澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）已将原本为采矿业设计的机器人改造后，用于澳大利亚大型太阳能电站的运维巡检。
CSIRO表示，这些自主机器人利用摄像头和传感器创建太阳能电站的数字地图，并通过人工智能软件识别运维问题，已在昆士兰州和新南威尔士州的公用事业级项目中成功完成测试。
该机构研究人员表示，这些AI驱动机器人配备了一整套传感器，包括用于可视化检查的摄像头、用于发现热点和电气故障的红外摄像头，以及用于精准三维感知和建图的激光雷达（LiDAR）技术。
这些机器人经过编程，可在各种地形和环境条件下自主穿行于太阳能电站，构建精确地图以实现现场状况数字化，规避危险，并形成对整体场景的综合理解。
CSIRO高级机器人工程师罗斯·邓加维尔（Ross Dungavell）表示，这些AI机器人能够自动检测项目光伏组件中的故障，包括灰尘堆积、虫巢或鸟粪、物理损伤、松动的螺母或螺栓、组件或电连接器中的热点，以及需要维修的线路。
他说：“机器人会记录并存储其捕捉到的每一项数据，它的传感器能够发现组件可能存在的任何故障。”
邓加维尔表示，将机器人和AI技术引入太阳能电站的预测性运维，将降低维护成本，提高效率和安全性，帮助维持组件性能，增强能源输出稳定性，并延长资产寿命。
这项技术还减少了人工步行巡检的需求，使工作重点从重复性体力任务转向更具技能要求的岗位，包括太阳能电站技术运维、机器人支持和数据分析等。
邓加维尔说：“这有助于满足那些难以获得、或无法稳定获得劳动力地区的现实需求。很多时候，在如此恶劣的环境条件下、长时间派人前往现场并不可行。”
CSIRO高级首席研究科学家佩曼·莫加达姆（Peyman Moghadam）表示，将机器人引入太阳能运营，是澳大利亚大型太阳能行业的“游戏规则改变者”。
他说：“我们不仅是在采集图像或三维数据，我们是在为智能化太阳能运营打基础，在这种模式下，来自机器人的数据、固定传感器的数据以及现场系统的数据能够被整合起来。这将有助于作出更好的主动式维护决策，并让系统长期运行表现更加稳健。”
CSIRO表示，正在继续在试点场址测试机器人和AI系统，并计划与产业界合作，推动这项技术更广泛地落地应用。
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