變電站巡檢機器人激光建圖系統設計

王振祥，李建祥，肖 鵬

（1.中交機電工程局有限公司，北京 100088；2.山東魯能智能技術有限公司，山東 濟南 250101）

變電站巡檢機器人激光建圖系統設計

王振祥1，李建祥2，肖 鵬2

（1.中交機電工程局有限公司，北京 100088；2.山東魯能智能技術有限公司，山東 濟南 250101）

基于環境地圖的機器人導航系統已經得到了越來越多的應用，針對傳統變電站巡檢機器人導航方式存在的不足，設計了變電站巡檢機器人激光建圖系統。首先介紹了系統的組成結構，之后著重對地圖創建算法進行了詳細描述，并搭建了原型系統。最后，為驗證系統性能，在500 kV變電站現場對系統功能進行了測試。測試結果表明，所設計系統可以成功建立變電站現場環境電子地圖，同時所建地圖也與現場環境具有較好的一致性。

變電站；巡檢；機器人；激光；導航

0 引言

傳統的變電站巡檢機器人導航系統一般采用磁軌跡引導外加射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）標簽輔助定位方式實現［1-2］，該導航方式具有可靠性好、抗干擾能力強并具備較高的重復定位精度，非常適合執行站內設備例行巡檢任務，但利用這種導航方式需要在機器人運行路線上鋪設磁條和設定RFID標簽，施工的工作量較大。

為解決這一問題，其他的一些導航方式（如：衛星導航、視覺導航、慣性導航等）已被引入巡檢機器人并在變電站現場進行了測試，通過對公開資料的對比，激光導航表現出了良好的定位精度和對室外變電站環境具有較好適應性，文獻［3-5］介紹了一種基于人工路標的變電站巡檢機器人激光導航系統，由于其導航需要按照一定要求在環境中安置人工路標，路標安置和調整的工作量較大，一般不適用于變電站較大范圍的機器人導航運行。

本文詳細描述了一種基于激光點云匹配的激光建圖系統的設計過程，同時通過變電站現場測試，驗證了所設計系統的地圖創建性能。

1 系統結構

隨著自主建圖技術尤其是同時定位與建圖（Simultaneous Localization and Map Building，SLAM）技術的不斷成熟，基于環境地圖的機器人導航系統已經得到了越來越多的應用［6］。在這類系統中，如何獲取正確且精確的環境地圖是系統中其他功能（定位、路徑規劃、避障等）實現的基礎。本文所設計激光建圖系統結構如圖1所示，系統依據功能又劃分為感知和處理兩層結構。

感知層主要包含系統中數據采集硬件設備。在這一層中，一臺德國生產的室外型二維激光傳感器被用來探測機器人周邊環境特征。另外，安裝于機器人兩側驅動電機末端的光電編碼器脈沖也被采集，用于后續對機器人位姿（位置和姿態，下同）的估計。

處理層主要包含測距數據預處理、航位推算和數據融合3個模塊，這3個模塊構成了激光建圖系統的軟件核心。激光傳感器輸出測距數據首先通過數據預處理模塊，濾除數據中的粗大誤差數據，數據融合模塊則將其與航位推算得到的機器人位姿估計數據進行融合，從而完成機器人運行環境地圖創建。

圖1 系統結構

2 算法設計

變電站內部環境通常為準結構化的，設備區內不僅有設備較為密集的區域，也有相對空曠且被植被覆蓋的區域，為保證對站內所有區域的電子地圖創建能力，采用基于激光測距數據的電子地圖創建方法。

2.1 測距數據預處理

激光傳感器是巡檢機器人地圖創建及定位導航系統的核心設備，主要負責探測機器人周邊環境中物體相對于傳感器中心的距離，然而在其與外部環境交互過程中，外部環境中各種因素必然會直接或間接施加于傳感器本身，進而影響傳感器的實際測距性能。

針對在室外應用過程中，激光傳感器輸出數據包含了比較多的環境噪聲及異常值，為保證后續激光建圖定位算法性能，有必要對獲得的原始激光測距數據進行處理，抑制環境噪聲對系統精度的影響。激光傳感器測距數據的預處理流程如圖2所示。

圖2 激光數據預處理流程

圖3 測距數據預處理中間過程和處理結果

圖2中，距離濾波用于濾除因環境內空曠區域或傳感器表面灰塵造成的極值數據；區域分割則通過判別相鄰測距數據間的差值是否超出設定閾值，將傳感器檢測到同一物體上的數據進行聚類，以便剔除位于遠近不同物體間的錯誤掃描點，即傳感器混疊數據；數據平滑則通過對數據的進一步處理，抑制數據中存在的波動，從而保證后續地圖創建精度。對現場采集的一幀激光測距數據的預處理中間過程及結果如圖3所示。

