基于VC的巡线机器人障碍物识别软件设计

【摘要】： 在现代社会生活中,电力有着不可或缺的作用。高压输电线作为远程供电传输线路,它的安全稳定运行就显得尤为重要。为了解决传统人工检测方法的弊端,很多研究机构开始研究巡线机器人。从国内外已取得的研究成果可以看出,无越障功能的架空电力线路巡线机器人技术较为成熟,已进入实用阶段。通常,这种机器人需要人为的参与,只能完成两线塔之间电力线路的检查,作业范围小,自治程度低。要想使巡线机器人实现自主运行,就必须解决自动识别输电线上的障碍物并跨越的问题。本文就此提出了一套障碍物自动识别算法,来解决巡线机器人自主跨越障碍物过程中的识别问题。 因为障碍物为外形不规则金属物体,拍摄距离、角度稍有变化都会影响轮廓的形状,且难以提取出明显的图元特征,而且图像受光照影响严重,所以本算法主要采用边缘点的统计特性来进行识别。算法主要基于图像边缘信息,采用了Hough变换求直线方法先定位输电线位置,为后续定位障碍物的位置范围提供基础。通过遗传算法识别椭圆查找防震锤前端的圆形部分,区分出防震锤。通过点统计法查找悬垂线夹、左右跳线线夹的大致位置,再根据物体的左右对称性进行进一步区分。边缘提取中,采用了拉普拉斯算子,它对图像中的输电线的斜线纹理特征进行了最大化的保留,更适用于本算法中的点统计方法。 实验表明,该识别系统能在复杂背景及光照不均匀的情况下较准确可靠地识别出防震锤、悬垂线夹、左右跳线线夹三种障碍物,为实验室条件下的输电线上机器人提供障碍物信息。本算法根据障碍物的具体情况提出的解决方案,针对性强,简洁有效。