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基于视觉方法的输电线断股检测与机器人行为规划
引用本文:宋屹峰,王洪光,李贞辉,姜勇.基于视觉方法的输电线断股检测与机器人行为规划[J].机器人,2015(2):204-211,223.
作者姓名:宋屹峰  王洪光  李贞辉  姜勇
作者单位:1. 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,辽宁 沈阳 110016; 中国科学院大学,北京 100049
2. 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,辽宁 沈阳,110016
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61179049);辽宁省自然科学基金资助项目(2013020054).
摘    要:输电线维护机器人用于代替人工完成危险作业,准确的故障检测与合理的行为规划对于作业效果至关重要.针对以上需求,采用视觉方法,提出了一种基于图像特征分类的输电线断股检测方法.该方法提取边缘梯度向量作为图像特征,采用支持向量机方法进行分类运算完成线路断股检测.在断股检测的基础上,利用断股检测信息与机器人传感器测得的信息构建机器人状态向量.根据当前状态向量,结合机器人断股补修作业流程,提出了面向捋线与压接复杂作业的机器人断股补修作业行为规划方法.利用实验室模拟线路开展实验,验证了提出的输电线断股检测及行为规划方法的有效性.

关 键 词:电力机器人  断股检测  行为规划  支持向量机

Vision Based Transmission Line Broken Strand Detection and Robot Behaviour Planning
SONG Yifeng,WANG Hongguang,LI Zhenhui,JIANG Yong.Vision Based Transmission Line Broken Strand Detection and Robot Behaviour Planning[J].Robot,2015(2):204-211,223.
Authors:SONG Yifeng  WANG Hongguang  LI Zhenhui  JIANG Yong
Affiliation:SONG Yifeng;WANG Hongguang;LI Zhenhui;JIANG Yong;State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences;University of Chinese Academy of Sciences;
Abstract:
Keywords:power line robot  broken strand detection  behavior planning  SVM (support vector machine)
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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