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基于结构光定位的新能源车充电口定位方法及装置制造方法及图纸

技术编号:44163887 阅读:2 留言:0更新日期:2025-01-29 10:36
本发明专利技术提供了一种基于结构光定位的新能源车充电口定位方法及装置,涉及新能源自动充电技术领域,其中方法包括充电口一次定位和充电口二次定位。本发明专利技术结合3D结构光相机获取的充电口位置信息和深度学习识别模型对充电口识别输出的位置信息对充电口进行定位,可实现定位的准确性和可靠性,在环境恶劣的情况下也能保证充电口识别的准确性,且不仅能识别出不同充电口的位置,还能识别出形状和尺寸信息,为选择匹配的充电枪提供参考,识别速度较快,准确性高,保证后续自动将充电枪与充电口准确对接。同时,在对接插枪后还进行了充电口二次定位,以检测充电枪是否插入及插入是否到位,保证自动充电的可靠性和安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及新能源自动充电,特别涉及一种基于结构光定位的新能源车充电口定位方法及装置


技术介绍

1、当前新能源汽车充电站点不足、充电时间较长以及充电位被长时间占用等问题,导致电动车主们经常面临充电焦虑,通过自动充电技术,车主可以在不用车的闲置时间自动完成充电,减少等待时间,从而缓解充电焦虑。不仅如此,自动化充电可以大大提高充电效率,减少人为操作的错误和延误。因此,随着新能源汽车的普及,汽车自动充电设施的需求日益增长,为了提高充电效率和安全性,汽车充电口自动插枪充电系统应运而生。而实现自动充电,充电口识别是一个非常关键的环节。而且,充电口因车企和技术标准的不同,存在各种不同型号的充电接口。为此,需要有一种精准的充电口定位技术。

2、基于此,提出本专利技术。


技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于结构光定位的新能源车充电口定位方法及装置,提高充电口识别的准确性、提升识别速度。

2、为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:

3、本专利技术在第一方面提供了一种基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,包括:s100充电口一次定位:通过3d结构光相机拍摄充电口获取充电口图像数据,利用结构光投影获取充电口位置信息一;建立并训练充电口的深度学习识别模型,将获取的充电口图像数据输入训练好的深度学习识别模型中进行检测识别,输出充电口位置信息二、形状信息和尺寸信息,对比判断充电口位置信息一与充电口位置信息二是否一致,在两者一致时,完成充电口一次定位;s200充电口二次定位:检测充电枪是否插入,在检测到充电枪已插入充电口后,再检测充电枪是否到位,在检测到充电枪已到位后,完成充电口二次定位。

4、本专利技术在第一方面提供了一种优选方案,为减少干扰因素,保证定位的准确性,步骤s100中,所述充电口位置信息一的获取具体包括如下:s110通过3d结构光相机拍摄充电口获取充电口图像数据;s120对图像数据进行预处理;s130对预处理后的图像数据利用结构光投影并通过三角测量原理计算出充电口的三维坐标数据;s140对获取的三维坐标数据进行滤波处理。

5、本专利技术在第一方面提供了一种优选方案,为保证充电过程的安全和可靠性,所述定位方法还包括s300充电口确认:向充电枪发送充电参数,充电桩根据接收充电枪反馈的充电状态信息,判断充电枪是否符合充电要求,在充电枪符合要求时,向充电枪发送二次确认请求,充电桩接收到充电枪反馈的确认操作信息后,充电口确认完成,开始充电。

6、本专利技术在第二方面提供了一种基于结构光定位的新能源车充电口定位装置,采用上述定位方法,包括:充电口一次定位模块,用于通过3d结构光相机拍摄充电口获取充电口图像数据,利用结构光投影获取充电口位置信息一;建立并训练充电口的深度学习识别模型,将获取的充电口图像数据输入训练好的深度学习识别模型中进行检测识别,输出充电口位置信息二、形状信息和尺寸信息,对比判断充电口位置信息一与充电口位置信息二是否一致,在两者一致时,完成充电口一次定位;充电口二次定位模块,用于检测充电枪是否插入,在检测到充电枪已插入充电口后,再检测充电枪是否到位,在检测到充电枪已到位后,完成充电口二次定位。

7、与现有技术相比,上述技术方案具有以下优点:

8、本专利技术通过结合3d结构光相机获取的充电口位置信息和深度学习识别模型对充电口识别输出的位置信息这两种方式对充电口进行定位,可以实现对充电口进行一次定位的准确性和可靠性,在环境恶劣的情况下,也能保证充电口识别的准确性。且通过3d结构光相机和通过深度学习识别模型识别充电口的方式,不仅能识别出不同充电口的位置,还能识别出形状和尺寸信息,为选择匹配的充电枪提供参考,识别速度较快,准确性高,保证后续自动将充电枪与充电口准确对接。同时,在对接插枪后还进行了充电口二次定位,以检测充电枪是否插入及插入是否到位,保证自动充电的可靠性和安全性。

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【技术保护点】

1.基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,其特征在于,步骤S100中,所述充电口位置信息一的获取具体包括如下:

3.根据权利要求1所述的基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,其特征在于,步骤S100中,完成充电口一次定位后,获取充电口的中心三维坐标数据和尺寸数据为定位结果,并对定位结果进行校验,若存在偏差,则进行纠偏处理。

4.根据权利要求1所述的基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,其特征在于,所述步骤S200充电口二次定位中,通过压力传感器、光电传感器或视觉传感器检测充电枪是否插入。

5.根据权利要求1或4所述的基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,其特征在于,所述步骤S200充电口二次定位中,通过位置传感器或接近传感器检测充电枪是否到位。

6.根据权利要求1所述的基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,其特征在于:步骤S100中,所述深度学习识别模型采用卷积神经网络模型、循环神经网络模型、长短期记忆网络模型、生成对抗网络模型中的任意一种。

7.根据权利要求1所述的基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,其特征在于,还包括S300充电口确认:向充电枪发送充电参数,充电桩根据接收充电枪反馈的充电状态信息,判断充电枪是否符合充电要求,在充电枪符合要求时,向充电枪发送二次确认请求,充电桩接收到充电枪反馈的确认操作信息后,充电口确认完成,开始充电。

8.根据权利要求7所述的基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,其特征在于,所述充电参数包括充电电流、电压和充电协议。

9.根据权利要求7或8所述的基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,其特征在于,所述充电状态包括充电枪类型和充电协议版本。

10.基于结构光定位的新能源车充电口定位装置,采用上述权利要求1至9任一项所述的定位方法,其特征在于,包括:

...

【技术特征摘要】

1.基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,其特征在于,步骤s100中,所述充电口位置信息一的获取具体包括如下:

3.根据权利要求1所述的基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,其特征在于,步骤s100中,完成充电口一次定位后,获取充电口的中心三维坐标数据和尺寸数据为定位结果,并对定位结果进行校验,若存在偏差,则进行纠偏处理。

4.根据权利要求1所述的基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,其特征在于,所述步骤s200充电口二次定位中,通过压力传感器、光电传感器或视觉传感器检测充电枪是否插入。

5.根据权利要求1或4所述的基于结构光定位的新能源车充电口定位方法,其特征在于,所述步骤s200充电口二次定位中,通过位置传感器或接近传感器检测充电枪是否到位。

6.根据权利要求1所述的基于结构光定位的新能源车充电...

【专利技术属性】
技术研发人员:王健屈乐岩包挺华赵雪霓张跃凯许臻玮杨怀仁王倩程蕾朱行
申请(专利权)人:国网浙江省电力有限公司金华供电公司
类型:发明
国别省市:

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