[发明专利]一种基于多传感器融合的电力巡检机器人定位方法

说明书

本发明提出了一种基于多传感器融合的电力巡检机器人定位方法，其步骤为：首先对相机、IMU和里程计采集的数据进行预处理以及系统的标定，完成机器人系统的初始化；其次，提取关键帧，利用关键帧的实时视觉位姿对机器人的位置、速度、角度和IMU中的陀螺仪的偏置进行后端优化，得到机器人的实时位姿；然后，构建关键帧数据库，并计算当前帧图像与关键帧数据库中的所有关键帧的相似度；最后，对形成闭环的关键帧数据库中的关键帧进行闭环优化，输出闭环优化后的位姿，完成对机器人的定位。本发明提出的后端优化方法提高了定位的精度；且在视觉定位过程中增加了闭环优化，有效的消除了定位过程中存在的累计误差，保证了长时间运行情况下的准确性。

技术领域

本发明涉及智能机器人技术领域，特别是指一种基于多传感器融合的电力巡检机器人定位方法。

背景技术

电力企业是进行电力生产和安全输送的企业，其设备的安全性是维持日常供电的重要保障。电气设备是否安全稳定的运行决定着整个电力系统是否安全稳定运行和电力能否可靠供应，因此电力企业制定了巡视检查制度。但传统的人力巡检方式主要由工作人员通过感官观察记录设备读数，并根据经验知识判断设备运行状态。这样的方式不但需要大量的人工配备到变电站，而且耗时耗力，容易出现误判，巡视效率较低，在暴雨下雪等恶劣天气条件下人工无法巡检，造成设备缺陷难以及时发现，对整个电网系统正常运行造成影响。近年来，随着社会经济和电气化技术的快速发展，国内对电力供应的需求不断增加，投入建造和使用的电气设备数量也随之急剧增加，且新投入的设备种类较多，系统愈发复杂，这使得传统的人力巡检方式的人员配置越发不能适应日益增加的巡视检修的工作量和工作难度。

为了解决传统电力巡检方式存在的不足之处，电网企业和研究机构将计算机技术和机器人技术结合实际巡检方式的特点，提出了电力巡检机器人的实际解决方案。电力巡检机器人可以周期性自主对变电站或发电厂内部进行巡检，通过红外、视觉等传感器采集站内设备的数据，判断设备运行状况，有效提升了电力巡检工作的科技含量，极大减少了工作人员的巡检工作量，保证巡检工作的实时性和准确性，在保障发电和传输设备乃至整个电网系统的安全稳定运行中发挥了重要作用。

但是电力巡检机器人在应用过程中仍然存在一些不足之处，如巡检机器人定位导航系统，近年来，主要使用预铺设磁轨的循迹方式，机器人按照预定的路线运行，这样就必须提前铺设磁轨道，且不容易改变轨道，不具备灵活性。其他定位方法包括视觉定位、GPS定位、惯导定位和里程计定位等一些新的定位方法。然而，基于单一传感器的定位方法应用场景较为单一，在变电站复杂环境中实际过程会出现较大偏差。视觉传感器拥有体积小、信息量大、成本低等优点，吸引了众多研究者基于视觉信息实现定位算法并使其成为如今的热门课题，但单一视觉定位容易受到光照强度、动态物体以及纹理等因素的影响，在光照较弱、纹理缺失以及动态物体的占比较大的情况下无法提取足够的特征，从而导致定位系统无法正常工作或定位结果误差较大；GPS传感器广泛应用在户外场景中，但GPS定位系统的误差无法满足机器人的应用要求，且过于依赖于磁场，在变电站或发电厂的复杂电磁环境中定位精度不高，无法正常使用。惯导定位应用的内部传感器为惯性测量单元(IMU)，其主要优点是不依赖外部条件就可实现移动机器人定位，短时精度比较好，但是其定位结果随着时间的增长会有飘移，即使比较小的常数误差被积分后都会无限变大，因此不能满足巡检机器人长时间、长距离精确定位要求。轮式里程计通过光电编码器在采样周期内脉冲的变化量计算出车轮相对于地面移动的距离和方向角的变化量，结合机器人运动学模型推算位姿相对变化，其优点是稳定性较好，与除地面环境以外的环境变化无关，但里程计仅能提供二维的运动信息，且该方法也存在累积误差，不适合机器人长距离内的定位。