基于智能空间的变电站机器人复合全局定位系统设计

变电站机器人对于坚强智能电网的建设具有重要意义,针对室外大范围环境下巡检机器人在没有任何初始位姿先验知识情况下通过传感器观测全局定位的问题,结合智能空间技术,本文提出了一种智能空间下基于ZigBee指纹定位与改进粒子滤波的复合全局定位系统。该方法首先利用变电站环境下已有的无线网络,通过UPnP技术将机器人接入智能空间,在智能空间中采用BP神经网络进行ZigBee指纹初步定位,然后在初定位基础上利用粒子群优化的粒子滤波算法完成精确定位。实验结果表明,本文设计的算法实现了变电站机器人与智能空间的零配置与松耦合,可有效提高初始全局定位精度并改善算法性能,缩短迭代时间。     

基于GPS/LMS信息融合的变电站巡检机器人导航控制系统

基于当前变电站应用的磁导轨配合RFID标签导航方式在实际应用中存在导航精度不高、受磁场环境影响大的问题,设计了GPS/LMS组合导航控制系统。该系统融合了GPS与LMS两种信息导航方式,实现了巡检路线的优化与准确定位,在复杂环境下增强了巡检机器人的稳定性,使得自主导航在巡检机器人身上得以实现。     

无人机巡检系统自主导航定位技术研究

该系统研究小型旋翼无人机巡检系统自主导航定位,并结合电力巡检的实际环境,设计高精度、智能化、高鲁棒性自主导航系统。通过多传感器精细滤波算法以及高效融合算法提高导航系统精度,通过神经网络等智能化工具以及复杂系统分层调度思想,从而实现导航系统智能化,通过分级滤波构架,提高系统的鲁棒性。     

UWB与IMU融合的室内动态定位算法

针对超宽带(UWB)定位易受多种噪声和非视距(NLOS)的影响产生定位误差的问题,提出了一种基于UWB与惯性测量单元(IMU)融合的室内动态定位算法。该算法首先采用扩展卡尔曼滤波算法对基于到达角度(AOA)定位方法的位置信息进行滤波,并与IMU数据进行时间同步,通过相邻时刻UWB位置信息变化速度与IMU所测量标签运动速度对比,实现对NLOS数据的识别及补偿,从而降低NLOS对定位精度的影响;然后基于改进粒子滤波算法对融合后的数据进行最优估计,以抑制噪声的干扰,最终实现对标签的准确定位。实验结果表明,所提算法采用基于AOA的定位方法可以在保证定位精度的前提下节约硬件成本;与单一使用UWB传感器的定位方案相比,所提算法可根据IMU提供的先验信息有效降低UWB的定位误差,在非视距环境下具备较高可靠性;与基于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的融合算法相比,定位精度分别提高了65.6%和56.0%;与标准粒子滤波算法相比,所提算法基于改进的粒子滤波算法运行时间缩短了42.3%。     

基于嵌入式ARM和组合滤波的巡检机器人轮速控制

巡检机器人在未来将应用到工业和生活各个领域,轮速控制系统是实现机器人自主巡检的关键环节。针对工程研发过程中遇到的问题和传统控制系统滤波方式的优缺点,设计了三种滤波相融合的机器人轮速控制系统滤波方案,并在STM32F103嵌入式ARM控制器中采用增量式PID控制算法对其进行轮速控制。实验对复合滤波器使用前后进行实物数据采样和图表对比,验证了三种滤波器的组合方案可以使巡检机器人轮速控制精度较滤波前提高至0.9%,轮速偏差均值提升至0.6 r/min。     

基于AMC算法的变电站巡检机器人地图创建与定位

变电站的设备巡检工作对于保证供电可靠性起着至关重要的作用,传统的人工巡检方式效率低,工作量大,难以取得理想的结果。机器人巡检已成为智能电网未来发展的趋势。文中研究变电站巡检机器人实时定位和地图创建(SLAM),根据巡检业务特征实现SLAM建模,提出一种基于自适应蒙特卡洛(AMC)算法的巡检机器人SLAM方法,考虑变电站实际环境动态和巡检机器人特征的复杂性,实现机器人二维地图的创建和实时定位。仿真结果表明,基于AMC的巡检机器人SLAM定位精度更高,针对不同过程噪声的抗干扰性更强,更适用于变电站巡检机器人的SLAM问题解决和实践应用。     

面向巡检机器人多源融合鲁棒定位与高逼真仿真方法

针对电网中测试巡检机器人导航定位算法存在的系统安全问题以及潜在风险,提出面向巡检机器人的多源融合鲁棒定位与高逼真仿真方法。首先,基于虚幻引擎搭建适用于导航定位算法测试的智能电网仿真平台;然后,设计基于一致性检验原理的鲁棒多源融合导航算法;最后,通过仿真实验证明智能电网仿真平台和鲁棒多源导航算法的有效性,为后续研究奠定了基础。     

