无人机山区环境激光扫描路径规划方法研究

为了提升山区环境里无人机进行扫描时的飞行测量有效性和飞行效率，提出了一种结合传感器测量特性的路径规划方法，以激光传感器的最大测量距离和角度、飞行效率、巡检目标位置为约束，通过求解规划方程得到飞行的轨迹，从而保证无人机山区环境巡检的安全和效率。结果表明，结合Velodyne VLP-16，RS-LiDAR-16，HDL-32E 3种激光传感器的最大测量距离d以及测量角度θ等特性进行路径规划，规划优化效果分别达到了7.58%, 11.18%, 13.33%。该研究验证了山区激光扫描路径规划方法的有效性和正确性。     

输电线路障碍物清理机器人刀具系统自抗扰控制

高压强电磁环境下，输电线路障碍物清理机器人携带刀具系统进行清理作业时，为保证清障切割作业的平稳，必须对刀具系统进行转速控制；刀具系统在清障切割作业时存在参数摄动，且承受着负载转矩扰动，传统控制方法难以满足刀具控制系统的性能要求。针对以上问题，提出具有线性特性的输电线路障碍物清理机器人刀具系统自抗扰控制策略。根据刀具系统的二阶状态方程，设计清理机器人刀具系统的线性扩张状态观测器和线性自抗扰控制律。在验证刀具闭环控制器的稳定性后，进行仿真实验和物理实验，实验结果表明：刀具系统线性自抗扰控制策略具有良好的控制性能，可适应系统的参数摄动，并有效抑制切割作业时存在的转矩扰动。     

电阻点焊品质稳定性的控制方法

针对目前电阻点焊存在的焊接电流有时波动大、影响焊接品质稳定性等缺点,以汽车产业点焊工艺为例,介绍了在现有条件下,通过过程品质控制的方法及工艺措施的保证,解决点焊品质不稳定问题,并简单介绍了将来电阻点焊机的发展方向与品质控制的研究方向。     

基于无人机载多载荷的输电线路巡检方法研究检测

无人机进行电力线路巡检的作业模式在南方电网已经开展了一些示范验证并获得一定的推广应用,目前的巡检方式多为无人机或有人机挂载激光雷达进行巡检。为提高线路巡检效率、提高隐患目标识别准确度,本文提出激光雷达和可见光相机一体化应用的方法来提高巡检自动化程度、提高巡检精细度、提高作业效率及可靠性。首先针对一次飞行同步采集巡检区域的激光点云数据和可见光影像数据,在对采集的数据分别进行相应的预处理;然后将点云数据和影像数据融合处理分析,实现输电线路隐患目标自动识别和精准定位。采用旋翼无人机实际巡检获取的输电线路激光点云数据和影像数据对该过程进行了验证,试验结果表明,基于无人机载多载荷的输电线路巡检具有较高的自动化程度和准确性,缺陷识别检测的水平距离误差为0.1467米,缺陷识别的垂直距离误差为 0.1025米,缺陷识别的净空距离误差为0.1575米,识别检测效果良好,对输电线路巡检具有重要的意义。     

基于多传感器的无人机避障方法研究及应用

随着无人机巡检作业方式应用越来越广泛,巡检过程中对障碍物检测并进行避障显得愈发关键。若无人机碰到杆塔或线路不仅会造成无人机自身的损坏,还会对居民用电造成影响,给检修带来麻烦。毫米波雷达、激光雷达、双目视觉传感器在机器人避障中有广泛应用。但是基于输电线路巡检的多旋翼无人机的实际情况,传感器器件的选型、尺寸、重量,以及障碍物信息与飞控的融合,显得尤为重要。通过对多旋翼无人机搭载毫米波雷达、双目视觉传感器、差分GPS进行了研究,采用多传感器融合方法检测障碍物,利用虚拟力场法(VFF)进行航迹重规划,并实际飞行验证。测试表明该方法对杆塔避障取得了较好的应用效果。     

基于双目视觉的障碍物检测方法研究

随着无人机自主避障技术的发展,无人机的在线环境感知能力显得愈发重要。环境感知的重要组成部分便是障碍物的检测。与超声波、毫米波雷达这些只能检测出障碍物距离的传感器相比,视觉传感器具有独特的优势,因此成为多旋翼无人机进行自主避障的热点。本文采用双目立体视觉技术对多旋翼无人机前方视野内的环境进行障碍物检测,提出了一种基于柱状图的障碍物检测方法。首先,利用双目视觉传感器获取图像并进行图像处理;其次,把图像分成若干个柱状图的区域,提取每个柱状图区域里的障碍物深度信息;再次,检测柱状图区域里的障碍物相对于多旋翼无人机的方向;最后,通过室内环境进行算法验证。实验结果表明该方法的有效性,成功完成了室内未知环境下多旋翼前进方向的障碍物检测工作。