本發(fā)明屬于自動(dòng)化控制領(lǐng)域，具體涉及一種輸電線路巡檢機(jī)器人視覺伺服抓線控制方法，用于輸電線路巡檢與維護(hù)機(jī)器人基于視覺圖像自主伺服抓線。

背景技術(shù)：

截止2014年底，我國(guó)220kV及以上輸電回路長(zhǎng)度已經(jīng)超過60萬千米，輸電網(wǎng)絡(luò)需要定期巡視維護(hù)。目前，這項(xiàng)工作主要由通過人工使用望遠(yuǎn)鏡在地面對(duì)線路進(jìn)行觀察，必要時(shí)工人還要登塔走線開展檢測(cè)作業(yè)，工作勞動(dòng)強(qiáng)度大、危險(xiǎn)性高、維護(hù)成本高。

為了解決以上問題，并提高線路檢測(cè)和維護(hù)的精細(xì)化和自動(dòng)化水平，輸電線巡檢機(jī)器人成為研究熱點(diǎn)。為了跨越線路上防振錘、懸垂線夾等金具障礙，機(jī)器人需要通過行走輪脫線躲避障礙，越障后的行走輪抓線是自動(dòng)越障中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，抓線的準(zhǔn)確性和可靠性是研究的要點(diǎn)。已有文獻(xiàn)研究了基于光電開關(guān)的輸電線定位與抓線方法[孫翠蓮等.一種改進(jìn)的超高壓輸電線路巡檢機(jī)器人越障方法.機(jī)器人，2006，28(4)：379-384.]和基于電磁傳感器的機(jī)器人手臂與相線位姿判斷方法[陳中偉等.高壓巡線機(jī)器人電磁傳感器導(dǎo)航方法.傳感器與微系統(tǒng)，2006，25(9)：33-35,39.]，而這些方法都是利用局部信息，可靠性容易受外界環(huán)境的干擾，可能會(huì)產(chǎn)生偽真的信息，且缺乏直觀性。另有文獻(xiàn)采用傅里葉描述子構(gòu)造具有不變性的輪廓形狀特征矢量，識(shí)別機(jī)器人驅(qū)動(dòng)輪，進(jìn)而抽取圖像特征和估計(jì)驅(qū)動(dòng)輪-相線在圖像空間中的相對(duì)位姿，并設(shè)計(jì)了帶有死區(qū)的比例控制律來實(shí)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)輪-相線“對(duì)中”控制[張運(yùn)楚等.架空輸電線路巡線機(jī)器人越障視覺伺服控制.機(jī)器人，2007，29(2)：111-116.]。而該方法僅對(duì)行走輪的位置進(jìn)行控制，沒有考慮姿態(tài)對(duì)于抓線的影響。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了克服現(xiàn)有機(jī)器人伺服抓線控制方法的問題，提高機(jī)器人抓線的自動(dòng)化程度與準(zhǔn)確性，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種輸電線路巡檢機(jī)器人視覺 伺服抓線控制方法。

本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述目的所采用的技術(shù)方案是：一種輸電線路巡檢機(jī)器人視覺伺服抓線控制方法，包括以下步驟：

(1)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)建模：根據(jù)機(jī)器人本體設(shè)計(jì)特征，建立機(jī)器人關(guān)節(jié)坐標(biāo)系，獲取機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)方程；

(2)建立抓線運(yùn)動(dòng)的手眼模型：利用機(jī)器人相機(jī)獲取的包含輸電線路與機(jī)器人手臂的圖像，建立采集圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的相對(duì)關(guān)系，描述機(jī)器人旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)角與輸電線圖像特征變化的關(guān)系；

(3)構(gòu)建伺服抓線控制器：根據(jù)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型與抓線運(yùn)動(dòng)的手眼模型，建立雙層閉環(huán)構(gòu)架的控制閉環(huán)，由機(jī)器人伺服控制器控制巡檢機(jī)器人本體組成第一層閉環(huán)，通過視覺伺服控制器分析圖像自動(dòng)生成控制指令，并傳送給機(jī)器人伺服控制器，組成第二層閉環(huán)。

