一种变电站智能巡检机器人路径规划方法与流程

本发明涉及一种变电站智能巡检机器人路径规划方法，属于变电站技术领域。

背景技术：

路径规划算法是移动机器人导航的核心技术，也是研究热点。目前的研究方向主要在如何通过已知的全局信息和传感器采集的实时信息，采用相应算法，如遗传算法、蚁群算法、神经网络算法等，以最优的路径达到目标点。此类算法所研究的机器人在运行环境中的运动不受限制或少受限制。而变电站智能巡检机器人（以下简称“巡检机器人”）的路径规划不能直接沿用以上算法的思路，因为巡检机器人的运行会受变电站内狭窄道路、电气安全距离等约束，不能进行自由地避障和路径规划。

近年来，电力行业对运行设备安全的要求越来越高，要求巡检机器人的运行不能影响变电站内高压设备的正常运行。出于安全性的考虑，现有的巡检机器人大多采用按预设路径循规蹈矩进行巡检，不进行动态路径规划。若巡检机器人运行的前方出现障碍物，巡检机器人将中止巡检任务，停在原地，直到障碍物撤离。巡检机器人因一直停在原地等待障碍物撤离而造成电量耗尽的情况时有发生，这种情况均不符合用户对巡检机器人的要求。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种变电站智能巡检机器人路径规划方法，解决现有技术中巡检机器人不能进行动态路径规划，达不到用户对巡检机器人的智能化要求水平的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种变电站智能巡检机器人路径规划方法，包括如下步骤：

对变电站内巡检机器人的运行环境进行分层表征，创建分层地图；

对变电站工作票的电子文本进行解析，获取工作任务信息；

综合利用分层地图及工作任务信息进行最优路径规划。

所述分层地图包括：表征变电站内障碍物分布的全局栅格地图、表征巡检机器人巡检对象属性的语义地图、表征巡检机器人巡检路径的拓扑地图。

创建全局栅格地图的具体方法如下：

将变电站内巡检机器人运行的平面空间离散成一个个栅格；

根据巡检机器人的坐标和朝向以及和变电站内的障碍物距离计算出障碍物坐标；将变电站内存在障碍物的区域对应的栅格标注为“占用”，不存在障碍物的区域对应的栅格标注为“空闲”。

通过SLAM算法获取巡检机器人的坐标和朝向。

采用Bresenham直线段扫描算法，将变电站内障碍物所处区域对应的栅格标注为“占用”；在巡检机器人所处的栅格与障碍物所处的栅格之间画直线，直线所到之处认为是不存在障碍物的区域，全部标注为“空闲”。

创建语义地图的具体方法是在创建全局栅格地图的基础上，对全局栅格地图中巡检对象障碍物区域添加设备属性，形成检修计划解析所需的语义地图。

所述设备属性包括设备区域、间隔、设备类型。

创建拓扑地图的具体方法是在构建的语义地图的基础上，根据巡检对象设置巡检点，结合变电站道路分布蓝图，若相邻的两个巡检点之间存在可行走路径，则沿可行走道路分布，将两个巡检点用线段连接起来；直至变电站内所有的巡检点都连通起来，形成拓扑地图。

对变电站工作票的电子文本进行解析获取工作任务信息的具体方法是：

收集变电站历史工作票的电子文档，对历史工作票进行学习，提取变电站工作票关键词，建立工作票关键词库；

采用工作票关键词库对工作票的文本按照关键词进行语义分割、解析，获取工作任务信息。

所述工作票关键词包括：

与设备名称相关的关键词，包括：“开关”“刀闸”“电容器”“母线”“主变”；

与操作动作相关的关键词，包括：“拆除”“更换”“安装”“清扫”；

语义连接的关键词，包括：“和”“及”“与”“由”“至”。

采用词频-逆文件频率方法对历史工作票进行学习，提取变电站工作票关键词。

所述最优路线规划包括全局最优路径规划和局部最优路径规划；

所述全局最优路径规划的具体方法如下：

全局最优路径规划以分层地图为基础，考虑工作任务信息，以“避开检修区域”“最短路径”为评价标准，对巡检机器人到达巡检点的所有可能路径进行评分，选择评分最高的路径作为全局最优路径；

