连兴文，朱旭东，陈云海，王少楠

（中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局，云南昆明 650000）

近年来，随着智能电网[1]的不断推广与普及，我国的电力规划取得了长足发展。而变电站智能化作为电网智能化的重要组成部分，也逐渐在智能巡检[2]领域崭露头角。传统的人工巡检方式存在效率较低、耗费人力成本及容易引发安全问题等缺点，因此采用巡检机器人进行智能巡检的方式已成为变电站智能化的主流发展方向。

若要变电站智能巡检机器人实现高质量巡检，则需一种高效率和高精确度的路径优化算法[3]。针对现实场景下存在的路况环境复杂多变及周围工作人员干扰等情况，可采用智能算法[4]规划出一条优异路径，以此达到高效率巡检的目的。目前常用的启发式智能[5]路径优化算法为传统A*算法[6]，该算法在周围环境简单的情况下通常具有较好的路径规划能力。但在实际复杂多变的变电站环境下，其规划出的路径可能较长且不平滑，甚至可能存在碰撞。为解决上述问题，该文从规划搜索空间及优化启发函数两个角度对传统A*算法进行了优化提升。一方面将机器人在栅格中的运动方向扩展为24 邻域，另一方面在启发函数中引入了碰撞威胁代价这一影响因素，进而实现了最终规划的路径完整、平滑，且距离较短，并有效解决了巡检过程中的碰撞问题。

1 基于改进A*算法的路径优化

1.1 机器人巡检环境建模

在进行变电站智能巡检机器人路径优化的研究中，首先需要将巡检场景加以抽象。……