(4)設(shè)計(jì)視覺伺服控制器：通過圖像處理計(jì)算抓線圖像的特征偏差，設(shè)計(jì)伺服控制器。

所述機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)建模包括以下步驟：

在機(jī)器人各關(guān)節(jié)處建立關(guān)節(jié)坐標(biāo)系，獲取各關(guān)節(jié)處D-H參數(shù)；

以機(jī)器人在線手臂作為基座，計(jì)算機(jī)器人脫線手臂的運(yùn)動(dòng)學(xué)方程，獲取脫線手臂的末端位姿：

其中，α與β分別為線路傾角與箱體傾角，C_α+β與S_α+β分別代表cos(α+β)與sin(α+β)，d_m為雙臂間距，C_ij與S_ij分別代表cos(θ_i+θ_j)與sin(θ_i+θ_j)，質(zhì)心移動(dòng)距離d_ac＝l₆+l₄-l₃-l₂+d₄-d₃，l₂與l₅為上臂長(zhǎng)度，l₃與l₄為下臂長(zhǎng)度，l₆與l₇為相機(jī)距離，d₃與d₄為移動(dòng)關(guān)節(jié)伸縮量，θ₃與θ₄為旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動(dòng)量，r_w為驅(qū)動(dòng)輪輪徑。

所述機(jī)器人抓線運(yùn)動(dòng)的手眼模型為：

抓線運(yùn)動(dòng)的中心透視投影關(guān)系模型為：

若設(shè)輸電線路上一點(diǎn)為目標(biāo)點(diǎn)，則u與v是目標(biāo)點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，s_x與s_y是X和Y方向上的采樣頻率；f是相機(jī)焦距，f_x＝f·s_x與f_y＝f·s_y為等效焦距，u₀與v₀是圖像物理坐標(biāo)系原點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，(x_c，y_c，z_c)是目標(biāo)點(diǎn)在攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)；

設(shè)輸電線上目標(biāo)點(diǎn)P，在基礎(chǔ)坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)分別為L(zhǎng)_P和C_P，根據(jù)建立的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型可以得到：

其中，為攝像機(jī)坐標(biāo)到基礎(chǔ)坐標(biāo)系的齊次變換矩陣；

結(jié)合聯(lián)立以上兩方程，并進(jìn)行求導(dǎo)計(jì)算，得到機(jī)器人旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)角θ₃和θ₄的導(dǎo)數(shù)與輸電線圖像特征變化的關(guān)系，即抓線運(yùn)動(dòng)的手眼模型：

其中，J為圖像雅克比矩陣，描述機(jī)器人旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)角與輸電線圖像特征變化的關(guān)系。

所述設(shè)計(jì)視覺伺服控制器包括以下步驟：

(1)對(duì)機(jī)器人采集的線路圖像進(jìn)行預(yù)處理，采用Ostu方法將預(yù)處理后的灰度圖像分割為二值圖像，然后進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，用以減弱背景的影響；

(2)提取圖像中的直線特征，利用sobel算子提取抓線圖像的邊緣，通過霍夫變換提取亮度最大的兩條直線，作為輸電線路的兩邊緣；

(3)計(jì)算圖像的特征偏差，建立偏差坐標(biāo)系，偏差坐標(biāo)系原點(diǎn)為驅(qū)動(dòng)輪中心點(diǎn)，x軸y軸分別為驅(qū)動(dòng)輪輪槽與軸線方向；根據(jù)偏差坐標(biāo)系原點(diǎn)與輸電線中軸線中心點(diǎn)計(jì)算位移偏差值，定義輸電線中心點(diǎn)偏離行走輪橫向中心線的像素 為λ_d；根據(jù)輸電線兩邊沿斜率的平均值計(jì)算姿態(tài)偏差值，定義輸電線相對(duì)行走輪橫向中心線偏轉(zhuǎn)的角度為θ_d，通過[λ_d θ_d]^T來定義圖像空間中特征的變化；

