基于双目视觉的智能机器人巡检路径规划方法研究

由于传统的智能机器人巡检路径规划方法,在进行巡检路径规划时对巡检路信息的采集与处理分离,因此巡检效率低,无法实现对巡检路径的最优规划。针对这一问题,提出基于双目视觉的智能机器人巡检路径规划方法研究。首先,确定智能机器人巡检路径规划约束条件,再通过计算巡检路径最大俯仰角及最大偏向角巡检效率,实现智能机器人巡检路径规划。最后通过实验证明基于双目视觉的智能机器人巡检路径规划方法可以提高智能机器人巡检路径规划的巡检效率,实现智能机器人巡检路径的最优规划。

柔直换流站阀厅巡检机器人巡检路径规划

阐述柔直换流站阀厅巡检机器人巡检的路径规划,确保在智能化技术的推动下让柔直换流站阀厅巡检机器人的应用更安全、更有效。

变电站巡检机器人巡检路径规划策略及应用

为进一步提高变电站巡检机器人巡检工作效率,企业和工作人员需要针对巡检机器人的巡检路径问题做好固化工作。在实际工作中,主要针对变电站内部的巡检任务特点来对巡检的类型、巡检的设备以及巡检的路线进行分析。过程中,基于巡检机器人配备的传感器,也能够针对巡检的周边环境,对数据信息进行提炼,使其在即便出现了异常情况后,仍能够有效完成巡检工作。因此,本文立足问题,提出几点建议,以备后续参考。

基于输电线路无人机巡检路径规划应用研究

面对繁重的输电线路巡检任务,利用无人机进行线路巡检时应采用科学的路径规划方法。基于此,通过建立目标函数引入智能神经网络算法进行路径寻优,通过适应度分析和实现巡检避障得到了路径规划方法。结合项目实例展开分析,通过完成系统搭建和明确巡检流程检验该方法的有效性,结果表明提出的方法具有一定的应用价值。

飞行机器人的电力杆塔巡检路径规划

针对飞行机器人进行电力杆塔巡检路径规划.对内存有限的嵌入式飞行器,结合飞行机器人的运动性能约束,基于采样优化方法,提出了一种改进的RRT*FN路径规划算法.仿真环境设置为有障碍物的二维简单环境、三维复杂环境和电力杆塔巡检路径规划,结果表明本文所提出算法较其他RRT算法在最大节点数受限情况下保持其快速性和有效性.

变电站巡检机器人路径的人工鱼群算法规划

针对基本人工鱼群算法路径规划时存在全局择优精度偏低,易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工鱼群算法。通过引入变指数函数的动态视野和泊松分布特征函数优化拥挤度和转换因子,结合栅格法构建巡检时的环境模型,模拟巡检时机器人的工作情况,规划巡检的最优路线。结果表明:改进的人工鱼群算法可以较好完成巡检任务,在多设备巡检中,相比于基本人工鱼群算法路径长度缩短了4.7%,运行时间减少了19.4%;与基本蚁群算法和改进蚁群算法相比,虽然在路径长度上优势不明显,但是在运行时间上分别缩短了81.3%和77.4%。

改进蚁群算法的输电线巡检机器人避障路径规划

输电线承担着电力能源输送的关键作用,是电力系统能否稳定运行的关键。为了避免输电线故障发生,需要采用巡检机器人实时检测输电线,巡检机器人路径规划结果是影响巡检效果的主要因素,该文提出改进蚁群算法的输电线巡检机器人避障路径规划方法研究。应用激光传感器获取障碍物体相关信息,完成障碍物体的检测与建模,计算巡检机器人与障碍物体的位姿关系,推出巡检机器人避障算法。确定巡检机器人避障路径规划目标,基于狼群分配原则与中心点平滑方法改进蚁群算法,执行算法获取最佳避障路径规划结果,实现了输电线巡检机器人避障路径的规划。实验数据显示,应用提出方法获得的规划路径避障成功率最大值为96%,最佳避障路径规划迭代次数最小值为11次,充分证实了提出方法避障路径规划性能更佳。