[发明专利]一种基于移动机器人的全自动变电站倒闸操作顺序控制方法

权利要求书

1.一种基于移动机器人的全自动变电站倒闸操作顺序控制方法，其特征是，它的步骤为：

1)由变电站顺序控制平台执行倒闸操作，同时通过IEC61850协议向移动机器人后台发送设备检测命令；

2)移动机器人后台接收到变电站顺控平台发送的设备检测命令后，通过安装在变电站主控楼上方和移动机器人本体上的一对无线网桥，向移动机器人下发设备检测命令；

3)移动机器人接收到设备检测命令后，自动计算本身的位置和姿态，计算待检测设备所处的RFID点，并根据最优路径规划算法计算最优路径，并沿最优路径向目标RFID点运行，移动机器人到达目标点后，调用已经提前设置好并存储在数据库中的云台预置位，采集相关设备可见光和红外图像，并通过无线网桥上传到移动机器人后台；

4)移动机器人后台接收到移动机器人采集的可见光和红外图像后，利用图像分析算法对获取的可见光和红外图像进行分析，实现对变电站断路器、隔离开关设备状态自动识别，并将识别结果通过IEC61850协议上报变电站顺序控制平台；

5)变电站顺序控制平台接收到移动机器人后台上报的设备状态后，根据此状态驱动倒闸操作的继续执行，自动实现变电站倒闸操作顺序控制过程。

2.如权利要求1所述的基于移动机器人的全自动变电站倒闸操作顺序控制方法，其特征是，所述变电站顺序控制平台为变电站现有的综合自动化控制系统或变电站信息一体化平台。

3.如权利要求1所述的基于移动机器人的全自动变电站倒闸操作顺序控制方法，其特征是，所述移动机器人包括安装有驱动器、电源和控制计算机的机器人本体，机器人本体与磁传感器和RFID传感器连接，在机器人本体上方安装云台，在云台上方安装光摄像机、红外摄像机、雨刷和辅助光源；控制计算机即为移动机器人后台，它通过网络与变电站顺控平台相连通信。

4.如权利要求1所述的基于移动机器人的全自动变电站倒闸操作顺序控制方法，其特征是，所述步骤3)中，采用Retinex算法实现图像增强、采用SIFT算法来实现设备的准确定位，其具体步骤为：

a)分别生成实时图像和模板图像的SIFT特征向量并进行图像配准；对每个关键点使用4×4共16个种子点来描述，计算8个方向的梯度方向直方图，即最终形成128维的SIFT特征向量，采用两幅图像中关键点特征向量间的欧氏距离作为相似性判定度量，确定实时图像和模板图像中一系列的对应匹配点；

b)由实时图像和模板图像间的特征点的匹配关系，计算两幅图像之间的投影变换矩阵，最终实现实时图像中设备的准确定位。

5.如权利要求1所述的基于移动机器人的全自动变电站倒闸操作顺序控制方法，其特征是，所述步骤4)中，采用Hough变换算法实现隔离开关状态的识别，其具体步骤为：a)在通过SIFT算法实现隔离开关位置的准确定位后，提取实时图像中隔离开关区域的图像；

b)根据Hough变换实现隔离开关区域直线的提取，即对上一步得到的图像进行预处理后，通过Hough变换实现直线的提取；Hough变换的参数：碎线段连接的最大间隔值为10，最小线段长度为30；

c)隔离开关状态判定：如果隔离开关区域内没有直线存在，则认为隔离开关为“分”状态；如果隔离开关区域内有直线存在，则计算检测到的直线与待匹配图像中矩形框的垂直边的角度，若直线与隔离开关区域的夹角小于某一阈值，则认为隔离开关为“合”状态；否则认为隔离开关为“未合好”状态。

6.如权利要求1所述的基于移动机器人的全自动变电站倒闸操作顺序控制方法，其特征是，所述步骤4)中，采用KNN算法进行断路器状态的识别的具体步骤为：

a)KNN训练过程

采集断路器状态分别为分位、合位时图像各多幅，对图像进行裁剪，只保留分合状态显示区域，以此作为KNN算法的训练样本，选取最大分类数为2，进行KNN分类器训练；

b)在通过SIFT算法实现断路器分合指示位置的准确定位后，提取实时图像中开合状态显示的区域，传入上一步训练好的KNN分类器，输出结果即为断路器的分合状态。