当前,太阳能光伏板被广泛应用于光伏发电中。在实际的应用中,空气中的尘埃会源源不断的沉积在光伏板的表面,一定程度上影响光伏板的发电效率。若能对光伏板进行有效的清洁,在相同装机容量下可以提高发电站的发电效率。传统的清洁作业方式为人工清洁,清洁成本较高,而移动清洁机器人能有效的解决传统人工作业的挑战。移动清洁机器人在数千亩大的太阳能发电站执行清洁作业时,要解决的首要问题是路径获取问题,因此对移动清洁机器人进行路径规划研究意义重大。本文对太阳能光伏板清洁机器人在三维环境下的路径规划进行了研究,主要包含以下几个方面的内容:(1)针对利用移动机器人清洁西北地区大型太阳能发电站光伏板清洁作业任务时首要解决的环境建模问题,采用一种基于数字高程模型的环境地图,并根据通行结果和环境的约束条件分析生成三维地图。(2)基于粒子群算法和引力搜索混合算法(PSOGSA)对光伏板清洁机器人路径进行规划。该混合算法挖掘粒子群优化算法的全局搜寻能力和引力优化算法的局部搜索的能力,很好地解决了全局路径规划时容易与障碍物发生碰撞,并且容易陷入局部最小值等特点。在三维环境下进行该算法测试,对比实验结果显示,该算法对复杂环境有很好的适应性,同时能有效避免局部最小值,提高路径的准确性。(3)运用MATLAB GUI仿真平台对所建立的三维环境模型和提出的混合算法进行可视化设计,对算法的参数进行设置及对仿真结果进行显示,以此来验证所提出的算法的可行性。本文利用数字高程模型建立太阳能发电站环境地图,提出引力与粒子群混合路径优化算法,并将所提出的优化算法应用于太阳能发电站三维路径规划,数值仿真结果证明,粒子群混合路径优化算法很好地解决了全局路径规划时容易与障碍物发生碰撞,并且容易陷入局部最小值等缺点,提高了搜索路径的准确性。论文的研究工作为今后利用移动机器人进行太阳能清洁作业时环境建模和路径规划提供一些工程应用参考。