[发明专利]电力机车车顶检修智能机器人

权利要求书

1.电力机车车顶检修智能机器人，其特征在于：所述的电力机车车顶检修智能机器人采用以下步骤实现：

步骤1.受电弓检测方式及数学分析模型构建；

步骤2.建立机器人多模态感知下的融合控制规律；

步骤3.建立机器人约束操作动态环境的重构，实现实时避障；

步骤4.结合实时重构的动态环境，融合多传感信息，利用神经网络算法实现机器人运动路径的实时动态规划，提高机器人的自我学习能力，优化路径的平滑性与运动效率；

步骤5.对表面缺陷特征进行采集，对软件进行训练，使其具有自动判别能力；

步骤6.通过通过线扫相机在滑条侧面扫描从而计算出碳滑条厚度；

步骤7.对受电弓碳滑条及瓷瓶的定位。

2.根据权利要求1所述的电力机车车顶检修智能机器人，其特征在于：所述的步骤1.受电弓检测方式及数学分析模型构建，具体方式如下：3D扫描技术与逆向工程技术在此处发挥了关键作用，3D扫描技术可以直接在实物通过扫描得到其点云数据，进而利用逆向工作技术把得到的点云数据进行三维建模，并最终得到实物的三维模型，以用于机器人的离线编程及RobotStudio与VisualStusio的联合仿真；

把相关数据在模型构建时以参数化的形式表示，在仿真时通过给参数赋不同的值就模拟工件的不同状况。

3.根据权利要求1所述的电力机车车顶检修智能机器人，其特征在于：所述的步骤2.建立机器人多模态感知下的融合控制规律，具体方式如下：各种传感器均可以达到感知环境信息检测障碍物的作用，但是由于作用原理不同所以效果不尽相同，任何一种基于单传感器的障碍物检测定位方法都有优缺点，以视觉传感和测距传感，融合两类传感器的信息事项障碍物的检测定位。

4.根据权利要求1所述的电力机车车顶检修智能机器人，其特征在于：所述的步骤3建立机器人约束操作动态环境的重构，实现实时避障，具体方式如下：机器视觉与是用集合、学习技术和统计学的方法来处理视觉传感器获取的外接信息来模拟人类视觉系统的功能，障碍物检测的目的是为了机器人避障路径规划提供足够的障碍物信息，通过分析视觉信息，估计出障碍物与机器人相对位置关系，包括位置、与机器人的距离和宽度等信息；机器人控制策略整体上采用基于行为控制思想的机器人控制模块，最终实现避障。

5.根据权利要求1所述的电力机车车顶检修智能机器人，其特征在于：所述的步骤5对表面缺陷特征进行采集，对软件进行训练，使其具有自动判别能力；具体方式如下：针对受电弓滑板裂纹缺损等特点，对裂纹缺损图像进行去噪处理，并利用边缘提取算法截取碳滑板区域，然后采用算法对裂纹缺损及滑板上表面其他类似裂纹缺损的伪故障进行区分以识别滑板裂纹缺损，并对定位到的裂纹区域进行形态学处理，以确定裂纹长度宽度等。

6.根据权利要求1所述的电力机车车顶检修智能机器人，其特征在于：所述的步骤6通过线扫相机在滑条侧面扫描从而计算出碳滑条厚度，具体实施方式如下：其技术关键点在于相机距碳滑条的水平距离控制及在高度方向碳滑条在相机视野范围内的控制，通过对碳滑条Y方向以及Z轴方向的精准定位，将滑条的精准空间坐标位置发送给机器人，机器人控制线扫相机运行路径，以及控制其开启和关闭，对滑条进行拍照，检测系统再对所拍摄照片进行分析计算，从而得出滑条各个位置厚度值。

7.根据权利要求1所述的电力机车车顶检修智能机器人，其特征在于：所述的步骤7.对受电弓碳滑条及瓷瓶的定位，具体方式如下：所述的定位方式分为间接定位和直接定位；间接定位是通过定位滑条位置，以及滑条与瓷瓶相对位置，确定瓷瓶位置；直接定位是根据瓷瓶特征，通过视觉定位，对瓷瓶进行精准定位。