摘要：目前，現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)中帶電作業(yè)機(jī)器人有效規(guī)避各種障礙物的能力仍有很大提升空間。為彌補(bǔ)當(dāng)前不足，提出基于改進(jìn)的快速搜索隨機(jī)樹(shù)（rapidly-exploring random tree star，RRT*）算法的帶電作業(yè)機(jī)器人避障路徑規(guī)劃方法，利用自適應(yīng)步長(zhǎng)提高路徑規(guī)劃的效率，采用3 次準(zhǔn)均勻B 樣條曲線(xiàn)對(duì)規(guī)劃路徑進(jìn)行平滑。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用改進(jìn)的方法得到最優(yōu)路徑成本更低，路徑曲線(xiàn)更平滑。該方法的優(yōu)越性能與高效路徑規(guī)劃策略為復(fù)雜環(huán)境下的帶電作業(yè)機(jī)器人巡檢提供了更可靠的解決方案。

關(guān)鍵詞：RRT*；電力；帶電作業(yè)；機(jī)器人；路徑規(guī)劃

中圖分類(lèi)號(hào)：TM715；TP242 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0 引言

隨著機(jī)器人技術(shù)的迅速發(fā)展，帶電作業(yè)機(jī)器人在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，其應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大[1-2]。特別是在電力系統(tǒng)維護(hù)、高壓線(xiàn)巡檢等需要對(duì)帶電設(shè)備進(jìn)行操作的場(chǎng)景中，帶電作業(yè)機(jī)器人的作用日益凸顯。這些復(fù)雜的工作環(huán)境包括高壓電場(chǎng)、狹窄空間和具有形態(tài)各異障礙物的環(huán)境，給帶電作業(yè)機(jī)器人的操作帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。在這些復(fù)雜環(huán)境中，帶電作業(yè)機(jī)器人必須有效規(guī)避各種障礙物，以確保任務(wù)的順利完成和操作人員的安全。因此，路徑規(guī)劃成為帶電作業(yè)機(jī)器人技術(shù)中的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。有效的路徑規(guī)劃不僅可以提高帶電作業(yè)機(jī)器人的工作效率，還可以最大限度地降低意外事故發(fā)生的概率，保障操作人員和設(shè)備的安全。因此，如何在復(fù)雜的電力環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高效、安全的路徑規(guī)劃，成為當(dāng)前帶電作業(yè)機(jī)器人研究和應(yīng)用中的重要課題[3]。

傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法因受限于計(jì)算復(fù)雜度和搜索效率等問(wèn)題，在帶電作業(yè)機(jī)器人的實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出一定的局限性。這些方法往往需要耗費(fèi)大量的計(jì)算資源和時(shí)間，無(wú)法在實(shí)時(shí)性要求較高的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)快速路徑規(guī)劃。為了克服這些挑戰(zhàn)，改進(jìn)的快速搜索隨機(jī)樹(shù)（rapidly-exploring random tree star，RRT*）算法被廣泛應(yīng)用于路徑規(guī)劃領(lǐng)域。RRT* 算法通過(guò)在配置空間中隨機(jī)采樣，并使用啟發(fā)式搜索策略來(lái)快速探索潛在路徑，并利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想對(duì)路徑進(jìn)行優(yōu)化，從而獲得最優(yōu)路徑。與傳統(tǒng)方法相比，RRT* 算法具有更高的搜索效率和更好的路徑優(yōu)化能力，能夠在復(fù)雜環(huán)境中快速生成安全、有效的路徑規(guī)劃方案[4-6]。

本文旨在探討基于改進(jìn)的RRT* 算法在帶電作業(yè)機(jī)器人避障路徑規(guī)劃中的應(yīng)用，以解決傳統(tǒng)方法中存在的問(wèn)題。通過(guò)深入研究RRT* 算法的原理和優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)，結(jié)合帶電作業(yè)機(jī)器人的特殊需求和環(huán)境特性，探索如何有效地應(yīng)用改進(jìn)的RRT* 算法，提高機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的路徑規(guī)劃能力，從而為帶電作業(yè)機(jī)器人的安全運(yùn)行和高效作業(yè)提供技術(shù)支持和解決方案。

