近年来变电站电力巡检工作可以逐步由智能巡检机器人胜任。目前我国巡检机器人的导航方式主要基于磁轨导航。基于磁轨导航的路径规划方法存在实时规划效果不佳和路径固定,维护轨道成本高的问题。针对这两个问题本文做了如下研究:(1)研究了一种基于磁轨导航技术的实时路径规划算法:磁轨导航通过磁轨引导巡检机器人的前进,是目前室内常规巡检机器人常用的一种导航方法。本文根据国家电网变电站平面典型布局图,构建了的变电站磁轨地图模型。算法使用梯度优化法产生最小生成树、获取候选集,通过启发式函数确定初始解,采用搜索交换策略得到近似最优路径,最后通过筛选交换路径点的集合,提高执行效率。实验仿真结果显示,本算法规划出最优路径仅需要0.27秒。(2)研究了基于激光导航技术的实时路径规划算法:由于磁轨导航技术受限于预先铺设的磁轨,制约了巡检机器人的灵活性和处理突发巡检任务的能力。因此,本文第二阶段重点探索了基于激光导航技术的实时路径规划算法。本算法是对JPS算法一种改进,通过优化的直跳跃方法加速跳点的寻找,利用删除中间拐点操作减少规划节点数。文章构建了4种不同尺度的栅格地图模型用于算法的仿真测试,测试结果显示,地图栅格为400×400时,相较于原JPS算法,改进后的JPS算法的实时性提高了40%左右,搜索平均用时为86 ms。(3)搭建了基于ROS机器人操作系统和Turtle Bot3的的变电站巡检机器人软硬件测试平台,构建了ROS下变电站的仿真模型,重新设计了基于改进JPS的全局路径规划器,并在仿真环境下验证了改进后的路径规划器的实时性和可行性。最后,在Turtlebot3机器人上使用改进JPS算法全局路径规划器在实际实验场地上进行了路径规划实验,进一步证明了改进的JPS路径规划方法的可行性。