*國網(wǎng)浙江省電力有限公司科技創(chuàng)新項目，項目編號：DJ105002021Y0014

傳統(tǒng)的變電站倒閘作業(yè)以及巡檢業(yè)務主要以人力運維為主，按規(guī)定通常需要2 人一組前往變電站進行倒閘操作。然而倒閘操作技術要求高，人員篩選嚴格，隨著巡檢業(yè)務量的增加，人員短缺成為共性問題。此外，多數(shù)變電站遠離市區(qū)，驅車往返通常超過兩小時，而倒閘操作通常只需要半小時左右。這使得作業(yè)效率低下，人力成本和時間成本較高。

隨著社會經(jīng)濟發(fā)展，電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴大，運檢業(yè)務工作量與日俱增，目前傳統(tǒng)的人工倒閘操作已明顯滯后于現(xiàn)代電網(wǎng)的飛速發(fā)展，亟需采用新技術轉變倒閘作業(yè)模式，減輕工作人員負擔，確保電力設備安全穩(wěn)定運行。

隨著人工智能技術和機器人技術的發(fā)展，由兩者結合的變電站智能機器人應運而生。本研究工作利用基于Mean Shift 的目標跟蹤算法，通過多軸機械手、浮動操作平臺、環(huán)境監(jiān)控球機、3D 視覺相機、2D 激光以及移動平臺等手段將人工運維的絕大部分操作動作集成到機器人上，操作者可以遠程監(jiān)控機器人的狀態(tài)，并控制其實現(xiàn)遠程遙操，最大程度實現(xiàn)無人化變電站管理，降低人力成本，減少安全風險，提升倒閘作業(yè)效率，推動變電站智能化建設。

1   國內(nèi)外變電站機器人研究現(xiàn)狀

1.1 國外研究現(xiàn)狀

國外在機器人的研究、布局上起步較早，技術優(yōu)勢顯著。Katrasnik, J. 等人提出了一種基于圖像視覺的變電站巡檢機器人，通過試驗證明該方法的有效性^[1]。John-Young Park 等人研發(fā)了一種新型的巡檢機器人，該機器人采用輪腿移動，因而更加小巧輕便，絕緣性更好，同時其指出使用仿生立體視覺技術將更有效地提高巡檢機器人的智能化^[2]。

1.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

我國關于變電站機器人研究起步較晚。魯守銀等人于2005 年提出了一種基于移動機器人的變電站設備巡檢系統(tǒng)，其可以在無人值守或少人值守的變電站對室外高壓設備進行巡檢，提高變電站設備運行的安全可靠性^[3]。肖鵬等人針對現(xiàn)有云臺無法滿足變電站現(xiàn)場巡檢要求這一情況，設計了巡檢機器人云臺控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以實現(xiàn)精準定位和控制，能夠滿足巡檢任務的要求^[4]。

國家電網(wǎng)公司也成立了電力機器人重點實驗室，圍繞變電站巡檢機器人、高壓帶電作業(yè)機器人以及電力特種機器人進行了一系列的研究。國網(wǎng)山東省電力有限公司電力科學研究院和山東魯能智能技術有限公司于1999 年最早開始研究變電站巡檢機器人，并2004 年成功研制第一臺功能樣機^[5]。2012 年12 月，重慶市電力公司和重慶大學聯(lián)合研制的變電站巡檢機器人在巴南500 kV 變電站成功試運行^[6]，可實現(xiàn)遠程監(jiān)控及自主運行。2014 年1 月，浙江國自機器人技術有限公司研制的變電站巡檢機器人在瑞安變電站投運。各類變電站巡檢機器人已在各省市電網(wǎng)公司中得到推廣應用。

2   機器人視覺定位方法

2.1 基于Mean Shift的目標跟蹤算法

Mean Shift 算法^[7]是一種核密度估計算法，這種算法屬于無參數(shù)估計算法，其不需要事先知道樣本的概率密度分布函數(shù)，完全依靠訓練數(shù)據(jù)來進行估計。Mean Shift 算法采用核函數(shù)估計法，對數(shù)據(jù)進行了平滑。它在采樣充分的情況下，一定會收斂，即可對服從任意分布的數(shù)據(jù)進行密度估計。

Mean Shift 算法的本質是一個迭代的過程，其先算出當前點的偏移均值（Mean Shift），然后移動到該點的偏移均值上，依次為新的起始點，繼續(xù)移動，不斷迭代，直至滿足一定的條件為止。