(4)設(shè)計(jì)基于圖像雅克比矩陣J的伺服控制器，定義圖像特征誤差為e＝f_d-f(t)＝[λ_d θ_d]^T，其中，f_d＝[λ₀ θ₀]^T為期望的位姿特征值，λ₀是驅(qū)動(dòng)輪處于最佳落線狀態(tài)時(shí)輸電線中心點(diǎn)偏離行走輪橫向中心線的像素?cái)?shù)，θ₀是驅(qū)動(dòng)輪處于最佳落線狀態(tài)時(shí)輸電線相對(duì)行走輪橫向中心線偏轉(zhuǎn)的角度，f(t)＝[λ(t) θ(t)]^T為視覺反饋的位姿特征值，設(shè)位姿控制變量為u(t)＝Δq，設(shè)計(jì)控制器u=KJ⁺e，其中K為正比例系數(shù)，J⁺為圖像雅克比矩陣的逆陣；定義圖像特征誤差的容差為[ε_d δ_d]^T，ε_d是安全落線時(shí)輸電線中心點(diǎn)偏離行走輪橫向中心線的最大容許像素?cái)?shù)，δ_d是安全落線狀態(tài)時(shí)輸電線相對(duì)行走輪橫向中心線偏轉(zhuǎn)的最大容許角度，利用控制器自主調(diào)節(jié)機(jī)器人行走輪與輸電線的相對(duì)位姿，使λ_d＜ε_d，θ_d＜δ_d，從而保證機(jī)器人驅(qū)動(dòng)輪處于線路上方適合落線位置，完成自主抓線動(dòng)作。

本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)及有益效果：

1.本發(fā)明提供的基于圖像的視覺伺服抓線控制方法，克服了現(xiàn)有采用人工控制機(jī)器人的缺點(diǎn)，提高了輸電線巡檢與維護(hù)機(jī)器人的自動(dòng)化程度。

2.本發(fā)明利用機(jī)器人自身攜帶的相機(jī)對(duì)線路進(jìn)行圖像采集，通過對(duì)采集的巡檢圖像進(jìn)行預(yù)處理、直線特征提取、特征偏差計(jì)算等步驟獲取位姿偏差，相比于其他傳感器，視覺傳感器獲取的信息具有數(shù)據(jù)直觀、抗干擾強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，采用本方法獲取的特征偏差穩(wěn)定可靠，有利于控制器的設(shè)計(jì)。

3.本發(fā)明已在輸電線機(jī)器人上進(jìn)行試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明，采用本發(fā)明的機(jī)器人系統(tǒng)可以快速穩(wěn)定的實(shí)現(xiàn)自主抓線，體現(xiàn)了設(shè)計(jì)的視覺伺服抓線控制器的準(zhǔn)確性與魯棒性。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的流程示意圖；

圖2是機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型；

圖3是機(jī)器人抓線運(yùn)動(dòng)原理圖；

圖4是機(jī)器人抓線手眼模型；

圖5是機(jī)器人伺服抓線控制閉環(huán)結(jié)構(gòu)；

圖6是圖像處理結(jié)果；

圖7是視覺抓線控制原理；

圖8是視覺伺服控制器框圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)說明。

本發(fā)明通過視覺傳感器采集線路圖像，通過圖像處理技術(shù)獲得特征偏差，并以此為基礎(chǔ)，結(jié)合機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型與抓線運(yùn)動(dòng)手眼模型，設(shè)計(jì)視覺伺服抓線控制器，實(shí)現(xiàn)輸電線路巡檢與維護(hù)機(jī)器人的自主抓線。該方法克服了現(xiàn)有采用人工控制機(jī)器人的缺點(diǎn)，提高了輸電線巡檢與維護(hù)機(jī)器人的自動(dòng)化程度，如圖1所示，具體流程如下：

(1)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)建模：

在機(jī)器人各關(guān)節(jié)處建立關(guān)節(jié)坐標(biāo)系，如圖2所示，獲取各關(guān)節(jié)處D-H參數(shù)；以機(jī)器人在線手臂作為基座，計(jì)算機(jī)器人脫線手臂的運(yùn)動(dòng)學(xué)方程，獲取脫線手臂的末端位姿。

