CN111786465A - 一种变电站巡检机器人无线充电系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种变电站巡检机器人无线充电系统及方法，属于机器人无线充电技术领域，所述无线充电系统包括机器人本体、供电结构和受电结构；所述受电结构设置在机器人本体的底部，至少包括铝制外壳、铁氧体磁芯和机载耦合线圈，所述机载耦合线圈设置在铝制外壳的内部，所述机载耦合线圈的中心位置设有铁氧体磁芯；所述供电结构至少包括三层结构，第一层的发射线圈为圆角方形螺旋耦合线圈，第二层的磁屏蔽板包括至少一个磁芯片，第三层为钢化玻璃；实现了变电站巡检机器人运动状态下安全可靠、快速高效的连续充电，大大节省巡检时间，提升了巡检效率，最大限度地发挥巡检机器人的优势，为变电站的安全可靠运行提供保障。
Description
技术领域
本公开涉及机器人无线充电技术领域，特别设计一种变电站巡检机器人无线充电系统及方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
随着变电站自动化水平的提高以及无人值守的普及，人工巡检已经越来越满足不了智能化变电站安全运行的需求，根据中国电力科学研究院电网运行报告统计，因变电设备漏检、误检造成的经济损失达到每年26亿元以上，采用机器人代替人工巡检是智能电网发展的必然趋势，而充电问题是制约变电站巡检机器人发展和普及应用的重要因素之一。
现有的变电站巡检机器人能量补充大多是采用接触式充电方式，通常借助激光传感器、视觉传感器或红外探测器与充电设备进行对接，存在以下问题：(1)机器人与接触式充电触点对接需要较高的定位与导航精确度，这增加了设计的复杂性和控制的难度，同时对接操作过程复杂、耗时；(2)接触式充电设备充电触头易磨损、松动、接触不良，存在一定的充电安全隐患，且需要安装在专门的充电房间，不能露天布置；(3)接触式充电触点电阻较大，电流通过能力较弱，无法实现机器人的大电流充电；(4)受充电方式的限制，机器人充电室需要采用半封闭方式，半封闭方式存在占地面积大、利用率低、遮挡视线等问题。
相比于接触式充电方式，无线充电技术充电装置和设备之间没有电气连接和外漏的接口，无接触火花和磨损老化等问题；发射线圈埋在地下，占用空间较少；在恶劣环境中也能安全稳定运行。
本公开发明人发现，尽管无线充电具备传统电源线供电技术所未有的独特优势，但是现有的机器人无线充电技术至少存在如下问题：(1)线圈对位不准确的问题，即无线充电端与机器人搭载的无线受电端之间无法实现高度耦合，导致充电效率较低以及资源的浪费；(2)充电过程异物混入磁场耦合区的安全问题，即无线充电端混入异物带来的机器人充电安全和行走安全问题以及机器人面对异物时的避障问题；(3)机器人无线充电状态下的路径规划和导航能力差的问题，即巡检机器人工作于高压变电站的环境下，对无线充电系统会产生较大的负面影响，在变电站的复杂环境中巡检机器人的路径规划能力和导航能力较差，无法适应变电站巡检的快速化和高效化的需求。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种变电站巡检机器人无线充电系统及方法，能够实现巡检机器人的运动充电、轨迹导航和异物识别，且能够减少高压环境下对充电系统的影响，提高无线充电系统的充电效率。
为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
本公开第一方面提供了一种无线供电结构。
一种无线供电结构，至少包括三层结构，依次为钢化玻璃、磁屏蔽板和发射线圈；
第一层的发射线圈为圆角方形螺旋耦合线圈，第二层的磁屏蔽板包括至少一个磁芯片，第三层为钢化玻璃。
作为可能的一些实现方式，所述磁芯片设置在磁屏蔽板上对应于发射线圈阵列中心点的位置。
作为可能的一些实现方式，所述圆角方形螺旋耦合线圈按双层阵列的矩阵式方式排列，线圈阵列之间的连接导线采用磁环或者磁珠进行磁屏蔽保护。
