐標(biāo)系下的位置和方向。巡檢機(jī)器人導(dǎo)航運(yùn)行示意圖如圖4－55所示。圖4－54基于人工路標(biāo)的巡檢機(jī)器人激光定位導(dǎo)航系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖4－55導(dǎo)航運(yùn)行示意圖巡檢機(jī)器人驅(qū)動方式為差速驅(qū)動，機(jī)器人通過調(diào)整左右兩輪差速使其沿預(yù)定路線運(yùn)線運(yùn)行。激光導(dǎo)航時機(jī)器人定位精度可達(dá)1cm?；诃h(huán)境地圖的激光定位導(dǎo)航基于環(huán)境地圖的激光導(dǎo)航系統(tǒng)利用巡檢機(jī)器人自身攜帶的激光測距傳感器和里程計(jì)建立變電站大范圍、特征稀疏環(huán)境的二維地圖，再利用激光測距傳感器的觀測信息與所創(chuàng)建的地圖進(jìn)行匹配并得到機(jī)器人的定位信息（定位信息包含位置和航向），最后機(jī)器人導(dǎo)航控制系統(tǒng)利用以上定位信息導(dǎo)航機(jī)器人到達(dá)變電站內(nèi)的指定位置。巡檢機(jī)器人激光導(dǎo)航系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖4－56所示。圖4－56基于環(huán)境地圖的巡檢機(jī)器人激光定位導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4－56所示激光傳感器通過設(shè)定后可周期性的將掃描測量到的周邊環(huán)境測距信息發(fā)送至機(jī)器人工控機(jī)。機(jī)器人工控機(jī)上安裝的建圖定位軟件負(fù)責(zé)將激光測距數(shù)據(jù)與兩輪驅(qū)動器反饋的里程計(jì)信息進(jìn)行融合處理從而生成機(jī)器人運(yùn)行環(huán)境地圖，之后可利用該地圖進(jìn)行機(jī)器人的定位解算，解算得到的定位結(jié)果被發(fā)送至導(dǎo)航控制軟件，該軟件負(fù)責(zé)生成機(jī)器人運(yùn)行路徑并控制機(jī)器人沿路徑行走和?？?。建圖定位軟件按照功能被劃分為地圖創(chuàng)建模塊和定位解算模塊兩部分，其中，建圖模塊可根據(jù)預(yù)先采集的激光和里程計(jì)信息通過離線計(jì)算得到機(jī)器人運(yùn)行環(huán)境的地圖，而激光定位模塊則在機(jī)器人運(yùn)行時利用ICP－EKF算法將實(shí)時獲取的激光傳感器數(shù)據(jù)與預(yù)先創(chuàng)建的地圖進(jìn)行匹配，以獲取機(jī)器人的定位信息。地圖創(chuàng)建模塊。在變電站環(huán)境中，采用激光測距傳感器創(chuàng)建環(huán)境地圖相對于室了挑戰(zhàn)。地圖創(chuàng)建首先基于一系列最大可能的移動機(jī)器人位置、…來建立一系列與實(shí)際環(huán)最為匹配的地圖、…，同時假定、、、分別表示t及t－1時與實(shí)際環(huán)境最為匹配的局部地圖和移動機(jī)器人的最大可能的位置，mt、st分別表示t時刻可能的局部地圖及移動機(jī)器人位置，zt表示t時刻移動機(jī)器人的觀測值，ut表示t時刻移動機(jī)器人的運(yùn)動量，于是、是基于、并經(jīng)由最大邊緣概率公式求得，下當(dāng)采集到zt時，Scan－matching算法負(fù)責(zé)遍歷st空間，找出能使zt與最為匹的機(jī)器人的位置。設(shè)zt中第i個激光束落點(diǎn)在中所處柵格的概率為，則每個歷點(diǎn)的權(quán)重ω為。ω最大的遍歷點(diǎn)就是。進(jìn)而可根據(jù)及zt計(jì)算求得。4－57顯示為地圖創(chuàng)建模塊流程。圖4－57地圖創(chuàng)建模塊流程需要注意的是，由于激光測距傳感器的觀測信息和里程計(jì)的位置信息都存在誤差，為了能夠在創(chuàng)建地圖的過程中有效地處理掉這些誤差，創(chuàng)建出準(zhǔn)確的概率地圖，則需要對激光測距傳感器和里程計(jì)準(zhǔn)確建模。對于激光測距傳感器，其可以認(rèn)為是精確度非常高的傳感器，不確定性非常小，因此采用陡峭的高斯分布來表達(dá)其不確定性，而對于里程計(jì)則假定其推斷的定位信息誤差的誤差隨著運(yùn)行距離的增長呈線性增長，并以此為基礎(chǔ)確定算法執(zhí)行中機(jī)器人位置的搜索空間。