一种配备轻量级YOLO v8算法的光伏面板清洁机器人

《Frontiers in Robotics and AI》：A photovoltaic panel cleaning robot with a lightweight YOLO v8

自主清洁机器人研发及算法优化研究

　　在当今能源结构不断优化的背景下，太阳能作为一种清洁、可持续的能源形式，其应用越来越广泛。然而，太阳能光伏板（PV）的清洁工作对于提升太阳能发电效率至关重要。光伏板表面的灰尘或杂质会阻碍太阳光的照射，降低光能向电能的转换效率。传统的人工清洁方法存在效率低、能耗不均衡以及安全隐患等问题，这使得开发一种高效的自动化清洁设备成为亟需解决的问题。本文提出了一种结合目标检测、路径规划和动作控制的清洁机器人，旨在提高光伏板的清洁效率并降低人工干预的需求。通过改进的YOLO v8模型和优化的路径规划算法，该机器人能够实现对光伏板的自动识别和高效清洁。

首先，为了提高目标检测的准确性和速度，本文对YOLO v8模型进行了改进。YOLO v8是一种高效的图像分类、目标检测和实例分割模型，而本文引入了轻量化的Mobile-ViT（Mobile Vision Transformer）模型，结合Self-Attention机制，以增强模型的效率。这种改进使得机器人在检测过程中能够以更高的精度和速度识别光伏板的位置和状态。实验结果显示，改进后的YOLO v8模型在检测任务中达到了91.08%的准确率和215帧每秒（fps）的处理速度，表明该模型在实际应用中具有良好的性能表现。

其次，路径规划是清洁机器人运行的关键环节。为了提高路径规划的效率和灵活性，本文对A*（A-Star）算法和DWA（Dynamic Window Approach）算法进行了优化。A*算法是一种常用的全局路径规划方法，它通过评估启发式成本和全局成本，寻找最优路径。在本文中，A*算法被优化以实现更高效的路径搜索和轨迹平滑。实验结果显示，改进后的A*算法在路径搜索时间上减少了73.61%至79.3%，并有效降低了转弯次数。DWA算法则用于局部路径规划，其核心思想是根据机器人当前的动态特性，计算可行的轨迹。通过优化DWA算法，机器人能够在动态环境中更高效地进行避障和路径调整。

第三，清洁机器人在实际环境中的运行需要考虑其定位和导航能力。为了实现机器人在复杂环境中的自主导航，本文采用了改进的Gmapping算法和AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization）算法。Gmapping算法用于构建地图，而AMCL算法则用于机器人定位。通过结合这两种算法，机器人能够更准确地识别自身位置，并在实际环境中进行有效的路径规划。实验结果显示，改进后的定位算法显著提高了机器人在复杂环境中的导航精度，确保其在运行过程中能够准确地调整路径。

此外，清洁机器人还配备了机械臂和喷水系统，以实现对光伏板的高效清洁。在实际测试中，机器人能够在多种环境下完成清洁任务，并且通过优化后的算法，其清洁效率提升了23%。这表明，该机器人不仅在实验室环境下表现出色，而且在实际应用中也具备良好的适应性和稳定性。

总的来说，本文提出的清洁机器人结合了先进的目标检测、路径规划和定位技术，为光伏电站的自动化维护提供了一种新的解决方案。通过优化YOLO v8模型和改进路径规划算法，该机器人在识别和清洁过程中表现出更高的效率和准确性。此外，其在实际环境中的测试结果也表明，该机器人能够在复杂的环境中稳定运行，实现对光伏板的自动清洁。尽管目前的研究已经取得了一定的成果，但未来的进一步研究可以考虑多机协作、与其他设备（如无人机）的协同作业，以及对污染物类型的识别，从而进一步提升清洁效率和能源利用率。这些改进不仅有助于提升光伏电站的运行效率，也为其他领域提供了技术借鉴和参考。