燃煤电站输煤廊道挂轨巡检智能机器人自动巡检系统设计与实现

为了提高燃煤电站输煤廊道挂轨巡检机器人巡检系统软件和硬件部分衔接水平和运行流畅度,缩短运行延迟时间,提出燃煤电站输煤廊道挂轨巡检智能机器人自动巡检系统设计与实现。在硬件设计上,以原有的系统框架作为基础,在主控制器与驱动器之间增加一个微控制器,连接角度传感器和超声波测距传感器,在RS232协议与DHCP无线传输协议的支持下,实现系统与外部的通信以及系统内部软件与硬件之间的通信。在软件设计上,约束巡检路径的偏向角和高度,裁剪路径并平滑处理,得到最小路径,输入到自动巡检模块中,在自动巡检模式的支持下完成巡检工作。实验结果表明：设计的自动巡检系统在输煤廊道复杂环境中路径规划更合理,运行过程中延迟时间小,系统运行流程性得到了提升。     

用于输煤廊道的智能巡检机器人自动化巡视系统

为了满足电厂输煤廊道的日常巡检需求,设计用于输煤廊道的智能巡检机器人自动化巡视系统。在机器人本体上搭载高清摄像头、温度传感器、声音传感器等传感器,利用轨道传动模块保障机器人巡检过程中灵活移动,利用搭载的传感器采集输煤廊道的图像信息与环境信息。利用通信模块在输煤廊道中布置通信基站,基于通信基站构建通信网络拓扑,利用通信网络将所采集的输煤廊道巡检信息传送至监控平台。监控平台通过控制软件以及远程数据显示软件的设计,输出输煤廊道巡视结果。经测试所设计系统可以实现输煤廊道的日常巡检。     

基于多数据融合的智能定位传感器避障算法研究

在智能定位传感器内增加避障算法，可使机器人拥有自动躲避障碍的能力，该文基于多数据融合设计智能定位传感器避障算法。设置激光雷达测距和超声波测距作为多传感器障碍检测的方法，获取机器人当前位置与障碍点坐标的相对几何关系，计算机器人与障碍点位置的距离，定位路面障碍点，对2种传感器收集到的数据进行多元障碍定位信息的加权融合。设置智能机器人避障轨迹目标函数以及约束条件，设计机器人避障算法，得到基于定位传感器的机器人避障方法。实验结果表明，在简单环境及复杂环境下机器人均未与障碍物相撞。在运行轨迹中随机放置障碍物，机器人能够及时完成运行轨迹的变化。由此可见，该避障算法具备较好的应用前景，可应用于各种智能机器人中。     

复杂环境中煤矿智能机器人巡检路径动态规划

在复杂开采环境下,煤矿智能机器人往往出现移动路径规划不准确、规划效率低和规划延迟等问题.因此,提出了一种巡检路径的动态规划算法,并对传统的动态窗口算法进行了改进.将智能机器人的移速限制空间转换成二维坐标空间,通过膜间通信及内部粒子更新规则来更新粒子,使机器人以最优速度、最佳路径进行巡检.仿真结果表明,这种算法优化了机器...     

基于改进蚁群算法的电力信息网络设备智能巡检机器人路径规划方法

巡检机器人在行驶时经常会与障碍物相撞,为避免出现此类错误,基于改进蚁群算法设计电力信息网络设备智能巡检机器人的路径规划方法。建立蚁群信息素初始化结构,获取目标区域的运动矩阵,设置智能巡检机器人的运动学约束条件,基于改进蚁群算法构造机器人路径规划估价函数。通过对计算巡检机器人的巡检完成度,设计智能巡检机器人路径规划算法。实验结果显示,该路径规划方法可以完整准确地规划无障碍物的路径以及有障碍物的路径,同时对必经路线上的障碍物进行反馈。对比不同光线条件下的路径规划效果可知,光线越充足,路径规划算法的迭代次数越少,避障准确率越高。     

强磁环境下室内设备的轮式机器人自动巡检方法

强磁环境下轮式机器人难以准确定位仪表盘，导致仪表图像识别误差较大。为此，设计强磁环境下室内设备的轮式机器人自动巡检方法。建立表盘重点区域定位模型，通过二维卷积操作特征定位摄影机中影像重点区域；提取仪表图像特征，建立回归方程获取目标区域的特征点，得到排除强磁环境干扰的图像特征提取方法。设计轮式机器人巡检仪表自动识别算法，通过双向匹配法控制巡检结果的误差。实验结果表明方法对圆周指针型仪表的识别误差控制在0.5以下，可准确识别电子数字型仪表，提高仪表图像识别精度。     

基于SLAM的电厂巡检机器人导航技术实现

科技的迅速发展使得机器人在各行各业的应用越来越广泛，不同的环境中机器人承担的任务分工也不同。但由于电厂环境的复杂性，人力巡检难度日益增大。鉴于此，提出利用巡检机器人对电厂进行巡视，并利用扩展性卡尔曼滤波的SLAM算法对机器人的导航技术进行强化。结果显示，应用基于扩展卡尔曼滤波算法对巡检机器人进行仿真定位实验中，障碍物的定位都比较准确；巡检机器人共运行采样1 133次，在横、纵轴方向上的误差分别能够控制在2 m、1 m以内；利用RRT算法与DWA算法对机器人进行路径仿真实验，两种方法均能够有效地减少搜索时间，较快地寻找到最优路径选择。以上结果均显示机器人的预测路径与实际路径之间的误差较小，表明研究所提方法可以有效地提升巡检机器人的导航技术。     

