CN108007464B - 高压输电线路巡线机器人自主导航方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高压输电线路巡线机器人自主导航方法和系统，所述方法包括全局和局部自主导航两种工作模式；并且设置初始工作模式为全局自主导航模式；接收巡检过程中实时采集的机器人当前状态信息和周围环境数据，根据所述当前状态、环境数据，以及GIS输电线路信息数据库，确定机器人当前所处位置和当前所处环境，根据机器人当前所处位置判断是否转入局部自主导航模式，若是，则进行预减速，转入局部自主导航模式，并且在局部自主导航模式工作完成后，根据机器人当前所处位置调整运动参数；根据当前所处环境调整机器人运行参数。本发明能够在实现巡线工作高效运行的前提下保证机器人的安全。

Description

高压输电线路巡线机器人自主导航方法和系统

技术领域

本发明属于机器人自主导航领域，尤其涉及架空输电线路巡线机器人在高压输电线路上的自主导航方法。

背景技术

输电线路是电力系统中极其重要的电力运输通道，承担着电力输送和分流的重要作用。保证输电线路的安全稳定运行是电力系统的一项重要且艰巨的任务。

传统的巡线方式主要是以人工巡线为主，劳动强度大、效率低；并且由于有很大一部分线路分布于大山、丛林、大河、沼泽等环境比较复杂且人烟稀少的地方，工作环境恶劣，而且有些时候极其的危险，容易引发各种事故。无人机巡检方式尽管具有效率高的优点，但成本也高，经济效益差，而且巡检精度有限，容易忽略输电线路上比较细小的损坏，也极易引发无人机撞击事故，从而造成很大的安全问题。架空输电线路巡线机器人巡线可以克服以上的缺点，其巡线效率高，细节观测效果好，机器人在线路上运行可靠性高，全程不需要人工干预，有效的克服了在复杂环境下人为干预巡线的问题，符合未来发展的趋势。

无人干预的机器人巡检方式不可避免的需考虑如何应对天气问题，尤其是在山河丛林等人烟稀少的地方，受天气的影响更为明显。目前的应对方式主要集中在机器人本身硬件方面的改进，增强机器人对环境的适应性，但是，恶劣天气条件下，输电线路的状态也会引发机器人的安全问题，例如，风雨天气中输电线路可以能会发生摇摆或剧烈抖动，低温天气输电线路上可能会覆盖冰雪，对巡检机器人的自主导航和巡检精度均有严重影响，自主导航精度的下降具有很大的安全隐患，极端情况下，可能出现机器人越障失败，甚至机器人掉落问题。对此，现有技术中还未有应对措施。

因此，如何在恶劣天气环境下，保证巡检机器人的安全可靠运行，是本领域技术人员目前需要迫切解决的技术问题。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种高压输电线路巡线机器人自主导航方法和系统，采用全局导航和局部导航相结合的方式，实现了输电线路巡线机器人在高压输电线路上的自主运行和巡检，并且通过引入多个传感器和相关算法，保证机器人行进过程中的安全。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种高压输电线路巡线机器人自主导航方法，包括：

接收巡检过程中实时采集的机器人当前状态信息和周围环境数据；

根据所述当前状态、环境数据，以及GIS输电线路信息数据库，确定机器人当前所处位置和当前所处环境；

根据机器人当前所处位置判断是否转入局部自主导航模式，若是，则进行预减速，转入局部自主导航模式，并且在局部自主导航模式工作完成后，根据机器人当前所处位置调整运动参数；以及根据当前所处环境调整机器人运行参数。

进一步地，转入局部自主导航模式后：启动图像采集模块获取前方线路图像，基于所述图像识别障碍物类型；启动测距模块获取与前方障碍物的距离；结合预存的越障动作控制机器人动作，完成自主越障。

进一步地，所述机器人当前状态信息包括：当前地理位置信息、行程信息和倾角信息；所述周围环境数据包括：温度、相对湿度和风速。

进一步地，确定机器人当前所处位置具体包括：将当前地理位置信息、行程信息和倾角信息，与GIS输电线路信息数据库中的相关信息进行对比，计算得到机器人当前所处位置和与障碍物的距离。

进一步地，根据当前位置判断是否转入局部自主导航模式具体包括：与前方障碍物距离小于第一阈值时，进行预减速，转入局部自主导航模式。

进一步地，根据当前所处环境调整机器人运行参数包括：当检测到巡检机器人处于异常天气环境时，降低机器人的运行速度或停止运行；当检测到转变为正常天气环境时，对所述机器人进行加速。

