陈明豪，王 卓，孙亚楠，杨皓宇，刘晓阳
（河北科技大学机械工程学院，河北 石家庄 050018）
近年来，我国电力工业发展步伐不断加快，电网事业也不断发展。随着我国电网覆盖率的提升，供电可靠性的要求也越来越高。目前，配电带电作业需要高技能的人员和绝缘斗臂车等昂贵的操作设备；
在野外的水泥电杆检修方面，限制条件则更大，由于地形、气候等环境因素影响，电力工人通常需要依靠人力进行攀爬维修，这往往是一项充满挑战且艰巨的任务，这种高空作业同时也伴随着高危险系数、高强度和高难度。设计一款具备攀爬功能并能实现特定工作的机器人，不仅能够解放人力，而且能够保障工人人身安全，因此国内外众多学者对此开展研究。自20世纪以来，国内外研究人员已经开发出各种各样类型的爬杆机器人，将人类从高危险系数、高强度和高难度的高空作业中解放出来。
爬杆机器人除了实现最基本的爬杆能力，还需要有一些开展其他工作的附加能力，这是目前许多爬杆机器人所忽略的。为了完成不同的工作任务，有的机器人需要安装有实现一些特定功能的装置，例如添加一个特殊的抓手或小型机械臂，这对机器人的控制提出了更高要求。通过分析机器人爬行过程中最重要的两点要素——安全性和灵活性，本文提出一种仿树懒式的仿生爬杆机器人。该仿生爬杆机器人可以实现在水泥电杆、路灯杆等杆状物体上夹持爬升、下降，从而接近导线或者带电体，并能开展部分配电带电作业项目工作[1]。
1.1 仿生爬杆机器人基本性能需求
由于仿生爬杆机器人需要攀爬至较高的杆件上，进行清洗、检测、维护等高空作业，因此需要满足以下基本性能需求。
1）较强的机动性能。机动性能包括爬行方向、爬行速度、越障能力、避障能力等。除此之外，还需要具备一定程度的变直径杆件适应能力，这就需要仿生爬杆机器人具有一定的自锁能力。
2）安全性与可靠性。从作业环境来看，仿生爬杆机器人通常需要爬升在8～20 m甚至更高的杆件上，这就要求仿生爬杆机器人具有良好的安全性与可靠性，具有较强的自锁能力和发生意外的保护措施，避免造成控制失灵、部件掉落、高空坠落等意外。
3）智能化。现有的仿生爬杆机器人基本无法实现自主决策，对于一些突发情况无法做出即时反应，这就要求设计的仿生爬杆机器人向智能化发展，以人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术、先进制造技术、自动化技术为基石，提高其自我感知、自适应等能力，融入第五代移动通信技术（5G技术）等“智能+”元素，从而使之更好地为人类服务。
1.2 仿生爬杆机器人总体方案设计
为了使仿生爬杆机器人兼具良好的机械性能和安全性，需要为其选择合理的贴附方式和运动移动方式。目前，主流的机器人贴附方式有吸附式和夹持式这2种；
运动移动方式则有轮式、履带式、腿式和蠕动式这4类。将这些贴附方式和运动移动方式进行组合，可以得到多种风格的仿生爬杆机器人。通过网上查询，取得生活中的各类杆件尺寸数据，提出并讨论“仿生爬杆机器人如何自适应不同粗细杆件”这一关键问题，引出爬行变直径杆件问题的解决方法，最终采用拉弹簧式刚性抱爪的设计，通过对抱爪上的拉弹簧施加初始预紧力，完成对一定范围变直径杆件的自适应。
通过对各类爬杆机器人的利弊分析，学习应用于仿生爬杆机器人的新技术、新方法、新理论研究成果，通过观察不同的动物爬行杆件的运动步态、攀爬的流畅度和牢固程度，发现树懒的四臂就像4个钩子牢牢地抓住杆件，两两对角交替地爬行，动作连贯且攀爬稳固。受到树懒爬行的启发，通过模仿树懒的长臂并结合人类目前使用最多的爬杆工具——脚扣，设计出一种类似脚扣形装的夹持式爬行机械结构，这种机械结构不仅可以自适应实现自锁，而且在满足攀爬要求的同时，保证了安全性与可靠性。这种自适应调节夹持力的能力使其具有较好的攀爬运动灵活性，解决了变直径杆件问题。通过给仿生爬杆机器人设计的4个机械抱爪，使仿生爬杆机器人具有多足式的优点，且相比轮式和蠕动式具备更好的越障能力，解决了吸附式爬杆机器人的负载能力薄弱问题；
但多足式的仿生爬杆机器人运动速度较慢，对传动要求较高[2]。图1为仿生爬杆机器人的整体三维模拟图。
图1 仿生爬杆机器人的整体三维模拟图
1.3 传动装置设计
要让机器人像动物一样流畅地爬行，传动装置的设计是重中之重，传动装置需要将来自电机的输出扭矩通过齿轮、连杆等传递到仿生爬杆机器人的各个执行构件。图2为传动装置的三维模拟图。
图2 传动装置的三维模拟图
通过模仿树懒爬行动作，进行仿生爬杆机器人的运动步态设计（即树懒前后爪的联动的运动步态：先由前左爪和后右爪同时抓紧树干，前右爪和后左爪向上爬行；
再由前右爪和后左爪同时抓紧树干，前左爪和后右爪向上爬行）。根据该运动步态设计方案，采用切比雪夫连杆机构作为仿生爬杆机器人的主要传动构件，可以将电机的旋转运动转换为机械臂的直线运动和曲线运动的间歇往复运动，以实现仿生爬杆机器人的攀爬和越障[3]。图3为传动装置的运动步态。
图3 传动装置的运动步态
