应用门循环神经网络的电力铁塔机器人攀爬速度自动化控制方法

电力铁塔机器人攀爬速度一直难以控制，速度过快，机器人容易失去稳定性，导致其从高空掉落下来；速度过慢，则降低巡检效率。针对上述问题，提出一种应用门循环神经网络的电力铁塔机器人攀爬速度自动化控制方法。该方法通过门循环神经网络求取机器人预期攀爬速度，利用激光测速传感器采集机器人实际攀爬速度。计算预期与实际之间的差值，以此为输入，通过构建的模糊PID控制器计算控制量，实现电力铁塔机器人攀爬速度自动化控制。结果表明：与滑模控制、鲁棒控制、PID控制三种方法相比，所研究方法应用下，杰卡德系数更大，说明该方法控制下机器人攀爬速度更接近预期，控制精度更高。