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龙图腾网恭喜国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司;无锡广盈集团有限公司申请的专利一种输电线路智能消缺机器人室外视觉定位系统及其方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118857308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411346052.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种输电线路智能消缺机器人室外视觉定位系统及其方法是由花国祥;闫纪源;黄兴;李伟伟;王升旭设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电线路智能消缺机器人室外视觉定位系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种输电线路智能消缺机器人室外视觉定位系统及其方法，其中系统包括环境感知模块、光照补偿模块、视觉惯性融合模块、震动补偿模块、自适应视觉算法模块、多传感器融合模块以及路径规划与导航模块，环境感知模块用于采集周围环境数据，光照补偿模块动态调整摄像头参数，视觉惯性融合模块用于补偿机器人在移动或震动过程中视觉数据的不稳定性，震动补偿模块用于校正由于线路振动引起的视觉定位偏差，自适应视觉算法模块能够动态调整视觉系统的参数设置，多传感器融合模块对传感器数据进行融合，路径规划与导航模块进行精准的路径规划。本发明能够动态调整摄像头参数，能够减少定位误差，确保机器人在复杂环境中的定位精度和稳定性。

本发明授权一种输电线路智能消缺机器人室外视觉定位系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种输电线路智能消缺机器人室外视觉定位系统，其特征在于，包括：环境感知模块，所述环境感知模块用于通过传感器采集周围环境数据；光照补偿模块，所述光照补偿模块根据环境感知模块提供的光照数据，动态调整摄像头参数；所述动态调整摄像头参数包括以下步骤：S11：系统设定一个光照变化的阈值，当光照强度变化超过设定阈值时，触发动态调整流程；S12：根据监测到的光照数据，将当前光照条件分类，通过预设算法评估光照变化的类型和幅度，判断是否需要进行参数调整；S13：根据当前光照数据与正常工作光照范围的偏差，计算所需补偿量，然后根据映射公式，将补偿量转换为曝光时间、增益和对比度的调整值；S14：调用摄像头的控制接口，按照计算的补偿值对曝光时间、增益和对比度进行调整；S15：摄像头将调整后的图像数据反馈给系统，视觉系统通过图像分析算法检查画面的亮度、清晰度和噪声水平，判断调整效果是否达到预期；如果图像反馈不理想，系统会继续进行微调，重复调整曝光、增益和对比度参数，直到画面质量达到最佳效果；S16：当光照条件稳定后，系统锁定当前的参数设置，避免不必要的调整，确保视觉系统在光照稳定阶段持续提供高质量图像；视觉惯性融合模块，所述视觉惯性融合模块用于融合视觉传感器和惯性传感器的数据，并采用视觉惯性里程计技术，补偿机器人在移动或震动过程中视觉数据的不稳定性；所述补偿机器人在移动或震动过程中视觉数据的不稳定性包括以下步骤：步骤21：初始化视觉传感器和惯性传感器，并确保两者的数据时间戳同步，然后，通过视觉传感器获取视觉帧序列数据，通过惯性传感器获取加速度、角速度；步骤22：在当前图像帧中检测并提取特征点，跟踪相邻帧之间的特征点匹配关系，记录特征点的位移信息；步骤23：对采集到的加速度和角速度数据进行积分，计算出机器人每个时刻的位置和姿态变化量；步骤24：通过卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器对惯性数据和视觉数据进行融合，滤除噪声和误差，根据融合后的结果，更新机器人当前的位置信息；步骤25：对每个连续帧执行视觉惯性里程计计算，根据视觉传感器提供的图像数据和惯性传感器的运动数据，计算出机器人在连续时刻的位姿变化，将每一帧的位姿结果与之前帧的结果累加，获得机器人完整的移动轨迹；步骤26：分析惯性传感器中的高频震动信息，识别出机器人在振动时刻的运动特性，根据震动特性对视觉定位数据进行动态校正，平滑高频震动带来的噪声；步骤27：根据校正后的视觉和惯性数据，实时更新机器人在输电线路上的位置信息，将当前位置信息反馈给路径规划与导航模块，以进行下一步的移动决策；步骤28：实时监控定位精度，反馈给控制系统，并根据环境变化调整补偿算法和传感器参数；震动补偿模块，所述震动补偿模块用于分析由环境感知模块监测到的输电线路的震动频率和幅度，校正由于线路振动引起的视觉定位偏差；所述校正由于线路振动引起的视觉定位偏差包括以下步骤：步骤31：传感器实时监测输电线路的振动频率和振动幅度，分析每个时间段内的震动频率和振幅，以确定线路振动的特性；步骤32：获取机器人的惯性数据，确保与震动数据的时间同步，同步惯性数据与震动传感器数据，方便后续融合计算；步骤33：对振动数据进行频谱分析，确定高频振动成分，根据分析结果，识别影响视觉定位精度的主要振动成分；步骤34：提取图像中的特征点并进行跟踪，检测相邻帧之间的特征点偏移量，对比视觉传感器和惯性传感器的数据，计算视觉定位误差；步骤35：建立基于频率、幅度的振动补偿模型，计算补偿量，对传感器数据进行修正，滤除高频干扰；步骤36：根据震动补偿模型，实时调整视觉特征点的位置，校正视觉数据偏差，更新校正后的位置信息，确保机器人的视觉定位稳定性；多传感器融合模块，所述多传感器融合模块采用多传感器融合算法，对传感器数据进行融合；路径规划与导航模块，所述路径规划与导航模块根据多传感器的数据，通过分析当前机器人在输电线路上的位置信息与周围环境信息，进行精准的路径规划。

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