本文探讨了基于激光测距仪与里程计融合定位技术的变电站智能巡检机器人的研究，涉及了智能巡检机器人在变电站巡检工作中的定位技术，并对其可行性进行了研究。在变电站巡检机器人中，定位功能是实现机器人智能巡检的关键因素。机器人需要对巡检路径、定位和运动控制进行精确规划，其中定位问题尤为重要，它是机器人一系列巡检任务中的关键。传统的定位技术多有局限，例如单一传感器带来的定位误差和可靠性问题，而多传感器信息融合技术则能够解决这些问题，提高定位系统的稳定性和精确性。
在本研究中，多信息融合定位技术结合了里程计传感器和激光测距仪。里程计传感器通过测量转速来获得机器人运行的距离，计算出机器人的速度，进而获取机器人与障碍物或目标点之间的距离。激光测距仪则可以测量机器人与最近障碍物的最小距离。为了减少由于里程计器长时间使用带来的误差，提高激光测距数据的精确性，研究者对里程计器测得的数据进行了处理，并选择激光测距器获得的数据作为观测量。
为了实现智能巡检机器人的定位任务，研究者提出了采用卡尔曼滤波算法来完成定位工作。卡尔曼滤波算法是一种有效的线性动态系统状态估计方法，通过对系统状态进行迭代优化来提高定位精度。在研究中，智能巡检机器人在不同时刻的运动状态被预测，利用里程计器的测值得到的控制输入变量来实现对机器人位置的预测。通过建立相应的数学模型，考虑过程噪声的协方差矩阵，进一步修正预测位置的准确性。
研究中还介绍了一个具体的巡检行径流程，展示了智能巡检机器人从一个位置点出发，按照预定路径行进，经过测量点，执行巡检任务的整个过程。这一过程显示了机器人如何在变电站内灵活地移动，定位，并且执行任务。
本研究还得到了深圳市科技创新委员会技术攻关项目的支持，项目名称为“基于机器人技术的变电站设备自动化巡检系统关键技术研发”，项目编号为JSGG***。这表明该研究具有重要的技术进步意义，对提升变电站自动化巡检系统的功能和效率具有实际应用价值。
整体而言，本文对变电站智能巡检机器人的关键技术——多信息融合定位技术进行了深入研究，展示了利用激光测距仪和里程计传感器进行融合定位的原理和实际应用方法，对于提高智能巡检机器人的自主定位能力和巡检效率具有重要意义。此外，通过融合不同传感器信息，提高了定位的准确性和可靠性，为变电站巡检工作带来了技术上的革新。
