CN115268442A - 光伏清洗机器人的自动纠偏方法、纠偏***及清洗机器人 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了光伏清洗机器人的自动纠偏方法、纠偏***及清洗机器人，其通过获取所述光伏清洗机器人运行过程中的加速度值和角速度值计算获得所述光伏清洗机器人运行过程中的方位角，通过与预设方位角的比较生成用于控制所述光伏清洗机器人的行走轮运行的所述纠偏指令，以提高所述光伏清洗机器人移动的精度，预防所述光伏清洗机器人或光伏板损坏。
Description
技术领域
本发明涉及光伏领域，进一步地涉及光伏清洗机器人的自动纠偏方法、纠偏***及清洗机器人。
背景技术
现有的大型光伏电站一般会安装光伏清洗机器人来自动清洗光伏组件，清洗附着在光伏玻璃面板上的灰尘、鸟粪、砂石等污渍，保持清洁维持正常发电量。
在现有技术中，清洗机器人整体放置在光伏面板上，其上下两端的轮子紧贴在光伏板上下两边，通过这两个轮子滚动带动机器人进行行走，行走的时候机器人的毛刷进行滚动从而将这些污渍刷掉。
在现有的清洗机器人沿着光伏板左右两端的方向行走的过程中，因为光伏组件的面板是玻璃材质的比较光滑，机器人在行走的时候容易打滑，当一边行走轮打滑另外一边不打滑时就会出现清洗机器人偏离方向。当连接桥架为上坡或者下坡时则更容易出现清洗机器人偏离运行方向。现在一般都会通过在清洗机器人上下两边安装滚动轮来限制行走的方向，往左偏的时候上面的滚动轮会撞击在光伏组件上面边框上，下面的滚动轮会撞击在光伏组件下面边框上，然后就以斜着的姿态行走在光伏组件上，强行依靠两边的滚动轮让清洗机器人能够沿着光伏组件行走，不会跑出去，但实际该方法会带来很多问题，在一段时间后清洗机器人的滚动轮会因为一直被光伏组件的框架摩擦导致磨损，长期以往滚动轮会被磨损坏需要进行更换。同时因为清洗机器人斜着跑，上下滚动轮的摩擦力不一样，并且因为清洗机器人本身运行时出现的抖动，容易会使摩擦力方向由沿着光伏组件边框的方向改为往上，从而滚动轮开始斜着往上滚动，最终滚动轮滚出光伏组件，没有滚动轮的限制后导致清洗机器人最终掉落。同时清洗机器人偏移的角度越大则卡住的力度也会越大最后直接卡在光伏组件或者连接桥架上，并且因为清洗机器人偏移情况下会导致清洗机器人的放电电流增大影响电池功耗。
发明内容
为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种光伏清洗机器人的自动纠偏方法、纠偏***及清洗机器人，其通过获取所述光伏清洗机器人运行过程中的加速度值和角速度值计算获得所述光伏清洗机器人运行过程中的方位角，通过与预设方位角的比较生成用于控制所述光伏清洗机器人的行走轮运行的所述纠偏指令，以提高所述光伏清洗机器人移动的精度，预防所述光伏清洗机器人或光伏板损坏。
根据本申请的一个方面，提供了一种光伏清洗机器人的自动纠偏方法，包括：
获取所述光伏清洗机器人运行过程中的加速度值和角速度值，其中所述加速度值包括沿x轴的加速度值、沿y轴的加速度值以及沿z轴的加速度值，所述角速度值包括沿z轴的角速度值；
基于所述加速度值确定所述光伏清洗机器人的当前倾斜角度；
基于所述角速度值对所述光伏清洗机器人的当前倾斜角度进行滤波处理，预测下一时刻的预测倾斜角度，并基于所述预测倾斜角度对所述当前倾斜角度处理，以确定所述光伏清洗机器人的优化预测倾斜角度；
基于所述优化预测倾斜角度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角；
将所述当前方位角与预设方位角比较，生成纠偏指令，用于控制所述光伏清洗机器人的行走轮的运行。
在上述所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法中，所述基于所述角速度值对所述光伏清洗机器人的当前倾斜角度进行滤波处理，预测下一时刻的预测倾斜角度，并基于所述预测倾斜角度对所述当前倾斜角度处理，以确定所述光伏清洗机器人的优化预测倾斜角度步骤，进一步包括：
基于所述当前倾斜角度和所述角速度值，确定下一时刻的预测倾斜角度；
确定所述预测倾斜角度对应的协方差；
基于所述协方差确定所述预测倾斜角度的卡尔曼增益；
基于所述卡尔曼增益和所述当前倾斜角度确定所述优化预测倾斜角度。
在上述所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法中，所述基于所述当前倾斜角度和所述角速度值，确定下一时刻的预测倾斜角度步骤中，使用如下公式确定下一时刻的预测倾斜角度Angle：
Angle＝angle-dt*Q_bias+dt*Gyro＝angle+dt(Gyro-Q_bias)；
