一种自适应调节充电阈值的方法、系统和可读存储介质技术方案

本发明专利技术公开的一种自适应调节充电阈值的方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：获取机器人的当前位置信息；根据机器人的当前位置和预设充电点位置，得到机器人当前位置到充电点位置的总路线长度信息；根据机器人当前位置到充电点位置的总路线长度和预设机器人运动时的平均功耗，得到机器人当前位置到充电点位置需要消耗的电量信息；根据机器人当前位置到充电点位置需要消耗的电量和预设最低电量，得到机器人当前的充电阈值。本发明专利技术根据机器人当前位置到充电点的路径长度和运动时的平均功耗来计算到充电点需要消耗的电量，自适应调节机器人充电阈值，在大地图场景中极大提高机器人的任务执行效率和电量利用率。人的任务执行效率和电量利用率。人的任务执行效率和电量利用率。

【技术实现步骤摘要】
一种自适应调节充电阈值的方法、系统和可读存储介质


[0001]本专利技术涉及地面移动机器人领域，更具体的，涉及一种自适应调节充电阈值的方法、系统和可读存储介质。

技术介绍

[0002]在机器人运行的场景中，通常会给机器人设定一个低电量阈值，机器人会实时检测当前电池电量，在当前电量小于低电量阈值时，就会执行充电行为，导航到预先设定的充电点进行充电。但是机器人运行在很大的场景中时，有时机器人会离充电点很远，导致机器人低电量阈值需要设置较高，避免在导航到充电点的路上没电关机。这会导致该阈值需要人为经验设定，且按照距离充电点最远的距离来设定机器人的充电阈值；当机器人在离充电点较近执行任务时，电量达到阈值一下就执行充电行为，充电时会有较多的电量剩余，机器人任务执行效率低下。
[0003]因此，现有技术存在缺陷，亟待改进。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术的目的是提供一种自适应调节充电阈值的方法、系统和可读存储介质，能够更有效的提高机器人的工作效率。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种自适应调节充电阈值的方法，包括：
[0006]获取机器人的当前位置信息；
[0007]根据机器人的当前位置和预设充电点位置，得到机器人当前位置到充电点位置的总路线长度信息；
[0008]根据机器人当前位置到充电点位置的总路线长度和预设机器人运动时的平均功耗，得到机器人当前位置到充电点位置需要消耗的电量信息；
[0009]根据机器人当前位置到充电点位置需要消耗的电量和预设最低电量，得到机器人当前的充电阈值。
[0010]本方案中，所述根据机器人的当前位置和预设充电点位置，得到机器人当前位置到充电点位置的总路线长度信息的步骤，具体包括：
[0011]将机器人当前位置设为起点，充电点位置设为终点；
[0012]基于预设路线图，根据机器人当前位置和充电点位置，得到安全可执行的路线；
[0013]提取安全可执行的路线中离散点信息；
[0014]将安全可执行的路线中离散点按照机器人运动方向进行依次排序，并计算相邻两离散点的距离；
[0015]将相邻两离散点的距离进行相加，得到机器人当前位置到充电点位置的总路线长度。
[0016]本方案中，所述机器人当前位置到充电点位置需要消耗的电量的计算，具体包括：
[0017]将机器人当前位置到充电点位置需要消耗的电量设为Need_value，其公式为：
其中：path_length表示机器人当前位置到充电点位置的总路线长度，speed表示机器人当前运行的速度，power_persecond表示机器人运动时的平均功耗。
[0018]本方案中，所述机器人运动时的平均功耗的计算，具体包括：
[0019]获取预设时间段机器人运动时的电池平均功率和机器人的电池容量信息；
[0020]根据预设时间段机器人运动时的电池平均功率和机器人的电池容量信息，得到机器人运动时的平均功耗power_persecond，其公式为：其中average power表示预设时间段机器人运动时的电池平均功率，Battery capacity表示机器人的电池容量。
[0021]本方案中，所述机器人当前的充电阈值的计算，具体为：
[0022]将当前的充电阈值设为Value_up，其公式为：Value_up＝lower_power+Need_value*k，其中：lower_power表示为预设最低电量，k表示为比例系数。
[0023]本方案中，还包括：
[0024]获取机器人的实时电量信息；
[0025]判断机器人的实时电量是否低于当前的充电阈值，若是，则触发充电行为；若否，则机器人继续工作。
[0026]本专利技术第二方面提供了一种自适应调节充电阈值的系统，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有一种自适应调节充电阈值的方法程序，所述一种自适应调节充电阈值的方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
[0027]获取机器人的当前位置信息；
[0028]根据机器人的当前位置和预设充电点位置，得到机器人当前位置到充电点位置的总路线长度信息；
[0029]根据机器人当前位置到充电点位置的总路线长度和预设机器人运动时的平均功耗，得到机器人当前位置到充电点位置需要消耗的电量信息；