进一步地，若所述温度低于预设温度阈值，采用结冰预报数学模型，将当前温度、相对湿度和风速作为输入数据，判断结冰概率，若结冰概率大于一定阈值，则进行减速；

若风速大于预设风速阈值，将当前倾角信息与GIS输电线路信息数据库中预存的相应位置的倾角信息进行比较，若二者差异大于第一倾角阈值且小于第二倾角阈值，则进行减速；若大于第二倾角阈值，则停止运行。

进一步地，所述图像采集模块同时采集可见光图像和红外图像；首先对可见光图像进行图像评价，判断是拍摄时间是白天还是夜间，以及判断是否有雾，若有，确定雾天等级，并根据所述等级划分浓雾和淡雾：

若拍摄时间是白天，且无雾，则对所述可见光图像进行识别；

若拍摄时间是白天，且淡雾，则对所述可见光图像进行去雾，对所述可见光图像进行识别；

若拍摄时间是晚上，或浓雾，则对红外图像进行障碍物识别。

根据本发明的另一目的，本发明还提供了一种高压输电线路巡线机器人自主导航系统，包括：中央控制器，以及与中央控制器连接的存储器、GPS模块、行程记录模块、倾角测量模块、温度、湿度和风速传感器、图像采集模块和测距模块；其中，

所述GPS模块、行程记录模块和倾角测量模块，用于全局自主导航模式下实时采集机器人的当前状态数据；

所述温度、湿度和风速传感器，用于全局自主导航模式下实时采集机器人运行的周围环境数据；

所述图像采集模块，用于局部自主导航模式下采集前方线路图像；

所述测距模块，用于局部自主导航模式下测量与障碍物的距离；

所述存储器中预存GIS输电线路信息数据库和自主导航程序；

机器人启动时中央控制器调用所述程序，控制机器人运动：全局自主导航模式下，基于获取的数据和GIS输电线路信息数据库确定机器人当前所处位置和当前所处环境，根据机器人当前所处位置判断是否转入局部自主导航模式，若是，则进行预减速，转入局部自主导航模式，基于获取的数据完成越障动作，在局部自主导航模式工作完成后，根据机器人当前所处位置调整运动参数；根据当前所处环境调整机器人运行参数。

进一步地，所述自主导航系统还包括远程控制终端，用于机器人的远程启动或停止，以及突发情况的远程控制。

本发明的有益效果

1、本发明采用全局导航和局部导航相结合的方式，解决了架空输电线路巡线机器人在高压输电线路上的自主定位与导航的问题，从而实现了输电线路巡线机器人在高压输电线路上的自主运行和巡检，实现了机器人的无人干预，自主运行，不仅节省了巡线的人员投入，也使巡线工作变得更加的高效、安全。

2、本发明在全局导航中引入了倾角测量模块和温湿度传感器，其中，倾角测量除了用于增强机器人在线路上的定位精度外，还用于判断线路的摇晃和抖动；温湿度的检测用于判断雨雾天气和是否有结冰现象，为机器人在恶劣天气下的安全运行提供保障。

3、本发明在局部导航中采用可见光和红外图像采集装置，能够同时获取可见光图像和红外图像，使得有雾的天气或夜间也能进行输电线路的巡检，并且能够实现输电线路上的入侵物检测，便于及时发现隐患并自动预警，从而避免不必要的事故发生，进一步保证了机器人行进过程中的安全。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

图1为本发明高压输电线路巡线机器人自主导航方法流程图；

图2为本发明高压输电线路巡线机器人自主导航系统框图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一

本实施例公开了一种高压输电线路巡线机器人自主导航方法，所述自主导航具有两种工作模式：全局自主导航模式和局部自主导航模式；并且设置初始工作模式为全局自主导航模式。

全局自主导航模式：接收巡检过程中实时采集的机器人当前状态信息和周围环境数据，根据所述当前状态、环境数据，以及GIS输电线路信息数据库，确定机器人当前所处位置和当前所处环境，根据机器人当前所处位置判断是否转入局部自主导航模式，若是，则进行预减速，转入局部自主导航模式，并且在局部自主导航模式工作完成后，根据机器人当前所处位置调整运动参数；根据当前所处环境调整机器人运行参数；

局部自主导航模式：启动图像采集模块获取前方线路图像，基于所述图像识别障碍物类型；启动测距模块获取与前方障碍物的距离；结合预存的越障动作控制机器人动作，完成自主越障。

