【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动控制，具体地说，涉及一种充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法。
技术介绍
1、目前市场上存在多种类型的充电桩，包括交流充电桩和直流充电桩。直流充电桩因其能够提供更快的充电速度而受到青睐，但它们的工作电压范围可能有所不同。例如，一些充电桩可能支持较低电压(如250v)，而其他充电桩则可能支持更高电压(如400v或更高)。为了提高充电效率并确保与不同车辆型号的兼容性，需要开发出能够根据车辆需求自动调整输出电压的充电系统。这样既可以满足不同类型电动汽车的充电需求，也可以优化充电过程中的能量转换效率，但是现有技术中转换器无法在所有温度条件下保持最佳性能，且可能会在高温环境下过热，导致设备损坏甚至安全事故，因此，设计一种充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，以解决上述
技术介绍
中提出的转换器无法在所有温度条件下保持最佳性能的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术目的在于提供了一种充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，包括如下步骤：
3、s1、充电机器人启动内置视觉传感器检测周围环境，确定目标充电桩的位置，通过控制系统计算出到达目标充电桩的最优路径，并导航到目标充电桩旁，充电机器人的连接装置根据目标充电桩的接口进行自适应调整从而完成对接；
4、s2、充电机器人利用nfc识别目标充电桩的信息，充电机器人根据读取到的信息确
5、s3、充电机器人内备有双向dc/dc转换器，能够根据高压充电桩的电压范围信息以及低压充电桩的电压范围信息调整双向dc/dc转换器的工作参数，使得输入的电压符合电池的最佳充电条件；
6、其中，调整双向dc/dc转换器的工作参数需要先确定电池的最佳充电电压范围，如果s2中确定目标充电桩是高压充电桩，则需要降压转换，如果s2中确定目标充电桩是低压充电桩，则需要升压转换；同时在降压转换和升压转换中均引入环境温度和电池温度进行优化；
7、s4、实时监测电池的状态，并基于电池状态和充电桩的能力，调整充电功率和充电电流；
8、s5、在充电过程中实时检测异常情况，当检测到异常时，利用智能中断机制中断充电过程。
9、作为本技术方案的进一步改进，所述s1中确定目标充电桩的位置，具体如下：
10、使用rgb-d相机捕获环境图像，并对图像进行校正处理，根据处理后的图像提取目标充电桩的关键特征以及特征点并估计特征点之间的几何关系；
11、获取充电机器人的累计位移：
12、
13、其中，δt为累计位移；为第i帧图像对应的充电机器人的位姿的转置；ti+1为第i+1帧图像对应的充电机器人的位姿；
14、获取充电机器人的累计位姿：
15、
16、其中，t为当前正在优化的位姿变量；为角速度的斜率矩阵；为加速度的斜率矩阵；δt为采样间隔；
17、ttotal＝arg mint(||tvo-t||2+λ·||timu-t||2)；
18、其中，ttotal为优化后的总位姿；tvo为基于视觉数据得到的位姿估计；λ为平衡系数；timu为基于imu得到的位姿估计；
19、将累计位移与累计位姿进行融合：
20、
21、
22、其中，为状态估计；a和b均为状态转移矩阵；为上一步的状态估计；uk为控制输入；k为卡尔曼增益；zk为观测值；h为观测模型；p为gps增益；gk为gps观测值；g为gps观测模型；m为激光雷达增益；lk为激光雷达观测值；l为激光雷达观测模型；n为地图增益；mk为地图观测值；m为地图观测模型；
23、目标充电桩位置：
24、
25、其中，pc为目标充电桩的位置坐标；为充电机器人相对于初始位置的总位姿的转置；pdetected为检测到的目标充电桩特征点位置。
26、作为本技术方案的进一步改进，所述s1中通过控制系统计算出到达目标充电桩的最优路径基于a*算法，具体如下：
27、将充电机器人的当前位置作为起点，将目标充电桩的位置作为终点，环境的地图作为网格，每个格子均包括可通行区域和不可通行区域；该算法通过评估函数f(n)＝g(n)+h(n)来选择下一个节点，其中，g(n)表示从起点到节点n的实际代价，h(n)表示从节点n到终点的估计代价；
28、创建一个空的来访列表存储待参考的节点，创建一个空的关闭列表存储已考察过的节点，将起点加入到开放列表中；
29、从开放列表中选取f(n)最小的节点current，如果current为目标节点，则结束搜索，返回路径，否则，将current节点从开放列表移至关闭列表；
30、对于current节点的所有邻接节点，如果在关闭列表中，则跳过，计算从起点到该节点的代价；如果该节点不在开放列表中或者新的路径代价更小，则更新该节点的信息，并将该节点加入开放列表；
31、循环直到找到目标节点，从目标节点开始沿着父节点回溯到起点，构建出从起点到目标节点的路径。
