基于结构约束的架空输电线路巡线机器人障碍识别

巡线机器人沿相线行走时必须探测识别各种障碍，并根据障碍类型规划越障行为．针对220 kV架空输电线路的结构特点，利用视觉传感器，设计了基于结构约束的障碍识别算法．算法利用图像的边缘信息，采用改进的基于存在概率图的圆/椭圆检测方法和分层决策机制，以减少自然环境中光线变化和机器人运动对识别质量的影响，满足了巡线机器人的实时越障要求．实验室模拟线路和实际线路实验结果表明，算法能可靠地识别出复杂背景中的防震锤、悬垂线夹和耐张线夹等障碍物．     

高压输电线路巡线机器人障碍物视觉检测识别研究

障碍物的检测识别与定位是高压输电线路自主巡线机器人中的关键技术之一.针对220 kV单分裂输电线路的结构特点,提出了一种基于视觉传感器的障碍物检测识别方法.首先,对采集的图像进行膨胀、腐蚀和高斯平滑等处理,以减少图像噪声;然后,利用Otsu算法对Canny算子进行改良来提取图像边缘,以减少光线变化带来的影响;最后,提取边缘图像中某些图形基元并施加结构约束,实现障碍物的检测识别.大量的试验研究表明,该方法能有效地检测识别高压输电线路的导线、防震锤、悬垂绝缘子和耐张绝缘子等结构物.     

基于Adaboost的架空输电线路巡线机器人障碍识别

巡线机器人沿电力线行走时必须探测和识别各种障碍物,同时根据障碍类型规划越障行为。文章提出了一种基于Adaboost算法的架空输电线路巡线机器人障碍物识别方法。Adaboost是一个构造准确分类器的学习方法,它把一簇弱分类器通过一定的规则结合成为一个强分类器,再把这些强分类器级联成为一个快速、准确的分类器。实验结果证明了该方法的可行性。     

基于小波矩的高压输电线路除冰机器人障碍智能视觉识别方法

针对220 kV 单分裂线路的结构特点,提出了一种基于小波矩的障碍物智能视觉识别方法．该方法采用 Ostu 算法二值化图像,采用小波模极大值算法提取图像边缘．通过提取障碍物边缘图像的小波矩,来得到一组局部 最优的小波矩特征值,并在此基础上用小波神经网络进行障碍物的识别与分类．实验结果表明：所提出的方法能有 效地识别高压输电线上的防震锤、悬垂线夹、耐张线夹等障碍物,并具有比普通3 层BP 神经网络方法更高的精度 和更快的收敛速度．     

高压巡线机器人穿越耐张杆塔的程序实现

通过对高压输电线路中耐张杆塔部分的电磁场进行理论和试验分析,根据电磁场的分布规律对导航电磁传感器的布置进行试验研究,提出了相应的控制对策,根据对策编制控制程序;通过传感器测定紧耐张线夹的压接部分离夹爪的距离,实现了机器人在三维空间的定位和夹紧,完成自主穿越耐张杆塔;试验表明采用传感器补偿算法的控制程序,巡线机器人自主穿越耐张杆塔障碍是可行的。     

巡线定位技术在机器人大赛中的应用

定位技术是实现参赛机器人在比赛场地执行下一步指令的基础。根据大赛场地的特点,设计了巡线传感器和基于PID算法的巡线算法,利用场地中经纬交叉的引导线作为主要定位依据,并结合行走电机的码盘,提出了"整数加小数"的思想来实现机器人在场地中的精确定位。实际测试中,该方法得到了机器人的准确的位置信息,实验证明了该方法的合理性和可行性。     

架空电力线路巡线机器人的研究综述

回顾了国内外架空电力线路巡线机器人的研究现状 ,分析了几种巡线机器人的结构特点及存在的问题 ,详细探讨了巡线机器人避障、工作电源及线路故障探测等关键技术 .最后 ,展望了架空线路巡线机器人的发展趋势和应用前景 .     

除冰机器人的多传感器高效融合障碍测距方法研究

障碍物测距是高压输电线路自主除冰机器人的关键技术之一;针对220 kV输电线路除冰机器人的结构特点,提出了一种基于障碍物距离信息融合检测方法;首先根据障碍物分布情况设计了除冰机器人多传感器检测系统的结构,建立了障碍物信息融合系统模型.然后根据障碍物信息状态模型的非线性特点,对传感器获取的异步测量数据进行同步处理,再应用改进的多传感器信息进行滤波和融合,并与单个传感器的结果相比较,实验结果研究表明:该方法能有效地融合不同传感器的信息,具有更高的测距精度和更快的收敛速度.     

