为提高基于机器视觉的巡检机器人目标识别准确率和检测速度,提出一种基于改进YOLOv3网络的目标检测识别方法。所提方法利用PANet优化YOLOv3网络路径和自适应池化结构,采用深度可分离卷积替代其标准卷积,以提高YOLOv3网络识别精度和检测速度,并基于改进的YOLOv3网络进行目标检测,实现了高精度、快速率的巡检机器人目标检测。仿真结果表明,所提方法相较于标准YOLOv3网络和常规目标检测网络SSD、DenseBox以及Faster RCNN,在准确率和检测速度方面具有明显的优势,均值平均精度达到84.44%,每秒帧率达到30帧/s,可实现基于机器视觉的巡检机器人实时检测。

目前工业场景巡检机器人的控制系统大都基于ROS框架。虽然该框架具有很大的开发便利性,但其在运行过程中还是有很大的局限性:通信中断无法重连、低可用性、平台环境强依赖、网络要求高等。提出一种基于ZMQ通信机制的分布式机器人控制系统,通信组件使用ZMQ网络库,并运用分布式思想构建多个机器人业务系统的节点,达到高可用的机器人控制系统。实验结果表明:相比于ROS系统方式,基于ZMQ通信的分布式架构的脱机控制系统具有稳定可靠、网络可重连机制、基本无第三方库依赖等优点,解决了开发、部署使用过程中的问题,可以有效提高巡检机器人的可靠性与稳定性。

目前工业场景巡检机器人的巡检点设置是人员手动设置的。考虑到现场环境复杂,通常巡检点的数量庞大,设置任务耗费大量人力和时间,且一旦巡检点的设备改变,还得人工增加或删除巡检点,提出基于自动视觉扫描生成巡检任务的机器人巡检方法,利用机器人扫描环境的视频流,将所有图片送入到YOLOv4目标检测网络进行解析和筛选,并运用SIFT匹配方式去掉重复目标,可以自动生成复杂现场设备的巡检点。在隧道电缆的机器人巡检项目中应用此方法,相比于人工设置方式,提高效率90%以上。

为了实现变电站室内外一体化巡检,开发全向四驱结构的变电站巡检机器人。着重阐述该机器人运动控制系统的开发过程:介绍全向四驱移动平台的机械结构及运动控制系统结构,建立移动平台的运动学模型,探讨全向四驱机器人不同的运动模式并提出了控制方法。对研制的全向四驱变电站巡检机器人进行测试,验证了运动控制系统的可靠性以及控制方法的有效性。

为满足铁路变电所巡检无人化的发展要求,提高检验工作的质量和效率,设计了一种用于变电站室内巡检的机器人。其主要由移动小车、升降总成、操作总成、控制柜四大部分组成。介绍了各个部分的机械结构,对巡检机器人的工作流程进行了描述。该设计实现了机器人整体移动、平台升降、相机拍摄图像和机械手操作开关等功能。建立了坐标系,分析了各个坐标系之间的转换关系,进行了相机的参数标定和手眼标定,计算出机械手到目标点的位移值。测试结果表明:该机器人能够完成对电气控制柜的巡检工作,并能接收远程指令对电气开关进行开合操作。研制的巡检机器人可降低巡检人员的工作强度,提高巡检效率。

针对现有巡检机器人自动上下线系统作业风险高、无保护装置的特点,提出了一种巡检机器人自动上下线系统的制动装置,使自动上下线系统运行更加安全。设计了制动装置的三维模型,分析了制动装置的制动过程。建立制动装置的静力学模型,求解制动装置的制动稳定状态。使用ADAMS软件仿真制动装置制动过程中的动态特性,求解制动装置的制动时间与制动距离,证明了制动装置设计的合理性。通过现场实验,验证了该制动装置在机器人自动上下线过程中具有良好的可靠性与更高的安全性,具有工程应用和推广价值。

针对电缆沟电力设备不便于人工巡检的问题，阐述了一种能够适应电缆沟恶劣巡检作业环境的移动机器人，并详细介绍了该机器人机构组成及其功能特点。通过对该机器人进行转向性能和越障过程分析，得到了机器人的原地转向性能、越障关键位姿动力学模型以及质心位置对机器人最大越障高度的影响规律。该机器人能够很好的代替人完成电缆沟日常巡检作业工作，满足电力生产的实际需求。

针对现有的高压直流磁力驱动巡检机器人在大坡度线路段出现驱动力不足、承载能力低的问题,在原有磁力驱动物理模型参数不变的前提下,提出了一种双线圈磁力驱动方法。通过分析高压直流导线周围的磁场特性,建立了双线圈磁力驱动物理模型。分析了载流线圈所受安培力的大小与载流线圈匝数关系、线圈匝数与其在物理驱动模型中的几何位置的关系。通过对两种模型提供的磁力驱动力的理论计算,证明了在模型其他参数相同的前提下,双线圈模型可大大提高磁力驱动力。最后运用仿真软件对双线圈磁力驱动模型进行仿真,仿真结果与理论计算结果一致,证明了双线圈磁力驱动模型原理的正确性。