發(fā)布時間：2022-03-03所屬分類：科技論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要: 目前除冰任務(wù)都局限在一些危險區(qū)域，路況復雜，機器人采集信息零亂，容易產(chǎn)生干擾; 針對這一問題，設(shè)計引入無跡粒子濾波器信息融合思想到除冰機器人的設(shè)計中，研究現(xiàn)有的除冰機器人的缺陷，優(yōu)化設(shè)計了一種除冰機器人的本體結(jié)構(gòu)，優(yōu)化了各種非接觸式傳感器的布局
摘要: 目前除冰任務(wù)都局限在一些危險區(qū)域，路況復雜，機器人采集信息零亂，容易產(chǎn)生干擾; 針對這一問題，設(shè)計引入無跡粒子濾波器信息融合思想到除冰機器人的設(shè)計中，研究現(xiàn)有的除冰機器人的缺陷，優(yōu)化設(shè)計了一種除冰機器人的本體結(jié)構(gòu)，優(yōu)化了各種非接觸式傳感器的布局結(jié)構(gòu)，為避障提供充足的數(shù)據(jù)來源; 設(shè)計了無跡濾波的信息融合技術(shù)，解決了在外部復雜環(huán)境中某傳感器信息存在的信息干擾; 以上海某智能信息公司的除冰機器人進行實際的測試，實驗包括除冰機器人、YJV22 - 3* 300 電纜，其彎曲直徑為2. 5 m、使用石膏模擬的覆冰、秒表等，對實驗中傳感器采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理后使用 Matlab 7. 0 對其進行準確率仿真，仿真結(jié)果表明，這種除冰機器人的避障準確率高達 96. 3% ，在傳感器損壞后，模型恢復的延時不超過 3 s，結(jié)構(gòu)優(yōu)化明顯。
關(guān)鍵詞: 除冰機器人; 信息融合; 無跡粒子濾波
0 引言
輸電線路覆冰是電網(wǎng)受到自然災(zāi)害的常見形式，這種災(zāi)害可以引起跳閘、倒桿、大面積停電等冰災(zāi)事故，給電網(wǎng)的安全運行與人們的日常生活帶來了危害。近些年，我國的輸電線路受到的冰雪災(zāi)害尤其較多。在保障電力輸電線路安全穩(wěn)定運行的過程中還不能大量使用專門的除冰裝置，智能使用人工除冰的方式在冰雪環(huán)境下除冰，這樣的方式效率低下，同時對電力工人的生命安全帶來了威脅。智能型的輸電線路除冰機器人是在無人控制的情況下在行進過程中智能地避開前方的障礙區(qū)，這些障礙物包括絕緣子、防震錘等各種電力器件，順利前進的過程完成除冰作業(yè)。近些年，我國在除冰機器人的研究領(lǐng)域展開了大量的研究，各大研究所與高校投入了巨大的精力進行除冰機器人的研制，也出現(xiàn)了很多優(yōu)秀的研究成果[1 - 3]。
1 無跡粒子濾波的信息融合算法介紹
本文使用了無跡粒子濾波的信息融合技術(shù)對除冰機器人[4 - 6]進行優(yōu)化，這種信息融合技術(shù)可以從根本上繞開系統(tǒng)線性化的問題，假設(shè)除冰機器人的信息融合時涉及的干擾為
信息在不斷的采集過程中，經(jīng)過無跡粒子更新濾波器將產(chǎn)生避障信息，控制器通過避障信息對電機與除冰器進行驅(qū)動，不斷向前運動完成除冰工作。
2 除冰機器人總體設(shè)計
2. 1 機器人的機械結(jié)構(gòu)設(shè)計