除冰机器人的多传感器融合障碍测距方法研究

障碍物测距是高压输电线路自主除冰机器人的关键技术之一。针对220 kV输电线路除冰机器人的结构特点,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的障碍物距离信息融合检测方法。首先根据障碍物分布情况设计了除冰机器人多传感器检测系统的结构,建立了障碍物信息融合系统模型。然后根据障碍物信息状态模型的非线性特点,对传感器获取的异步测量数据进行同步处理,再应用改进的扩展卡尔曼滤波对多传感器信息进行滤波和融合,并与单个传感器的结果相比较,实验结果研究表明：该方法能有效地融合不同传感器的信息,具有更高的测距精度和更快的收敛速度。     

架空输电线路巡线机器人越障视觉伺服控制

为解决巡线机器人越障问题，设计了基于图像的越障视觉伺服控制方案．采用傅里叶描述子构造了具有平移、旋转、尺度缩放及起始点不变性的轮廓形状特征向量，实现了驱动轮的识别；进而抽取图像特征和估计驱动轮—相线在图像空间中的相对位姿，并设计了带有死区的比例控制律来实现驱动轮—相线“对中”视觉伺服控制．模拟线路实验结果表明，该方案能可靠地完成巡线机器人驱动轮—相线“对中”控制任务．     

基于视觉伺服的输电线巡检机器人抓线控制

巡检机器人在自动越障时，需要完成机器人手臂的准确抓线控制。结合输电线的几何特征和摄像机成像原理，提出了一种基于单摄像机的立体视觉方法来确定输电线的位置和姿态。结合该定位方法及视觉伺服理论建立机械手抓线伺服控制模型。在自行研制的巡检机器人进行了视觉伺服抓线实验。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于彩色立体视觉的障碍物快速检测方法

Real-time obstacle detection method is a key technique for machine vision based mobile robot and au-tonomous land vehicle navigation in unstructured environments. In this paper o considering the real-time requirement for stereo matching algorithm, an adaptive color segmentation method for possible obstacle region detection is first developed based on the color feature, and a simple region based stereo matching algorithm of binocular vision for realobstacle recognition is also introduced. Obstacle detection is implemented by combining the road color adaptive seg-mentation method and region based stereovision method. Lots of experiment results show that the proposed approachcan detect obstacle quickly and effectively, and this algorithm is particularly suited for road environments in which the road is relatively flat and of roughly the same color.     

基于立体视觉的移动机器人导航算法

移动机器人立体视觉系统不仅提供三维地形图用于障碍规避和路径规划,其结果还可以用于视觉导航。以移动机器人立体视觉系统为基础,研究了基于前后两个位置上立体图对的视觉测量算法用于移动机器人的连续导航,讨论了影响导航精度的因素和改进方法;研究了基于局部和全局三维地形图的地形匹配算法用于定期校正位置误差,算法实现简便,定位精度取决于地形图精度。实验结果证明了两种方法的有效性,可以兼顾近距离和中远距离导航任务。     

基于双目视觉的无人船障碍物探测与地图构建

在无人船的巡航过程中，如何探测和躲避障碍物是必须解决的问题。由于无人船自主巡航依赖于其自身对所处环境的精确探测，而目前一般采用的超声波或雷达技术探测距离和精度较低，避障功能弱，因此需引入视觉方法来提升避障精度，并用于轨迹生成、定位或路径规划。本文为无人船搭建双目视觉系统，提出采用双目直接稀疏里程计算法构建无人船所处三维空间模型，将构建的三维点云图转化为二维网格图并标记障碍物，为避障系统进行路径规划提供障碍物数据。实验结果表明，该系统对真实河流环境进行了地图构建，并解决了水上环境构建存在的“虚拟障碍”等问题。     

基于强相似点检测快速双目立体匹配算法

立体匹配是双目视觉的一个重要分支领域,能够通过深度图还原出三维信息,但由于其计算量庞大,实时性难以得到保障。为此,提出了一种基于强相似点的快速立体匹配算法。首先,将双目图像通过对极处理,使匹配区域固定在同一水平线上,减少匹配区域;其次,对图像进行灰度转化,并将搜索范围内与待匹配点灰度值接近的点定义为强相似点,对强相似点所在块进行匹配代价计算,并得出该点最优视差,对不存在强相似点的待匹配点进行正常视差计算;最后将进行视差修正与滤波,得到最终视差图。经Middlebury算法测试平台的提供数据进行验证,结果表明在不损失精确率的前提下,该方法相对于SAD速度提高70%左右,为立体匹配算法的实际应用奠定了良好基础,在视觉导航、障碍物检测方面也有着良好的应用前景。     

双目视觉引导机器人码垛定位技术的研究

针对机器人采用示教方式码垛时所遇到的误抓取等问题,提出了一种基于双目视觉引导机器人码垛的定位方法。完成了双目标定、手眼标定以及极线校正工作,利用灰度变换与图像滤波相融合的算法对图像进行预处理,提高图像的质量。将图像的灰度级分布与立体匹配算法相结合,提高立体匹配的精度,获得更好的视差图像,对视差图像进行处理得到了码垛产品区域的中心点,然后结合平行双目系统和手眼标定的结果引导机器人对产品进行定位、码垛。实验表明：该方法可实现对产品区域中心点的精确定位,获得其坐标值,引导机器人码垛。     

一种输电线路巡检机器人越障规划方法

针对输电线路巡检机器人的局部自主与远程控制方式,提出了一种基于有限状态机的越障规划方法.将巡检机器人的越障运动过程分解成若干离散化的关键状态,建立了运动规划的有限状态机模型.采用一种基于模糊方法的产生式系统用于推理越障模式,并产生运动序列.仿真与现场实验验证了越障规划方法的正确性和有效性,该方法可应用于输电线路巡检机器人运动控制.