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球形压力容器广泛应用于石油石化等领域,为保障其安全运行,需有效地检测球形压力容器焊缝缺陷。传统的人工检测存在效率低、危险度高、检测周期长等问题,因此,研究应用于球形压力容器的自主检测机器人具有重要的工程实际意义。本文从轮式机器人在球面上的运动分析及规划展开研究,主要工作和研究方法如下:1、提出了一种运动学建模方法,描述轮式机器人在球面上的运动特性。通过在机器人中心点处做切平面和法平面,将三维环境中机器人的速度进行分解并投影在二维坐标平面内进行描述,得到球面上机器人的运动轨迹及速度,建立机器人在球面上的运动学模型。对运动学模型进行离散化,并在MATLAB中进行仿真,验证了模型的可行性。2、针对轮式机器人在已知环境信息的球罐中的定位问题,提出一种基于路标的改进扩展卡尔曼滤波算法。通过研究现有的定位系统,建立了基于环境地图的球面作业轮式机器人的定位系统。为实现机器人位姿的递归估计,将机器人的定位问题转化为非线性统计系统滤波问题,并研究了扩展卡尔曼滤波算法,设计了轮式机器人球面作业的状态过程模型及观测模型,提出一种基于路标的改进扩展卡尔曼滤波算法,实现了轮式机器人在球面上较高精度的定位。3、针对轮式机器人遍历检测球形压力容器焊缝的路径规划问题,设计了一种基于单元分解法及Fleury算法相结合的搜索方法。采用几何特征地图表示法在MATLAB中对球形压力容器进行环境建模,将环境模型中的焊缝进行单元分解,构建球形压力容器的焊缝欧拉图,利用Fleury算法求得一条最短路径。该最短路径在总路程、检测覆盖率及重复率方面达到了最优,但存在转弯次数较多的缺点。4、提出了一种基于遗传算法的焊缝检测搜索方法,解决了Fleury算法求得最短路径中转弯次数较多的问题。该方法结合轮式机器人检测焊缝的任务要求,设计了顶点、边编码方式和遗传算子,并根据轮式机器人焊缝检测路径规划评价指标建立了适应度函数。相比于采用Fleury算法得到的最短路径,采用基于遗传算法的焊缝检测搜索方法所得的最优路径在转弯次数上有明显的优化。