王秀丽，周 鹏，侯静楠，王仕俊，林 霞

1.山西大学 电力工程系，太原030013

2.国网甘肃省电力公司 经济技术研究院，兰州730050

3.国网山西省电力公司，太原030021

目前变电站的巡查中，无人化逐渐成为一种趋势，巡检机器人的应用将越来越广泛。文献[1]中介绍了当前巡检机器人的发展现状，指出了当前仍然存在的问题，比如巡检路径的问题。文献[2]中提出使用AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization）算法进行定位，但分类讨论的情况不够充分。文献[3]中提出使用A*算法，但该算法在计算过程中当存在多个最小值时不能保证路径最优，存在局部最优问题。文献[4]中提出改进的Dijkstra算法，该算法具有全局最优的特点，但时间复杂度高，耗时长。文献[5]中提出改进的遗传算法，效率提高但也存在一定问题，即精度存在偏差，路径不一定最优。

在巡检车或巡检机器人巡视的路径规划中，可以将该问题看作是旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），目前有很多智能算法，比如动态规划法、分支限界法、Dijkstra 算法、A*算法、蚁群算法、模拟退火算法、遗传算法等，前两种主要适用于小规模的TSP，后三种主要适用于大规模的TSP。

在变电站巡检机器人巡视的路径规划当中主要解决三种问题：（1）全局巡检，即从出发点到目标点（即为返回点）的正常巡视，在本文中采用一种新的算法完成；（2）多点巡检，即固定设备巡视，采用Dijkstra 算法和遗传算法相结合的方式使其通过规划能顺利经过必须巡视的设备；（3）单点巡检，即突发情况巡视及应急返回，采用Dijkstra算法来完成该任务。

主要针对以上三种情况分别做了设计和仿真验算。……