基于视觉方法的输电线断股检测与机器人行为规划

被引：48

作者：

宋屹峰 ^{[1
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王洪光 ^{[1
]}

李贞辉 ^{[1
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姜勇 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室

[2] 中国科学院大学

来源：

机器人 | 2015年 / 37卷 / 02期

关键词：

电力机器人; 断股检测; 行为规划; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242 [机器人];

学科分类号：

140102 [集成电路设计与设计自动化];

摘要：

输电线维护机器人用于代替人工完成危险作业,准确的故障检测与合理的行为规划对于作业效果至关重要.针对以上需求,采用视觉方法,提出了一种基于图像特征分类的输电线断股检测方法.该方法提取边缘梯度向量作为图像特征,采用支持向量机方法进行分类运算完成线路断股检测.在断股检测的基础上,利用断股检测信息与机器人传感器测得的信息构建机器人状态向量.根据当前状态向量,结合机器人断股补修作业流程,提出了面向捋线与压接复杂作业的机器人断股补修作业行为规划方法.利用实验室模拟线路开展实验,验证了提出的输电线断股检测及行为规划方法的有效性.

引用

页码：204 / 211+223 +223

页数：9

共 5 条

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