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一种电力巡检机器人路径规划方法、系统和机器人
发布时间: 2022-11-02
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术,软件
成果介绍
随着电力智能巡检的实际需求,巡检机器人的路径规划越来越有挑战性,并且也一直是有价值的研究方向。路径规划是在避免与障碍物碰撞的前提下,从起始点到目标点机器人找到一条可行的路径。近年来许多路径规划算法被提出,目前常见的导航算法有：A-star(A*)算法[、遗传算法(Genetic Algorithm)、人工势场法(Artifical PotentialField Method,APFM)、蚁群算法、概率路线图法(PRM)和快速探索随机树(RRT)。与其他算法相比，RRT算法具有扩展速度快、适用于高维环境的明显优势，因此RRT算法得到了迅速的发展和应用，但其却不能保证的渐近最优。
为了提高RRT算法的效率，越来越多的学者对其进行了改进，***等人提出了双向随机树(RRT–Connect)进一步缩短了随机树的搜索时间，但其他优势并不明显。***等人提出了RRT*算法，在探索中随着样本数量的增加不断优化随机树。
成果亮点
本发明提出了一种电力巡检机器人路径规划方法、系统和机器人，该方法包括接收到目标位置巡视的指令；以当前所在位置为初始位置，计算初始位置到目标位置之间的距离；采用路径规划算法计算初始位置至目标位置之间的最优路径，使巡检机器人采用最优路径从所述初始位置至目标位置；路径优化算法选取初始位置至目标位置之间代价最小样本节点作为巡检机器人单次移动状态下的转点；代价最小样本节点为到初始位置和目标位置的欧氏距离之和最小的节点。基于一种电力巡检机器人路径规划方法，还提出了一种电力巡检机器人路径规划系统和一种机器人。本发明提出了一种路径规划算法，即改进RRT*算法，为了解决现有技术中的RRT*算法路径规划中存在收敛速度慢、目标导向性差和路径拐点多的问题。本发明为巡检机器人在巡视目标间隔位置的过程中，提供最优的巡视路径的方法，使得巡检机器人在复杂的环境下，能够安然避开障碍物，到达指定的目标间隔，完成巡视任务。
团队介绍
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