所述局部最优路径规划的具体方法如下：

采用动态窗口法，对巡检机器人的线速度和角速度在预定范围内采样，以采样速度在预定的时间内模拟巡检机器人运动，得到一系列的路径；

对每条路径按照“是否会跌落到路面以下”“偏离全局路径的程度”“接近目标点的程度”“行走姿态”“是否会碰到障碍物”为评价标准进行评分，选取综合评分最高的路径作为局部最优路径。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

针对电力行业注重安全性的特点，综合考虑检修计划、变电站内部分道路狭窄等约束条件，提前进行路径规划，以合理避开检修区域、优化设备巡检顺序，在达到安全性要求的同时，提高了变电站智能巡检机器人的巡检效率和智能化水平。

附图说明

图1是本发明的原理框图；

图2是本发明的流程图；

图3是某变电站局部实景图与其相应的分层地图的对比图；

图4是某变电站工作票电子文本截图；

图5是考虑检修计划的最优路径规划示意图；

图6是局部路径规划示意图；

图中：1、障碍物；2、全局路径；3、路肩。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

如图1所示，是本发明的原理框图，一方面，需创建包含障碍物分布、巡检对象属性、巡检路径拓扑等信息的分层地图；另一方面，需解析当前的检修计划，获取检修计划的工作时间、工作区域、工作内容等工作任务信息。本发明采用以上两方面的数据，依照图2所示的算法流程，合理避开检修区域，优化巡检顺序，获取最优路径。具体包括如下步骤：

步骤一：对变电站内巡检机器人的运行环境进行分层表征，创建分层地图；

分层地图包括：表征变电站内障碍物分布的全局栅格地图、表征巡检机器人巡检对象属性的语义地图、表征巡检机器人巡检路径的拓扑地图。

创建全局栅格地图的具体方法如下：

将变电站内巡检机器人运行的平面空间离散成一个个栅格；

通过SLAM（即时定位与地图创建）算法定位完成后，得到巡检机器人的精确位姿（包含巡检机器人在全局地图中的坐标和朝向）；

通过激光雷达扫描到环境特征，即障碍物距离；

通过巡检机器人坐标和朝向以及障碍物距离计算出障碍物的坐标，采用Bresenham直线段扫描算法，障碍物所处的栅格标注为“占用”，巡检机器人所处的栅格与障碍物所处的栅格之间画直线，直线所到之处都标注为“空闲”。

这样，巡检机器人运行的平面空间就按照变电站内障碍物的分布，由一系列“占用”或“空闲”的二维栅格来表征，形成全局栅格地图。

创建语义地图的具体方法如下：

在构建的全局栅格地图的基础上，对栅格地图中的巡检对象障碍物区域添加设备属性，如：设备区域、间隔、设备类型等，形成检修计划解析所需的语义地图。

创建拓扑地图的具体方法如下：

在构建的语义地图的基础上，根据巡检对象设置巡检点，结合变电站道路分布蓝图，若相邻的两个巡检点之间存在可行走路径，则沿可行走道路分布，将两个巡检点用线段连接起来；直至变电站内所有的巡检点都连通起来，形成拓扑地图。

如图3所示，为某变电站采用上述创建方法得到的分层地图，分层地图中#2电抗器区域对应着实景图中防火墙右边的一次设备区域，#2电容器区域对应着实景图中防火墙左边的一次设备区域；分层地图中黑色圆点标示的巡检点所处的方位与实景图中一次设备的巡检对象所处的方位相匹配。分层地图中黑色线条标示的路径为实景图中实际存在的路径。

步骤二：对变电站工作票的电子文本进行解析，获取工作任务信息；

变电站日常的检修、倒闸操作等工作都有明确的工作任务，工作任务包含工作时间、工作区域、工作内容、工作人员、安全措施等信息。通过对工作任务的解析，明确未来某一时间段某一区域将有现场操作，若巡检机器人不能按照预先设定的路径通过该区域，需结合已创建的分层地图，重新进行全局路径规划。