本公开第二方面提供了一种变电站巡检机器人无线充电系统。
一种变电站巡检机器人无线充电系统，包括机器人本体、无线供电结构和无线受电结构；
所述无线受电结构设置在机器人本体的底部，至少包括铝制外壳、铁氧体磁芯和机载耦合线圈，所述机载耦合线圈设置在铝制外壳的内部，所述机载耦合线圈的中心位置设有铁氧体磁芯；
所述无线供电结构至少包括三层结构，第一层的发射线圈为圆角方形螺旋耦合线圈，第二层的磁屏蔽板包括至少一个磁芯片，第三层为钢化玻璃；
所述无线供电结构设置在路面以下，上侧铺设与路面平齐的电木板作为供电导轨，所述变电站巡检机器人沿供电导轨进行巡检。
作为可能的一些实现方式，还包括运动控制模块，所述运动控制模块至少包括深度传感单元、环境感知单元、路径规划单元和导航控制单元；
深度传感单元，至少被配置为：对机器人在移动充电时真实环境进行三维重建，识别供电导轨的边界范围并实时发送给路径规划单元，获取位姿追踪信息，并实时反馈给导航控制单元；
环境感知单元，至少被配置为：获取真实环境图像并从中提取特征点，匹配相邻图像的特征点，通过特征点相对位置的变化反向推导机器人转动的角度和产生的位移，并实时发送给导航控制单元；
路径规划单元，至少被配置为：根据获取的充电导轨的边界数据，在三维场景中绘制机器人移动充电时的行驶轨迹，得到路径规划结果；
导航控制单元，至少被配置为：根据获取的路径规划结果驱动机器人的自主行驶，根据实时的位姿追踪信息，调整机器人转动的角度和产生的位移。
作为进一步的限定，所述深度传感单元至少包括深度摄像头、RGB摄像头和惯性测量单元；
深度摄像头，至少被配置为：采集实际环境中的各类型原始数据，对机器人在移动充电时真实环境进行三维重建；
RGB摄像头，至少被配置为：识别供电导轨的边界范围，与深度摄像头的三维重建结果结合后获得供电导轨的尺寸数据，并上传至路径规划单元；
惯性测量单元，至少被配置为：更新机器人位姿追踪信息，并将位姿信息反馈给导航控制单元。
作为更进一步的限定，所述深度摄像头，还被配置为：进行不同时刻间移动目标相对位置的估算，直接测出图像中各像素离相机的距离。
作为更进一步的限定，所述深度摄像头，还被配置为：对物体、场景和动作进行识别。
作为更进一步的限定，所述惯性测量单元至少包括加速计、陀螺仪和磁力仪，所述加速计被配置为检测机器人不同角度的加速度值，所述陀螺仪被配置为进行机器人的定姿，所述磁力仪被配置为增强位置追踪的准确性。
作为更进一步的限定，还被配置为根据异物感知模块检测的异物情况，对异物进行避让或急停操作。
作为可能的一些实现方式，还包括异物感知模块，所述异物感知模块，至少包括异物识别单元和处理单元；
异物识别单元，被配置为：检测深度传感单元通过光学组件接收环境反射光后获得的深度映射的模糊部分，同时输出存在异物警报至处理单元；
处理单元，被配置为：根据异物的大小，计算机器人采取的异常保护动作，并将下一步的动作信息反馈至运动控制模块。
作为进一步的限定，所述异常保护动作至少包括继续动作、避让动作和急停动作；
所述继续动作，具体为：异物不会阻碍机器人继续行驶；
所述避让动作，具体为：在机器人行驶轨迹范围内通过调整机器人转动的角度和位移，避让所出现的异物，并将调整的角度和位移数据反馈至运动控制模块，运动控制模块根据接收到的数据调整行驶轨迹；
所述急停动作，具体为：异物阻碍机器人继续行驶。
本公开第三方面提供了一种变电站巡检机器人自主导航方法。
一种变电站巡检机器人自主导航方法，利用本公开第二方面所述的变电站巡检机器人无线充电系统，包括以下步骤：
对机器人在移动充电时真实环境进行三维重建，识别供电导轨的边界范围，获取位姿追踪信息；
获取真实环境图像并从中提取特征点，匹配相邻图像的特征点，通过特征点相对位置的变化反向推导机器人转动的角度和产生的位移；
根据获取的充电导轨的边界数据，在三维场景中绘制机器人移动充电时的行驶轨迹；
