CN102116625A - 巡线机器人gis-gps导航方法 - Google Patents

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本发明涉及一种导航方法,尤其是涉及一种巡线机器人GIS-GPS导航方法。为了实现全局线路上的的自主导航,本发明引入了先进的GPS-GIS技术。基于GIS技术建立了高压输电线路信息系统,依靠GPS定位系统实时监测机器人的具体位置、相对于前后杆塔和障碍物的距离,确定机器人的巡线规划,同时依据GIS线路信息系统中存储的杆塔与线路的自主巡检全局结构环境信息引导可见光摄像与红外成像系统进行巡检。

Description

巡线机器人GIS-GPS导航方法
技术领域
本发明涉及一种导航方法,尤其是涉及一种巡线机器人GIS-GPS导航方法。
背景技术
在架空电力线路巡线机器人领域,已有日本东京电力公司的Sawada等人、日本关西电力公司、美国TRC公司、加拿大魁北克水电研究院(LineScout)的Moutambault等先后开展了巡线机器人的研究工作,但他们研制的巡线机器人工作时一般需要人工辅助,作业范围小,自治程度低。国内有武汉大学在863计划项目资助下开展了具有跨越直线杆塔和耐张杆塔和沿线行走功能的架空电力线路巡线机器人的研究,并申请了专利CN200410061316.8、CN200410061314.9、CN200320116267.4、CN200510019930.2、CN200810048943.6、CN200810048756.8、CN200810048943.6。
巡线机器人沿架空电力线路进行巡检,要对指定位置的线路和金具实现检测,需要跨越防震锤、悬垂绝缘子、线夹、杆塔等障碍,因此要求其导航系统具有自主的全局定位能力,同时能够提供准确信息来引导巡检系统(一般包含可见光摄像机、红外成像仪等仪器)对指定的目标进行扫描,提供合适的导航方法成为亟待解决的重要问题。由于巡线机器人工作在野外环境下,其行驶路径高压输电线路周围分布有强电场与强磁场,使其对自动导航传感器的选用十分苛刻,目前使用的主要依靠视觉传感器、超声传感器、电磁导航等方法。视觉导航具有很高的空间和灰度分辨率,其探测的范围广、精度高,能够获取场景中绝大部分信息。缺点是难以从背景中分离出要探测的目标,所需的图像计算量很大,导致系统的实时性能较差。而超声传感器的测算距离与巡线机器人的定位要求不符,也不适宜于野外环境。武汉大学自主开发了基于磁场检测的电磁导航局部自主越障方法,利用导线上通过的负载电流产生的磁场来检测障碍和引导越障,相比其他导航方法实时性和可靠性得到了很大提高。但是以上几种导航技术均基于线路的局部特征,只能完成对局部障碍的跨越,在线路的全局环境上自主程度低,效率低,另外无法引导巡检系统对杆塔和线路的局部特征进行检查,自主程度低。因此必须克服上述导航方式的缺点,寻找新的巡检导航方法突破现有技术的局限。
发明内容
本发明主要是解决现有技术所存在的基于线路的局部特征,只能完成对局部障碍的跨越,在线路的全局环境上自主程度低,效率低等的技术问题;提供了一种能完成对整个线路障碍的跨越,在线路的全局环境上自主程度高且效率高的巡线机器人GIS-GPS导航方法。
本发明还有一目的是解决现有技术所存在的无法引导巡检系统对杆塔和线路的局部特征进行检查,自主程度低等的技术问题;提供了一种能引导巡检系统对杆塔和线路的局部特征进行检查,自主程度高的巡线机器人GIS-GPS导航方法。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的:
一种巡线机器人GIS-GPS导航方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,巡检机器人的初始化,设置巡检机器人上线杆塔号初始杆塔,对GPS进行初始化,设置机器人的初始位置和巡检方向,
步骤2,依据GIS自主导航信息和巡检要求进行巡检规划,实时向地面基站反馈位置信息;依据距离估算提前减速、靠近障碍后转入电磁传感器引导的局部自主越障,跨越障碍后标记机器人位置和标定下一步规划
