一种光伏清洗机器人的智能系统

技术领域

本发明属于光伏清洗机器人技术领域，尤其是涉及一种光伏清洗机器人的智能系统。

背景技术

太阳能作为一种绿色的、可持续性的能源，在长期的能源战略中具有重要地位。在地形复杂的野外建立的光伏电站，其光伏组件常常以分布式排列，由于气候干燥、风沙较多、地形复杂、维护困难等各种因素作用，光伏组件表面经常会沉积大量灰尘等遮盖物造成发电效率严重下降，甚者使光伏板产生热斑效应，直接损害光伏组件的寿命。通过对无人机平台加装水箱、高压水泵装备实现高压冲洗的光伏清洗机器人，能够克服复杂的地形对光伏太阳能板进行清洗，但现在市面上这种光伏清洗机器人还需要专业的操作员通过终端对设备进行控制，十分不便，且清洗效率低下，同时，野外环境恶劣、交通不便，每一次清洗就涉及到搬运设备，聘请专业操作员，导致对光伏板清洗的及时性低，增加了清洗作业的成本。

发明内容

本发明的目的是提供一种光伏清洗机器人的智能系统，解决现有技术存在的对光伏板清洗时操作不便、清洗效率低下及清洗成本高问题。

为实现上述目的，本发明提供一种光伏清洗机器人的智能系统，包括控制终端、智能控制中心、污渍检测数据库和智能装置；所述智能装置包括相机拍摄模组、运动飞行模组和清洗模组；所述智能装置及所述智能控制中心皆集成于光伏清洗机器人上；所述智能控制中心与所述控制终端通过无线通信连接；所述智能控制中心通过无线通信连接所述污渍检测数据库；

所述智能控制中心接收到控制终端发出的启动指令：当监测到机身所在位置超出上一次休眠所在位置范围的阈值，则返回控制终端确定巡检范围；没有纬度变化，则返回控制终端是否巡检，若选择否，则开启自动清洗模式；

所述智能控制中心实时连接所述污渍检测数据库，便于机器学习算法不断更新和学习，提高检测和清洗的精确度；

所述智能控制中心与所述控制终端实时连接，传回清洗作业的数据及画面，或者接收所述控制终端的指令；

所述智能控制中心对所述光伏清洗机器人发送执行指令，控制所述光伏清洗机器人进入智能清洗模式。

优选的，所述智能装置还包括：

图像采集模块，通过搭载的相机拍摄模组收集光伏板的图像信息，图像信息包括表面污渍的情况、光伏板的损坏或异常情况；

图像信息处理模块，运用机器学习技术对采集到的图像信息进行分析和识别，从而获取所需的操作指令，识别不同类型的污渍、估算污渍的严重程度、识别光伏板的物理损伤；

机身监测模块，通过机身自带传感器结合图像信息处理模块为光伏清洗机器人提供避障功能，并监测机身电量和清洗剂余量，获取条件指令Ⅱ；

指令判断模块，用于判断各条件指令的优先级，通过智能系统给出执行指令，包括条件比对子模块，用于判断条件指令的优先级；指令输出子模块，根据条件指令的优先级智能化输出执行指令；

