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架空输电线巡检机器人轨迹优化
摘要
本论文针对架空输电线巡检机器人的轨迹优化问题展开研究，综合考虑输电线复杂环境、机器人运动特性及巡检任务需求，结合路径规划算法、智能优化算法与机器人动力学约束，构建了多目标轨迹优化模型。通过改进遗传算法与模拟退火算法，有效解决传统算法在复杂环境下易陷入局部最优、计算效率低等问题，实现巡检路径最短、时间最少、能耗最低的优化目标，提升巡检效率与可靠性，为架空输电线巡检机器人的高效应用提供理论与技术支撑。
关键词
架空输电线；巡检机器人；轨迹优化；路径规划；智能算法
一、引言
1.1 研究背景
随着电力系统规模不断扩大，架空输电线作为电能传输的关键通道，其安全稳定运行至关重要。然而，长期暴露在复杂自然环境中的输电线，易受雷击、大风、冰雪、腐蚀等因素影响，导致线路故障频发。传统人工巡检方式存在效率低、劳动强度大、安全风险高、受环境限制大等问题，难以满足日益增长的电力巡检需求。巡检机器人凭借自动化、智能化优势，可实现对架空输电线的高效、精准巡检，成为保障输电线路安全运行的重要发展方向。而合理的轨迹规划是巡检机器人高效完成任务的核心环节，直接影响巡检质量与效率。
1.2 研究目的与意义
本研究旨在通过对架空输电线巡检机器人轨迹进行优化，解决现有巡检机器人在轨迹规划过程中存在的路径冗余、巡检时间长、能耗高、对复杂环境适应性差等问题，提高巡检机器人的工作效率与可靠性，降低运维成本，为电力系统安全稳定运行提供有力保障，推动电力巡检智能化发展。
1.3 国内外研究现状
在国外，巡检机器人轨迹优化研究起步较早。早期多采用传统路径规划算法，如 Dijkstra 算法、A * 算法等，这些算法能够在简单环境中找到较优路径，但在复杂架空输电线环境下，计算复杂度高、效率低，难以满足实时性要求。近年来，智能优化算法逐渐应用于巡检机器人轨迹优化，如遗传算法、粒子群优化算法等，通过模拟生物进化或群体智能行为，在复杂环境中搜索较优解，但仍存在易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。
在国内，随着机器人技术与智能算法的发展，架空输电线巡检机器人轨迹优化研究取得了一定成果。学者们在改进传统算法、融合多种智能算法方面进行了诸多探索，例如将遗传算法与模拟退火算法结合，提高算法的全局搜索能力；利用深度学习技术对环境进行建模，实现机器人轨迹的自适应规划。然而，目前研究在综合考虑机器人动力学约束、复杂多变环境因素以及多目标优化等方面仍有待进一步完善。
二、架空输电线巡检机器人工作环境与任务分析
2.1 工作环境特点
架空输电线分布广泛，穿越不同地形地貌，包括山区、平原、丘陵、河流等。在山区，线路多架设在陡峭的山峰与峡谷之间，地形起伏大，巡检机器人需跨越复杂地形；在平原地区，可能面临农田、道路等障碍物。此外，输电线周边环境还受到自然气象条件的影响，如强风、暴雨、冰雪、高温等。强风可能导致机器人姿态不稳定，冰雪会增加线路重量与巡检难度，高温可能影响机器人电子元件性能。同时，输电线自身结构复杂，存在杆塔、绝缘子、线夹、防震锤等多种设备与部件，这些都增加了巡检机器人轨迹规划的难度。
2.2 巡检任务需求
巡检机器人的主要任务是对架空输电线及其附属设备进行全面检测，及时发现线路缺陷、故障隐患等问题。具体包括检测导线的断股、磨损、腐蚀情况，检查绝缘子的破损、闪络、污秽程度，监测杆塔的倾斜、基础沉降状况，以及检测各类连接部件的松动、锈蚀等。为确保巡检的准确性与完整性，机器人需按照一定的顺序和精度要求对各个检测点进行检测，同时要在规定时间内完成巡检任务，以提高巡检效率，降低因巡检时间过长对电力系统运行造成的影响。此外，还需考虑机器人的能耗问题，避免因能耗过高导致巡检任务无法完成或增加运维成本。