Along with the growth of large-scale photovoltaic power plants in the desert area, the power generation efficiency degradation due to surface contamination of PV panels is emerging. We present position estimation system using ultrasonic beacon and AHRS(Attitude Heading Reference System) for automation of PV panel cleaning robots system being developed. In the proposed system, the position of the ultrasonic receiver arranged in the mobile robot is updated from AHRS with the coordinate system of the cleaning robot. The position of the mobile robot is estimated based on the position of receiver array and the distance between the transceiver and receivers. The number and spacing of receivers were determined by simulation. And we compared and improved the position estimation of trilateration and particle filter. In actual experiments, the position estimation results were analyzed and corrected. The position estimation of the improved particle filter has an error within an average of 30 mm. However, further studies are needed to improve accuracy because the maximum error exceeds 50mm.
사막 지역에서 대규모 태양광 발전소의 성장과 함께 발전 패널의 표면 오염으로 인한 발전 효율 저하가 대두되고 있다. 따라서 효율적으로 패널을 청소하기 위해 모바일 로봇과 청소 로봇의 협업 시스템의 개발과 자동화가 요구된다. 본 논문은 패널 청소 협업 로봇 시스템의 자동화를 위해 초음파 비콘과 자세 추정 시스템을 이용한 두 로봇의 상대 위치 추정 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 모바일 로봇의 초음파 수신기 배열과 자세 추정 시스템, 청소 로봇의 송신기 배열로 구성된다. 모바일 로봇에 배치된 수신기들의 위치를 자세 추정 시스템으로 청소 로봇 기준의 좌표계로 변환한다. 획득한 송·수신기 거리 정보와 변환된 초음파 수신기 위치를 근거로 모바일 로봇의 위치 추정을 수행한다. 시뮬레이션을 이용하여 수신기 개수와 간격을 결정하였으며 삼변측량과 파티클필터의 위치 추정을 비교하고 개선하였다. 실제 실험을 통해 위치 추정 결과를 분석하고 보정함으로써 개선된 파티클 필터의 위치 추정은 평균 30mm 이내의 오차를 갖는다. 하지만 결과에서 최대 오차는 50mm를 초과하므로 정확도를 높이기 위한 향후 연구를 검토하였다.
