阅读说明：本技术 一种适用于输电巡检工作的末端路径导航方法 (Tail end path navigation method suitable for power transmission inspection work ) 是由 李平 李从林 张勇 吴召军 任延明 米军平 葛扬 布天文 任勇超 呼延庆 唐宏 于 2019-03-21 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种适用于输电巡检工作的末端路径导航方法,主要解决了最后一段(末端)路径的导航问题,提高了日常运行检修和巡视的工作效率,避免了防止走错路、耗时耗力等问题,达到了对工作和人员的可控管理。其实现步骤为：(1)利用多传感器对局部未知环境进行探测并构建局部环境模型；(2)采用自适应栅格方法构建全局地图；(3)基于改进的BFS算法实现路径导航。本发明可以实现移动巡检终端在局部未知环境下的快速路径导航功能,帮助巡检工作人员准确、快速、安全地到达目的地,并且把学习到的末端路径规划路线记录下来传回给控制台,方便下次巡检任务的执行。(The invention discloses a tail end path navigation method suitable for power transmission inspection work, which mainly solves the navigation problem of the last section (tail end) path, improves the working efficiency of daily operation maintenance and inspection, avoids the problems of preventing walking by mistake, consuming time and labor and the like, and achieves the controllable management of work and personnel. The method comprises the following implementation steps: (1) detecting a local unknown environment by using a plurality of sensors and constructing a local environment model; (2) constructing a global map by adopting a self-adaptive grid method; (3) and realizing path navigation based on the improved BFS algorithm. The invention can realize the rapid path navigation function of the mobile inspection terminal under the local unknown environment, help the inspection staff to accurately, rapidly and safely reach the destination, and return the learned tail end path planning route to the console, thereby facilitating the execution of the next inspection task.)

一种适用于输电巡检工作的末端路径导航方法

技术领域

本发明设计了一种适应于未知环境中的末端路径导航方法，该方法采用了多传感器视图融合的方法提高了对环境的探测精度，同时在此基础上实现了局部未知环境路径规划的功能，可用于在输电线路巡检工作中的乡村小路、山间便道等未知环境中探索新路径，提高日常运行检修和巡视的工作效率。

背景技术

输电运检及巡视定位管理系统对输电日常的运行和检修工作有着至关重要的实用价值。当巡检工作组接收到抢修任务后，可通过常规方法驾车到达靠近该任务地点的高速路边或者省级公路边，但接下来的路本身就不是导航路径，甚至根本没有路，如何解决这最后一段(末端)的导航，才是最实际的问题。与此同时，由于缺乏移动终端的支持，不能实时安全的传递信息、回传现场照片，会出现巡检人员工作不准时、不全面、不到位的情况，使得管理人员难以及时、准确、全面地了解巡检人员的巡检定位、轨迹情况，不能及时做出合理的决策。

目前电力系统中的一些输电线路的运行维护技术和装置，实际上或多或少地已涉及实时导航，尤其是一些在线电力运维系统和GPS应急抢修定位系统。虽然这些系统能起到一定的目的，但还不能完全满足要求。普遍问题有：可远程查询的信息较少；巡检人员的定位、轨迹情况难以精确化管理；缺乏详细的地理信息等。

鉴于此，本发明专利基于环境建模，路径规划等相关技术实现输电巡检移动终端的末端路径导航功能，可以有效提高日常运行检修和巡视的工作效率，解决防止走错路、耗时耗力等问题，达到对工作和人员的可控管理，对于输电运检的日常工作管理具有十分重要的意义。

发明内容

本发明针对现有输电巡检及定位管理系统在工作效率方面的不足，提出一种适用于输电巡检工作的末端路径导航方法。本发明实现了输电移动巡检终端的末端路径导航的功能，具体流程见图1。

本发明的实现步骤包括：

(1)利用多传感器对局部未知环境进行探测并构建局部环境模型

针对巡检工作人员或者移动终端当前所处周围的环境，采用视觉传感器和激光传感器相结合的方法进行探测。由视觉传感器信息确定障碍大致位置，激光传感器检测障碍距离，两者相结合确定障碍坐标，并在此基础上构建局部环境模型。

(2)采用自适应栅格方法构建局部地图。

针对上一步的处理结果，采用自适应栅格建模方法对全局地图进行栅格划分，障碍少的区域用大栅格表示，障碍复杂的区域则用小栅格进行划分，这种自适应栅格建模方法不仅减小了计算量，也保证了建模精度。