步骤3,到达指定巡检地点,开启视觉扫描系统,依据GIS巡检引导信息,扫描指定位置,依据GPS信息命名存储图像信息。
步骤4,到达巡线终点位置,关闭巡检系统,标定机器人状态完成巡线记录,下线。
在上述的巡线机器人GIS-GPS导航方法,所述的步骤1中,巡检机器人的初始化具体操作如下:
步骤2.1,定义触发传感器。机器人面向档段的操作由GPS触发,而面向杆塔的操作则由检障传感器触发,面向巡检结束操作由杆塔或档段计数器到触发。
步骤2.2,对机器人进行初始化。初始化包括:机器人行驶线路的结构型式,上线安装处所对应的杆塔号(起始杆塔),机器人巡线预定的终止杆塔号,机器人的行驶方向及其杆塔号的增减量定义,定义机器人的起始操作是面向档段还是面向杆塔,以上线杆塔对GPS的标定。
在上述的巡线机器人GIS-GPS导航方法,所述的步骤2中,依据GIS自主导航信息和巡检要求进行巡检规划,实时向地面基站反馈位置信息的具体步骤如下:
步骤3.1,若机器人当前运行满足面向档段的操作,则执行本步算法,否则,则转向步骤3.1或步骤3.2,用档段号对数据结构进行搜索,获取当前运行档段的移动和巡检参数。
步骤3.2,若机器人当前运行满足面向杆塔的操作,则执行本步算法,否则,则转向步骤3.1或步骤3.3,用杆塔号对数据结构进行搜索,获取当前运行杆塔的移动和巡检参数。
步骤3.3,若机器人杆塔或档段计数到,则机器人终止当前巡检。
在上述的巡线机器人GIS-GPS导航方法,所述的步骤2中,依据距离估算提前减速、靠近障碍后转入电磁传感器引导的局部自主越障,跨越障碍后标记机器人位置和标定下一步规划的具体操作如下:
将线路结构进一步定义为:Tk(k=1,2,…,n)为第i级杆塔编号,Dk(k=1,2,…,n-1)为第Tk级杆塔和Tk+1级杆塔间的距离,即档距,dk为机器人相对第Tk□1级杆塔的实时距离估算值,ok+1为障碍物相对第Tk+1级杆塔的安装距离(设计值)。对于一条在役的输电线路而言,其结构参数均为已知,并按一定的数据结构建立输电线路数据库。通过机器人车载GPS来估算dk,则用k对数据库查寻获得的结构线路参数、估算值dk。当dk在预设距离之内时,中央控制模块给运动控制模块发送减速信号,并开启电磁传感器,转入电磁传感器引导的检障与障碍跨越,其中,dk取10m-30m。
在上述的巡线机器人GIS-GPS导航方法,所述的步骤3中,具体操作如下:
当机器人到达预设地点后,根据机器人所靠近的杆塔编号Tk+1,获得将要扫描的杆塔金具的结构参数,计算出各个扫描点即防震锤、悬垂线夹,相对于摄像头的空间位置x、y、z、,其中,x为扫描点相对于摄像头镜头的水平纵向距离,y为扫描点相对于摄像头镜头的水平横向距离,z为扫描点相对于摄像头镜头的高度差,依据可见光算法,计算出扫描点相对于摄像头的空间角度、空间距离,到达指定扫描位置后,开启摄像头旋转指定角度、依据r选择焦距和放大倍数进行扫描,并依据杆塔号Tk+1标记视频和图像文件进行存储。
在上述的巡线机器人GIS-GPS导航方法,所述的可见光算法具体如下:
定义A点为待扫描点,
Figure G2009102735139D00051
为摄像机平台旋转角度,
Figure G2009102735139D00052
为摄像机俯仰关节旋转角度,根据公式计算出扫描点相对于摄像头的空间角度,即为摄像头两个自由度上的旋转角度。摄像机镜头与待扫描点的空间距离
Figure G2009102735139D00054
根据用户需要选择摄像机焦距和放大倍数。扫描完成后,依据杆塔号Tk□1标记视频和图像文件进行存储。
因此,本发明具有如下优点:1.一种能完成对整个线路障碍的跨越,在线路的全局环境上自主程度高且效率高;2.能引导巡检系统对杆塔和线路的局部特征进行检查,自主程度高。
附图说明
附图1为本发明的工作原理
附图2为基于GIS的线路信息系统基本结构模型
附图3为本发明中机器人移动环境与定位算法的描述简图
附图4为本发明中视觉巡检系统自主巡检算法