1.4 夹紧松开装置设计
运动过程中，电机驱动后经过减速器减速后输出合适扭矩，之后经过齿轮和连杆传动将动力传至脚扣。以向上爬升为例，对角的两对角脚扣为一组，各自受一个联动齿轮控制。第一组脚扣上升时，第二组脚扣依靠自身重力与连杆上的弹簧拉力，自适应调节夹紧力，在水泥电杆上形成自锁，以此固定自身；
第一组脚扣上升完毕后，继续重复以上运动过程，带动机器人持续向上爬升。图4为夹紧松开装置的三维模拟图。
图4 夹紧松开装置的三维模拟图
2.1 5G下的低延时传输与控制
在该仿生爬杆机器人的电气控制设计中，采用了5G技术作为数据传输和机械控制的载体，此技术具有传输速率较高、能够提供稳定和多个接入点链接、数据传输低延时等一系列特点，是当前无线技术实现人机物互联的网络性基础设施。以5G技术为代表的无线广播通信技术与工业经济发展深度融合，相互协作，为制造业等工业领域的数字化、网络化、智能化、全自动化、无人化发展提供了新的实现途径。
在本次设计项目中，设计人员选用树莓派4B+、广角无畸变摄像头、MH5000-82模组作为硬件以完成设备的传输与控制。广角无畸变摄像头进行视频流的采集，采集完成之后交由流媒体处理模块进行处理，对其进行下采样，使其能够在有限的性能内提高运算效率，同时降低码流，减少视频传输的速度要求；
MH5000-82模组为展锐UDX710平台，具备尺寸小、稳定性高等一系列特点，在5G SA模式下的最高下行速率为2 Gb/s，最高上行速率为1Gb/s，在多次测量中，其平均延时低于20 ms，满足本次设计项目的使用需求[4]。
2.2 基于深度学习的电网故障检测
随着我国生产力的不断提高和智能化的不断发展，电能已成为人们生产生活娱乐休闲中不可缺少的能源类型，已在大范围上取代石油、天然气等化石能源。一方面，我国的电网建设开始较晚，技术迭代较多；
另一方面，电网传输总长度位居全球前列，因此我国的电网自动化程度和智能化程度，随着地区和建设时间的不同而产生了一定的差异性。随着电网使用年限的逐渐增加，电网设备逐渐老化，陆续产生了各种不同的故障。在我国用电基数大、用电量大的大背景下，当供电系统发生错误时，能够方便快捷地完成错误判断、识别错误类型、自动上传错误报告，对稳定安全供电具有重要的意义。
基于深度学习的电网故障检测，其原理如下：通过各种传感器以及感应设备获取电流、电压、电阻、阻抗、温度等一系列物理信息，结合所采集到的图像数据信息，进行神经网络判断，根据其结果实现故障自动分析、报告提交等一系列功能。在各种传统方法与现代技术不断发展的背景下，AI与深度学习在电网故障检测领域获得了新的机会，其中神经网络卷积训练技术作为其中的典型代表，被各国学者深入研究。但在不断的研究和摸索中，发现其存在诸多方面的缺点：一是传统的神经网络需要大量的算力进行运算，对硬件的要求较高，从而对研究投入物力财力的要求较高；
二是模型训练时需要不断地手动调节各种参数，比如阈值、权重、拟合基数等；
三是模型训练所需的数据较多，需要大量的时间去采集、标注数据。这些缺点造成了神经网络模型的训练性价比较低、使用效果不理想等一系列问题，并且在当前的算力下，存在着系统辨认慢、有效比率低、实现过程复杂等一系列缺点。
在本次设计项目中，使用基于YoloV5算法的视觉识别神经网络，结合径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络完成对电网的故障检测，RBF神经网络[4]具有计算原理简单易于理解、所需算力低、结构模型易于构建、总体收敛快、识别较准确的优点，在基于YoloV5算法的视觉识别神经网络的初步识别下，可快速地完成电网识别。
本文总体介绍了仿生爬杆机器人结构的设计要点、运动原理、总体设计、传动装置结构方案。该仿生爬杆机器人从模块化设计理念出发，将不同功能进行模块化设计，降低了装置机构间的耦合性[5]。同时本文论述了一些关键装置机构的设计方案，介绍了爬杆机器人在爬行过程中采用对角夹紧和松开杆件的理念。与其他类型的爬杆机器人的优缺点进行了比较，采取切比雪夫连杆机构传动方式为设计原理，达到了实现模仿树懒攀爬、越障的设计要求。在本次设计项目中，设计人员还使用基于YoloV5算法的视觉识别神经网络结合RBF神经网络，完成对电网的故障检测，达到快速识别电网的要求。
本次设计项目只是一个基础的设计，在制作实物过程中存在许多不完善的地方，需要不断实践进行改进。研制出的仿生爬杆机器人大多应用于完成杆件清洗、维修等任务，但由于自重较大或者材料所限，只能携带较小的有效载荷，导致完成工作单一和无法适应一些恶劣环境，为了减少成本、提高效率，要求优化承载平台的设计，使其有更大的承载能力，为末端执行机的搭载提供基础[6]。同时需要添加更多控制内容，以提高其智能化程度，使其具有良好的人机交互能力，更好地为人类服务。
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