其中，Q_bias为过程的噪声，Gyro为角速度，dt为时间，Angle为预测倾斜角度，angle为当前倾斜角度。
在上述所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法中，所述确定所述预测倾斜角度对应的协方差步骤中，使用如下公式确定所述预测倾斜角度对应的协方差
其中，cov(Q_bias,Angle)＝cov(Angle,Q_bias)＝0。
在上述所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法中，所述基于所述协方差确定所述预测倾斜角度的卡尔曼增益步骤中，所述预测倾斜角度的卡尔曼增益为
其中：
k0＝(a-c*dt-b*dt+d*dt2+cov(Angle,Angle))/(a-c*dt-b*dt+d*dt2+cov(Angle,Angle)+R)；
k1＝(a-d*dt)/(a-c*dt-b*dt+d*dt2+cov(Angle,Angle)+R)；
其中，k0是角度增益，k1是角速度增益，a、b、c、d、R均为常数。
在上述所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法中，所述基于所述卡尔曼增益和所述当前倾斜角度确定所述优化预测倾斜角度步骤中，使用如下公式确定所述优化预测倾斜角度X(k|k)：
其中，alpha_prior＝angle+dt(Gyro-Q_bias)；
beta_prior＝angle-Angle；
其中，alpha_prior是上一时刻的角度，beta_prior是上一时刻的角速度。
在上述所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法中，还包括：
获取所述光伏清洗机器人所处位置的磁场强度；
在基于所述优化预测倾斜角度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角的步骤中，基于所述优化预测倾斜角度和所述磁场强度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角。
在上述所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法中，所述获取所述光伏清洗机器人所处位置的磁场强度步骤中，进一步包括：
获取所述光伏机器人所处位置的测量磁场强度，将所述测量磁场强度减去纠正磁场强度获得所述磁场强度，其中所述纠正磁场强度是磁力计绕x轴、y轴以及z轴分别旋转一圈所测得的最大值和最小值的平均值。
在上述所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法中，所述在基于所述优化预测倾斜角度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角的步骤中，基于所述优化预测倾斜角度和所述磁场强度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角步骤中，使用如下公式确定所述光伏清洗机器人的当前方位角a：
hx＝(xf*cos(pitch))+(zf*sin(pitch))；
hy＝(xf*sin(roll)*sin(pitch))+(yf*cos(roll))-(zf*sin(roll)*cos(pitch))；
a＝arctan(hy/hx)；
其中，a表示当前方位角，pitch为x轴的倾斜角度，roll为y轴的倾斜角度，xf、yf、zf为所述纠正磁场强度。
根据本申请的另一方面，进一步提供光伏清洗机器人的自动纠偏***，包括：
数据获取单元，用于获取所述光伏清洗机器人运行过程的加速度值和角速度值，其中所述加速度值包括沿x轴的加速度值、沿y轴的加速度值以及沿z轴的加速度值，所述角速度值包括沿z轴的角速度值；
倾斜角度计算单元，用于基于所述加速度值确定所述光伏清洗机器人的当前倾斜角度；
滤波单元，用于基于所述角速度值对所述当前倾斜角度进行滤波处理，以确定所述光伏清洗机器人的优化预测倾斜角度值；
方位角计算单元，用于基于所述优化预测倾斜角度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角；
指令生成单元，用于将所述当前方位角与预设方位角比较，生成纠偏指令，用于控制所述光伏清洗机器人的行走轮的运行。
在上述所述的光伏清洗机器人的自动纠偏***中：
所述数据获取单元，还用于获取所述光伏清洗机器人所处位置的磁场强度；
所述方位角计算单元，还用于基于所述优化预测倾斜角度和所述磁场强度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角。