附图5为本发明中机器人巡检线单分裂导线示意图
具体实施方式
下面通过实施例,并结合附图,对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例:
为了实现全局线路上的的自主导航,本发明引入了先进的GPS-GIS技术。基于GIS技术建立了高压输电线路信息系统,依靠GPS定位系统实时监测机器人的具体位置、相对于前后杆塔和障碍物的距离,确定机器人的巡线规划,同时依据GIS线路信息系统中存储的杆塔与线路的自主巡检全局结构环境信息引导可见光摄像与红外成像系统进行巡检。
GPS定位计算原理为:每个太空卫星在运行时,任一时刻都有一个坐标值来代表其位置所在(已知值),接收机所在的位置坐标为未知值,而太空卫星的讯息在传送过程中,所需耗费的时间,可经由比对卫星时钟与接收机内的时钟计算之,将此时间差值乘以电波传送速度(一般定为光速),就可计算出太空卫星与使用者接收机间的距离,如此就可依三角向量关系来列出一个相关的方程式,最终确定使用者接收机的位置。
本发明的主要实施方式是依据已建立的基于GIS的高压输电线路信息系统,通过GPS获取机器人经纬度、距离起始点、前后杆塔、障碍物的距离信息,作出正确的全局巡检规划,并引导巡线机器人跨越导线上障碍,同时依据GIS数据库中的杆塔与线路结构的巡检引导信息来引导巡检系统(可见光与红外成像系统)进行检测。
在机器人开始巡检工作之前,首先要建立基于GIS技术的高压输电线路信息系统,主要包含以下内容,即机器人自主移动所需要的自主导航信息和机器人自主巡检所需的巡检引导信息。本发明用到的自主导航信息,是由机器人行驶的一根相线的结构决定的,主要包括:(1)杆塔及其性质,即直线杆塔及其结构形式,耐张杆塔及其转角或转向;(2)档距,相邻两个杆塔间的直线距离;(3)障碍物的类型、数量及其位置,如杆塔两端防震锤的数量及估计距离,接续管或补修管的位置等。
巡检引导信息主要用于机器人完成可见光和红外成像仪的自动巡检,是由巡检线路的结构参数决定的,主要包括:(1)对相邻两杆塔间的相线和地线巡检的结构参数。如机器人在一根相线上移动时,对各相线、地线及其线路走廊扫描成像所需的空间结构参数;(2)对杆塔巡检所需的结构参数。如机器人移动到杆塔杆附近时,依次对杆塔、各相线和地线及其绝缘子串、杆塔地基等扫描成像所需的空间结构参数。(3)巡检图像或数据的定位特征参数。如巡检的图像或数据对应于的档段号及其方向或杆塔号。其中,前二者的参数用于对扫描云台和成像仪的控制,后者则用于生成对应存储图像或数据的文件名。
在本实施例中,巡线机器人GIS-GPS导航方法,步骤如下:
步骤1,巡检机器人的初始化,设置巡检机器人上线杆塔号初始杆塔,对GPS进行初始化,设置机器人的初始位置和巡检方向;具体操作:
步骤2.1,定义触发传感器。机器人面向档段的操作由GPS触发,而面向杆塔的操作则由检障传感器触发,面向巡检结束操作由杆塔或档段计数器到触发。
步骤2.2,对机器人进行初始化。初始化包括:机器人行驶线路的结构型式,上线安装处所对应的杆塔号(起始杆塔),机器人巡线预定的终止杆塔号,机器人的行驶方向及其杆塔号的增减量定义,定义机器人的起始操作是面向档段还是面向杆塔,以上线杆塔对GPS的标定。
步骤2,依据GIS自主导航信息和巡检要求进行巡检规划,实时向地面基站反馈位置信息,;具体操作:
步骤3.1,若机器人当前运行满足面向档段的操作,则执行本步算法,否则,则转向步骤3.1或步骤3.2,用档段号对数据结构进行搜索,获取当前运行档段的移动和巡检参数。
步骤3.2,若机器人当前运行满足面向杆塔的操作,则执行本步算法,否则,则转向3.1或3.2,用杆塔号对数据结构进行搜索,获取当前运行杆塔的移动和巡检参数。
步骤3.3,若机器人杆塔或档段计数到,则机器人终止当前巡检。
机器人在行动过程中,依据距离估算提前减速、靠近障碍后转入电磁传感器引导的局部自主越障,跨越障碍后标记机器人位置和标定下一步规划,具体操作:
