本申请涉及用于云台的自动校正方法和系统、存储介质，所述方法包括：利用所述云台的传感器的对靶标进行感测以生成实时数据；根据所述传感器在预定位置处采集的标定数据与所述实时数据确定用于所述传感器的校正参数；在所述校正参数符合预定条件的情况下，基于所述校正参数生成控制信号；以及所述云台的电机根据所述控制信号将所述传感器关于所述预定位置重新定位。重新定位。重新定位。
【技术实现步骤摘要】
用于云台的自动校正方法和系统、存储介质
[0001]本申请涉及云台设备的校正领域，具体而言，涉及用于云台的自动校正方法和系统、存储介质。
技术介绍
[0002]近年来，随着石油等化石能源的减少和大气环境污染加剧，电动汽车的应用成为了汽车工业发展的必然趋势。发展电动汽车是保证能源安全，实现汽车工业可持续发展的重要选择。目前，纯电动汽车主要有整车充电和电池更换两种能源补给模式。其中，在给电动汽车整车充电时，交流慢充而时间长且停车场地受限制；而直流快充虽然功率大、充电时间短，但对电网冲击较大，同时还会降低电池的使用寿命。采用换电模式，可以与电网互动做到有序充电，实现电力负荷的“调峰储能”，从而可以提高电力设备的综合利用效率。这种方案既能快速对电动汽车进行能源补给、减少用户等待时间，又不损害电池寿命。因此，在我国一线城市的公共交通流域换电模式具有很高的推广价值和经济意义。
[0003]随着换电站的认可度越来越高，有越来越多的车企加入到换电站的开发过程中，换电站的智能化程度和传感器的采用也越来越多，一个尖锐的问题逐渐显现：换电站由于处于户外环境，因而受外界影响程度较大。由于锈蚀、松动、震荡可能导致传感器（传感器架设在云台上，在本文中又称为“云台传感器”或者“云台”）不在对准原来的位置。当换电站的数量越来越多时，这种问题的发生几乎是必然的。同时，由于换电站的各种传感器各司其职，有些传感器需要高实时性的修复以保证换电站的可靠运营，有些则可以延迟处理，每一次传感器的修正都需要大量的人力，不仅仅在站现场，远程也要配合解决，因此不可能每时每刻，随时随地的对这些问题采取响应。这些为整个换电站的智能化运营、主动运维，无人值守带来非常大的压力。
[0004]有鉴于此，需要提出一种改进的云台的自动校正机制。
技术实现思路
[0005]本申请的实施例提供了一种用于云台的自动校正方法和系统、存储介质，用于高效地对云台（设备）的姿态校正。
[0006]根据本申请的一方面，提供一种用于云台的自动校正方法。所述方法包括：利用所述云台的传感器的对靶标进行感测以生成实时数据；根据所述传感器在预定位置处采集的标定数据与所述实时数据确定用于所述传感器的校正参数；在所述校正参数符合预定条件的情况下，基于所述校正参数生成控制信号；以及所述云台的电机根据所述控制信号将所述传感器关于所述预定位置重新定位。
[0007]在本申请的一些实施例中，可选地，利用所述云台的传感器的对靶标进行感测包括：在所述传感器处于静止状态下利用所述传感器的对所述靶标进行感测。
[0008]在本申请的一些实施例中，可选地，利用神经网络检测所述实时数据以判断所述传感器是否处于静止状态；和/或利用所述电机的运动反馈信号判断所述传感器是否处于
静止状态。
[0009]在本申请的一些实施例中，可选地，根据所述标定数据与所述实时数据确定用于所述传感器的校正参数包括：以所述标定数据、所述实时数据作为神经网络的输入，并通过所述神经网络判断所述传感器是否存在偏移；以及在存在偏移的情况下，通过所述神经网络输出所述校正参数。
[0010]在本申请的一些实施例中，可选地，预定条件包括：所述校正参数大于或者等于最低阈值，并且所述校正参数小于或者等于最高阈值。
[0011]在本申请的一些实施例中，可选地，所述神经网络经由以下步骤训练而成：获取所述传感器在多个样本位置处感测所述靶标以形成的多个感测数据；确定所述传感器从所述多个样本位置中的每一者到所述预定位置的多个自由度残差；以及以所述多个感测数据、所述标定数据作为输入，以所述多个自由度残差作为目标输出训练所述神经网络。
[0012]在本申请的一些实施例中，可选地，所述方法还包括：在预定时间内产生所述校正参数超过预定次数的情况下，不再生成所述控制信号。
[0013]在本申请的一些实施例中，可选地，所述方法还包括：向所述云台的运维系统发送不能实现校正所述云台的信号。
[0014]在本申请的一些实施例中，可选地，所述传感器为图像传感器数据、激光雷达传感器、定位传感器。
[0015]在本申请的一些实施例中，可选地，所述校正参数包括以下项目中至少一者：俯仰Pitch参数、偏航Yaw参数、滚动Roll参数、平移Translation参数。
