【摘 要】
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为提升变电站巡检路径规划的时间，缩短路径之间的规划误差，并进一步扩大实际的规划范围，结合双目视觉技术，构建智能变电站巡检路径规划方法。先进行巡检地图数据初始化预处理，在标定的范围之内，布设视觉交互规划节点，以此为基础，构建三维双目视觉巡检路径规划模型，并采用Hopfield避障视觉调控完成路径规划。最终的测试结果表明，对比于传统改进蚁群巡检路径规划测试组、传统无人机自主巡检路径规划测试组，本文设计
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为提升变电站巡检路径规划的时间，缩短路径之间的规划误差，并进一步扩大实际的规划范围，结合双目视觉技术，构建智能变电站巡检路径规划方法。先进行巡检地图数据初始化预处理，在标定的范围之内，布设视觉交互规划节点，以此为基础，构建三维双目视觉巡检路径规划模型，并采用Hopfield避障视觉调控完成路径规划。最终的测试结果表明，对比于传统改进蚁群巡检路径规划测试组、传统无人机自主巡检路径规划测试组，本文设计的双目视觉巡检路径规划测试组最终得出的巡检路径规划时间均为1.3s以内，表明其应用规划的效果更佳，规划的误差较小，具有实际的应用价值。
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巡检机器人在行驶时经常会与障碍物相撞，为避免出现此类错误，基于改进蚁群算法设计电力信息网络设备智能巡检机器人的路径规划方法。建立蚁群信息素初始化结构，获取目标区域的运动矩阵，设置智能巡检机器人的运动学约束条件，基于改进蚁群算法构造机器人路径规划估价函数。通过对计算巡检机器人的巡检完成度，设计智能巡检机器人路径规划算法。实验结果显示，该路径规划方法可以完整准确地规划无障碍物的路径以及有障碍物的路径，
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