应用几何理论的智能机器人路径规划仿真

路径规划是智能机器人导航的基本环节之一,具有复杂性、随机性等特点。研究应用于医疗服务系统的智能机器人,对于机器人工作环境最大的特征就是周围物体运动的复杂性和随机性。充分考虑了运动障碍物的随机性,研究了随机运动障碍物的位置分布规律,并结合其具有惯性的特点和导航需求,提出了一种应用几何理论对智能机器人运动路线进行逐步判别的直线-切线-垂线路径规划方法。经计算机仿真表明,方法是一种正确、高效、实用的算法,对研究智能机器人绕过随机运动障碍具有一定的参考价值。     

足球机器人视觉系统光强自适应算法研究

研究足球机器人比赛问题,比赛环境的光强度变化严重影响足球机器人视觉系统的识别性能.为提高机器人视觉识别率,提出了一种基于HSI颜色空间模型的光强自适应算法.算法将比赛场地划分为若干区域,利用HSI颜色空间模型可以分离环境光强度信息的特点,在比赛中动态更新所有划分区域的HSI颜色空间,提高了机器人视觉系统对光强变化的自适应能力,实现了机器人对比赛场地信息的精确辨识.因此用算法优化机器人视觉识别系统进行仿真.结果表明,在实际比赛中,算法能够有效降低环境光强度变化,大大提高了对足球机器人视觉辨识性能.     

基于TurtleBot3和ROS的楼宇智能巡检机器人

为了在公共楼宇或建筑中,利用可移动巡检机器人替代或补充传统的人工巡检,实现更加有效可靠的自动化安全管理目标.采用TurtleBot3轮式移动机器人平台,搭载激光雷达、六麦克风语音阵列、可见光摄像头、红外热像仪和环境传感器等模块,以Jetson TX2为核心控制板,以ROS(Robot Operating System,机器人操作系统)为软件平台,开发专用于楼宇安全巡检的智能机器人.该机器人具有SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建)和路径规划、语音识别、设备故障检测、环境监测和报警功能.同时,作为移动传感终端,该机器人可与智慧楼宇物联网主系统对接,具有很强的灵活性和扩展性.     

基于视觉的机器人自主定位与障碍物检测方法

针对稀疏型同时定位与地图构建（SLAM）算法环境信息丢失导致无法检测障碍物问题，提出一种基于视觉的机器人自主定位与障碍物检测方法。首先，利用双目相机得到观测场景的视差图。然后，在机器人操作系统（ROS）架构下，同时运行定位与建图和障碍物检测两个节点。定位与建图节点基于ORB-SLAM2完成位姿估计与环境建图。障碍物检测节点引入深度阈值，将视差图二值化；运用轮廓提取算法得到障碍物轮廓信息并计算障碍物凸包面积；再引入面积阈值，剔除误检测区域，从而实时准确地解算出障碍物坐标。最后，将检测到的障碍物信息插入到环境的稀疏特征地图当中。实验结果表明，该方法能够在实现机器人自主定位的同时，快速检测出环境中的障碍物，检测精度能够保证机器人顺利避障。     

基于势场路径规划的机器人同步定位与地图构建

针对特征点同时为障碍物的环境,提出一种基于势场路径规划的同步定位与地图构建算法.机器人在同步定位与地图构建的同时,利用势场原理确定机器人的运动控制律,再根据推算的控制律进行下一步的预测和状态估计.在基于势场的路径规划方法中,认定为障碍物的排斥势位的最小影响范围可调节.实验结果表明,利用所提出的算法,机器人可在特征点同时为障碍物的环境中进行同步定位与地图构建,并通过相关性能指标验证了该算法为一致性估计.     

基于激光传感器的变电站巡检机器人导航

针对变电站环境复杂,人工巡检强度大,效率低的问题,研究了基于激光雷达的巡检机器人系统。采用激光即时定位与地图构建(SLAM)算法建立环境地图,应用自适应蒙特卡洛定位(AMCL)算法结合激光以及里程计的数据进行实时定位。针对变电站环境,在地图中标定巡检坐标以及路径中的关键点,设计了全局路径规划以及点对点的导航算法。实验结果表明:巡检机器人能在室内外有效工作,室内外测试条件下的x和y方向的平均绝对误差均小于2 cm,角度的平均绝对误差均小于2°。     

高压电力廊道巡检机器人控制系统研究

定期巡检是保障高压电力廊道正常生产、安全运行的重要工作。针对电力廊道空间大、内部环境复杂、空气湿度大以及含可燃性气体的问题,设计了一种多传感器、可远程操控的智能巡检机器人,克服了时间和环境的约束,保障了巡检结果的准确性。经测试表明,该巡检机器人既可以完成巡检任务,还具有适应性强、可靠性高、控制灵活且抗干扰性高等优点。     

