基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法技术

本发明专利技术提供一种基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法。所述方法包括：先确定信号发射器信号发射参数和机器人信号采样参数；确定信号发射器信号发射函数和机器人信号接收函数并进行卷积运算；提取卷积运算结果中的最大值以判定机器人相对信号发射器所处的位置。本发明专利技术提供的所述信号处理方法首创性的将卷积运算应用于基于红外信号的机器人充电对准技术，提供了一种信号处理的标准化的万能处理方法，按照此方法可计算出基于红外信号的机器人的综合信号，极大地方便了信号处理的运算和编程处理。

Signal processing method of robot charging alignment technology based on infrared signal

The invention provides a signal processing method for robot charging alignment technology based on infrared signals. The method comprises the following steps: determining the signal transmitting parameters of the signal transmitter and the sampling parameters of the robot signal; determining the signal transmitting function of the signal transmitter and the receiving function of the robot signal and performing convolution operation; extracting the maximum value of the convolution operation result to determine the position of the robot relative to the signal transmitter. The signal processing method provided by the invention originally applies convolution operation to robot charging alignment technology based on infrared signal, and provides a standardized universal processing method for signal processing, according to which the integrated signal of the robot based on infrared signal can be calculated, thus greatly facilitating signal processing. Arithmetic and programming.