給定d維空間R^d的n個樣本點x_i，i=1,…,n，在空間中的一個點x，其Mean Shift 向量的定義為：

其中，S_h是一個半徑為h的高維球區(qū)域，滿足以下關系的y點的集合：

k表示在這n個樣本點中，有k個落入S_h區(qū)域。

公式（2-1）表示把落在以半徑為h的高維球區(qū)域中的所有點和圓心產(chǎn)生的向量相加，最終得到的結果就是MeanShift 向量。然后再以MeanShift向量的終點為圓心，形成一個高維球區(qū)域，重復上述操作，最終Mean Shift算法可以收斂到概率密度最大的地方。

將Mean Shift算法理念應用于運動跟蹤中，首先得到跟蹤目標視頻畫面中HSV 空間中H 通道的分布直方圖，然后在下一視頻幀中找到與這個特征相近的區(qū)域，而相似度的衡量就是使用相似函數(shù)，相似函數(shù)值越大代表所選區(qū)域與跟蹤目標越相似。Mean Shift 算法就可以使搜索窗口不斷向兩個模型相比顏色變化最大的方向移動，最終找到當前幀的位置，并以此作為下一幀的起始搜索窗口中心，不斷迭代，每兩幀之間都會產(chǎn)生一個Mean Shift 向量，整個過程產(chǎn)生的Mean Shift 向量首尾相連就形成了目標移動軌跡。

由公式（2-1）看出，所有落入S_h區(qū)域的點的權重是一樣的。但是在現(xiàn)實跟蹤過程中，跟蹤目標出現(xiàn)遮擋等影響時，外層的像素值更容易受到影響，跟蹤目標中心附近的像素比外側的更重要。因此，不同采樣點的權重應是不同的，故而引入核函數(shù)和權重系數(shù)來區(qū)分不同樣本對模型的影響程度，從而提高跟蹤算法的魯棒性，增強算法的搜索跟蹤能力。本文使用的核函數(shù)為Epannechnikov 核函數(shù)：

Mean Shift 算法具體實現(xiàn)步驟如下：

（1）計算目標模板的概率密度{q_u }_u=_1,2,…,m，目標被估計位置y₀與核窗寬h；

（2）用初始化當前幀的位置，計算候選目標模板{p_u (y₀ )}_u=1,2,…,m；

（3）采用Bhattacharyya系數(shù)作為相似性函數(shù)計算當前窗口內(nèi)個點的權重值：

（4）計算新目標的位置：

3   機器人系統(tǒng)架構設計

3.1 系統(tǒng)整體架構

本文實現(xiàn)的變電站智能機器人的系統(tǒng)整體架構如圖1所示。其包含機器人本體和集控中心& 工區(qū)服務器兩部分。機器人本體和集控中心& 工區(qū)服務器通過無線和有線網(wǎng)絡建立連接。用戶通過集控中心& 工區(qū)提供的用戶界面遠程查看站所環(huán)境和機器人狀態(tài)數(shù)據(jù)，下發(fā)巡檢和操作指令，而機器人本體接收到巡檢和操作指令后執(zhí)行相應的柜體狀態(tài)識別或者倒閘目標操作。

3.2 機器人本體架構

機器人本體是巡檢和操作功能的執(zhí)行主體，主要由ROS 節(jié)點、核心服務、文件服務、數(shù)據(jù)庫服務和實時視頻服務構成，如圖2所示。

ROS 節(jié)點是本體功能實現(xiàn)的核心載體，其通過網(wǎng)口和本體各硬件進行交互，實現(xiàn)姿態(tài)控制和狀態(tài)獲取。

核心服務是本體控制和管理的總入口，提供狀態(tài)查詢、數(shù)據(jù)管理、告警顯示、獨立的巡檢和操作任務下發(fā)等功能。同時它也是本體和集控中心& 工區(qū)之間交互的橋梁，實現(xiàn)信令和數(shù)據(jù)的上傳和下發(fā)。

數(shù)據(jù)庫服務為ROS 節(jié)點和核心服務提供狀態(tài)和任務數(shù)據(jù)的存儲和訪問功能。

文件服務存儲ROS 節(jié)點在巡檢和操作中生成的結果，并經(jīng)網(wǎng)絡將其上傳到工區(qū)的文件服務器。

實時視頻服務對本體搭載的多路監(jiān)控視頻進行全景拼接，便于用戶實時監(jiān)控機器人狀態(tài)，輔助用戶進行操作確認和決策。

3.3 集控中心&工區(qū)架構

集控中心& 工區(qū)對分布在各站所的機器人進行統(tǒng)一管理和控制，包括視頻服務器、工區(qū)數(shù)據(jù)庫、工區(qū)文件服務器和集控& 工區(qū)服務，如圖3 所示。

