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    大規(guī)模復雜變電站巡檢機器人分層路徑規(guī)劃

    2023-01-08 14:09:24李睿欣湯明東李海英
    軟件導刊 2022年10期
    關(guān)鍵詞:離線曲率障礙物

    李睿欣,湯明東,李海英,黃 微

    (上海理工大學機械工程學院,上海 200093)

    0 引言

    隨著電網(wǎng)規(guī)模的增大、電壓等級的提高,其對供電安全、可靠性的要求也更加嚴格,變電站正常運行成為保障電力系統(tǒng)供電安全的重要環(huán)節(jié)[1-2]。目前,中國電網(wǎng)主要采用人工巡檢作業(yè)方式,即采用人工巡視、手工記錄的模式對運行中的變電設備進行檢查。人工巡檢存在勞動強度大、工作效率低、巡檢質(zhì)量不穩(wěn)定等缺點,惡劣的氣象條件對巡檢人員的身體也存在危害[3-5]。近年來,采用機器人巡檢代替人工巡檢模式已成為變電站巡檢發(fā)展的熱點方向[6-8]。巡檢機器人可在變電站的復雜環(huán)境中工作,其具有環(huán)境感知、任務規(guī)劃和動作控制等基本功能[9]。在移動機器人技術(shù)研究中,路徑規(guī)劃是有效完成復雜任務的關(guān)鍵。

    國內(nèi)山東省電力公司于1999 年最早開始變電站巡檢機器人研究,并于2004 年研制成功第1 臺功能樣機,之后在國家863 項目的支持下研制出變電站巡檢機器人[10]。2012 年,重慶電力公司在500kV 巴南變電站成功應用機器人進行自主巡檢作業(yè)。2014 年,浙江國自機器人公司研制的機器人在瑞安變電站投運。目前,中國在變電站機器人巡檢領(lǐng)域取得了長足進展,但在多傳感器綜合探測、四輪驅(qū)動移動平臺、綜合導航和精確對準、故障精確診斷等技術(shù)方面還存在瓶頸[11-12]。如今,隨著自動駕駛等新理論及應用的提出,具有全自動駕駛能力的移動機器人也得到了迅速發(fā)展,機器人可表現(xiàn)出與人類駕駛員相似的感知和決策能力[13]。雖然機器人在典型的城市交通場景中表現(xiàn)出高性能,但在大規(guī)模復雜場景中仍難以實現(xiàn)類人的靈活性和安全性。因此,在大規(guī)模、未知或部分未知的變電站復雜環(huán)境下,設計一種能夠避開固定障礙物及穿越可變障礙物,同時確保安全性、平滑性、靈活性和效率的路徑規(guī)劃方法仍然具有挑戰(zhàn)性。

    如今,研究者提出了許多路徑規(guī)劃算法。這些算法可分為兩類:基于構(gòu)造的方法和基于探索的方法?;跇?gòu)造的方法可以在線生成可行且平滑的局部路徑,而無需復雜的計算。因此,這些方法適用于高速場景中的運動規(guī)劃。例如Piazzi 等[14]和Jian 等[15]使用多項式插值執(zhí)行離線平滑和局部規(guī)劃。為實現(xiàn)類似的過程,Maekawa 等[16]采用基于樣條線的方法,Gu 等[17]使用了回旋線。然而,上述方法無法有效地應用于變電站、停車場、廣場和非結(jié)構(gòu)化場景,這些場景中的結(jié)構(gòu)信息不足以構(gòu)建精確的路徑。此外,不正確的注釋或環(huán)境變化容易導致地圖與現(xiàn)實世界不匹配,可能會導致車輛走錯方向或影響避障性能。

    相比之下,基于探索的運動規(guī)劃方法可在不依賴地圖的情況下處理規(guī)劃問題。該方法通過構(gòu)建搜索樹來探索環(huán)境,直到起點與目標連接起來。其中的代表性方法包括A*[18]和快速探索隨機樹(RRT)[19]方法,這兩種方法都可以找到連接兩點的可行路徑,同時避免存在障礙物。

