输电线路除冰机器人行为控制研究

2012年03月16日11:06:28 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

王耀南，周原力，谭　磊，杨易
湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙

摘　　　要：介绍了输电线路除冰机器人的研究现状。针对其工作环境恶劣、不确定因素多的特点，提出了基于马尔可夫决策的行为控制器的设计方法。该方法首先定义了输电线除冰机器人的马尔可夫模型，然后给出了相应的较优方针搜索策略，还给控制器添加了概率调节机制，以达到执行效果反馈的目的。为解决机器人作业中的突发情况，在该方法中还引入了人工辅助和行为学习网络。给出了控制器判断机器人需要申请人工辅助的算法。在人工辅助过程中，通过行为学习网络，机器人可以学习人工辅助中操作员的动作，并利用现有行为完成更加复杂的新任务。实验表明该方法不但可以根据机器人的状态规划出较优动作，还可以在线更新控制策略，具有很强的灵活性和鲁棒性。

关　键　词：输电线路除冰机器人；行为控制；马尔可夫决策；行为学习网络；人工辅助

１　引　言
我国是输电线路覆冰较严重的国家之一。在极端天气下，人工除冰危险性高，且除冰效果有限。而采用机器人除冰具有效率高、人员无伤亡、可连续作业等优点，具有广泛的应用前景。当前输电线路除冰机器人的主要研发思路是在巡线机器人的基础上增加除冰模块［１］。但由于除冰机器人的工作环境十分恶劣，如果只是简单得使用巡线机器人控制器，那使其稳定工作就存在很大困难。尽管近年来各种智能控制方法的相继提出，将机器人智能控制理论朝实用化方向又推进了一步［２３］，但距完全实际应用依然存在一定的差距。文献［１］中的遥操作方法控制效率低，远程通信易受电网的强电磁干扰。文献［４］采用的自主行为控制方案，由于我国电网架线不规范，使得由施工手册建立起来的控制方案在实际应用中缺乏可操作性。针对上述问题，本文提出了一种基于马尔可夫决策过程和行为学习网络的行为控制器。该控制器结合了遥操作和自主行为控制的优点，不但提高了控制的可靠性，还降低了操作员的工作负担。

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