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    變電站巡檢機器人軌跡糾偏控制算法研究

    2024-10-09 00:00:00胡躍旭王占宇
    電子產(chǎn)品世界 2024年9期

    關(guān)鍵詞:變電站;巡檢機器人;軌跡糾偏

    中圖分類號:TP242.6;TM63 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    0 引言

    作為電力系統(tǒng)中的關(guān)鍵節(jié)點,變電站承擔(dān)電能轉(zhuǎn)換和分配的重要任務(wù)。因此,保證變電站設(shè)備的穩(wěn)定運行是確保整個電力系統(tǒng)效率和安全的基礎(chǔ)。近年來,機器人技術(shù)在變電站的應(yīng)用逐漸增多,特別是在設(shè)備巡檢方面。使用機器人進(jìn)行巡檢可以有效減少人工作業(yè)中的安全風(fēng)險和勞動強度,提高巡檢工作的自動化和智能化水平。然而,由于變電站內(nèi)部環(huán)境復(fù)雜,存在大量電磁干擾、設(shè)備布局狹窄等情況,因此對巡檢機器人的軌跡控制系統(tǒng)提出了更高的要求[1-2]。

    在變電站的實際巡檢過程中,軌跡偏移是一個常見且棘手的問題。機器人因為定位系統(tǒng)的誤差、地面條件的不均勻或周圍設(shè)備的電磁干擾而偏離預(yù)設(shè)軌跡。這種偏移不僅影響巡檢質(zhì)量、降低設(shè)備故障的早期發(fā)現(xiàn)概率,還可能引起機器人的碰撞事故,造成設(shè)備損壞和巡檢任務(wù)的失敗[3]。因此,開發(fā)一種精確的軌跡糾偏控制算法,以確保機器人能夠在復(fù)雜環(huán)境中準(zhǔn)確、穩(wěn)定地執(zhí)行巡檢任務(wù),是目前急需解決的技術(shù)難題。本文旨在研究和開發(fā)一套高效的軌跡糾偏控制算法,以提高變電站巡檢機器人的軌跡準(zhǔn)確性和可靠性。

    1 相關(guān)技術(shù)

    1.1 機器視覺導(dǎo)航技術(shù)

    機器視覺導(dǎo)航技術(shù)是一門集成計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、信號處理及機器人學(xué)的復(fù)合學(xué)科技術(shù),旨在使機器人或自動化系統(tǒng)通過分析視覺數(shù)據(jù)來理解其所處環(huán)境,并且實現(xiàn)定位、導(dǎo)航與避障等功能。此技術(shù)的核心組成包括圖像采集設(shè)備和高級處理算法,涉及圖像去噪與對比度增強、特征提取、場景識別、深度估計和對象識別等關(guān)鍵步驟[4]。這些步驟的目的是提取圖像中的有用特征,并保持其對視角、光照變化的不變性。在處理完視覺信息后,系統(tǒng)使用同步定位與地圖構(gòu)建(simultaneouslocalization and mapping,SLAM)技術(shù)來估計機器人的位置并構(gòu)建環(huán)境地圖,同時執(zhí)行路徑規(guī)劃,即規(guī)劃一條從起點到終點的最優(yōu)或可行路徑[5]。盡管這項技術(shù)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動化、無人駕駛汽車及無人機導(dǎo)航等領(lǐng)域,其在變電站巡檢的實際應(yīng)用中仍面臨多種挑戰(zhàn),包括復(fù)雜多變的環(huán)境條件、算法實時處理效率較低等。

    1.2 SLAM技術(shù)

    SLAM 技術(shù)是一種允許機器人在未知環(huán)境中同時進(jìn)行自我定位和環(huán)境地圖構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù),是機器人導(dǎo)航和自主移動領(lǐng)域的一個重要研究方向。SLAM 技術(shù)通過集成來自機器人的各種傳感器數(shù)據(jù),特別是視覺傳感器和慣性測量單元,解決定位和地圖構(gòu)建相互依賴的問題。在SLAM 過程中,機器人首先初始化其位置,并對環(huán)境進(jìn)行粗略估計。其次,隨著機器人的移動,它會持續(xù)地收集周圍環(huán)境中的傳感器數(shù)據(jù),通過特征提取和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)識別環(huán)境中的特征點或地標(biāo),然后使用這些特征來更新其在環(huán)境中的位置以及對環(huán)境地圖的估計。SLAM 的核心算法通常包括粒子濾波、擴展卡爾曼濾波和圖優(yōu)化等方法,這些方法可以有效地處理傳感器噪聲和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中的不確定性。SLAM 技術(shù)不僅對于提高機器人在復(fù)雜環(huán)境中的導(dǎo)航能力至關(guān)重要,而且對于增強機器人執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時的自主性和效率也具有顯著影響。

    2 基于機器視覺導(dǎo)航的循線方法研究

    本文提出一種基于機器視覺導(dǎo)航的循線方法,機器視覺導(dǎo)航流程如圖1 所示。首先,使用攝像機進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,采集過程中會判斷攝像機是否對焦,若沒有對焦,則需要調(diào)整焦距。其次,將采集的圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,對圖像進(jìn)行引導(dǎo)軌線邊緣檢測和引導(dǎo)軌線中心線擬合;引導(dǎo)軌跡識別是識別并確定機器人的導(dǎo)航路徑,引導(dǎo)軌跡中心線跟蹤則負(fù)責(zé)確保機器人沿預(yù)定路徑準(zhǔn)確移動。最后,判斷圖像是否偏離中心線,若偏離中心線,則需要調(diào)整機器人左、右輪的速度差來糾正路徑偏差。

