基于slam技术与位置融合的换流站主设备虚拟现实巡检方法

摘要

提出基于slam技术与位置融合的换流站主设备虚拟现实巡检方法，改善巡检路径规划效果。基于智能机器人的换流站主设备虚拟现实巡检框架，利用智能机器人携带的IMU采集其加速度、角速率数据，经模糊自适应PI算法补偿智能机器人的航向角误差后，获取其位姿估计结果；采用相机、激光雷达传感器采集换流站环境图像数据，并基于双目结构光的RGB-Dslam方法对其作处理，以获取相机位姿估计；采用扩展卡尔曼滤波实现智能机器人的融合定位，确定其各时刻位置点、方向角，将其同步到虚拟空间后，绘制出换流站环境地图，以启发式路径搜索方法确定最优巡检路径，依据最小化成本函数制定巡检避障策略，实现换流站主设备虚拟空间避障巡检轨迹规划。实验结果表明：该方法可完成机器人航向角误差补偿；规划出最优换流站主设备巡检路线，误差仅为厘米级。

关键词

slam技术 / 位置融合 / 换流站主设备 / 虚拟现实 / 模糊自适应PI / 扩展卡尔曼滤波