[0030]根据机器人当前位置到充电点位置需要消耗的电量和预设最低电量，得到机器人当前的充电阈值。
[0031]本方案中，所述根据机器人的当前位置和预设充电点位置，得到机器人当前位置到充电点位置的总路线长度信息的步骤，具体包括：
[0032]将机器人当前位置设为起点，充电点位置设为终点；
[0033]基于预设路线图，根据机器人当前位置和充电点位置，得到安全可执行的路线；
[0034]提取安全可执行的路线中离散点信息；
[0035]将安全可执行的路线中离散点按照机器人运动方向进行依次排序，并计算相邻两离散点的距离；
[0036]将相邻两离散点的距离进行相加，得到机器人当前位置到充电点位置的总路线长度。
[0037]本方案中，所述机器人当前位置到充电点位置需要消耗的电量的计算，具体包括：
[0038]将机器人当前位置到充电点位置需要消耗的电量设为Need_value，其公式为：
其中：path_length表示机器人当前位置到充电点位置的总路线长度，speed表示机器人当前运行的速度，power_persecond表示机器人运动时的平均功耗。
[0039]本方案中，所述机器人运动时的平均功耗的计算，具体包括：
[0040]获取预设时间段机器人运动时的电池平均功率和机器人的电池容量信息；
[0041]根据预设时间段机器人运动时的电池平均功率和机器人的电池容量信息，得到机器人运动时的平均功耗power_persecond，其公式为：其中average power表示预设时间段机器人运动时的电池平均功率，Battery capacity表示机器人的电池容量。
[0042]本方案中，所述机器人当前的充电阈值的计算，具体为：
[0043]将当前的充电阈值设为Value_up，其公式为：Value_up＝lower_power+Need_value*k，其中：lower_power表示为预设最低电量，k表示为比例系数。
[0044]本方案中，还包括：
[0045]获取机器人的实时电量信息；
[0046]判断机器人的实时电量是否低于当前的充电阈值，若是，则触发充电行为；若否，则机器人继续工作。
[0047]本专利技术第三方面提供了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一种自适应调节充电阈值的方法程序，所述一种自适应调节充电阈值的方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种自适应调节充电阈值的方法的步骤。
[0048]本专利技术公开的一种自适本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自适应调节充电阈值的方法，其特征在于，包括：获取机器人的当前位置信息；根据机器人的当前位置和预设充电点位置，得到机器人当前位置到充电点位置的总路线长度信息；根据机器人当前位置到充电点位置的总路线长度和预设机器人运动时的平均功耗，得到机器人当前位置到充电点位置需要消耗的电量信息；根据机器人当前位置到充电点位置需要消耗的电量和预设最低电量，得到机器人当前的充电阈值。2.根据权利要求1所述的一种自适应调节充电阈值的方法，其特征在于，所述根据机器人的当前位置和预设充电点位置，得到机器人当前位置到充电点位置的总路线长度信息的步骤，具体包括：将机器人当前位置设为起点，充电点位置设为终点；基于预设路线图，根据机器人当前位置和充电点位置，得到安全可执行的路线；提取安全可执行的路线中离散点信息；将安全可执行的路线中离散点按照机器人运动方向进行依次排序，并计算相邻两离散点的距离；将相邻两离散点的距离进行相加，得到机器人当前位置到充电点位置的总路线长度。3.根据权利要求1所述的一种自适应调节充电阈值的方法，其特征在于，所述机器人当前位置到充电点位置需要消耗的电量的计算，具体包括：将机器人当前位置到充电点位置需要消耗的电量设为Need_value，其公式为：其中：path_length表示机器人当前位置到充电点位置的总路线长度，speed表示机器人当前运行的速度，power_persecond表示机器人运动时的平均功耗。4.根据权利要求3所述的一种自适应调节充电阈值的方法，其特征在于，所述机器人运动时的平均功耗的计算，具体包括：获取预设时间段机器人运动时的电池平均功率和机器人的电池容量信息；根据预设时间段机器人运动时的电池平均功率和机器人的电池容量信息，得到机器人运动时的平均功耗power_persecond，其公式为：其中average power表示预设时间段机器人运动时的电池平均功率，Battery capacity表示机器人的电池容量。5.根据权利要求1所述的一种自适应调节充电阈值的方法，其特征在于，所述机器人当前的充电阈值的计算，具体为：将当前的充电阈值设为Value_up，其公式为：Value_up＝lower_power+Need_value*...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖松锐，柏林，刘彪，舒海燕，袁添厦，沈创芸，祝涛剑，王恒华，方映峰，
申请(专利权)人：广州高新兴机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：