将线路结构进一步定义为:Tk(k=1,2,…,n)为第i级杆塔编号,Dk(k=1,2,…,n-1)为第Tk级杆塔和Tk+1级杆塔间的距离,即档距,dk为机器人相对第Tk□1级杆塔的实时距离估算值,ok+1为障碍物相对第Tk+1级杆塔的安装距离(设计值)。对于一条在役的输电线路而言,其结构参数均为已知,并按一定的数据结构建立输电线路数据库。通过机器人车载GPS来估算dk,则用k对数据库查寻获得的结构线路参数、估算值dk。当dk在预设距离之内时,中央控制模块给运动控制模块发送减速信号,并开启电磁传感器,转入电磁传感器引导的检障与障碍跨越,其中,dk取10m-30m。
步骤3,到达指定巡检地点,开启视觉扫描系统,依据GIS巡检引导信息,扫描指定位置,依据GPS信息命名存储图像信息,具体操作如下:
当机器人到达预设地点后,根据机器人所靠近的杆塔编号Tk+1,获得将要扫描的杆塔金具的结构参数,计算出各个扫描点即防震锤、悬垂线夹,相对于摄像头的空间位置x、y、z、,其中,x为扫描点相对于摄像头镜头的水平纵向距离,y为扫描点相对于摄像头镜头的水平横向距离,z为扫描点相对于摄像头镜头的高度差,依据可见光算法,计算出扫描点相对于摄像头的空间角度、空间距离,到达指定扫描位置后,开启摄像头旋转指定角度、依据r选择焦距和放大倍数进行扫描,并依据杆塔号Tk+1标记视频和图像文件进行存储,可见光算法具体如下:定义A点为待扫描点,
Figure G2009102735139D00081
为摄像机平台旋转角度,为摄像机俯仰关节旋转角度,根据公式
Figure G2009102735139D00083
Figure G2009102735139D00084
计算出扫描点相对于摄像头的空间角度,即为摄像头两个自由度上的旋转角度。摄像机镜头与待扫描点的空间距离
Figure G2009102735139D00085
根据用户需要选择摄像机焦距和放大倍数。扫描完成后,依据杆塔号Tk□1标记视频和图像文件进行存储。
步骤4,到达巡线终点位置,关闭巡检系统,标定机器人状态完成巡线记录,下线。下面以机器人对一段三相单分裂导线一次完整巡线为例说明本发明的工作方法。
首先,依据杆塔的结构信息建立本次巡检线路的GIS数据库,包括自主导航信息、巡检引导信息,同时预设各个视觉巡检位置。
在预定位置将机器人上线,设定当前位置为本次巡检起点,标定为基于GPS距离估算的起点,设定巡检方向为正方向即杆塔号逐渐增加。
上线后,机器人中央控制器查询GIS数据库中的自主导航信息,确定下一障碍物类型(本例中为接续管)和距离,开始高速行驶,当距离估算距离dk小于预设距离时,机器人开始减速,并开启电磁传感器,转入电磁传感器引导的检障与障碍跨越。
跨越接续管之后,关闭电磁传感器,进入GIS-GPS引导状态,进入高速行驶,下一目标为预定扫描地点。
到达扫描点后,依据预设扫描程序,要扫描本相、B相、C相和地线A相、线夹B的防震锤,线夹。中央控制模块根据杆塔号从GIS数据库中查询巡检引导信息,依据摄像头扫描算法计算出各点的角度,将此信息发送给巡检模块,摄像机据此扫描预定位置。扫面完成后,依据杆塔编号Tk□1对视频和图像进行命名和存储。
扫描完毕后,靠近杆塔,转入电磁导航跨越防震锤、线夹等障碍,跨越杆塔后,标记已通过杆塔为Tk□1,下一杆塔为Tk□2,进入下一段线路的巡检。
同时,地面控制基站通过通信模块从机器人本体中可以获知巡线机器人实时经纬度、速度、运行时间、绝对位置以及相对于干杆塔的位置等参数,可以对机器人进行手动控制,通过机器人与地面基站之间的无线网络通信可以实时获得视频和图片信息,同时可以下载到地面基站。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (6)

1.一种巡线机器人GIS-GPS导航方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,巡检机器人的初始化,设置巡检机器人上线杆塔号初始杆塔,对GPS进行初始化,设置机器人的初始位置和巡检方向;
