电力线路多机器人协作巡检方法与流程

本发明涉及多机器人协作的技术领域，特别是一种电力线路多机器人协作巡检方法。

背景技术：

传统的电网人工巡检和作业方式存在劳动强度大、工作效率低、人员安全性差等特点，尤其在恶劣天气和和复杂地形等条件下更加明显。目前，很多科研机构应相继开展了各种作业机器人的研究，例如变电站设备巡检机器人、带电抢修作业机器人、悬臂式巡线机器人、光纤复合架空地线巡检机器人、绝缘子检测机器人、输电线路破冰机器人，并且有的已经投入运行，经受住了恶劣气候的考验。随着具有不同功能和不同大小的电力机器人的出现以及电力特种机器人技术的不断成熟发展，多机器人协作将成为未来电力机器人的主要应用形式。目前，多机器人协作电力巡检的相关研究尚未成熟，而电力线路巡检的目标是电力杆塔、线路、金具、绝缘子和沿线环境等。与一般的多机器人作业任务相比，电力线路巡检任务存在着特殊性：(1)工作区域跨度大，受外力影响较多，环境错综复杂；(2)机器人的路径受到限制，它必须在电力线走廊区域内行进，以获得全面的线路信息；(3)常规的电力巡检制度未充分考虑电网的实际运行情况，有些运行良好的线路区段容易出现过度巡检，而一些区段则巡检不够充分的现象；(4)在具体作业任务中，输配电线路检测、修复工作存在步骤多、流程复杂的问题，也增加了操作的难度。因此，急需一种能够在电力线路巡检中使用的多机器人协作的方法。

技术实现要素：

本发明的目的是充分发挥多机器人系统的优势，提高电力巡检效率和质量，尤其在出现大面积线路故障和冰雪等灾害天气时，利用多机器人搜寻故障并执行修复作业，能够高效可靠地完成任务，降低经济损失和社会影响。

为了实现上述目的，本发明所采取的技术手段是：

电力线路多机器人协作巡检方法，包含以下步骤：

步骤一，巡检线路分段，按杆塔将导线分段，根据杆塔坐标和导线模型数据，生成巡检线路区段，按照电力巡检规范将整个工作区域划分为若干巡检线路子区域；

步骤二，高层任务规划，负责将检测机器人、中继机器人和作业机器人在不同巡检线路区段的分配，首先确定每个巡检线路子区域的输电线路静态的空间分布情况、每个巡检线路子区域的空间大小以及外界环境，衡量因素包括每个巡检线路子区域的巡检路径长度L_k、地形复杂程度C_k、故障易发程度F_k以及作业难易程度E_k，其中C_k、F_k和E_k在0～1之内，按照电力巡检规范将整个工作区域划分为若干巡检线路子区域；其次考虑机器人所具备的能力，包括目标检测、通信、清障、线路修复、除冰、绝缘子清洗能力，将机器人能力用一个一维数组A_i来表示，A_i＝[a_i1，a_i2，…，a_is]，如果具备该能力，对应的值为1，否则为0，除了目标检测和中继通信能力，其他功能统称为作业能力，此时，机器人能力数组简化为A_i＝[a_i1，a_i2，a_i3]，基于不同巡检线路子区域的任务需求，采用轮盘赌算法或启发式算法协调多机器人在各个巡检线路子区域的分布，首先考虑检测能力实现区域内全路径巡检，其次考虑通信能力，再次考虑作业能力，各巡检线路子区域内的机器人需要满足约束条件；

步骤三，低层任务规划，建立每个机器人的行为规则，采用自组织方式，建立每个机器人的行为规则，以实现机器人有效的协调运动，每个巡检线路子区域内的机器人分为三大类：检测机器人、中继机器人和作业机器人，其中作业机器人进一步细分为清障机器人、除冰机器人和线路修复机器人，遵循自主决策、个体简单、有限通信的原则，机器机器人采用反应式结构，基于事件触发形式进行规则设计，充分发挥群集智能的优势，当作业机器人完成故障修复时，向其他同类机器人和中继机器人发送作业完成信息，否则，继续传递作业信息；

步骤四，建立每一类机器人的子任务，对于每一类机器人，在具体作业任务中，根据自身的任务目标将任务分解成若干可独立运行的子任务完成目标任务；

步骤五，任务重规划，重复步骤二至步骤四，实现动态任务分配，保证机器人分布的合理性。

所述的步骤二中，各巡检线路子区域内的机器人需要满足的约束条件为

其中，M_k表示区域k内机器人数量，A_di表示机器人i的最大前进距离，x_ik表示机器人i在区域k工作，函数f₁、f₂和f₃为经验函数，定义每个巡检线路子区域对机器人巡视能力、通信能力和作业能力的附加要求。