(1)全局自主导航模式

实时采集的机器人当前状态信息和周围环境数据具体包括：

所述机器人当前状态信息包括：当前地理位置信息、行程信息和倾角信息，分别由GPS模块、行程记录模块和倾角测量模块获取。其中，所述地理位置信息包括经纬度信息和高度信息；行程信息包括在每段线路上的行程距离和总的行程距离；倾角信息包括X轴和Y轴倾角信息。

所述周围环境数据包括：温度、相对湿度和风速，分别由温度、湿度和风速传感器获取。

确定机器人当前所处位置具体包括：

将当前地理位置信息、行程信息和倾角信息，与GIS输电线路信息数据库中的相关信息进行对比，根据全局自主定位导航算法计算得到机器人当前所处位置和与障碍物的距离。包括：所处的档段号、下一级杆塔号、距离下一个杆塔的大体距离、下一个障碍物的类型和位置、距离下一个障碍物的大体距离，并可以对前方的情况进行预判，提供导航依据。所述全局自主定位导航算法可以根据GPS信息、倾角信息、GIS信息以及行程信息来确定机器人目前所处的杆塔档号，在线路上的大体位置以及前方的障碍物大体情况，根据此信息就可以指导机器人做相应动作及速度等导航信息。

所述GIS输电线路信息数据库中包含杆塔类型、杆塔位置、杆塔高度、杆塔上线路条数、线路分布、线路作用、线路等级、线路长度、倾角信息、线路上防振锤的位置、防振锤类型、线夹位置、线夹类型、过桥位置、过桥信息等。

所述GIS输电线路信息数据库中数据的采集方式为：采用远程遥控的方式让巡检机器人在正常天气状况下的高压输电线路上行走一遍，采集线路信息，并自动录入到GIS输电线路信息数据库中。

确定当前所处环境具体包括：正常天气环境和异常天气环境。

根据当前位置判断是否转入局部自主导航模式具体包括：与前方障碍物距离小于第一阈值时，进行预减速，转入局部自主导航模式。

根据当前所处环境调整机器人运行参数包括：当检测到巡检机器人处于异常天气环境时，降低机器人的运行速度或停止运行；当检测到转变为正常天气环境时，对所述机器人进行加速。具体地，

若所述温度、相对湿度和风速均在预设正常范围内，巡检机器人正常运行；

若所述温度低于预设温度阈值，采用结冰预报数学模型，将当前温度、相对湿度和风速作为输入数据，判断结冰概率，若结冰概率大于一定阈值，则进行减速或停止。其中，所述结冰预报数学模型是预先训练的用于识别结冰天气环境的神经网络模型。

若风速大于预设风速阈值，将当前倾角信息与GIS输电线路信息数据库中预存的相应位置的倾角信息进行比较，若二者差异大于第一倾角阈值(即输电线路发生晃动)且小于第二倾角阈值，则进行减速；若大于第二倾角阈值，则停止运行。

(2)局部自主导航模式

所述局部自主导航模式具体包括：启动图像采集模块，获取前方线路图像，并基于所述图像识别障碍物类型；进一步减速，当与前方障碍物距离小于第二阈值时，启动测距模块，获取与前方障碍物的距离；进一步减速，完成越障动作。

所述测距模块可以测量出机器人前方、后方、上方一定距离的障碍物到机器人的距离。

所述图像识别分析模块可以分析判断出前方障碍物的类型和大体的距离。比如判断出防振锤、线夹、过桥、杆塔。

所述图像采集模块为可见光和红外图像采集模块，能够同时采集可见光图像和红外图像。首先对可见光图像进行图像评价，判断是拍摄时间是白天还是夜间，以及判断是否有雾，若有，确定雾天等级，并根据所述等级划分浓雾和淡雾：

若拍摄时间是白天，且无雾，则对所述可见光图像进行识别；

若拍摄时间是白天，且淡雾，则对所述可见光图像进行去雾，对所述可见光图像进行识别；

若拍摄时间是晚上，或浓雾，则对红外图像进行障碍物识别。

所述障碍物识别采用预先训练的障碍物识别模型。若识别不出障碍物类型，表明有入侵物体(例如鸟类或其他从上方掉落的物体)，则进行减速或停止。

实施例二

本实施例公开了一种高压输电线路巡线机器人自主导航系统，包括：中央控制器，以及与中央控制器连接的存储器、GPS模块、行程记录模块、倾角测量模块、温度、湿度和风速传感器、图像采集模块和测距模块。其中，

