[1]张晓晔 1,2,3,等.基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法[J].机械与电子,2021,(09):71-75.
 ZHANG Xiaoye,,et al.Obstacle Avoidance Path Planning Method for Power Grid Inspection Robot Based on Time Grid Method and Optimal Search[J].Machinery & Electronics,2021,(09):71-75.
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基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法()
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机械与电子[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
期数:
2021年09期
页码:
71-75
栏目:
智能工程
出版日期:
2021-09-24

文章信息/Info

Title:
Obstacle Avoidance Path Planning Method for Power Grid Inspection Robot Based on Time Grid Method and Optimal Search
文章编号:
1001-2257 ( 2021 ) 09-0071-05
作者:
张晓晔 谢志文 吴 晖
1. 广东电网公司电力科学研究院,广东 广州 510030 ; 2. 南方电网电力科技股份有限公司,广东 广州 510030 ;3. 武汉大学,湖北 武汉 430072
Author(s):
ZHANG XiaoyeXIE Zhiwen WU Hui
( 1.Electric Power Research Institute of Guangdong Power Grid Corporation , Guangzhou 510030 , China ;2.China Southern Power Grid Technology Co., Ltd. , Guangzhou 510030 , China ;3.Wuhan University , Wuhan 430072 , China )
关键词:
时间栅格法最优搜索电网巡检机器人避障路径规划
Keywords:
time grid method optimal search power grid inspection robot obstacle avoidance path planning
分类号:
TP242. 3
文献标志码:
A
摘要:
针对电网巡检机器人存在避障能力低下和路径规划不合理的问题,研究基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法.利用时间栅格法标识工作空间内障碍物,构建机器人电网巡检环境信息,通过最优搜索避障路径算法,全局规划机器人到达目标点的路径,结合改进势场法,通过调整斥力和引力势函数,计算合力实现机器人的局部避障及避障路径规划,形成全局和局部相结合的避障方法.试验结果表明,躲避静态障碍物和动态障碍物的平均躲避成功率分别为 98.37% 和 96. 12% ,避障路径规划平均耗时为 1.56 s ,具备快速、高效、精准的避障及路径规划能力,可提升机器人的动静态障碍物避障能力和路径规划效率.
Abstract:
Aiming at the problems of low obstacle avoidance ability and unreasonable path planning of power grid inspection robot , the obstacle avoidance path planning method of power grid inspection robot based on time grid method and optimal search is studied.The time grid method is used to identify the obstacles in the workspace , and the environment information of robot power grid inspection is constructed.Through the optimal search obstacle avoidance path algorithm , the robot ’s path to the target point is globally planned.Combined with the improved potential field method , the robot ’s local obstacle avoidance and obstacle avoidance path planning are realized by adjusting the repulsive force and gravitational potential function and calculating the resultant force , form a global and local obstacle avoidance method.The experimental results show that the average success rate of avoiding static obstacles and dynamic obstacles is 98.37% and 96.12% respectively , and the average time of obstacle avoidance path planning is 1.56s. It has the ability of fast , efficient and accurate obstacle avoidance and path planning , and improves the robot ’s obstacle avoidance ability and path planning efficiency of dynamic and static obstacles.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2021-05-26
基金项目:南方电网公司重点科技项目( GDKJXM20192276 );中国博士后科学基金(2020M672529 )
作者简介:张晓晔 ( 1988- ),男,湖北襄阳人,博士,高级工程师,研究方向为深度学习、机器人技术和图像处理等;谢志文 ( 1982- ),女,广东佛山人,硕士,高级工程师,研究方向电力试验、先进智能装备等;吴 晖 ( 1991- ),男,江西吉安人,硕士,工程师,研究方向为电力机器人、先进智能装备等.
更新日期/Last Update: 2021-10-09