Hao Huang and Xu ChenによるWidgtech Ashman 太陽光パネル清掃車は、ロボティクス・オートマトン・オートメーションデザインコンペティションカテゴリーにおける非常に権威ある2023 A' Design Award 銀賞の優れた受賞作品です。
銀ロボティクス· 2023
Widgtech Ashman 太陽光パネル清掃車
デザイナー： Hao Huang and Xu Chen
クライアント: Widgtech
ロボティクスカテゴリーのA' Design Award 銀賞受賞者
認証済み受賞者
#149894の受賞ステータスを認証デザイン
Widgtech Ashman 太陽光パネル清掃車 について
Widgtech Ashmanは、大規模発電所の太陽光パネルを対象とした清掃車両です。本車両は完全電動駆動、クローラ式シャシー、そしてインテリジェントな経路探索機能を採用しています。中央に配置された水タンクは200リットルの容量を備え、数千平方メートルに及ぶパネルの清掃に対応します。ロボットアームは6自由度を有し、画像認識モジュール、噴霧式散水ノズル、清掃ヘッドを搭載しています。画像認識モジュールは各パネルを解析し、清掃中のロボットアームを誘導します。本デザインは人手による作業と水の使用量を削減します。
受賞
A' Design Award 銀賞 について
Widgtech Ashman 太陽光パネル清掃車は、見事で印象的なハイエンドのデザインに授与される、非常に権威ある評価である A' Design Award 銀賞の受賞作品です。銀賞の受賞作品は、きわめて輝かしく創造性に富んだ作品であり、デザイナーの傑出した専門知識、才能、洞察力を示しています。Widgtech Ashman 太陽光パネル清掃車は、素晴らしい代表作であり、驚くほどプロフェッショナルで、深く革新的であることが期待されます。この A' Design Award 銀賞を受賞したデザインは、非常に注目すべき称賛される発明であり、芸術・科学・デザイン・技術の境界に寄与し、それを前進させます。Widgtech Ashman 太陽光パネル清掃車は、多くの人に羨まれる創造物であり、欲求を呼び覚まし、前向きな感情をもたらし、驚きと感嘆を灯します。
デザインの裏側
プレスキット
デザイナーが提供するクレジット、チームメンバー、技術的な詳細。
- 独自の特性
- Widgtech Ashman has pure electric drive and crawler chassis, with intelligent pathfinding function. The central water tank has 200 liters capacity, supporting cleaning of thousands of square meters of photovoltaic panels. The mechanical arm has six degrees of freedom and is equipped with image recognition module, atomizing water sprayer and cleaning tow head. The image recognition module analyzes the photovoltaic panel and controls the mechanical arm to do the cleaning work.
- 寸法とパッケージ
- The body is 1900mm long, 1190mm wide and 750mm high. The effective working radius of the arm (including the trailer part) is about 2500mm, the maximum load is 10kg, and the working power consumption is 400W. The net weight of the chassis is 450kg, the net weight of the arm is 58kg, and the water tank is full load of 200kg.
- タグ
- Photovoltaic, intelligent equipment, cleaning operation, environmental protection, unmanned, automatic control.
- 製造技術
- The body and main arm structure of the cleaning vehicle are made of aluminum alloy by stamping. Two kinds of dark gray matte paint are used for the appearance. The track is made of polyurethane polymer material by injection molding, light weight, wear-resistant and corrosion-resistant.
- デザインの課題
- The intelligent control of the cleaning vehicle is the biggest challenge, especially the intelligent recognition of the surface area of the photovoltaic panel. It is a great challenge to make accurate judgment under different light and distance. To solve this problem, we use deep convolution algorithm for a large number of identification learning, and use different sensors for auxiliary recognition to improve the availability of the equipment.
- リサーチ
- Photovoltaic panels for photovoltaic power generation need regular cleaning to avoid reduced power generation efficiency or burning due to hot spot effect. In the south, the scale is small and the water environment is easy to clean. In the north, however, large scale, lack of water and wind and sand dust increase labor and material costs and make traditional spraying very wasteful of water. Thus, power-driven intelligent equipment for unmanned precise operation has great advantages.
- インスピレーション
- Solar energy industry has made great contributions to energy conservation, emission reduction and environmental protection as green energy. In northern region photovoltaic bases, cleaning work has been a great challenge due to environment conditions and park size. Widgtech Ashman adopted intelligent tracking and image recognition technology for unmanned cleaning work, saving manpower, controlling water usage and ensuring cleaning efficiency and effect.
- プロジェクト期間
- The project started in May 2022 and finished in February 2023 in Beijing.
- オペレーションフロー
- Widgtech Ashman's intelligent photovoltaic cleaning car is mainly used for regular cleaning of solar photovoltaic panels in large photovoltaic power plants, aiming to solve the problem of large-scale solar photovoltaic panel cleaning under conditions such as northern region, complex terrain, water shortage environment and unmanned environment.
- チームメンバー
- Hao Huang, Xu Chen, Qian Hao, Fangbo Wu, Zhihan Yuan, Yating Zhou, Ge Song, Junyi Wei, Rong Zhang
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