根据本申请的另一方面，进一步提供光伏清洗机器人，包括：
机器人主体；
安装于所述机器人主体的加速度计和陀螺仪，分别用于获取所述机器人主体的加速度值和角速度值；
存储器，存储有上述所述的光伏清洗机器人的自动纠偏***，用于基于所述加速度值和所述角速度值生成控制指令；
执行机构，用于基于所述控制指令控制所述机器人主体的行走轮的运行。
与现有技术相比，本申请提供的光伏清洗机器人的自动纠偏方法、纠偏***及清洗机器人，其通过获取所述光伏清洗机器人运行过程中的加速度值和角速度值计算获得所述光伏清洗机器人运行过程中的方位角，通过与预设方位角的比较生成用于控制所述光伏清洗机器人的行走轮运行的所述纠偏指令，以提高所述光伏清洗机器人移动的精度，预防所述光伏清洗机器人或光伏板损坏。
附图说明
通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1是本发明的优选实施例的光伏清洗机器人的自动纠偏方法的应用场景图；
图2是本发明的优选实施例的光伏清洗机器人的自动纠偏方法的流程图；
图3是本发明的优选实施例的光伏清洗机器人的自动纠偏方法的滤波处理的流程图；
图4是本发明的优选实施例的光伏清洗机器人的自动纠偏方法的架构图；
图5是本发明的优选实施例的光伏清洗机器人的自动纠偏***的框图；
图6是本发明的优选实施例的光伏清洗机器人框图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
场景概述
图1图示了根据本申请实施例的光伏清洗机器人的自动纠偏方法的应用场景图。
本申请的申请人注意到现有的光伏清洗机器人在运行的过程中普遍缺乏对自身运行时的方向角度的信息收集，忽视方向角度直接运行会导致很多问题，导致清洗机器人损坏或者组件或者连接桥架损坏。在本申请中基于清洗机器人自身清洗方向角度，对于上下两个行走轮的速度进行控制，即清洗机器人斜着的时候两个行走轮的速度控制由先前的相同改为不相同，以此纠正偏移的角度最终改回正向，减小滚动轮的摩擦力减小运行电流，也不会再发生清洗机器人、光伏组件、桥架损坏。
在本申请中，在光伏清洗机器人的运行过程中通过获取所述光伏清洗机器人运行过程中的加速度值和角速度值计算获得所述光伏清洗机器人运行过程中的方位角，通过与预设方位角的比较生成用于控制所述光伏清洗机器人的行走轮运行的所述纠偏指令，以提高所述光伏清洗机器人移动的精度，预防所述光伏清洗机器人或光伏板损坏。
具体地，在获得角速度值和当前倾斜角度后，基于角度对当前倾斜角度进行滤波处理，在滤波过程中下述公式确定所述卡尔曼增益和所述当前倾斜角度确定所述优化预测倾斜角度：
其中所述公式为：
alpha_prior＝angle+dt(Gyro-Q_bias)；
beta_prior＝angle-Angle。
其中X(k|k)指的是所述优化预测倾斜角度，Gyro指的是角速度，Q_bias指的是过程的噪声，angle指的是当前倾斜角度，Angle指的是预测倾斜角度，其中，alpha_prior是上一时刻的角度，beta_prior是上一时刻的角速度，k0是角度增益，k1是角速度增益。通过计算卡尔曼增益能够优化预测倾斜角度，提高预测倾斜角度的精确度，从而能够更加准确地纠偏。
参考图1，光伏清洗机器人Q能够沿着光伏板B移动，以对光伏板B进行清扫作业。所述光伏清洗机器人Q能够在进行清洗作业的过程中实时检测加速度值和角速度值，并自行进行纠偏。
在介绍了本申请的基本原理之后，下面将参考附图来具体介绍本申请的各种非限制性实施例。
示例性方法
图2图示了根据本申请实施例的光伏清洗机器人的自动纠偏方法的流程图。
参考图2，所述安装光伏清洗机器人的自动纠偏方法包括：
S110，获取所述光伏清洗机器人运行过程中的加速度值和角速度值，其中所述加速度值包括沿x轴的加速度值、沿y轴的加速度值以及沿z轴的加速度值，所述角速度值包括沿z轴的角速度值；
S120，基于所述加速度值确定所述光伏清洗机器人的当前倾斜角度；
S130，基于所述角速度值对所述光伏清洗机器人的当前倾斜角度进行滤波处理，预测下一时刻的预测倾斜角度，并基于所述预测倾斜角度对所述当前倾斜角度处理，以确定所述光伏清洗机器人的优化预测倾斜角度；
S140，基于所述优化预测倾斜角度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角；
S150，将所述当前方位角与预设方位角比较，生成纠偏指令，用于控制所述光伏清洗机器人的行走轮的运行。
在本申请中，通过获取所述光伏清洗机器人运行过程中的加速度值和角速度值计算获得所述光伏清洗机器人运行过程中的方位角，通过与预设方位角的比较生成用于控制所述光伏清洗机器人的行走轮运行的所述纠偏指令，以提高所述光伏清洗机器人移动的精度，预防所述光伏清洗机器人或光伏板损坏。
