[发明专利]基于视觉及压力传感器的光伏清洁机器人卡死检测方法

说明书

本发明提供了一种基于视觉及压力传感器的光伏清洁机器人卡死检测方法，该方法包括：利用轨道相机采集工作中的清洁机器人图像，利用机器人识别网络得到机器人的包围框，利用包围框对清洁机器人图像进行裁剪操作，将裁剪后得到的图像送入下陷识别网络，判断清洁机器人的轮子是否存在下陷行为；若存在下陷行为，则结合机器人所在电池板的支架压力的变化情况判断机器人是否存在沉陷卡死现象；若存在沉陷卡死现象，则启动光伏电池板MPPT控制器对相应的电池板的电压进行调节。本发明在检测到清洁机器人轮子下陷之后结合光伏电池板支架承受的压力进一步分析清洁机器人是否存在沉陷卡死现象，其判断结果更精确。

技术领域

本发明属于人工智能、光伏清洁领域，具体地，涉及一种基于视觉及压力传感器的光伏清洁机器人卡死检测方法。

背景技术

保持太阳能电池板表面清洁是确保光电转换效率的重要方法之一。目前对于光伏电池板的清洁，利用光伏清洗机器人进行智能化清洗已成为一个趋势。通过清洁机器人解决了人力浪费、人工清洗速度慢以及效率低的问题。

但是，光伏电池板清洁机器人使用久了，难免会出现一些小故障，如清洁机器人可能在电池板的缝隙处或者边缘处暂停卡顿。由于光伏电站电池板总面积较大，机器人清洁过程需要大量时间，如果通过人为观察清洁机器人在清扫过程中是否出现故障，会造成人力浪费，且工作效率低。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出一种基于视觉及压力传感器的光伏清洁机器人卡死检测方法，该方法包括：

步骤一，构建光伏电站区域的BIM；

步骤二，利用轨道相机对工作中的清洁机器人进行图像采集，将采集到的清洁机器人图像送入机器人识别网络，得到清洁机器人的包围框；并将包围框投影到BIM中；

步骤三，根据包围框对清洁机器人图像进行裁剪操作，将裁剪后得到的图像送入下陷识别网络，判断清洁机器人的轮子是否存在下陷行为；若存在下陷行为，则结合BIM获取清洁机器人的位置信息；

步骤四，结合清洁机器人所在位置对应的光伏支架的压力变化判断清洁机器人是否存在沉陷卡死现象；若存在沉陷卡死现象，则启动光伏电池板MPPT控制器对相应的电池板的电压进行调节；具体的沉陷卡死现象的判断方法为：

其中，T为轮子下陷行为出现的时刻，ΔF为T时刻之后根据压力传感器的数据得到的压力变化值，t0为T时刻之后清洁机器人所在电池板的支架压力没有发生变化的时长，T′为电池板支架压力不发生变化的时长阈值。

机器人识别网络包括识别编码器和识别解码器，识别编码器的输入为经过归一化处理的清洁机器人图像，输出为中间特征图；识别解码器的输入为中间特征图，输出为清洁机器人的包围框。

机器人识别网络的训练细节为：以轨道相机采集的清洁机器人图像构建训练数据集，训练标签为清洁机器人包围框的中心点坐标、包围框的宽和高，采用均方误差损失函数进行该网络的训练。

所述裁剪操作具体为：将包围框的长宽扩大m倍后对清洁机器人图像进行裁剪操作。

所述下陷检测网络的输入为裁剪后得到的图像，输出为下陷识别结果；该网络的训练数据集包括清洁机器人轮子下陷图像、清洁机器人正常工作的图像；训练标签包括下陷、未下陷两类；损失函数为交叉熵损失函数。

所述T′要大于(t2-t1)，其中，t1为清洁机器人在一块电池板上正常工作时电池板支架压力不再发生变化的起始时刻，t2为清洁机器人完成该电池板的清洁工作后电池板支架压力开始发生变化的时刻。

对相应的电池板的电压进行调节以增大电池板的输出功率。

本发明的有益效果在于：