曹文明，王耀南，文益民

（1.湖南大学 电气与信息工程学院，湖南 长沙 410082；2.桂林电子科技大学 计算机科学与工程学院，广西 桂林 541004）

2008年1 月我国南方数省输电线路遭遇历史上罕见的冰雪灾害，导致湖南、湖北、江西、浙江等地的电网发生倒塔、断线、覆冰闪络等多种灾害.雪灾造成国家电网公司直接财产损失达104.5亿元，灾后电网恢复重建和改造需要投入资金390亿元[1].线路大量覆冰就是造成此次电力损失的主要原因，而采用人工除冰的方法不仅效率低，而且对电力工人的生命安全造成了极大的威胁，因此研究输电线路在线除冰机器人替代人工除冰，对于保护我国电网的安全运行和电力工人的生命安全具有极其迫切的现实意义.

高压输电线路上的防震锤、悬垂线夹、耐张线夹等部件都是线路安装中必要的附件，但是对于在线路上行走的除冰机器人来说，就构成使其不能平坦行走的障碍物，所以障碍物的检测识别是除冰机器人在线路上自动行走的前提条件，是越障动作前的首要准备工作.

本文针对除冰机器人自身结构以及高压线路工作环境的特点，设计一种基于视觉的智能障碍物识别方法.方法中利用小波多尺度分析工具获得稳定的障碍物图像特征，再利用SVM强大的分类能力进行目标识别，结合两者的优点提高障碍物识别精度和速度，实现机器人对障碍物的实时感知.

1 机器人工作原理与工作环境介绍

1.1 机器人结构与工……

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