[发明专利]电力巡检机器人的控制方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种电力巡检机器人的控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取表征位于电缆上的电力巡检机器人姿态的第一状态参数；

将所述第一状态参数输入到预先构建的广义二型模糊逻辑控制器中，以输出扭矩来控制所述机器人的执行器的杆，以使所述机器人在所述电缆上处于平衡状态；

在将所述第一状态参数输入到预先构建的广义二型模糊逻辑控制器中之前，所述方法还包括：利用模糊粒子群算法优化所述广义二型模糊逻辑控制器中的隶属函数的全部参数的参数值；

其中，所述利用模糊粒子群算法优化所述广义二型模糊逻辑控制器中的隶属函数的全部参数的参数值的步骤，包括：

基于第i个粒子在第t次迭代后的位置X_i(t)，以及所述广义二型模糊逻辑控制器，输出第一扭矩来控制所述机器人的执行器的杆，得到与第i个粒子在第t次迭代后的位置X_i(t)对应的表征所述机器人当前姿态的状态参数θ_1it；

基于所述第i个粒子在第t次迭代后的位置的状态参数θ_1it和预先确定的适应值准则，确定出第i个粒子在第t次迭代后的位置的适应值fit(X_i(t)；

确定t次迭代后的最小适应值是否小于预设阈值；

在确定所述t次迭代后的最小适应值小于所述预设阈值时，利用t次迭代的后适应值最小的粒子的位置更新所述广义二型模糊逻辑控制器中的隶属函数的全部参数的参数值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取表征位于电缆上的电力巡检机器人姿态的第一状态参数，包括：

获取表征位于电缆上的电力巡检机器人姿态的初始状态参数；

利用信息融合准则对所述初始状态参数进行降维处理，得到所述第一状态参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定t次迭代后的最小适应值是否小于预设阈值之后，所述方法还包括：

在确定所述t次迭代后的最小适应值大于等于所述预设阈值时，确定所有粒子在第t次迭代后的适应值最小的全局最优粒子的位置Gbest(t)；

基于第t次迭代次数、所述第t次迭代中的全局最优粒子的适应值Pbest_i(t)以及预先确定的一型隶属函数，确定出第t+1次迭代的惯性权重w(t+1)；

确定第i个粒子在t次迭代中的所有位置中适应值最小的位置为第i个粒子在第t次迭代的当前最优位置Pbest_i(t)；

基于所述第i个粒子在第t次迭代后的当前最优位置Pbest_i(t)、所述第i个粒子在第t次迭代后的位置X_i(t)、所述第t次迭代后的全局最优粒子的位置Gbest(t)、第i个粒子在第t次迭代的粒子更新速度V_i(t)、所述第t+1次迭代的惯性权重w(t+1)，以及预设的粒子更新准则，确定出第i个粒子在第t+1次迭代中的粒子更新速度V_i(t+1)；

基于所述第t+1次迭代中的粒子更新速度V_i(t+1)和所述第i个粒子在第t次迭代后的位置X_i(t)，确定第i个粒子在第t+1次迭代后的位置X_i(t+1)；

在确定当前迭代次数满足预设迭代次数时，利用t+1次迭代后的适应值最小的粒子的位置更新所述广义二型模糊逻辑控制器中的隶属函数的全部参数的参数值。