架空输电线路智能机器人全自主巡检技术及应用

针对输电线路机器人巡检实用化问题,研发了机器人全自主巡检作业涉及的自主越障、自主定位、自主故障诊断与复位、自主巡检等四大关键技术,详细介绍了各项技术原理与实现方法。建立了机器人可自恢复故障、可替换故障和需修复故障等三种典型故障模式及诊断修复策略,开展了机器人户外真型线路巡检试验。首次完成了南方电网500 kV带电运行线路机器人巡检,对机器人自主巡检技术、故障诊断修复策略以及自主巡检作业流程进行了验证和考核。机器人上线单次巡检里程达到10 km以上,巡检应用取得良好效果。     

基于RFID智能巡检技术的推广应用研究

为了不断适应电网发展和三集五大管理变革,将变电运维人员尽快从烦琐、枯燥的日常设备巡视工作中解脱出来,进行其他带电测试运维工作,各地普遍开展了基于RFID智能巡检系统的应用。500 k V霸州站是冀北公司首次依据国网验收大纲,对机器人智能巡检系统进行了现场验收的项目。该系统以智能巡检机器人终端为核心,整合机器人技术、电力设备非接触检测技术、多传感器融合技术、模式识别技术、导航定位技术以及互联网技术等,能够实现全天候、全方位、全自主智能巡检和监控功能。基于磁轨道和无线射频识别(RFID)标签布置的厂区道路,可以实现智能巡检机器人的最优巡检路径选择和双向行走任务。文章既有高新技术在现场的应用研究,同时对存在的问题进行了分析,以利于后期进一步改进提升。     

高铁中继站巡检机器人定位方法的研究

由于中继站巡检机器人所处环境复杂,传统定位方法效果不理想,为此设计一种适用于高铁中继站巡检机 器人的定位方法.考虑巡检机器人的运行对机房运行的信号产生干扰,借鉴导弹飞行定位的方式,将基于惯性导航 的航迹推算和激光导航组合定位的方法应用于巡检机器人,采用交互多模卡尔曼滤波进行处理,实现巡检机器人的 精准的定位.最后仿真验证了组合定位方法的精度。     

变电站二次设备巡检的Mecanum轮式机器人精确定位与作业辨识

通过巡检机器人进行变电站二次设备的监测是提升电力设备自动化、智能化管理的重要方式,有利于保障电力工程设备的安全运行。本研究开发了一种用于变电站二次设备自动化巡检的Mecanum轮式机器人,具备自主导航定位与作业辨识的能力,可极大提升设备巡检效率及保护压板状态识别准确性。通过Mecanum轮的驱动方式实现巡检机器人在狭窄作业环境下的灵活运动与姿态调整,多轨道升降平台实现对350-1800 mm高度范围内的二次设备及压板的图像采集与状态辨识。机器人采用基于激光雷达的SLAM导航方法进行自主定位导航,并结合基于视觉的路径提取与跟踪算法进行姿态位置修正,实现在待测点位置的精确定位。同时,提出了基于颜色辨识的图像排列与状态辨识方法,针对二次设备保护压板连通状态进行识别和判断。实验结果表明,研制的变电站二次设备巡检机器人可以实现自主导航与位置精确定位,在路径跟踪过程中最大偏角和偏距分别为±3°和±8 mm。结合机器视觉与颜色辨识的压板辨识方法可以准确识别压板状态,识别准确率大于95.80%,有助于提升机器人自动化的电力巡检作业水平。     

基于SR-CKF的相对方位多机器人协同定位算法

针对单移动机器人在探索未知复杂环境时,存在鲁棒性较差、效率较低等问题以及现有多机器人协同定位算法实时性较差、数值不稳定和定位精度较差等缺陷,提出基于平方根容积卡尔曼滤波的相对方位多机器人协同定位算法。通过建立机器人运动方程和观测方程,利用相对方位作为测量值,进一步得到多机器人协同定位的动态模型。在更新过程中直接传递目标状态均值和协方差矩阵的平方根因子,降低了计算的复杂度。仿真结果表明:相比基于相对方位的EKF、UKF协同定位算法,本文提出的协同定位算法均方根误差降低了87.04%和52.10%,运行时间比UKF协同定位算法减少了1.45%,表明该算法在协同定位性能上更优越。     

基于激光信息的移动机器人定位研究

针对移动机器人在导航定位过程中,使用传统蒙特卡罗定位算法会产生粒子收敛较慢和定位精度不高,以及发生人为绑架情况后重定位效率较低的问题,给出了一种改进的粒子滤波定位方法来提高移动机器人的导航定位效率.首先,在蒙特卡罗定位算法的基础上进行改进,融入自适应区域划分的方法,保证所划区域包含更多有效信息,减少粒子的收敛时间,完成机器人初步粗定位.然后,在粒子采样和重采样阶段,使用正态分布概率模型进行粒子权重更新,实现更加快速高效地全局精定位.通过实验对比分析,所给方法与基于蒙特卡罗定位算法相比较,耗时缩短了4s,且本文的自适应蒙特卡罗定位方法,能够将定位误差保持在6cm左右,从而验证了所给方法的有效性和稳定性.     

