摘要：

關鍵詞：火力發電廠；智能巡檢機器人；路徑規劃；多目標優化；動態避障

1　案例背景

本研究針對華東一座600MW火電廠的巡檢實踐開展。該廠鍋爐、汽輪機、除塵以及變電裝置分布在占地約12萬m2的多層結構區域里頭，空間窄小且熱輻射、粉塵濃度大，傳統人工巡檢存在工時長（平均每次巡檢耗時547秒）、風險高、安全防護難等情況。項目用一臺裝激光雷達（測距精度±20mm）、視覺相機、溫度和氣體傳感器的智能輪式機器人，任務涵蓋22個巡檢點，包含鍋爐溫度測點、汽輪機壓力點以及變壓器油溫點等，總里程規劃280米以上，且環境臨時障礙不少（施工隔離帶、吊裝軌道），路徑規劃要考慮最短路徑、能耗控制還有避障安全^[1]。基于此背景，本研究設計了多目標優化模塊，并已將其部署至廠區CAD模型仿真平臺，可為機器人提供實時、可行且高效的路徑規劃能力。

2　路徑規劃優化辦法設計與實現

2.1　優化目標函數設計

2.1.1　路徑最短化目標

路徑最短化目標是通過精準計算節點間距離，降低機器人巡檢時總行駛路程，進而提高巡檢效率。節點間距離采用歐氏距離公式，如式（1）所示：

其中，

D_ij：表示節點i和節點j之間的歐氏距離；

X_i、Y_i：分別是節點i在平面坐標系中的橫坐標和縱坐標；

X_j、Y_j：分別是節點j在平面坐標系中的橫坐標和縱坐標。

結合實際廠區CAD模型數據情況，機器人要覆蓋22個檢查點，路徑圖由大約190條邊組成。要保證路徑全局最優，先用Floyd-Warshall算法對圖里任意兩點間最短路徑做預計算，生成初始拓撲架構，這起始圖給后面路徑搜索打基礎，借助改良A算法做路徑生成，憑借啟發式函數加快搜索進程，提高路徑找尋的效率跟準確性^[2]。改進A算法中，啟發函數依照實際距離還有障礙物代價做調整，動態考量路徑成本。路徑優化過程中，維持開放列表跟閉合列表結構防止重復計算，采用優先隊列存儲節點，確保訪問次序的優先程度。

2.1.2　能耗最小化目標

能耗模型依靠離散路徑段能耗累加，并考慮動力系統負載跟工況變化。能耗公式為式（2）：

其中，P_i為功率，t_i為路徑短時間。

功率Pi因電機工作狀態受影響，電機型號是48V、2A直流驅動，空載功率P₀=96，負載系數λ=1.12能看出負載對功率有提升，坡度系數γ=1.18就顯示路徑坡度對能耗的加成，路徑段時間按路徑長度跟規劃速度算出。為了優化能耗，路徑規劃中給高坡度區域以及頻繁轉彎點加上權重因子W_i，借助提升路徑代價切實引導算法躲開高耗能路段。具體實現中，把對路徑段能耗的實時評估跟負載以及地形坡度數據相結合，借助權重調整把控路徑選擇的偏向性，確保規劃結果于能耗最小化與路徑合理性二者間實現平衡。這模型于路徑規劃里借調節權重參數，細化能耗細節，展現更真切的能耗變化規律。

2.1.3　避障及安全約束

避障策略依靠高精度激光雷達和RGB深度攝像頭獲取的環境信息構建動態柵格代價地圖Costmap(x),y)，分辨率是0.05米，精細展現環境障礙物分布，安全約束借設定最小安全距離D=0.4m保證機器人路徑跟障礙物間有安全間隔，任何離障礙點距離比這閾值低的節點，在路徑規劃階段就給剔除掉。系統用多線程并行架構，獨自處理傳感數據搜集跟路徑生成，減少計算瓶頸造成的響應延遲，常規響應用時控制在0.7秒以內，針對特定風險區域像爐前輻射區域，引進紅外測溫模組檢測環境氣溫，溫度超75℃就動態更新Costmap里相關區域成高代價區，借激光點云實時校準障礙物位置，強化路徑規劃安全保障^[3]。算法里融入局部路徑重新規劃機制，應對動態阻礙與環境變動，保證機器人于復雜環境里安全高效地行進。

2.2　約束條件建模

約束模型涵蓋位置邊界、速度上限、轉角限制以及通行區域合規性，速度約束用最大速度V_max=1.5m/s，確保機器人行進安全度，避免速度太快致使控制不穩。轉角約束界定最大轉角變化率?θ_max=90°/s，限制機器人動時急轉彎舉動，提高路徑平滑度以及機械結構使用時長。巡檢區域邊界借廠區CAD圖polygon_mask來界定，嚴格界定巡檢能到范圍，禁止區根據廠區結構布置跟施工隔離區域地理坐標生成，搭建沒法通行的區域。在路徑圖里構建連接矩陣C_ij，節點間連線穿越禁止區時賦值是0，排除不合規路徑^[4]。矩陣錄入路徑規劃算法，保證規劃路徑嚴守邊界與禁止區限制，實際鍋爐房在試運行當中，用這約束建模有效降違規連接比例到93%，路徑生成合規比例明顯提高，保證規劃方案的安全與實際能用性。

