使用机器人代替人工在高压线缆上进行巡检是当前特种机器人领域的重要研究方向,可全面提高架空输电线路的自动化管理水平,降低安全事故发生的风险,并推动机器人运动控制,定位与建图,目标检测及电磁屏蔽等技术的发展。高压线巡检机器人的基本设计要求是能够在线上平稳行走并安全越障,核心目标是检测线路及其上金具可能存在的断裂,破损等异常状态。同时,机器人应具有对前方各类物体识别与定位的功能。现有的高压线路巡检机器人系统主要应用于地线巡检,线路适应力差,越障能力有限,而传统的线上检测方法多使用超声波,电涡流传感设备,效率较低且精度较差。本课题将在高压线巡检机器人系统设计和检测技术两个方面进行研究,并搭建巡检机器人样机,开展相关实验与测试工作。针对四分裂高压输电相线巡检任务的需求,提出了一种六臂下挂线式巡检机器人系统,并给出了相应的越障方案,同时设计了一种轻量化取电机构。在自主研发的机械系统基础上,课题对机器人运行时的受力状态及在不同环境下的数据需求进行分析,并以此为依据完成传感系统与控制系统的设计。机器人在线上运行的过程中需对前方可能存在的防震锤,悬垂线夹等金具进行检测,判断其类型并进行相应的越障行为规划。针对这一任务需求,提出了一种基于结构约束的线上金具视觉检测方法,在拟合出视野中四分裂线缆中心线的基础上构造描述子,搜索特征点,并进一步生成ROI区域,接着使用HOG+SVM的方法对区域内的金具类别进行判断,在连续多帧获得可信区域后使用先验信息提升检测速度。针对局部环境下机器人获取自身相对前方金具的位姿状态的任务需求,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器的越障定位算法,对单线Lidar获取的点云数据进行分割,提取出金具部分后与数据库进行匹配,计算满足最大后验条件的机器人位置分布。同时提出一种结合轮式里程计与IMU倾角信息的行驶轨迹定位方法,并基于全局位置信息提出一种单线Lidar数据累积的线路三维重建方法。针对线缆损伤检测的任务需求,采用同态滤波方法对摄像头获取的图像数据进行预处理,在将由于设备抖动造成的运动图像模糊等效为线性位移不变系统的基础上详细讨论了模糊核的估算方法,并对图像进行复原。获取清晰图像后提出了一种基于纹理及轮廓分析的线缆损伤检测方法,通过在实验室模拟环境下进行测试,验证了以上方法的正确性。