【摘 要】
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变电站是电力系统的重要组成部分，其安全稳定运行对整个电力系统起着重要作用。为了保证变电站正常运行，工作人员会定期对变电站内的设备进行检查，但人工巡检的方式存在工作量大、效率低、易误判等缺点，已不能满足现代变电站巡检工作需要。为实现巡检工作的自动化、智能化、高效化，将巡检机器人引入变电站来辅助或取代人工巡检。作为巡检机器人的重要技术，路径规划在近些年也得到了迅速发展。为保障巡检机器人在行驶过程中能遍
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变电站是电力系统的重要组成部分，其安全稳定运行对整个电力系统起着重要作用。为了保证变电站正常运行，工作人员会定期对变电站内的设备进行检查，但人工巡检的方式存在工作量大、效率低、易误判等缺点，已不能满足现代变电站巡检工作需要。为实现巡检工作的自动化、智能化、高效化，将巡检机器人引入变电站来辅助或取代人工巡检。作为巡检机器人的重要技术，路径规划在近些年也得到了迅速发展。为保障巡检机器人在行驶过程中能遍历巡检点、走出最短路径，同时躲避检测到的动态障碍物，本文研究了一种将全局与局部路径规划相结合的混合路径规划方法。主要工作如下:首先，本文分析了变电站巡检任务以及巡检机器人的工作环境，在此基础上确定了机器人选用激光导航的定位方式;对变电站环境进行了简化，通过栅格图构造其实际环境地图模型，为路径规划提供环境数据。其次，将改进蚁群算法应用于全局路径规划。本文引入一种动态随机的方式对转移概率进行调整，并将人工势场的方向因素加入信息启发因子中，使得算法在搜索前期可加快收敛速度，后期可以避免陷入局部最优;将单向搜索改为双向搜索，提高了路径搜索效率。再次，对于巡检过程中的动态环境，采用改进动态窗口法(DWA)进行局部路径规划。本文将目标距离引入评价函数中，将使得机器人在靠近目标点时，可以提高速度控制能力，改善了偏离目标点的问题;将DWA与动态窗口法相结合，利用激光雷达采集环境信息，在滚动窗口内实时更新环境地图、预测分析障碍物的运动轨迹，根据不同的碰撞类型采取相应局部路径规划措施。最后，将全局与局部路径规划结合，通过改进的蚁群算法获得全局最优路径，在沿最优路径行驶过程通过改进DWA对遇到的动态障碍物进行局部路径规划，完成避障后，最后回到全局最优路径，向目标点行驶。
本文在MATLAB软件上对传统蚁群算法、改进蚁群算法、改进DWA以及混合路径规划算法进行仿真，并将混合算法在Apollo实验平台上进行测试。发现改进后的蚁群算法在收敛速度、最优路径长度得到改善。改进DWA可以解决距离目标点较近时易偏离目标点的问题，并预测分析障碍物的运动轨迹，根据不同的碰撞类型采取相应的避障措施。混合算法可以使得机器人在复杂环境快速搜索全局最优路径，并且能够躲避行驶中遇到的动态障碍物。通过混合算法，机器人能在变电站存在未知障碍的情况下进行路径规划，实现遍历巡检点、按最短路径行走及躲避动态障碍物。
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