变电站巡检机器人轨迹纠偏控制算法研究

关键词：变电站；巡检机器人；轨迹纠偏

中图分类号：TP242.6；TM63 文献标识码：A

0 引言

作为电力系统中的关键节点，变电站承担电能转换和分配的重要任务。因此，保证变电站设备的稳定运行是确保整个电力系统效率和安全的基础。近年来，机器人技术在变电站的应用逐渐增多，特别是在设备巡检方面。使用机器人进行巡检可以有效减少人工作业中的安全风险和劳动强度，提高巡检工作的自动化和智能化水平。然而，由于变电站内部环境复杂，存在大量电磁干扰、设备布局狭窄等情况，因此对巡检机器人的轨迹控制系统提出了更高的要求[1-2]。

在变电站的实际巡检过程中，轨迹偏移是一个常见且棘手的问题。机器人因为定位系统的误差、地面条件的不均匀或周围设备的电磁干扰而偏离预设轨迹。这种偏移不仅影响巡检质量、降低设备故障的早期发现概率，还可能引起机器人的碰撞事故，造成设备损坏和巡检任务的失败[3]。因此，开发一种精确的轨迹纠偏控制算法，以确保机器人能够在复杂环境中准确、稳定地执行巡检任务，是目前急需解决的技术难题。本文旨在研究和开发一套高效的轨迹纠偏控制算法，以提高变电站巡检机器人的轨迹准确性和可靠性。

1 相关技术

1.1 机器视觉导航技术

机器视觉导航技术是一门集成计算机视觉、机器学习、信号处理及机器人学的复合学科技术，旨在使机器人或自动化系统通过分析视觉数据来理解其所处环境，并且实现定位、导航与避障等功能。此技术的核心组成包括图像采集设备和高级处理算法，涉及图像去噪与对比度增强、特征提取、场景识别、深度估计和对象识别等关键步骤[4]。这些步骤的目的是提取图像中的有用特征，并保持其对视角、光照变化的不变性。在处理完视觉信息后，系统使用同步定位与地图构建（simultaneouslocalization and mapping，SLAM）技术来估计机器人的位置并构建环境地图，同时执行路径规划，即规划一条从起点到终点的最优或可行路径[5]。尽管这项技术已广泛应用于工业自动化、无人驾驶汽车及无人机导航等领域，其在变电站巡检的实际应用中仍面临多种挑战，包括复杂多变的环境条件、算法实时处理效率较低等。

1.2 SLAM技术

SLAM 技术是一种允许机器人在未知环境中同时进行自我定位和环境地图构建的关键技术，是机器人导航和自主移动领域的一个重要研究方向。SLAM 技术通过集成来自机器人的各种传感器数据，特别是视觉传感器和惯性测量单元，解决定位和地图构建相互依赖的问题。在SLAM 过程中，机器人首先初始化其位置，并对环境进行粗略估计。其次，随着机器人的移动，它会持续地收集周围环境中的传感器数据，通过特征提取和数据关联技术识别环境中的特征点或地标，然后使用这些特征来更新其在环境中的位置以及对环境地图的估计。SLAM 的核心算法通常包括粒子滤波、扩展卡尔曼滤波和图优化等方法，这些方法可以有效地处理传感器噪声和数据关联中的不确定性。SLAM 技术不仅对于提高机器人在复杂环境中的导航能力至关重要，而且对于增强机器人执行复杂任务时的自主性和效率也具有显著影响。

2 基于机器视觉导航的循线方法研究

本文提出一种基于机器视觉导航的循线方法，机器视觉导航流程如图1 所示。首先，使用摄像机进行数据采集，采集过程中会判断摄像机是否对焦，若没有对焦，则需要调整焦距。其次，将采集的图像进行数据预处理，对图像进行引导轨线边缘检测和引导轨线中心线拟合；引导轨迹识别是识别并确定机器人的导航路径，引导轨迹中心线跟踪则负责确保机器人沿预定路径准确移动。最后，判断图像是否偏离中心线，若偏离中心线，则需要调整机器人左、右轮的速度差来纠正路径偏差。

