基于激光点云数据的变电站巡检机器人导航方法研究

摘要

变电站的正常安全运行关系到国计民生方方面面，为保障变电站的安全正常运行需要进行日常巡检，检测出变电站中某些设备可能存在的故障并能够及时处理。目前，变电站的绝大多数巡检工作还主要还是由巡检人员手工操作。变电站的巡检数据不仅数量很大而且非常繁杂，由于受到变电站巡检工作人员的技术水平等各多方面因素的制约，无法保障对变电站每次都做到全面有效的巡检，容易出现遗漏、误检等现象，另外在遇到恶劣的自然现象时，如雨雪、高温等天气，更是无法保障巡检工作的有效性。同时，变电站巡检工作负荷较重，还存在安全隐患。
　　针对手工巡检方式的不足之处，本文提出了一种导航方法可以有效的提高巡检效率。本文对变电站巡检机器人导航方法进行了深入的研究，主要研究工作分为以下几个方面。
　　首先，本文的研究实验平台是一个搭载了二维激光测距仪Hokuyo UTM30LX的四轮移动机器人。其次，分析了变电站激光点云数据的特点，在ICP算法的基础上结合了概率论方法，提出了IRI SLAM算法实现实时同步定位与地图构建。然后，在IRI_SLAM算法构建出的地图基础上，针对变电站环境的地图特征，提出了路径规划算法IRI_Pathplanning，规划出一条到目标位置的最优路径。最后，整合了IRI_SLAM算法和IRI_Pathplanning算法，研究出一个导航系统IRI_ Nav，并在实际的变电站环境中进行实验。实验结果表明，本文提出的导航系统不仅达到精确导航的目的，而且比传统方法更加准确和有效。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 选题背景及意义

1．2 国内外研究动态

1．2．1 移动机器人导航方法研究现状

1．2．2 变电站巡检机器人导航方法的研究现状

1．3 本文需要解决的关键问题

1．3．1 同步定位与地图构建

1．3．2 路径规划

1．4 本文主要工作

第2章 同步定位与地图构建

2．1 引言

2．2 迭代最近点算法及其不足

2．2．1 迭代最近点算法

2．2．2 迭代最近点算法的不足

2．3 改进的迭代最近点算法

2．3．1 迭代最近点算法与概率论方法的结合最近点匹配的选择优化

2．3．2 最近点匹配的选择优化

2．4 IRI_SLAM算法实验

2．4 本章小结

第3章 路径规划

3．1 引言

3．2 路径规划方法

3．3 基于值迭代的马尔可夫决策过程

3．3．1 马尔可夫决策过程

3．3．2 值迭代

3．4 IRI_Pathplanning算法

3．5 路径规划实验

3．6 本章小结

第4章 基于激光点云数据的变电站巡检机器人导航方法

4．1 引言

4．2 变电站巡检机器人导航方法

4．3 变电站巡检机器人导航平台

4．4 巡检机器人导航实验

4．5 本章小结

第5章 结论与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

致谢