基于機(jī)器人的復(fù)雜狹窄空間電纜接頭識(shí)別技術(shù)

摘要：電網(wǎng)維護(hù)中，電纜溝狹窄空間內(nèi)電纜接頭識(shí)別技術(shù)正面臨挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)探測(cè)方法在地質(zhì)復(fù)雜條件下存在局限。文章提出了基于機(jī)器人的識(shí)別技術(shù)，集成高精度傳感器與先進(jìn)算法，以克服現(xiàn)有技術(shù)的局限。機(jī)器人能實(shí)現(xiàn)狹窄空間內(nèi)電纜接頭的精確定位，提供電網(wǎng)安全管理新方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該技術(shù)在識(shí)別準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性方面表現(xiàn)優(yōu)異，識(shí)別準(zhǔn)確率超95%，導(dǎo)航成功率100%，響應(yīng)時(shí)間2 s，顯著優(yōu)化了電網(wǎng)故障預(yù)防與維護(hù)效率。

關(guān)鍵詞：電纜接頭識(shí)別；機(jī)器人技術(shù)；狹窄空間；電網(wǎng)安全；傳感器集成

中圖分類號(hào)：TP242

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

電纜溝作為電纜敷設(shè)的常用方式，其狹窄的空間和復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)對(duì)電纜的后期識(shí)別和維護(hù)提出了重大挑戰(zhàn)^［1-3］。一旦電纜敷設(shè)完成，其接頭位置的識(shí)別變得尤為困難，導(dǎo)致數(shù)字地圖的構(gòu)建和電纜路徑管理工具的科學(xué)性受限^［4］?，F(xiàn)有技術(shù)（包括時(shí)域反射法、聲磁探測(cè)法、電磁探測(cè)和地下雷達(dá)技術(shù)）在狹窄空間內(nèi)的應(yīng)用受到多種因素的制約，如電阻變化微小、靈敏度不足、地質(zhì)干擾等，使得這些技術(shù)難以滿足深層電纜溝中接頭的準(zhǔn)確識(shí)別。

1 機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 機(jī)器人硬件架構(gòu)

在設(shè)計(jì)機(jī)器人硬件架構(gòu)時(shí)，重點(diǎn)考慮其在狹窄空間的機(jī)動(dòng)性、穩(wěn)定性以及對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力。機(jī)器人主體采用模塊化設(shè)計(jì)，包括移動(dòng)平臺(tái)、傳感器模塊、數(shù)據(jù)處理單元和通信接口。移動(dòng)平臺(tái)由多個(gè)可旋轉(zhuǎn)的輪子組成，以實(shí)現(xiàn)在狹窄空間內(nèi)的靈活轉(zhuǎn)向和穩(wěn)定移動(dòng)。

傳感器模塊集成高清攝像頭、激光雷達(dá)（LiDAR）、紅外傳感器和電磁場(chǎng)傳感器，用于實(shí)時(shí)收集環(huán)境數(shù)據(jù)和電纜接頭的特征信息。數(shù)據(jù)處理單元搭載高性能計(jì)算芯片，負(fù)責(zé)傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分析。通信接口則負(fù)責(zé)將處理結(jié)果傳輸至遠(yuǎn)程控制中心，以確保操作人員能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控機(jī)器人狀態(tài)和識(shí)別結(jié)果。

1.2 傳感器集成

機(jī)器人系統(tǒng)的傳感器集成是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜狹窄空間電纜接頭識(shí)別的關(guān)鍵。集成的傳感器套件包括但不限于高清攝像頭、激光雷達(dá)（LiDAR）、紅外傳感器和電磁場(chǎng)傳感器。高清攝像頭負(fù)責(zé)捕捉電纜的圖像信息，而LiDAR則用于生成環(huán)境的三維地圖，為機(jī)器人提供精確的空間定位。紅外傳感器能夠檢測(cè)電纜表面的溫度分布，輔助識(shí)別接頭的熱點(diǎn)區(qū)域。電磁場(chǎng)傳感器則利用電纜接頭處的磁場(chǎng)變化進(jìn)行識(shí)別。

傳感器數(shù)據(jù)的融合通過(guò)一個(gè)多傳感器數(shù)據(jù)處理單元完成，該單元采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)融合算法，確保從各個(gè)傳感器收集的數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地反映電纜接頭的狀態(tài)。如表1所示列出了傳感器的主要技術(shù)參數(shù)，這些參數(shù)直接影響機(jī)器人系統(tǒng)的識(shí)別能力和精度。

1.3 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)是確保機(jī)器人在復(fù)雜狹窄空間內(nèi)高效執(zhí)行任務(wù)的核心。該系統(tǒng)由感知、決策和執(zhí)行3個(gè)主要模塊構(gòu)成。感知模塊負(fù)責(zé)收集傳感器數(shù)據(jù)，決策模塊基于算法處理數(shù)據(jù)并規(guī)劃任務(wù)路徑，執(zhí)行模塊則負(fù)責(zé)驅(qū)動(dòng)機(jī)器人按照既定路徑行動(dòng)。

