智能巡检机器人的技术分析
智能巡检机器人是最近几年才发展起来的一门新兴产业，发展历程较短，但速度较快，特别是在电力系统推进变电站无人值守的进程中，巡检机器人得到了规模化应用，并在应用过程中技术不断得到加强和提升。

从长远来看，智能巡检机器人作为电力特种服务机器人的一种，将赋予更多的内涵，承担更多的任务。

（1）智能巡检机器人技术水平
智能巡检机器人是以智能巡检技术为核心，整合机器人本体技术、电力设备非接触检测技术、多传感器融合技术以及导航及行为规划技术等于一体的复杂系统，其技术水平具体分析如下：
①机器人技术水平
机器人技术是机械、电子、软件及人工智能等多学科技术的综合运用，主要涵盖机器人共性技术（机械设计、驱动器、控制器、执行器、运动控制、自主定位与导航、图像识别、深度学习、云计算与边缘计算、人工智能）和创新技术。

从国内外当前机器人产业情况来看，国内机器人本体技术水平总体偏低，掌握核心技术不多，大部分关键零部件需要依赖国外进口，特别是控制器、伺服电机和减速机三大核心部件发展水平仍然较低，成为制约中国机器人产业的主要瓶颈。

因此对于电力智能巡检机器人行业来说，机器人本体技术将是未来行业发展的重点方向之一。

②电力设备非接触检测技术水平
非接触式检测是电力设备巡检的一项重要技术手段，智能巡检机器人使用的非接触检测技术主要包括红外热成像测温技术、可见光图像识别技术和噪音检测技术。

红外热成像传感技术经过多年的发展，已逐步从军用领域拓展至工业和民用领域。

就智能巡检机器人行业而言，目前的红外传感技术已基本满足现场应用需求，但为了进一步提升检测质量和精准度，需采集更高分辨率的红外图像，故进一步提高红外热成像精度将是该技术未来发展的一个重要方向。

可见光图像检测技术作为计算机视觉技术的一项重要内容，近年来随着计算机和信息技术的快速发展获得了突飞猛进的进步，特别是最近深度学习和人工智能等先进技术的发展，为图像检测技术的发展提供了向上飞跃的助推器。

随着图像识别技术逐步向高级阶段发展，将促进智能巡检机器人进入更加智能的阶段。

噪音检测技术包括两种形式，根据机器学习方法，一种是提取背景声源特征，另一种是通过声音连续谱分析识别故障。

③多传感器融合技术水平
智能巡检机器人作为一种多传感器的复杂系统，传统的单一传感器检测技术已不能满足其发展的要求，从机器人安全性和可靠性角度来看，采用多传感器信息融合技术将是一种必然趋势。

目前，多传感信息融合技术主要是针对特定应用领域的问题来开展研究，尚未建立一套统一有效的信息融合基本理论和广义融合模型算法；另一方面，人工智能可使系统本身具有较好的柔性和可理解性，同时还具备处理复杂问题的能力，因此在未来的信息融合技术中利用人工智能的各种方法，构建多传感器信息融合将是未来的研究热点趋势之一。