所述的步骤三中，

检测机器人：用光学摄像机或红外热像仪获取输电线路和线路走廊的影像，当发现故障时，向通信范围内的其他机器人发送作业信息；

中继机器人：当机器人在超视距范围工作时，需要借助于中继机器人为超视距范围的机器人提供通信，提供检测机器人与作业机器人之间以及检测机器人与地面控制中心之间的通信，保证信息传输，扩大巡视范围；

作业机器人：各种类型的作业机器人，包括除冰机器人，在不损伤电力线路以及绝缘子的前提下，除冰机器人以击打、敲击、振动的方式快速高效除冰；带电修复作业机器人，能够从事压接管电阻测量、断股修补、防振锤拖回的带电作业任务。

所述的检测机器人包括飞行机器人，涉及航迹生成、航迹跟踪和稳定姿态控制，基于数字高程地图(DEM)和杆塔数据，利用遗传算法生成参考航迹，采用基于BP神经网络的PID控制方法实现航迹跟踪和稳定姿态控制，保证飞行路径在距离电力线10m～30m范围的走廊区域内飞行，并获取清晰的设备图像；作业机器人——除冰机器人根据规范的作业流程，将除冰任务分解为机械臂各关节的一系列行为和动作，利用机器视觉和模糊控制器保证动作的准确性和稳定性。

所述的步骤五中，任务重规划包括

巡检线路子区域内信息素的初始值τ_k＝a₁F_k+a₂E_k，此处，信息素初值不为零，是考虑到专家经验和历史经验的影响，参数a₁和a₂可根据应用情况调整；

当检测机器人在负责区域内发现线路故障、严重设施损坏的问题，则增加该区域信息素数量τ_k←τ_k+δ₁；

当作业机器人在负责区域内完成一处故障修复，则降低该区域信息素的数量τ_k←τ_k-ε，如果τ_k<0，置τ_k＝0；

当作业机器人在负责区域内不能独立完成故障修复，则增加该区域信息素的数量τ_k←τ_k+2δ₁；

信息素随时间蒸发，蒸发因子为ρ，0<ρ<1；

为了调整机器人对信息素的敏感度，设置阈值th_v，如果某个巡检线路子区域的信息τ_k(t)大于阈值th_v，信息素才对机器人的决策产生影响，否则，机器人忽略信息素的作用；不同工作区域内机器人的重分配通过巡检线路子区域的控制中心进行协调，机器人以概率p_sk从第s个区域转移到第k个区域：

其中，η_sk为第s个区域和第k个区域之间的启发信息，令η_sk＝1/d_sk，d_sk为两个子区域的中心之间的距离，α和β为调整τ_k和η_sk对决策影响程度的参数。

本发明的有益效果是：本发明针对电力线路巡检和作业任务，充分发挥多机器人优势，研究异构电力机器人的组织形式，设计系统成员的交互框架；在充分考虑电力线路的分布特点和任务复杂程度，设计机器人之间的任务规划机制；考虑外部环境的不确定性和动态变化，研究多机器人动态任务分配方法，提高系统的适应性和鲁棒性。在电力线路巡检任务中，按杆塔将导线分段，根据杆塔坐标和导线模型数据，生成巡检线路区段。在多机器人电力巡检和作业任务中，多种类型的机器人共同努力完成指定任务，使系统具有区域规划、任务重规划的能力以提高系统效率和未知动态环境下的适应性、鲁棒性。

附图说明

图1是本发明的流程图。

具体实施方式

本发明为电力线路多机器人协作巡检方法，在电力线路巡检任务中，按杆塔将导线分段，根据杆塔坐标和导线模型数据，生成巡检线路区段。在多机器人电力巡检和作业任务中，多种类型的机器人共同努力完成指定任务，使系统具有区域规划、任务重规划的能力以提高系统效率和未知动态环境下的适应性、鲁棒性。

