路 浩 陈 洋 吴怀宇 程 磊

1.冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心，武汉，4300812.武汉科技大学机器人与智能系统研究院，武汉，430081

0 引言

变电站高压线路因灰尘、老化、天气等影响，易出现电力事故，因此需要定期巡视和检测以尽早发现和排除安全隐患。传统的人工巡检方式存在任务繁重、效率低下、容易漏检等诸多问题，采用变电站巡检机器人代替人工可以实施全自主和全天候的巡检工作[1-2]。机器人通过搭载可见光相机可以对电器仪表进行识别与自动读数[3]，也可通过携带红外热成像仪对输电线路进行测温[4-5]，从而实时监视线路工作状态。然而，变电站内待测温目标依赖变电设备与电线支撑杆的分布，存在数量多、分布广、高度不一等特点，这给机器人巡检带来了巨大的挑战。

机器人路径规划[6-7]是变电站机器人执行巡检任务的重要环节，机器人路径的优劣影响到整个巡检任务的效率。实际应用中，对高压线路的巡检通常要求机器人在路网中多次停靠从而对若干个目标点测温。传统的路径规划方法，如动态规划算法、神经网络算法、粒子群算法、遗传算法等方法[8]为解决上述问题提供了借鉴和基础，但是仍然存在以下难以克服的困难。

(1)巡检机器人的运动受到变电站道路网络的约束，且巡检停靠点须位于路网中。

(2)机器人对目标点进行测量时自身的位姿约束。首先，因测量仪器性能限制，机器人与目标之间的距离必须在允许可行范围之内。……