所述GPS模块、行程记录模块和倾角测量模块，用于全局自主导航模式下实时采集机器人的当前状态数据；

所述温度、湿度和风速传感器，用于全局自主导航模式下实时采集机器人运行的周围环境数据；

所述图像采集模块，用于局部自主导航模式下采集前方线路图像；

所述测距模块，用于局部自主导航模式下测量与障碍物的距离；

所述存储器中预存GIS输电线路信息数据库和自主导航程序；

机器人启动时中央控制器调用所述程序，以全局自主导航模式和局部自主导航模式相结合的方式，控制机器人运动。其中，所述全局自主导航模式基于获取的数据和GIS输电线路信息数据库确定机器人当前所处位置和当前所处环境，根据机器人当前所处位置判断是否转入局部自主导航模式，若是，则进行预减速，转入局部自主导航模式，基于获取的数据完成越障动作，在局部自主导航模式工作完成后，根据机器人当前所处位置调整运动参数；根据当前所处环境调整机器人运行参数。

全局自主导航模式根据所述当前状态、环境数据，以及GIS输电线路信息数据库，确定机器人当前所处位置和当前所处环境，根据机器人当前所处位置判断是否转入局部自主导航模式，若是，则进行预减速，转入局部自主导航模式，并且在局部自主导航模式工作完成后，根据机器人当前所处位置调整运动参数；根据当前所处环境调整机器人运行参数。

具体地，将当前地理位置信息、行程信息和倾角信息，与GIS输电线路信息数据库中的相关信息进行对比，根据全局自主定位导航算法计算得到机器人当前所处位置和与障碍物的距离。包括所处的档段号、下一级杆塔号、距离下一个杆塔的大体距离、下一个障碍物的类型和位置、距离下一个障碍物的大体距离，并可以对前方的情况进行预判，提供导航依据。

局部自主导航模式：启动图像采集模块获取前方线路图像，基于所述图像识别障碍物类型；启动测距模块获取与前方障碍物的距离；结合预存的越障动作控制机器人动作，完成自主越障。

具体地，当完成全局自主定位和导航后已经可以预判出前方基本的情况，可以在距离障碍物一定距离时进行预减速，当图像识别模块逐渐靠近障碍物时，可以采集障碍物的图像信息，并经过图像识别，可以进一步识别出障碍物的类型和距离。然后机器人进一步减速，为到达障碍物后的越障做准备。随着机器人距离障碍物越来越近，快要到达障碍物时测距模块可以精确测量出与障碍物的距离。也就可以精确的定位出机器人所在的位置。此时机器人进一步减速，以比较慢的速度由机器人越障系统完成机器人越障工作。越障完成后机器人局部自主定位导航工作暂时完成。并根据全局自主定位导航信息判断机器人是否要加速，以及下一个障碍物的距离和位置。

所述GIS输电线路信息数据库中包含杆塔类型、杆塔位置、杆塔高度、杆塔上线路条数、线路分布、线路作用、线路等级、线路长度、倾角信息、线路上防振锤的位置、防振锤类型、线夹位置、线夹类型、过桥位置、过桥信息等。

所述GIS输电线路信息数据库中数据的采集方式为：采用远程遥控的方式让巡检机器人在正常天气状况下的高压输电线路上行走一遍，采集线路信息，并自动录入到GIS输电线路信息数据库中。

所述自主导航系统还包括远程控制终端，用于机器人的远程启动或停止，以及突发情况的远程控制。例如输电线路上出现入侵物，机器人检测到具有入侵物时进行减速或停止，并将拍摄的图像数据反馈至所述远程控制终端，等待控制人员发送停止或继续运行的指令。

本发明采用全局导航和局部导航相结合的方式，实现了输电线路巡线机器人在高压输电线路上的自主运行和巡检，并且通过引入多个传感器和相关算法，保证机器人行进过程中的安全。

本领域技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (7)

1.一种高压输电线路巡线机器人自主导航方法，其特征在于，包括：

接收巡检过程中实时采集的机器人当前状态信息和周围环境数据；

根据所述当前状态、环境数据，以及GIS输电线路信息数据库，确定机器人当前所处位置和当前所处环境，机器人当前状态信息包括倾角信息；所述周围环境数据包括：温度、相对湿度和风速；