(3)基于改进的BFS算法实现路径导航。

在上面得到的栅格图中，以当前位置所处栅格为中心，按照一定规则选取下一个要移动到的栅格，重复此步骤直至运行到最终目的地。

本发明可以实现移动巡检终端在局部未知环境下的快速路径导航功能，帮助巡检工作人员准确、快速、安全地到达目的地，并且把学习到的末端路径规划路线记录下来传回给控制台，方便下次巡检任务的执行。

附图说明

图1是本发明的实现流程图

图2是改进的canny算法流程

图3是改进的中值滤波窗口模板

图4是末端路径导航结果仿真模拟图

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步描述。

参照图1，本发明的具体实施步骤如下。

步骤1.利用多传感器对局部未知环境进行探测并构建局部环境模型。

(1-1)在巡检工作人员或移动巡检终端所处位置，摄像机与激光传感器保持固定位置与角度对前方环境进行探测。对摄像机获得的帧图像，采用改进的中值滤波方法对图像进行平滑处理；

(1-2)在上面获得图像的基础上，应用改进的canny算法完成图像边缘检测，得到含有物体边缘的图像；

(1-3)设定一个阈值像素，引入阈值处理对结果图像降噪，根据结果图像返回障碍的大致位置坐标以及相对于机器人的角度；

(1-4)由激光传感器测量前方该角度一定范围内的距离信息，并结合障碍判定决策判断障碍存在与否，若障碍存在，则通过坐标转换将激光传感器的测得距离值d转换为相对于移动巡检终端的位置信息。其中，坐标转换公式为：

其中，(x1，y1)为障碍物在世界坐标系中的位置；(x，y)和α是分别表示移动巡检终端中心点在世界坐标系中的位置和航向角；d和β分别为激光传感器探测到的障碍物的距离和移动巡检终端正前方与改反馈的激光束之间的夹角；

(1-5)采用延伸建模思想构建出三维局部环境模型。将上述结果图像中的障碍物用一个邻近矩形框起来，采用简单平面延伸的方法在真实环境中建立三维模型，随着当前位置的不断更新，障碍物的完整信息也被逐渐探测出来。

步骤2.采用自适应栅格方法构建局部地图。

(2-1)将步骤1得到的三维局部环境模型向xoy平面(地面)投影得到一个二维局部地图；

(2-2)将上一步得到的投影图进行栅格划分，1表示障碍栅格，0表示自由栅格。此处采用基于四叉树的自适应栅格划分的方法，即根据障碍物在环境中的分布情况动态调整栅格大小进行地图创建。在障碍物较少的区域，通过增大栅格尺寸来减少存储空间以及提高计算效率；在障碍物集中的区域，较小栅格尺寸以提高地图模型和计算的精度。具体步骤为：(a)将栅格图等分为四部分，逐块检查其栅格属性(0/1)；(b)如果各自区域的所有栅格都具有相同的值或相差在规定的阈值范围内，则这个子区域就不再分割，否则继续将这个子区域进行分割，直到每一个子块都只含有相同的属性值。

步骤3.基于改进的BFS算法实现路径导航。

(3-1)在上面得到的栅格图中，以当前位置所处栅格为中心，设定一个距离阈值，选择此距离阈值范围的一个栅格作为下一个移动目标。

(3-2)采用改进的宽度搜索优先(BFS)算法选择栅格。原先的BFS算法选择距离当前位置(栅格)最近的栅格，在本文改进的BFS算法中，这个目标栅格的选取标准为：取score＝d1(栅格至最终目标的距离)+d2(当前位置至栅格的距离)最小并且可以到达(可以越过障碍物)的那个栅格；

(3-3)更新当前位置为上一步得到的栅格所处位置，重复步骤(3-1)、(3-2)，直至到达目的点。

实施效果说明

图4为本发明算法的仿真模拟图。使用自适应栅格方法对局部环境模型的二维的投影图进行划分，选择距离当前位置阈值(可进行实验测试选择最优阈值)范围内的栅格中心作为下一个移动位置的候选者，从中挑选score(栅格至最终目标的距离加上当前位置至栅格的距离)最小的栅格中心。如图4所示，箭头指向的位置表示所有的候选移动目标，其中实线箭头指向的位置表示最优选择的移动目标。在走完当前局部环境的范围后，更新当前位置，重新建立局部环境模型，进行下一步选择。