电力极端环境作业机器人的智能感知与控制方法研究

The project concerns the urgent needs of the power industry which relates to the national economy closely, it aims to solve the robot intelligent sensing and control problems emerging in the extreme environment of power industry. This project focuses on and tries to break through the following two key technologies: the high precision sensing and intelligent control for electric power robots, and it will also develop and test the software according to the research methods. The main research details are as following:.(1) High-precision sensing and detection methods for electric power robots, including the condenser pipe orifice localization and dirt detection methods, power transmission line obstacle detection and recognition method and electrical equipment fault identification..(2) Intelligent control methods for electric power robots, including autonomous navigation and action planning and control, such as obstacle avoidance, crossing and so on..(3) Real-time environment sensing and software platform for autonomous monitoring algorithms testing for electric power robots.

项目以关系国民经济命脉的电力工业迫切需求为应用背景，针对电力极端环境作业机器人的智能感知与控制技术难题，重点研究和突破：电力特种作业机器人的高精度感知和智能自主控制两个关键科学技术，并对所研究的方法进行软件开发与测试验证，以解决目前电力特种作业机器人难以推广应用的技术难题。项目主要研究内容为：.（1）电力特种作业机器人的高精度感知和探测方法：冷凝器的管口定位与污垢探测方法、输电线路障碍物识别方法、电力设备故障识别等环境感知方法；.（2）电力特种作业机器人的智能自主控制方法、自主导航与避障、越障行为规划控制；.（3）电力特种作业机器人的实时环境感知与自主监控算法验证软件平台。

电力工业是关系国计民生的重要基础产业和公用事业，电力的安全稳定供应，对确保经济社会又好又快发展，具有十分重要的意义。电力环境特种作业机器人作为一类在复杂、危险环境下替代人工进行作业的一类机器人，在电力行业中具有不可或缺的作用，其研究对推进电力检修维护行业向自动化、智能化发展是不可或缺的一部分。但是，目前针对电力环境特种作业机器人的相关研究主要还集中在本体机构设计、遥操作等方面，其自动化、智能化程度低。所以，研究研究电力环境特种作业机器人的智能感知与控制方法相关基础理论具有重要意义。. 本项目以电力极端环境作业机器人应用为背景，重点围绕机器人环境感知探测和智能控制两大关键科学技术，在国内外已有成果和研究基础上，重点研究电力机器人对冷凝器的管口定位与污垢探测方法、输电线路覆冰厚度和故障物类型的视觉检测与识别方法、变电站故障识别环境感知方法、电力机器人智能鲁棒控制新方法、电力机器人的远程实时监控与遥操作软件系统。最终实现电力极端环境作业机器人的自主作业与运行。. 本项目在引入立体相机和深度学习等相关技术，研究了电力特种作业机器人的高精度感知探测方法，实现了冷凝器的管口高精度定位、高压输电线路的覆冰厚度检测与故障排除、变电站刀闸状态的自动识别与校验。同时，针对电力环境下的复杂多变，研究了电力特种作业机器人的智能自主控制方法，实现了发电站探测清洗机器人的自适应鲁棒控制，结合KNN的增强学习算法实现了输电线路巡检除冰机器人的在线抓线控制。研究了基于模糊CMAC 神经网络的巡检机器人轨迹跟踪控制，利用Lyapunov 定理设计具有神经网络补偿的滑模控制器结构和神经网络的学习算法，从而保证系统的稳定性、改善系统的动态性能，实现机器人对给定轨迹的有效跟踪。. 本项目所取得的相关技术理论与方法对于提高我国在电力行业特种机器人的感知与控制技术方面具有重要的理论和应用意义，同时还可以推广应用到其它领域的特种机器人如石化、安防等。