移動除冰機器人的總體設(shè)計包括本體結(jié)構(gòu)、運動控制系統(tǒng)及去冰機構(gòu)等 3 個部分。本體機構(gòu)是除冰機器人的主體結(jié)構(gòu)部分，包括機器人前進的履帶結(jié)構(gòu)、與輸電線的柔性夾緊機構(gòu)及爬行的導向機構(gòu)。本文在除冰機器人的行進中使用了橡膠式的履帶結(jié)構(gòu)，保證行進中與輸電線有較大的接觸面積與摩擦，柔性的橡膠可以保證輸電線的表面不易受到損壞，夾緊機構(gòu)使履帶機器人對輸電線的直徑有很好的適應(yīng)性。控制系統(tǒng)可以實現(xiàn)是除冰機器人的前進與暫停發(fā)送指令，實現(xiàn)輸電線的破冰。爬行導向機構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)破冰功能，還可以實現(xiàn)對線纜的維護，具體的機器人的功能劃分為:
2. 2 機器人履帶部位的硬件優(yōu)化設(shè)計
除冰機器人在行進中破冰，其爬行速度要可調(diào)。爬行的速度要根據(jù)覆冰的厚度進行調(diào)整，本文中機器人的本體設(shè)計時的性能初步要求如下: 爬行速度 v < 5m/min ，最大爬行坡度 θ > 60o ，破冰刀轉(zhuǎn)速 t = 300 r/min ，機器人重量 m < 25 kg。本文設(shè)計的行進機器人中使用輸電線穿過上下側(cè)的履帶，設(shè)計了上下兩體的結(jié)構(gòu)對輸電線路繞度的變化做出適應(yīng)，如圖 3 所示，上下兩體使用彈性機構(gòu)進行連接，履帶結(jié)構(gòu)包括支架、上下的履帶、履帶的驅(qū)動電機等設(shè)備，通過底板使用夾緊機構(gòu)夾緊在上下的輸電線上，導向機構(gòu)設(shè)置的底板的前部與后部。本文的除冰機器人包括第一履帶結(jié)構(gòu)與第二履帶結(jié)構(gòu)兩個部分，主體包括橡膠履帶、驅(qū)動輪與傳動軸轉(zhuǎn)動，傳動軸與驅(qū)動輪固定連接，履帶在驅(qū)動下工作，兩個壓緊輪可以保證履帶與輸電線之間更加緊扣，增加了機器人的爬行能力。保證除冰機器人在履帶中安全穩(wěn)定行走少了柔性夾緊機構(gòu)，輸電線從機器人的中間部位穿過后，上下側(cè)的第一、第二履帶夾緊了輸電線，實現(xiàn)爬行，這種結(jié)構(gòu)的引入可以適應(yīng)不同直徑的輸電線，保證在輸電線上爬行穩(wěn)定:
2. 3 避障模塊設(shè)計
因為在輸電線路被覆冰后重量大大增加，為了防止桿塔不被壓斷，除冰機器人的設(shè)計應(yīng)該盡量保證輕便，便于攜帶，除冰機器人還必須具有很強的智能避障能力。除冰機器人的工作環(huán)境線路為引流線路，一些相連物比如防震錘、絕緣子串、懸垂線位移動路徑的障礙物，除冰機器人的工作環(huán)境可以總結(jié)為強電磁場、半結(jié)構(gòu)化。強電磁場是指機器人運行的環(huán)境線路是處在一種帶電運行的線路中，半結(jié)構(gòu)化的環(huán)境是指輸電線路的全局宏觀結(jié)構(gòu)模型是事先可以計算得到的，但是局部的障礙物分布與類型是未知的，這些局部環(huán)境包括障礙物的位置、機器人的當前位置等。
3 除冰機器人的外部傳感信息的采集
傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展與更新使得除冰機器人在數(shù)據(jù)來源有更多的選擇，也滿足了更為嚴格的要求，智能除冰機器人可以使用更高性能與高度集成的傳感器進行更為精確地定位與控制，選擇先進的傳感器對周圍的環(huán)境數(shù)據(jù)進行采集時機器人避障的重要部件，機器人要求傳感器具有更高精度、重復性好、穩(wěn)定性高的特點，對一些惡劣的環(huán)境要具有良好的適應(yīng)能力。傳感器的靈敏度、線性范圍、精度要有適度，因為較高的準確性與靈敏度會影響系統(tǒng)的工作精度，但是如果不能保證精確性也不能實現(xiàn)準確避障的要求，經(jīng)過以上的分析，本文選取了激光傳感器、紅外傳感器、超聲波傳感器等非接觸式的傳感器構(gòu)建障礙物的檢測系統(tǒng)。非接觸式的傳感器是通過像磁場、光波、紅外線等中間傳遞介質(zhì)進行檢測。
