基于改進D*Lite算法的電纜溝巡檢機器人系統設計

凌志勇，唐名鋒，張 康，樊紹勝，賈智偉

(1.國網株洲供電公司，湖南 株洲 412000；2.長沙理工大學 電氣與信息工程學院，長沙 410014；3.電力機器人湖南省重點實驗室，長沙 410014)

0 引言

地下電纜溝主要用于城市供電，還發揮著繼電保護、通信等方面的重要作用[1-2]。在輸電過程中甲烷、硫化氫氣體等有害氣體在電纜溝環境中積累，電纜外絕緣老化容易引起放電，隨著時間的流逝，使得電纜溝發生爆炸、火災的幾率隨時間逐步升高。盡早發現并排除這些隱患對電力系統的安全運行非常重要。但是，地下電纜溝內部環境復雜，地面通常沒有硬化，兩側高壓線密布，空間狹小，人工巡檢非常危險與困難。對必要的電纜絕緣老化破碎預防、電纜溝環境溫度與有害氣體檢測以及積水積潮管理的帶來了極大挑戰。因此，采取自動導航的巡檢機器人進行電纜溝狀態的在線監測，對提高電力系統運行穩定性和可靠性有著至關重要的作用[3-4]。

為監測電力接頭的溫度，美國東部電力公司于2004年研制了名為“PCJMS”的在線監測的電纜溝系統[5]。針對地下電纜分接頭溫度，北京電力公司于2007年開發了遠程監測系統[6]。2011年，上海交通大學研制了可以檢測地下電纜隧道中的溫濕度和可燃性氣體濃度等的“地下電纜隧道微機綜合監測裝置”[7]。美國Alfredo-Vaccaro于2013年設計了一種智能電網的集成框架，將設備控制和地下電纜在線監測結合，用于電纜隧道狀態數據聯動控制。這些成果著眼于溫度、可燃氣體濃度等簡單對象的在線監測，難以應對復雜的故障情形。

巡檢機器人是更加實時有效地實現地下電纜溝在線監測的可行方式。2005年，美國華盛頓大學設計了集成多個傳感器的“巡游者”地下電纜監測機器人，能夠準確采集、識別并上傳電纜溝電纜的溫度以及介質損耗等信息[8]，但防水性能不佳，通信距離范圍很小，持續時長很有限。2009年，上海交通大學研發了一款電纜隧道狀態監測機器人[9]，但是該機器人需人工操控，體積大，不適合狹小的地下電纜溝。浙江大學于2012年合作研制了地下電纜隧道狀態監測機器人[10]，擁有自主巡檢功能，缺陷在于體積過大，只適合在空間比較寬闊的電纜隧道中巡檢。

在地下電纜監測方面盡管已有許多卓有成效的成果，但固定監測系統的信息不全面，現有的巡檢機器人存在體積過大，不適用于狹小復雜的地下電纜溝，且無法實現自動巡檢等問題。本文所設計的電纜溝巡檢機器人系統，外形尺寸與運動機構完全針對地下電纜溝的環境設計，具備良好的穿越能力，并且具備自動導航功能，能夠實現地下電纜溝的自動巡航監測。

1 系統結構及原理

地下電纜溝內部線路巡查主要包括：地下電纜溝內部是否堆積瓦礫、垃圾；電纜表面是否破損，甚至斷裂；是否存在電纜的接頭位置或正常位置變形；電纜外部護套的溫度是否超過規定；濕度和可燃性氣體濃度是否超過標準。

