变电站巡检机器人关键技术分析

杨思捷

摘 要：文章对变电站巡检机器人关键技术进行了分析。变电站巡检机器人作为智能电网发展的重要组成部分，对于推广无人值守变电站、规范变电站的巡检模式、提高巡检效率等方面具有重要作用。配合红外热像仪、可见光相机、导航、驱动模块等，对变电站设备进行检测，对潜在的风险进行预警。巡检机器人的应用，提高了变电站的安全性、稳定性和可靠性。

关键词：变电站；巡检机器人；导航；图像识别

随着社会的发展和经济水平的不断提高，国家对于电力的需求也日益增加。变电站作为电力传输的枢纽环节，起着至关重要的作用。传统变电站采用人工检测模式，检测员值守变电站，负责日常的检测与维护工作。这一模式存在着很多主观问题，例如人员巡检效率低、巡检规则不统一、检测准确率存在差异并且无法检测出设备潜在的风险等。另外，人工检测还受许多客观因素的制约，例如恶劣天气的影响，偏远地带变电站实现长期监管维护需要耗费大量的人力财力造成资源的浪费，并且工作人员的人身安全可能也会受到环境因素的威胁。这些因素都会影响变电站的工作效率，造成电力传输的中断影响供电，影响人们的日程生活工作。因此，为了保证变电站的安全运营，变电站智能巡检机器人[1-2]的出现成了一个理想的解决方案。相较于人工排查，智能机器人拥有更规范的排查机制，收集到的数据更加可靠精确，反馈更加及时，同时，机器人也可以探测到设备存在的潜在安全隐患，并且可以应对各种恶劣的天气。机器人节省了人力，提高了巡检效率，也保障了从业人员的人身安全。所以，变电站智能巡检机器人的推广普及对变电站的安全运行具有非常重要的意义。

1 变电站巡检机器人概述

变电站智能巡检机器人应用于变电站的室外巡检，无轨化的导航定位装置使得机器人可以清楚地进行路径的规划并自由行动在变电站道路上，配合红外测温、智能读表以及图像识别等技术轻松地对变电站设备进行常规的检测[3]，并将采集到的图像、视频信息和温度、湿度、气压等数据实时传输到远方平台，实现实时的远端监控。

2 关键技术分析

2.1 行走机构

应用于变电站移动巡检机器人的行走机构主要可以分为3类：轮式行走机构、履带式机构和固定轨道式机构。其中轮式机构在变电站巡检机器人的使用中最为广泛。

2.1.1 轮式行走机构

轮式行走机构的移动性、灵活性较强。具有在狭小空间范围内的行走、转向的能力。现有的轮式移动机器人主要分为两轮和四轮驱动。相较于两轮驱动，四轮驱动的稳定性、驱动能力和转弯灵活性优于两驱设计。但其机械结构相对复杂且需要较大的设计空间。轮式移动机构的移动依赖于变电站内相对平坦的地面，对于变电站内颠簸不平整的石子路面的适应性低，巡检效率会受到一定程度的影响。

2.1.2 履带式行走机构

对复杂路况的适应性强，具有一定的翻越障碍、爬坡能力。但其机械结构复杂，体积较大，灵活性低，不适用于变电站内狭窄路面通行。

2.1.3 固定轨道式机构

机器人通过固定轨道的方式进行移动。这种移动方式确保了机器人可以在预先设定的检测路径上通行，并且移动精度较高，易于控制。但是单一的导轨路径限制了机器人巡检的灵活性。此种轨道式移动机器人目前主要应用于变电站室内屏柜的检测。

2.2 导航技术

2.2.1 磁轨导航

磁轨导航系统[4]具有良好的稳定性，它很少会受到外界环境因素的影响。按照预设的运行轨迹将磁性材料预埋在地下，机器人通过传感器探测磁力块信息，不断监测行进间偏移的位置。行进间通过射频识别（Radio Frequency Identification Devices，RFID）雷达监测预埋的标签，在相应位置执行不同的操作，如停车、轉向等。但磁导航方式需要对轨道进行定期的维护，并且在一定程度上限制了机器人的活动范围，且机器人不能够自主地躲避障碍。