2.3　算法改進與實現流程

路徑規劃算法設計用兩階段優化架構，開始階段輸入環境地圖、22個巡檢地點及多層圖層架構，借助改進A算法迅速生成初始路徑，A算法里啟發式函數融合距離估算跟動態代價，提高路徑搜索效率^[5]。初始路徑編碼成遺傳算法染色體，后續用遺傳算法迭代優化。適應度函數定義為:

F=α?L+β?E+γ?Nob

其中，路徑長度L、能耗E及避障代價Nob權重分別設為0.4、0.4及0.2，保證多目標的綜合考量。

遺傳算子采用交叉概率p_c=0.7和變異概率p_m=0.05，保持種群多樣性和搜索探索能力。迭代100代過后選適應度最高的路徑當成最終方案，系統用優先隊列跟并行計算加速適應度計算，大幅減少算法運行時間，實驗里A*算法生成初始路徑花時長約6.4秒，遺傳算法獨自運行要19秒，把兩者結合后總共用時大概8.2秒，明顯提高計算效率^[6]。這算法于路徑質量和計算時間間達成平衡，契合實時巡檢需要。

2.4　環境信息融合及動態調整策略

環境信息采集借激光雷達跟視覺系統生成高精度點云及RGB圖像，借助SLAM構建5厘米分辨率的Grid地圖，動態調整依據D*Lite局部重規劃，觸發條件是距離障礙物不到0.6米，重規劃響應時間控制于100毫秒以內，確保規劃實時更新。LSTM神經網絡預測通道開閉狀態，狀態序列長度是10，預測準確比率為93.5%，汽輪機間試驗顯示，動態調整辦法維系路徑平穩，響應時間大概0.7秒，提高機器人面對動態環境時路徑適應能力與作業連續程度^[7]。

環境融合與動態調整機制達成路徑規劃高度智能化，多傳感器融合技術提高環境感知精準度，LSTM模型提供前瞻性動態信息，提升路徑規劃的預測本事與應變本事，高效重規劃算法使機器人可快速回應環境變動，躲開路徑堵塞與沖突。這機制明顯提高機器人自主巡檢安全性、效率以及連續性，展現路徑規劃系統對于復雜動態環境的出色適應能力。

2.5　系統架構及軟件實現細節

系統用ROS2和DDS通信架構，模塊化設計達成路徑規劃跟地圖處理、避障、調度模塊的解耦，機器人這邊運行著Ubuntu22.04系統，核心采取C++和Python混合開發，上位機搭建Python跟QtGUI界面，實時展現地圖、路徑、障礙物跟傳感器數據^[8]。地圖模塊整合OpenCV、PCL與SLAM技術，弄出2.5D混合環境模型，日志模塊詳細記錄路徑參數跟評估指標，利于往后調試與性能分析，系統設計兼顧即時性、穩定性和擴展性，契合工業巡檢繁雜需求^[9]。

系統架構充分考量工業應用復雜性，通信架構保證模塊間高效協作，開發語言搭配兼顧性能跟靈活性，界面直觀，支撐操作人員實時監測跟干涉，地圖處理融入多源數據，達成環境感知的高精準度和多層面度，日志機制給性能優化與問題排查提供數據支撐，提高系統長期運行可靠度與維護效率，確保機器人路徑規劃系統能持續發展與技術升級。

3優化效果分析

在對華東某600MW火電廠進行測試后，我們將三種方案進行對比，測試結果如表1所示。

表1測試結果

優化后路徑長度跟能耗不斷下降，響應時長縮短，機器人因規劃失誤而產生卡頓的情況由每30次出現3次降低為每30次1次，可靠程度提高67%，動態避障機制大幅提高對突發障礙的處理本領，響應時間小于1秒，預判機制減路徑回退次數。系統融合數據示例：機器人于鍋爐房溫度巡檢里，最高紀錄94.3度，和人工實測94.6度溫差0.3度，精度達一定程度；于汽輪機振動點巡檢里，采樣頻率50Hz，達成電氣間1Hz周期巡檢需求^[10]。

4結語

本文關聯華東600MW火電廠實際應用情形，給出融合路徑長短、能耗、安全躲避障礙以及環境預測的多目標路徑規劃優化系統，實驗結果表明，經優化后的路徑在長度、能耗及避障響應速度方面均得到顯著改善，系統實現了實時、可靠且具備動態巡檢能力。本研究為火力發電廠的智能化巡檢提供了有效支撐，后續工作將進一步結合深度強化學習，以提升路徑的環境適應能力。

作者簡介：

代　濤（1992-），男，河南信陽人，工程師，學士，現就職于中煤新集利辛發電有限公司，研究方向為自動化。

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摘自《自動化博覽》2025年11月刊