若所述温度低于预设温度阈值，采用结冰预报数学模型，将当前温度、相对湿度和风速作为输入数据，判断结冰概率，若结冰概率大于一定阈值，则进行减速；

若风速大于预设风速阈值，将当前倾角信息与GIS输电线路信息数据库中预存的相应位置的倾角信息进行比较，若二者差异大于第一倾角阈值且小于第二倾角阈值，则进行减速；若大于第二倾角阈值，则停止运行；

根据机器人当前所处位置判断是否转入局部自主导航模式，若是，则进行预减速，转入局部自主导航模式，转入局部自主导航模式后，启动图像采集模块获取前方线路图像，并且在局部自主导航模式工作完成后，根据机器人当前所处位置调整运动参数；以及根据当前所处环境调整机器人运行参数；根据当前位置判断是否转入局部自主导航模式具体包括：与前方障碍物距离小于第一阈值时，进行预减速，转入局部自主导航模式；

所述图像采集模块同时采集可见光图像和红外图像；首先对可见光图像进行图像评价，判断是拍摄时间是白天还是夜间，以及判断是否有雾，若有，确定雾天等级，并根据所述等级划分浓雾和淡雾：

若拍摄时间是白天，且无雾，则对所述可见光图像进行识别；

若拍摄时间是白天，且淡雾，则对所述可见光图像进行去雾，对所述可见光图像进行识别；

若拍摄时间是晚上，或浓雾，则对红外图像进行障碍物识别。

2.如权利要求1所述的高压输电线路巡线机器人自主导航方法，其特征在于，基于所述图像识别障碍物类型；启动测距模块获取与前方障碍物的距离；结合预存的越障动作控制机器人动作，完成自主越障。

3.如权利要求1所述的高压输电线路巡线机器人自主导航方法，其特征在于，所述机器人当前状态信息还包括：当前地理位置信息、行程信息。

4.如权利要求1所述的高压输电线路巡线机器人自主导航方法，其特征在于，确定机器人当前所处位置具体包括：将当前地理位置信息、行程信息和倾角信息，与GIS输电线路信息数据库中的相关信息进行对比，计算得到机器人当前所处位置和与障碍物的距离。

5.如权利要求1所述的高压输电线路巡线机器人自主导航方法，其特征在于，根据当前所处环境调整机器人运行参数包括：当检测到巡检机器人处于异常天气环境时，降低机器人的运行速度或停止运行；当检测到转变为正常天气环境时，对所述机器人进行加速。

6.一种高压输电线路巡线机器人自主导航系统，其特征在于，包括：中央控制器，以及与中央控制器连接的存储器、GPS模块、行程记录模块、倾角测量模块、温度、湿度和风速传感器、图像采集模块和测距模块；其中，

所述GPS模块、行程记录模块和倾角测量模块，用于全局自主导航模式下实时采集机器人的当前状态数据；

所述温度、湿度和风速传感器，用于全局自主导航模式下实时采集机器人运行的周围环境数据；

所述图像采集模块，用于局部自主导航模式下采集前方线路图像，图像采集模块同时采集可见光图像和红外图像；对可见光图像进行图像评价，判断是拍摄时间是白天还是夜间，以及判断是否有雾，确定雾天等级，并根据所述等级划分浓雾和淡雾；

所述测距模块，用于局部自主导航模式下测量与障碍物的距离；

所述存储器中预存GIS输电线路信息数据库和自主导航程序；

机器人启动时中央控制器调用所述程序，控制机器人运动：所述全局自主导航模式基于获取的数据和GIS输电线路信息数据库确定机器人当前所处位置和当前所处环境，根据机器人当前所处位置判断是否转入局部自主导航模式，若是，则进行预减速，转入局部自主导航模式，基于获取的数据完成越障动作，在局部自主导航模式工作完成后，根据机器人当前所处位置调整运动参数；根据当前所处环境调整机器人运行参数；

中央控制器配置为根据温度传感器采集的周围环境温度低于预设温度阈值，采用结冰预报数学模型，将当前温度、相对湿度和风速作为输入数据，判断结冰概率，若结冰概率大于一定阈值，则进行减速；

中央控制器配置为风速传感器采集的周围环境风速大于预设风速阈值，将当前倾角信息与GIS输电线路信息数据库中预存的相应位置的倾角信息进行比较，若二者差异大于第一倾角阈值且小于第二倾角阈值，则进行减速；若大于第二倾角阈值，则停止运行。

7.如权利要求6所述的高压输电线路巡线机器人自主导航系统，其特征在于，所述自主导航系统还包括远程控制终端，用于机器人的远程启动或停止，以及突发情况的远程控制。

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