1 帶電作業(yè)機(jī)器人避障路徑規(guī)劃的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)

帶電作業(yè)機(jī)器人在電力系統(tǒng)維護(hù)、高壓線(xiàn)巡檢等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，然而，其避障路徑規(guī)劃正面臨一系列挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法往往難以適應(yīng)復(fù)雜多變的工作環(huán)境，這些方法可能會(huì)因?yàn)榄h(huán)境中存在的障礙物、不可預(yù)測(cè)的電力設(shè)備狀態(tài)變化或者工作區(qū)域的動(dòng)態(tài)性而導(dǎo)致規(guī)劃的路徑不可行或不安全。此外，帶電作業(yè)機(jī)器人需要在高壓電場(chǎng)中操作，這對(duì)其避障路徑規(guī)劃提出了更高的要求，以確保操作人員的安全[7]。

帶電作業(yè)機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，必須能夠有效地規(guī)避各種障礙物，以確保任務(wù)的順利完成和操作人員的安全，因此面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，電力設(shè)備周?chē)墓ぷ鳝h(huán)境通常復(fù)雜多變，存在各種障礙物，如電纜、絕緣子、設(shè)備結(jié)構(gòu)等。這些障礙物的位置、形狀和特性隨著時(shí)間和環(huán)境的變化而變化，給路徑規(guī)劃帶來(lái)了極大的不確定性；其次，帶電作業(yè)機(jī)器人需要在高壓電場(chǎng)中操作，須考慮電磁干擾、高壓電場(chǎng)等因素，以避免機(jī)器人受到損壞或者操作人員暴露于危險(xiǎn)環(huán)境；最后，路徑規(guī)劃算法需要具備足夠的實(shí)時(shí)性和高效性。機(jī)器人可能需要在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)時(shí)規(guī)劃避障路徑，因此，算法的計(jì)算速度和路徑優(yōu)化能力顯得尤為關(guān)鍵。同時(shí)，算法必須能夠在不同工作場(chǎng)景下靈活應(yīng)對(duì)，對(duì)障礙物采取適當(dāng)?shù)谋茏尣呗浴?/p>

2 RRT*算法原理

RRT* 算法是一種用于路徑規(guī)劃的先進(jìn)算法，具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。與傳統(tǒng)的RRT 算法相比，RRT*算法在探索樹(shù)的建立和路徑優(yōu)化方面更為高效和精確。通過(guò)引入動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想，RRT* 算法能夠不斷優(yōu)化已有路徑，使得機(jī)器人或其他移動(dòng)體能夠在復(fù)雜環(huán)境中更加靈活和智能地規(guī)劃路徑。該算法還能夠在規(guī)劃過(guò)程中綜合考慮路徑的安全性、最優(yōu)性和可行性，從而為機(jī)器人的移動(dòng)提供了更為可靠和有效的指導(dǎo)。由于其優(yōu)良的性能特點(diǎn)，RRT* 算法在自主導(dǎo)航、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，并成為當(dāng)前路徑規(guī)劃領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。

