改進蟻群算法的輸電線巡檢機器人避障路徑規劃

王言軍

（國網黑龍江省電力有限公司大慶供電公司，大慶 163458）

電力行業是國家的能源支柱行業之一，掌握著國家的經濟命脈，電力設備是否安全直接關系著國家的經濟、社會發展，同時也會影響人們的正常生產及其生活，由此可見，保障電力設備的安全至關重要[1]。電力設備種類較多，運行環境較為復雜，尤其是輸電線，其長期暴露在野外，天氣環境變化無常，再加之輸電線分布廣泛，跨越自然環境較多，例如原始森林、高山、湖泊、冰雪覆蓋區、災害多發區等，在自然因素、老化因素、人類活動因素等的影響下，輸電線設備使用年限會受到極大的不利影響，其故障率也遠高于其他電力設備[2]。若是沒有及時發現輸電線故障隱患，隨著時間的累積，隱患就會變成大故障，輕者造成所在線路停電，重則城市供電系統癱瘓。為了防止上述現象的發生，需要實時對輸電線進行巡視檢查，及時發現并消除輸電線故障隱患，以此來防止輸電線故障事件發生，保障輸電線的穩定運行。

傳統輸電線巡檢采用人工方式，受到自然環境、主觀思想、電力知識等多方面的限制，導致巡檢效果較差。巡檢機器人的出現，使得輸電線巡檢向著智能化、信息化方向發展，不但能夠有效提升輸電線巡檢的效率，也能夠獲取更精準的巡檢效果[3]。但是，在巡檢機器人作業過程中會存在障礙物，如果無法有效避開障礙物，巡檢機器人就會出現碰撞現象，造成損壞、報廢等結果，是制約巡檢機器人發展與應用的關鍵問題之一。因此，提出改進蟻群算法的輸電線巡檢機器人避障路徑規劃方法研究，希望通過改進蟻群算法的應用，提升巡檢機器人避障能力，保障巡檢機器人的安全作業。

1 輸電線巡檢機器人避障路徑規劃方法研究

1.1 障礙物體檢測與建模

在輸電線巡檢機器人作業開始起，應用激光傳感器對周圍環境中障礙物體表面信息進行獲取，通過激光發射確定障礙物體信息點（采用極坐標表示），設置安全閾值，當巡檢機器人與障礙物體信息點之間的距離小于安全閾值時，認定其為一個障礙物體，并對其進行相應的建模，方便后續巡檢機器人避障算法的推出[4]。設置障礙物體信息點集為O=｛O1，O2，…，Ok｝，采用包圍盒算法計算覆蓋全部障礙物體信息點的最小圓Dk，為障礙物體建模與躲避提供便利。基于包圍盒算法求解包圍點集O=｛O1，O2，…，Ok｝的最小圓，步驟如下所示：

步驟1：依據O=｛O1，O2，…，Ok｝的實際分布情況，制定相應的包圍盒，并在包圍盒四邊尋找4 個邊界點，具體如圖1所示。圖1中，W 表示的是包圍盒的寬度，H 表示的是包圍盒的高度。當W≥H 時，選取空心球對應的O1與O2點；當W＜H 時，選取實心球對應的O1與O2點。將選取的信息點O1與O2作為最小包圍圓確定的依據。

圖1 點集包圍盒示意圖Fig.1 Schematic diagram of point set bounding box

步驟2：依據O1與O2構造最小圓，記為D1。在剩余障礙物體信息點中尋找到最遠點Os，判斷其是否在D1內部。如果Os∈D1，說明D1是最小圓；如果Os?D1，說明D1不是最小圓，轉至步驟3。