2.2 航位推算

為了實現后續地圖創建，需要利用數據融合技術對機器人位姿估計值與觀測值進行融合實現，機器人位姿觀測值可由后續激光數據匹配得到，而機器人位姿的估計值則需要在分析機器人運動幾何結構基礎上，由機器人航位推算模型得到。所述巡檢機器人為一典型差速運動方式，機器人運動部分幾何簡化結構如圖4所示。

圖4 機器人幾何結構簡化模型

圖4中，兩輪輪軸中心分別為A和B，連線AB長度為W；點E位于AB連線中點，并定義該點為機器人運動中心，通過該點可定義機器人在工作環境中的位置，而機器人運動方向則可由機器人縱向軸線EF的確定，圖中箭頭方向表示為機器人平臺的朝向。全局坐標系下的航位推算模型為

式中：Δs、Δθ分別為單位時間內機器人的移動距離和轉過角度，其值則可由左、右輪轉動弧長ΔsR、ΔsL以及兩輪中心距W計算得到，為

式中：ΔR和ΔL為單位時間內兩輪編碼器脈沖變化量；C為轉換系數；D為驅動輪直徑；N為減速比；M為電機每轉輸出脈沖數；εR和εL為單位時間內兩輪轉動距離誤差。

2.3 數據融合

SLAM方法被Smith等人提出后，這一研究方向目前已經成為機器人研究領域的熱點之一，從概率方法到圖優化方法在內的眾多創新性的方法被提出并應用。為了實現對激光建圖系統的快速搭建，本文數據融合部分采用了擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter，EKF）框架實現［7-8］，完整的激光建圖過程如圖5所示。

圖5 激光建圖過程

圖5中，地圖數據由一系列激光路標組成，每一個路標又包含了其在加入地圖時的全局坐標系位姿以及預處理后的激光測距數據。擴展卡爾曼濾波模塊通過融合航位推算數據和由激光點云匹配得到的機器人相對位姿數據以得到全局坐標系下的機器人位姿。

激光點云匹配部分采用了迭代最近點（Iterative Closest Point，ICP）算法［9］，其通過兩點集間最近點迭代運算，求取其相對位姿變化。此處，該算法用于估計機器人當前位姿與第n個路標之間得相對位姿（Δxn，Δyn，Δθn），而機器人當前位姿（xk+1，yk+1，θk+1）與路標位姿（xn，yn，θn）之間的關系為

式中：a、b分別為激光傳感器相對于機器人運動中心的橫向和縱向距離。

在地圖創建過程中，路標匹配負責在地圖數據中尋找距離機器人當前位姿最近距離的路標，如果找到其就將獲取到已有路標數據發送至激光點云匹配部分，否則就把機器人當前位姿與激光測距數據作為路標數據加入當前地圖，從而實現增量式地圖創建。

當第n個路標被加入地圖時，擴展卡爾曼濾波器中的狀態向量和協方差矩陣為

式中：XR和Xn分別為機器人和第n個路標的位姿；P為系統協方差矩陣；PR為機器人本體位姿協方差子矩陣；PRn則為機器人位姿與第n個路標位姿的協方差子矩陣；PnR為PRn的轉置矩陣。依據式（1）～（5），系統誤差傳遞協方差矩陣如式（11）所示，其中A為狀態誤差傳遞矩陣，B為控制誤差傳遞矩陣。

對于卡爾曼濾波過程中所需觀測向量協方差矩陣則可從式（6）～（8）得到，如式（12）～（14）所示，其中：HR和Hn分別用于更新機器人狀態和第n個路標的位姿。

3 系統測試

在算法設計基礎上，搭建激光建圖原型系統，如圖6所示。該系統與現有巡檢機器人具有相同的差速運動方式，并在其上安裝了激光傳感器及相關數據采集處理設備。為了測試上述建圖算法在現場環境下的建圖效果，原型系統在一500 kV室外變電站進行了現場測試，該變電站的衛星俯瞰圖如圖7所示。

圖6 激光建圖原型系統

圖7 變電站的衛星俯瞰圖

為了使測試能更好地貼近機器人實際巡檢運行要求，在站內選擇兩個比較有代表性的子區域Ⅰ、Ⅱ，如圖7所示。其中區域Ⅰ位于站內主變后方的電纜溝蓋板上，區域Ⅱ為設備區內的一條正常巡檢路線。

