【2021研电赛】自动越障巡检机器人

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团队介绍

参赛单位：郑州大学
队伍名称：巡检小队
总决赛奖项：一等奖

1.研究背景和意义

我国输电线路总里程已达到159万公里，而这些线路的巡检和保养成为电网的一大难题，由于输电线路、杆塔、绝缘子串等长期暴露在外界环境中，受各种因素而产生线路断股、开裂、腐蚀等损伤，如不及时检修将严重影响电力的正常运行从而产生安全隐患。因此必须对输电线路进行定期巡视检查，确保线路的安全正常运行。
传统的巡检方式有人工巡检、无人机巡检等，由于电网作业环境复杂，如高原或西藏等偏远地区自然环境也比较恶略，使得人工巡检效率低且危险，而无人机巡检则成本高，续航能力差，操作复杂且容易受电力线强电磁干扰，也难以很好的完成巡检任务。而现有的电力线巡检机器人也存在着结构尺寸大、重量重，实用性较差或不具备越障功能等缺陷。因此，迫切需要开发一种具有越障功能和一定实用性的巡检机器人，以满足高压电力线故障检测与修复的应用需要。

2.难点

电力巡检机器人的难点主要体现在两方面，其一是机器人在电力线上进行巡检时，而在电力线上安全稳定的跨越要跨越防震锤、耐张塔等障碍。在90年代末开始，国内的一些科研院所如中国科学院沈阳自动化研究所、武汉大学、等单位分别开展了巡检机器人的研究工作。如中国科学院沈阳自动化研究所从2005年到2011年先后研制了多款巡检机器人，能够实现翻越防锤、线夹、跨越耐张杆塔，但也存在结构复杂，重量大，操作不便的问题。对巡检线路障碍的跨越一直是巡检机器人的一个难题。
防震锤 耐张塔
其二则是机器人的操作问题，为了机器人能跨越线路上的诸多障碍物，机器人结构不可避免地被设计的比较复杂，这样对于分专业人员来说操作起来十分不便，容易操作失误，从而对机器人设备或电力线设施造成损坏。
除此之外而传统的巡检方式也是采用人工实时检测，随着工作时间的增加，易出现漏检、误检，随着巡检覆盖率的增加，需要进行筛选的图像或者影像资料体量越来越庞大，人工愈发难以完成巡检任务。

3.系统方案

我们针对于以上难点和弊端进行改进，设计并制作了自动越障巡检机器人，该机器人具有较强的越障能力和爬坡能力，采用深度学习算法进行检测，分析故障点信息并后台记录，存储至数据库。设计记忆巡检策略，使机器人可全自动的实现对线路的巡检。并针对于电力巡检这一特定行业场景，提供了一套完整的解决方案。

巡检系统运行场景图

巡检机器人实物实物图
本系统分为空中巡检装置和地面控制基站两部分，二者通过无线通信进行连接，地面控制基站用于对巡检装置下达指令，并接收巡检装置传回的输电线路的图像信息，再通过缺陷检测算法实现对线路的自动检测。

4.下位机软件设计

下位机控制主程序的主要任务为对系统初始化、接收和处理上位机的控制信号、实现越障功能等。其下位机嵌入式系统开发架构如图所示，软件系统基于RT-thread实时操作系统作为主体程序设计框架，采用多线程设计方法，按层次结构分析，逐层实现各个功能，从而实现总体设计。嵌入式软件体系结构分为如下三层：软件应用层、嵌入式系统层、硬件驱动层。

下位机嵌入式系统框架
如图所示，硬件驱动层是负责对最底层电路的驱动。基本上所有系统都已具备对常见硬件的支持，如串口、SPI接口等，但也有些接口驱动有时需要开发者完成一部分工作，如本文中的CAN接口。
嵌入式系统层下接硬件驱动层，管理系统中各个设备，上接用户应用，提供任务调度、通信等功能，为用户应用提供操作底层的接口。
应用层是为了实现系统的某一种功能，它被开发者设计为多个任务模块，分别用线程或进程来实现，在操作系统层的基础上，各个线程/进程相互协调。根据控制器要求，系统应用层软件把分为了以下若干个任务模块，如电机控制、相机云台控制、数传通信、BMS、GPS等。

