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作者：黄涛;王晨麟;刘阳;徐敦彬;曹翔;
单位：国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司;
摘要：变电站巡检机器人是一种专门用于变电站仪表记录、推拉闸刀、操作按钮等电力作业的机器人。现有巡检机器人存在标定调试工作难度大、对复杂环境和对象的适应性差以及工作过程中人工干预困难等问题。针对该问题，设计了基于深度学习的巡检机器人视觉引导自动趋近系统，减少了机器人前期部署和调试的工作量、提高遥操作效率。研究了面向电力元器件等小尺度目标的视觉识别和三维位姿估计方法。研究了利用深度学习算法对多种类、多尺寸的电柜元器件的自动识别方法。针对检测目标尺寸小、样本数量有限的问题，研究了基于数据裁剪混合的数据增强算法，提高了对小尺度目标的检测能力。研究了面向点云的目标三维位姿估计方法，为后续引导机械臂作业提供三维位姿坐标。针对电柜仪表反光造成的点云噪点较多的问题，研究了基于随机抽样一致性的三维目标位姿估计方法，通过平面拟合的方法实现了对目标的姿态法向量估计。变电站模拟场景的实验表明，文中设计的视觉引导系统能够快速稳定地识别出柜体上的各类元器件种类和位姿，位姿引导精度满足后续作业需求。
关键词：巡检机器人;;视觉引导;;自动趋近;;位姿识别
基金资助：国网江苏省电力有限公司科技项目资助(J2023020)
