基于ROS的变电站室内巡检机器人的研究与设计.pdf

2023年3 月第2 6 卷第3 期Mar.2023,Vol.26,No.3电力大数据POWER SYSTEMS AND BIG DATA大数据专题Big Data Special Reports基于ROS的变电站室内巡检机器人的研究与设计李心昊，乔宇，张凌（巴彦淖尔供电公司，内蒙古巴彦淖尔0 150 0 0）摘要：为了解决变电站室内人工巡检方式效率低、人工成本高、巡检精度低等问题，更好地促进数字化、智能化电网的发展，本文设计了一套适用于变电站室内巡检作业的机器人系统，该机器人系统包含巡检机器人终端、巡检专网、数据库、远程管理终端四部分，同时对机器人室内定位算法进行了研究，设计了机器人硬件结构，开发了机器人的控制系统，并对机器人的定位准确性、可靠性、安全性进行了模拟仿真实验和现场运行实验。实验结果显示：本文设计的巡检机器人可以很好地适应变电站室内环境，并且该机器人可以实现精确的定位与导航，对变电站室内设备运行情况进行精确巡检与故障预警，满足变电站室内巡检作业要求。最后对本次研究工作进行了总结，并提出了下一步研究计划。关键词：变电站；巡检机器人；全向轮；激光雷达；同时定位与建图；机器人操作系统中图分类号：TP242文章编号：2 0 9 6-46 33(2 0 2 3)0 3-0 0 0 1-10文献标志码：ADO1:10.19317/ki.1008-083x.2023.03.001开放获取经济发展电力先行，当前电力充足稳定供应成为经济发展和社会进步的必要条件。在电力输送过程中，变电站起到了升压、降压、开关等重要作用，是整个变电过程的核心。因此，如何保障变电站的安全稳定运行成为保证正常生产生活的重要因素。变电站巡检是保障变电站稳定运行最基本、最有效的方法之一 2 。区别于变电站室外，变电站室内安装了通信、继电保护、调度自动化、计量等核心设备，这些设备容易受到温度、湿度、粉尘等环境因素的影响。因此，变电站室内的巡检方式和巡检内容与室外巡检有很大不同 3。目前变电站室内巡检工作仍停留在传统的人工巡检上，但人工巡检方式存在成本高、效率低、巡检手段单一、检测精度低等问题4。为解决以上问题，本文设计了一种适用于变电站室内巡检的机器人系统来代替人工完成巡检任务，该机器人系统以开源机器人操作系统为基础，配备激光雷达及多种环境检测传感器在变电站室内实现自主定位和导航，可完成巡检任务。同时，通过远程终端控制巡检机器人，可以读人巡检参数生成巡检报告。1总体方案设计通过分析目前巴彦淖尔地区变电站室内传统人工巡检的现状，发现存在以下问题：巴彦淖尔地区变电站数量多、相隔距离远，传统人工巡检只能定期开展，导致巡检间隔较长无法保证隐惠排查和故障预警的时效性；传统巡检方式效率低下，一组运行人员一天最多巡视2-3个变电站，巡检周期平均在一周以上；传统人工巡检方式存在局限性，机房内温湿度、空气质量、有害气体浓度等情况无法准确获取；传统巡检数据大都为手工记录，难以形成规范化报表，无法对巡检数据进行分析。1.1需求分析通过分析变电站室内人工巡检方式存在的问题，变电站室内巡检机器人的功能需求分析如下：（1)放置在变电站室内可以实现远程遥控巡检或者自动定时巡检，运行成本低，可以替代传统人工巡检；(2)时效性强，可以远程实时查看巡检数据，并且在发现变电站室内环境或者设备异常时，可以立即向主站或者运行人员发出提醒或告警；巡检周期短，可以每天定时进行巡检；(3)搭载多种传感器，能够在巡检过程中对变电站室内环境的温湿度、空气质量、有害气体浓度、视频图像等信息进行采集；（4)巡检机器人系统可扩展性强，可根据需求拓展功能模块；(5)具有后台数据记录、巡检报告生成和导出功.1电力大数据能；具有用户图形接口程序，可通过网络遥控巡检机传的巡检信息，对信息进行分类并生成相应的报告。器人实现对特定区域或设备的巡检。控制终端是参与电力巡检专用网白名单的PC或综合考虑变电站室内机房过道空间、巡视面积、Android终端，可通过电力巡检专用网远程控制巡功能需求，巡检机器人系统应满足的性能要求如表检机器人进行定点巡检，远程查看相关巡检参数，同1所示。时，当相关参数超过一定阈值时可以进行报警。系表1系统性能要求统工作流如图2 所示。Tab.1System performance requirements控制终端课题参数机器人尺寸长、宽、高40 0 40 0 150 0 mm机器人重量2h定位精度5cm转向精度5动态运行误差5cm1.2系系统结构与工作流程变电站室内巡检机器人系统主要由巡检机器人终端、电力巡检专网、远程控制终端、数据库四部分组成，其系统结构如图1所示。