步驟3： 重新尋找3 個障礙物體信息點構建最小圓，計算圓心，計算公式為

式中：（x，y）表示的是構建最小圓的圓心坐標；（xa，ya），（xb，yb）與（xc，yc）分別表示的是3 個障礙物體信息點的坐標。

重復進行步驟2 與步驟3，直至滿足終止條件為止，輸出覆蓋全部障礙物體信息點的最小圓，記為Dk，完成了障礙物體的檢測[5]。

為了使巡檢機器人能夠更安全地躲避開障礙物體，將障礙物體進行適當的擴大化[6]。在障礙物體直徑的基礎上加上巡檢機器人的寬度，障礙物體擴大化示例如圖2所示。

圖2 障礙物體表示示例圖Fig.2 Example diagram of obstacle object representation

上述過程完成了障礙物體的檢測與建模，為后續巡檢機器人安全躲避障礙物體奠定堅實的基礎。

1.2 巡檢機器人避障算法推出

以上述檢測到的障礙物體為基礎，確定巡檢機器人與障礙物體之間的位姿關系，制定巡檢機器人避障算法，完成巡檢機器人的避障功能[7]。設定巡檢機器人時刻t 的全局坐標信息為（xt，yt，θt），激光傳感器檢測到的障礙物體坐標信息為 （dxt，dyt）[8]。但是，巡檢機器人坐標系為全局坐標系，障礙物體坐標系為當前坐標系，無法直接顯示兩者之間的位姿關系[9]。因此，需要對障礙物體坐標信息進行轉換，表達式為

式中：（xk，yk） 表示的是全局坐標系下障礙物體的坐標信息。

以上述獲得的巡檢機器人與障礙物體位姿關系為基礎，根據兩者之間的距離預測巡檢機器人的避障相關信息，制定科學合理的巡檢機器人避障算法，具體如圖3所示。按照圖3所示流程，即可實現巡檢機器人避障功能，為巡檢機器人的安全作業提供有力的保障。

圖3 巡檢機器人避障算法流程Fig.3 Flow chart of obstacle avoidance algorithm of inspection robot

1.3 巡檢機器人避障路徑規劃目標確定

以上述障礙物體檢測結果與巡檢機器人避障算法為依據，確定巡檢機器人的避障路徑規劃目標，為后續避障路徑規劃實現做好充足的準備[10]。為了獲取最佳巡檢機器人避障路徑，確定避障路徑必須滿足如下條件：①避障路徑長度最短；②每個桿塔只能經過1 次；③將風險較高的桿塔設置為優先級。

在滿足上述條件的基礎上，通過蟻群算法尋找最佳巡檢機器人避障路徑很容易陷入局部最優，收斂速度也較慢，是現今巡檢機器人避障路徑規劃的最大阻礙因素之一。因此，此研究對蟻群算法進行相應的改進，尋找避障、長度最短的巡檢機器人運行路徑[11]。

上述過程闡述了巡檢機器人避障路徑規劃目標，并給出了避障路徑求解的算法，為后續最佳避障路徑獲取提供支撐。

1.4 巡檢機器人避障路徑規劃實現

以上述確定的避障路徑規劃目標為基礎，基于狼群分配原則與中心點平滑方法改進蟻群算法，以此來獲取最佳避障路徑規劃結果[12]。蟻群算法應用過程中，信息素更新方式至關重要，決定著是否能夠快速地尋找到最佳避障路徑[13]。因此基于狼群分配原則對信息素更新方式進行相應的改進，改進后信息素更新公式為

式中：τij（t+1）與τij（t）表示時刻t+1 與時刻避障路徑上的信息素濃度；ρ 表示信息素的揮發系數；表示第α 只螞蟻留在避障路徑上的信息素濃度；m 表示螞蟻的總數量；Δ*τij與Δ**τij分別表示局部最優與最差避障路徑上的信息素濃度，兩者計算公式為