與RRT 算法相似，RRT* 算法從起始點(diǎn)開(kāi)始，通過(guò)隨機(jī)采樣和節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展的方式逐步構(gòu)建探索樹(shù)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表機(jī)器人在環(huán)境中的一個(gè)狀態(tài)，每條邊表示機(jī)器人從一個(gè)狀態(tài)到另一個(gè)狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)。在每次迭代中，首先，RRT* 算法通過(guò)隨機(jī)采樣在狀態(tài)空間中選擇目標(biāo)點(diǎn)，以保證樹(shù)的均勻探索。其次，RRT* 算法會(huì)在當(dāng)前樹(shù)中找到距離最近的節(jié)點(diǎn)，作為擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)，以確保在已有路徑信息的基礎(chǔ)上擴(kuò)展搜索。通過(guò)從擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)向目標(biāo)點(diǎn)方向運(yùn)動(dòng)，生成一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)。新節(jié)點(diǎn)的生成需經(jīng)過(guò)碰撞檢測(cè)，以確保路徑的可行性。與RRT 算法有所不同，RRT* 算法在新節(jié)點(diǎn)生成后，會(huì)考慮是否通過(guò)重新連接樹(shù)上的節(jié)點(diǎn)來(lái)優(yōu)化路徑。通過(guò)計(jì)算經(jīng)過(guò)新節(jié)點(diǎn)的代價(jià)，RRT* 算法可以在搜索過(guò)程中動(dòng)態(tài)地優(yōu)化樹(shù)的結(jié)構(gòu)，使得路徑更加優(yōu)化和有效。當(dāng)目標(biāo)點(diǎn)被添加到樹(shù)中，RRT* 算法停止搜索，得到一條優(yōu)化后的路徑，如圖1 所示。

3 RRT*算法的改進(jìn)策略

3.1 步長(zhǎng)自適應(yīng)

RRT* 算法采用了固定步長(zhǎng)的策略，固定步長(zhǎng)的選擇會(huì)影響路徑的質(zhì)量和搜索效率。較小的步長(zhǎng)有更加精細(xì)的路徑，但搜索過(guò)程更耗時(shí)；較大的步長(zhǎng)可以加快搜索速度，但可能導(dǎo)致路徑質(zhì)量下降。本文提出了一種自適應(yīng)步長(zhǎng)策略，默認(rèn)有碰撞物，旨在確定拓展樹(shù)生長(zhǎng)方向后，根據(jù)子節(jié)點(diǎn)A、父節(jié)點(diǎn)C、目標(biāo)點(diǎn)B與障礙物之間的關(guān)系自動(dòng)調(diào)整步長(zhǎng)。該策略的目標(biāo)是提高拓展樹(shù)的生長(zhǎng)速度，減少路徑規(guī)劃計(jì)算時(shí)間，同時(shí)保持路徑的精細(xì)度，如圖2 所示。其中，子節(jié)點(diǎn)A 代表了在搜索過(guò)程中隨機(jī)選擇的一個(gè)點(diǎn)，父節(jié)點(diǎn)C 是當(dāng)前節(jié)點(diǎn)A 的父節(jié)點(diǎn)，目標(biāo)點(diǎn)B 是路徑規(guī)劃的目標(biāo)，θ 為三角形內(nèi)角，即目標(biāo)B和子節(jié)點(diǎn)A之間的偏移量，當(dāng)角度大于90° 時(shí)，采用較小步長(zhǎng)；當(dāng)角度小于90° 時(shí)，采用較大步長(zhǎng)。

