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      什么是巡检机器人 AI在巡逻机器人中的应用解析

      发布时间:2019-12-17浏览次数:1762字号:

      巡检机器人是以移动机器人作为载体,以可见光摄像机、红外热成像仪、其它检测仪器作为载荷系统,以机器视觉-电磁场-GPS-GIS的多场信息融合作为机器人自主移动与自主巡检的导航系统,以嵌入式计算机作为控制系统的软硬件开发平台。

      具有障碍物检测识别与定位、自主作业规划、自主越障、对输电线路及其线路走廊自主巡检、巡检图像和数据的机器人本体自动存储与远程无线传输、地面远程无线监控与遥控、电能在线实时补给、后台巡检作业管理与分析诊断等功能。

      在智能电网、智慧地下管廊、物联网高速发展的今天,传统的设备巡检模式已无法满足现代电网、地下管廊、化工厂等建设需求。目前传统的巡检方法主要是依靠人力手工纸质记录及少量环境监视器实现。

      由于变电站、地下管廊都具有巡检路程长、隧道封闭性强、通讯不便、有害气体存在、环境恶劣等问题,对巡检人员的人身安全会存在一定的威胁。另外每日固定时段的人工巡检模式也存在操作繁琐、人力资源浪费的情况。巡检机器人完美的解决了这些问题,并得到了广泛的运用。


      配图来源网络


      AI技术在智能巡检机器人的应用主要包括:
      自主移动、控制与驱动、定位导航以及传感器数据采集、图像处理、语音采集与处理、专家系统分析与决策、大数据分析等方面。换言之,AI在每一个领域的突破和发展,都会对智能巡检机器人核心功能、平台特性、数据运维管理、专家决策与预警等起到推动作用。

      1、环境智能监控:环境健康是设备安全运行的基础,在出现危机的条件下,传感器控制用于调节环境的风机、灭火器、报警器、排水装置等实现环境智能监控。环境智能监控需要AI在数据处理、模式识别、环境联动控制等方面起到重要作用。

      2、机器人即时定位与地图构建(SLAM):机器人即时定位与地图构建是机器人实现各类采集任务、运维操作的基础,而定位的精度、防跌落功能、导航避障功能都有赖于AI算法的先进程度和可靠性。

      3、机器人控制与决策:机器人在底层伺服驱动、路径规划、任务管理等方面均有前馈控制、神经网络控制等AI算法的应用,未来随着巡检机器人结构更加多样化、环境适应性提升以及任务多样化,对AI的依赖度将不断提升。

      4、机器人数据采集与处理:AI在视频、图像、语音等领域的不断发展,推动了巡检机器人在图像处理、设备音频采集与判断、传感器数据采集与处理等方面的能力逐步提升。各种深度学习算法的不断应用,将有效提升图像识别的适应性和准确性。

      5、大数据平台与专家系统:数据进入平台后,通过多维度的数据关联分析和数据挖掘等技术,结合专家系统等管理工具,进行辅助决策与判断,从而提升运维管理水平。

       

       
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