    2.1 引導(dǎo)軌線的數(shù)字圖像預(yù)處理

    RGB模型基于三原色光的疊加原理,即紅(red)、綠(green)和藍(lán)(blue)。由于RGB 模型能直接匹配顯示硬件的工作方式,因此在電腦顯示和數(shù)字成像設(shè)備中廣泛使用。在RGB 模型中,可以通過改變3 種顏色分量的強度,形成數(shù)以百萬計的顏色變化。本文所獲取的圖像同樣是RGB 圖像。

    在獲取RGB 圖像后,首先對圖像進(jìn)行灰度化處理?;叶然菍⒉噬珗D像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的過程,其目的是簡化后續(xù)處理步驟?;叶戎?G 可通過加權(quán)平均法計算得出,計算公式:

    G =0.299R+0.587G+0.114B。 ( 1)

    式中,R、G、B 分別為紅、綠、藍(lán)通道的強度。

    本文以灰度閾值為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行二值化處理,通過二值化處理,可以有效地將引導(dǎo)軌線區(qū)域與其他地面部分進(jìn)行區(qū)分,以便機器人的導(dǎo)航。

    2.2 機器人視野中心線提取

    在變電站巡檢機器人的軌跡糾偏中,道路的岔口是關(guān)鍵節(jié)點,其中直道轉(zhuǎn)為彎道的設(shè)計對于確保機器人正確導(dǎo)航至關(guān)重要。針對這一應(yīng)用場景,需要對引導(dǎo)軌線進(jìn)行精確建模。機器人視野中心線提取步驟如下。

    步驟1:利用Canny 邊緣檢測算法識別和提取圖像中的軌線邊緣。先使用高斯濾波器對圖像進(jìn)行平滑處理,減少圖像中的噪聲,再使用Sobel 算子方法計算圖像每個點處的邊緣強度和方向。

    步驟2:根據(jù)邊緣強度和方向確定引導(dǎo)軌線左、右邊界點,計算邊界中心點構(gòu)成中心點線的離散點。

    步驟3:對于直線部分,使用線性回歸擬合;對于彎道部分,使用多項式回歸擬合技術(shù)。將擬合的軌跡繪制在原始圖像上,檢查擬合軌跡是否符合實際軌線。

    2.3 機器人軌跡偏差計算

    利用全球定位系統(tǒng)(global positioning system,GPS)、慣性測量單元(inertial measurement unit,IMU) 和輪式編碼器等多種傳感器集成系統(tǒng)來獲取機器人的實時位置和姿態(tài)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)融合通常采用卡爾曼濾波器或粒子濾波器來提高位置估計的準(zhǔn)確性。計算機器人當(dāng)前位置到虛擬定標(biāo)線的最短歐氏距離(橫向偏差d)和沿軌跡的前進(jìn)偏差(縱向偏差d),橫向偏差d計算公式:

    最后,基于檢測到的偏差,通過設(shè)計和實施反饋控制算法來糾正偏差,使機器人回到預(yù)定軌跡。采用比例積分微分(proportional integral derivative,PID)控制器,根據(jù)橫向偏差調(diào)整機器人的轉(zhuǎn)向角度,計算公式:

    3 實驗結(jié)果與分析

    本文使用基于虛擬定標(biāo)線的PID 控制方法對機器人的軌跡偏差進(jìn)行了仿真和實際應(yīng)用測試,以評估控制策略的有效性。仿真結(jié)果對比如圖2 所示,通過對比仿真曲線與實際曲線,可以深入分析PID控制器在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)和調(diào)整需求。在仿真環(huán)境中,機器人具有較高的軌跡跟蹤精度,仿真曲線與虛擬定標(biāo)線幾乎重合。這表明理想環(huán)境下的PID參數(shù)配置可以有效控制機器人行為。然而,在實際應(yīng)用測試中,雖然機器人的軌跡大體遵循了預(yù)定路徑,但與仿真曲線相比,實際曲線顯示出輕微的偏差和波動。這種差異主要歸因于實際環(huán)境中的不可預(yù)見因素,如地面不平、機器人系統(tǒng)的內(nèi)部摩擦力和傳感器誤差等。因此,對PID 參數(shù)的實時調(diào)整和優(yōu)化將是未來工作的重點,以確保機器人在多變環(huán)境中的穩(wěn)定運行和高精度軌跡跟蹤。

    4 結(jié)論

    在變電站環(huán)境中,保證巡檢機器人的精確軌跡對提高巡檢效率和安全性至關(guān)重要。本文提出了一種基于虛擬定標(biāo)線的軌跡糾偏控制算法,旨在優(yōu)化機器人的導(dǎo)航精度。首先,將攝像機拍攝的圖像進(jìn)行灰度化等預(yù)處理;其次,提取視野中心線;最后,計算軌跡偏差。實驗結(jié)果表明,該算法能顯著改善機器人在復(fù)雜變電站環(huán)境中的軌跡跟蹤性能,尤其是在處理環(huán)境干擾和機械誤差方面表現(xiàn)出色。未來將進(jìn)一步探索算法的自適應(yīng)調(diào)整機制,以應(yīng)對更多變的環(huán)境因素,同時考慮集成更先進(jìn)的感知技術(shù),如深度學(xué)習(xí)技術(shù),以增強系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性和可靠性。

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