32、作为本技术方案的进一步改进，所述s1中，充电机器人的连接装置根据目标充电桩的接口进行自适应调整从而完成对接具体如下：
33、捕捉接口图像，通过预先编程的接口类型数据库，确定目标充电桩的接口类型，充电机器人的连接结构能够通过内部的启动系统转换相适配的连接器从而适应目标充电桩的接口，然后对准目标充电桩的接口位置完成连接，连接完成后，充电机器人表面闪烁反馈信号表示连接成功，反之则连接失败。
34、作为本技术方案的进一步改进，所述s2中，确定目标充电桩为高压充电桩还是低压充电桩后，如果目标充电桩为高压充电桩，充电机器人获取最高电压值和推荐的电压范围；如果目标充电桩为低压充电桩，则获取最低电压值和推荐的电压范围。
35、作为本技术方案的进一步改进，所述s3中，降压转换和升压转换的过程分别为：
36、降压转换首先设置双向dc/dc转换器为降压模式，根据高压充电桩的最大电压和电池的最佳充电电压范围计算降压比，调整双向dc/dc转换器的空占比直至满足所需的降压比；
37、升压转换首先设置双向dc/dc转换器为升压模式，根据低压充电桩的最小电压和电池的最佳充电电压范围计算升压比，调整双向dc/dc转换器的空占比直至满足所需的升压比。
38、作为本技术方案的进一步改进，所述降压转换和升压转换的步骤具体如下：
39、
40、降压转换：
41、
42、其中，kdown为原始降压比；voptimal-max为电池最佳充电电压范围上限；vmax为高压充电桩的最大电压；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于：所述S1中确定目标充电桩的位置，具体如下：
3.根据权利要求2所述的充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于：所述S1中通过控制系统计算出到达目标充电桩的最优路径基于A*算法，具体如下：
4.根据权利要求3所述的充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于：所述S1中，充电机器人的连接装置根据目标充电桩的接口进行自适应调整从而完成对接具体如下：
5.根据权利要求4所述的充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于：所述S2中，确定目标充电桩为高压充电桩还是低压充电桩后，如果目标充电桩为高压充电桩，充电机器人获取最高电压值和推荐的电压范围；如果目标充电桩为低压充电桩，则获取最低电压值和推荐的电压范围。
6.根据权利要求5所述的充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于：所述S3中，降压转换和升压转
7.根据权利要求6所述的充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于：所述降压转换和升压转换的步骤具体如下：
8.根据权利要求7所述的充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于：所述在降压转换和升压转换中均引入环境温度和电池温度进行优化，具体为：
9.根据权利要求8所述的充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于，所述S4的具体步骤如下：
10.根据权利要求9所述的充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于：所述S5中，当检测到异常时，评估异常情况的严重程度，决定是否需要关闭电源，如果决定关闭电源，则触发智能中断机制。
...【技术特征摘要】
1.一种充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于：所述s1中确定目标充电桩的位置，具体如下：
3.根据权利要求2所述的充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于：所述s1中通过控制系统计算出到达目标充电桩的最优路径基于a*算法，具体如下：
4.根据权利要求3所述的充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于：所述s1中，充电机器人的连接装置根据目标充电桩的接口进行自适应调整从而完成对接具体如下：
5.根据权利要求4所述的充电机器人自适应高低压直流充电桩的自动控制方法，其特征在于：所述s2中，确定目标充电桩为高压充电桩还是低压充电桩后，如果目标充电桩为高压充电桩，充电机器人获取最高电压值和推荐的电压范围；如果目标充电桩为低...
【专利技术属性】
技术研发人员：余春生，杨毅，
申请(专利权)人：北京朗朝智慧新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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