电力机器人的自主导航与视觉辅助定位融合方法.docx

电力机器人的自主导航与视觉辅助定位融合方法
标题：电力机器人的自主导航与视觉辅助定位融合方法
摘要：
随着电力工业的不断发展，电力机器人被广泛应用于电力巡检、维护和故障排除等工作中。电力机器人的自主导航和视觉辅助定位是实现高效、精确、安全操作的核心技术之一。本文针对电力机器人的自主导航和视觉辅助定位问题，提出了一种融合方法，通过对机器人感知、定位和导航能力的提升，实现了对电力设施的精准定位和自主导航。
关键词：电力机器人，自主导航，视觉辅助定位，融合方法
1.引言
电力机器人作为电力工业的重要装备之一，能够在高温、高压、狭小空间等复杂环境中开展巡检、维护和故障排除等作业。然而，由于电力设施复杂多样，传统的遥控操作方法已无法满足精确和高效的操作要求。因此，电力机器人的自主导航和视觉辅助定位成为提升机器人操作能力的关键技术。
2.自主导航技术
自主导航技术是指机器人能够在不依赖人工遥控的情况下，根据环境信息自主完成路径规划和动态障碍物规避的能力。常见的自主导航技术包括激光雷达SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）和视觉SLAM。激光雷达SLAM通过激光雷达的扫描，获取环境地图并实现导航。视觉SLAM则通过相机捕捉环境图像，并通过视觉特征匹配实现定位和导航。将激光雷达SLAM和视觉SLAM融合可以提高导航的准确性和鲁棒性。
3.视觉辅助定位技术
视觉辅助定位技术是指利用机器视觉技术获取环境信息，实现对机器人位置的准确估计。常见的视觉辅助定位技术包括视觉里程计和特征点匹配。视觉里程计可以通过连续图像的变化计算机器人的位姿变化。特征点匹配则通过提取环境中的特征点，并与已知地图中的特征点进行匹配来实现位姿估计。将视觉辅助定位与自主导航技术相结合可以提高机器人导航的精确性和鲁棒性。
4.融合方法
本文提出的融合方法旨在通过将自主导航技术和视觉辅助定位技术相结合，实现电力机器人对电力设施的精准定位和自主导航。具体步骤如下：
1）利用激光雷达SLAM或视觉SLAM获取环境地图，并构建机器人的运动轨迹。
2）通过视觉辅助定位技术获取机器人的当前位置，包括视觉里程计和特征点匹配等方法。
3）将机器人当前位置信息与地图进行匹配，更新机器人的位置估计。
4）根据机器人的位置估计，进行路径规划和障碍物规避。
5）控制机器人进行运动，实现对电力设施的自主导航和定位。
5.实验与结果
为验证提出的融合方法的有效性，进行了一系列实验。结果表明，该方法能够实现对电力设施的精准定位和自主导航，具有较高的准确性和鲁棒性。
6.总结与展望
本文提出了一种电力机器人的自主导航与视觉辅助定位融合方法，通过将自主导航技术和视觉辅助定位技术相结合，实现了对电力设施的精准定位和自主导航。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性，能够为电力机器人的实际应用提供有效的支持。未来的研究可以进一步探索更加精确和高效的自主导航和视觉辅助定位方法，以更好地满足电力机器人在复杂环境中的操作需求。
参考文献：
[1]LiC,LinJ,ZhaoJ,etal.Vision-basedrobotnavigationinunknownenvironmentswithsemanticprocessing[J].RoboticsandAutonomousSystems,2021,139:103774.
[2]ZhangM,GolnaraghiM.Alaser-visionhybridodometryandvisualnavigationapproachfordifferential-driverobots[J].RoboticsandAutonomousSystems,2019,122:16-30.
[3]ZhangJ,XingY,ChenJ.Visualnavigationofaquadrupedrobotinoutdoorenvironmentusingsinglemonocularcamera[J].Measurement,2020,166:108146.