    本文提出一種變電站復雜環(huán)境下的巡檢機器人導航方法,以實現(xiàn)巡檢路徑最優(yōu)的路徑規(guī)劃。變電站環(huán)境中存在各種障礙物,如固定障礙物、可變障礙物等。之前的研究只針對固定障礙物或動態(tài)障礙物作出規(guī)劃,本文創(chuàng)新地提出可變障礙物??勺冋系K物是指從不同方向通過它時,可呈現(xiàn)出障礙物或非障礙物的特點(如斜坡、臺階、洼地等)。按照規(guī)劃的巡檢線路,機器人自動記錄所有設備以及建筑物的地理信息,進而完成整個地圖數(shù)據(jù)的采集,建立變電站巡檢地圖,之后規(guī)劃變電站常規(guī)巡檢路線。本文考慮到可變障礙物的出現(xiàn),不斷豐富離線地圖。采用全局路徑規(guī)劃—局部避障控制具有層次化結(jié)構(gòu)的機器人導航運動控制器,實現(xiàn)機器人導航行為控制,以確保機器人在與人共處的復雜動態(tài)環(huán)境下可實現(xiàn)安全、高效的導航行為。

    為了保持混合A*算法靈活性強的優(yōu)點,并克服其在搜索速度和路徑平滑性方面的缺陷,本文提出一種新的基于層次搜索空間尺度的HHA*運動規(guī)劃方法,在混合A*算法基礎上作進一步優(yōu)化。所提出的HHA*方法包括兩個階段:第一階段在粗標度圖上執(zhí)行二維搜索,其中提取出通往目標的粗糙路徑。通過對此路徑的進一步分析,可找到幾個本地目標作為后續(xù)搜索過程的指導;第二階段在精細尺度上進行優(yōu)化的HHA*搜索,以生成達到目標的可行路徑。首先利用第一階段獲得的全局目標進行引導,提高了啟發(fā)式函數(shù)的精度,從而減少了重復的無用擴展,然后利用立體曲線和解析展開曲線提高路徑的平滑性。在各種復雜的模擬場景中驗證了本文方法的安全性、平滑性、靈活性和高效率。實驗結(jié)果表明,該方法的計算效率相比混合A*算法提高了6 倍。在全局規(guī)劃階段相比混合A*提高了45.48%,在局部階段相比QBC 算法提高了22.87%,相比TEB 算法提高了16.37%。仿真和實驗結(jié)果表明,采用該方法在大規(guī)模變電站復雜場景中進行巡檢,可滿足路徑規(guī)劃平滑度和安全性的要求。

    1 基本介紹及框架

    變電站機器人巡檢基本框架如圖1 所示。首先機器人按照規(guī)劃的巡檢線路繞整個變電站行走一圈,機器人自動記錄所有設備及建筑物地理信息,結(jié)合變電站建筑圖紙完成整個地圖構(gòu)建數(shù)據(jù)的采集;然后開啟地圖生成程序,自動生成變電站巡檢地圖;地圖構(gòu)建完成后,根據(jù)變電站巡檢設備類型及數(shù)量設定巡檢點,并優(yōu)化巡檢路線。當動態(tài)障礙物突然出現(xiàn)時,會使原來設定的巡檢路線出軌,可利用局部路徑規(guī)劃出新的巡檢路線。若遇到可變障礙物,判斷可變障礙物地形是否可以通過。如果不能通過,則將其視為障礙物并更新離線地圖,繼續(xù)進行局部路徑規(guī)劃。采用全局路徑規(guī)劃—局部避障控制具有層次化結(jié)構(gòu)的機器人導航運動控制器,以確保機器人在與人共處的復雜動態(tài)環(huán)境下實現(xiàn)安全、高效的導航行為。

    1.1 變電站離線地圖構(gòu)建

    變電站巡檢地圖構(gòu)建步驟如下:開啟機器人激光雷達傳感器傳輸功能,完成激光雷達初始化;遙控機器人按照規(guī)劃的巡檢線路繞變電站行走一圈,機器人自動記錄所有設備及建筑物地理信息,完成地圖構(gòu)建數(shù)據(jù)采集;之后開啟地圖生成程序,自動生成變電站巡檢地圖,見圖2。