根据获取的路径规划结果驱动机器人的自主行驶，根据实时的位姿追踪信息以及机器人当前转动的角度和产生的位移，调整机器人转动的角度和产生的位移。
作为可能的一些实现方式，对机器人在移动充电时真实环境进行三维重建，具体为：
多个深度摄像头采集机器人无线充电环境中的各类型原始数据，得到原始深度图；
获取周围环境物体外观表面每个采样点的空间坐标，将空间坐标转换为三维点云，并计算每一个点的法向量，得到带有法向量的点云；
通过光线投影算法根据上一帧位置从模型投影出来的点云，利用ICP算法配准计算位置，根据移动机器人的位置，将当前帧的点云融合到网格模型中去；
根据当前帧相机位置利用光线投影算法从模型投影得到当前帧视角下的点云，并且计算其法向量，用来对下一帧的输入图像配准；
循环上述过程，通过机器人前端深度摄像头获取场景不同视角下的点云，构建完整的充电环境三维场景。
作为可能的一些实现方式，所述路径规划包括全局轨迹规划和局部轨迹规划；
全局轨迹规划，具体为：计算整个充电导轨之间的坐标，依次在三维场景中绘制机器人移动充电时的行驶轨迹；
局部轨迹规划，具体为：
获取充电导轨边界两侧的空间坐标，并计算充电导轨之间的坐标；
根据获取的障碍物的大小，计算障碍物与充电导轨两侧的距离，取距离长的一侧行驶；
根据障碍物位置坐标和机器人本体的宽度，计算机器人能够避开障碍物的坐标，将计算后的坐标作为坐标点，形成局部轨迹路线。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
1、本公开第一方面提供的无线供电结构，第一层的发射线圈为圆角方形螺旋耦合线圈，实现机器人受电端偏移时稳定的磁场耦合；第二层的磁屏蔽板包括至少一个磁芯片，减弱了边缘磁通，增加耦合线圈内部的磁场强度，极大的提高了充电效果。
2、本公开第二方面提供的变电站巡检机器人无线充电系统，实现了变电站巡检机器人运动状态下安全可靠、快速高效的连续充电，大大节省巡检时间，提升了巡检效率，促进了变电站巡检机器人的推广和应用，最大限度地发挥巡检机器人的优势，为变电站的安全可靠运行提供保障。
3、本公开第二方面提供的变电站巡检机器人无线充电系统，采用了空间轨迹导航运动方式，使机器人在不受人工干预的情况下自动沿着受电端线圈前行，提高了无线充电的效率。
4、本公开第二方面提供的变电站巡检机器人无线充电系统，将深度摄像头和多光谱视觉处理技术用于巡检机器人无线充电系统异物检测识别算法，实现无线充电系统中目标检测在速度和精度上满足实际场景的需要。
5、本公开第二方面提供的变电站巡检机器人无线充电系统，通过发电端和受电端的特殊结构设计，提高发射和接收线圈间的耦合系数，改善系统的输出功率和传输效率，减少了变电站高压环境下对无线充电系统的影响。
6、本公开第二方面提供的变电站巡检机器人无线充电系统，构建了多线圈矩阵网络，设计多层交错线圈排布的供电端线圈矩阵结构，产生均一化发射磁场，解决充电系统的效率、功率综合优化问题，实现机器人受电端偏移时稳定的磁场耦合，降低了变电站高压环境下对无线充电系统的影响，提高了系统的输出功率和传输效率。
7、本公开第二方面提供的变电站巡检机器人无线充电系统，具有多光谱视觉与多目标特征处理的深度感知识别技术，实现无线充电区域小目标异物特征精确提取与识别，提高了机器人无线充电系统的安全性和高效性。
8、本公开第三方面提供的变电站巡检机器人自主导航方法，提出了一种面向三维场景的自主导航与路径规划技术，解决了机器人需要遥控行驶、无法自动避障、不同场景下需要重新规划路径问题，实现了机器人在无线充电区域内实时、自动的路径规划，提高了机器人无线充电的效率。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例1提供的无线供电结构的示意图。
图2为本公开实施例1提供的矩阵式圆角方形线圈阵列结构示意图。
图3为本公开实施例2提供的变电站巡检机器人无线充电系统结构示意图。