按照以上方法在變動電站現(xiàn)場主變區(qū)采集到的機(jī)器人激光和里程計(jì)數(shù)據(jù)創(chuàng)建的環(huán)境地圖如圖4－58所示，其中圖4－58（a）為變電站現(xiàn)場設(shè)備區(qū)的道路圖片，圖中存在一段直線道路；圖4－58（b）為是根據(jù)原始數(shù)據(jù)得到的機(jī)器人運(yùn)行環(huán)境地圖，由于里程計(jì)誤差，該地圖無法正確表示機(jī)器人運(yùn)行環(huán)境，圖4－58（c）為通過Scan－matching算法處理得到的地圖，可以看出Scan－matching算法能夠有效地消除掉里程計(jì)的累積誤差，創(chuàng)建出了與巡檢真實(shí)運(yùn)行環(huán)境較為接近的地圖。圖4－58變電站現(xiàn)場設(shè)備區(qū)地圖（a）變電站現(xiàn)場設(shè)備區(qū)的道路；（b）基于原始數(shù)據(jù)的機(jī)器人運(yùn)行環(huán)境地圖；（c）通過Scan－matching算法處理得到的地圖定位解算模塊。定位解算部分主要采用了ICP（iterativeclosestpoint）坐標(biāo)系的位置。ICP由Besl和MCKay于1992個點(diǎn)集。盡管ICP能夠獨(dú)立的進(jìn)行機(jī)器人定位，但相關(guān)文獻(xiàn)表明ICP精準(zhǔn)的位姿估計(jì)，這是因?yàn)镮CP對于觀測噪聲等因素不夠魯棒，同時它沒有分析傳感器和地圖自身的噪聲。因此將EKF與ICP位精度。由于巡檢機(jī)器人是雙輪差速運(yùn)動且激光傳感器安裝于機(jī)器人運(yùn)動中心，此處采用的機(jī)器人運(yùn)動學(xué)模型（預(yù)測模型）為其中：uk＝［vk，wk］為控制信號，vk是機(jī)器人的直行速度，wk角速度，t為采樣周期。假定機(jī)器人位姿為X＝［xyθ］T則對應(yīng)于觀測的地圖位置為其中：φi為第i個點(diǎn)相對于機(jī)器人運(yùn)行方向的角度。通過尋找對于qi的最近障礙物點(diǎn)pi，從而建立了地圖和觀測的兩組相對應(yīng)的兩組點(diǎn)集P｛pi｝和Q｛qi｝，組點(diǎn)集的平方差距離最小，可得坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T可更新機(jī)器人位姿X＝R［xyθ］T＋T最大迭代步數(shù)。圖4－59展示了差用激光測距傳感器在二維平面下的觀測模型，根據(jù)幾何可得期望的激光束距離。圖4－59激光傳感器觀測模型根據(jù)圖4－59得到的期望觀測為因此，觀測模型為其中，k為觀測獲得時刻，h（·）為地圖和機(jī)器人位姿的非線性函數(shù)。預(yù)測模型和觀測模型一起共同描述了ZCP－EKF的算法框架，之后可帶入EKF方程即可完成機(jī)器人位置的實(shí)時解算。整個定位解算模塊流程如圖4－60所示。停障與避障為實(shí)現(xiàn)變電站巡檢機(jī)器人自主安全運(yùn)行，必須實(shí)現(xiàn)對超出其自身越障能力障礙物的檢測，當(dāng)接近障礙物后，可進(jìn)行停障或避障處理。應(yīng)用于巡檢機(jī)器人上的障礙物檢測傳感器有：超聲波傳感器、紅外PSD（positionsensitivedetector）傳感器、激光測距傳感器和視覺傳感器等。圖4－60定位解算模塊流程停障策略超聲波傳感器相對于其他傳感器在障礙物檢測上有突出的優(yōu)點(diǎn)，例如：對色彩不敏感，能夠識別深顏色的障礙物；對光照度不敏感，適于識別透明、半透明的物體（如窗戶、玻璃門等）直到障礙信號消失。紅外PSD可以彌補(bǔ)超聲波檢測存在死區(qū)的問題。與超聲傳感器相比，紅外PSD傳感器具有較高的角度分辨率，可以精確的測得障礙物出現(xiàn)的方位，并且其對障礙物檢測的反應(yīng)速度也較超聲快。雖然紅外PSD檢測距離較超聲傳感器近，但這一特性正好可以彌補(bǔ)超聲傳感器近距離檢測所存在盲區(qū)問題。通過在原有超聲傳感器陣列中添加一定數(shù)量的紅外PSD傳感器，組成超聲紅外PSD傳感器陣列，對出現(xiàn)在離機(jī)器人較遠(yuǎn)處的障礙物主要利用超聲傳感器進(jìn)行檢測，而對于出現(xiàn)在里機(jī)器人較近距離上的障礙物，則綜合利用超聲和紅外PSD信息進(jìn)行檢測。將超