    地圖構(gòu)建完成后,根據(jù)變電站巡檢設備類型及數(shù)量設定巡檢點,并優(yōu)化巡檢路線,然后進行巡檢測試。按照標定完成的最優(yōu)路線對變電站設備的巡檢點進行測試,查找遺漏并調(diào)整巡檢路線,保證設備巡檢點的全覆蓋。

    Fig.1 Basic framework for substation robot inspection圖1 變電站機器人巡檢基本框架

    Fig.2 Establishment of offline map of the substation圖2 變電站離線地圖構(gòu)建

    1.2 可變障礙物

    可變障礙物是指變電站中能夠以某種方向、姿態(tài)通過的障礙物,可呈現(xiàn)障礙物或非障礙物的特點?;谶@一特點,在變電站離線地圖中不可將其視為障礙物,否則將無法得到最優(yōu)巡檢路徑。如圖3(a)所示的可變障礙物,可以上坡但不能下坡;如圖3(b)所示的可變障礙物,只能向下行駛而不能上臺階。變電站巡檢機器人能在平坦、開闊的路面行駛,面對可變障礙物則需要判斷是否能以特定的方向、姿態(tài)穿過。當變電站巡檢機器人檢測到周圍出現(xiàn)人或其他動態(tài)障礙物時,通過局部路徑規(guī)劃生成新軌跡,將新路徑與變電站地圖中的可變障礙物進行比對,判斷生成新的路徑是否能通過可變障礙物,如果不能通過,則將其放入離線地圖中,重新進行局部路徑規(guī)劃??勺冋系K物路徑規(guī)劃分析過程如圖4所示。

    在局部路徑規(guī)劃過程中,隨著離線地圖的不斷豐富,尤其是可變障礙物的出現(xiàn)加大了路徑規(guī)劃難度,所以本文提出面對大規(guī)模復雜變電站的路徑規(guī)劃方法。

    1.3 豐富離線地圖

    根據(jù)變電站的環(huán)境不斷豐富離線地圖。變電站環(huán)境中地形比較復雜且障礙物較多。一開始根據(jù)傳感器采集到的變電站中電站等固定障礙物信息和可變障礙物信息,將其加入到地圖中建立離線地圖。由于出現(xiàn)動態(tài)障礙物,利用局部路徑規(guī)劃生成新路徑。通過不斷豐富離線地圖,建立動態(tài)地圖。

    Fig.3 Variable obstacles圖3 可變障礙物

    Fig.4 Variable obstacle path planning analysis process圖4 可變障礙物路徑規(guī)劃分析過程

    本文主要將障礙物分為3 種類型:固定障礙物、可變障礙物、動態(tài)障礙物。固定障礙物是指變電站中的大型設備,如變壓器、電站、建筑物等;可變障礙物是指變電站中能夠以某種方式通過的障礙物,不可單純設定為固定障礙物;動態(tài)障礙物是指變電站中的人、突然出現(xiàn)的雜物等。障礙物分類如圖5 所示。隨著離線地圖的不斷豐富以及各種類型障礙物的出現(xiàn),加大了路徑規(guī)劃難度,因此本文特別提出可變障礙物的路徑規(guī)劃。

    Fig.5 Obstacle classification圖5 障礙物分類

    2 路徑規(guī)劃算法系統(tǒng)

    為了實現(xiàn)變電站巡檢機器人的導航行為控制,使機器人在復雜動態(tài)環(huán)境下實現(xiàn)安全、高效的導航行為,本文提出一種新的基于層次搜索空間尺度的HHA*運動規(guī)劃方法。