在上述步骤S110中，所获取的所述光伏清洗机器人运行过程的加速度值和角速度值均位于以地面为平面坐标建立的三维坐标系中，其中所述加速度值包括沿x轴的加速度值、沿y轴的加速度值以及沿z轴的加速度值，所述角速度值包括沿z轴的角速度值。
所述光伏清洗机器人上设置有加速度计和陀螺仪，分别用于获取所述光伏清洗机器人运行过程中的加速度值和角速度值。所述光伏清洗机器人具体包括上端行走轮、下端行走轮、上端驱动电机以及下端驱动电机，所述上端驱动电机用于驱动所述上端行走轮转动，所述下端驱动电机用于驱动所述下端行走轮转动，所述上端驱动电机和所述下端驱动电机能够基于所述纠偏指令调整所述上端行走轮和所述下端行走轮的转动。
在上述步骤S120，基于所述加速度值确定所述光伏清洗机器人的当前倾斜角度步骤中，通过公式roll＝arctan(x/z)、pitch＝arctan(y/z)计算获得所述当前倾斜角度，其中roll表示沿x轴方向的倾斜角度，pitch表示沿y轴方向的倾斜角度。
参考图3，在上述步骤S130中，基于所述角速度值对所述当前倾斜角度进行滤波处理，预测下一时刻的预测倾斜角度，并基于所述预测倾斜角度对所述当前倾斜角度处理，以确定所述光伏清洗机器人的优化预测倾斜角度，具体包括如下步骤：
S1301，基于所述当前倾斜角度和所述角速度值，确定下一时刻的预测倾斜角度；
S1302，确定所述预测倾斜角度对应的协方差；
S1303，基于所述协方差确定所述预测倾斜角度的卡尔曼增益；
S1304，基于所述卡尔曼增益和所述当前倾斜角度确定所述优化预测倾斜角度。
具体地，在上述步骤S1301中，使用下述公式(一)基于所述当前倾斜角度和所述角速度值，确定下一时刻的预测倾斜角度：
公式一为：
即：Angle＝angle-dt*Q_bias+dt*Gyro＝angle+dt(Gyro-Q_bias)；
其中，Q_bias为过程的噪声，Gyro为角速度，dt为时间，Angle为预测倾斜角度，angle为当前倾斜角度。
在上述步骤S1031中，确定所述当前倾斜角度后，引入一个离散控制过程***，使用一个线性随机微分方程来进行描述通过获取，所述微分方程为下述公式二：
所述公式二为：X(k)＝AX(k-1)+BU(k)+W(k)；
利用上述离散控制过程***预测下一个状态的***，即得到公式三：
所述公式三为：X(k|k-1)＝AX(k-1|k-1)+BU(k)。
将所述当前倾斜角度相关参数代入预测下一个状态的***得到：
其中，alpha_prior是上一时刻的角度，beta_prior是上一时刻的角速度。
在上述步骤S1302中，使用下述公式四确定所述预测倾斜角度对应的协方差：
其中所述公式四为：
其中，Q_bias为过程的噪声，dt为时间，Angle为预测倾斜角度，因为Angle和Q_bias无关，所以cov(Q_bias,Angle)＝cov(Angle,Q_bias)＝0，即：
在上述步骤S1032中，计算***过程的协方差，即P(k-1|k-1)是X(k-1|k-1)的协方差，即***过程的协方差
满足上述公式四：
将P(k|k-1)＝AP(k-1|k-1)A’+Q，代入上述公式四得到：
在上述步骤S1303中，使用下述公式确定所述预测倾斜角度的卡尔曼增益；
其中所述卡尔曼增益为
其中：
k0＝(a-c*dt-b*dt+d*dt2+cov(angle,Angle))/(a-c*dt-b*dt+d*dt2+cov(Angle,Angle)+R)；
k1＝(a-d*dt)/(a-c*dt-b*dt+d*dt2+cov(Angle,Angle)+R)；
其中，k0是角度增益，k1是角速度增益，a、b、c、d、R均为常数。
在上述步骤S1304中，Kg(k)＝P(k|k-1)H’/(HP(k|k-1)H’+R)，其中增益为二维向量，所以测量***H＝|10|，其中R是常数，为角度测量噪声，能够根据需要设置。
在上述步骤S1304中，使用下述公式五确定所述卡尔曼增益和所述当前倾斜角度确定所述优化预测倾斜角度：
其中所述公式五为：
alpha_prior＝angle+dt(Gyro-Q_bias)；
beta_prior＝angle-Angle；
其中X(k|k)指的是所述优化预测倾斜角度。
在上述步骤S1304中，优化预测倾斜角度X(k|k)满足下式：
X(k|k)＝X(k|k-1)+Kg(k)(Z(k)-HX(k|k-1))；
其中Z(k)是加速度算出的角度值，H＝|10|，能够得出下式：
Z(k)-HX(k|k-1)＝angle-Angle+dt(Gyro-Q_bias)；
其中：
alpha_prior＝angle+dt(Gyro-Q_bias)；
