内容来源：论文驿站（lunwenyizhan）

作为当今电力系统的中枢，变电站发挥着连接发电厂和用电单位的纽带作用，常用于对电能进行调节、变换、传递以及分配。目前，变电站设备的运行状态检测以及故障巡检工作主要通过巡视员以目视等方式进行，但此方式作业强度大、设备信息判断滞后，易出现误操作。

相比之下，利用巡检机器人对变电站内电气设备的工作状态进行检测，可以较好地解决以上问题。采用在站内铺设磁条，依靠预设路线完成巡检工作的磁导航机器人在诸多变电站中投入使用。该方式原理简单，便于遥控且定位准确，但灵活性较差，无法满足巡检过程中实时更换路线和精准动态避障的需求。

为提升巡检效率，实现电网设备智能化巡检，本文主要对应用于变电站巡检机器人中的路径规划算法进行研究，主要研究内容如下：

（1）选择传统A*算法作为巡检机器人的基本全局路径规划算法，对其数学模型和寻优原理进行分析。针对其规划路径转折角度冗余、路径长度过长的缺陷，本文对群智能算法灰狼优化算法的仿生原理与寻优机制进行了分析，提出了一种非线性距离权重系数，并将传统A*算法的初始代价值，作为改进灰狼算法的初值，得到了一种改进型全局路径规划算法GMA*。通过对其数学原理和实际规划能力的对比仿真，验证了GMA*算法在缩短全局轨迹长度和减小冗余转角上的优越性能。

（2）分析了经典局部路径规划算法动态窗口法（DWA）的避障原理。针对其避障时出现运动死区的问题，建立了巡检机器人的运动学模型，并对障碍物类型进行了区分，进而提出了距离抑制向量的概念。以评价子函数的形式优化原有的评价函数，使得改进后的动态窗口法能够对不同类型的障碍物进行躲避。通过与传统DWA算法进行对比仿真发现，改进型DWA算法在实现动态避障的同时也能够避开运动死区。

（3）针对巡检机器人使用单一避障算法进行路径规划时缺乏全局最优性的问题，本文提出了全局路径速度中间点的概念。将全局路径规划中的路径中间点的速度信息引入局部路径规划算法中，定义基于全局信息的中间点评价子函数。通过修改评价函数，得到基于动态全局信息的混合型路径规划算法，并在三种不同障碍物环境下对算法的性能进行了仿真验证。仿真结果表明，改进后的混合型算法在完成动态避障的同时也可以兼顾所规划出路径的全局最优性。

（4）搭建了基于ROS操作系统的实验机器人平台。通过在真实环境中的实验测试，进一步验证了本文所提出的改进型算法在实际路径规划任务中的实用性。