基于改进D*Lite算法的电缆沟巡检机器人系统设计

凌志勇，唐名锋，张 康，樊绍胜，贾智伟

(1.国网株洲供电公司，湖南 株洲 412000；2.长沙理工大学 电气与信息工程学院，长沙 410014；3.电力机器人湖南省重点实验室，长沙 410014)

0 引言

地下电缆沟主要用于城市供电，还发挥着继电保护、通信等方面的重要作用[1-2]。在输电过程中甲烷、硫化氢气体等有害气体在电缆沟环境中积累，电缆外绝缘老化容易引起放电，随着时间的流逝，使得电缆沟发生爆炸、火灾的几率随时间逐步升高。尽早发现并排除这些隐患对电力系统的安全运行非常重要。但是，地下电缆沟内部环境复杂，地面通常没有硬化，两侧高压线密布，空间狭小，人工巡检非常危险与困难。对必要的电缆绝缘老化破碎预防、电缆沟环境温度与有害气体检测以及积水积潮管理的带来了极大挑战。因此，采取自动导航的巡检机器人进行电缆沟状态的在线监测，对提高电力系统运行稳定性和可靠性有着至关重要的作用[3-4]。

为监测电力接头的温度，美国东部电力公司于2004年研制了名为“PCJMS”的在线监测的电缆沟系统[5]。针对地下电缆分接头温度，北京电力公司于2007年开发了远程监测系统[6]。2011年，上海交通大学研制了可以检测地下电缆隧道中的温湿度和可燃性气体浓度等的“地下电缆隧道微机综合监测装置”[7]。美国Alfredo-Vaccaro于2013年设计了一种智能电网的集成框架，将设备控制和地下电缆在线监测结合，用于电缆隧道状态数据联动控制。这些成果着眼于温度、可燃气体浓度等简单对象的在线监测，难以应对复杂的故障情形。

巡检机器人是更加实时有效地实现地下电缆沟在线监测的可行方式。2005年，美国华盛顿大学设计了集成多个传感器的“巡游者”地下电缆监测机器人，能够准确采集、识别并上传电缆沟电缆的温度以及介质损耗等信息[8]，但防水性能不佳，通信距离范围很小，持续时长很有限。2009年，上海交通大学研发了一款电缆隧道状态监测机器人[9]，但是该机器人需人工操控，体积大，不适合狭小的地下电缆沟。浙江大学于2012年合作研制了地下电缆隧道状态监测机器人[10]，拥有自主巡检功能，缺陷在于体积过大，只适合在空间比较宽阔的电缆隧道中巡检。

在地下电缆监测方面尽管已有许多卓有成效的成果，但固定监测系统的信息不全面，现有的巡检机器人存在体积过大，不适用于狭小复杂的地下电缆沟，且无法实现自动巡检等问题。本文所设计的电缆沟巡检机器人系统，外形尺寸与运动机构完全针对地下电缆沟的环境设计，具备良好的穿越能力，并且具备自动导航功能，能够实现地下电缆沟的自动巡航监测。

1 系统结构及原理

地下电缆沟内部线路巡查主要包括：地下电缆沟内部是否堆积瓦砾、垃圾；电缆表面是否破损，甚至断裂；是否存在电缆的接头位置或正常位置变形；电缆外部护套的温度是否超过规定；湿度和可燃性气体浓度是否超过标准。

地下电缆沟巡检环境带来的约束主要是地下电缆沟空间狭小，留给机器人运动的空间不超过500 mm；障碍物较多，部分区域存在上下坡。

上述巡检目标与环境约束对地下电缆沟巡检机器人提出了以下要求：

1)携带摄像头，能够观察到地下电缆沟内电力电缆的外表面情况，方便工作人员根据视觉信息判断电缆沟内部是否存在异常。

2)具备检测温湿度以及有害气体的传感器。同时能够实时反应电力电缆外表面和电缆分接头温度的设备，并且实时上传数据进行保存。

3)在电缆沟这种狭小密闭的空间能够在避开电缆线等障碍物，实现流畅行走并具备一定的爬坡能力。

综合上述的约束条件与实时环境的影响，本文的机器人总体设计布局如图1所示。

图1 电缆沟巡检机器人总体结构设计框图

2 系统硬件设计

为了满足地下电缆沟狭小复杂的内部环境对机器人体积提出的严格要求，提出了一种多关节串联结构的履带式机器人。在该设计中，驱动电机在各关节的左右两侧不对称布置，机器人的转向通过两侧电机的速度差实现。运动机构舍弃了托带轮、导向轮，只采用承重轮、行走轮和履带的组合来降低机器人高度。线路采用橡胶软管包裹进行保护。

为了排除机器人整体对避障的影响，将激光雷达放置在第一节机器人顶部，让激光雷达不会受到云台或摄像头等器件的遮挡。在第一节机器人的前方以及第三节机器人的后方各放一组高清摄像头，用于对机器人在电缆沟运动过程中观测周围环境，在第二节机器人关节顶部安装搭载摄像头的云台，各监测传感器放置云台周围。工控计算机放置于第一节机器人，STM32主控板放置于第二节机器人内部，电源模块放置在第三节机器人内部。

