韦江平，李浩玮，王 伟，黄智榜

（龙滩水力发电厂，广西 河池 547000）

巡检机器人是水电厂生产管理研究领域内的一项重要内容，自主导航是机器人应具备的一项关键技术，其配合应用各类功能型传感器给机器人进行方位指引，准确识别道路及障碍物所处区段，辅助规划达到目标地的适宜渠道。自定位及导航精准能使机器人高效执行设备故障检测等任务，体现出自身的使用价值。

1 导航运动控制

针对以地面导航线为基础的两轮差动式移动机器人，设计运用机器人相对导航线的运行方向，动态修正左右轮的转速，精准调控机器人和导航线两者的距离差、角度差，确保机器人能沿着导航线行进，执行直走、转弯等过程，落实特定的现场巡检任务。

1.1 整体电路

从宏观层面上，可以将系统分成检测、控制与驱动三大模块。运用红外技术扫描检查表面状况，运用处理器剖析检测结果，随后将结果完整地传输给控制模块进行动态化管理控制，将相关信号传输给驱动芯片以驱动电机运转，至此就实现对小车现场运动轨迹的合理规划与有效控制。

1.2 路径探测

无轨导航是机器人执行巡视检查任务的关键，在具体实践中，机器人设备要集成运用编码里程计、激光定位、智能视觉定位达到准确定位，定位精度能达到10 mm，符合水电厂内设备巡检工作要求。

安装调试环节，技术人员运用机器人配置的激光发射仓创建激光扫描地图，随后于本体控制后台内规划机器人的现场巡检路线，机器人就能按照设计任务或路线自动运行。机器人依照操作人员设定的要求，按照巡检点位排序，发挥自主优化巡检路径等功能。

在设定机器人大致现场巡检路线以后，可以加入标识线，通过巡线相机辨识标识线的方法进一步提升巡检机器人定位的精准度。

基于红外探测法使机器人执行循迹导航过程，运用红外线对差异化色彩的物理表层具备不同的反射特性的属性，使机器人现场巡检时红外光持续发射给地面，红外光遇到白色地面时便会即刻产生发射动作，装配在小车上的接收管接收反射光；如果沿途中遇到的是黑线，那么红外光就会被吸收，此时接收管无法接收到信号，需要运用比较器收集高低电平数据，进而达到检测信号的目标。

机器人进到弯道时，由于转向舵机响应具有滞后性的特征，所以采用在巡检机器人前方安置激光探测板进行路径信息探测的形式很容易造成部分弯道黑线的位置信息遗失。为减少或规避以上情况，建议运用路径跟随系统，实际响应速度为转向舵机2 倍左右的随动舵机，它能够快速驱动固定于转动臂上的激光探测板运转，使中心激光点追随道路中间黑线，降低部分路径信息遗失的风险。

1.3 避障模块

在水电厂环境内，道路区和设备区的外观颜色上存在着明显的不同，鉴于这种情况，可以进行一阶差分运算，准确测出道路左右两侧路牙线。在HSV 空间内执行相关处理任务时，如果检查发现有单个像素点的H、S 值对应的一阶差分高于设计阈值，那么可以初步认定其属于道路边沿线范围内。科学判定图像上所有像素，计算获得符合以上条件要求的像素以后，进行图像预处理，剔除噪声点，而后在最小二乘法的协助下准确计算出道路右侧沿线相配套的直线方程。假定图像上的纵向中心线是机器人设备的行进线，测算出的直线斜率便是行进线和边沿线两者的夹角偏差θ，图像最下部中心点到边沿线之间的最短距离便是距离偏差d。

如公式（1）所示，运用比例控制方法融合θ与d，就能顺利获得机器人左右车轮的差速，合理调控机器人车轮的运转速度，就能使其沿道路边沿线行进[1]。

式（1）中：kθ、kd都为比例系数；为机器人与道路单侧边沿的期许距离长；vl、vr分别为机器人左、右车轮各自的行进速度；v为机器人质心的前进速度。

如果机器人现场巡检前进道路之上存在部分障碍物，那么系统便能自动判断出障碍物所处区域的中心点和与机器人本体之间的距离，如果其在设计阈值之下，比如1.0 m 时，就需要调控机器人的运动方向，使其向相反的方向转动以绕行。障碍物区下角像素点和图像最下部中心点的连线就是机器人新规划的行进线，直线和图像纵向中心线的夹角即是偏转角度。反复执行以上过程，直到机器人成功绕行障碍物。

运用HC-SR04 超声波模块达到避障目标，这类模块能外供20～4 000 mm 的非接触距离感测功能，测距精准度能够达到3 mm，在满足机器人系统正常使用需求的基础上具备高精准度、强抗干扰能力等特点[2]。确保机器人现场使用工程能快速、精准地判断出是否为地面凸起或者无法穿越的障碍，模块类型以超声波发射器、接收器以及控制电路3 种为主。当机器人在特定黑色轨迹线路上突然遇到障碍物时，程序会自动把机器人切换到手动控制模式并传送出图像信号，这样值班人员就可以通过手动操控的形式使机器人返回至线路重新自动循迹。