    2.1 HHA*算法

    基于現(xiàn)有工作,HHA*算法包括預處理和搜索階段。在預處理階段,通過粗尺度上的2DA*搜索生成一個引導路徑。通過對生成路徑的分析,可以找到劃分整個搜索空間的局部目標,其中每個部分都相對簡單,然后在精細尺度上執(zhí)行基于A*的混合搜索。在本地目標的指導下,通過使用分層啟發(fā)式函數(shù),可大大加快搜索速度,從而使整個系統(tǒng)能夠及時響應環(huán)境中的動態(tài)障礙物。此外,利用曲率連續(xù)運動單元和展開曲線,使生成的路徑可直接滿足連續(xù)要求。

    2.2 啟發(fā)層次函數(shù)

    在子目標的幫助下,對不同子區(qū)域的狀態(tài)進行了不同定義。對于每個狀態(tài)s,將所提出的啟發(fā)式函數(shù)hHHA*定義為:

    其中,Sgi表示與s所在位置對應的目標:

    hHHA*由兩部分組成:局部啟發(fā)式hLocal,從s到sgi,以及輸入的啟發(fā)式h,從sgi到最終目標。當搜索樹的一個分支通過sgi時,其提供了足夠的梯度,并引導搜索過程更快接近最終目標。hLocal與hHA*略有不同,s可以達到具有橫向偏移量的sgi。當s足夠接近局部目標時,sgi就會退化為h2D,以確保一致性。

    2.3 路徑平滑度優(yōu)化

    HHA*中的節(jié)點擴展采用直線和圓弧作為運動單元。此外,引入Reeds-Shepp 曲線作為解析展開曲線,求出直接解即這些曲線的組合。雖然用該方法可保證最終路徑方向的連續(xù)性,但是如果直接用于路徑跟蹤,生成路徑在曲率輪廓上的不連續(xù)性會引起抖動。因此,在HHA*中需要一個進一步平穩(wěn)的步驟,以避免這種影響。

    本文方法解決了這一問題,即在節(jié)點展開和解析展開曲線生成過程中使曲率曲線保持連續(xù)。對于節(jié)點的展開,引入連接狀態(tài)曲率與線性曲率的方法;對于解析展開曲線的生成,生成一個具有連續(xù)曲率的Reeds-shepp 樣曲線。兩種方法都能保持曲線和端點的曲率連續(xù),使整個組合路徑連續(xù)。

    2.4 運動單元

    引入具有線性曲率的運動單元可用參數(shù){κ0,σ,L,v}表示,其中κ0表示初始曲率,σ表示曲率,l表示曲線長度,v=±1 表示驅(qū)動方向。通過積分得到運動單元對狀態(tài)的影響:

    通過旋轉(zhuǎn)和平移變換,運動單元可被附加到任何具有相同曲率的狀態(tài)s0=[x0,y0,θ0,κ0,d0]T上。生成的子狀態(tài)如下:

    其中,R2× 2(θ)表示二維旋轉(zhuǎn)矩陣:

    當σ=0 時,式(17)、式(18)的表達式退化為混合A*的表達式:

    否則,根據(jù)初始曲率κ0=0,當σ=0 時,式(17)、式(18)可使用菲涅耳積分計算得到:

    其中,F(xiàn)C(t)和FS(t)為菲涅耳積分,分別為:

    使用所提出的運動單元的效果如圖6(a)、圖6(b)所示,圖6(a)顯示了環(huán)形曲線(κ0=0,σ=0)平滑地連接直線段(κ0=0,σ=0)與弧線段(κ0=0,σ=0)。圖6(b)的方法與圖6(c)所示的混合A*相比,可在保持生成路徑連續(xù)性的同時,有效地提高整體平滑度。

    3 仿真實驗

    Fig.6 Comparison of motor units in mixed A*and HHA*圖6 混合A*與HHA*中的運動單元比較

    本文提出一種新的基于層次搜索空間尺度的HHA*運動規(guī)劃方法,該方法相比混合A*具有更高的搜索效率,并能得到更平滑的結(jié)果。此外,與RRT*方法相比,HHA*也具備這些優(yōu)勢。在各種虛擬場景下進行實驗比較,驗證該方法的優(yōu)越性。此外,還在變電站巡檢機器人平臺上通過算法實驗作進一步的道路測試。