由于电缆沟行走环境主要以沙地以及线缆为主，为了克服行走过程中的各种摩擦力和阻力。对应的需求转矩由机器人当前速度以及加速度所需要克服的转矩力T1、T2构成。设m为机器人的重量，θ为机器人车身的整体倾斜度，g为重力加速度，a为机器人运动过程中的加速度，r为机器人驱动轮半径，那么将机器人驱动起来的最大转矩如式(1)：

T=T1+T2=mgsinθ+mar

(1)

考虑到状态检测机器人的自身重量大概为10 kg，机器人驱动轮半径为0.02 m，根据实际情况探测机器人整体倾斜角度为θ=30°，由于在电缆沟的环境下电机控制难度较高，状态机器人运动加速度不宜过快，将加速度维持在0.5 m/s2以下。通过上述式(1)可以得到最大转矩为49.15 N·m。这些转矩由机器人的三关节六电机提供，因此每个驱动电机的所需输出转矩大约为0.164 N·m。同样机器人最大速度在地下电缆沟环境中运动速度也需要限制防止造成机器人过冲现象，不超过0.5 m/s，考虑状态机器人运动速度不宜过快转换为驱动电机的转速最大为240 r/min。为降低控制难度，选用加装减速齿轮箱的ASLONG直流减速电机作为状态监测机器人的驱动电机，转矩和转速均能达到设计要求。

如图2所示，地下电缆沟状态监测机器人控制系统总体结构由远程控制界面端、工控机、电源管理系统、传感器模块、在线监测模块、驱动模块和视觉监测系统等组成，通过以太网实现远程控制界面端与主控板、机载工控机之间的通信。

图2 地下电缆沟状态监测机器人控制系统总体结构

机器人本体控制系统与机载工控机之间的通信通过以太网实现，远程控制界面端通过无线以太网对机载工控机进行控制与信息传输，包括自主避障控制指令、手动控制指令、视频图像信息、电缆沟内部环境监测信息和机器人运行状态监测信息等。

为尽量减小机器人整体的体积和重量，本系统采用STM32底层主控板和工控机构成的双CPU设计方案。底层主控板(STM32F103RTC6)是地下电缆沟状态监测机器人读取传感器数据以及驱动机器人运动硬件的核心，其主要作用为：将得到的传感器信息通过以太网的方式传递到工控机，对远程控制界面端发送的指令进行接收与解析；发送控制指令，控制机器人运动；接收传感器采集的数据，发送到远程控制界面端界面；实时获取电源管理系统进行监测，将电源电量上传至远程控制界面端界面；通过调整PWM波的占空比来控制云台转动，获取倾角传感器数据等。为了能够实时处理自主导航避障控制状态，机器人所搭载的工控机处理器采用Intel/英特尔酷睿i7-855U处理器，将传感器模块的信息采集的信息进行处理，计算出机器人的位置与姿态以及周围障碍物信息情况，通过工控机上的算法处理后进行自动导航避障的消息发布，STM32主控板接收到消息后，驱动电机使机器人根据导航的路线进行运动。

机器人的状态监控模块包括摄像头和多个传感器，高清摄像头由owedon公司生产，尺寸为22×22×23 mm，拥有四个LED灯芯，视角宽度为170°，具备防水、防抖、防尘功能。温、湿度监测采用AM2302湿敏电容数字温湿度模块，可燃气体检测采用MQ-4可燃性气体传感器，并选用红外测温传感器MLX90614来监测电力电缆外表面和电缆分接头温度。

机器人的自主导航避障通过采用环境感知传感器与本体运动感知传感器组合的方式实现[11]。采用思岚A2雷达检测电缆沟内机器人周围的环境障碍物，获取雷达周围10米的障碍物反射信号，实现对机器人的导航定位与电子地图构建。本体运动感知传感器采用整合性六轴运动处理组件MPU-6050，包含三轴陀螺仪和三轴加速器，具有体积小、感应角范围大，动作追踪准确等特点。

3 系统导航算法设计

系统导航策略由RBPF(Rao-Blackwellized Particle Filter)-SLAM(Simultaneous localization and mapping)进行机器人的定位，之后通过本文所提出的改进的D*Lite算法进行路径规划来实现自动导航。状态监测机器人首先通过RBPF-SLAM算法构建环境地图，然后机器人在构建的环境地图自定位，并通过视觉确定目标点，然后根据改进的D*Lite路径规划算法给出的较优路径进行移动。

D*Lite算法是Sven Koenig 和Maxim Likhachev 在2002年基于LPA*开发的一种反向搜索算法[6]，是一种变起点、定目标点的路径算法。它会将地图上计算得到的前一次路径信息保留下来，当遇到环境改变时，以较小的计算量更新代价值进行动态规划。机器人行走时算法首先以未知区域里没有障碍为判断条件，以此为附加条件计算rhs值，得到机器人在当前环境下最优路径规划。在该算法中，g(s)代表从目标点到现在位置的代价值，h(s)代表从现在位置到初始点的启发值。在进行导航过程中，如果D*Lite算法未得到最优代价值，在运动过程中将相邻的8个节点做扩展时，g(s)将会归零重新计算，当前位置s到目标位置的最小代价将会以rhs(s)表示。rhs(s)计算公式如下：

