一种自动充电桩的定位算法制造技术

本发明专利技术公开了一种自动充电桩的定位算法，包括以下步骤：机器人到充电桩的距离与RSSI信号关系建模，得到RSSI信号与距离关系，机器人多次移动采样，采用多点定位算法估算充电桩位置，移动并靠近充电桩充电。本发明专利技术提供的算法，使得机器人与充电桩之间实现精确定位，智能自动充电。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术主要涉及机器人领域，具体涉及一种自动充电桩的定位算法。
技术介绍
机器人的传统充电方式是人工将机器人与充电桩连接进行接触式或插入式充电，并不能充分发挥机器人的智能化。最新技术在研究，如何实现机器人自动判断自身的剩余电量，在电量低于一定阈值是可自动去移动寻找充电桩进行自动充电？这将是一项跨时代的新技术。
技术实现思路
本专利技术目的就是为了弥补已有技术的缺陷，提供一种自动充电桩的定位算法。本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种自动充电桩的定位算法，其特征在于包括以下步骤：（1）机器人到充电桩的距离与RSSI信号关系建模机器人与充电桩距离的简化无线信号渐变模型如下：式中，P(d)表示距离充电桩直线距离为d时机器人接收到的信号强度，即RSSI值；P(d0)表示距离充电桩为d0时机器人接收到的信号功率，是参考距离，为计算方便，通常选择一米处为参考距离；n是路径损耗指数，通常是由实际测量得到，障碍物越多，n值越大，从而接收到的平均能量下降的速度会随着距离的增加而变得越来越快；实际操作中，实地测量得到充电桩在一米处接收到的功率值、环境衰减因子、高度补偿三个值，分别记为p0、n、h；其中，h根据机器人一般使用时，与充电桩的垂直距离得到；p0、n测量如下，充电桩固定后，以20cm为间隔，在距离充电桩14m的范围内设置70个测量点，即距离充电桩0.2m，0.4m，…，14m位置；在每个测试点接收100个数据包后，对100个RSSI值求平均值，再以平均后的RSSI值作为终端在该位置收到的信号强度；最后记录RSSI和d的对应关系，这样就得到了70组测量数据，其中表示距离为时终端接收到的功率值；对所采集的70组测量数据使用线性回归分析，带入以下公式，即可求出p0、n：ρi=-10lgdi,i=1,2,3,...,70，其中（2）多点定位算法在机器人进入自动充电流程时，会开启多点定位算法，对充电桩进行定位；首先机器人会按照不同的方向行走采样，其采样频率最少为三次，分别为A,B,C点，以第一次采样的位置为坐标系原点，记录每次采样在坐标系的位置，以及RSSI数值R；以三次采样点坐标为圆心，机器人到充电桩距离为半径可以画出三个相交的圆，充电桩坐标即为三圆相交点；然而，在实际测量中，往往由于测量的误差，使三个圆并不交于一点，而相交于一块区域，在此种情况下，便需用最小二乘法进行估计：采用最小二乘法求近似解，并针对n个采样点（n≥3）：1）：建立采样节点与充电桩距离方程组2）：上边方程组为非线性方程组，用方程组中前n-1个方程减去第n个方程后，得到线性化的方程：AX=b其中：2）：用最小二乘法求解上边方程得：X=(ATA)-1ATbX便是未知终端的坐标计算值。本专利技术的优点是：本专利技术提供的算法，使得机器人与充电桩之间实现精确定位，智能自动充电。附图说明图1为本专利技术的流程图。图2为三个圆交于一点时的示意图。图3为三个圆不交于一点时的示意图。具体实施方式如图1所示，一种自动充电桩的定位算法，包括以下步骤：（1）机器人到充电桩的距离与RSSI信号关系建模机器人与充电桩距离的简化无线信号渐变模型如下：式中，P(d)表示距离充电桩直线距离为d时机器人接收到的信号强度，即RSSI值；P(d0)表示距离充电桩为d0时机器人接收到的信号功率，是参考距离，为计算方便，通常选择一米处为参考距离；n是路径损耗指数，通常是由实际测量得到，障碍物越多，n值越大，从而接收到的平均能量下降的速度会随着距离的增加而变得越来越快；实际操作中，实地测量得到充电桩在一米处接收到的功率值、环境衰减因子、高度补偿三个值，分别记为p0、n、h；其中，h根据机器人一般使用时，与充电桩的垂直距离得到；p0、n测量如下，充电桩固定后，以20cm为间隔，在距离充电桩14m的范围内设置70个测量点，即距离充电桩0.2m，0.4m，…，14m位置；在每个测试点接收100个数据包后，对100个RSSI值求平均值，再以平均后的RSSI值作为终端在该位置收到的信号强度；最后记录RSSI和d的对应关系，这样就得到了70组测量数据，其中表示距离为时终端接收到的功率值；对所采集的70组测量数据使用线性回归分析，带入以下公式，即可求出p0、n：ρi=-10lgdi,i=1,2,3,...,70，其中（2）多点定位算法在机器人进入自动充电流程时，会开启多点定位算法，对充电桩进行定位；首先机器人会按照不同的方向行走采样，其采样频率最少为三次，分别为A,B,C点，以第一次采样的位置为坐标系原点，记录每次采样在坐标系的位置，以及RSSI数值R；以三次采样点坐标为圆心，机器人到充电桩距离为半径可以画出三个相交的圆，如图2所示，充电桩坐标即为三圆相交点；然而，在实际测量中，往往由于测量的误差，使三个圆并不交于一点，而相交于一块区域，如图3所示。