下位机设备驱动框架图
其设备驱动框架如图所示，顶层为控制逻辑层，当机器人本体接收到地面站传输来的指令时，控制指令服务将根据顶控制逻辑将指令进行解析，执行对应操作。监督服务负责接收RTK定位系统，BMS电池管理系统，和接触传感器的反馈信息，根据顶层控制逻辑机器人做出反应状态。数据上传服务将监督服务接受的信息和控制指令服务支配机器人所做出的动作都同故宫数传模块反馈给地面站。机器人所有的动作都分解成线程，rt-thread操作系统统筹和调度线程。

5.上位机软件设计

上位机软件由C#语言进行开发可视化控制界面，主要实现视频的实时观看、巡检装置控制、数据存储和查询、自动检测以及数据库数据导出为PDF等功能。

上位机软件界面图

6.缺陷检测算法设计

算法设计所使用的环境为：Spyder 3.7+Python 3.6.2+Keras 2.1.5+ tensorflow 1.8.0。设计步骤如下所示：
（1）按照yolov3网络结构设计yolov3.cfg、darknet53.cfg配置文件，设置好网络架构，根据配置文件进行yolov3网络的搭建；
（2）将要检测的类别写入classes.txt文件；
（3）下载yolov3初始权重包，为训练做准备；
（4）设计训练程序，按照配置读入训练图片和标签，保存训练后的权重包；
（5）设计检测程序，读入要检测的视频或图片，按照配置将视频或图片数据输入到网络中，加载训练后的权重包运算；最终输出检测结果。

Darknet-53构建流程图

YOLOv3构建流程图

7.创新点

(1) 自动检测：将深度学习算法应用于缺陷检测中，快速准确检测电力线路。
(2) 自主越障：针对巡检过程中电线上的障碍物进行研究，改进机械结构，使得巡检装置可以安全稳定的越过障碍物,并具有较好的爬坡能力。
(3) 自动巡检功能：设计记忆巡检策略，结合自主越障和自动检测功能，可实现整条线路的自动巡检。
(4) 多通道通信：机器人处理用数传图传一体机与地面基站进行通信外，还实现了基于5G的图像传输和基于4G的数据传传输，机器人之间可进行组网，在机器人得到推广后，可拓展单基站控制多机器人的自动巡检。

8.比赛感悟

全国研究生电子设计竞赛是研究生实践系列最重要和影响范围最大的比赛。5月份我们学校就组织了校赛，7月份华中赛区组织了现场赛，8月份受疫情影响，国家决赛在线上进行。在华中赛区中南大学现场赛，我们的作品面临设备庞大，安装困难，调试繁琐等诸多难题，但是解决之后让我们收益良多。所以我们在决赛在实物展示环节，吸取教训，不敢松懈，确保机器人的功能能够完整完美的呈现在评委专家面前。在总结赛评审中，评委老师提出了许多犀利问题，让我们的作品以后完善改进的更好。最后也让我们感悟良多，无论做什么事情,成功的第一要素就是态度，态度决定了高度。对于电子竞赛，我们应该有正确的认识，我们要以学知识为目的，拿奖为动力。只有我们有丰富的知识和经验的积累，才能在赛场上赢得胜利。培训期间是
一个漫长的过程，期间心态很重要，会遇到很多问题，比如:做训练时不懂的知识，硬件、软件调不出来，队员之间的矛盾，外界压力等，都需要我们去克服。其中,最重要的是处理好队员之间的矛盾和心态;不懂的知识可以去学习;硬件、软件调不出来，只要有耐心，认真分析就能找出原因;阻碍 我们发展的往往是自己心情，心胸开阔，善于接受意见和容忍别人的错误，才能在培训和竞赛中有所收获。

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