近年来,国际油价大幅下滑,导致中海油利润大幅下降。压缩投资、优化资源、削减成本成为海油应对石油寒冬的优先措施。无人驻守石油生产平台是中海油在新形势下提出的新的尝试。无人驻守平台的设计,建造,运行将有利于提高生产设施的利用率,减少不必要的设计,建造,开发成本,由此可以产生最佳的经济效益,有利于公司的可持续发展。与此同时,无人平台存在着诸多的问题。比如,固定监控点存在若干盲区,无法准确清晰了解现场具体情况。现有中控系统只能干预生产系统,对电力系统无法实现远程恢复等等。结合现有中控系统和CCTV系统,引入独立的巡检机器人系统,弥补上述不足,减少人员登平台频率。解决石油生产平台上巡检机器人的定位问题是巡检机器人顺利完成其他巡检任务的基础。本文围绕巡检机器人利用石油生产平台环境特征进行定位的研究,其主要内容如下:1、针对平台巡检机器人系统建模和实验环境的建模,本文以“海宝”巡检机器人系统为基础实验平台,建立石油生产平台巡检机器人系统的运动模型和确定石油生产平台巡检机器人系统控制输入模型,确定海上无人石油生产平台环境特征的表达形式,构建传感器观测模型。分析平台巡检机器人系统建模时产生的不确定性和误差,建立环境噪声模型和传感器观测噪声模型,完全建立实验需要模型,为平台巡检机器人定位研究奠定基础。2、研究石油生产平台方位特征提取以及合适的表示方式。巡检机器人巡检时需建立针对平台环境特征的局部地图。本次试验主要通过巡检机器人自身安装的激光雷达扫描周围障碍物信息,计算出周围环境即平台设备撬块的棱角,再将这些设备的棱角设定为石油生产平台的局部环境的特征点。根据得出的特征点建立平台特征地图。最后通过“海宝”项目模型进行系统性试验,验证该方法的可行性。3、研究解决巡检机器人局部定位的有效方法。从理论上来说,利用无迹卡尔曼滤波要比扩展卡尔曼滤波效果更好,即误差更小。本次试验结合平台巡检机器人SLAM模型和以设备撬块棱角作为平台环境特征,利用扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法来检测巡检机器人在巡检过程中的位姿状态以及不同时间段所处的平台位置信息。4、假设了两种简单平台环境,基于预先建立的好的相关数学模型,在特定的应用环境中进行环境特征提取,利用扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波方法进行巡检机器人定位仿真实验。通过实验,验证了在石油生产平台运用扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法解决巡检机器人定位问题的可行性,并且得出了应用无迹卡尔曼滤波算法进行定位的精度效果要比应用扩展卡尔曼滤波的精度效果要好。