在此种情况下，便需用最小二乘法进行估计：采用最小二乘法求近似解，并针对n个采样点（n≥3）：1）：建立采样节点与充电桩距离方程组2）：上边方程组为非线性方程组，用方程组中前n-1个方程减去第n个方程后，得到线性化的方程：AX=b其中：2）：用最小二乘法求解上边方程得：X=(ATA)-1ATbX便是未知终端的坐标计算值。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自动充电桩的定位算法，其特征在于包括以下步骤：(1)机器人到充电桩的距离与RSSI信号关系建模机器人与充电桩距离的简化无线信号渐变模型如下：[p(d)]dBm=[p(d0)]dBm-10nlg(dd0)]]>式中，P(d)表示距离充电桩直线距离为d时机器人接收到的信号强度，即RSSI值；P(d0)表示距离充电桩为d0时机器人接收到的信号功率，是参考距离，为计算方便，通常选择一米处为参考距离；n是路径损耗指数，通常是由实际测量得到，障碍物越多，n值越大，从而接收到的平均能量下降的速度会随着距离的增加而变得越来越快；实际操作中，实地测量得到充电桩在一米处接收到的功率值、环境衰减因子、高度补偿三个值，分别记为p0、n、h；其中，h根据机器人一般使用时，与充电桩的垂直距离得到；p0、n测量如下，充电桩固定后，以20cm为间隔，在距离充电桩14m的范围内设置70个测量点，即距离充电桩0.2m，0.4m，…，14m位置；在每个测试点接收100个数据包后，对100个RSSI值求平均值，再以平均后的RSSI值作为终端在该位置收到的信号强度；最后记录RSSI和d的对应关系，这样就得到了70组测量数据，其中表示距离为时终端接收到的功率值；对所采集的70组测量数据使用线性回归分析，带入以下公式，即可求出p0、n：ρi＝‑10lgdi,i＝1,2,3,...,70，n=Σi=170(ρi-ρ‾)RSSIi/Σi=170(ρi-ρ‾)2,]]>p0=RSSI‾-nρ‾;]]>其中ρ‾=170Σi=170ρi,]]>RSSI‾=170Σi=170RSSIi;]]>(2)多点定位算法在机器人进入自动充电流程时，会开启多点定位算法，对充电桩进行定位；首先机器人会按照不同的方向行走采样，其采样频率最少为三次，分别为A,B,C点，以第一次采样的位置为坐标系原点，记录每次采样在坐标系的位置，以及RSSI数值R；以三次采样点坐标为圆心，机器人到充电桩距离为半径可以画出三个相交的圆，充电桩坐标即为三圆相交点；然而，在实际测量中，往往由于测量的误差，使三个圆并不交于一点，而相交于一块区域，在此种情况下，便需用最小二乘法进行估计：采用最小二乘法求近似解，并针对n个采样点(n≥3)：1)：建立采样节点与充电桩距离方程组(x1-x)2+(y1-y)2=d12......(xn-x)2+(yn-y)2=dn2]]>2)：上边方程组为非线性方程组，用方程组中前n‑1个方程减去第n个方程后，得到线性化的方程：AX＝b其中：A=2(x1-xn)2(y1-yn)............2(xn-1-xn)2(yn-1-yn),b=x12-xn2+yn2+dn2-d12......xn-12-xn2+yn-12-yn2+dn2-dn-12]]>3)：用最小二乘法求解上边方程得：X＝(ATA)‑1ATbX便是未知终端的坐标计算值。...

【技术特征摘要】
1.一种自动充电桩的定位算法，其特征在于包括以下步骤：(1)机器人到充电桩的距离与RSSI信号关系建模机器人与充电桩距离的简化无线信号渐变模型如下：[p(d)]dBm=[p(d0)]dBm-10nlg(dd0)]]>式中，P(d)表示距离充电桩直线距离为d时机器人接收到的信号强度，即RSSI值；P(d0)表示距离充电桩为d0时机器人接收到的信号功率，是参考距离，为计算方便，通常选择一米处为参考距离；n是路径损耗指数，通常是由实际测量得到，障碍物越多，n值越大，从而接收到的平均能量下降的速度会随着距离的增加而变得越来越快；实际操作中，实地测量得到充电桩在一米处接收到的功率值、环境衰减因子、高度补偿三个值，分别记为p0、n、h；其中，h根据机器人一般使用时，与充电桩的垂直距离得到；p0、n测量如下，充电桩固定后，以20cm为间隔，在距离充电桩14m的范围内设置70个测量点，即距离充电桩0.2m，0.4m，…，14m位置；在每个测试点接收100个数据包后，对100个RSSI值求平均值，再以平均后的RSSI值作为终端在该位置收到的信号强度；最后记录RSSI和d的对应关系，这样就得到了70组测量数据，其中表示距离为时终端接收到的功率值；对所采集的70组测量数据使用线性回归分析，带入以下公式，即可求出p0、n：ρi＝-10lgdi,i＝1,2,3,...,70，n=Σi=170(ρi-ρ‾)RSSIi/Σi=170(&rho...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐平，王昆仑，
申请(专利权)人：安徽爱依特科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34