在当前电力系统运维工作中,变电站设备的巡检工作是一个重要且复杂的问题,涉及到确保电网的稳定运行以及工作人员的安全。针对变电站巡检机器人在站内安全行驶,本文提出了一种基于双目视觉的防坠落方法,旨在避免机器人在巡检过程中跌落带来的损害,提高巡检的安全性和效率。
双目视觉技术是机器视觉领域的重要分支,它模拟人类的双眼观察世界的方式,通过两个成像设备从稍微不同的角度捕捉环境信息,利用视差原理对物体进行三维定位和距离测量。双目视觉系统中的两个相机分别模拟人的左右眼,它们获取的两幅图像通过特定算法处理,可以计算出物体的空间位置和深度信息。
在此研究中,通过在变电站智能巡检机器人上安装双目摄像机,并使用双目相机拍摄巡检机器人的前方路面图像,实现对变电站设备进行巡检。通过左右相机得到的当前路面图像计算视差图像,获取当前道路距离双目相机的实际距离。通过与预设的距离阈值进行比较,可以确定前方是否为危险区域,从而避免发生坠落事故。
双目视觉测距技术基于双目相机获取的视差图像,计算视差图像中目标点的位置偏差,进而获得目标点的几何信息。视差指的是同一物体在两个相机拍摄的图像中相对位置的差异,而双目视觉的基线是指两个相机镜头中心或光学中心之间的距离。通过测距原理,可以确定具有像平面坐标点的三维空间点的实际位置坐标。
文章中提到的算法设计及其分析部分,双目相机的拍摄方向与水平面呈锐角,用于拍摄变电站巡检机器人的前方路面。得到的视差图像可以获取世界坐标系中空间的点到相机的距离,同时也可获得相对应的坐标。在判断时,如果统计到超限的点所占的比例大于一定阈值时,便认为前方是危险区域,需要进行报警停车,从而有效避免巡检机器人发生坠落。
此外,变电站作为电网的重要设施,保障其安全运转对整个电网的稳定性具有重要意义。传统的巡检工作由于任务繁重、数据实时上传困难等问题,已不能满足现代电网的运维需求。因此,利用人工智能技术发展起来的智能巡检机器人,可以在高危环境下代替人工巡检,既保证了巡检任务的高效完成,也保障了工作人员的安全。智能巡检机器人的应用,结合了可见光相机、红外相机、紫外设备等多种检测手段,对变电设备进行检测,应用范围逐渐扩大,显示出了良好的发展势头和应用效果。
尽管变电站巡检机器人技术已经取得一定的进展,但仍然面临一些挑战,如轨道偏离、轨道盖板凹陷等问题,这些都会增加机器人跌落的风险。本文提出的基于双目视觉的防坠落技术,能够有效识别危险区域,避免巡检机器人在巡检过程中发生坠落,减少损失并保障巡检工作的安全性。在未来的研究和实践中,防坠落技术仍需不断优化和升级,以适应不同环境下的巡检需求,进一步提高电力系统的运维效率和安全水平。