[0016]在本申请的一些实施例中，可选地，所述方法还包括：通过重新定位的所述传感器感测所述靶标以生成验证数据；以及基于所述验证数据和所述标定数据确定所述传感器是否完成校正。
[0017]根据本申请的另一方面，提供一种用于云台的自动校正系统。所述系统包括：存储器，其配置成存储指令；以及处理器，其配置成执行所述指令以便执行如上文所述的任意一种方法。
[0018]根据本申请的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，其特征在于，当所述指令由处理器执行时，使得所述处理器执行如上文所述的任意一种方法。
[0019]根据本专利技术一些实施例的用于云台的自动校正方法和系统、存储介质能够自动发现云台中存在的故障，并且对存在故障的云台进行姿态校正。
附图说明
[0020]从结合附图的以下详细说明中，将会使本申请的上述和其他目的及优点更加完整清楚，其中，相同或相似的要素采用相同的标号表示。
[0021]图1示出了根据本申请的一个实施例的用于云台的自动校正方法；图2示出了根据本申请的一个实施例的云台的工作原理；图3示出了根据本申请的一个实施例的确定是否存在偏移的原理；图4示出了根据本申请的一个实施例的用于云台的自动校正方法；图5示出了根据本申请的一个实施例的云台。
具体实施方式
[0022]出于简洁和说明性目的，本文主要参考其示范实施例来描述本申请的原理。但是，本领域技术人员将容易地认识到相同的原理可等效地应用于所有类型的用于云台的自动校正方法和系统、存储介质，并且可以在其中实施这些相同或相似的原理，任何此类变化不背离本申请的真实精神和范围。
[0023]随着换电站的智能化程度越来越高，换电站已经在智能化程度上不断提高，在很多场景中逐步实现了自动化、智能化。目前，如果一个站内的传感器由于内部或外部的原因与原先标定的位置适配将会导致所传出的数据不在准确。以前往往采用的人工的方式来处理此类问题，也存在一些AI算法轮巡站内所有的传感器的方案。这些方案通过AI算法实现对传感器的校正判断，随后可以通知远程运维来现场维护。然而，即便是运维得知发生了故障，但有些传感器是直接和站内服务强相关的，需要立刻修复才能保证换电站的继续工作。而在无人值守的场景下，运维人员可能需要相当的时间才能赶赴事发现场加以处置，在这期间会导致整个换电站无法使用。
[0024]本申请的以下一些实施例提出了一些用于云台的自动校正方法和系统、存储介质能够用于换电站场景，可以在换电站没有服务车辆的情况下运行。在运行过程中可以利用换电站内设置的传感器设备进行感测，随后使用AI算法、图像算法等获得传感器偏移残差。紧接着本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于云台的自动校正方法，其特征在于，所述方法包括：利用所述云台的传感器的对靶标进行感测以生成实时数据；根据所述传感器在预定位置处采集的标定数据与所述实时数据确定用于所述传感器的校正参数；在所述校正参数符合预定条件的情况下，基于所述校正参数生成控制信号；以及所述云台的电机根据所述控制信号将所述传感器关于所述预定位置重新定位。2. 根据权利要求1所述的方法，其中，利用所述云台的传感器的对靶标进行感测包括：在所述传感器处于静止状态下利用所述传感器的对所述靶标进行感测。3.根据权利要求2所述的方法，其中，利用神经网络检测所述实时数据以判断所述传感器是否处于静止状态；和/或利用所述电机的运动反馈信号判断所述传感器是否处于静止状态。4. 根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述标定数据与所述实时数据确定用于所述传感器的校正参数包括：以所述标定数据、所述实时数据作为神经网络的输入，并通过所述神经网络判断所述传感器是否存在偏移；以及在存在偏移的情况下，通过所述神经网络输出所述校正参数。5.根据权利要求4所述的方法，其中，预定条件包括：所述校正参数大于或者等于最低阈值，并且所述校正参数小于或者等于最高阈值。6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述神经网络经由以下步骤训练而成：获取所述传感器在多个样本位置处感测所述靶标以形成的多个感测数据；确定所述传感器从所述多个样本位置中的每一者...
【专利技术属性】
技术研发人员：王逸飞，邹积勇，
申请(专利权)人：蔚来汽车科技安徽有限公司，
类型：发明
国别省市：
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