一种基于深度学习的光伏电站光伏板智能清扫机器人方法

本发明公开了一种基于深度学习的光伏电站光伏板智能清扫机器人方法，包括如下步骤：采集光伏板表面的原始图像数据并预处理；输入改进NCDE模型的特征编码模块，输出污染特征序列；输入改进NCDE模型的控制流构造与时间对齐模块，生成统一控制信号序列；输入改进NCDE模型的动力学演化模块，输出动态策略表示；输入改进NCDE模型的读出与策略耦合模块中，生成最优清扫路径；通过执行机构，生成清扫路径数据；生成补偿清扫路径；更新改进NCDE模型的参数，实现光伏板污染识别、路径规划与清扫控制的深度融合，具有清洁效率高、能耗低、自适应性强和模型可持续优化的优点。