巡检专网巡检机器人图1系统结构框图Fig.1System structure block diagram在系统中，巡检机器人作为巡检终端配置在变电站室内，负责现场环境参数、设备运行状况等参数的采集和数据上传工作。巡检机器人通过Wi-Fi与无线AP连接，通过电力巡检专用网与远程控制终端、数据库通信，电力巡检专用网“巴彦诺尔”地区的变电站、机房巡检专用网，与电力生产局域网、公众网络物理隔离，提供良好数据传输信道的同时保障了信息网络的安全。数据库负责存储巡检机器人上2第2 6 卷数据转发数据库远程控制预警提醒数据存储数据分类数据查看计划任务生成报表数据查看数据转发巡检机器人参数采集路径规划地图构建自主巡检图2 系统工作流程图Fig.2System work flow chart变电站室内巡检机器人系统的主要工作流程如下：巡检机器人默认进行定时自主巡检，巡检过程中通过电力巡检专网将巡检数据实时上传到数据库，数据库对巡检数据进行分类保存；用户可通过电力巡检专网白名单中Android终端或PC,登录巡检机数据库器人管理软件查看各变电站内巡检机器人的状态和巡检参数，或遥控巡检机器人定点巡检、可实现巡检任务计划等操作。还可以查询数据库中的历史数据、导出和生成巡检记录，便于后续的数据分析和显示。2基于粒子滤波的SLAM算法研究同时定位和地图构建技术（SLAM）最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard 于 198 8 年远程终端提出 5。“机器人从未知环境的未知坐标出发，通过运动中反复观测到的地图特征（如墙角、柱子等）定位自身的位置和姿势，再根据自身的位置构建增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。”SLAM被定义为解决这个问题的方法的总称。SLAM技术的核心步骤包括感知、定位和构建三个过程。感知，即机器人利用激光雷达、视觉传感器等可以得到周围的环境信息。定位，即通过传感器获取的当前和历史信息，推测自己已的位置和姿势。所谓建图，就是根据自身的位置姿势和传感器取得的信息，描绘自身所处的环境的状况 7 第3期图3主要展示了SLAM问题。当移动机器人从未知环境中的未知点开始移动时，基于移动过程中激光雷达获取的点云数据和位置预估实现未知环境下的定位，同时建立未知环境增量图 8 。这就像人在一个陌生城市，完全没有手机等通信定位设备。这个人需要到处走，用眼晴观察周围，记住经过的每条道路和路过的路标等特殊标志，在大脑中生成“地图”。移动机器人进行SLAM的过程，好像是这个人认可道路的过程。因此，通过解决SLAM问题，机器人能够实现真正的“自主”运动 9。m;XXi-1/m图3SLAM模型Fig.3SLAM model当移动机器人在未知环境中移动时，可以利用自身携带的激光雷达、进深摄像机等传感器，识别环境中的特征点，估计自身与特征点的相对位置。SLAM的算法表达式可以记述为根据控制信息和环境观测信息求出机器人的位置姿势和环境地图 10 。假设一个机器人在一个不确定的环境中移动，其目的是得到当前环境的地图。其中，地图以使用存储所有网格单元格颜色的矩阵为代表，单元格中的颜色仅包含白色和黑色两种。由于马达和传感器存在误差，运动偏离目标方向，机器人可能会“迷路”。因此,SLAM和同步定位问题是机器人应首先确定自已的位置并得到正确的地图，而获取地图也需要正确的定位。定位和地图估计之间的相互依赖使SLAM问题变得非常困难，通常需要在高维空间中搜索解决方案。很多学者对SLAM问题进行了广泛的研究。在2 0 0 0 年，Murphy应用Rao-Blackwellized粒子滤波算法去解决SLAM问题 11。Rao-Blackwellized的主要方式是用许多粒子去获取准确的地图。根据李心昊，等：基于ROS的变电站室内巡检机器人的研究与设计mlmmX+11-mut+1mkMurphy提出的算法，用粒子滤波算法解决SLAM问题的关键是利用地图路标集合m=m1，m2，m，和机器人的位姿集合1:=1，2，,，去估计后验函数p（1:t,m l 1:t,u 1:t-1)。这个估计值由机器人的观测向量1:，=1，2，和机器人的控制向量u:,=u1,u2,u,得出 12 。根据上述思想，联合后验概率分布可以分解为p(m/u)=p(m/t|2,u.)(1)SLAM问题被简化为先根据控制向量集合u1:k-1与观测向量集合1:估计移动机器人的位姿集合1:t，再结合位姿1:的估计结果和观测向量集合1：来估计地图。在Gmapping算法中，移动机器人的位姿集合1：t是基于改进的RB粒子滤波算法(Rao-Blackwellized particle filter,RBPF)来求解的，下面对RBPF-SLAM算法进行简要介绍。