3.2 路徑優(yōu)化處理

貝塞爾曲線(xiàn)通常用于路徑優(yōu)化，但貝塞爾曲線(xiàn)階數(shù)或度數(shù)限制了其在表示一些復(fù)雜曲線(xiàn)時(shí)的靈活性。較低次數(shù)的貝塞爾曲線(xiàn)可能無(wú)法精確擬合某些復(fù)雜形狀，從而導(dǎo)致路徑不準(zhǔn)確。為解決這一問(wèn)題，本文采用了3 次B 樣條曲線(xiàn)進(jìn)行路徑優(yōu)化。相較于貝塞爾曲線(xiàn)，B 樣條曲線(xiàn)在連接相鄰控制點(diǎn)時(shí)具有更好的平滑性，能夠更準(zhǔn)確地?cái)M合各種形狀，從而降低路徑曲線(xiàn)的峰谷值，提高路徑的連續(xù)性和穩(wěn)定性。3 次B 樣條曲線(xiàn)優(yōu)化圖如圖3 所示。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性， 本文利用MATLAB 軟件分別在二維環(huán)境中對(duì)傳統(tǒng)的RRT* 算法和改進(jìn)的RRT* 算法進(jìn)行路徑規(guī)劃和仿真實(shí)驗(yàn)，每種算法進(jìn)行40 次實(shí)驗(yàn)。將改進(jìn)的RRT* 算法與傳統(tǒng)的RRT* 算法進(jìn)行比較分析可知，改進(jìn)的RRT*算法在最優(yōu)規(guī)劃路徑的隨機(jī)樹(shù)擴(kuò)展規(guī)模上比傳統(tǒng)的RRT* 算法更優(yōu)。具體來(lái)說(shuō)，改進(jìn)的RRT* 隨機(jī)樹(shù)的節(jié)點(diǎn)數(shù)較少，生成的路徑也更加平滑，這對(duì)于帶電作業(yè)機(jī)器人的實(shí)際應(yīng)用尤為重要，因?yàn)槁窂降钠交院桶踩阅軌虮Ｕ喜僮魅藛T和設(shè)備的安全。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的RRT* 算法能夠更好地滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用中的安全性和高效性要求。

5 結(jié)論

在電力系統(tǒng)維護(hù)、高壓線(xiàn)巡檢等領(lǐng)域，帶電作業(yè)機(jī)器人的避障路徑規(guī)劃是確保任務(wù)安全順利執(zhí)行的關(guān)鍵一環(huán)。本文提出一種基于改進(jìn)的RRT* 算法的帶電作業(yè)機(jī)器人避障路徑規(guī)劃方法，并且通過(guò)引入步長(zhǎng)自適應(yīng)和路徑優(yōu)化處理，對(duì)傳統(tǒng)的RRT* 算法進(jìn)行改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在二維環(huán)境下表現(xiàn)出良好的性能，相較于傳統(tǒng)的RRT* 算法，其能夠更加高效地規(guī)劃出平滑且安全的路徑，還能夠有效應(yīng)對(duì)帶電作業(yè)機(jī)器人避障路徑規(guī)劃中的挑戰(zhàn)。未來(lái)，將探索該算法在更復(fù)雜環(huán)境下的應(yīng)用，并持續(xù)優(yōu)化算法性能，以滿(mǎn)足不斷發(fā)展的實(shí)際需求。

參考文獻(xiàn)

[1] 吳波，閆紅雨，孫霄偉，等. 基于DWA 算法的配網(wǎng)作業(yè)機(jī)器人避障路徑規(guī)劃[J]. 機(jī)械與電子，2024，42（1）：53-57.

[2] 王昆林，徐海春，尚婭慧，等. 基于蛇形仿生技術(shù)的配網(wǎng)線(xiàn)路巡檢機(jī)器人研究與應(yīng)用[J]. 中國(guó)高新科技，2023（16）：25-27.

[3] 周阿芬. 配網(wǎng)帶電作業(yè)機(jī)器人的精細(xì)作業(yè)控制技術(shù)研究[D]. 合肥：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2023.

[4] 孫超，張偉軍. 一種改進(jìn)RRT 算法在機(jī)器人軌跡規(guī)劃中的應(yīng)用[J]. 機(jī)電一體化，2022，28（增刊2）：41-50.

[5] 王佳. 帶電作業(yè)機(jī)器人場(chǎng)景建模方法和避障路徑規(guī)劃算法研究[D]. 杭州：浙江理工大學(xué)，2023.

[6] 葛啟興，章偉，陳浩，等. 啟發(fā)式自適應(yīng)步長(zhǎng)優(yōu)化Informed-RRT* 算法[J/OL]. 無(wú)線(xiàn)電工程，2024：1-8[2024-07-24]. http：//kns.cnki.net/kcms/detail/13.1097.TN.20240202.1659.010.html.

[7] 鞏浩，譚向全，李佳欣，等. 基于改進(jìn)RRT 算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[J]. 組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)，2024（1）：19-24.