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。

具体实施例，如图1所示，电力线路多机器人协作巡检方法，包含以下步骤：

步骤一，巡检线路分段，按杆塔将导线分段，根据杆塔坐标和导线模型数据，生成巡检线路区段，按照电力巡检规范将整个工作区域划分为若干巡检线路子区域；

步骤二，高层任务规划，负责将检测机器人、中继机器人和作业机器人在不同巡检线路区段的分配，首先确定每个巡检线路子区域的输电线路静态的空间分布情况、每个巡检线路子区域的空间大小以及外界环境，衡量因素包括每个巡检线路子区域的巡检路径长度L_k、地形复杂程度C_k、故障易发程度F_k以及作业难易程度E_k，其中C_k、F_k和E_k在0～1之内，根据专家经验预先给出，其值越大，复杂度越大，优先级越高；其次考虑机器人所具备的能力，包括目标检测、通信、清障、线路修复、除冰、绝缘子清洗能力，将机器人能力用一个一维数组A_i来表示，A_i＝[a_i1，a_i2，…，a_is]，如果具备该能力，对应的值为1，否则为0，除了目标检测和中继通信能力，其他功能统称为作业能力，此时，机器人能力数组简化为A_i＝[a_i1，a_i2，a_i3]，基于不同巡检线路子区域的任务需求，采用轮盘赌算法或启发式算法(如蚁群算法等)协调多机器人在各个巡检线路子区域的分布，首先考虑检测能力实现区域内全路径巡检，其次考虑通信能力，再次考虑作业能力，各巡检线路子区域内的机器人需要满足的约束条件为

其中，M_k表示区域k内机器人数量，A_di表示机器人i的最大前进距离，x_ik表示机器人i在区域k工作，函数f₁、f₂和f₃为经验函数，定义每个巡检线路子区域对机器人巡视能力、通信能力和作业能力的附加要求，

以某一次巡线任务为例，巡检区域分为两个子区域，区域1内110kv及以上输电线路12条，长度L_k＝180公里，地形复杂程度C_k＝0.2、故障易发程度F_k＝0.5，作业难易程度E_k＝0.4，区域2内110kv及以上输电线路15条，长度L_k＝230公里，地形复杂程度C_k＝0.7、故障易发程度F_k＝0.2，作业难易程度E_k＝0.6，函数f₁(C_k)＝100C_k，函数f₂，f₃的定义类似，检测机器人、通信机器人和作业机器人的总量分别为20，10，10，通过经验函数和轮盘赌算法，可以得到三类机器人在两个子区域的分布分别为(8,4,6)和(12,6,4)。

步骤三，低层任务规划，建立每个机器人的行为规则，采用自组织方式，建立每个机器人的行为规则，以实现机器人有效的协调运动，每个巡检线路子区域内的机器人分为三大类：检测机器人、中继机器人和作业机器人，其中作业机器人进一步细分为清障机器人、除冰机器人和线路修复机器人，遵循自主决策、个体简单、有限通信的原则，机器机器人采用反应式结构，基于事件触发形式进行规则设计，充分发挥群集智能的优势，其中

检测机器人：用光学摄像机或红外热像仪获取输电线路和线路走廊的影像，当发现故障时，向通信范围内的其他机器人发送作业信息；

中继机器人：当机器人在超视距范围工作时，需要借助于中继机器人为超视距范围的机器人提供通信，提供检测机器人与作业机器人之间以及检测机器人与地面控制中心之间的通信，保证信息传输，扩大巡视范围；

作业机器人：各种类型的作业机器人，包括除冰机器人，在不损伤电力线路以及绝缘子的前提下，除冰机器人以击打、敲击、振动的方式快速高效除冰；带电修复作业机器人，能够从事压接管电阻测量、断股修补、防振锤拖回的带电作业任务，当作业机器人完成故障修复时，向其他同类机器人和中继机器人发送作业完成信息，否则，继续传递作业信息。

步骤四，建立每一类机器人的子任务，对于每一类机器人，在具体作业任务中，根据自身的任务目标将任务分解成若干可独立运行的子任务完成目标任务，例如，如果检测机器人是飞行机器人，则通过航迹生成、航迹跟踪和稳定姿态控制实现，基于数字高程地图(DEM)和杆塔数据，利用遗传算法生成参考航迹，采用基于BP神经网络的PID控制方法实现航迹跟踪和稳定姿态控制，保证飞行路径在距离电力线10m～30m范围的走廊区域内飞行，并获取清晰的设备图像；作业机器人——除冰机器人根据规范的作业流程，将除冰任务分解为机械臂各关节的一系列行为和动作，利用机器视觉和模糊控制器保证动作的准确性和稳定性。鉴于显示通信的优势，本发明采用显示通信方式，实现机器人之间的信息传输。这种机器人自组织形式有利于实现环境动态变化和机器人故障等不确定因素影响的机器人的协调协作。

步骤五，任务重规划，在输电线路巡检和作业任务中，虽然子区域的覆盖范围和线路分布情况是已知的，但是子区域内的线路故障点数目和损坏程度仍然需要机器人在巡视过程中探测获得。考虑到常规巡检中存在的过度巡检和欠巡检问题，实现动态任务分配，重复步骤二至步骤四，保证机器人分布的合理性，以作业机器人的重规划为例，具体实现如下：