1.4 驱动模块

运用直流电动机驱动机器人的行走轮。如果有左转的需求是R 电机反转、L 电机正转，右转时则是R电机正转、L 电机反转。

2 软件设计

红外板运用“三对一”的对光反复，因此需要系统化处理红外探测收管的信息以后再进行集中存储。如果接收信号是“高”，则预示着相应接收管无法接收到反射而来的光，偏差值大小能呈现出小车相对中心线的相对方位大小，单片机或微控制器参照采集到的路径信息适时调控随动舵机的运行状态。关于随动舵机的管控问题，要严格按照反射光偏差值大小调整其旋转角度，该角度大小和偏差值高低之间存在着正比关系。配置运用了能支持2.4 G Wi-Fi 信号传输的泄露电缆进行通信，在整个电缆发散分布中泄露电缆表现出较高的一致性，在道路障碍较多的复杂化环境内表现出良好的使用性能，当前在轨道交通、隧道工程领域内均有广泛应用，能较好地满足水电厂现场巡检的通信要求。

2.1 运动控制系统

选用研祥EC7-1812CLDNA 工控机作为机器人的主控平台构造，功能主要是处理各类传感器运行过程中采集到的数据，帮助相关人员掌握现场环境信息及电厂设备实际运行状态信息，将视频信息完整地传送到监控中心内，结合现实需求适度调控电机驱动器的运作模式，确保机器人在现场能高效率、精准地进行自主导航。

本课题研究的巡检机器人是轮式机器人，双轮同轴差分驱动形式作为其运动控制系统，通过调整左右两个驱动轮电机转速的方式达到转向。要清晰阐明以上问题，先要构建机器人的运动学模型，分析机器人本体的运动特性。

机器人的运动模型如图1 所示，假定机器人在平地面上运动，车轮仅旋转不打滑且与地面接触点的速度是0，左右车轮有等同的轮半径r，左右车轮的角速度分别为ω1、ω2，那么抵达新的位置后，机器右轮和左轮相比，多转过的位移量为[3]：

图1 机器人的运动学模型

假定机器人的轮距是L，图内∣A′B′∣=∣AB∣=L，那么可以将式（2）简化成：

当机器人左右车轮的角速度满足ωr≠-ωl时，质心的线速度是0，机器人可以进行原地旋转；ωr≠±ωl时，机器人会以某曲率半径进行圆周运动，机器人巡检时执行转弯任务，转弯半径R为：

推导出巡检机器人的运动学方程式为[4]：

式（3）中：vx、vy分别为机器人质心在电子地图Xm、Ym轴方向的分速度；ωc为质心的角速度。

通过调控巡检机器人左右两个车轮的速度，去执行直行和转弯的过程。

2.2 立体视觉开发平台

2.2.1 Bumblebee Ⅱ双目摄像机

这种摄像机产品是由Point Grey 公司研发的，2005年上市，是一种典型的双目式立体视觉摄像头，其最大的特点是有效满足了双目图像在清晰度、帧率等方面的实际需求，并充分考虑了摄像机自身尺寸大小、经济性等因素，实现了在不牺牲帧率的情景下获得优质的环境图像资料的目标。

双目摄像机长、宽、高值分别为158 mm、35 mm、46.9 mm，基线全长12 cm。摄像机镜头配置使用了2个全智能化的索尼ICX204 彩色CCD，镜头光轴相互平行且与基线垂直，同步时差被控制在20 μs 之内，焦距精准到6 mm，视角为42°。摄像机的分辨率最高、最低值分别为1 024×768、640×480，具体应用时操作者可以通过启用软件上局部控制面板的方法去精准调控分辨率大小，本课题研究选用的分辨率是640×480。IEEE-13 94a 是摄像机与PC 机之间进行通信的基础，信号实际传输速率400 bps，能够达到高速的实时追踪测量[5]。理论上讲，当摄像机分辨率是640×480时，图像采集速度能抵达48 fps，但是在水电厂现场设备巡检过程中通常不能取得这一成效，帧率会低出许多。

2.2.2 软件开发包

Bumblebee Ⅱ双目摄像机本体有软件开发包，一种是Digiclops SDK，另一种是Triclops Stereo Vision SDK。前者最显著的功能作用是实现了对数台摄像机读取图像资料的同步化调控，基于图像处理算法完成图像色彩的处置工作任务，确保了所得时间信息的精准度，检查并抑制掉帧状况。运用Digiclops SDK 还能设置设计相机的使用参数，及获取、处理及存储图像信息。Triclops Stereo Vision SDK 能精准、快捷地处理Digiclops SDK 获取的双目图像对，进而生成客观世界的深度图，这种开发包能使机器人更高效率地执行处理器缓存、MMX 指令集资源的应用过程，显著提升三维空间信息的处置效率，操作者无需再追求提升系统的运行速率，从而可以省略立体视觉算法的部分执行步骤。

3 结束语

本课题设计开发的巡检机器人具备良好的巡视导航定位功能，选择atmega328P 作为控制核心，运用软件平台编程实现精准定位，运用各类传感器识别、定位道路障碍物，准确获得现场信息并将其作为导航凭据，进行准确、快速导航，确保机器人能依照系统提供的路线执行巡检任务，确保现场巡检过程安全性，提升巡检效率。