面向电力智能巡检的多机器人系统协同路径规划算法.pdf

电力智能巡检是电力系统稳定运行和用电安全的重要保障。随着技术的进步，电力巡检工作从传统的手工检查逐渐过渡到使用电力巡检机器人。特别是在近几十年，随着电力巡检机器人的广泛使用，定期对电力设备的巡检变得更加高效和安全。然而，复杂的电力设备环境与巡检任务给单个机器人的巡检能力带来了挑战。为了应对这些问题，多机器人系统协同作业的方式应运而生。 在这一背景下，研究者们面临的核心问题之一就是多机器人系统在进行智能巡检时路径规划算法的计算量大和实时性差。传统的单机器人路径规划算法往往无法满足多机器人系统协同作业的需求。为解决这一问题，琚泽立等学者提出了一种面向电力智能巡检的多机器人系统协同路径规划算法。 该算法首先考虑了不同群体规模下的多机器人系统的交通规则法，从而为多机器人提供了运动的基本规则。在此基础上，算法进一步融合了单机器人路径规划算法，形成了多机器人系统协同路径规划算法，并通过加权改进的方法提升运行效率。这种路径规划算法为多机器人系统在电力巡检中的协作提供了理论和技术支持。 算法通过仿真实验验证了其可行性和有效性。仿真结果显示，这种交通规则和协同路径规划算法在多机器人系统上应用能够显著提高巡检工作效率，确保数据传输的实时性，并有效保障工作人员的安全，从而实现智能化的电力巡检。 智能巡检技术的发展离不开人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习技术的应用。在电力巡检领域，机器学习和深度学习使得机器人能够从大量的巡检数据中学习和识别设备状态，从而提高巡检的准确性和效率。这些技术的应用，不仅提高了巡检机器人的自主性和智能水平，也为多机器人协同作业提供了理论和技术基础。 关键词中的电力智能巡检强调了这一技术在电力系统中的应用重要性，多机器人系统则体现了研究的核心对象，交通规则法和协同路径规划则揭示了路径规划算法的关键技术和方法。 此外，中图分类号TM769提供了文献在电网技术领域的分类信息，而文献标志码A则表明该文献属于经过质量控制的学术论文。文献编号则为该文献提供了一个唯一的标识。 参考文献和专业指导部分虽然未在给定的文档内容中列出，但是从文章的主题和研究内容来看，该文的研究必然借鉴了大量的相关研究成果，为算法的设计与实现提供了理论依据，并指导了整个研究的方向和方法。 总体而言，这项研究反映了在电力系统智能化巡检领域中多机器人系统协同路径规划技术的最新进展。通过研究解决多机器人路径规划算法在实际应用中遇到的难题，有助于推动电力巡检工作的自动化与智能化，提高电力系统的维护效率和可靠性。