控制处理模块，用于控制光伏清洗机器人执行指令。

优选的，所述智能清洗模式的具体执行过程如下：

S100、控制终端发出设备启动指令，光伏清洗机器人进入智能清洗模式；

S200、建立识别模型，基于建立好的识别模型自动巡检，采集光伏板位置信息；

S300、根据采集到的光伏板位置信息自动规划清洗路线及验证学习；

S400、储存清洗路线控制光伏清洗机器人进行清洗作业；

S500、根据不同的工作阶段，在作业过程中实时监控机身状态及作业状态，判断是否返回补给站。

优选的，S200中建立识别模型的具体过程如下：

S21、基于深度学习，采用轻量化的GhostNet卷积计算，具体计算公式如下：

；

；

其中，

S22、使用CloU损失函数，加快并完成模型的建立，具体表达式如下：

；

；

；

；

；

式中，

优选的，S100中控制终端发出设备启动指令，光伏清洗机器人进入智能清洗模式的具体过程如下：

S110、控制终端发出启动指令；

S120、判断机身位置信息和返回终端是否巡检的指令；

S130、若是智能系统确定了巡检范围，则检测机身状态，电量检测，排空水箱。

优选的，S120中判断机身位置信息和返回终端是否巡检的指令具体包括：

S121、控制终端选择不巡检时，根据位置信息调取已经储存的清洗路线；

S122、控制终端选择巡检时，人为设定巡检范围或者系统默认巡检范围；

S123、检测到机身位置变更超出预设范围时，人为设定巡检范围或者系统默认巡检范围。

优选的，S200中基于建立好的识别模型自动巡检，采集光伏板位置信息的具体过程如下：

S210、智能控制中心根据巡检范围自动规划巡检路线；

S220、根据巡检路线飞行，通过机器学习技术识别光伏板并储存位置信息，并映射到区域图。

优选的，S300中根据采集到的光伏板位置信息自动规划清洗路线及验证学习的具体过程如下：

S310、根据光伏板位置信息自动规划清洗路线并进行空载试飞；

S320、通过机身传感器及机器学习技术避开障碍并收集障碍信息；

S330、根据障碍信息重新规划清洗路线并将结果返回控制终端。

优选的，S400中储存清洗路线控制光伏清洗机器人进行清洗作业的具体过程如下：

S410、启动智能清洗，机器人回到补给站充电及加清洗剂；

S420、根据清洗路线的位置信息，通过智能控制中心和机器学习技术飞往并识别路线的第一块光伏板；

S430、根据机器学习技术，自动识别及判断光伏板是否需要清洗；

S431、当不需要清洗时自动飞往清洗路线上的下一块光伏板，并记录所述清洗路线的进度；

S432、当需要清洗时，喷扫清洗剂，判断光伏板清洗状态，达到设定的清洗标准后，飞往路线上的下一块光伏板继续清洗作业；

S440、当清洗完毕时返回补给站，记录清洗路线的进度。

优选的，S500中判断是否返回补给站的具体过程如下：

S510、在自动巡检阶段，检测机身状态及电量，当检测到机身状态异常或电量不足时，返回补给站补给，补给完毕后，根据作业路线进度，自动规划最短距离，并结合避障系统，从补给站直接飞往作业路线上的下一个待作业板块；

S520、在智能清洗阶段，检测机身状态、电量及清洗剂余量，当检测到机身状态异常或电量不足时，返回补给站补给，补给完毕后，根据作业路线进度，自动规划最短距离，并结合避障系统，从补给站直接飞往作业路线上的下一个待作业板块。

因此，本发明采用上述一种光伏清洗机器人的智能系统，具有以下有益效果：

1、本申请中，操作人员结合电站的服务器信息，仅需在终端上发布简单的指令，就可以实现全程无人的光伏板清洗运维工作，方便快捷，又保证光伏板清洗的及时性。

2、本申请中，光伏清洗机器人在执行指令过程中，机身自监测模块全程开启，实时监测光伏清洗机器人的工作状态，保证运维工作顺利、安全的执行。

3、本申请中，光伏清洗机器人装有定位系统以及智能控制系统，运用了机器学习技术，连接光伏板污渍检测数据库云端，保证了光伏清洗机器人的智能性，即使处于分布式的、复杂地形的光伏电站都能够实现无人化智能运维，降低运维成本，提高光伏电厂的运维效率。

4、本申请中，光伏清洗机器人运用机器学习技术对外界场景、光伏板和污渍进行识别，运用集成的智能控制中心进行步骤规划及提出指令，控制机器人作业，这种模式没有了繁琐的操作，节省人力，大大提高光伏运维的效率及效果。

5、本申请中，光伏清洗机器人在运维之前，会进行定位检测，识别是否需要重新巡检，若不需要巡检，则直接开始进行清洗维护工作，按照已储存在系统里的路线及坐标进行运维，保证了光伏板清洗运维工作的顺利进行，不会因为在新的场地下出错而导致机身安全问题受到影响。

6、本申请中，控制终端可以对智能光伏清洗机器人在作业过程中或者停机状态下发布指令，光伏清洗机器人的智能系统会根据环境因素和机身状态优先执行终端所发布的指令，在无法执行时会返回终端未执行原因，提高便捷度和安全性。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1是本发明一种光伏清洗机器人的智能系统的整体框图；

图2是本发明智能装置的结构框图；

图3是本发明智能清洗模式的流程框图；

图4是本发明智能清洗模式的详细流程图。

具体实施方式

以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-4，一种光伏清洗机器人的智能系统，包括控制终端、智能控制中心、污渍检测数据库和智能装置；智能装置包括相机拍摄模组、运动飞行模组和清洗模组；智能装置及智能控制中心皆集成于光伏清洗机器人上；智能控制中心与控制终端通过无线通信连接；智能控制中心通过无线通信连接污渍检测数据库；智能控制中心接收到控制终端发出的启动指令：当监测到机身所在位置超出上一次休眠所在位置范围的阈值，则返回控制终端确定巡检范围；没有纬度变化，则返回控制终端是否巡检，若选择否，则开启自动清洗模式；智能控制中心实时连接污渍检测数据库，便于机器学习算法不断更新和学习，提高检测和清洗的精确度；智能控制中心与控制终端实时连接，传回清洗作业的数据及画面，或者接收控制终端的指令；智能控制中心对光伏清洗机器人发送执行指令，控制光伏清洗机器人进入智能清洗模式。

