【关键词】摘钩机器人；深度学习；多传感器融合

引言

随着电力工业的发展，电厂摘钩作业的智能化需求日益增加，传统人工操作方式存在效率低、误差大等问题[1]。为满足电厂复杂环境中的高精度定位要求，开发具备自动识别与定位能力的摘钩机器人系统显得尤为重要。本研究通过结合深度学习算法和多传感器技术，实现了摘钩机器人在电厂作业中的自动化与精准定位，为电力行业智能化发展提供了重要的技术支持。

一、电厂摘钩机器人自动定位系统整体设计

（一）系统架构设计

本系统采用分层架构，包括感知层、处理层和执行层。系统的整体架构如图1所示。感知层由高分辨率摄像头和深度传感器组成，用于捕获环境信息；处理层包含边缘计算单元和云端服务器，通过深度学习算法进行目标检测和定位；执行层由机器人控制单元和执行机构组成，能够精确定位和抓取[2]。系统通过高速工业以太网实现各层间的实时数据传输，确保低延迟响应；采用冗余设计和故障检测机制，以提高系统可靠性。

（二）硬件与软件平台设计

本系统采用高性能硬件和先进软件平台，以满足电厂环境下实时目标检测和精确定位的需求。硬件核心采用NVIDIA Jetson AGX Xavier计算模块，配备高分辨率摄像头和深度传感器，结合多自由度机械臂，实现精准操作。软件平台基于Ubuntu系统和ROS2框架，集成深度学习算法和微服务架构，实现高效的任务处理和系统监控。

（三）人工智能算法选择

本系统选用改进的YOLOv5s作为目标检测算法，通过增加注意力机制和特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）提高检测精度。定位算法采用基于PointNet++的3D点云分割网络，结合迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法实现亚毫米级精度；为适应电厂复杂环境，引入基于ResNet50的场景分类网络，动态调整检测和定位参数。系统还集成了基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）的时序预测模型，用于预估目标物体的运动轨迹，提高抓取成功率。所有模型均经过知识蒸馏和量化，以适应边缘计算环境。

二、基于深度学习的目标检测与定位算法应用

（一）YOLO算法原理与改进

YOLO算法将目标检测问题转化为回归问题，通过一次前向传播同时预测多个边界框和类别概率[3]。本系统基于YOLOv5s进行改进，引入注意力机制和FPN。具体改进措施包括：在骨干网络中加入即插即用的卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），增强关键特征提取；采用改进的PANet结构替代原FPN，实现更有效的多尺度特征融合；引入Focal Loss，缓解类别不平衡问题；使用DIoU Loss优化边界框回归。这些改进显著提高了模型在小目标和密集场景下的检测性能。

（二）目标检测网络训练

1.数据集构建与预处理

数据集由30，000张电厂环境图像组成，包含5类关键部件标注；采用多源数据增强策略，包括随机裁剪、旋转、翻转、光照调整和拼接增强；使用K-Means聚类算法优化先验框尺寸，提高模型对不同尺度目标的适应性。数据预处理步骤包括：图像缩放至640x640分辨率；归一化像素值至［0，1］区间；标签平滑处理，缓解过拟合情况；采用StratifiedKFold交叉验证以确保模型泛化性。

2.损失函数设计

损失函数由三部分组成：类别损失、边界框回归损失和客观性损失。类别损失采用Focal Loss[4]：

其中，pt是预测概率值，α是平衡参数，γ是可调的聚焦参数。