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摘要：本发明提出一种基于人机交互的光伏清扫机器人路径规划方法和系统，包括：基于视觉传感器采集光伏阵列图像；基于SSD算法从阵列图像中识别单个光伏板图像；根据历史参数计算单个光伏板的发电效率损失率并与图像匹配，基于改进的Inception网络积灰状态分析模型判断积灰程度；构建出光伏发电场的栅格地图，标示出单个光伏板的位置并与其积灰程度对应；基于启发神经网络规划路径，优先清扫积灰程度严重的光伏板；基于LLM模型进行人机交互，为不确定事件下的机器人重新规划安全路径。本发明提出的方法和系统使得光伏清扫机器人在复杂环境中具有高效的清扫能力，保证了发电场的整体发电效率，路径规划也得到安全保障，符合实际工程的需求。
主权项：1.一种基于人机交互的光伏清扫机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在光伏板发电场不同的位置部署多个视觉传感器，获取光伏阵列图像；S2、基于SSDSingleShotMultiBoxDetector算法从光伏阵列图像中识别出单个光伏板图像，用于光伏板积灰程度判定和光伏板定位；S3、根据历史参数计算出发电效率损失率，并与步骤S2中识别出的单个光伏图像相匹配，再基于改进的Inception网络积灰状态分析模型判定光伏板的积灰程度；S4、将整个光伏发电场用栅格地图表示，根据步骤S2中识别出的单个光伏板图像确定光伏板的位置，并与步骤S3得到的该板的积灰程度相对应；在栅格地图中对各光伏板的位置和积灰程度进行标示；S5、基于启发神经网络进行路径规划；将栅格地图映射到启发神经网络中，每个栅格对应一个神经元，神经元的值与光伏板的积灰程度相对应，积灰程度越高神经元的值越大，同时，神经元的值通过神经网络进行传递；光伏清扫机器人选择邻近值最大神经元对应的位置作为下一个运动位置，即优先清扫积灰程度严重的光伏板；S6、基于人机交互的路径重规划；当光伏机器人在清扫过程中发生不确定事件时，利用LLMLargeLanguageModel理解人的意图，通过学习系统做出决策，为重新规划出安全的路径。
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百度查询： 安徽大学 一种基于人机交互的光伏清扫机器人路径规划方法和系统
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