摘要：

关键词：火力发电厂；智能巡检机器人；路径规划；多目标优化；动态避障

1　案例背景

本研究针对华东一座600MW火电厂的巡检实践开展。该厂锅炉、汽轮机、除尘以及变电装置分布在占地约12万m²的多层结构区域里头，空间窄小且热辐射、粉尘浓度大，传统人工巡检存在工时长（平均每次巡检耗时547秒）、风险高、安全防护难等情况。项目用一台装激光雷达（测距精度±20mm）、视觉相机、温度和气体传感器的智能轮式机器人，任务涵盖22个巡检点，包含锅炉温度测点、汽轮机压力点以及变压器油温点等，总里程规划280米以上，且环境临时障碍不少（施工隔离带、吊装轨道），路径规划要考虑最短路径、能耗控制还有避障安全^[1]。基于此背景，本研究设计了多目标优化模块，并已将其部署至厂区CAD模型仿真平台，可为机器人提供实时、可行且高效的路径规划能力。

2　路径规划优化办法设计与实现

2.1　优化目标函数设计

2.1.1　路径最短化目标

路径最短化目标是通过精准计算节点间距离，降低机器人巡检时总行驶路程，进而提高巡检效率。节点间距离采用欧氏距离公式，如式（1）所示：

其中，

D_ij：表示节点i和节点j之间的欧氏距离；

X_i、Y_i：分别是节点i在平面坐标系中的横坐标和纵坐标；

X_j、Y_j：分别是节点j在平面坐标系中的横坐标和纵坐标。

结合实际厂区CAD模型数据情况，机器人要覆盖22个检查点，路径图由大约190条边组成。要保证路径全局最优，先用Floyd-Warshall算法对图里任意两点间最短路径做预计算，生成初始拓扑架构，这起始图给后面路径搜索打基础，借助改良A算法做路径生成，凭借启发式函数加快搜索进程，提高路径找寻的效率跟准确性^[2]。改进A算法中，启发函数依照实际距离还有障碍物代价做调整，动态考量路径成本。路径优化过程中，维持开放列表跟闭合列表结构防止重复计算，采用优先队列存储节点，确保访问次序的优先程度。

2.1.2　能耗最小化目标

能耗模型依靠离散路径段能耗累加，并考虑动力系统负载跟工况变化。能耗公式为式（2）：

其中，P_i为功率，t_i为路径短时间。

功率Pi因电机工作状态受影响，电机型号是48V、2A直流驱动，空载功率P₀=96，负载系数λ=1.12能看出负载对功率有提升，坡度系数γ=1.18就显示路径坡度对能耗的加成，路径段时间按路径长度跟规划速度算出。为了优化能耗，路径规划中给高坡度区域以及频繁转弯点加上权重因子W_i，借助提升路径代价切实引导算法躲开高耗能路段。具体实现中，把对路径段能耗的实时评估跟负载以及地形坡度数据相结合，借助权重调整把控路径选择的偏向性，确保规划结果于能耗最小化与路径合理性二者间实现平衡。这模型于路径规划里借调节权重参数，细化能耗细节，展现更真切的能耗变化规律。

2.1.3　避障及安全约束

避障策略依靠高精度激光雷达和RGB深度摄像头获取的环境信息构建动态栅格代价地图Costmap(x),y)，分辨率是0.05米，精细展现环境障碍物分布，安全约束借设定最小安全距离D=0.4m保证机器人路径跟障碍物间有安全间隔，任何离障碍点距离比这阈值低的节点，在路径规划阶段就给剔除掉。系统用多线程并行架构，独自处理传感数据搜集跟路径生成，减少计算瓶颈造成的响应延迟，常规响应用时控制在0.7秒以内，针对特定风险区域像炉前辐射区域，引进红外测温模组检测环境气温，温度超75℃就动态更新Costmap里相关区域成高代价区，借激光点云实时校准障碍物位置，强化路径规划安全保障^[3]。算法里融入局部路径重新规划机制，应对动态阻碍与环境变动，保证机器人于复杂环境里安全高效地行进。

2.2　约束条件建模

约束模型涵盖位置边界、速度上限、转角限制以及通行区域合规性，速度约束用最大速度V_max=1.5m/s，确保机器人行进安全度，避免速度太快致使控制不稳。转角约束界定最大转角变化率∆θ_max=90°/s，限制机器人动时急转弯举动，提高路径平滑度以及机械结构使用时长。巡检区域边界借厂区CAD图polygon_mask来界定，严格界定巡检能到范围，禁止区根据厂区结构布置跟施工隔离区域地理坐标生成，搭建没法通行的区域。在路径图里构建连接矩阵C_ij，节点间连线穿越禁止区时赋值是0，排除不合规路径^[4]。矩阵录入路径规划算法，保证规划路径严守边界与禁止区限制，实际锅炉房在试运行当中，用这约束建模有效降违规连接比例到93%，路径生成合规比例明显提高，保证规划方案的安全与实际能用性。