感知模塊集成先進(jìn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取算法，以提高信號(hào)的信噪比并提取有用的特征信息。決策模塊采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如支持向量機(jī)（SVM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），對(duì)電纜接頭進(jìn)行分類和定位。執(zhí)行模塊則包含運(yùn)動(dòng)控制算法，以確保機(jī)器人平穩(wěn)、準(zhǔn)確地移動(dòng)至目標(biāo)位置。

T_response=T_process+T_decision+T_montion（1）

公式（1）定義控制系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間，其中T_response為系統(tǒng)從接收傳感器數(shù)據(jù)到執(zhí)行動(dòng)作的總時(shí)間，T_process為數(shù)據(jù)處理時(shí)間，T_decision為決策時(shí)間，T_montion為機(jī)器人移動(dòng)到指定位置的時(shí)間。

2 識(shí)別技術(shù)與算法

2.1 信號(hào)處理與特征提取

在復(fù)雜狹窄空間中，電纜接頭的識(shí)別依賴于精確的信號(hào)處理和特征提取技術(shù)。本節(jié)聚焦于如何從傳感器數(shù)據(jù)中提取有用信息，以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的接頭定位。信號(hào)預(yù)處理是基礎(chǔ)步驟，包括濾波和去噪，以消除環(huán)境噪聲和提高信號(hào)質(zhì)量。然后，采用傅里葉變換（FT）和短時(shí)傅里葉變換（STFT）對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻域分析，以識(shí)別電纜接頭的特征頻率成分。

特征提取環(huán)節(jié)，進(jìn)一步利用信號(hào)的時(shí)頻特性，通過(guò)計(jì)算能量譜密度、峰值頻率和頻帶寬度等參數(shù)，提取電纜接頭的獨(dú)特指紋。這些特征隨后被用于訓(xùn)練分類器，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的接頭識(shí)別。信號(hào)處理流程如圖1所示，其中清晰地描繪了從原始數(shù)據(jù)采集到特征提取的各個(gè)階段。

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法

在基于機(jī)器人的電纜接頭識(shí)別系統(tǒng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)高精度識(shí)別的關(guān)鍵。算法的核心在于從提取的特征中學(xué)習(xí)電纜接頭的模式并進(jìn)行分類。文章采用支持向量機(jī)（SVM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）2種算法。

SVM通過(guò)找到數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的最優(yōu)邊界來(lái)實(shí)現(xiàn)分類，適用于小樣本數(shù)據(jù)。CNN則利用其深度結(jié)構(gòu)有效處理圖像數(shù)據(jù)，自動(dòng)學(xué)習(xí)空間層級(jí)的特征表示，適用于復(fù)雜圖像識(shí)別任務(wù)。算法訓(xùn)練過(guò)程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型訓(xùn)練和驗(yàn)證。通過(guò)交叉驗(yàn)證方法評(píng)估模型性能，選擇最佳參數(shù)。2種算法的性能對(duì)比如表2所示，包括準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。

數(shù)據(jù)先經(jīng)過(guò)預(yù)處理和特征選擇，然后分別用于SVM和CNN的訓(xùn)練和驗(yàn)證。性能評(píng)估階段對(duì)2種算法的識(shí)別效果進(jìn)行比較，以確定最終的模型選擇。通過(guò)這種方法，機(jī)器人系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電纜接頭的高效、準(zhǔn)確識(shí)別。

2.3 機(jī)器人路徑規(guī)劃算法

在復(fù)雜狹窄的電纜溝環(huán)境中，機(jī)器人路徑規(guī)劃算法對(duì)于確保高效識(shí)別任務(wù)至關(guān)重要。該算法基于圖搜索理論，采用AI搜索算法，結(jié)合實(shí)時(shí)傳感器反饋，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)路徑的動(dòng)態(tài)規(guī)劃。AI算法通過(guò)評(píng)估從當(dāng)前位置到目標(biāo)的成本和距離，選擇最小代價(jià)路徑進(jìn)行探索。

f（n）=g（n）+h（n）（2）

算法中引入了啟發(fā)式函數(shù)h（n），用于估算從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)n到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑長(zhǎng)度，從而減少搜索空間，提高路徑規(guī)劃的效率。公式（2）定義了AI算法的代價(jià)函數(shù)f（n），它是從起始節(jié)點(diǎn)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的代價(jià)g（n）與啟發(fā)式函數(shù)h（n）的和。機(jī)器人路徑規(guī)劃的流程如圖2所示，包括從起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的路徑搜索和優(yōu)化過(guò)程。