基于模板卷积匹配的电气指针式仪表快速检测方法

在电力系统智能运维中,特别是在基于数字孪生的变电站智能机器人巡检中,由于受周围复杂环境以及网络信号屏蔽的影响,机器人存在检测精度不高和实时性差等问题,导致不能准确检测出设备目标。利用变电站有关先验信息,如仪器仪表已知位置信息,在机器人巡检过程中,通过对已知目标的图像特征分析,利用图像几何特征信息的约束,完成智能巡检机器人在巡检过程中实现设备的准确检测。利用变电站中电气设备柜上的仪表进行识别和检测,是完成智能巡检机器人实现目标快速检测的一个关键环节。提出一种基于模板卷积匹配的电气指针仪表检测方法,通过对仪表盘进行卷积模板匹配,实现电气柜上仪表盘的精确检测,为下一步智能巡检器人的位置自校准提供必要的先验信息。实验结果表明,提出的算法具有较高的目标识别和检测精度,由于不涉及复杂的图像抽象特征计算,具有较高的计算效率。     

多个地面移动机器人建立构型空间

研究多机器人系统运动规划问题,经典的构型空间(C-space)通常用于静态障碍物并且机器人有环境全局知识的假设下.有局部传感能力的多机器人系统(MRS)不具备全局规划性能.针对上述问题,要求MRS建立C-space功能,采用环境和机器人的模型建立多边形集合,每个机器人都是自主地面移动机器人.机器人的传感范围是有限的,并能互相通讯.一种分散式的算法被提出来解决两个机器人探索环境并建立构型空间障碍的任务,两个机器人定期的交换和合并对方产生的部分构型空间障碍,直到整个构型空间障碍建立.算法类似于同时绘图与定位(CML),采用产生和合并C-space的算法进行仿真,结果表明了算法的有效性.     

蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.移动机器人路径规划是一个多目标优化问题,由于避障定位要求,传统机器人路径规划优化方法存在算法复杂、搜索空间大和效率低等难题,难以获得最优解.为了提高机器路径规划的效率和定位准确性,提出了一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法.蚁群算法的路径规划方法首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后将机器人出发点作为蚁巢位置,路径规划最终目标点作为蚁群食物源,通过蚂蚁间相互协作找到-条避开障碍物的最优机器人移动路径.仿真实验结果证明,蚁群算法的路径规划方法提高了机器人路径规划的效率,能在最短时间找到机器人路径规划最优解,且能安全避开障碍物,为优化设计提供了依据.     

煤矿巡检机器人同步定位与地图构建方法研究

针对煤矿井下无GPS环境下巡检机器人自主定位问题,研究了基于激光雷达的同步定位与地图构建方法。首先建立激光雷达观测模型和里程计预测模型,将机器人定位和地图构建的实际问题转换为概率数学模型的逻辑推理问题。同时采用自适应蒙特卡罗定位算法进行机器人实时位姿估计,提出了根据粒子权重(地图的匹配度)进行重采样的方法,以去除权重小的粒子,实现了用较少、较好粒子精确表达机器人位姿的后验概率分布,满足机器人利用传感器在栅格地图上实时定位的需求。通过对Fast-SLAM算法进行优化,减少了粒子数量,缓解了粒子耗散,提高了地图构建的精确性。实验结果表明,基于激光雷达的同步定位与地图构建方法有效解决了巡检机器人实时位姿估计和环境地图构建的问题,结合自适应蒙特卡罗定位算法和优化Fast-SLAM算法提高了机器人定位的自适应性和地图构建的精确性。     

改进蚁群算法的输电线巡检机器人避障路径规划

输电线承担着电力能源输送的关键作用,是电力系统能否稳定运行的关键。为了避免输电线故障发生,需要采用巡检机器人实时检测输电线,巡检机器人路径规划结果是影响巡检效果的主要因素,该文提出改进蚁群算法的输电线巡检机器人避障路径规划方法研究。应用激光传感器获取障碍物体相关信息,完成障碍物体的检测与建模,计算巡检机器人与障碍物体的位姿关系,推出巡检机器人避障算法。确定巡检机器人避障路径规划目标,基于狼群分配原则与中心点平滑方法改进蚁群算法,执行算法获取最佳避障路径规划结果,实现了输电线巡检机器人避障路径的规划。实验数据显示,应用提出方法获得的规划路径避障成功率最大值为96%,最佳避障路径规划迭代次数最小值为11次,充分证实了提出方法避障路径规划性能更佳。     

基于主元梯度直方图的输电线路障碍物检测

基于视觉导航的输电线路巡检机器人在智能电网和输电线路巡检中有广泛的应用。提出一种基于主元方向梯度直方图特征的快速分类检测方法用于在线障碍物检测与识别。与传统基于几何结构基元的方法相比,该方法能在不提升计算复杂度的情况下显著提升识别精度,明显改善了识别算法在野外大范围复杂背景与光照影响下的性能。实验结果表明,该方法能达到精度和速度的性能平衡。