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《合肥工业大学》 2018年
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变电站巡检机器人路径规划的智能算法研究

张楠  
【摘要】:成本与技术的双重限制使得传统的人工巡检依然是国内变电站巡检的主要方式,在人工巡检存在种种弊端的背景下,变电站巡检机器人应运而生,路径规划作为其重要技术之一,也随着人工智能的发展焕发出新生机。变电站环境分析与地图模型创建是实现路径规划的前提。本文通过分析变电站环境特点以及机器人与环境之间的交互关系,确定了机器人采取的导航定位方式;通过对地图逐步抽象与简化,完成了变电站环境的全面建模。该工作将为变电站巡检机器人的路径规划提供环境数据。智能算法设计是本文路径规划的主体部分。首先,本文通过仿真测试了遗传算法、蚁群算法、粒子群算法以及烟花算法在离散优化问题中的性能。针对烟花算法由于种群个体之间缺乏信息交互操作而导致的算法早熟问题,本文提出了新增加强爆炸操作的改进的离散烟花算法,经测试,该算法在52个城市的旅行商问题中的平均误差仅为0.24%,远低于蚁群算法的1.68%与基本烟花算法的3.64%;在127个城市的旅行商问题中的平均误差也仅有1.45%,较于蚁群算法误差减少3.37%,较于基本烟花算法误差减少2.61%。然后,本文提出了基于蚁群算法和改进的离散烟花算法的变电站路径规划方法,对比结果表明改进的离散烟花算法全局规划结果更优。最后,本文创建了便于变电站工作人员对机器人巡检工作进行实时监察的用户界面。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP18;TP24

【参考文献】
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