【技术实现步骤摘要】
基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法
本专利技术涉及充电对准技术，具体是一种应用于基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法。
技术介绍
在现有技术中，基于红外信号的机器人充电对准技术中所采用的对准方法，红外对准信号是由信号发射器内置传感器按照一定的周期发出，机器人CPU则进行信号依次接收、存储并进行一一比对分析，方能确定机器人所处位置。例如，在图1中，若信号发射器发出信号a和信号b，在其前方形成了1/2/3三种区域。在信号发射器的发射周期内，1区存在信号a，2区存在信号a和b，3区存在信号b；当机器人在采样周期内仅收到信号b时，说明其处于3区；若机器人收到了信号a和b，则说明其处于2区。当传感器有多种信号时，传感器依然依次按照一定的周期发出信号，机器人依然依次一个信号接一个信号的接收，存储、比对分析，这种方法将非常耗时繁杂，这就需要一种标准处理方法来指导机器人对采样周期内的信号进行快速综合，以根据所综合的信号判断机器人所处的区域。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种标准化的信号处理方法来对采样周期内的信号进行快速综合，从而根据信号综合结果判断机器人所在的位置。一种基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法，包括如下步骤：S1：明确信号发射器信号发射参数及机器人信号接收的采样参数；S2：根据S1中的参数确定信号发射器信号发射函数和机器人信号接收函数；S3：将S2所述信号发射器信号发射函数和机器人信号接收函数进行卷积运算；S4：提取S3卷积运算结果中的最大值。在本专利技术提供的基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法的一种较佳实施例中，步骤S1中：发射参数包括：发射信号数量n，信号发射时间间隔t；信号发射器在发射信号时是按照固定频率依次发射信号；根据发射参数来确定采样参数，采样参数具体为：采样时间间隔T和采样次数N；其中，T<t/2，N＝n*t/T。在本专利技术提供的基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法的一种较佳实施例中，所述步骤S2中：所述信号发射器信号发射函数为周期函数f(x)，一个周期内f(x)的表达式为：f(x)＝∑δ(x-k*t)*(1<<(k-1))其中δ为狄拉克函数，0≤x≤n*t；k为信号标号，k＝1，2，....n，且k对应的信号被机器人实际收到；信号数据为1<<(k-1)；k＝0时，f(x)＝0；所述机器人信号接收函数为周期函数g(x)，一个周期内g(x)的表达式为：g(x)＝δ(x-k*T)其中δ为狄拉克函数，k＝1，2，....N；k＝0时，g(x)＝0；其中0≤x≤N*T。在本专利技术提供的基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法的一种较佳实施例中，步骤S3的卷积结果为机器人在采样周期N*T时间内的采样结果，所述采样结果内的最大值为信号综合结果，根据信号结果分析判定机器人相对信号发射器所处的位置。相较于现有技术，本专利技术提供的所述基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法具有以下有益效果：本专利技术首创性的将卷积运算应用于基于红外信号的机器人充电对准技术，提供了一种机器人充电红外对准信号处理的标准化的万能处理方法，总结出了信号发射器信号发射函数和机器人信号接收函数，即红外对准信号处理的共性参数。此方法能够应用于不同种类的信号发射器和机器人，只要确定了信号发射器的信号发射时间间隔参数t、信号发射数量n的最大值以及机器人的采样时间间隔参数T，即可以按照此方法计算出机器人的综合信号，极大地方便了信号处理的运算和编程处理。另外，当信号发射器传感器有多个信号时，利用此方法可以克服现有技术一一比对分析的繁杂耗时的缺陷，快速对机器人采样周期内的信号进行综合，并根据所综合的信号结果准确判断机器人所处的区域。例如，当最大发射信号数量为1000，实际接收信号数量为900时，按照一般的做法，需要做1000*900＝900000次比较，而采用本专利的方法，仅需对卷积结果中的最大数值比较900次，即可确定所收到信号的综合情况，极大的减少了运算次数。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图，其中：图1是信号发射器正前方各区域信号分布图；图2是本专利技术提供的基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法流程图；图3是信号发射器信号发射函数周期图；图4是机器人信号接收函数图；图5是本专利技术提供的示例1信号发射器信号发射函数周期图；图6是本专利技术提供的示例1机器人信号接收函数图；图7是本专利技术提供的示例1卷积结果周期图像。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。请参阅图2，是本专利技术提供的基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法流程图。本专利技术提供了一种基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法，具体包括如下步骤：S1：确定发射参数和采样参数；S2：确定信号发射器信号发射函数f(x)和机器人信号接收函数g(x)；S3：将f(x)和g(x)进行卷积运算；S4：提取卷积运算结果中的最大值。具体实施方式中，S1中的参数包括信号发射器发射参数和机器人采样参数，发射参数包括：发射信号数量n，信号发射时间间隔t，则信号发射器全发射周期为n*t；信号发射器内置传感器在发射信号时是按照固定的频率依次发射各信号，本实施例中是发射信号是红外信号。根据信号发射器发射参数确定机器人采样参数，具体为：采样时间间隔T和采样次数N；其中，T<t/2，N＝n*t/T。具体实施方式中，所述信号发射器信号发射函数为周期函数f(x)，一个周期内f(x)的表达式为：f(x)＝∑δ(x-k*t)*(1<<(k-1))，其中δ为狄拉克函数，k＝1，2，....n，且k对应的信号被机器人实际收到；k＝0时，f(x)＝0；x大于等于0，小于等于n*t；k为信号标号(k＝1，....，n)，信号数据为1<<(k-1)；所述信号发射器信号发射函数周期图像如图3所示。具体实施方式中，所述机器人信号接收函数为周期函数g(x)，一个周期内g(x)的表达式为：g(x)＝δ(x-k*T)，其中δ为狄拉克函数，k＝1，2，....N；k＝0时，g(x)＝0；其中x大于等于0，小于等于N*T，所述机器人信号接收函数的周期图像如图4所示。则所述信号发射器信号发射函数f(x)和所述机器人信号接收函数g(x)的卷积结果即为机器人在采样周期N*T时间内的采样结果，所述采样结果内的最大值即为信号综合结果，根据信号结果即可判定机器人相对信号发射器所处的位置。该方法提供了一种机器人充电前红外对准信号处理的标准化的万能处理方法，总结出了信号发射器信号发射函数和机器人信号接收函数，即红外对准信号处理的共性参数，只要确定了信号发射器的信号发射间隔参数t、信号发射数量n以及机器人的采样时间间隔参数T，即可以按照此方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：明确信号发射器信号发射参数及机器人信号接收的采样参数；S2：根据S1中的参数确定信号发射器信号发射函数和机器人信号接收函数；S3：将S2所述信号发射器信号发射函数和机器人信号接收函数进行卷积运算；S4：提取S3卷积运算结果中的最大值。

【技术特征摘要】
1.一种基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：明确信号发射器信号发射参数及机器人信号接收的采样参数；S2：根据S1中的参数确定信号发射器信号发射函数和机器人信号接收函数；S3：将S2所述信号发射器信号发射函数和机器人信号接收函数进行卷积运算；S4：提取S3卷积运算结果中的最大值。2.根据权利要求1所述的基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法，其特征在于：步骤S1中：发射参数包括：发射信号数量n，信号发射时间间隔t；信号发射器在发射信号时是按照固定频率依次发射信号；根据发射参数来确定采样参数，采样参数具体为：采样时间间隔T和采样次数N；其中，T<t/2，N＝n*t/T。3.根据权利要求2所述的基于红外信号的机器人充电对准技术的信号处理方法，其特征在于，步骤S2中：所述信号发射...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓辉峰，康博，李林林，彭少溢，刘峰，吴昊，其他发明人请求不公开姓名，
申请(专利权)人：湖南超能机器人技术有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43