架空輸電線巡檢機器人軌跡優化

摘要

本論文針對架空輸電線巡檢機器人的軌跡優化問題展開研究，綜合考慮輸電線復雜環境、機器人運動特性及巡檢任務需求，結合路徑規劃算法、智能優化算法與機器人動力學約束，構建了多目標軌跡優化模型。通過改進遺傳算法與模擬退火算法，有效解決傳統算法在復雜環境下易陷入局部最優、計算效率低等問題，實現巡檢路徑最短、時間最少、能耗最低的優化目標，提升巡檢效率與可靠性，為架空輸電線巡檢機器人的高效應用提供理論與技術支撐。

關鍵詞

架空輸電線；巡檢機器人；軌跡優化；路徑規劃；智能算法

一、引言

1.1 研究背景

隨著電力系統規模不斷擴大，架空輸電線作為電能傳輸的關鍵通道，其安全穩定運行至關重要。然而，長期暴露在復雜自然環境中的輸電線，易受雷擊、大風、冰雪、腐蝕等因素影響，導致線路故障頻發。傳統人工巡檢方式存在效率低、勞動強度大、安全風險高、受環境限制大等問題，難以滿足日益增長的電力巡檢需求。巡檢機器人憑借自動化、智能化優勢，可實現對架空輸電線的高效、精準巡檢，成為保障輸電線路安全運行的重要發展方向。而合理的軌跡規劃是巡檢機器人高效完成任務的核心環節，直接影響巡檢質量與效率。

1.2 研究目的與意義

本研究旨在通過對架空輸電線巡檢機器人軌跡進行優化，解決現有巡檢機器人在軌跡規劃過程中存在的路徑冗余、巡檢時間長、能耗高、對復雜環境適應性差等問題，提高巡檢機器人的工作效率與可靠性，降低運維成本，為電力系統安全穩定運行提供有力保障，推動電力巡檢智能化發展。

1.3 國內外研究現狀

在國外，巡檢機器人軌跡優化研究起步較早。早期多采用傳統路徑規劃算法，如 Dijkstra 算法、A * 算法等，這些算法能夠在簡單環境中找到較優路徑，但在復雜架空輸電線環境下，計算復雜度高、效率低，難以滿足實時性要求。近年來，智能優化算法逐漸應用于巡檢機器人軌跡優化，如遺傳算法、粒子群優化算法等，通過模擬生物進化或群體智能行為，在復雜環境中搜索較優解，但仍存在易陷入局部最優、收斂速度慢等問題。

在國內，隨著機器人技術與智能算法的發展，架空輸電線巡檢機器人軌跡優化研究取得了一定成果。學者們在改進傳統算法、融合多種智能算法方面進行了諸多探索，例如將遺傳算法與模擬退火算法結合，提高算法的全局搜索能力；利用深度學習技術對環境進行建模，實現機器人軌跡的自適應規劃。然而，目前研究在綜合考慮機器人動力學約束、復雜多變環境因素以及多目標優化等方面仍有待進一步完善。

二、架空輸電線巡檢機器人工作環境與任務分析

2.1 工作環境特點

架空輸電線分布廣泛，穿越不同地形地貌，包括山區、平原、丘陵、河流等。在山區，線路多架設在陡峭的山峰與峽谷之間，地形起伏大，巡檢機器人需跨越復雜地形；在平原地區，可能面臨農田、道路等障礙物。此外，輸電線周邊環境還受到自然氣象條件的影響，如強風、暴雨、冰雪、高溫等。強風可能導致機器人姿態不穩定，冰雪會增加線路重量與巡檢難度，高溫可能影響機器人電子元件性能。同時，輸電線自身結構復雜，存在桿塔、絕緣子、線夾、防震錘等多種設備與部件，這些都增加了巡檢機器人軌跡規劃的難度。

2.2 巡檢任務需求

巡檢機器人的主要任務是對架空輸電線及其附屬設備進行全面檢測，及時發現線路缺陷、故障隱患等問題。具體包括檢測導線的斷股、磨損、腐蝕情況，檢查絕緣子的破損、閃絡、污穢程度，監測桿塔的傾斜、基礎沉降狀況，以及檢測各類連接部件的松動、銹蝕等。為確保巡檢的準確性與完整性，機器人需按照一定的順序和精度要求對各個檢測點進行檢測，同時要在規定時間內完成巡檢任務，以提高巡檢效率，降低因巡檢時間過長對電力系統運行造成的影響。此外，還需考慮機器人的能耗問題，避免因能耗過高導致巡檢任務無法完成或增加運維成本。

三、巡檢機器人軌跡優化模型構建