工作票制度是电力系统运行管理中的一种有效的安全措施，在变电站内进行设备检修、倒闸操作等工作前，必须填写相关工作票。巡检机器人系统可以与工作票相关系统进行接口，获取工作票电子文本，并对文本内容进行解析，解析结果作为全局路径规划的参考。

对变电站工作票的电子文本进行解析获取工作任务信息的具体方法是：

收集变电站历史工作票的电子文档，采用TF-IDF（词频-逆文件频率）方法，对历史工作票进行学习，提取变电站工作票常用的关键词，建立工作票关键词库。提取的关键词包括：与设备名称相关的关键词“开关”“刀闸”“电容器”“母线”“主变”等；与操作动作相关的关键词“拆除”“更换”“安装”“清扫”等；语义连接的关键词“和”“及”“与”“由”“至”等。随着对历史工作票学习的不断深入，工作票关键词库会不断扩充、完善。

采用已建立的工作票关键词库，对工作票的文本按照关键词进行语义分割、解析，获取工作票的工作时间、工作区域、工作内容等。

如图4所示，为某变电站工作票电子文本截图，采用前述的解析方法，得到该工作票的工作时间为：2017年8月2日10时10分——2017年8月12日10时10分；工作区域为：35kV #2电容器区域；工作内容为：电容器更换。

步骤三：综合利用分层地图及工作任务信息进行最优路径规划。

最优路线规划包括全局最优路径规划和局部最优路径规划；

所述全局最优路径规划的具体方法如下：

全局最优路径规划以分层地图为基础，考虑工作任务信息，以“避开检修区域”“最短路径”为评价标准，对巡检机器人到达巡检点的所有可能路径进行评分，选择评分最高的路径作为全局最优路径。

以图5所示的巡检任务为例，该巡检任务为：巡视#2主变35kV侧接地刀闸分合状态。首先查询检修计划，以图4所示的变电站工作票为例，当前存在未结束的检修计划：35kV #2电容器更换。若不考虑检修计划，巡检机器人从起始位置到达目标点存在四条路径，分别为：START-A-B-C-D、START-A-B-H-I-C-D、START-A-B-J-K-M-D、START-A-E-F-G-D；考虑检修计划后，#2电容器区域B-C段不能通行，路径规划时避开B-C段，最后得到的全局最优路径为START-A-E-F-G-D。

所述局部最优路径规划的具体方法如下：

采用动态窗口法，对巡检机器人的线速度和角速度在预定范围内采样，以采样速度在预定的时间内模拟巡检机器人运动，得到一系列的路径；

对每条路径按照“是否会跌落到路面以下”“偏离全局路径的程度”“接近目标点的程度”“行走姿态”“是否会碰到障碍物”为评价标准进行评分，选取综合评分最高的路径作为局部最优路径。

巡检机器人行进的过程中需要进行局部路径规划，如图6所示，为局部路径规划的示意图。将巡检机器人的线速度和角速度在最大值和最小值范围内采样，如线速度在0~0.2m/s按等分采样20次，角速度在-0.2rad/s~0.2rad/s按等分采样20次，这样排列组合的采样速度可达400次。以采样速度在控制周期内模拟巡检机器人运动得到一系列的路径，如图6中的A、B、C…。对每条路径按照“是否会跌落到路面以下”“偏离全局路径的程度”“接近目标点的程度”“行走姿态”“是否会碰到障碍物” 等标准进行评分，若选取路径A，巡检机器人将会碰到临时障碍物；若选取路径C，巡检机器人将会跌落到路面以下；选取路径D、E、F、G、H，对应的综合评分比较低；只有路径B，其综合评分最高，选取其作为局部最优路径。

本发明方法针对电力行业注重安全性的特点，顾及变电站内部分道路狭窄等约束条件，考虑检修计划（以检修计划为主，但不限于检修计划，倒闸操作、道路养护等影响巡检机器人正常行进的计划也考虑在内），提前进行路径规划，以合理避开检修区域、优化设备巡检顺序，在达到安全性要求的同时，提高巡检机器人的巡检效率和智能化水平。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。