变电站巡检机器人路径规划算法研究

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作   者：

曹恩勇;  王首彬;  彭桂力;  周远;  刘启超; 

作者机构：

天津城建大学控制与机械工程学院;  青岛工学院机电工程学院;  哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院; 

关键词：

动态路径;  蚁群算法;  变电站;  巡检机器人;  启发因子;  路径规划; 

期刊名称：

自动化仪表

i s s n：

1000-0380

年卷期：

2024 年 45 卷 011 期

页   码：

36-41

摘   要：

针对复杂场景下变电站巡检机器人路径规划效率低的问题，提出一种路径规划算法。首先，改进启发函数并针对变电站实际路径中的复杂情况，建立基于环境参数的多目标评价函数。其次，通过动态路径优化技术，实现对路线模型的更新与筛选。最后，采用前馈路径优化策略，将障碍区域内路径节点转移到可行区域内进行优化，以提高可行路径的数量。试验结果表明，与传统蚁群算法相比，改进蚁群算法的最优路径长度和平均迭代次数分别减少了6%和25%,且算法收敛速度和精度明显提高。将改进算法应用于变电站巡检机器人复杂场景下的路径规划，解决了机器人寻优过程中路径优化和风险性避障问题。根据变电站巡检机器人的实际工作环境，用栅格法建立环境模型，证明了改进算法的可行性。