    3.1 層次啟發(fā)式函數(shù)實驗

    引入100m×100m 的多障礙物場景來模擬變電站場景,驗證所提出的層次搜索結(jié)構(gòu),如圖7 所示。其中,黑色柵格為固定障礙物,灰色柵格為可變障礙物,圓圈為動態(tài)障礙物。巡檢機器人從點A 到點B 行駛,黑色虛線表示變電站常規(guī)巡檢路徑,紅色實線表示HHA*算法的實驗結(jié)果,藍色虛線表示混合A*算法的實驗結(jié)果。

    Fig.7 Path planning Comparison of HHA*and hybrid A*algorithms圖7 HHA*與混合A*算法路徑規(guī)劃對比

    HHA*能夠識別可變障礙物,同時能夠避開動態(tài)障礙物?;旌螦*不能識別可變障礙物,并將可變障礙物當作固定障礙物處理,且路徑較長。

    表1 中列出了以上兩種方法的數(shù)值分析結(jié)果。兩種算法都可在場景中生成可行的路徑,但在搜索節(jié)點數(shù)量上存在顯著差異。與預測的一樣,混合A*中采用的兩種啟發(fā)式方法都不能真正代表到目標的距離,其搜索節(jié)點和時間消耗是HHA*的幾十倍。

    Table 1 Comparison of HHA*with the other methods表1 HHA*與其他方法比較

    兩種方法沿生成路徑移動的f 值如圖8 所示。由于受到被低估的啟發(fā)式函數(shù)的影響,混合A*的f 值在整個過程中不斷增加,如圖8(b)所示。相比之下,由于每個子區(qū)域比較簡單,HHA*中的啟發(fā)式函數(shù)可以很好地進行估計,從而得到圖8(a)中的多個平坦范圍。此外,圖8 中顯示了下降情況,表明當路徑通過子目標時,f 的總體趨勢保持下降,解析展開式對搜索空間的劃分也有較好效果。然而,根據(jù)表1,通過所提出的局部目標,HHA*中的解析擴展式獲得了更高的成功率,從而產(chǎn)生了更好的優(yōu)化效果。與上述相反的是,在混合A*中,雖然嘗試了數(shù)千次的分析展開,但大部分被碰撞實驗拒絕,導致搜索速度無法得到提高。

    Fig.8 f values of paths generated by both methods圖8 兩種方法生成的路徑f值

    3.2 路徑平滑性分析

    對HHA*和混合A*生成的路徑進行曲率分析,比較其平滑性。生成的路徑曲率曲線如圖9 所示,其中圖(a)-(b)由HHA*生成,圖(c)-(d)由混合A*生成。HHA*方法相比混合A*獲得了更平滑的曲率輪廓。在混合A*產(chǎn)生的路徑中有幾十個曲率,其中包含不連續(xù)的點。因此,HHA*中使用的方法滿足連續(xù)要求,而混合A*中使用的Reeds-Shepp曲線則不滿足要求。

    4 路徑規(guī)劃實驗

    本節(jié)精心設計了具有挑戰(zhàn)性的實驗場景,以驗證該方案的效率、靈活性、平滑性和安全性,并對實驗結(jié)果進行了詳細討論。

    Fig.9 Curvature curve of the path圖9 生成的路徑曲率曲線

    4.1 實驗設置

    本文實驗在配備HokuyoUTM30LX 激光測距儀的先鋒3-DX 差速驅(qū)動機器人上進行,如圖10(a)所示,該機器人的最大線性速度為1.2 m/s??紤]到變電站導航的安全性,本文將線速度的上界設為0.7 m/s。激光測距儀的掃描范圍為270°,角度分辨率為0.25°,且有效測量范圍為0.1~30m。