式中：δ 與ω 分別表示尋找到局部最優與最差避障路徑需要的螞蟻數量；Q 表示全部路徑長度；L* 與L**分別表示局部最優與最差避障路徑的長度[14]。

中心點平滑方法主要是對巡檢機器人路徑中出現的尖銳轉角進行平滑處理，以此來加強巡檢機器人作業的安全性。中心點平滑方法原理如圖4所示。

圖4 中心點平滑方法原理示意圖Fig.4 Schematic diagram of center point smoothing method

依據上述改進蟻群算法，制定巡檢機器人避障路徑規劃流程，具體如下：

步驟1：將巡檢機器人作業環境信息轉換為矩陣形式，內部元素數值為0 或者1，0 代表正常環境，1 代表障礙物體。

步驟2：初始化處理改進蟻群算法的相關參數，例如最大迭代次數、信息素揮發系數等。

步驟3：螞蟻從起始點出發，開始尋找避障路徑。

步驟4：對路徑進行相應的判斷，若下一個路徑存在障礙物體，則尋找其他路徑；若下一個路徑通暢并未到達目標點，則巡檢機器人繼續行進；若下一個路徑終點為目標點，則停止尋找避障路徑。

步驟5：依據式（3）對信息素濃度數值進行更新。

步驟6：判斷迭代次數是否達到最大迭代次數，如果達到，應用中心點平滑方法處理避障路徑；反之，轉至步驟4。

步驟7：輸出最佳巡檢機器人避障路徑規劃結果。

通過上述過程實現了輸電線巡檢機器人避障路徑的規劃，為巡檢機器人的穩定作業提供有效的方法支撐。

2 測試與結果分析

選取1 種機器人工作區域協同搜索避障巡檢策略作為對比方法，設計對比測試，以此來驗證提出方法的應用性能。

2.1 測試環境搭建

選取某區域輸電線與某型號巡檢機器人作為測試對象，測試環境如圖5所示。需要注意的是，巡檢機器人上還搭載著激光傳感器、攝像頭與IMU，用于障礙物體信息獲取與距離測量，方便巡檢機器人避障功能的實現。

圖5 測試環境示例圖Fig.5 Example of test environment

為了方便測試的進行，需要將巡檢機器人及其搭載硬件坐標系進行統一，具體如圖6所示。

圖6 統一坐標系示意圖Fig.6 Schematic diagram of unified coordinate system

上述過程完成了測試環境的展示與坐標系的統一，為后續測試的順利進行提供便利。

2.2 測試工況設置

為了測試提出方法的普遍適用性，設置10 種測試工況，具體如表1所示。從表1可知，障礙物體分布沒有規律性，并不是一個障礙物體占據一條路徑，這樣使得測試工況更加復雜，能夠提升測試結論的準確性。

表1 測試工況表Tab.1 Test conditions

2.3 測試結果分析

以上述搭建的測試環境，設置的測試工況為依據，進行輸電線巡檢機器人避障路徑規劃測試。為了直接顯示提出方法的應用性能，選取規劃路徑避障成功率與最佳避障路徑規劃迭代次數作為評價指標，輸電線巡檢機器人避障路徑規劃測試結果，如圖7所示。從圖7數據可知，相較于對比方法來看，應用提出方法獲得的規劃路徑避障成功率較大，最大值為96%，最佳避障路徑規劃迭代次數較少，最小值為11 次，充分證實了提出方法具備較好的避障路徑規劃效果。

圖7 測試結果示意圖Fig.7 Schematic diagram of test results

3 結語

輸電線是電力能源輸送的關鍵電力設備之一，是否能夠正常運行直接關系著電能供應狀態。傳統巡檢方式效果較差，巡檢機器人的發明不但提升了巡檢效率及其精度，也降低了電力人員的工作量。但是，巡檢機器人路徑規劃仍然存在著較多的問題，故引入改進蟻群算法設計新的輸電線巡檢機器人避障路徑規劃方法，極大地提升了規劃路徑避障成功率，減少了最佳避障路徑規劃迭代次數，能夠為巡檢機器人作業提供更有效的方法支撐，也為避障路徑規劃相關研究提供一定的借鑒。