架空线路是电力系统的重要组成部分,架空线路和线路上各类金具长期暴露在室外环境下容易发生损坏,因此需要进行架空线路巡检工作。利用架空线路机器人代替人工进行巡检可降低人员劳动强度,保护人员人身安全。当前架空线路机器人存在智能化程度不高且较少考虑机器人随导线发生摇摆的状况等问题,对此,论文重点研究了架空线路机器人检测臂路径规划技术、针对机器人平台小角度摇摆的位置补偿技术和针对机器人平台大角度摇摆的摇摆预测技术。首先,设计并实现了基于ROS（Robot Operating System）的架空线路机器人检测臂控制系统。其次,对检测臂进行正运动学和逆运动学分析,研究并实现了用于检测臂完成检测任务的路径规划算法,主要包括Astar算法与Informed RRTstar（Rapidly-Exploring Random Tree）算法。然后,分析了架空线路机器人在导线上摇摆运动状态,设计了针对架空线路机器人平台小角度摇摆的基于运动学的前馈控制位置补偿模块,以及针对大角度摇摆的基于实时方差统计的大角度摇摆预测模型,摇摆预测模型采用一个固定长度和平移步长的滑动平移窗口,通过实时统计窗口内的方差变化来预测大角度摇摆数据的出现。最后,利用仿真和真实实验对所研究和设计的算法及模型进行验证。Astar算法与Informed RRTstar算法对比实验表明,Informed RRTstar算法规划成功率更高、规划耗时更少,但规划出的路径执行耗时更长,考虑到Informed RRTstar算法总耗时更少且在有导线障碍物条件下所需路径搜索时间更少,Informed RRTstar算法能更好地完成检测臂的路径规划任务。基于运动学的前馈控制位置补偿模块能减少检测臂末端执行机构因小角度摇摆产生的偏移,避免与导线相碰。基于实时方差统计的大角度摇摆预测模型与基于时间序列预测的经验模态分解和支持向量回归结合模型的对比实验表明,基于实时方差统计的大角度摇摆预测模型召回率和F度量值更高,但精确率更低,由于召回率是架空线路机器人摇摆预测模型的主要评价指标,基于实时方差统计的大角度摇摆预测模型更加适合用于架空线路机器人大角度摇摆预测。