beta_prior＝angle-Angle；
其中，alpha_prior是上一时刻的角度，beta_prior是上一时刻的角速度。
所以能够得出：
需要指出的是，在本优选实施例中，基于所述当前倾斜角度预测下一时刻的所述预测倾斜角度，在计算出协方差后计算卡尔曼增益，最终计算出优化预测倾斜角度，数据处理过程高效，并且精度较高。
进一步地，所述光伏清洗机器人的自动纠偏方法，还包括：
S160，获取所述光伏清洗机器人所处位置的磁场强度；
S170，在基于所述优化预测倾斜角度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角的步骤中，基于所述优化预测倾斜角度和所述磁场强度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角。
具体地，在上述步骤S160，获取所述光伏清洗机器人所处位置的磁场强度，具体包括：
S1601，获取所述光伏机器人所处位置的测量磁场强度，将所述测量磁场强度减去纠正磁场强度获得所述磁场强度，其中所述纠正磁场强度是磁力计绕x轴、y轴以及z轴分别旋转一圈所测得的最大值和最小值的平均值。
磁场强度能够通过磁力计测量获得，将磁力计绕x轴、y轴以及z轴分别旋转一圈，最大值和最小值的平均值是所述纠正磁场强度，然后将所述磁力计测量的磁场强度减去所述纠正磁场强度得到所述磁场强度。
在上述步骤S170，基于所述优化预测倾斜角度和所述磁场强度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角a的过程如下：
hx＝(xf*cos(pitch))+(zf*sin(pitch))；
hy＝(xf*sin(roll)*sin(pitch))+(yf*cos(roll))-(zf*sin(roll)*cos(pitch))；
a＝arctan(hy/hx)；
其中，pitch为x轴的倾斜角度，roll为y轴的倾斜角度，能够基于所述优化预测倾斜角度计算获得，xf、yf、zf为纠正磁场强度。
具体地，在获得磁场强度后，所述优化预测倾斜角度融合到磁场强度中纠正磁场强度为平面磁场，获得所述纠正磁场强度。
示例地，当所述当前方位角a与预设方位角(清洗机器人位于停靠站时的方位角)一致，则表示清洗机器人运行正常，没有发生偏转，无需对其进行调整；当前方位角a大于预设方位角，则表明清洗机器人的上端向右偏，在清洗机器人向右运动的过程在控制减小清洗机器人上端驱动电机的运行速度，在清洗机器人向左运动的过程中控制减小清洗机器人下端驱动电机的运行速度；当前方位角a小于预设方位角，则表明清洗机器人的下端向右偏，在清洗机器人向右运动的过程在控制减小清洗机器人下端驱动电机的运行速度，在清洗机器人向左运动的过程中控制减小清洗机器人上端驱动电机的运行速度。
示例性***
图5图示了根据本申请实施例的光伏清洗机器人的自动纠偏***的框图。
如图5所示，所述光伏清洗机器人的自动纠偏***包括数据获取单元10、倾斜角度计算单元20、滤波单元30、方位角计算单元40以及指令生成单元50。所述数据获取单元10用于获取所述光伏清洗机器人运行过程的加速度值和角速度值，其中所述加速度值包括沿x轴的加速度值、沿y轴的加速度值以及沿z轴的加速度值，所述角速度值包括沿z轴的角速度值；所述倾斜角度计算单元20用于基于所述加速度值确定所述光伏清洗机器人的当前倾斜角度；所述滤波单元30用于基于所述角速度值对所述当前倾斜角度进行滤波处理，以确定所述光伏清洗机器人的优化预测倾斜角度；所述方位角计算单元40用于基于所述优化预测倾斜角度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角；所述指令生成单元50用于将所述当前方位角与预设方位角比较，生成纠偏指令，用于控制所述光伏清洗机器人的行走轮的运行。
进一步地，所述数据获取单元10还用于获取所述光伏清洗机器人所处位置的磁场强度；所述方位角计算单元40还用于基于所述优化预测倾斜角度和所述磁场强度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角。
这里，本领域技术人员可以理解，上述光伏清洗机器人的自动纠偏***中的各个单元和模块的具体功能和操作已经在上面光伏清洗机器人的自动纠偏方法的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。
