Метод построения маршрута движения наземного робототехнического комплекса для задач технической диагностики подстанционного оборудования

Авторы

  • Я. В. Бренчук Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина
  • С. А. Ерошенко Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина
  • И. В. Матвеев Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2026-2-90-99

Ключевые слова:

робототехнический комплекс, диагностика оборудования, маршрут обследования, точка базирования, 3D-модель, unity, открытое распределительное устройство

Аннотация

В работе рассматривается метод построения и верификации маршрутов движения наземных робототехнических комплексов, предназначенных для автоматизированной диагностики высоковольтного оборудования подстанций. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения безопасности и эффективности технического обслуживания в условиях высокого уровня износа энергетической инфраструктуры и роста требований к предиктивному контролю. Предлагаемая система маршрутизации интегрируется в 3D-модель подстанции и опирается на совокупность геометрических, алгоритмических и кинематических методов, обеспечивающих построение оптимальной траектории движения с гарантированным охватом диагностируемых объектов. Алгоритм включает последовательные этапы сегментации территории, дискретизации дорожного пространства, фильтрации точек базирования по эксплуатационным ограничениям, анализа зон видимости на основе методов трассировки лучей и ориентированных ограничивающих объемов, а также оптимизации последовательности обследования с учетом кинематических характеристик мобильной платформы. Управление движением реализовано посредством ПИД-регулирования, обеспечивающего устойчивое следование по траектории в условиях ограниченной маневренности и сложной пространственной структуры подстанции. Работоспособность метода подтверждена имитационным моделированием в среде Unity на 3D-модели подстанции 220 кВ. Проведенные испытания продемонстрировали полное покрытие целевых объектов и устойчивое движение по маршруту. Полученные результаты подтверждают применимость разработанного решения для задач автоматизации диагностики на энергетических объектах и его потенциал для интеграции в цифровые двойники подстанций.

Биографии авторов

Я. В. Бренчук, Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина

студент

С. А. Ерошенко, Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина

кандидат технических наук, доцент

И. В. Матвеев, Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина

аспирант

Библиографические ссылки

Москвин К. В. Расследование причин аварий в электроэнергетике: оценка необходимости изменения и концепция развития нормативного регулирования // Правовой энергетический форум. 2023. № 1. С. 77-88. DOI 10.18254/S231243500025223-3.

Хальясмаа А. И. Машинное обучение как инструмент повышения эффективности управления жизненным циклом высоковольтного электрооборудования // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2020. Т. 24, № 5 (154). С. 1093-1104. DOI http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2020-5-1093-1104.

Romanov A. M., Eroshenko S. A., Gyrichidi N. MAD Robot: Concept and Prototype Description of the Robot for Multi-Spectral Power Equipment Diagnostics. Part I, II // 2023 Belarusian-Ural-Siberian Smart Energy Conference (BUSSEC). P. 136-149.DOI10.1109/ BUSSEC59406.2023.10296467.

Хальясмаа А. И., Петрунько Н. Н. Альтернативный подход к диагностике внешней изоляции высоковольтного оборудования электрических станций и подстанций // Информатика и системы управления. 2024. № 4 (82). С. 72-82. DOI 10.22250/18142400_2024_82_4_72.

Lu S., Zhang Y., Su J. Mobile robot for power substation inspection: A survey. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica.2017. Vol. 4. P. 830-847.DOI:10.1109/JAS.2017.7510364.

Zhang T., Dai J. Electric power intelligent inspection robot: A review.Journal of Physics: Conference Series.2021. Vol. 1750. Article 012023.DOI 10.1088/1742-6596/1750/1/012023.

Dandurand P., Beaudry J., Hebert C., [et al]. All-weather autonomous inspection robot for electrical substations // 2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII). 2022. P. 303-308.DOI: 10.1109/SII52469.2022.9708835.

Zhao W., Cui A., Fang M. [et al]. State assessment of 110-220 kV intelligent substation based on multisensor fusion algorithm control and image vision //Frontiers in Energy Research.2023.Vol. 10. Article 1047359.DOI 10.3389/fenrg.2022.1047359.

Qin X., Wu G., Lei J. [et al]. A Novel Method of Autonomous Inspection for Transmission Line based on Cable Inspection Robot LiDAR Data // Sensors. 2018. Vol. 18. Article. 596.DOI 10.3390/s18020596.

Zheng J., Chen T., He J. [et al.] Review on Security Range Perception Methods and Path-Planning Techniques for Substation Mobile Robots // Energies. 2024. Vol. 17(16). Article. 4106.DOI 10.3390/en17164106.

Luo S., Zhang M., Zhuang Y. A survey of path planning of industrial robots based on rapidly exploring random trees // Frontiers in Neurorobotics. 2023. Vol. 17.DOI 10.3389/fnbot.2023.1268447.

Gyrichidi N., Romanov A. M., Trofimov O. V. [et al.] GNSS-based narrow narrow-angle UV camera targeting: case study of a low-cost mad robot // Sensors. 2024. 24 (11). Article 3494.DOI 10.3390/s24113494.

Unity Real-Time Development Platform. URL: https://unity.com (дата обращения 30.01.2026).

Abdulsaheb J., Kadhim, D. Classical and Heuristic Approaches for Mobile Robot Path Planning: A Survey // Robotics.2023. 12 (4).Article 93. DOI 10.3390/robotics12040093.

BiundiniI., Pinto M., Melo A. [et al]. A Framework for Coverage Path Planning Optimization Based on Point Cloud for Structural Inspection // Sensors.2021., 21 (2). Article 570. DOI 10.3390/s21020570.

Mansouri S., KanellakisC., Fresk E. [et al]. Cooperative coverage path planning for visual inspection // Control Engineering Practice. 2021. 74. 118-131. DOI 10.1016/j.conengprac.2018.03.002.

Williams A., Barrus J. An Efficient and Robust Ray-Box Intersection Algorithm // Journal of Graphics Tools. 2005. Vol. 10, No. 1.DOI:10.1145/1198555. 1198748.

NWH Vehicle Physics 2 Documentation. URL: https://nwhvehiclephysics.com (датаобращения30.01.2026).

Perlin K. An Image Synthesizer // SIGGRAPH.1985. P. 287-296.DOI 10.1145/325165. 325247.

Загрузки

Опубликован

03.07.2026

Как цитировать

Бренчук, Я. В., Ерошенко, С. А., & Матвеев, И. В. (2026). Метод построения маршрута движения наземного робототехнического комплекса для задач технической диагностики подстанционного оборудования. Интеллектуальные системы в производстве, 24(2), 90–99. https://doi.org/10.22213/2410-9304-2026-2-90-99

Выпуск

Раздел

Статьи