0 引言

随着电力系统向高电压、大容量、复杂拓扑方向发展，传统人工巡检模式面临效率低、安全性差、覆盖不全面等问题，已难以满足现代化电力运维需求。电力巡检机器人作为智能运维的核心装备，其路径规划的合理性与自主作业的可靠性直接决定巡检质量与效率。当前，巡检机器人面临复杂环境建模难、动态障碍物避障滞后、自主作业精度不足等技术瓶颈。本文立足电力巡检场景的特殊性，深入研究路径规划基础理论与环境建模方法，系统设计高效路径规划算法与自主作业控制策略，旨在提升机器人在复杂电力场景下的自主巡检能力，为电力系统安全稳定运行提供技术支撑，推动电力运维向智能化、无人化转型。

1 电力巡检机器人路径规划的基础理论与环境建模

1.1 电力巡检场景的环境特征与约束分析

电力巡检场景环境复杂多样，主要涵盖输电线路、变电站、配电房等典型场景。输电线路场景设备密集，受地形与气象影响大，存在强电磁干扰、极端温湿度及风雨冰雪等恶劣条件；变电站场景设备布局紧凑，电缆沟道密集，带电与非带电区域交错，对机器人运动灵活性和安全性要求严苛。巡检过程需满足多重约束，包括机器人自身运动约束、作业安全约束及任务约束，全面分析这些特征与约束，可为后续环境建模、路径规划及作业控制提供精准依据。 

1.2 巡检环境的地图构建与障碍物建模方法

巡检环境的地图构建是实现机器人自主导航与路径规划的基础，需根据不同巡检场景选择适配的建模方法。针对结构化程度较高的变电站场景，采用栅格地图法或特征地图法，通过激光雷达、视觉传感器等采集环境信息，提取设备轮廓、墙壁、通道等特征，构建高精度二维或三维地图；针对非结构化的输电线路场景，结合GPS、惯性测量单元及视觉SLAM技术，实现导线、杆塔等关键目标的定位与地图构建。障碍物建模需区分静态障碍物与动态障碍物，静态障碍物如设备本体、建筑物、树木等，采用几何建模或概率建模方法描述其形状与位置；动态障碍物如鸟类、飘落物、临时施工设备等，基于传感器实时数据构建动态边界框或运动轨迹预测模型，确保障碍物信息的准确性与时效性，为路径规划提供可靠的环境模型支撑^[1]。

1.3 路径规划的目标函数与约束条件构建

路径规划的目标函数需兼顾巡检效率、作业安全与能源消耗等多方面需求，构建多目标优化体系。效率目标以巡检路径总长度最短、完成任务时间最少为核心，同时考虑关键设备的巡检优先级权重；安全目标通过路径与障碍物的最小安全距离、路径平滑度等指标体现，避免机器人与设备发生碰撞或陷入危险区域；能源目标则旨在降低机器人电机驱动、传感器工作及通信过程中的能耗，延长续航时间。约束条件构建需涵盖运动约束、安全约束与任务约束，运动约束包括机器人最大速度、加速度、转弯角度限制等；安全约束明确不同电压等级下与带电设备的安全距离标准，以及避障过程中的动态安全阈值；任务约束规定巡检覆盖率、重点设备检测次数、路径节点停留时间等要求。通过建立科学的目标函数与约束条件，为路径规划算法提供清晰的优化方向与边界限制^[2]。

2 电力巡检机器人路径规划算法与自主作业控制

2.1 基于改进智能算法的全局路径规划方法

基于改进智能算法的全局路径规划方法，核心是在已知巡检环境地图中，为机器人规划一条从起点到终点的最优路径。该方法以路径长度最短、能耗最低、避障安全性最高为核心目标，通过改进传统粒子群算法、遗传算法或A*算法，引入动态权重调整机制、局部最优解跳出策略及多目标融合优化，提升算法的收敛速度与全局搜索能力。同时，结合电力巡检场景的拓扑特征，如杆塔分布、线路走向、安全距离要求等，对算法适应度函数进行针对性设计，确保规划路径满足机器人运动约束与电力安全规范。通过仿真与实验验证，该方法能够在复杂巡检环境中快速生成平滑、可行的全局最优路径，为机器人自主巡检提供基础路径支撑。

2.2 考虑动态环境的局部路径重规划策略

考虑动态环境的局部路径重规划策略，旨在应对巡检过程中突发障碍物、环境变化等动态干扰，保障机器人作业连续性与安全性。该策略基于激光雷达、视觉传感器等实时感知数据，通过环境动态更新模块快速识别新增障碍物与环境变化，触发局部路径重规划机制。采用动态窗口法、人工势场法或模型预测控制等局部规划算法，结合机器人当前位置、姿态及运动能力，在全局路径框架下实时调整局部路径，实现动态避障与路径平滑过渡。同时，引入路径评价机制，对重规划路径的安全性、可行性与效率进行实时评估，确保调整后的路径满足巡检任务要求。该策略有效提升了机器人在动态不确定环境中的适应能力与作业可靠性^[3]。

2.3 自主作业中的定位、导航与任务执行控制

自主作业中的定位、导航与任务执行控制，是实现机器人全流程自主巡检的核心技术。定位模块融合GPS、惯性测量单元、视觉SLAM及杆塔特征匹配等多源定位信息，通过卡尔曼滤波、粒子滤波等数据融合算法，实现高精度定位，确保机器人在复杂场景下的位置感知准确性。导航模块基于全局路径与局部重规划结果，结合机器人运动学模型，采用模型预测控制、自适应滑模控制等先进控制算法，实现速度与姿态的精准控制，保障机器人沿规划路径稳定行驶。任务执行控制模块根据巡检任务需求，统筹协调云台转动、图像采集、缺陷识别等作业动作，通过任务优先级调度与动作时序优化，实现巡检任务的高效、有序执行，全面提升电力巡检机器人的自主作业能力。

3 结语

本文围绕电力巡检机器人路径规划与自主作业技术展开系统研究，明确了电力巡检场景的环境特征与约束条件，建立了适配不同场景的环境地图与障碍物建模方法，构建了兼顾效率、安全与能耗的路径规划目标函数与约束体系。通过设计基于改进智能算法的全局路径规划方法、考虑动态环境的局部重规划策略，以及融合多源定位与先进控制的自主作业系统，形成了一套完整的技术解决方案。研究成果有效提升了机器人在复杂电力场景下的路径规划合理性与自主作业可靠性，为电力运维智能化、无人化发展提供了理论支撑与技术参考。未来可进一步结合数字孪生、AI大模型等技术，深化动态环境自适应能力与作业智能化水平。

参考文献

[1]郭恒.5G技术在巡检机器人地图路径规划中的应用[J].中国新技术新产品,2025(9):7-9.

[2]孙志强,唐森洋,罗兴发,董继伟,许宁.农业巡检机器人路径规划研究应用现状[J].农业装备与车辆工程,2025,63(1):18-24.

[3]毛建旭,贺振宇,王耀南,张辉,钟杭,易俊飞,陶梓铭,陈诺天.电力巡检机器人路径规划技术及应用综述[J].控制与决策,2023,38(11):3009-3024.