2.1 引导轨线的数字图像预处理

RGB模型基于三原色光的叠加原理，即红（red）、绿（green）和蓝（blue）。由于RGB 模型能直接匹配显示硬件的工作方式，因此在电脑显示和数字成像设备中广泛使用。在RGB 模型中，可以通过改变3 种颜色分量的强度，形成数以百万计的颜色变化。本文所获取的图像同样是RGB 图像。

在获取RGB 图像后，首先对图像进行灰度化处理。灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，其目的是简化后续处理步骤。灰度值 G 可通过加权平均法计算得出，计算公式：

G =0.299R+0.587G+0.114B。 （ 1）

式中，R、G、B 分别为红、绿、蓝通道的强度。

本文以灰度阈值为标准进行二值化处理，通过二值化处理，可以有效地将引导轨线区域与其他地面部分进行区分，以便机器人的导航。

2.2 机器人视野中心线提取

在变电站巡检机器人的轨迹纠偏中，道路的岔口是关键节点，其中直道转为弯道的设计对于确保机器人正确导航至关重要。针对这一应用场景，需要对引导轨线进行精确建模。机器人视野中心线提取步骤如下。

步骤1：利用Canny 边缘检测算法识别和提取图像中的轨线边缘。先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，减少图像中的噪声，再使用Sobel 算子方法计算图像每个点处的边缘强度和方向。

步骤2：根据边缘强度和方向确定引导轨线左、右边界点，计算边界中心点构成中心点线的离散点。

步骤3：对于直线部分，使用线性回归拟合；对于弯道部分，使用多项式回归拟合技术。将拟合的轨迹绘制在原始图像上，检查拟合轨迹是否符合实际轨线。

2.3 机器人轨迹偏差计算

利用全球定位系统（global positioning system，GPS）、惯性测量单元（inertial measurement unit，IMU） 和轮式编码器等多种传感器集成系统来获取机器人的实时位置和姿态数据。数据融合通常采用卡尔曼滤波器或粒子滤波器来提高位置估计的准确性。计算机器人当前位置到虚拟定标线的最短欧氏距离（横向偏差d）和沿轨迹的前进偏差（纵向偏差d），横向偏差d计算公式：

最后，基于检测到的偏差，通过设计和实施反馈控制算法来纠正偏差，使机器人回到预定轨迹。采用比例积分微分（proportional integral derivative，PID）控制器，根据横向偏差调整机器人的转向角度，计算公式：

3 实验结果与分析

本文使用基于虚拟定标线的PID 控制方法对机器人的轨迹偏差进行了仿真和实际应用测试，以评估控制策略的有效性。仿真结果对比如图2 所示，通过对比仿真曲线与实际曲线，可以深入分析PID控制器在实际应用中的表现和调整需求。在仿真环境中，机器人具有较高的轨迹跟踪精度，仿真曲线与虚拟定标线几乎重合。这表明理想环境下的PID参数配置可以有效控制机器人行为。然而，在实际应用测试中，虽然机器人的轨迹大体遵循了预定路径，但与仿真曲线相比，实际曲线显示出轻微的偏差和波动。这种差异主要归因于实际环境中的不可预见因素，如地面不平、机器人系统的内部摩擦力和传感器误差等。因此，对PID 参数的实时调整和优化将是未来工作的重点，以确保机器人在多变环境中的稳定运行和高精度轨迹跟踪。

4 结论

在变电站环境中，保证巡检机器人的精确轨迹对提高巡检效率和安全性至关重要。本文提出了一种基于虚拟定标线的轨迹纠偏控制算法，旨在优化机器人的导航精度。首先，将摄像机拍摄的图像进行灰度化等预处理；其次，提取视野中心线；最后，计算轨迹偏差。实验结果表明，该算法能显著改善机器人在复杂变电站环境中的轨迹跟踪性能，尤其是在处理环境干扰和机械误差方面表现出色。未来将进一步探索算法的自适应调整机制，以应对更多变的环境因素，同时考虑集成更先进的感知技术，如深度学习技术，以增强系统的整体稳定性和可靠性。