地下電纜溝巡檢環境帶來的約束主要是地下電纜溝空間狹小，留給機器人運動的空間不超過500 mm；障礙物較多，部分區域存在上下坡。

上述巡檢目標與環境約束對地下電纜溝巡檢機器人提出了以下要求：

1)攜帶攝像頭，能夠觀察到地下電纜溝內電力電纜的外表面情況，方便工作人員根據視覺信息判斷電纜溝內部是否存在異常。

2)具備檢測溫濕度以及有害氣體的傳感器。同時能夠實時反應電力電纜外表面和電纜分接頭溫度的設備，并且實時上傳數據進行保存。

3)在電纜溝這種狹小密閉的空間能夠在避開電纜線等障礙物，實現流暢行走并具備一定的爬坡能力。

綜合上述的約束條件與實時環境的影響，本文的機器人總體設計布局如圖1所示。

圖1 電纜溝巡檢機器人總體結構設計框圖

2 系統硬件設計

為了滿足地下電纜溝狹小復雜的內部環境對機器人體積提出的嚴格要求，提出了一種多關節串聯結構的履帶式機器人。在該設計中，驅動電機在各關節的左右兩側不對稱布置，機器人的轉向通過兩側電機的速度差實現。運動機構舍棄了托帶輪、導向輪，只采用承重輪、行走輪和履帶的組合來降低機器人高度。線路采用橡膠軟管包裹進行保護。

為了排除機器人整體對避障的影響，將激光雷達放置在第一節機器人頂部，讓激光雷達不會受到云臺或攝像頭等器件的遮擋。在第一節機器人的前方以及第三節機器人的后方各放一組高清攝像頭，用于對機器人在電纜溝運動過程中觀測周圍環境，在第二節機器人關節頂部安裝搭載攝像頭的云臺，各監測傳感器放置云臺周圍。工控計算機放置于第一節機器人，STM32主控板放置于第二節機器人內部，電源模塊放置在第三節機器人內部。

由于電纜溝行走環境主要以沙地以及線纜為主，為了克服行走過程中的各種摩擦力和阻力。對應的需求轉矩由機器人當前速度以及加速度所需要克服的轉矩力T1、T2構成。設m為機器人的重量，θ為機器人車身的整體傾斜度，g為重力加速度，a為機器人運動過程中的加速度，r為機器人驅動輪半徑，那么將機器人驅動起來的最大轉矩如式(1)：

T=T1+T2=mgsinθ+mar

(1)

考慮到狀態檢測機器人的自身重量大概為10 kg，機器人驅動輪半徑為0.02 m，根據實際情況探測機器人整體傾斜角度為θ=30°，由于在電纜溝的環境下電機控制難度較高，狀態機器人運動加速度不宜過快，將加速度維持在0.5 m/s2以下。通過上述式(1)可以得到最大轉矩為49.15 N·m。這些轉矩由機器人的三關節六電機提供，因此每個驅動電機的所需輸出轉矩大約為0.164 N·m。同樣機器人最大速度在地下電纜溝環境中運動速度也需要限制防止造成機器人過沖現象，不超過0.5 m/s，考慮狀態機器人運動速度不宜過快轉換為驅動電機的轉速最大為240 r/min。為降低控制難度，選用加裝減速齒輪箱的ASLONG直流減速電機作為狀態監測機器人的驅動電機，轉矩和轉速均能達到設計要求。

如圖2所示，地下電纜溝狀態監測機器人控制系統總體結構由遠程控制界面端、工控機、電源管理系統、傳感器模塊、在線監測模塊、驅動模塊和視覺監測系統等組成，通過以太網實現遠程控制界面端與主控板、機載工控機之間的通信。

圖2 地下電纜溝狀態監測機器人控制系統總體結構

機器人本體控制系統與機載工控機之間的通信通過以太網實現，遠程控制界面端通過無線以太網對機載工控機進行控制與信息傳輸，包括自主避障控制指令、手動控制指令、視頻圖像信息、電纜溝內部環境監測信息和機器人運行狀態監測信息等。

為盡量減小機器人整體的體積和重量，本系統采用STM32底層主控板和工控機構成的雙CPU設計方案。底層主控板(STM32F103RTC6)是地下電纜溝狀態監測機器人讀取傳感器數據以及驅動機器人運動硬件的核心，其主要作用為：將得到的傳感器信息通過以太網的方式傳遞到工控機，對遠程控制界面端發送的指令進行接收與解析；發送控制指令，控制機器人運動；接收傳感器采集的數據，發送到遠程控制界面端界面；實時獲取電源管理系統進行監測，將電源電量上傳至遠程控制界面端界面；通過調整PWM波的占空比來控制云臺轉動，獲取傾角傳感器數據等。為了能夠實時處理自主導航避障控制狀態，機器人所搭載的工控機處理器采用Intel/英特爾酷睿i7-855U處理器，將傳感器模塊的信息采集的信息進行處理，計算出機器人的位置與姿態以及周圍障礙物信息情況，通過工控機上的算法處理后進行自動導航避障的消息發布，STM32主控板接收到消息后，驅動電機使機器人根據導航的路線進行運動。