智能装置还包括：图像采集模块，通过搭载的相机拍摄模组收集光伏板的图像信息，图像信息包括表面污渍的情况、光伏板的损坏或异常情况，具体的，图像信息采集模块可以是自然光摄像头或者红外摄像头等能够区分轮廓或者热源的成像设备；图像信息处理模块，运用机器学习技术对采集到的图像信息进行分析和识别，从而获取所需的操作指令，识别不同类型的污渍、估算污渍的严重程度、识别光伏板的物理损伤；具体的，运用机器学习技术，连接污渍检测数据库，根据图片像素的细节，如轮廓、颜色等，对比分析出图片或视频上的信息，获取外界环境的条件指令Ⅰ；机身监测模块，通过机身自带传感器及图像信息处理模块为光伏清洗机器人提供避障功能，比如声波传感器和激光传感器等，感应机身周边物体，与其保持一定距离，并监测机身电量和清洗剂余量，获取机身内部的条件指令Ⅱ；指令判断模块，用于判断各条件指令的优先级，通过智能系统给出执行指令，包括条件比对子模块，用于判断条件指令的优先级；指令输出子模块，根据条件指令的优先级智能化输出执行指令；控制处理模块，用于控制光伏清洗机器人执行指令。

智能清洗模式的具体执行过程如下：

S100、控制终端发出设备启动指令，光伏清洗机器人进入智能清洗模式；具体过程如下：

S110、控制终端发出启动指令；

S120、判断机身位置信息和返回终端是否巡检的指令；

S121、控制终端选择不巡检时，根据位置信息调取已经储存的清洗路线；

S122、控制终端选择巡检时，人为设定巡检范围或者系统默认巡检范围；

S123、检测到机身位置变更超出预设范围时，人为设定巡检范围或者系统默认巡检范围；

S130、若是智能系统确定了巡检范围，则检测机身状态，电量检测，排空水箱。

具体的，当机器人的定位系统检测到机身位置变更超出预设范围时，那么系统就默认在新的环境实施作业，会跳过控制终端选择是否巡检选项，直接开启强制巡检模式，后续反馈给控制终端的选项则为巡检范围的设定，巡检范围可以在控制终端上设置，也可以直接按照系统的默认模式巡检，提高了机器人智能作业的可行性；当机器人的定位系统检测到机身位置变更未超出预设范围时，则系统默认为原环境作业，此时对于原环境系统已经储存了光伏板位置信息以及清洗路线图，这种情况下就会有两种选择，则控制终端选择巡检或不巡检，当控制终端选择巡检时，则机器人同样进入巡检模式的前置工作，当控制终端选择不巡检时，则智能控制中心调用已储存的光伏板位置信息以及清洗路线图，直接进入步骤S410开始清洗作业，提升了光伏清洗机器人的智能逻辑性，提高整体的作业效率。

S200、建立识别模型，基于建立好的识别模型自动巡检，采集光伏板位置信息；建立识别模型的具体过程如下：

S21、基于深度学习，采用轻量化的GhostNet卷积计算，具体计算公式如下：

；

；

其中，

S22、使用CloU损失函数，加快并完成模型的建立，具体表达式如下：

；

；

；

；

；

式中，

S210、智能控制中心根据巡检范围自动规划巡检路线；

S220、根据巡检路线飞行，通过机器学习技术识别光伏板并储存位置信息，并映射到区域图。

具体的，光伏清洗机器人会加相机拍摄模组，为机器学习技术对比识别提供前置条件，同时，在巡检过程中，智能控制中心会通过相机拍摄模组的拍摄，在系统中逐步形成一个巡检范围的大图，当识别到光伏板时，就将该光伏板的位置信息映射到大图上。这种方法运用了人工智能机器学习技术，保证在无人操作的情况下机器人能有自己识别光伏板，同时提高了机器人巡检的效率。

