沙漠光伏電池板清洗機器人的路徑規劃研究和設計

劉雪燕

銀川科技學院，寧夏 銀川 750000

0 引言

目前，絕大多數光伏板長期露天放置使用，在中國西北部的一些地區，光伏板被放置在沙漠中。中國西部一些地區擁有固有地理特性，如人口較少、白天日照長、平均海拔較高。基于這些特性，當前很多大型光伏電池板在西部這些地區投建，光伏電站的太陽能電池板數量可能高達數萬甚至數十萬。對于這些工作在復雜環境中的光伏板，其表面很容易被灰塵或雜質覆蓋。特別是西部地區干旱少雨，太陽能光伏板的清潔將面臨重大考驗[1]。即使水資源充足，全面的手動清潔也需要大量設備和勞動力。而且，人工清洗無法及時應對氣候變化造成的大規模光伏板污染，不僅成本高，而且危險、低效。工人在清潔過程中施加的不均勻力會導致光伏板損壞，從而無法保證其發電效率。經過長時間的探索和現場研究可知，有必要為太陽能光伏發電部件開發一款專業清洗機器人，使其在西部地區進行太陽能電池板清洗工作，并具有良好的實用性[2]。科研人員基于機器人數學模型不斷改進和創新，改善了機器人路徑規劃問題[3]。

1 路徑規劃研究和設計的方法

根據神經網絡結構能量傳遞函數的路徑規劃算法和建模可知，在已知環境或者障礙物情況下進行路徑的整體規劃，可以從出發點到目的點尋找一條避讓障礙物的最理想的路徑。神經網絡結構能量函數的路徑規劃的主要作用是改善環境約束和計算能量傳遞函數[4]。將避讓障礙物路徑上能量傳遞函數和總距離函數之和視為目標最優函數，再通過人工勢場法和模擬退火算法及建模得出最后的極限值，確立路徑運動過程的函數方程，最終讓設定路徑規劃趨于最優路徑。最優路徑通常被視為從起點到終點為直線路徑，在路徑上均勻分布無數的點集。最優路徑的能量傳遞函數是這條直線路徑點集的傳遞函數[5]。這條直線路徑的點集總是向著障礙物最少的一個方向移動，可以得到一條碰撞障礙物最少的路徑。模擬退火算法是基于采用抽樣算法，再采用AP聚類算法調整，可以快速找到問題的最優解，避免陷入區域極限值。路徑能量函數由路徑長度平方和路徑罰函數兩部分能量組成，由模擬退火算法求最小解，使其朝著盡量遠離障礙物且使路徑較短的位置移動。

2 路徑規劃模型建立與驗證

2.1 BP神經網絡算法及建模

采用BP神經網絡的方法建模，BP神經網絡分為輸入層、輸出層和隱含層。神經網絡結構圖如圖1所示。

圖1 神經網絡結構圖

初始化參數：初始化輸入層到隱含層的權值Wij1和隱含層到輸出層之間的權值Wij2，令學習因子為η，隱含層神經元個數為q，設有N個m維的輸入數據，N個n維的期望輸出作為神經網絡的學習訓練數據，迭代次數為s。

經過與隱含層之間的神經元j后輸入隱含層輸入和輸出分別為

式中：f為隱含層的激活函數。

輸入層的輸入經隱含層到輸出層之間的神經元k變為

輸出層輸入經輸出層線性激活函數的輸出為

輸入樣本中的m個樣本都經過上述正向信息傳播過程，輸出m個實際輸出。

誤差反向傳播過程如下：

輸入樣本對應的期望輸出、實際輸出誤差、整個樣本誤差分別為

對權值進行相應的調整，則權值增量如下：

由上述推導可得，BP神經網絡的權值迭代公式為實際應用時，通過上述過程不斷循環來調整實際輸出，直至與期望輸出的誤差達到精度要求。

2.2 人工勢場法算法及建模

利用人工勢場法對機器人進行路徑規劃的算法及建模。

（1）人工勢場模型建立。根據當前參數確定引力場和斥力場兩個位置增益系數，障礙物影響距離以及機器人運動速度。此外，還需確立機器人的置入位置、路徑障礙物集點的位置、最終路徑目標點的位置，最后根據當前所處環境情況建立人工勢場模型。

（2）根據引力場和斥力場兩個位置增益系數進行計算得出合力角θ。

（3）計算規劃路徑下一步的位置如下：

（4）機器人移動至（xk+1，yk+1）,機器人運行一步后步數為k+1，機器人的位置由（xk，yk）變成（xk+1，yk+1）。

（5）評估機器人是否已從機器人置入位置到達路徑目標點位置。如果從機器人置入位置到達路徑目標點位置，則機器人中斷路徑規劃；如果機器人沒有路徑目標點位置，則回至初始參數及障礙物目標點步驟前再往后面程序繼續執行。最后根據建模通過比較機器人所經過的路徑和設定最長路徑可以判斷機器人所規劃的是否是最優路徑規劃方案，期間如果機器人沒有完成最優路徑規劃，則需重新調整勢場的初始參數障礙物目標點。

2.3 模擬退火算法及建模

模擬退火算法基于抽樣算法，再采用AP聚類算法調整當前兩個解L和J的步驟。

第一步：令m=0時的當前解為L(0)=L，在J下進行之后各步。

第二步：按某一規定的方式根據當前解L(m)所處的狀態S，產生一個近鄰子集：

隨機得到一個新的狀態L′作為下一個當前解的候選解，其計算公式如下：

第四步：m=m+1，由某個給定的收斂準則檢查算法是否應停止。若是則轉向第五步；否則轉向第二步。

第五步：將當前解L(m)返回調用其AP聚類算法。

3 總結

通過對3種模型建立和算法的對比分析，提出了沙漠光伏板清掃機器人的最佳路徑規劃方案為人工勢場法。通過模糊理論可以使障礙物更加模糊、圓潤，使最終目的地更加清晰。將模糊理論與人工勢場技術相結合，建立一種模糊人工勢場路徑規劃方法，可以有效讓二者密切結合，改進了人工勢場法的數學模型和快速讓機器人置入位置到達路徑目標點位置，同時能夠滿足機器人的路徑設計動態規劃。