保障工厂输电线路的安全对工厂的生产安全至关重要,通常采用人工定时巡检的方式检查输电线路,以发现可能引发火灾的隐患。这种方式存在巡检效率低下、工作量大、检测难度大、数据信息难以收集等问题。巡检机器人是解决此类问题的最佳选择,可完成智能化巡检,其巡检效率高、检测精准、发现问题及时,具有人工巡检无法比拟的优越性。本文依据青岛某厂未来地下管廊输电线路的巡检需求,研究并设计了一款基于ROS的热成像巡检机器人。巡检机器人利用激光雷达获取周围环境信息,构建环境地图存储到工控机中。巡检时,机器人调用环境地图,根据设定任务点与起始点的位置信息,以及环境地图中静态和动态障碍物信息,规划出最优运行路径,执行巡检任务。巡检时,红外摄像机实时获取线路温度并上传到上位计算机中。根据检测到的温度数据,生成红外热图像并将其伪彩色显示在上位机中,通过图像拼接形成完整的输电线路红外图像。本文具体工作如下:（1）以工厂巡检需求为基础,搭建了基于ROS的巡检机器人系统。设计了系统整体结构和主要功能,并对支持系统功能的硬件设备进行选型。（2）建立巡检机器人导航系统。建立机器人运动模型并对其运动过程进行分析,使用PID算法对直流电机转速进行控制。分析了适用于机器人SLAM的环境模型,研究了RBPF-SLAM算法和改进的RBPF-SLAM算法的原理,使机器人能构建环境地图。研究了Q-Learning路径规划算法原理,使机器人能在环境地图中自主规划巡检路径。（3）完成了红外热成像系统。研究了红外热成像的原理,对其数学模型进行了分析。研究了红外传感器测温出现误差的原因,利用标定算法校正了传感器的温度输出,生成灰度图像。通过图像分段拉伸算法,对灰度图像进行了优化处理,增强红外图像的对比度。研究了灰度与伪彩色间的函数关系,使用伪彩色编码显示出红外热图像。研究了SURF图像拼接算法,根据特征相似性匹配对红外图像进行拼接。通过加权平均的方式融合拼接图像,经拼接后实现测温场景的红外图像完整显示。最后,对热成像巡检机器人进行了综合测试。在实验室搭建了测试环境,对地图构建、路径规划、图像处理、图像拼接等关键技术进行了模拟实验,验证了热成像巡检机器人方案的有效性,为后续实际应用打下了坚实的基础。