S300、根据采集到的光伏板位置信息自动规划清洗路线及验证学习；具体过程如下：

S310、根据光伏板位置信息自动规划清洗路线并进行空载试飞；

S320、通过机身传感器及机器学习技术避开障碍并收集障碍信息；

S330、根据障碍信息重新规划清洗路线并将结果返回控制终端。

具体的，当系统已规划好或人为储存了清洗路线，当这条路线还未得到智能控制中心认证，则智能控制中心会根据储存的清洗路线控制光伏清洗机器人进行空载试飞，对该路线进行认证，若该路线在系统记录中已经经过认证，则跳过试飞认证环节S300，直接进入智能清洗阶段S400。这在保证光伏清洗机器人安全作业的同时，提高了整体的效率。此外，试飞阶段为空载状态，意在验证清洗路线的可行性，使其快速完成验证，保证能耗程度最低。

S400、储存清洗路线控制光伏清洗机器人进行清洗作业；具体过程如下：

S410、启动智能清洗，机器人回到补给站充电及加清洗剂；

S420、根据清洗路线的位置信息，通过智能控制中心和机器学习技术飞往并识别路线的第一块光伏板；

S430、根据机器学习技术，自动识别及判断光伏板是否需要清洗；

S431、当不需要清洗时自动飞往清洗路线上的下一块光伏板，并记录清洗路线的进度；

S432、当需要清洗时，喷扫清洗剂，判断光伏板清洗状态，达到设定的清洗标准后，飞往路线上的下一块光伏板继续清洗作业；

S440、当清洗完毕时返回补给站，记录清洗路线的进度。

具体的，在光伏清洗机器人进入清洗阶段时，首先会返回补给站进行补给作业，此时会在控制终端显示“补给中”，同时显示机器人的补给状况，补给完毕后，智能控制中心会根据清洗路线的位置信息定位并识别第一块光伏板，开始对光伏板按序进行清洗作业，同时在清洗过程中，运用机器学习技术，识别当前光伏板是否需要清洗，若是判定需要清洗，则在清洗过程中运用机器学习技术识别光伏板的清洗状况，达到清洗标准后，飞往下一块光伏板继续作业，而当识别判定不需要清洗时，则直接飞往下一块光伏板，当清洗作业完毕时，机器人自动返回补给站。

较佳的，通过机器学习技术实现这种模式，能够有效的提高光伏清洗机器人的作业效率，同时节约清洗剂等消耗性资源，使得光伏板的清洗工作更精确，特别是处于山地、屋顶等复杂地形的分布式光伏电站，对这种作业效率提升以及更加智能精确的清洗模式尤为需求。

S500、根据不同的工作阶段，在作业过程中实时监控机身状态及作业状态，判断是否返回补给站，具体过程如下：

S510、在自动巡检阶段，检测机身状态及电量，当检测到机身状态异常或电量不足时，返回补给站补给，补给完毕后，根据作业路线进度，自动规划最短距离，并结合避障系统，从补给站直接飞往作业路线上的下一个待作业板块；

S520、在智能清洗阶段，检测机身状态、电量及清洗剂余量，当检测到机身状态异常或电量不足时，返回补给站补给，补给完毕后，根据作业路线进度，自动规划最短距离，并结合避障系统，从补给站直接飞往作业路线上的下一个待作业板块；

需要说明的是全阶段运用机身自带传感器及机器学习技术避障，避障系统在机器人飞行全阶段开启，同时，对机身状态监测的通过标准又随阶段性进行，此外，应对不同飞行要求给出方案，比如，光伏清洗机器人在巡检阶段时，则关闭清洗剂余量的监测，开启机器人电量的监测，在智能清洗阶段，清洗剂余量、机器人电量同时监测，当监测项中有一项不达标时，现阶段工作就会暂停，系统记录作业进度，机器人自动返回补给站补给，当补给完毕时，机器人根据储存的作业进度再次开始作业，直至清洗作业完成为止，而作业过程中途往返补给站，都采用升高水平位置后直线来返的方式进行，节省时间，同时也能够把监测项的阈值相对调低，在保证机器人安全作业的前提下提高效率。

因此，本发明采用上述一种光伏清洗机器人的智能系统，即使是在恶劣环境、地形中的分布式光伏电站，也能做到光伏板的无人化智能清洗运维工作，操作人员仅需根据电站发电量的衰减情况操做控制终端发出简单指令，光伏清洗机器人就能进行全程智能化运维工作，便捷性大大提高，且在本申请中将机器学习技术的使用以及避障系统集成，大大提高了智能运维模式逻辑的合理性以及安全性，同时能够提高光伏智能清洗作业的效率。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。