基于改进深度学习的变电站机器人巡检路径规划研究

摘要

随着智能电网的不断发展,变电站数量随之增加。针对变电站中巡检任务繁重以及人工巡检可视化水平低的问题,该文提出了一种基于改进深度强化学习的变电站机器人巡检路径规划方法。结合巡检机器人的运动模型,设计深度强化学习的动作和状态空间。将深度强化学习网络与人工势场相结合,重新构造深度强化学习的奖励函数,优化卷积神经网络结构。通过实际变电站场景进行验证,提出的改进深度强化学习算法较传统算法计算时间更短,效率更高,更有利于对变电站巡检机器人的巡检路径进行精准规划,提升变电站的自动化程度水平。