如上所述，根据本申请实施例的光伏清洗机器人的自动纠偏***可以实现在各种无线终端中，例如光伏清洗机器人的自动纠偏***的存储器等。在一个示例中，根据本申请实施例的光伏清洗机器人的自动纠偏***可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到无线终端中。例如，光伏清洗机器人的自动纠偏***可以是该无线终端的操作***中的一个软件模块，或者可以是针对于该无线终端所开发的一个应用程序；当然，该光伏清洗机器人的自动纠偏***同样可以是该无线终端的众多硬件模块之一。
替换地，在另一示例中，该光伏清洗机器人的自动纠偏***与该无线终端也可以是分立的设备，并且该光伏清洗机器人的自动纠偏***可以通过有线和/或无线网络连接到该无线终端，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。
示例性设备
下面，参考图6来描述根据本申请实施例的光伏清洗机器人的框图。
所述光伏清洗机器人包括机器人主体J、安装于所述机器人主体J的加速度计G和陀螺仪T、存储器S以及执行机构Z。所述加速度计G和陀螺仪T分别用于获取所述机器人主体J的加速度值和角速度值；所述存储器S中具有上述所述的光伏清洗机器人的自动纠偏***，用于基于所述加速度值和所述角速度值生成控制指令；所述执行机构Z用于基于所述控制指令控制所述机器人主体J的行走轮的运行。
示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质
除了上述方法、***及设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的神经网络的更新方法中的步骤。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或存储器上执行。
此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的神经网络的更新方法中的步骤。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。
本申请中涉及的器件、装置、设备、***的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、***。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。
Claims (12)
1.光伏清洗机器人的自动纠偏方法，其特征在于，包括：
获取所述光伏清洗机器人运行过程中的加速度值和角速度值，其中所述加速度值包括沿x轴的加速度值、沿y轴的加速度值以及沿z轴的加速度值，所述角速度值包括沿z轴的角速度值；
基于所述加速度值确定所述光伏清洗机器人的当前倾斜角度；
基于所述角速度值对所述光伏清洗机器人的当前倾斜角度进行滤波处理，预测下一时刻的预测倾斜角度，并基于所述预测倾斜角度对所述当前倾斜角度处理，以确定所述光伏清洗机器人的优化预测倾斜角度；
基于所述优化预测倾斜角度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角；
将所述当前方位角与预设方位角比较，生成纠偏指令，用于控制所述光伏清洗机器人的行走轮的运行。
2.根据权利要求1所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法，其特征在于，所述基于所述角速度值对所述光伏清洗机器人的当前倾斜角度进行滤波处理，预测下一时刻的预测倾斜角度，并基于所述预测倾斜角度对所述当前倾斜角度处理，以确定所述光伏清洗机器人的优化预测倾斜角度步骤，进一步包括：
基于所述当前倾斜角度和所述角速度值，确定下一时刻的预测倾斜角度；
确定所述预测倾斜角度对应的协方差；
基于所述协方差确定所述预测倾斜角度的卡尔曼增益；
基于所述卡尔曼增益和所述当前倾斜角度确定所述优化预测倾斜角度。
3.根据权利要求2所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法，其特征在于，所述基于所述当前倾斜角度和所述角速度值，确定下一时刻的预测倾斜角度步骤中，使用如下公式确定下一时刻的预测倾斜角度：
Angle＝angle-dt*Q_bias+dt*Gyro＝angle+dt(Gyro-Q_bias)；
其中，Q_bias为过程的噪声，Gyro为角速度，dt为时间，Angle为预测倾斜角度，angle为当前倾斜角度。
4.根据权利要求3所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法，其特征在于，所述确定所述预测倾斜角度对应的协方差步骤中，使用如下公式确定所述预测倾斜角度对应的协方差
其中，cov(Q_bias,Angle)＝cov(Angle,Q_bias)＝0。