X+2RBPF-SLAM算法的基本思路是通过一连串随机样本乘以权重系数以及近似后验概率密度函数，通过累加来模拟积分运算 13。此算法表示事件在高频率下事件发生的概率。因此，在滤波过程中，需要计算概率的场景，一律对变量进行采样，用大量采样及其对应的权重近似表示概率密度函数 14其中最常用的粒子滤波算法是重要度重采样SIR（采样质量响应)算法，其步骤有如下4步。(1)采样阶段：通过基于所提出的分布参数元对前一时刻的粒子取样，得到t时刻的粒子(）。通常采用概率测量运动模型作为建议分布 15。(2)重要度权重：根据重要度采样原理，为每个粒子分配一个个人重要度权重w，该权重表明所提出的分布参数元不等于一般继承的目标分布。(3)重采样阶段：根据权重的比重重新分布采样粒子。这个步骤很重要，因为近似持续分布粒子的数量是有限的。在以下过滤行为中，可以在状态转移方程中输人重新采样后的粒子集，以获得新的预测粒子 16 。（4)地图估计：对于采样的每个粒子，通过其采样轨迹,和观测矢量i：计算相应的地图估计p(m/z,21:)17。SIR算法应在新观测值到达时对粒子权重进行从头计算。当轨迹长度随时间增加时，这个过程的计算复杂度会越来越高。因此，根据式（2)限制重要度概率密度函数，得到递归式来计算重要度权重。(|,u-)=(,|-1,u-1)3电力大数据元(1:t-1/:-1,u1:-2)(2)根据公式（2），权值可通过式（3)计算权重：(i）力（/21:1,u11-1)np(a,2-1)p(2/a21,ur-1)X元(,/-1,211,ul-1)元(1/1-1,1-2)p(z,/ml,-1)p(r(/2,u-1),8元(,/1-1,21:,u1:1)这里的n=1/p(z,l1:t-1,u:t-1)为归一化因子，这是贝叶斯规则的结果，对所有粒子都相等的。3巡检机器人整体设计及建模3.1巡检机器人硬件系统总体设计巡检机器人的硬件系统主要分为上位机和下位机两大部分。上位机主要负责处理下位机所采集的各传感器组、避障模块等相关信息，同时通过定位与导航模块姿态检测模块控制巡检机器人自主移动，并且通过网络与远程控制终端进行通信；上位机硬件部分主要包含RaspberryPi（树莓派）4B开发板以及配合使用的彩色触控屏、鼠标键盘等输人输出设备，同时包含其直接控制的机器人姿态检测模块、定位与导航模块。下位机部分主要负责通过电机驱动模块控制底盘移动，将各传感器采集的数值通过算法得到可以直观显示的数据并上传到上位机；下位机硬件部分主要包含ArduinoMega2560开发板、电机驱动模块、传感器组、避障模块、霍尔测速模块、扬声器等。巡检机器人硬件系统的主要构成如图4所示。12V电源模块第2 6 卷3.2底盘结构的选型结合变电站室内巡检的特点，巡检机器人应具备以下特点：(1)拥有良好的灵活性，可以原地转动，转弯半径尽可能小，因为有采集一侧机柜图像的需求，巡检(3)机器人应该可以在平面任意方向移动同时保持朝向不变；(2)变电站室内地面都较为平整，巡检机器人优W-1(i)5V稳压模块先考虑承载能力和灵活性，不需要考虑跨越障碍物能力；(3)考虑到经济因素，巡检机器人底盘应在满足承载能力的基础上尽可能低成本；(4)底盘结构应尽可能简单，易于维护，运动学模型易分析方便控制；(5)变电站室内巡检机器人对速度要求不高，对移动精度要求较高。综合考虑灵活性、承载能力、控制难易程度，满足条件的巡检机器人底盘包括：麦克纳姆轮底盘、全向轮底盘。再考虑结构复杂程度、经济因素，最终选定三轮全向轮底盘结构，如图5所示。电机驱动模块传感器组避障模块霍尔测速模块图4巡检机器人控制器硬件系统框图Fig.4 Block diagram of patrol robot controller hardware system显示器上位数据总线机下位机图5全向轮地盘Fig.5All round wheel site3.3机器人运动学建模IMU将XOY规定为世界坐标系，将xOy规定为移激光雷达输入设备动底盘坐标系,Va、V，、V。全向轮线速度。La、Lb、L。分别是从移动底盘的中心到3个全向轮和地面接触点的距离 18 。V，V，是移动底盘相对于车体中心的线速度。为移动底盘的自转角速度，逆时针方向为正方向，如图6 所示。由此可以对移动地第3期盘的具体姿态状态进行分析。也就是说，线速度V，V，自转的角速度是（正方向运动即逆时针运动），根据三轮全向移动底盘的运动特性、平面运动速度分解合成关系，分析车身三个车轮中心的速度和中心速度的运动学模型方程 19。