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针对当前变电站巡检无人化的场景需求,结合变电站的内部环境特征、巡检机器人运动学与动力学模型,提出智能巡检机器人自主运动规划方法与故障诊断方法.为克服传统蒙特卡洛算法中机器人绑架和粒子数固定问题,提出自适应蒙特卡洛定位算法,对巡检机器人位置实时定位,并与故障阈值的异常温度检测与报警算法相结合.通过真实场景下的路径规划与多种电力器件温度监测实验,证明了提出的方法能有效规划最优巡检路径与温度巡检任务.