巡检线路子区域内信息素的初始值τ_k＝a₁F_k+a₂E_k，此处，信息素初值不为零，是考虑到专家经验和历史经验的影响，参数a₁和a₂可根据应用情况调整；

当检测机器人在负责区域内发现线路故障、严重设施损坏的问题，则增加该区域信息素数量τ_k←τ_k+δ₁；

当作业机器人在负责区域内完成一处故障修复，则降低该区域信息素的数量τ_k←τ_k-ε，如果τ_k<0，置τ_k＝0；

当作业机器人在负责区域内不能独立完成故障修复，则增加该区域信息素的数量τ_k←τ_k+2δ₁；

信息素随时间蒸发，蒸发因子为ρ，0<ρ<1；

为了调整机器人对信息素的敏感度，设置阈值th_v，如果某个巡检线路子区域的信息τ_k(t)大于阈值th_v，信息素才对机器人的决策产生影响，否则，机器人忽略信息素的作用；不同工作区域内作业机器人的重分配通过巡检线路子区域的控制中心进行协调，作业机器人以概率p_sk从第s个区域转移到第k个区域：

其中，η_sk为第s个区域和第k个区域之间的启发信息，令η_sk＝1/d_sk，d_sk为两个子区域的中心之间的距离，α和β为调整τ_k和η_sk对决策影响程度的参数。

考虑两个巡检子区域的情况，令参数a₁＝3，a₂＝2，α＝1，β＝2，ρ＝0.02，th_v＝10，δ₁＝10，ε＝5。当区域1连续发现新故障，则τ₁增加，当τ₁>10，而τ₁>τ2，则会吸引区域2的作业机器人转移到区域1，两个子区域的机器人分布由(8,4,6)和(12,6,4)变为(8,4,7)和(12,6,3)。尤其区域1的作业机器人发现不能独立完成工作，需要其他同种类机器人协作，则会加速作业机器人的转移。这种启发式方式能够根据环境的变化动态实时调整机器人在各子区域的分布和机器人的工作量，在电力机器人能力受限的情况下，有利于提高巡检效率，降低机器人消耗。

检测机器人的重规划过程与作业机器人类似，具体实现如下：

巡检线路子区域内信息素的初始值τ_k＇＝a₁F_k+a₂E_k，

当检测机器人在负责区域内发现线路故障、严重设施损坏的问题，则增加该区域信息素数量τ_k＇←τ_k＇+δ₁＇；

信息素随时间蒸发，蒸发因子为ρ，0<ρ<1；

当检测机器人频繁在所负责的区域内发现故障，则该区域内出现更多故障的可能性会较大，则倾向于需要更多检测机器人，机器人以概率p_sk＇从第s个区域转移到第k个区域：

其中，η_sk、α和β的含义与前面相同，各参数的取值可参考作业机器人重规划过程中各参数的取值。

中继机器人负责检测机器人、作业机器人、地面控制中心之前的通信，区域内的检测机器人和作业机器人越多，通信范围越广，通信量越大，需要的中继机器人越多，中继机器人在各个子区域的数量分布基本与检测机器人在各区域的数量分布成比例，而通信需求大部分来自于检测机器人，所以，

其中，M_ke，M_kc和M_kw分别表示区域k内检测机器人、中继机器人和作业机器人的数量，s₁和s₂为调整系数，s₁相对于s₂是一个较大的数，在前面的实例中，可以取s₁＝10,s₂＝0.5。

为了衡量分配算法的有效性，在步骤五任务重规划中，设置评价指标，包括奖励值、任务完成时间、路径代价和任务完成率：

(1)奖励与惩罚(R)

机器人发现并排除故障的时间越短，得到的奖励越大，否则，随着时间变化奖励越来越小，超过规定时间内，所有机器人都应该得到一个惩罚。在任务结束后，会得到一个总的反馈为奖励与惩罚之差；

(2)任务完成时间(T)

从执行任务开始，到工作区域内所有输电线路覆盖区域巡检完成所消耗的时间定义为任务完成时间，这一标准是关系效率的主要因素。

(3)路径代价(C)

路径代价定义为所有机器人走过路径长度的总和。这一标准关系到机器人的能源消耗和机械损耗，也是关系效率的主要因素。

(4)任务完成率(P)

任务完成率的定义可以从两个方面描述：机器人修复作业的输电线路长度与总的故障线路长度的百分比；机器人修复的故障数量与总的故障数量的百分比，其中，定义单个故障是根据具体的电力巡检标准来确定的，例如，某个绝缘子的部分裂痕可定义为一个故障，某处导线断股定义为一个故障。