(2)建立抓線運(yùn)動(dòng)的手眼模型：

(2.1)如圖3所示，根據(jù)機(jī)構(gòu)模型和傳感器信息，使待落線行走輪粗對(duì)準(zhǔn)輸電線.根據(jù)機(jī)器人越障位姿關(guān)系調(diào)整兩手臂的旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)，保證輸電線在待抓線手臂的攝像機(jī)視野內(nèi)。

(2.2)如圖4所示，根據(jù)機(jī)器人相機(jī)獲取的包含輸電線路與機(jī)器人手臂的圖像，建立抓線運(yùn)動(dòng)的中心透視投影關(guān)系模型為：

設(shè)輸電線上目標(biāo)點(diǎn)P，在基礎(chǔ)坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)分別為^Lp和^cp，根據(jù)建立的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型可以得到：

其中，為攝像機(jī)坐標(biāo)到基礎(chǔ)坐標(biāo)系的齊次變換矩陣；

結(jié)合聯(lián)立以上兩方程，并進(jìn)行求導(dǎo)計(jì)算，可以得到機(jī)器人旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)角θ₃和θ₄導(dǎo)數(shù)與輸電線圖像特征變化的關(guān)系，即抓線運(yùn)動(dòng)的手眼模型：

其中，J為圖像雅克比矩陣，描述了機(jī)器人旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)角與輸電線路圖像特征變化的關(guān)系。

(3)構(gòu)建伺服抓線控制器：根據(jù)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型與手眼關(guān)系模型，建立伺服抓線控制器框架，設(shè)計(jì)控制閉環(huán)結(jié)構(gòu)，如圖5所示，控制閉環(huán)采用雙層閉環(huán)構(gòu)架，由機(jī)器人伺服控制器控制巡檢機(jī)器人本體行程第一層閉環(huán)，通過視覺伺服控制器分析圖像自動(dòng)生成控制指令，并傳送給機(jī)器人伺服控制器，組成第二層閉環(huán)。

(4)設(shè)計(jì)視覺伺服控制器：

(4.1)如圖6所示，對(duì)機(jī)器人采集的線路圖像進(jìn)行一系列處理，獲取特征偏差及參考中心。預(yù)處理時(shí)，采用Ostu發(fā)明方法將預(yù)處理后的灰度圖像分割為二值圖像，然后進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，已減弱背景的影響。利用sobel算子獲取直線特征提取抓線圖像的邊緣，通過霍夫變換提取亮度最大的兩條直線，認(rèn)為是輸電線路的兩邊緣。計(jì)算圖像的特征偏差，根據(jù)參考中心點(diǎn)與輸電線中軸線中心點(diǎn)計(jì)算位移偏差值，根據(jù)輸電線兩邊沿斜率的平均值計(jì)算姿態(tài)偏差值。

(4.2)如圖7所示，建立偏差坐標(biāo)系，定義輸電線中心點(diǎn)偏離行走輪橫向中心線的像素為λ_d，輸電線相對(duì)行走輪橫向中心線偏轉(zhuǎn)的角度為θ_d，通過[λ_d θ_d]^T來定義圖像空間中特征的變化，定義其容差為[ε_d δ_d]^T.

(5)如圖8所示，設(shè)計(jì)基于圖像雅克比矩陣J的伺服控制器，定義圖像特征誤差為e＝f_d-f(t)＝[λ_d θ_d]^T，其中，f_d＝[λ₀ θ₀]^T為期望的位姿特征值， f(t)＝[λ(t) θ(t)]^T為視覺反饋的位姿特征值，設(shè)位姿控制變量為u(t)＝Δq，設(shè)計(jì)控制器u＝KJ⁺e，其中K為正比例系數(shù)，J⁺為圖像雅克比矩陣的逆陣。利用控制器自主調(diào)節(jié)機(jī)器人行走輪與輸電線的相對(duì)位姿，使λ_d＜ε_d，θ_d＜δ_d，保證機(jī)器人驅(qū)動(dòng)輪處于線路上方適合落線位置，進(jìn)而完成自主抓線動(dòng)作。