一种基于信息融合的巡线机器人电磁导航方法.pdfVIP

第37卷第16期 电力系统自动化 V01．37No．16 AutomationofElectricPower 2013年8月25日 Systems Aug．25，2013 DOI：10．7500／AEPS201212156 一种基于信息融合的巡线机器人电磁导航方法 王 伟1，白玉成1，吴功平1，肖华1，杨智勇1，徐显金2 (1．武汉大学动力与机械学院，湖北省武汉市430072；2．湖北工业大学机械工程学院，湖北省武汉市430068) 摘要：围绕巡线机器人电磁导航，分析了电磁传感器阵列信息与机器人位姿之间强非线性映射的 特点，提出了采用反向传播(BP)人工神经网络方法对机器人上的电磁传感器阵列信息进行数据融 合的方法。该方法利用神经网络方法的非线性拟合逼近特点，通过离线学习训练，建立电磁传感器 阵列信息与机器人机械臂相对导线的空间位姿的非线性映射关系模型，实现巡线机器人自主导航。 该方法可有效减小单个电磁传感器信息检测误差对机器人导航控制的影响，提高机器人抓线控制 的准确性。最后，通过实验验证了该方法的可行性和有效性。 关键词：高压输电线路；机器人；电磁传感器；导航；信息融合 0 引言 融合技术的一个重要分支。在机器人导航、障碍物 识别、自主控制等方面得到广泛的研究探索和应用。 巡线机器人工作在架空高压输电线路上，代替 国外方面，文献[8—10]等在这方面研究比较深入；而 人工在野外或高空作业环境下执行巡线或带电作业 国内方面，文献[11—15]等对信息融合技术在机器人 任务，极大降低了工作强度和危险性，提高了线路管 的应用方面也作了深入研究。目前，大部分研究集 理自动化水平。自主越障是机器人运动控制研究的 中在地面移动机器人障碍物识别和导航控制方面， 重点内容，其中，抓线控制是自主越障研究中的一项 而在高压线路机器人领域的应用和研究较少。 关键技术，其核心问题是确定机器人离线手臂与所 本文提出了一种基于反向传播(BP)人工神经 行驶导线间的相对空间位姿关系，再采取特定的控 网络的多源信息融合方法，对机器人手臂上的电磁 制策略调整机器人位姿，使其离线手臂逐步逼近最 传感器阵列信息进行融合，利用神经网络方法的非 佳位姿，实现机器人手臂对导线的夹持。 线性拟合逼近特点，对电磁传感器阵列信息与机器 机器人越障过程中，存在刚体和柔索接触耦合 人机械臂相对导线的空间位姿的非线性映射关系进 的非线性动力学问题，如输电线路扭曲变形、打滑等 行逼近，完成机器人的找线控制。该方法能有效提 现象。这些因素导致机器人自身姿态定位困难，并 高机器人环境识别的准确性，精确完成越障时的机 难以建立精准的环境模型，因而造成机器人越障过 械臂抓线运动。 程中抓线困难。 针对抓线控制问题，国内外相关领域的研究机 1 巡线机器人自主导航越障基本原理 构和学者分别提出不同的实现方法，主要分为基于