電力線路多機器人協作巡檢方法與流程
本發明涉及多機器人協作的技術領域，特別是一種電力線路多機器人協作巡檢方法。
背景技術：
傳統的電網人工巡檢和作業方式存在勞動強度大、工作效率低、人員安全性差等特點，尤其在惡劣天氣和和復雜地形等條件下更加明顯。目前，很多科研機構應相繼開展了各種作業機器人的研究，例如變電站設備巡檢機器人、帶電搶修作業機器人、懸臂式巡線機器人、光纖復合架空地線巡檢機器人、絕緣子檢測機器人、輸電線路破冰機器人，并且有的已經投入運行，經受住了惡劣氣候的考驗。隨著具有不同功能和不同大小的電力機器人的出現以及電力特種機器人技術的不斷成熟發展，多機器人協作將成為未來電力機器人的主要應用形式。目前，多機器人協作電力巡檢的相關研究尚未成熟，而電力線路巡檢的目標是電力桿塔、線路、金具、絕緣子和沿線環境等。與一般的多機器人作業任務相比，電力線路巡檢任務存在著特殊性：(1)工作區域跨度大，受外力影響較多，環境錯綜復雜；(2)機器人的路徑受到限制，它必須在電力線走廊區域內行進，以獲得全面的線路信息；(3)常規的電力巡檢制度未充分考慮電網的實際運行情況，有些運行良好的線路區段容易出現過度巡檢，而一些區段則巡檢不夠充分的現象；(4)在具體作業任務中，輸配電線路檢測、修復工作存在步驟多、流程復雜的問題，也增加了操作的難度。因此，急需一種能夠在電力線路巡檢中使用的多機器人協作的方法。
技術實現要素：
本發明的目的是充分發揮多機器人系統的優勢，提高電力巡檢效率和質量，尤其在出現大面積線路故障和冰雪等災害天氣時，利用多機器人搜尋故障并執行修復作業，能夠高效可靠地完成任務，降低經濟損失和社會影響。
為了實現上述目的，本發明所采取的技術手段是：
電力線路多機器人協作巡檢方法，包含以下步驟：
步驟一，巡檢線路分段，按桿塔將導線分段，根據桿塔坐標和導線模型數據，生成巡檢線路區段，按照電力巡檢規范將整個工作區域劃分為若干巡檢線路子區域；
步驟二，高層任務規劃，負責將檢測機器人、中繼機器人和作業機器人在不同巡檢線路區段的分配，首先確定每個巡檢線路子區域的輸電線路靜態的空間分布情況、每個巡檢線路子區域的空間大小以及外界環境，衡量因素包括每個巡檢線路子區域的巡檢路徑長度Lk、地形復雜程度Ck、故障易發程度Fk以及作業難易程度Ek，其中Ck、Fk和Ek在0～1之內，按照電力巡檢規范將整個工作區域劃分為若干巡檢線路子區域；其次考慮機器人所具備的能力，包括目標檢測、通信、清障、線路修復、除冰、絕緣子清洗能力，將機器人能力用一個一維數組Ai來表示，Ai＝[ai1，ai2，…，ais]，如果具備該能力，對應的值為1，否則為0，除了目標檢測和中繼通信能力，其他功能統稱為作業能力，此時，機器人能力數組簡化為Ai＝[ai1，ai2，ai3]，基于不同巡檢線路子區域的任務需求，采用輪盤賭算法或啟發式算法協調多機器人在各個巡檢線路子區域的分布，首先考慮檢測能力實現區域內全路徑巡檢，其次考慮通信能力，再次考慮作業能力，各巡檢線路子區域內的機器人需要滿足約束條件；
步驟三，低層任務規劃，建立每個機器人的行為規則，采用自組織方式，建立每個機器人的行為規則，以實現機器人有效的協調運動，每個巡檢線路子區域內的機器人分為三大類：檢測機器人、中繼機器人和作業機器人，其中作業機器人進一步細分為清障機器人、除冰機器人和線路修復機器人，遵循自主決策、個體簡單、有限通信的原則，機器機器人采用反應式結構，基于事件觸發形式進行規則設計，充分發揮群集智能的優勢，當作業機器人完成故障修復時，向其他同類機器人和中繼機器人發送作業完成信息，否則，繼續傳遞作業信息；
步驟四，建立每一類機器人的子任務，對于每一類機器人，在具體作業任務中，根據自身的任務目標將任務分解成若干可獨立運行的子任務完成目標任務；
步驟五，任務重規劃，重復步驟二至步驟四，實現動態任務分配，保證機器人分布的合理性。
所述的步驟二中，各巡檢線路子區域內的機器人需要滿足的約束條件為
其中，Mk表示區域k內機器人數量，Adi表示機器人i的最大前進距離，xik表示機器人i在區域k工作，函數f1、f2和f3為經驗函數，定義每個巡檢線路子區域對機器人巡視能力、通信能力和作業能力的附加要求。