視頻服務器為機器人本體監(jiān)控球機及站所監(jiān)控球機提供視頻存儲、查詢和回放等功能，并提供外置監(jiān)控球機視角下的機器人位置定位功能。

工區(qū)數(shù)據(jù)庫存儲各站所機器人的狀態(tài)和任務數(shù)據(jù)。

工區(qū)文件服務器存儲各站所機器人上傳的結果圖片、操作日志等文件。

集控& 工區(qū)服務提供用戶界面，實現(xiàn)所有接入站所的統(tǒng)一管理、查詢和控制。

4   機器人硬件設計與功能實現(xiàn)

4.1 系統(tǒng)整體架構

智能機器人的硬件主要由三部分構成：位于頂部的機械臂，位于中間的手車地刀浮動平臺和位于底部的底盤，如圖4 所示。

圖4 智能機器人原型及實物

機械臂末端安裝操作手爪，實現(xiàn)對旋鈕、按鈕、鑰匙、緊急分合閘保護裝置等目標的操作，同時，機械臂末端也搭載可見光相機、紅外相機和局放檢測傳感器，通過機械臂末端的升降、水平旋轉和垂直俯仰來模擬云臺動作。

手車地刀浮動平臺實現(xiàn)手車和地刀的操作，通過前后兩個軸上的位移實現(xiàn)水平和垂直方向的角度微調(diào)。底盤主要由電池、驅動輪、動力系統(tǒng)、激光雷達及工控機等構成，主要用于承載上部執(zhí)行機構，及行走導航定位。

4.2 機器人功能實現(xiàn)

本文實現(xiàn)的智能機器人主要應用于220 kV、110 kV電壓等級變電站以及10 kV 開關室中的智能電氣設備巡檢任務執(zhí)行、開關柜倒閘操作、突發(fā)情況下的緊急分閘操作等功能，全業(yè)務操作均可通過控制平臺完成。圖5展示了智能機器人實際執(zhí)行倒閘操作的狀態(tài)。智能機器人在獲取運維人員下達的工作指令后，通過定位系統(tǒng)精準停在指定的電力控制開關柜前，機械臂前端夾住開關柜面上的控制旋鈕，按照預先的指令，將“遠方”切換至“就地”，完成倒閘操作后將執(zhí)行結果反饋給集控中心。

以往倒閘操作往往需要兩位運維人員趕赴現(xiàn)場，而現(xiàn)在運維人員無需到達現(xiàn)場，通過集中控制平臺下發(fā)操作指令，實時監(jiān)控機器人運行情況，等待機器人反饋執(zhí)行結果，即可完成全部巡檢工作。經(jīng)統(tǒng)計，單間隔運行改到線路檢修或者從線路檢修改到運行的整個操作流程，機器人總耗時低至13 分鐘。

圖5 智能機器人倒閘操作

5   結論

本文開發(fā)研制了基于立體視覺的智能巡檢機器人，實現(xiàn)了遠程智能巡檢、遠程開關柜倒閘操作以及突發(fā)情況緊急分閘等功能，大幅度提高了變電站巡檢安全性和效率，提升設備狀態(tài)管控能力，推動建設智慧變電站，保障電網(wǎng)運行可靠性。

參考文獻：

[1] KATRASNIK J,PERMUS F,LIKAR B. A Survey of Mobile Robots for Distribution Power Line Inspection[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2010, 25(1):485-493.

[2] PARK J Y,LEE J K,CHO B H,et al. An Inspection Robot for Live-Line Suspension Insulator Strings in 345-kV Power Lines[J].IEEE Transactions on Power Delivery,2012,27(2):632-639.

[3] 魯守銀,錢慶林,張斌,等.變電站設備巡檢機器人的研制[J].電力系統(tǒng)自動化,2006,30(013):94-98.

[4] 肖鵬,王海鵬,曹雷,等. 變電站智能巡檢機器人云臺控制系統(tǒng)設計[J]. 制造業(yè)自動化,2012, 34(001):105-108.

[5] 楊旭東,黃玉柱,李繼剛,等.變電站巡檢機器人研究現(xiàn)狀綜述[J].山東電力技術, 2015, 42(001):30-34.

[6] 佚名.重慶超高壓500kV變電站巡檢機器人通過評審[J].廣西電力建設科技信息, 2008(2):17-17.

[7] COMANICIU D,Meer P.Mean shift: a robust approach toward feature space analysis[J].IEEE Trans Pattern Analysis & Machine Intelligence, 2002,24(5):603-619.

（本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2022年5月期）