融合粒子滤波和环境标签矫正的巡检机器人自主定位算法

随着巡检机器人的需求量增加,巡检机器人在复杂环境中的自主定位问题越来越重要。提出了融合粒子滤波和环境标签矫正的自主定位算法,充分利用巡检机器人的工作环境特性和蒙特卡罗定位算法的特性,提高机器人自主定位的效率和效果。基于ROS建立了机器人仿真环境,对定位算法的效果进行了测试。实验结果表明融合粒子滤波和环境标签矫正的自主定位算法的效率和准确性有所提高,能够很快实现定位恢复。     

配网线路无人机自主巡检的路径规划

无人机技术、大数据分析技术、云端信息融合技术及运维管控技术等新型信息技术进行深入融合，能有效促进无人机在配网电力系统巡检过载中向智能化、自动化及网络化等方向发展，但这也给无人机的自主巡检技术带来了相应的挑战。为解决配网线路中杆塔结构复杂、导航线路混乱导致无人机巡检作业无法实现的问题，结合配网线路对无人机自主技术及其路径规划进行研究，提出了一种配网线路无人机智能巡检平台设计方案。接着，通过利用关键坐标点的路径规划算法，实现对配网线路无人机自主巡检的路径规划，并在无人机上搭载红外热像仪与高清摄像头，以此来提高无人机自主巡检的感知能力，从而保障无人机在自主巡检时的精确性。仿真结果证明，该路径规划算法的应用提高了无人机自主巡检精度，提升了配网线路自主巡检的效率。     

高压巡线机器人电磁导航系统研究与设计

为提高架空高压线路故障检测效率,研究并实现了高压巡线机器人自主巡检作业新方法,即巡线机器人在PC104硬件系统和嵌入式软件系统平台上分析处理输电线图像数据对其进行故障检测。基于电磁检测的导航系统由横竖两方向多方位的电磁传感器阵列组成;PC104采用相对值检测方法,根据高压输电线路周围磁场的感应电压跟半径的反比例关系原理,比较传感器阵列输出的系列模拟电压值来判断机器人相对输电线路的姿势并识别线上障碍;针对电磁导航系统信号特点,研究MATLAB数字滤波器优化设计方法;设计出IIR滤波器对经过放大的信号进行处理,研究并实现了PC104的IIR优化算法。仿真结果和现场试验证明,基于IIR滤波的巡线机器人电磁导航系统结构简单、效果显著。     

基于泛在物联网的多机编队智能自主巡检移动式机舱研制与应用

为提高输电线路智能化巡检水平,同时提升巡检工作效率,针对内蒙古地区输电线路运维跨度大、环境复杂、单向辐射半径长、人员到岗率低等问题,研制了基于泛在物联网的多机编队智能自主巡检移动式机舱。该机舱可搭载5架无人机编队自主多任务飞行,实现巡检数据全面采集、运行状态全面感知。采用广域/局域通信技术,实现边走边巡、异地起降;配置12位智能充电柜,实现远程操控寻址充电接力续航;配置GPS/RTK双模导航系统,通过采用前端识别+边缘计算+后端识别+深度学习技术,实现一键生成缺陷分析报告及智能巡检APP审批消缺功能。该移动式机舱在呼伦贝尔地区进行巡检应用,效果显著。     

基于云雾边异构协同的无人机智慧巡检系统

针对现有输电线路无人机巡检系统数据处理平台计算能力较低、整合程度不高的问题,提出一种基于云雾边异构协同计算的新型无人机巡检系统。详细介绍系统架构、网络架构以及作业流程,同时将先进人工智能技术与无人机巡检具体功能有机融合,以航迹自主规划、多机多任务协同以及缺陷智能识别3种主要功能为例,给出基于人工智能技术的无人机巡检整体解决方案,全面提高无人机智能化水平与自主运行能力,提升输电线路巡检效率与质量,降低运维成本。     

基于无人机与人工智能的风机叶片全自主巡检

风机叶片传统人工巡检工作强度大、耗时费力、检测主观性强、无法检测叶片内部缺陷。基于人工智能技术和深度学习算法,通过无人机搭载边缘计算终端、高清相机、热像仪等设备,研究无人机自主飞控算法和双光融合多类型混合缺陷检测定位算法,实现了15～30 min内完成风机叶片多类型混合内外部缺陷快速、高效和智能化检测。基于无人机与人工智能的风机叶片全自主巡检可弥补传统手段的不足,大幅度提高巡检效率,降低风场安全事故隐患。     