图4为本公开实施例2提供的巡检机器人的无线充电工作原理示意图。
图5为本公开实施例2提供的机器人本体结构示意图。
图6为本公开实施例2提供的无线受电端结构示意图。
图7为本公开实施例2提供的一种运动控制模块结构示意图。
图8为本公开实施例2提供的一种异物感知模块结构示意图。
图9为本公开实施例3提供的巡检机器人的路径规划流程图。
图10为本公开实施例3提供的全局路径规划示意图。
图11为本公开实施例3提供的局部路径规划示意图。
1、机器人本体；2、无线受电端；3、无线供电端；4、运动控制模块；5、异物感知模块；6、路面；7、电木板；8、钢化玻璃；9、磁屏蔽板；10、线圈阵列；11、PC95磁芯片；12、圆角方形螺旋耦合线圈；13、铝制外壳；14、铁氧体磁芯；15、机载耦合线圈；16、功率变换装置；17、深度传感单元；18、TOF深度摄像头；19、RGB高清摄像头；20、惯性测量单元IMU；21、加速计；22、陀螺仪；23、磁力仪；24、环境感知摄像头；25、路径规划单元；26、导航控制单元；27、异物识别单元；28、光学组件；29、处理单元；30、运动控制模块；31、异物感知模块；32、电池组。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1：
如图1和图2所示，本公开实施例1提供了一种无线供电结构，至少包括三层结构，依次为钢化玻璃8、磁屏蔽板9、发射线圈和高频电能变换装置；
第一层的发射线圈为圆角方形螺旋耦合线圈10，第二层的磁屏蔽板包括至少一个PC95磁芯片11，第三层为钢化玻璃。
所述PC95磁芯片设置在磁屏蔽板上对应于发射线圈阵列中心点的位置。
所述圆角方形螺旋耦合线圈按双层阵列的矩阵式方式排列，线圈阵列之间的连接导线采用磁环或者磁珠进行磁屏蔽保护，确保通信线路和控制线路的信号不受干扰。
所述高频电能变换装置，用于实现从电网接收电能，将其变换为高频的交流电。
实施例2：
如图3-8所示，本公开实施例2提供了一种变电站巡检机器人无线充电系统，包括机器人本体1、无线供电端3和无线受电端2；
所述无线受电端，包括铝制外壳13、铁氧体磁芯14、机载耦合线圈15和功率变换装置16；
所述铝制外壳由于涡流效应产生反向磁场，抵消无线充电系统周围大部分的漏磁场，进而达到良好的磁场屏蔽效果；
通过设置铁氧体磁芯，提高了发射线圈和接收线圈间的耦合系数，配合铝制外壳，可以有效屏蔽高频磁场，减小了涡流，提高了充电效率；
所述机载耦合线圈装在受电端铝制外壳的内部，负责接收供电端传输的相同频率的高频交流电，经电力变换后给机器人的电机/电池组32供电；
所述功率变换装置采用桥式整流级联BUCK的功率变换电路，工作时与无线充电系统的漏电感产生共振，从而降低原边漏电感及副边电感在流通高频交变电流时所产生的周期性储能效应。
集成后的无线受电端为方形平板结构，采用悬挂的方式安装在机器人本体的底盘，不影响机器人正常的行走、越障等功能，同时还保证机器人在无线充电过程和运行过程中的电能获取和供给的正常进行。
所述无线供电结构至少包括三层结构，第一层的发射线圈为圆角方形螺旋耦合线圈，位于最底层；第二层的磁屏蔽板包括至少一个PC95磁芯片，位于中间层；第三层为钢化玻璃，位于无线供电端的最外层，用于供电端的防水防爆保护。
所述无线供电端设置在路面6以下，上侧铺设与路面平齐的电木板7作为供电导轨，机器人本体沿供电导轨进行巡检；本实施例中通过设置电木板可保证系统整体强度，同时不会对传输系统效率及功率产生影响，应用密封结构可保证发射机构的安全。
本实施例中将电木板的铺设高度与地表高度持平，保证了变电站内人员、车辆及机器人的安全，且所述供电导轨边界使用颜色特殊标记，用于进行图像识别。
所述运动控制模块30，包括深度传感单元17、环境感知单元、路径规划单元25和导航控制单元26，所述深度传感单元，包括100万像素TOF深度摄像头18、1200万像素RGB高清摄像头19和惯性测量单元20。