5.根据权利要求4所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法，其特征在于，所述基于所述协方差确定所述预测倾斜角度的卡尔曼增益步骤中，所述预测倾斜角度的卡尔曼增益为
其中：
k0＝(a-c*dt-b*dt+d*dt2+cov(Angle,Angle))/(a-c*dt-b*dt+d*dt2+cov(Angle,Angle)+R)；
k1＝(a-d*dt)/(a-c*dt-b*dt+d*dt2+cov(Angle,Angle)+R)；
其中，k0是角度增益，k1是角速度增益，a、b、c、d、R均为常数。
6.根据权利要求5所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法，其特征在于，所述基于所述卡尔曼增益和所述当前倾斜角度确定所述优化预测倾斜角度步骤中，使用如下公式确定所述优化预测倾斜角度X(k|k)：
其中，alpha_prior＝angle+dt(Gyro-Q_bias)；
beta_prior＝angle-Angle；
其中，alpha_prior是上一时刻的角度，beta_prior是上一时刻的角速度。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法，其特征在于，还包括：
获取所述光伏清洗机器人所处位置的磁场强度；
在基于所述优化预测倾斜角度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角的步骤中，基于所述优化预测倾斜角度和所述磁场强度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角。
8.根据权利要求7所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法，其特征在于，所述获取所述光伏清洗机器人所处位置的磁场强度步骤中，进一步包括：
获取所述光伏机器人所处位置的测量磁场强度，将所述测量磁场强度减去纠正磁场强度获得所述磁场强度，其中所述纠正磁场强度是磁力计绕x轴、y轴以及z轴分别旋转一圈所测得的最大值和最小值的平均值。
9.根据权利要求8所述的光伏清洗机器人的自动纠偏方法，其特征在于，所述在基于所述优化预测倾斜角度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角的步骤中，基于所述优化预测倾斜角度和所述磁场强度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角步骤中，使用如下公式确定所述光伏清洗机器人的当前方位角a：
hx＝(xf*cos(pitch))+(zf*sin(pitch))；
hy＝(xf*sin(roll)*sin(pitch))+(yf*cos(roll))-(zf*sin(roll)*cos(pitch))；
a＝arctan(hy/hx)；
其中，a表示当前方位角，pitch为x轴的倾斜角度，roll为y轴的倾斜角度，xf、yf、zf为所述纠正磁场强度。
10.光伏清洗机器人的自动纠偏***，其特征在于，包括：
数据获取单元，用于获取所述光伏清洗机器人运行过程的加速度值和角速度值，其中所述加速度值包括沿x轴的加速度值、沿y轴的加速度值以及沿z轴的加速度值，所述角速度值包括沿z轴的角速度值；
倾斜角度计算单元，用于基于所述加速度值确定所述光伏清洗机器人的当前倾斜角度；
滤波单元，用于基于所述角速度值对所述当前倾斜角度进行滤波处理，以确定所述光伏清洗机器人的优化预测倾斜角度；
方位角计算单元，用于基于所述优化预测倾斜角度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角；
指令生成单元，用于将所述当前方位角与预设方位角比较，生成纠偏指令，用于控制所述光伏清洗机器人的行走轮的运行。
11.根据权利要求10所述的光伏清洗机器人的自动纠偏***，其特征在于，
所述数据获取单元，还用于获取所述光伏清洗机器人所处位置的磁场强度；
所述方位角计算单元，还用于基于所述优化预测倾斜角度和所述磁场强度确定所述光伏清洗机器人的当前方位角。
12.光伏清洗机器人，其特征在于，包括：
机器人主体；
安装于所述机器人主体的加速度计和陀螺仪，分别用于获取所述机器人主体的加速度值和角速度值；
存储器，存储有权利要求10或11所述的光伏清洗机器人的自动纠偏***，用于基于所述加速度值和所述角速度值生成控制指令；
执行机构，用于基于所述控制指令控制所述机器人主体的行走轮的运行。
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