機器人的狀態監控模塊包括攝像頭和多個傳感器，高清攝像頭由owedon公司生產，尺寸為22×22×23 mm，擁有四個LED燈芯，視角寬度為170°，具備防水、防抖、防塵功能。溫、濕度監測采用AM2302濕敏電容數字溫濕度模塊，可燃氣體檢測采用MQ-4可燃性氣體傳感器，并選用紅外測溫傳感器MLX90614來監測電力電纜外表面和電纜分接頭溫度。

機器人的自主導航避障通過采用環境感知傳感器與本體運動感知傳感器組合的方式實現[11]。采用思嵐A2雷達檢測電纜溝內機器人周圍的環境障礙物，獲取雷達周圍10米的障礙物反射信號，實現對機器人的導航定位與電子地圖構建。本體運動感知傳感器采用整合性六軸運動處理組件MPU-6050，包含三軸陀螺儀和三軸加速器，具有體積小、感應角范圍大，動作追蹤準確等特點。

3 系統導航算法設計

系統導航策略由RBPF(Rao-Blackwellized Particle Filter)-SLAM(Simultaneous localization and mapping)進行機器人的定位，之后通過本文所提出的改進的D*Lite算法進行路徑規劃來實現自動導航。狀態監測機器人首先通過RBPF-SLAM算法構建環境地圖，然后機器人在構建的環境地圖自定位，并通過視覺確定目標點，然后根據改進的D*Lite路徑規劃算法給出的較優路徑進行移動。

D*Lite算法是Sven Koenig 和Maxim Likhachev 在2002年基于LPA*開發的一種反向搜索算法[6]，是一種變起點、定目標點的路徑算法。它會將地圖上計算得到的前一次路徑信息保留下來，當遇到環境改變時，以較小的計算量更新代價值進行動態規劃。機器人行走時算法首先以未知區域里沒有障礙為判斷條件，以此為附加條件計算rhs值，得到機器人在當前環境下最優路徑規劃。在該算法中，g(s)代表從目標點到現在位置的代價值，h(s)代表從現在位置到初始點的啟發值。在進行導航過程中，如果D*Lite算法未得到最優代價值，在運動過程中將相鄰的8個節點做擴展時，g(s)將會歸零重新計算，當前位置s到目標位置的最小代價將會以rhs(s)表示。rhs(s)計算公式如下：

(2)

從當前位置到初始點的啟發值h(s)的計算公式如下：

(3)

其中:s′∈Pred(s)表示s是s′的前置節點，c(s′,s)節點s′到s的邊緣代價，一般為1。

k(s)為評價節點的估價值，k(s)包含k1(s)和k2(s)兩個參數，機器人在分析四周相鄰的八個節點時，會計算k1(s)和k2(s)兩個參數，k1(s)值最小的節點選為機器人移動的下一節點。k1(s)和k2(s)可由下式(4)和(5)計算：

k1(s)=min(g(s),rhs(s))+h(s)

(4)

k2(s)=min(g(s),rhs(s))

(5)

當k1(2)和k2(s)的值相等時，D*Lite路徑規劃算法完成。

D*Lite路徑規劃算法具有很好的適用性，但在電纜溝中的實際環境中，D*Lite算法到達了障礙物較近范圍內后才進行自轉調節角度并重新規劃路徑，導致在環境較為復雜的地下電纜溝環境所規劃路徑時易發生過沖現象，影響實際通行。因此，本文采用煙花算法對D*Lite路徑規劃算法進行改進，通過煙花算法確保機器人采用的路徑與障礙維持安全距離，并對關鍵節點之間的路徑平滑處理，使機器人能夠更好的在電纜溝內部自主導航避障。