架空输电线路巡检机器人系统设计

架空输电线路机器人可以代替人工执行电力巡检任务,解决人工巡检中效率低、劳动强度大、智能化程度不足等问题。提出了档间巡检的设计思路,开发了低成本架空输电线路巡检机器人系统,通过设计机械结构、优化识别算法等方式,实现了机器人的自主行走、无线充电、图像采集、数据处理、智能巡检等功能。在软件方面基于C#开发了专用程序及界面,并建立了基于架空输电线金具及缺陷数据集,在YOLOv4目标检测算法基础上,通过数据增强、边界框优化和模型结构改进,建立YOLOv4-M模型,优化了电力金具识别检测性能,提升了系统应用的环境适应性。通过机器人在线路上的运行和测试,识别算法在速度可以达到45fps,平均检测精度达到97.6%。     

运动约束辅助的基于 SVD-CKF 的组合导航方法

针对强机动车载环境下GNSS/SINS组合导航系统非线性增强以及随着迭代次数增加,舍入误差累积,协方差阵不再非负定,导致滤波精度下降甚至滤波发散,提出了运动约束辅助的基于SVD-CKF的组合导航方法。在传统运动约束的基础上,引入了向心加速度约束,抑制了载体的前向速度误差发散,避免了载体拐弯时发生侧滑导致的定位精度下降。为了验证算法的有效性进行了车载实验,结果表明相较于经典SVD-CKF算法,基于运动约束辅助的SVD-CKF算法的经度、纬度误差在3个弯道处平均减小了10.54%和44.64%,东向、北向速度误差平均减小了50.87%和62.61%。该算法不仅提高了车载环境下的定位精度,也提高了组合导航系统的稳定性和鲁棒性。     

图像增强算法在高压输电线路巡检中的应用研究

旋翼无人机应用于高压输电线路的巡检,是国内外电力行业近年来兴起的一种便捷、有效的方法。航拍图像方法则是一种重要的旋翼无人机巡检手段,它可以形象、直观地捕捉到高压输电线路出现的问题,进而引导巡检人员采取进一步的措施。针对旋翼无人机高压输电线航拍巡检中图像预处理部分特有的目标增强问题,提出了一种基于多向滤波的输电线图像增强算法(MDF)。该算法比传统的图像增强算法具有强鲁棒性、高实时性的特点,因而非常适合于旋翼无人机高压输电线路巡检应用。     

水电站智能巡检系统的开发及应用∗

在水电站的运行管理中,设备巡检是一个重要环节,通过该环节可以及时掌握设备运行情况.而就目前来看, 水电站巡检仍以人工巡检为主,巡检效率与质量难以得到保证.鉴于此,为提高水电站巡检智能化程度,对水电站智能 巡检系统开发原则、硬件与软件架构、功能模块进行了系统研究,并在A水电站中进行了应用.结果表明水电站智能 巡检系统能够精准捕捉设备运行异常情况,具有可行性,能够逐步替代传统的人工巡检模式,实现巡检的智能化.     

基于ZUPT的车载MEMS惯性系统的混合滤波

针对车载系统在运动过程中运行时间长、动态性能变化频繁、车载导航系统不同的非线性特点,提出通过零速修正方法确定其动态特性。针对动态检测结果提出了混合滤波算法,根据车载导航系统不同的动态特性,特别是在GPS故障的情况下,采用本文提出的滤波方法有效地降低了载体在不同动态特性下的误差影响。实验表明,该方法能有效提高车载系统动态定位,改善由非线性误差导致车载系统误差积累造成的影响。     

信息融合技术在INS/GPS/DVS组合导航系统中的应用

本文探讨了INS/GPS/DVS组合导航系统中的信息融合技术问题,介绍了联邦滤波算法的基本思想,根据INS、GPS、DVS的导航特点建立了较完整的状态方程,并以INS/GPS及INS/DVS组合分别构成组合导航系统的子滤波器,建立了相应的量测方程;阐述了主滤波器的最优估计融合算法,并给出了该算法与集中滤波算法等效的条件;最后采用无反馈的模式对组合导航系统中的联邦滤波算法进行了计算机仿真与分析.结果表明,联邦滤波算法可以充分利用各导航传感器的信息,并在减少计算量的前提下有效地提高导航系统的精度,具有较大的工程应用价值.     