步骤2,依据GIS自主导航信息和巡检要求进行巡检规划,实时向地面基站反馈位置信息;依据距离估算提前减速、靠近障碍后转入电磁传感器引导的局部自主越障,跨越障碍后标记机器人位置和标定下一步规划;
步骤3,到达指定巡检地点,开启视觉扫描系统,依据GIS巡检引导信息,扫描指定位置,依据GPS信息命名存储图像信息;
步骤4,到达巡线终点位置,关闭巡检系统,标定机器人状态完成巡线记录,下线。
2.根据权利要求1所述的巡线机器人GIS-GPS导航方法,其特征在于,所述的步骤1中,巡检机器人的初始化具体操作如下:
步骤2.1,定义触发传感器。机器人面向档段的操作由GPS触发,而面向杆塔的操作则由检障传感器触发,面向巡检结束操作由杆塔或档段计数器到触发。
步骤2.2,对机器人进行初始化。初始化包括:机器人行驶线路的结构型式,上线安装处所对应的杆塔号(起始杆塔),机器人巡线预定的终止杆塔号,机器人的行驶方向及其杆塔号的增减量定义,定义机器人的起始操作是面向档段还是面向杆塔,以上线杆塔对GPS的标定。
3.根据权利要求1所述的巡线机器人GIS-GPS导航方法,其特征在于,所述的步骤2中,依据GIS自主导航信息和巡检要求进行巡检规划,实时向地面基站反馈位置信息的具体步骤如下:
步骤3.1,若机器人当前运行满足面向档段的操作,则执行本步算法,否则,则转向步骤3.1或步骤3.2,用档段号对数据结构进行搜索,获取当前运行档段的移动和巡检参数。
步骤3.2,若机器人当前运行满足面向杆塔的操作,则执行本步算法,否则,则转向3.1或3.2,用杆塔号对数据结构进行搜索,获取当前运行杆塔的移动和巡检参数。
步骤3.3,若机器人杆塔或档段计数到,则机器人终止当前巡检。
4.根据权利要求1所述的巡线机器人GIS-GPS导航方法,其特征在于,所述的步骤2中,依据距离估算提前减速、靠近障碍后转入电磁传感器引导的局部自主越障,跨越障碍后标记机器人位置和标定下一步规划的具体操作如下:
将线路结构进一步定义为:Tk(k=1,2,…,n)为第i级杆塔编号,Dk(k=1,2,…,n-1)为第Tk级杆塔和Tk+1级杆塔间的距离,即档距,dk为机器人相对第Tk□1级杆塔的实时距离估算值,ok+1为障碍物相对第Tk+1级杆塔的安装距离(设计值)。对于一条在役的输电线路而言,其结构参数均为已知,并按一定的数据结构建立输电线路数据库。通过机器人车载GPS来估算dk,则用k对数据库查寻获得的结构线路参数、估算值dk。当dk在预设距离之内时,中央控制模块给运动控制模块发送减速信号,并开启电磁传感器,转入电磁传感器引导的检障与障碍跨越,其中,dk取10m-30m。
5.根据权利要求1所述的巡线机器人GIS-GPS导航方法,其特征在于,所述的步骤3中,具体操作如下:
当机器人到达预设地点后,根据机器人所靠近的杆塔编号Tk+1,获得将要扫描的杆塔金具的结构参数,计算出各个扫描点即防震锤、悬垂线夹,相对于摄像头的空间位置x、y、z、,其中,x为扫描点相对于摄像头镜头的水平纵向距离,y为扫描点相对于摄像头镜头的水平横向距离,z为扫描点相对于摄像头镜头的高度差,依据可见光算法,计算出扫描点相对于摄像头的空间角度、空间距离,到达指定扫描位置后,开启摄像头旋转指定角度、依据r选择焦距和放大倍数进行扫描,并依据杆塔号Tk+1标记视频和图像文件进行存储。
6.根据权利要求5所述的巡线机器人GIS-GPS导航方法,其特征在于,所述的可见光算法具体如下:定义A点为待扫描点,
Figure F2009102735139C00031
为摄像机平台旋转角度,
Figure F2009102735139C00032
为摄像机俯仰关节旋转角度,根据公式
Figure F2009102735139C00034
计算出扫描点相对于摄像头的空间角度,即为摄像头两个自由度上的旋转角度。摄像机镜头与待扫描点的空间距离
Figure F2009102735139C00035
根据用户需要选择摄像机焦距和放大倍数。扫描完成后,依据杆塔号Tk□1标记视频和图像文件进行存储。
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