與D*Lite算法相比，改進的部分如下：

1)基于煙花算法改進的D*Lite路徑規劃，加入了映射操作，讓機器人可以對行走區域的柵格進行安全判定。模運算映射規則見下式：

(6)

2)挑選關鍵轉折點。一般D*Lite算法在做障礙物的采集和路線規劃的算法處理的過程中，從第一個路徑點之后，算法將會自行判斷當前的點的是否和上一個節點的父節點相同，若得到的位置相同，將判定路徑點重復，清除所得到的路徑規劃點并開始重新在地圖上進行新的規劃，找尋其它組合。不斷重復步驟2)，當計算出所有路徑節點，如果只存在起點、轉折點和終點的組合，則被稱為關鍵轉折點。

3)計算煙花算法適應度函數。算法的收斂速度會受到適應度函數的選擇的影響，同近似最優解的準確率也會受到適應度函數影響。由于機器人路徑的長度的將會約束函數值，用式(7)來表達路徑的代價值：

(7)

個體適用度函數如式(8):

(8)

其中:Pmax是一個相對較大的，合適的數。

4)關鍵轉折點之間的路徑平滑。以時序排列的方式將所有關鍵轉折點聯系起來，時間靠前的作為路徑的起點，時間靠后的作為路徑終點，同時將保持柵格化的時效性，更新兩點之間的空間。通過爆炸算子將煙花算法以一種近似煙花爆炸的現象獲得多條路徑線，煙花盛開的時每條弧線可以看作成一條路徑線，代表機器人運動的起始地點到結束地點的運動路徑，然后使用適應度函數算出所有煙花的適合度，并重復該過程直到找到終點，煙花算法在兩個相鄰的重要轉折點處生成近似最佳解。

如圖3所示為通過煙花算法改進D*Lite算法平滑處理的路線與不加煙花算法路線的對比圖，通過對比可見，改進后D*Lite算法規劃的路徑轉折點更少，與障礙物保持的距離更遠，這樣減少了機器人的判斷和轉向次數，降低了與障礙物發生碰撞的風險，更加適合于地下電纜溝的監測環境。

圖3 D*Lite算法規劃路徑

4 實驗結果與分析

將機器人樣機放入國網株洲電力公司電纜溝中進行實驗，如圖4(a)所示為機器人工作現場。在該現場環境中，地下電纜溝狀態監測機器人能構建出如圖4(b)所示的環境地圖，并依據該環境地圖，實現由改進的D*Lite算法規劃的前進路徑。實驗表明，本文設計的地下電纜溝狀態監測機器人能夠有效的在地下電纜溝中進行同時定位與地圖構建，并能夠在真實的陌生環境中進行實時自主導航避障。

圖4 現場實驗

與此同時，在所設計的人機交互界面中(圖5所示)，能夠以視頻方式實時監測電纜溝現場情況，狀態顯示區實時顯示了機器人采集到的地下電纜溝內部環境溫度、濕度、可燃性氣體濃度以及攝像頭正對的電力電纜外表溫度數據。

圖5 巡檢機器人在電纜溝中采集的數據

5 結束語

為了解決地下電纜溝的在線監測問題，針對地下電纜溝環境設計了一種基于改進D*Lite算法的電纜溝巡檢機器人。在實際地下電纜溝環境下進行了實驗驗證，實驗結果表明，本設計具備較好的地下電纜溝運動能力，能夠實現地圖構建和自主導航避障，實時監測電纜溝內部狀況，并具備良好的人機交互功能。根據實驗情況來看，本機器人系統存在的主要不足主要包括攝像頭拍攝自由度不夠，存在觀測死角；目前的通信方式在地下電纜溝環境中的通信距離有限，限制了工作距離；功耗較大，運行時間受到限制。接下來的研究主要集中在這3個問題的解決上。電纜溝巡檢機器人系統的完善，將減小工作人員的巡檢強度和難度，提高提高電纜運行穩定性和可靠性，具有顯著的經濟效益和社會效益。