配电网架空线路无人机自主巡检技术分析

为提高雄安新区配电网架空线路运行可靠性,研究了无人机自主巡检技术,开发了配电网架空线路无人机智能巡检平台。针对水区、工地、农田等巡视人员难以到达的区域开展无人机自主巡检,采用基于关键坐标点的路径规划算法对配电网线路进行规划,保证无人机自主巡检的精确性。通过搭载高清摄像头、红外热像仪等提升无人机巡检感知能力,可及时发现异物、鸟窝、发热等缺陷,提高配电网架空线路巡视效率。     

变电站无人机巡检系统研究与应用

针对传统变电站巡检存在巡视盲区、智能化水平低、效率较低、成本较高等问题,由于多旋翼无人机具有可靠性高、定点悬停、成本低、机动性强等优势,在户外变电站巡视中运用广泛,文中提出并研制了变电站无人机巡检系统。该系统集成应用3D建模技术、航线规划技术、高精度定位技术、图像识别技术,实现了无人机按航线自主巡视,自动判断设备温度异常,智能识别表计读数,及时发现设备的缺陷,提高变电站巡检效率,满足变电站智能化、精益化运维需求。     

巡检智能管理系统设计及应用

巡检系统被广泛应用到电力、铁路和自动化企业中，传统巡检方式的巡检效率比较低，并且巡检不到位，无法使管理信息化、自动化的需求得到满足。以此，设计智能巡检管理系统。通过对系统测试，此系统的稳定性良好，实时性比较强，将传统巡检方式被替代以提高巡检的方式，提高管理的信息化和智能化，使企业设备运行过程中安全性提高。     

变电站智能巡检系统设计与实现

为了提高变电站电气设备的可靠性和安全性,加强运行人员对设备的监控能力,达到巡检标准化、智能化目的,采用可复用控件开发、图形界面驱动、基于设备模块的访问控制模型及激光识别技术实现了变电站智能巡检系统。系统具有智能化巡检计划、闭环的巡检过程控制、快速的巡检嫩据传输、巡检_爿犬态查询及设备运行叫犬态分析、详尽的巡检帮助等特点。     

基于智能巡检的智能化变电站状态监测系统设计方案

提出一种适应智能化变电站特征的一次设备状态监测系统,能够将智能化巡检系统与在线监测数据、设备信息及各类试验数据进行数据融合。介绍了500 kV繁昌站智能化改造在线监测系统结构,结合500 kV繁昌变电站的智能化改造工作,建立智能巡检系统,比较了智能巡检系统与传统意义上智能巡检系统的不同。从智能巡检系统的结构框架和原理出发,阐述智能巡检系统的实现方法。阐述了基于智能巡检系统的全景信息平台的设备诊断、状态评估及风险评估。     

基于相关滤波的仪表定位方法

目前变电站自动化巡检的研究主要是利用巡检机器人和图像处理技术来开展,但当前大部分仪表定位方法鲁棒性和实时性较差而难以满足变电站实际需求。为解决上述问题,总结出变电站仪表定位问题所具有的特点,提出一种基于相关滤波的仪表定位算法。首先利用对局部结构信息保留较好且对光照不敏感的HOG特征作为特征描述器;然后利用预先获取的样板图来训练相关滤波器;再通过相关滤波计算待检测图像各区域与目标图像的相关性,相关性最高的区域即为目标仪表区域;最后,通过建立模拟实际环境的试验场地,并与现有方法进行对比实验。实验结果表明,所提方法具有良好的实时性、准确性,对光照变化、阴影和污渍等干扰都具有较好鲁棒性,并且其效果均优于所对比方法。     

卡尔曼滤波在组合导航数据处理中的应用

通过自主推航算法设计、仿真分析及程序测试等,围绕基于航位推算算法的GPS/DVL/FOG组合导航系统中多源信息滤波问题进行了详细研究与分析.联系已建立的数学模型并且引入卡尔曼滤波算法来进行数据处理,抑制水下无人航行器导航定位数据测量过程中的误差干扰信号.利用水试实验数据,将滤波后航位推算得到的航迹轨迹同GPS定位轨迹进行比较和分析,发现经过滤波后的航位推算所得航迹与GPS定位轨迹基本保持一致,并且其基于GPS数据的导航偏差很小,且最终趋近于无穷小,最终提高了导航定位精度.     

基于IMU-GNSS-VO的输电线无人机巡检定位和目标跟踪自适应方法

无人机巡检在220 kV输电线的日常巡检工作中占据越来越多的比重，然而无人机巡检存在定位不准、巡检目标识别与跟踪困难等系列问题。为此，基于惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)、全球导航卫星系统(global navigation satellite systems, GNSS)、视觉测程(visual odometry, VO)等多路传感器融合信息，提出了一种无人机输电线巡检定位与目标跟踪自适应方法。为解决GNSS信号中断以及视觉传感器在复杂场景中缺乏足够特征点导致的自主定位困难问题，提出一种基于联邦卡尔曼滤波的鲁棒自适应定位算法，该算法确保了无人机自主导航和定位的准确性；同时，为了实现输电线目标自动识别和跟踪，提出一种变化场景最佳阈值选择算法，实现预测性和连续的参数选择，以提高输电线跟踪的准确性。最后，以唐山某典型案例为试点，验证了方法的有效性，并进一步全面优化输电线路无人机巡检工作流程，为后续输电线巡检的智能巡检多维应用奠定较好的基础。