對區域Ⅰ進行測試得到結果如圖8所示。圖8（a）為由所設計建圖定位系統得到的測試區域電子地圖及測試運行軌跡，圖8（b）為僅依靠航位推算數據建立的該區域電子地圖，圖8（c）為本測試區域內比較有代表性的幾個場景。

圖8中，測試從A點處電纜溝蓋板開始，經過B點，此處前方為一相對空曠區域，然后在E點所處區域轉向約90°，整個測試終止于F點所處區域。整個建圖定位運行距離約為150m。在圖8（b）中，由于受到電纜溝蓋板上接縫處地面起伏影響，所建立地圖中環境特征混疊現象明顯，同時運行軌跡偏轉明顯，運行軌跡的幾何形狀與該區實際情況偏差較大。而由所設計的激光建圖與定位算法得到的圖8（a）則較好地反映了測試區域內的環境特點，同時得到的運行軌跡幾何形狀與機器人實際運行情況一致。

區域Ⅱ測試運行距離約250m，由圖9可知，經過建圖定位算法生成的電子地圖，同樣較好地反映了該區域內的環境特征。

4 結語

介紹了變電站巡檢機器人激光建圖系統的設計過程，介紹了其系統組成結構，著重對建圖過程中涉及的核心算法進行了詳細描述，并搭建了激光建圖原型系統。通過變電站現場測試，所設計系統可以成功建立現場環境電子地圖，同時所建地圖也與變電站現場環境具有較好的一致性。最后需要說明，目前本系統只在變電站內小范圍內進行測試，后續還需對如何創建變電站全區域電子地圖等問題做進一步研究。

圖8 區域I測試結果

圖9 區域II測試結果

［1］GUORui，HAN Lei，SUN Yong，et al.A Mobile Robot for Inspection of Substation Equipments［C］／／Proc.2010 1 st International Conf.on Applied Robotics for the Power Industry，pp.1-5.

［2］GUORui，LIBingqiang，SUN Yutian，et al.A Patrol Robot for Electric Power Substation［C］／／Proc.2009 IEEE International Conf.on Mechatronics and Automation，pp.55-59.

［3］XIAOPeng，GUORui，LUAN Yiqing，et al.Design of a Laser Navigation System for Substation Inspection Robot［C］／／2013 10 th IEEE International Conference on Control and Automation，pp.739-743.

［4］LIShengfang，HOUXingzhe.Research on the AGVBased Robot System Used in Substation Inspection［C］／／Proc.2006 Interna tionalConf.on Power System Technology，pp.1－4.

［5］肖鵬，欒貽青，郭銳，等.變電站智能巡檢機器人激光導航系統研究［J］.自動化與儀表，2012（5）：5－9.

［6］SIEGWARTR，NOURBAKHSH IR，and SCARAMUZZA D. Introduction to Autonomous Mobile Robots［M］.2 nd ed. Cambridge：The MIT Press，2011.

［7］WELCH G，BISHOPG.An Introduction to the Kalman Filter［EB／OL］.Available：http：／／www.cs.unc.edu／～welch／media／ pdf／kalman_intro.pdf.

［8］CHOSET H，LYNCH K，HUTCHINSON S，et al.Principles of RobotMotion［M］.Cambridge：The MIT Press，2005.

［9］BESL P J，MCKAY N D.A Method for Registration of 3－D Shapes［M］.IEEE Computer Society，1992.

Design of a Laser M apping System for Substation Inspection Robot

WANG Zhenxiang1，LIJianxiang2，XIAO Peng2
（1.CCCCMechanical&Electrical Engineering Co.，Ltd.，Beijing 100088，C hina；2.Shandong Luneng Intelligence Technology Co.，Ltd.，Jinan 250101，C hina）

More and more navigation systems based on themap of the environment have becomemature enough to be used in practical application.To overcome some defects of the classical navigation system used by the substation inspection robot now，a laser mapping system is designed and hoped to help the robot to fulfill the navigation tasks in the future application.The structure of the system is presents firstly，and then the algorithms formapping are described in detail.Finally a prototype system is constructed，and an experimental test is carried out in a 500 kV outdoor substation to verify the performance of the system. The experimental results show that the laser mapping system designed can build the map successfully，and the outputmap correctly represents the actual feature of the substation environment.

substation；inspection；robot；laser；navigation

TP242；TM63

A

1007－9904（2017）06－0017－05

2017－03－28

王振祥（1977），男，高級工程師，主要從事智能變電站工程設計等方向的研究工作。