所述的步驟三中，
檢測機器人：用光學攝像機或紅外熱像儀獲取輸電線路和線路走廊的影像，當發現故障時，向通信范圍內的其他機器人發送作業信息；
中繼機器人：當機器人在超視距范圍工作時，需要借助于中繼機器人為超視距范圍的機器人提供通信，提供檢測機器人與作業機器人之間以及檢測機器人與地面控制中心之間的通信，保證信息傳輸，擴大巡視范圍；
作業機器人：各種類型的作業機器人，包括除冰機器人，在不損傷電力線路以及絕緣子的前提下，除冰機器人以擊打、敲擊、振動的方式快速高效除冰；帶電修復作業機器人，能夠從事壓接管電阻測量、斷股修補、防振錘拖回的帶電作業任務。
所述的檢測機器人包括飛行機器人，涉及航跡生成、航跡跟蹤和穩定姿態控制，基于數字高程地圖(DEM)和桿塔數據，利用遺傳算法生成參考航跡，采用基于BP神經網絡的PID控制方法實現航跡跟蹤和穩定姿態控制，保證飛行路徑在距離電力線10m～30m范圍的走廊區域內飛行，并獲取清晰的設備圖像；作業機器人——除冰機器人根據規范的作業流程，將除冰任務分解為機械臂各關節的一系列行為和動作，利用機器視覺和模糊控制器保證動作的準確性和穩定性。
所述的步驟五中，任務重規劃包括
巡檢線路子區域內信息素的初始值τk＝a1Fk+a2Ek，此處，信息素初值不為零，是考慮到專家經驗和歷史經驗的影響，參數a1和a2可根據應用情況調整；
當檢測機器人在負責區域內發現線路故障、嚴重設施損壞的問題，則增加該區域信息素數量τk←τk+δ1；
當作業機器人在負責區域內完成一處故障修復，則降低該區域信息素的數量τk←τk-ε，如果τk<0，置τk＝0；
當作業機器人在負責區域內不能獨立完成故障修復，則增加該區域信息素的數量τk←τk+2δ1；
信息素隨時間蒸發，蒸發因子為ρ，0<ρ<1；
為了調整機器人對信息素的敏感度，設置閾值thv，如果某個巡檢線路子區域的信息τk(t)大于閾值thv，信息素才對機器人的決策產生影響，否則，機器人忽略信息素的作用；不同工作區域內機器人的重分配通過巡檢線路子區域的控制中心進行協調，機器人以概率psk從第s個區域轉移到第k個區域：
其中，ηsk為第s個區域和第k個區域之間的啟發信息，令ηsk＝1/dsk，dsk為兩個子區域的中心之間的距離，α和β為調整τk和ηsk對決策影響程度的參數。
本發明的有益效果是：本發明針對電力線路巡檢和作業任務，充分發揮多機器人優勢，研究異構電力機器人的組織形式，設計系統成員的交互框架；在充分考慮電力線路的分布特點和任務復雜程度，設計機器人之間的任務規劃機制；考慮外部環境的不確定性和動態變化，研究多機器人動態任務分配方法，提高系統的適應性和魯棒性。在電力線路巡檢任務中，按桿塔將導線分段，根據桿塔坐標和導線模型數據，生成巡檢線路區段。在多機器人電力巡檢和作業任務中，多種類型的機器人共同努力完成指定任務，使系統具有區域規劃、任務重規劃的能力以提高系統效率和未知動態環境下的適應性、魯棒性。
附圖說明
圖1是本發明的流程圖。
具體實施方式
本發明為電力線路多機器人協作巡檢方法，在電力線路巡檢任務中，按桿塔將導線分段，根據桿塔坐標和導線模型數據，生成巡檢線路區段。在多機器人電力巡檢和作業任務中，多種類型的機器人共同努力完成指定任務，使系統具有區域規劃、任務重規劃的能力以提高系統效率和未知動態環境下的適應性、魯棒性。
下面結合附圖和具體實施例對本發明做進一步說明。
具體實施例，如圖1所示，電力線路多機器人協作巡檢方法，包含以下步驟：
步驟一，巡檢線路分段，按桿塔將導線分段，根據桿塔坐標和導線模型數據，生成巡檢線路區段，按照電力巡檢規范將整個工作區域劃分為若干巡檢線路子區域；