不YVyVbVyVyO图6 参数定义示意图Fig.6 Schematic diagram of parameter definition通过公式推导可得三轮全向轮的逆运动学模型方程组为V=Vr cos+V,sin+La0V,=-V,cos+V,sin+L,V。=-V,+L 0由于已知=30，且LaLb、L。一般都是相同的L，因此代人到方程（4)中可得逆运动学方程组为V3V+V,+L:0V2/3V+V+L022(V.=-V,+L.04巡检机器人软件系统设计与开发4.1上位机软件系统设计与开发巡检机器人的上位机部分是其软件系统的核心，负责巡检机器人各功能模块的调用与通信，根据机器人操作系统（robot operating system，R O S)模块化开发的特点完成后的上位机软件架构如图7 所示，主要包含四个功能模块 2 0 。李心昊，等：基于ROS的变电站室内巡检机器人的研究与设计定位导航Launch文件TF坐标变换VxVaBLb30%VxC2Raspberry4B主机(ROS系统）ROS组件驱动控制SLAM摄像头驱动全局路径规划激光雷达驱动VxRviz三维可视化VyALaLcVcX(4)(5)远程通信本地实时规划IMU驱动Gazebo仿真环境传感器信息融合Rosbag数据记录图7 上位机软件架构Fig.7 Upper computer software architecture4.2下位机系统设计下位机控制核心为一块ArduinoMega2560开发板，其开发环境为Ubuntu系统下的ArduinoIDE。下位机软件系统主要由loop主程序、编码器控制、电机控制、传感器控制四部分组成，如图8所示 2 1。各端口设备初始化执行上位机命令Cmd_ve指令接收上报里程计信息Fig.8Lower computersystem architecture4.3远程管理软件设计远程管理软件系统基于安卓和PC平台开发，可以在安卓手机或者PC上运行，加人电力巡检专网白名单的安卓手机或PC在安装巡检机器人远程管理软件后，可以实现实时读取巡检机器人各传感器数据，也可以远程遥控巡检机器人进行巡检任务，同时运检机器人摄像头的监控画面实时显示在管理软件上可以远程查看变电站内设备的运行状态 2 远程管理软件的框架结构如图9。PID控制loop主程序电机控制ArduinoMage2560ROS话题通信图8 下位机系统框架电机初始化传感器定义传感器控制传感器参数读取5电力大数据_teleop实现键盘控制机器人，启动rviz实时查看建数据显示显示位置、数据内容软件交互指令发送、按钮实现数据传输数据收发、通信接口图9远程管理软件框架Fig.9 Remote management software framework最终完成的远程管理软件如图10 所示。传感投影电量：97噪声：0亮度：12 9煤气：17 7电流：0.0 4温度：2 6湿度：54海拔：14.0PM值：0Fig.10Remote management software interface5系统测试5.1激光雷达SLAM建图试验接下来进行巡检机器人的室内SLAM建图试验，为了直观地显示机器人建图效果，实验采用仿真的方式进行，仿真过程中的机器人模型碰撞体积与机器人实际体积一致，激光雷达参数一致，机器人运动学模型与实际一致，所以仿真结果可以反映机器人的实际运行结果 2 3。首先使用ROS中的Gazebo仿真软件构建实验地图，如图11所示。第2 6 卷图情况。使用键盘控制机器人在房间内移动，得到机器人建立的地图如图12 所示，实验结果表明本文所设计的变电站室内巡检机器人可以完成SLAM地图构建 2 4运行状态图12机器人SLAM建图Fig.12Robot SLAM mapping灯光控制旋转彩虹加载红灯加载缘灯请输入想要机器人说的话发送图10 远程管理软件界面5.2自主导航实验在进行了室内SLAM试验后，机器人构建了模拟机房环境地图，但是要实现机器人的避障以及导航功能，就需要对路径的规划能力进行检测，对于路径规划能力一般包含两种，一种是全局的，一种是局部的 2 5-2 8 。将机器人放置于建图实验所绘制的地图中，验证巡检机器人在复杂环境内能否实现自主导航与避障。巡检机器人建立的地图，如图13所示。图13机器人建立的地图Fig.13Amapbuilt bya robot首先验证机器人的全局路径规划功能。对有关功能包进行启动，使用Rviz中“2 DNavGoal”功能来选取机器人目的地，图14所呈现的绿色运动轨迹就是机器人自主规划的全局路线。实验结果表明，机器人可以自动规划一条到达目的地的路线，并且图11实验环境Fig.11Experimental environment启动基于激光雷达的gazebo仿真，启动ROS中的SLAM功能包gmapping，启动键盘控制mbot.6通过自动导航自主前往目的地。