4 干擾信息的擬合排除過程
根據(jù)第一部分的內(nèi)容，系統(tǒng)通過無跡粒子濾波的信息融合算法對機器人的行進控制和干擾消除，驅(qū)動控制器同時控制著破冰機構(gòu)刀具的驅(qū)動電機。除冰機器人根據(jù)傳感器采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集后經(jīng)過信息擬合產(chǎn)生避障源數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括此時機器人本體距離障礙物的各種信息，配合激光、紅外、超生傳感器信息，根據(jù)除冰機器人的干擾消除流程圖如圖 5 所示。
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在除冰機器人的行走中要跨越防震錘、絕緣子、耐張線夾等支撐附件，這些設(shè)備就成為除冰機器人在路線行走的障礙區(qū)，為跨域這些障礙物，實現(xiàn)長距離智能避障的行走必須能夠基于本身安裝的各種傳感器的數(shù)據(jù)來識別障礙物的信息，完成避障策略的制定與避障動作，本文將紅外、激光及超聲等非接觸性傳感器采集周圍的環(huán)境數(shù)據(jù)，經(jīng)過多傳感器數(shù)據(jù)融合后進行避障計算，傳感器被安裝在除冰機器人的前后左右 4 面，信息融合成為除冰機器人順利前行的重要基礎(chǔ)。
5 系統(tǒng)實驗分析
為了更好地驗證本文的信息融合方法在除冰移動機器人中的優(yōu)越性，實驗中，以上海某智能計算公司的機器人產(chǎn)品為例，搭建了破冰性能仿真平臺，測試的性能包括避障準確率，破冰速度等關(guān)鍵指標，實驗包括除冰機器人、YJV22 - 3* 300 電纜，其彎曲直徑為 2. 5 m、使用石膏模擬的覆冰、秒表等，對實驗中傳感器采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理后使用 Matlab 7. 0 對其進行準確率仿真。實驗中分別將電纜設(shè)置為不同的弧度計算其爬行速度與破冰速度，分別將一些傳感器在不同階段關(guān)閉，計算其數(shù)據(jù)融合的準確度，使用無跡粒子濾波器信息融合與標準的粒子信息融合的均方誤差對比圖如圖 6 所示。
圖 6 中表示的標準粒子濾波器濾波時的均方誤差表，濾波器中包含 局 部 濾 波 器 1、局 部 濾 波 器 2 與標準加權(quán)融合濾波器。
由圖 7 可見，經(jīng)過無跡粒子濾波算法更新后的信息融合系統(tǒng)對信息的測量均方差較標準的粒子濾波算法更為準確，針對不同數(shù)目的傳感器失效，系統(tǒng)在誤差上表現(xiàn)了較為穩(wěn)定的變化曲線，誤差保持在 0. 02 附近，證明該方法具有很強的實用性。
6 結(jié)束語
本文針對除冰機器人中的傳感器部分失效后無法提供實時準確的數(shù)據(jù)情況，設(shè)計引入無跡粒子濾波器信息融合思想到除冰機器人的設(shè)計中，第一，選擇了紅外、激光及超聲 3 種非接觸式傳感器安裝在除冰機器人的周圍，根據(jù)除冰的特點設(shè)計了適合不同直徑與彎度的除冰機器人，解決了機器人數(shù)據(jù)來源單一的問題; 第二，采用無跡粒子濾波技術(shù)對信息進行融合，解決了在非線性環(huán)境中某傳感器信息都是后帶來的信息干擾。在不同傳感器失效的情況下對機器人的除冰性能進行了測試，這種除冰機器人的避障準確率高達 96. 3% ，在傳感器損壞后，模型恢復的延時不超過 3 s，具有很強的實用性。——論文作者：蔣琳瓊，周順先
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