连续作业闭环
系统根据电站数字地图安排路线与投放顺序，运载机器人携带多台清洗机器人在阵列之间移动。到达目标点后依次完成减速、定位、停车锁止、升降、倾角调整和低速推送；清洗任务结束后再执行回收、固定、自清洁、烘干与下一轮部署，使任务规划、运输、投放、清洗和状态反馈形成完整闭环。
全自动光伏清洗运载推送装置
面向大型地面光伏电站，以履带式运载平台搭载多台清洗机器人，融合自主运输、精准投放与回收、道路感知、路径规划、边缘计算和远程监控，将依赖人工搬运的离散作业转化为连续自动化闭环。
System Architecture
系统总体架构
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Integrated System
从跨阵列运输到自动维护
感知、规划与控制级联
摄像头、激光雷达、超声波与 GNSS/北斗共同描述道路、障碍和车辆状态。Jetson TX2 NX 运行 DeepLabV3+ 或 YOLO，结合 Dijkstra 全局路径与偏航重规划生成局部目标；STM32 则以模糊 PID 完成转向、速度、制动和机构时序控制，使长直路段的运输效率与投放区域的低速精度能够在同一系统内兼顾。
机械协同与安全联锁
履带底盘提升砂石、泥土和不平道路上的通过能力，中部储存仓通过多向固定约束降低运输碰撞风险；液压升降与剪式推送机构共同适配阵列高度和倾角。投放前必须满足停车、制动、平台锁止和位置确认条件，通信或感知异常时则降速、停车或回到本地安全模式，避免云端连接成为安全运行的单点依赖。
Closed-Loop Workflow
端到端作业流程
- 01 · PLAN任务解析与路线规划
- 02 · TRANSPORT跨阵列自主运输
- 03 · ALIGN减速定位与机构对接
- 04 · DEPLOY升降、调角与推送
- 05 · RECOVER回收固定与状态确认
- 06 · MAINTAIN自清洁、烘干与再部署
Design Profile
主要设计指标
≈ 12可搭载清洗机器人
36 km/h设计最高运输速度
16–30 msFP16 边缘推理时延
≈ 2.5 mGNSS/北斗全局定位精度
上述数值来自项目设计资料：GNSS 负责园区级全局导航，投放阶段仍需融合 RFID、视觉、超声波或机械限位完成局部精确对接；强化学习方案作为控制优化探索，工程主控制链路仍采用模糊 PID 与显式安全规则。
Vehicle Modelling
运载平台建模展示
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内部展示图展示内部多层清洗机器人储存架、推送机构与运载空间布局。
侧面图展示车体侧面舱门、履带底盘及上层设备的整体外观。
正面图展示车辆正面造型、观察窗与两侧履带结构。
Project Introduction
项目介绍视频
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