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具身智能在智能巡检机器人中的应用——以开关柜带电操作机器人为例

2025/2/22 2:24:38 来源:https://blog.csdn.net/Chaoweijiqiren/article/details/145678145  浏览:    关键词:具身智能在智能巡检机器人中的应用——以开关柜带电操作机器人为例

随着机器人技术和人工智能的迅速发展,具身智能在各行业的应用日益广泛,尤其是在电力行业中的智能巡检领域。传统的电力巡检和维护工作通常需要人工操作,存在着高温、高压、强电磁场等危险环境,且效率较低。开关柜带电操作机器人作为智能巡检机器人中的一种典型应用,能够在无需人工直接接触的情况下进行带电操作,从而提高了工作效率和安全性。

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具身智能的基本概念与关键技术

具身智能的定义

具身智能(Embodied Intelligence)是指机器或机器人通过其物理身体与环境交互的方式来感知、理解和适应环境的智能。与传统人工智能不同,具身智能不仅依赖于算法和计算能力,还需要机器人通过传感器感知环境,通过执行器与环境进行交互。它的核心是机器人通过直接与环境互动获得经验,并在此基础上做出智能决策。

具身智能的核心技术包括:

感知系统:包括视觉、听觉、触觉等多模态感知,机器人能够实时获取周围环境的信息。

运动控制与执行系统:机器人通过机械臂、移动平台等执行器完成任务动作。

决策与学习系统:通过机器学习算法,机器人能够不断优化决策过程,提高任务执行的精确度和适应性。

具身智能在智能巡检机器人中的应用

在智能巡检领域,具身智能使机器人不仅能够完成基本的巡检任务,还能在复杂、动态的环境中进行自主决策。例如,开关柜带电操作机器人通过具身智能技术,可以实时感知电力设备的状态,并根据不同的巡检结果做出相应的决策,如调节操作手臂角度、调整巡检路径等,从而完成带电操作任务。

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开关柜带电操作机器人:核心技术与优势

开关柜带电操作机器人的工作原理

开关柜带电操作机器人主要由感知系统、决策系统、执行系统和通信系统组成。其工作原理如下:

1. 感知系统:机器人通过视觉传感器、红外传感器、电流传感器等设备,实时获取开关柜内的工作状态信息。例如,视觉传感器能够帮助机器人识别开关柜的外部环境和设备状态,温度传感器则可检测设备是否过热,电流传感器则能监测电流的变化。

2.决策系统:机器人根据感知到的环境信息,通过内置的决策算法进行实时分析,生成最佳的操作方案。例如,在电流过载的情况下,机器人能够决定是否断开电源。

3. 执行系统:通过机械臂或其他执行器,机器人能够进行精确的带电操作。这些操作可能包括调整电气开关、检查设备状况等。

4. 通信系统:通过无线通信技术(如5G、Wi-Fi等),机器人能够将实时数据传输到远程监控中心,或接收操作指令进行调整。

 开关柜带电操作机器人的技术优势

1、基于5G信号辅助的室内定位;

2 、结合视觉、听觉、触觉等传感器的数据,基于服务器端的大模型,实现端到端的环境感知,自主导航,决策规划及操作控制。

3、利用异常检测及预测模型,机器人可监视和预测自身状态,及时发现潜在故障,进行预警。

应用场景:变电站高压开闭室、工业能源等高危复杂场景

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具身智能面临挑战

SLAM导航难点:

难点1:

在极端天气下,如雨雪,大雾等天气,激光雷达和相机的工作受限,无法准确定位。

难点2:

在环境变化的场景下,如设备升级改造,场地施工等情况下,原有的建图与目前的激光雷达和相机的感知结果不匹配,机器人导航定位就会丢失位置,无法导航。

难点3:

在光照变化在环境变化的场景下,如设备升级改造,场地施工等情况下,原有的建图与目前的激光雷达和相机的感知结果不匹配,机器人导航定位就会丢失位置,无法导航。比较剧烈的情况下,利用传统机器视觉无法提取的图像特征信息,从而降低了感知定位的精度。

超维机器人基于开发的视觉大模型,采用自研的图像匹配模块,有效提高了处理图像信息的鲁棒性。目前能有效保证机器人在白天和黑夜有灯光情况下的巡检任务的精度需求。

采用图优化神经网络(GNN)开发了3d点云的匹配方案,当场景变化时,在线更新地图。

具身智能技术在巡检及操作任务上的应用难点:

难点1:针对新客户的不熟悉的现场,需重新训练每一个模型,并重新部署,交付成本高。

难点2:老客户升级设备,或更换操作部件,仍需要重新训练每一个小模型,维护成本高。

难点3:巡检机器人摄像头更换或图像的分辨率改变,模型都存在识别率降低或不识别的风险,仍需重新训练每一个模型。

基于小模型的方案算力需求小,好部署,但鲁棒性差,维护成本高,适合在数据不足时的开发。

超维机器人得益于在工业和能源领域多年数据积累,在开源的通用检测大模型GLEE的基础上,公司二次开发了应用于工业和能源场景的图像处理大模型。

根据操作业务及机械臂自动手眼标定需求,我们独立设计了3d深度估计的decode模块,实现了模型对深度的估计。GLEE并未包含图像的匹配模块。我们根据模型所提取的图像特征输出,设计了独立GNN(Graph Neural Network)模块,同时考虑图像上关键点的特征和位置信息,实现了图像匹配功能。

以下为我们采用大模型后,各个任务指标的对比:

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总结

具身智能在智能巡检机器人中的应用,特别是在开关柜带电操作中的应用,具有重要的现实意义。它不仅提高了电力设备的巡检效率,也在很大程度上保障了操作人员的安全。随着技术的不断进步,具身智能将使智能巡检机器人更加智能化、多功能化,未来有望在更广泛的领域中发挥作用。

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