一种输电线路隐患修复方法

本发明涉及一种输电线路隐患修复方法，通过构建基于深度学习的基础泛化机器人运动模型，结合无人机采集的输电线路三维点云数据和远程示教的细粒度操作数据，实现对输电线路隐患精准修复。模型通过输入隐患点云数据，输出作业机器臂的角度姿态矩阵，并在有风时根据当前时刻的隐患点云数据进行角度姿态矩阵的预测。通过获取上一时刻的运动决策，结合位姿偏移量进行自适应补偿，优化机器臂的运动轨迹，确保机器人在复杂动态环境中的高精度执行。本发明通过非结构化动态场景迁移学习与自适应运动补偿技术，实现了机器人在风灾条件下的全自主、高精度隐患修复作业，显著提高了机器人在复杂环境中的自主性和执行效率。