供电公司选取了3座2 2 0 kV变电站，对研制好的巡检机器人样机进行了试运行。由实验结果可知，变电站室内巡检机器人运行稳定，可以适用于变电站室内环境，并且可实现高精度的室内定位与自主导航，机器人具备3种运行模式。(1)自主巡检。变电站运行人员可以根据需求设定机器人的自主巡检周期，机器人将按照设定自动对变电站室内设备进行巡检。第3期EilePanelsHelpMoveCameraDilobal OptlionsFixedFrameBackground ColorFrameRateDefaultUightClobal Status:okGridOdometryEKFOdometryRobotModelLocalPlanGlobatPlanPoseArrayaserscanGoalPoseInflatedobstaclesMarker李心昊，等：基于ROS的变电站室内巡检机器人的研究与设计mteratselect/2DPoneEstimutemap20NmCoM(2)遥控巡检。运行人员可以通过远程管理软件控制机器人执行巡检作业。（3）定点巡检。运行人员可以在远程管理软件上选取需要定点巡检的设备，机器人将自动规划路线对特定设备进行巡检。AddReseFig.14 Global autonomous navigation of the robot然后测试巡检机器人的局部路径规划，在机器人前进的全局路线上添加障碍物，巡检机器人的导航轨迹如图15所示。31fps图14机器人全局自主导航图16 机器人巡检作业图15机器人局部自主导航Fig.15Partial autonomous navigation of the robot由实验结果可以看出，由于到达目的地的路径上经过障碍物，机器根据障碍物的大小和距离自动规划了一条绕开障碍物的局部路线，机器人按照局部路径规划算法规划出来的路径进行移动，实现了局部自主导航功能。5.3现场运行试验为了验证机器人的实地运行可靠性，巴彦淖尔Fig.16Robot inspectionwork结论6随着电网智能化、数字化的发展以及无人值守变电站的推广，使用机器人代替人工执行简单、重复工作是电力行业未来的趋势，相对于目前较为成熟的变电站室外巡检机器人，室内巡检机器人的研究与应用还较少，本文从分析变电站巡检需求出发，设计了一套适用于变电站室内巡检作业的机器人系统.7电力大数据并进行了现场试验，取得了良好效果。7杨蕴秀，韩宝玲，罗霄.移动机器人同时定位与建图室内导航地为了更好地完善巡检机器人系统，下一步将结图研究.科学技术与工程，2 0 2 1，2 1（18）：7 597-7 6 0 3.YANG Yunxiu,HAN Baoling,LUO Xiao.Research on合以下几点展开研究：simultaneous localization and mapping of indoor navigation(1)增加机器人专家系统，对传感器采集的数据map for mobile robot J.Sc ie n c e T e c h n o lo g y a n d进行分析，对设备故障进行预警，对设备进行全生命Engineering,2021,21(18):7597-7603.周期管理；8何佳泽，张寿明.2 D激光雷达移动机器人SLAM系统研究 J.(2)将机器人巡检数据库与现有生产应用相融电子测量技术，2 0 2 1，44（0 4）：35-39.HE Jiaze,ZHANG Shouming.Research on SLAM system of合，实现巡检数据数字化；2D lidar mobile robotJJ.Electronic Measurement Technology,（3)根据需求进一步拓展机器人系统应用场景，2021,44(04);35-39.如变电站室外巡检、营业厅服务型机器人等。9王立玲，苏华强，马东，等.基于改进能观性的扩展卡尔曼滤波机器人定位 J.机床与液压，2 0 2 1，49（15）：17-2 3.参考文献：WANG Liling,SU Huaqiang,MA Dong，e t a l.R o b o t1陈南凯，王耀南，贾林,基于改进生物激励神经网络算法的多移localization with extended kalman filter based on improved动机器人协同变电站巡检作业 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