高压巡线机器人电磁导航系统研究与设计

为提高架空高压线路故障检测效率,研究并实现了高压巡线机器人自主巡检作业新方法,即巡线机器人在PC104硬件系统和嵌入式软件系统平台上分析处理输电线图像数据对其进行故障检测。基于电磁检测的导航系统由横竖两方向多方位的电磁传感器阵列组成;PC104采用相对值检测方法,根据高压输电线路周围磁场的感应电压跟半径的反比例关系原理,比较传感器阵列输出的系列模拟电压值来判断机器人相对输电线路的姿势并识别线上障碍;针对电磁导航系统信号特点,研究MATLAB数字滤波器优化设计方法;设计出IIR滤波器对经过放大的信号进行处理,研究并实现了PC104的IIR优化算法。仿真结果和现场试验证明,基于IIR滤波的巡线机器人电磁导航系统结构简单、效果显著。     

基于kalman滤波的机器人三维视觉定位

针对三维视觉定位问题,提出了一种基于kalman滤波的机器人眼在手上视觉定位方法。利用图像的全局特征描述子—图像矩来提取目标的三维图像特征,在不标定摄像机和机器人坐标变换关系的情况下,采用kalman滤波估计算法对图像雅可比矩阵进行在线辨识,并建立图像特征反馈控制,使定位目标物体的图像坐标始终保持在图像平面的中心位置。利用MATLAB仿真软件建立了基于kalman滤波的机器人眼在手上视觉定位仿真模型,实现了机器人的三维视觉定位。实验研究表明,该方法可以使机器人到达目标位置,且定位精度较高。     

基于粒子滤波的运动机器人目标定位

机器人完成各种应用的前提是准确获知自身及运动目标的相对位置,由于机器人在运动控制的过程中自身携带的传感器获取的位置和角度信息存在误差,会导致移动机器人在目标定位过程中出现误差。为提高定位的准确性,提出了基于相对定位的方法,建立目标运动的相对运动模型,并基于观测距离和角度的测量方程运用粒子滤波方法对运动目标进行定位,实验与仿真结果表明,在不同强度的非高斯噪声影响下,粒子滤波算法都能够有效的对其进行定位,且具良好的精度。     

基于信号统计模型的变电站半遮挡融合定位方法

变电站存在建筑遮挡和电磁干扰等问题,这导致传统的基于电磁波定位的人员管控方法精度快速下滑。为避免因单传感器定位精度劣化而导致的电力安全管控效率降低问题,研究基于多源信息融合的巡检人员位置估计技术至关重要,而现有融合定位方法大多难以在地图信息未知的条件下鲁棒地选择传感器融合策略,因此文中提出一种基于卫星和近超声信号特征分析的融合定位方法,仅依靠信号统计特征实现环境信息判别并自适应选取融合策略。首先,利用多传感器信号特征统计模型构建指纹库,并基于t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)降维算法和密度峰值聚类(density peaks clustering, DPC)算法处理指纹库数据。其次,依据聚类结果搭建反向传播(back propagation, BP)神经网络,将信号环境特征与卡尔曼滤波器的参数映射。最后,使用神经网络输出优化基于卡尔曼滤波的多源定位切换模型,形成自适应的融合定位方法。利用真实变电站半遮挡环境采集数据进行实验,结果表明,相较于未知环境信息、已知环境信息的融合定位方法,所提出的方法在地图信...     

基于改进RBPF的变电站巡检机器人建图方法研究

为解决传统粒子滤波(Rao-Blackwellized Particle Filter, RBPF)巡检机器人建图方法在非结构化环境中计算精度低、计算量大等问题,文章提出一种基于点云匹配的改进RBPF变电站巡检机器人建图方法。基于RBPF方法设计子图构建策略,引入Adaboost学习算法识别相邻子图;针对传统点云匹配方法在拼接仅有部分重合的子图时,拼接精度低的现象,将NDT和ICP算法相结合,设计匹配算法,求解子图间相对位姿。然后,根据子图间相对位姿,通过图优化(General Graph Optimization, G2O)算法对子图全局位姿进行优化求解,得到完整的变电站地图;采用Gazebo软件进行仿真,对不同方法的建图效果进行对比。结果表明：改进RBPF方法在变电站的复杂环境下能够降低硬件成本、提高建图精度,可以为无人值守变电站的设计提供参考。