2.2.2 SLAM导航

同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM），是一种未知地图导航技术，也是目前巡检机器人较为流行的导航技术。机器人通过传感器采集到的信息，在不断计算自身位置的同时构建周边环境地图。基于不同的传感器实现SLAM导航，有着不同的差异。目前主流的两种SLAM导航分别是基于激光雷达的激光SLAM和基于视觉的VSLAM（Visual SLAM）。激光SLAM应用时间早于VSLAM，有着成熟的理论依据，并且在应用上也十分稳定成熟，可在强光照射下运行。激光雷达测距准确，其导航精度可达到厘米级。但是激光雷达的探测范围有限且价格十分昂贵。VSLAM通过摄像头采集数据，使用成本较低，通过三角测距的方法测算距离，虽然精度不如激光SLAM，但可以充分利用其收集到的纹理信息，这使得其在重定位和场景分类上有着优异的表现。但其受光照因素制约很大，在光线昏暗处（无纹理处）无法正常工作。

2.3 图像识别

图像识别作为巡检机器人的重要技术之一，决定了监测设备的准确性，其实现方法也是机器人设计环节重点考虑的因素之一。基于机器人的云台双目视觉系统，利用红外和可见光呈像相机拍摄采集红外图像、仪表指针数据、断路器开关位置等信息，对采集到的图像文件进行处理，与前一次的采集数据进行匹配对比，累计图像分析、纹理判断等对设备是否出现异常作出判断。可利用尺度不变特征变换、霍夫变换等算法的研究实现开关位置识别等问题。基于深度学习的图片识别算法实现图像分类、图像分割、物体检测等。算法的优化是图片识别的核心问题。

3 发展趋势

变电站巡检机器人未来发展重点将会集中在以下几个方面。

（1）小型化、轻量化：目前机器人在变电站巡检道路上因体积较大引起的移动或转向不灵活，影响探测效率。小型化的机器人本体设计已经成为一个趋势，国内一些公司和研究机构已经率先开发了几款小型的巡检机器人。机器人拥有小型化的本体，减轻了自身的重量，功耗降低，机动性增强，具有更加良好的环境适应能力，同时也节约了研发的成本。

（2）激光和視觉SLAM导航相结合，各取其优势处，在弱光环境下使用激光SLAM进行辅助，同时VSLAM在强光范围获取丰富的纹理信息为激光SLAM提供点云匹配。

（3）不停车巡检：目前机器人的巡检过程为停车巡检，其一般需要以下几个步骤。走到预位置，调整摄像头位置进行数据采集，采集完成后走到下一位置。这一个过程无疑在整个变电站设备巡检中浪费了大量的停车采集图像的时间。若要不停车巡检，则需解决巡检机器人行进过程中因云台抖动造成目标图像失真模糊、障碍物难以捕捉等问题。这一改进方法具体解决方案可以通过改进图像识别算法的研究以及增加车辆本体避震结构的设计来减小车辆移动、震动对图像摄取的影响。

4 结语

变电站智能巡检机器人是机电一体化、导航定位技术、图像识别技术、多传感器融合等技术的产物，其相关技术的开发和创新是电力发展的基础，机器人巡检是未来变电站巡检的必然趋势。文章对巡检机器人的主要功能及技术进行了讨论，并结合其相关特点，对未来的发展趋势进行了展望。

[参考文献]

[1]MASAFUMI N.Development of a patrolling and inspection robot at 500 kV transformer substation[J].R&D News Kansai，1999（386）：13-15.

[2]DAI X.A Special report on Chinas advanced robotics R&D programme， inspection and maintain robots of high-voltage transmission and distribution[J].International Advanced Robotics Programme（IARP），2004（5）：1-8.

[3]ZHOU L H，ZHANG Y S，SUN Y，et al.Development and application of equipment inspection robot for smart substations[J].Automation of Electric Power Systems，2011（19）：85-88，96.

[4]GUO R，LI B，SUN Y，et al.A patrol robot for electric power substation[C].Beijing：the International Conference on Mechatronics and Automation（ICMA），2009：55-59.