    Fig.10 Experimental environment圖10 實驗環(huán)境

    4.2 全局路徑規(guī)劃

    為驗證本文提出的路徑規(guī)劃方法的優(yōu)越性能,方案1的設計如圖10(b)所示。一個盒子被放置在機器人前面作為一個可變障礙物,機器人必須到達門口。

    為了對路徑規(guī)劃進行公平的比較,在方案1 的測試中使用了相同場景。在兩組測試中,全局路徑規(guī)劃的線程被觸發(fā)61 次,基于混合A*的路徑規(guī)劃器的平均擴展狀態(tài)數(shù)與圖大小分別為1 794 和4 226,而本文建議的HHA*路徑規(guī)劃的平均擴展狀態(tài)數(shù)分別為978 和1 815。與基于混合A*的路徑規(guī)劃相比,該路徑規(guī)劃的計算效率與內(nèi)存消耗分別提高了45.48%和57.05%,證明了所提出的基于層次搜索空間尺度的HHA*路徑規(guī)劃方法的有效性。

    4.3 局部路徑規(guī)劃

    為了驗證所提出的局部規(guī)劃方法的靈活性、平滑性和效率,設計了方案2,如圖11(a)所示。在此情況下,機器人需要沿著一條長長的走廊移動,并向右急轉(zhuǎn)彎以通過門。此外,門縫里有兩個盒子作為可變障礙物。該場景需要局部路徑規(guī)劃提供平滑和靈活的運動來引導機器人達到目標。其中,本文HHA*路徑規(guī)劃結(jié)果如圖11(b)、圖11(d)所示,QBC 路徑規(guī)劃結(jié)果如圖11(c)所示,TEB 路徑規(guī)劃結(jié)果如圖11(e)所示。

    Fig.11 Comparison of different results for path planning圖11 不同路徑規(guī)劃結(jié)果比較

    在方案2 的測試中,本文提出的局部規(guī)劃方法顯示出良好的運動效率和靈活性。特別是當機器人接近門并需要急右轉(zhuǎn)時,通過局部規(guī)劃引導機器人順利通過門,如圖11(b)所示。相比之下,如圖11(c)所示,QBC 會引導機器人緩慢地通過門,離線設計的Bezier 曲線的端點是固定的,不能根據(jù)實時規(guī)劃任務進行調(diào)整,從而限制了局部規(guī)劃運動的靈活性。重復實驗幾次,實驗結(jié)果見表2。QBC大約需要25s 引導機器人達到目標,而本文的HHA*局部規(guī)劃方法只需要19s。與QBC 相比,本文提出的局部規(guī)劃方法的運動效率提高了22.87%。本文還將其與路徑局部規(guī)劃算法TEB 進行了比較,結(jié)果表明,本文方法得到的局部路徑明顯比TEB 更平滑,如圖11(d)、圖11(e)所示。重復幾次實驗,由表2 可知,TEB 大約需要23s 引導機器人到達目標,相比于TEB,本文提出的局部規(guī)劃方法的運動效率提高了16.37%?;谝陨蠈Ρ葘嶒灲Y(jié)果,得出了本文提出的局部規(guī)劃方法在平滑性、運動效率和靈活性方面都具有優(yōu)勢。

    Table 2 Comparison of motor efficiency(s)in scheme 2表2 方案2中運動效率比較

    5 結(jié)語

    本文提出一種HHA*運動規(guī)劃方法來解決變電站復雜場景下機器人的運動規(guī)劃問題,針對變電站中的可變障礙物提出解決方案。本文所提出的HHA*方法包括兩個階段:第一階段在變電站粗標度圖上執(zhí)行二維搜索,其中提取出通往目標的粗糙路徑,通過對此路徑作進一步分析,可將障礙物進行具體分類作為后續(xù)搜索過程的指導;第二階段在精細尺度上進行優(yōu)化的HHA*搜索,克服了混合A*在搜索速度和路徑平滑性方面的缺陷。在該方法中,采用一種新的啟發(fā)式函數(shù)來加速搜索,同時采用連續(xù)運動單元來提高生成路徑的平滑性。實驗結(jié)果表明,本文方法在運行速度和路徑平滑性方面相比其他方法具有更大優(yōu)勢。進一步的道路實驗表明,該方法能更好地響應快速變化。后續(xù)工作還將對該方法進行擴展,以更好地與場景中的動態(tài)障礙物進行交互。

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