所述TOF深度摄像头，配置四个TOF深度摄像头，采集实际环境中的各类型原始数据，获取物体表面每个采样点的空间坐标；将数据转换为三维点云，并计算每一个点的法向量，以此对机器人在移动充电时真实环境进行三维重建。
本实施例中，所述TOF深度摄像头，还用于不同时刻间移动目标相对位置的估算。直接测出图像中各像素离相机的距离。
本实施例中，所述TOF深度摄像头，还用于对物体、场景和动作进行识别，识别结果应用在运动控制模块和异物检测模块。
所述RGB高清摄像头，用于鉴别安装于地表以下供电导轨的边界范围，以此来辅助TOF深度摄像头获得供电导轨的尺寸数据，并将数据上传至路径规划单元。
所述惯性测量单元，包括加速计21、陀螺仪22、磁力仪23，所述加速计用于检测机器人不同角度的加速度值，所述陀螺仪用于机器人的定姿，所述磁力仪用于增强位置追踪的准确性。
本实施例中，所述惯性测量单元，能够快速更新机器人位姿追踪信息，并将位姿信息反馈给导航控制单元，从而快速调整机器人的行驶方向和角度。
所述环境感知单元，具体采用环境感知摄像头24，用于捕获真实环境图像并从中提取特征点，匹配相邻图像的特征点，通过特征点相对位置的变化来反向推出机器人转动的角度和产生的位移。
所述路径规划单元，用于根据获取的充电导轨的边界数据，在三维场景中绘制机器人移动充电时的行驶轨迹。
本实施例中，三维场景与TOF深度摄像头将识别的真实场景进行重叠，路径规划单元将规划的路径坐标反馈至导航控制单元，导航控制单元依据路径上的坐标点驱动机器人前行。
所述导航控制单元，用于机器人自主导航，按照规划路径驱动机器人行驶。
本实施例中，所述导航控制单元，还用于机器人行驶过程中调整转动的角度和产生的位移。
本实施例中，所述导航控制单元，还用于根据异物感知模块检测的异物情况，对异物进行避让或急停操作。
本实施例中，所述导航控制单元，还用于机器人转弯、掉头时的调度。
所述异物感知模块31，包括异物识别单元27和处理单元29，融合TOF深度摄像头与巡检机器人多光谱视觉处理技术，实现无线充电区域小目标异物特征精确提取与识别。
所述TOF深度摄像头通过光学组件28接收环境反射光，同时生成深度映射，由于光学组件存在异物，异物识别单元检测深度映射的模糊部分，同时输出存在异物警报至处理单元。
异物识别单元可以根据中间深度像素的总数是否超过阈值来判读深度映射是否模糊。
更具体来说，可以在深度映射中检测由外来物质光散射引起的多个中间深度像素。中间深度像素的值是对应于小于环境背景深度并大于环境前景深度的深度，然后处理器根据中间深度像素的总数是否超过阈值数来判断深度映射是否因外来物质影响而出现模糊。
所述处理单元，根据异物的大小，计算机器人采取的异常保护动作，并将下一步的动作信息反馈至运动控制模块。
所述异常保护动作包括继续动作、避让动作和急停动作。
所述继续动作，异物不足以阻碍机器人继续行驶。
所述避让动作，在机器人行驶轨迹范围内可通过调整机器人转动的角度和位移，避让所出现的异物。并将调整的角度和位移数据反馈至运动控制模块，运动控制模块根据这部分数据调整行驶轨迹。
所述急停动作，异物足以阻碍机器人继续行驶。
本系统实现变电站巡检机器人运动状态下安全可靠、快速高效的连续充电，大大节省巡检时间，提升了巡检效率，促进了变电站巡检机器人的推广和应用，最大限度地发挥巡检机器人的优势，为变电站的安全可靠运行提供保障；采用了空间轨迹导航运动方式，使机器人在不受人工干预的情况下自动沿着受电端线圈前行，提高了无线充电的效率；将TOF深度摄像头和多光谱视觉处理技术用于巡检机器人无线充电系统异物检测识别算法，实现无线充电系统中目标检测在速度和精度上满足实际场景的需要；所采用的电磁屏蔽装置，提高发射和接收线圈间的耦合系数，改善系统的输出功率和传输效率，减少了变电站高压环境下对无线充电系统的影响。
实施例3：