在圖2中，機(jī)器人從起點(diǎn)出發(fā)，通過(guò)AI算法進(jìn)行節(jié)點(diǎn)搜索和評(píng)估，選擇具有最小f（n）值的節(jié)點(diǎn)作為下一步移動(dòng)的目標(biāo)，經(jīng)過(guò)路徑優(yōu)化后到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。該算法確保了機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的路徑規(guī)劃既高效又準(zhǔn)確。通過(guò)不斷迭代，機(jī)器人能夠適應(yīng)環(huán)境變化，實(shí)時(shí)更新路徑規(guī)劃，以應(yīng)對(duì)狹窄空間中的識(shí)別任務(wù)。

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測(cè)試

基于機(jī)器人的電纜接頭識(shí)別技術(shù)的具體構(gòu)建過(guò)程，包括硬件組裝、軟件開(kāi)發(fā)和集成測(cè)試。測(cè)試環(huán)節(jié)驗(yàn)證系統(tǒng)在模擬狹窄空間中的表現(xiàn)，確保技術(shù)的可行性和有效性。硬件組裝依據(jù)1.2節(jié)和1.3節(jié)中描述的傳感器集成和控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)進(jìn)行。機(jī)器人平臺(tái)配備高清攝像頭、LiDAR、紅外和電磁場(chǎng)傳感器以及必要的計(jì)算單元和通信模塊。所有硬件組件均通過(guò)精密的布局和堅(jiān)固的支架固定，確保在實(shí)際操作中的穩(wěn)定性和耐用性。

集成測(cè)試在模擬的電纜溝環(huán)境中進(jìn)行，測(cè)試機(jī)器人的導(dǎo)航能力、傳感器數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和識(shí)別算法的魯棒性。測(cè)試結(jié)果表明，機(jī)器人能夠準(zhǔn)確識(shí)別出預(yù)設(shè)的電纜接頭目標(biāo)，并且路徑規(guī)劃算法能夠有效地引導(dǎo)機(jī)器人避開(kāi)障礙物，找到最優(yōu)路徑。

表3匯總了系統(tǒng)測(cè)試的關(guān)鍵指標(biāo)，包括識(shí)別準(zhǔn)確率、導(dǎo)航成功率和響應(yīng)時(shí)間。測(cè)試結(jié)果表明，機(jī)器人在模擬的電纜溝環(huán)境中展現(xiàn)出高度的準(zhǔn)確性和可靠性。這些指標(biāo)的出色表現(xiàn)證明了所開(kāi)發(fā)的機(jī)器人系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的潛力，尤其是在電網(wǎng)維護(hù)和安全管理方面。

綜合測(cè)試結(jié)果，該系統(tǒng)展現(xiàn)出在復(fù)雜狹窄空間中進(jìn)行電纜接頭識(shí)別的高效率和準(zhǔn)確性，證明了其在實(shí)際應(yīng)用中的潛力和價(jià)值。未來(lái)的工作將集中于進(jìn)一步優(yōu)化算法，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和適應(yīng)性以及在更多樣化的環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試。

4 結(jié)語(yǔ)

本研究開(kāi)發(fā)的基于機(jī)器人的電纜接頭識(shí)別技術(shù)，利用傳感器集成、信號(hào)處理、特征提取和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在模擬電纜溝中實(shí)現(xiàn)高效識(shí)別。測(cè)試結(jié)果顯示，系統(tǒng)在識(shí)別準(zhǔn)確率、導(dǎo)航成功率和響應(yīng)時(shí)間上均達(dá)到目標(biāo)，證明了技術(shù)方案的可行性。傳感器集成為信號(hào)處理提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，特征提取算法確保了信號(hào)的準(zhǔn)確轉(zhuǎn)換，機(jī)器學(xué)習(xí)模型有效區(qū)分接頭，路徑規(guī)劃算法優(yōu)化導(dǎo)航效率。

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（編輯 沈 強(qiáng)）

Identification technology for complex narrow space cable joints based on robot

HUANG Mingqian

（Hainan Power Grid Corporation Qionghai Power Supply Bureau， Danzhou 571700，China）

Abstract：In the maintenance of the power grid， the identification technology of cable joints in narrow spaces of cable trenches faces challenges. Traditional detection methods have limitations in complex geological conditions. This paper proposes a robot based recognition technology that integrates high-precision sensors and advanced algorithms to overcome the limitations of existing technologies. Robots achieve precise positioning of cable joints in narrow spaces， providing a new solution for power grid safety management. The experiment shows that the technology performs excellently in recognition accuracy and stability， with a recognition accuracy rate of over 95%， a navigation success rate of 100%， a response time of 2 seconds， significantly optimizing the efficiency of power grid fault prevention and maintenance.

Key words：cable joint identification; robotics; narrow space; power grid safety; sensor integration