(2)

从当前位置到初始点的启发值h(s)的计算公式如下：

(3)

其中:s′∈Pred(s)表示s是s′的前置节点，c(s′,s)节点s′到s的边缘代价，一般为1。

k(s)为评价节点的估价值，k(s)包含k1(s)和k2(s)两个参数，机器人在分析四周相邻的八个节点时，会计算k1(s)和k2(s)两个参数，k1(s)值最小的节点选为机器人移动的下一节点。k1(s)和k2(s)可由下式(4)和(5)计算：

k1(s)=min(g(s),rhs(s))+h(s)

(4)

k2(s)=min(g(s),rhs(s))

(5)

当k1(2)和k2(s)的值相等时，D*Lite路径规划算法完成。

D*Lite路径规划算法具有很好的适用性，但在电缆沟中的实际环境中，D*Lite算法到达了障碍物较近范围内后才进行自转调节角度并重新规划路径，导致在环境较为复杂的地下电缆沟环境所规划路径时易发生过冲现象，影响实际通行。因此，本文采用烟花算法对D*Lite路径规划算法进行改进，通过烟花算法确保机器人采用的路径与障碍维持安全距离，并对关键节点之间的路径平滑处理，使机器人能够更好的在电缆沟内部自主导航避障。

与D*Lite算法相比，改进的部分如下：

1)基于烟花算法改进的D*Lite路径规划，加入了映射操作，让机器人可以对行走区域的栅格进行安全判定。模运算映射规则见下式：

(6)

2)挑选关键转折点。一般D*Lite算法在做障碍物的采集和路线规划的算法处理的过程中，从第一个路径点之后，算法将会自行判断当前的点的是否和上一个节点的父节点相同，若得到的位置相同，将判定路径点重复，清除所得到的路径规划点并开始重新在地图上进行新的规划，找寻其它组合。不断重复步骤2)，当计算出所有路径节点，如果只存在起点、转折点和终点的组合，则被称为关键转折点。

3)计算烟花算法适应度函数。算法的收敛速度会受到适应度函数的选择的影响，同近似最优解的准确率也会受到适应度函数影响。由于机器人路径的长度的将会约束函数值，用式(7)来表达路径的代价值：

(7)

个体适用度函数如式(8):

(8)

其中:Pmax是一个相对较大的，合适的数。

4)关键转折点之间的路径平滑。以时序排列的方式将所有关键转折点联系起来，时间靠前的作为路径的起点，时间靠后的作为路径终点，同时将保持栅格化的时效性，更新两点之间的空间。通过爆炸算子将烟花算法以一种近似烟花爆炸的现象获得多条路径线，烟花盛开的时每条弧线可以看作成一条路径线，代表机器人运动的起始地点到结束地点的运动路径，然后使用适应度函数算出所有烟花的适合度，并重复该过程直到找到终点，烟花算法在两个相邻的重要转折点处生成近似最佳解。

如图3所示为通过烟花算法改进D*Lite算法平滑处理的路线与不加烟花算法路线的对比图，通过对比可见，改进后D*Lite算法规划的路径转折点更少，与障碍物保持的距离更远，这样减少了机器人的判断和转向次数，降低了与障碍物发生碰撞的风险，更加适合于地下电缆沟的监测环境。

图3 D*Lite算法规划路径

4 实验结果与分析

将机器人样机放入国网株洲电力公司电缆沟中进行实验，如图4(a)所示为机器人工作现场。在该现场环境中，地下电缆沟状态监测机器人能构建出如图4(b)所示的环境地图，并依据该环境地图，实现由改进的D*Lite算法规划的前进路径。实验表明，本文设计的地下电缆沟状态监测机器人能够有效的在地下电缆沟中进行同时定位与地图构建，并能够在真实的陌生环境中进行实时自主导航避障。

图4 现场实验

与此同时，在所设计的人机交互界面中(图5所示)，能够以视频方式实时监测电缆沟现场情况，状态显示区实时显示了机器人采集到的地下电缆沟内部环境温度、湿度、可燃性气体浓度以及摄像头正对的电力电缆外表温度数据。

图5 巡检机器人在电缆沟中采集的数据

5 结束语

为了解决地下电缆沟的在线监测问题，针对地下电缆沟环境设计了一种基于改进D*Lite算法的电缆沟巡检机器人。在实际地下电缆沟环境下进行了实验验证，实验结果表明，本设计具备较好的地下电缆沟运动能力，能够实现地图构建和自主导航避障，实时监测电缆沟内部状况，并具备良好的人机交互功能。根据实验情况来看，本机器人系统存在的主要不足主要包括摄像头拍摄自由度不够，存在观测死角；目前的通信方式在地下电缆沟环境中的通信距离有限，限制了工作距离；功耗较大，运行时间受到限制。接下来的研究主要集中在这3个问题的解决上。电缆沟巡检机器人系统的完善，将减小工作人员的巡检强度和难度，提高提高电缆运行稳定性和可靠性，具有显著的经济效益和社会效益。