2.3　算法改进与实现流程

路径规划算法设计用两阶段优化架构，开始阶段输入环境地图、22个巡检地点及多层图层架构，借助改进A算法迅速生成初始路径，A算法里启发式函数融合距离估算跟动态代价，提高路径搜索效率^[5]。初始路径编码成遗传算法染色体，后续用遗传算法迭代优化。适应度函数定义为:

F=α∙L+β∙E+γ∙Nob

其中，路径长度L、能耗E及避障代价Nob权重分别设为0.4、0.4及0.2，保证多目标的综合考量。

遗传算子采用交叉概率p_c=0.7和变异概率p_m=0.05，保持种群多样性和搜索探索能力。迭代100代过后选适应度最高的路径当成最终方案，系统用优先队列跟并行计算加速适应度计算，大幅减少算法运行时间，实验里A*算法生成初始路径花时长约6.4秒，遗传算法独自运行要19秒，把两者结合后总共用时大概8.2秒，明显提高计算效率^[6]。这算法于路径质量和计算时间间达成平衡，契合实时巡检需要。

2.4　环境信息融合及动态调整策略

环境信息采集借激光雷达跟视觉系统生成高精度点云及RGB图像，借助SLAM构建5厘米分辨率的Grid地图，动态调整依据D*Lite局部重规划，触发条件是距离障碍物不到0.6米，重规划响应时间控制于100毫秒以内，确保规划实时更新。LSTM神经网络预测通道开闭状态，状态序列长度是10，预测准确比率为93.5%，汽轮机间试验显示，动态调整办法维系路径平稳，响应时间大概0.7秒，提高机器人面对动态环境时路径适应能力与作业连续程度^[7]。

环境融合与动态调整机制达成路径规划高度智能化，多传感器融合技术提高环境感知精准度，LSTM模型提供前瞻性动态信息，提升路径规划的预测本事与应变本事，高效重规划算法使机器人可快速回应环境变动，躲开路径堵塞与冲突。这机制明显提高机器人自主巡检安全性、效率以及连续性，展现路径规划系统对于复杂动态环境的出色适应能力。

2.5　系统架构及软件实现细节

系统用ROS2和DDS通信架构，模块化设计达成路径规划跟地图处理、避障、调度模块的解耦，机器人这边运行着Ubuntu22.04系统，核心采取C++和Python混合开发，上位机搭建Python跟QtGUI界面，实时展现地图、路径、障碍物跟传感器数据^[8]。地图模块整合OpenCV、PCL与SLAM技术，弄出2.5D混合环境模型，日志模块详细记录路径参数跟评估指标，利于往后调试与性能分析，系统设计兼顾即时性、稳定性和扩展性，契合工业巡检繁杂需求^[9]。

系统架构充分考量工业应用复杂性，通信架构保证模块间高效协作，开发语言搭配兼顾性能跟灵活性，界面直观，支撑操作人员实时监测跟干涉，地图处理融入多源数据，达成环境感知的高精准度和多层面度，日志机制给性能优化与问题排查提供数据支撑，提高系统长期运行可靠度与维护效率，确保机器人路径规划系统能持续发展与技术升级。

3优化效果分析

在对华东某600MW火电厂进行测试后，我们将三种方案进行对比，测试结果如表1所示。

表1测试结果

优化后路径长度跟能耗不断下降，响应时长缩短，机器人因规划失误而产生卡顿的情况由每30次出现3次降低为每30次1次，可靠程度提高67%，动态避障机制大幅提高对突发障碍的处理本领，响应时间小于1秒，预判机制减路径回退次数。系统融合数据示例：机器人于锅炉房温度巡检里，最高纪录94.3度，和人工实测94.6度温差0.3度，精度达一定程度；于汽轮机振动点巡检里，采样频率50Hz，达成电气间1Hz周期巡检需求^[10]。

4结语

本文关联华东600MW火电厂实际应用情形，给出融合路径长短、能耗、安全躲避障碍以及环境预测的多目标路径规划优化系统，实验结果表明，经优化后的路径在长度、能耗及避障响应速度方面均得到显著改善，系统实现了实时、可靠且具备动态巡检能力。本研究为火力发电厂的智能化巡检提供了有效支撑，后续工作将进一步结合深度强化学习，以提升路径的环境适应能力。

作者简介：

代　涛（1992-），男，河南信阳人，工程师，学士，现就职于中煤新集利辛发电有限公司，研究方向为自动化。

参考文献：

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摘自《自动化博览》2025年11月刊