步驟二，高層任務規劃，負責將檢測機器人、中繼機器人和作業機器人在不同巡檢線路區段的分配，首先確定每個巡檢線路子區域的輸電線路靜態的空間分布情況、每個巡檢線路子區域的空間大小以及外界環境，衡量因素包括每個巡檢線路子區域的巡檢路徑長度Lk、地形復雜程度Ck、故障易發程度Fk以及作業難易程度Ek，其中Ck、Fk和Ek在0～1之內，根據專家經驗預先給出，其值越大，復雜度越大，優先級越高；其次考慮機器人所具備的能力，包括目標檢測、通信、清障、線路修復、除冰、絕緣子清洗能力，將機器人能力用一個一維數組Ai來表示，Ai＝[ai1，ai2，…，ais]，如果具備該能力，對應的值為1，否則為0，除了目標檢測和中繼通信能力，其他功能統稱為作業能力，此時，機器人能力數組簡化為Ai＝[ai1，ai2，ai3]，基于不同巡檢線路子區域的任務需求，采用輪盤賭算法或啟發式算法(如蟻群算法等)協調多機器人在各個巡檢線路子區域的分布，首先考慮檢測能力實現區域內全路徑巡檢，其次考慮通信能力，再次考慮作業能力，各巡檢線路子區域內的機器人需要滿足的約束條件為
其中，Mk表示區域k內機器人數量，Adi表示機器人i的最大前進距離，xik表示機器人i在區域k工作，函數f1、f2和f3為經驗函數，定義每個巡檢線路子區域對機器人巡視能力、通信能力和作業能力的附加要求，
以某一次巡線任務為例，巡檢區域分為兩個子區域，區域1內110kv及以上輸電線路12條，長度Lk＝180公里，地形復雜程度Ck＝0.2、故障易發程度Fk＝0.5，作業難易程度Ek＝0.4，區域2內110kv及以上輸電線路15條，長度Lk＝230公里，地形復雜程度Ck＝0.7、故障易發程度Fk＝0.2，作業難易程度Ek＝0.6，函數f1(Ck)＝100Ck，函數f2，f3的定義類似，檢測機器人、通信機器人和作業機器人的總量分別為20，10，10，通過經驗函數和輪盤賭算法，可以得到三類機器人在兩個子區域的分布分別為(8,4,6)和(12,6,4)。
步驟三，低層任務規劃，建立每個機器人的行為規則，采用自組織方式，建立每個機器人的行為規則，以實現機器人有效的協調運動，每個巡檢線路子區域內的機器人分為三大類：檢測機器人、中繼機器人和作業機器人，其中作業機器人進一步細分為清障機器人、除冰機器人和線路修復機器人，遵循自主決策、個體簡單、有限通信的原則，機器機器人采用反應式結構，基于事件觸發形式進行規則設計，充分發揮群集智能的優勢，其中
檢測機器人：用光學攝像機或紅外熱像儀獲取輸電線路和線路走廊的影像，當發現故障時，向通信范圍內的其他機器人發送作業信息；
中繼機器人：當機器人在超視距范圍工作時，需要借助于中繼機器人為超視距范圍的機器人提供通信，提供檢測機器人與作業機器人之間以及檢測機器人與地面控制中心之間的通信，保證信息傳輸，擴大巡視范圍；
作業機器人：各種類型的作業機器人，包括除冰機器人，在不損傷電力線路以及絕緣子的前提下，除冰機器人以擊打、敲擊、振動的方式快速高效除冰；帶電修復作業機器人，能夠從事壓接管電阻測量、斷股修補、防振錘拖回的帶電作業任務，當作業機器人完成故障修復時，向其他同類機器人和中繼機器人發送作業完成信息，否則，繼續傳遞作業信息。
步驟四，建立每一類機器人的子任務，對于每一類機器人，在具體作業任務中，根據自身的任務目標將任務分解成若干可獨立運行的子任務完成目標任務，例如，如果檢測機器人是飛行機器人，則通過航跡生成、航跡跟蹤和穩定姿態控制實現，基于數字高程地圖(DEM)和桿塔數據，利用遺傳算法生成參考航跡，采用基于BP神經網絡的PID控制方法實現航跡跟蹤和穩定姿態控制，保證飛行路徑在距離電力線10m～30m范圍的走廊區域內飛行，并獲取清晰的設備圖像；作業機器人——除冰機器人根據規范的作業流程，將除冰任務分解為機械臂各關節的一系列行為和動作，利用機器視覺和模糊控制器保證動作的準確性和穩定性。鑒于顯示通信的優勢，本發明采用顯示通信方式，實現機器人之間的信息傳輸。這種機器人自組織形式有利于實現環境動態變化和機器人故障等不確定因素影響的機器人的協調協作。
步驟五，任務重規劃，在輸電線路巡檢和作業任務中，雖然子區域的覆蓋范圍和線路分布情況是已知的，但是子區域內的線路故障點數目和損壞程度仍然需要機器人在巡視過程中探測獲得。考慮到常規巡檢中存在的過度巡檢和欠巡檢問題，實現動態任務分配，重復步驟二至步驟四，保證機器人分布的合理性，以作業機器人的重規劃為例，具體實現如下：
