关键词：巡检机器人;路径规划;设备巡检;栅格法;A*算法
摘 要：安全是钢铁企业稳定持续生产的前提条件,安全事故不仅给人们带来财产损失,危及生命,还会严重制约着企业的发展。设备巡检是确保钢铁企业能够持续生产的重要环节,及时发现设备的安全隐患,尽早预防事故的发生。传统的人工巡检并记录的作业方式,是基于巡检人员通过观察和日常工作经验对设备进行简单的定性判断,这就要求相当的工作经验和客观的评估标准。基于此引入巡检机器人在钢铁企业车间进行安全巡检是很有必要的,这样可以保证设备安全可靠的运行,减少人为事故发生的概率,也会提高巡检的安全性和高效性。路径规划是巡检机器人要完成自主巡检任务首要解决的问题。其中包括自身定位的建模,全局路径规划,局部路径规划。本文研究的主要内容如下:(1)概述巡检机器人的主要组成模块:本体模块,其包含驱动机构、车体底盘;控制检测模块,包括定位导航和设备检测模块;建立运动学模型,通过左右两轮速度控制机器人的运动。(2)将待检测设备进行分类,这样将携带的传感器对准待检测的点检部位,根据制定的点检标准逐一对点检内容进行检测,总结得出一般点检顺序。(3)具体介绍全局路径规划,主要包括环境建模和搜索算法两个部分。环境建模在全面掌握环境信息的基础上,采用栅格法将实际环境转换为地图信息。再结合巡检机器人在钢铁企业的实际环境,选用A*算法实现路径的规划。(4)介绍局部路径规划常用的搜索算法:人工势场法、遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法。(5)对A*算法的不足加以改进。运用欧几里得距离法求取启发函数h(n)值,同时采用双向搜索路径。最后使用MATLAB对蚁群算法、A*算法、改进A*算法进行仿真,对比三种仿真数据,结果表明,改进的A*算法具有运行时间短,路径拐点少的优势。
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