架空输电线路的及时检修维护是保障供电安全的重要前提。目前，输电线路故障的维护工作依然以人工作业为主，其执行效率低、作业难度高、劳动强度大，亟需研制能够代替人工开展线上带电作业的机器人系统。当前电力作业机器人仍处于实验室阶段，且普遍存在越障步骤繁琐、效率低等不足。本文针对架空输电线路机器人的高效运行与智能作业问题，主要应对电力机器人的越障方法和围绕防振锤复位任务的机器人感知方法展开研究，主要内容如下：

首先，介绍了本文的研究背景及意义，综述了电力机器人、目标检测、双目立体视觉的研究现状，给出了本文的主要内容和结构安排。

其次，针对输电线路机器人的高效稳定越障问题，提出了新型被动柔顺式越障设计方案，研制出适应多分裂线路的新型电力机器人高效移动平台。通过对多分裂架空输电线路障碍物的共同特性分析，提出了将三类障碍物都抽象为不同线径导线的假设，并基于此假设提出了新型被动柔顺式越障方法。同时，对越障机构开展运动学分析，求解了行走轮相对于电力机器人基座的空间变换矩阵。此外，提出了基于往复式蠕动方式爬坡策略的机体设计方案，并通过动力学分析，确定了机器人相关结构参数。在实验室模拟输电线路上开展实验测试，验证了被动柔顺式越障机构的高效性与机器人爬坡的稳定性。

第三，针对输电线路复杂作业场景中目标检测问题，提出了基于结构约束的防振锤检测算法和基于模型压缩的改进YOLO v3防振锤螺栓检测算法，实现了输电线路上防振锤及其紧固螺栓的准确、高效检测。根据机器人线上运行过程中绝大部分时间不会遇到防振锤的实际情况，为了减少计算资源开销，提高算法的实时性，将目标检测分为防振锤检测和紧固螺栓检测两个步骤实现。首先依据相机与输电线路部件的位姿相对固定、线路场景结构固定等先验条件，实时检测导线边缘直线以缩小防振锤的感兴趣区域，再通过对侧面圆形轮廓的检测来实现防振锤检测。然后，利用自建的防振锤螺栓数据集对Faster RCNN和YOLO v3算法进行了训练和实验测试，选择了更满足实时性需求的YOLO v3作为后续基本目标检测框架。同时，对YOLO v3算法进行了网络结构优化和基于通道剪枝的模型压缩等改进，有效解决了模型的运行效率低、内存消耗严重等问题。

第四，针对多因素扰动条件下作业对象的空间定位问题，提出了基于双目ORB特征稀疏立体匹配的防振锤紧固螺栓实时位置测量算法，实现了防振锤螺栓的快速、准确位置测量。首先对双目进行标定与校正，再提取双目图像的ORB特征点，并通过ORB描述子进行同名点粗匹配，精匹配采用滑动窗口方式并计算归一化SAD值以衡量同名点邻域相似性，在此基础上通过亚像素插值优化、离群点去除策略、视差与深度计算实现了防振锤螺栓的空间位置测量。经验证该方法与常用的双目立体匹配SGBM算法相比，具有更准确和高效的性能。

最后，对本文的工作进行了总结，并指出了需要进一步开展的工作。