巡檢線路子區域內信息素的初始值τk＝a1Fk+a2Ek，此處，信息素初值不為零，是考慮到專家經驗和歷史經驗的影響，參數a1和a2可根據應用情況調整；
當檢測機器人在負責區域內發現線路故障、嚴重設施損壞的問題，則增加該區域信息素數量τk←τk+δ1；
當作業機器人在負責區域內完成一處故障修復，則降低該區域信息素的數量τk←τk-ε，如果τk<0，置τk＝0；
當作業機器人在負責區域內不能獨立完成故障修復，則增加該區域信息素的數量τk←τk+2δ1；
信息素隨時間蒸發，蒸發因子為ρ，0<ρ<1；
為了調整機器人對信息素的敏感度，設置閾值thv，如果某個巡檢線路子區域的信息τk(t)大于閾值thv，信息素才對機器人的決策產生影響，否則，機器人忽略信息素的作用；不同工作區域內作業機器人的重分配通過巡檢線路子區域的控制中心進行協調，作業機器人以概率psk從第s個區域轉移到第k個區域：
其中，ηsk為第s個區域和第k個區域之間的啟發信息，令ηsk＝1/dsk，dsk為兩個子區域的中心之間的距離，α和β為調整τk和ηsk對決策影響程度的參數。
考慮兩個巡檢子區域的情況，令參數a1＝3，a2＝2，α＝1，β＝2，ρ＝0.02，thv＝10，δ1＝10，ε＝5。當區域1連續發現新故障，則τ1增加，當τ1>10，而τ1>τ2，則會吸引區域2的作業機器人轉移到區域1，兩個子區域的機器人分布由(8,4,6)和(12,6,4)變為(8,4,7)和(12,6,3)。尤其區域1的作業機器人發現不能獨立完成工作，需要其他同種類機器人協作，則會加速作業機器人的轉移。這種啟發式方式能夠根據環境的變化動態實時調整機器人在各子區域的分布和機器人的工作量，在電力機器人能力受限的情況下，有利于提高巡檢效率，降低機器人消耗。
檢測機器人的重規劃過程與作業機器人類似，具體實現如下：
巡檢線路子區域內信息素的初始值τk＇＝a1Fk+a2Ek，
當檢測機器人在負責區域內發現線路故障、嚴重設施損壞的問題，則增加該區域信息素數量τk＇←τk＇+δ1＇；
信息素隨時間蒸發，蒸發因子為ρ，0<ρ<1；
當檢測機器人頻繁在所負責的區域內發現故障，則該區域內出現更多故障的可能性會較大，則傾向于需要更多檢測機器人，機器人以概率psk＇從第s個區域轉移到第k個區域：
其中，ηsk、α和β的含義與前面相同，各參數的取值可參考作業機器人重規劃過程中各參數的取值。
中繼機器人負責檢測機器人、作業機器人、地面控制中心之前的通信，區域內的檢測機器人和作業機器人越多，通信范圍越廣，通信量越大，需要的中繼機器人越多，中繼機器人在各個子區域的數量分布基本與檢測機器人在各區域的數量分布成比例，而通信需求大部分來自于檢測機器人，所以，
其中，Mke，Mkc和Mkw分別表示區域k內檢測機器人、中繼機器人和作業機器人的數量，s1和s2為調整系數，s1相對于s2是一個較大的數，在前面的實例中，可以取s1＝10,s2＝0.5。
為了衡量分配算法的有效性，在步驟五任務重規劃中，設置評價指標，包括獎勵值、任務完成時間、路徑代價和任務完成率：
(1)獎勵與懲罰(R)
機器人發現并排除故障的時間越短，得到的獎勵越大，否則，隨著時間變化獎勵越來越小，超過規定時間內，所有機器人都應該得到一個懲罰。在任務結束后，會得到一個總的反饋為獎勵與懲罰之差；
(2)任務完成時間(T)
從執行任務開始，到工作區域內所有輸電線路覆蓋區域巡檢完成所消耗的時間定義為任務完成時間，這一標準是關系效率的主要因素。
(3)路徑代價(C)
路徑代價定義為所有機器人走過路徑長度的總和。這一標準關系到機器人的能源消耗和機械損耗，也是關系效率的主要因素。
(4)任務完成率(P)
任務完成率的定義可以從兩個方面描述：機器人修復作業的輸電線路長度與總的故障線路長度的百分比；機器人修復的故障數量與總的故障數量的百分比，其中，定義單個故障是根據具體的電力巡檢標準來確定的，例如，某個絕緣子的部分裂痕可定義為一個故障，某處導線斷股定義為一個故障。
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