本公开实施例3提供了一种变电站巡检机器人自主导航方法，利用本公开实施例2所述的变电站巡检机器人无线充电系统，包括以下步骤：
对机器人在移动充电时真实环境进行三维重建，识别供电导轨的边界范围，获取位姿追踪信息；
获取真实环境图像并从中提取特征点，匹配相邻图像的特征点，通过特征点相对位置的变化反向推导机器人转动的角度和产生的位移；
根据获取的充电导轨的边界数据，在三维场景中绘制机器人移动充电时的行驶轨迹；
根据获取的路径规划结果驱动机器人的自主行驶，根据实时的位姿追踪信息以及机器人当前转动的角度和产生的位移，调整机器人转动的角度和产生的位移。
所述三维场景绘制，具体为：
四个TOF深度摄像头采集机器人无线充电环境中的各类型原始数据，得到原始深度图；
获取周围环境物体外观表面每个采样点的空间坐标，将空间坐标转换为三维点云，并计算每一个点的法向量，得到带有法向量的点云；
通过光线投影算法根据上一帧位置从网格模型投影出来的点云，利用ICP算法配准计算位置，根据移动机器人的位置，将当前帧的点云融合到网格模型中去；
所述网格模型在空间规划中的空间网格，根据这些网格勾画物体在空间网格中的位置，以此物体表面的每个点都会形成一个现实中的空间坐标，空间坐标会被转化成三维点云(即物体中表面的某一个点在空间网格中的空间位置)，而法向量即时空间网格中的空间坐标；
根据当前帧相机位置利用光线投影算法从模型投影得到当前帧视角下的点云，并且计算其法向量，用来对下一帧的输入图像配准；
具体为：巡检机器人边移动，边采集周围所有物体表面的空间坐标，将这些坐标一一转化成带有法向量的点云，从而在空间网格中形成三维场景。相机的移动是随巡检机器人移动的，机器人在巡检区域的范围内采集一遍就可以形成该区域的三维场景，机器人再次到该区域后，会自动识别场景。
循环上述过程，通过机器人前端TOF深度摄像头获取场景不同视角下的点云，构建完整的充电环境三维场景。
所述行驶轨迹规划，分为全局轨迹规划和局部轨迹规划。
所述全局轨迹规划，设定为机器人整个充电区域内的行驶轨迹，如上所述的完整的充电环境三维场景为全局性的，在三维场景中构建全局路径；
具体步骤为：
RGB高清摄像头鉴别安装于地表以下供电导轨的边界范围，以此来辅助TOF深度摄像头获得供电导轨的尺寸数据；
获取充电导轨边界两侧(特色颜色)的空间坐标，并计算充电导轨之间的坐标；
计算整个充电导轨之间的坐标，依次在三维场景中绘制机器人移动充电时的行驶轨迹，即为机器人行驶的全局路线。
所述局部轨迹规划，是躲避障碍物、变道、掉头等等操作时，重新规划机器人一段的行驶路径，具体步骤为：
获取充电导轨边界两侧(特色颜色)的空间坐标，并计算充电导轨之间的坐标。
在规划避障路线时，所述异物感知模块获取了障碍物的大小，并计算障碍物与充电导轨两侧的距离，取距离长的一侧行驶；
计算机器人能够避开障碍物的坐标(障碍物位置坐标+机器人本体宽度)，将计算后的坐标作为坐标点，形成局部轨迹路线。
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (14)
1.一种无线供电结构，其特征在于，至少包括三层结构，依次为钢化玻璃、磁屏蔽板和发射线圈；
第一层的发射线圈为圆角方形螺旋耦合线圈，第二层的磁屏蔽板包括至少一个磁芯片，第三层为钢化玻璃。
2.如权利要求1所述的无线供电结构，其特征在于，所述磁芯片设置在磁屏蔽板上对应于发射线圈阵列中心点的位置。
3.如权利要求1所述的无线供电结构，其特征在于，所述圆角方形螺旋耦合线圈按双层阵列的矩阵式方式排列，线圈阵列之间的连接导线采用磁环或者磁珠进行磁屏蔽保护。
4.一种变电站巡检机器人无线充电系统，其特征在于，包括机器人本体、无线供电结构和无线受电结构；
所述无线受电结构设置在机器人本体的底部，至少包括铝制外壳、铁氧体磁芯和机载耦合线圈，所述机载耦合线圈设置在铝制外壳的内部，所述机载耦合线圈的中心位置设有铁氧体磁芯；
所述无线供电结构至少包括三层结构，第一层的发射线圈为圆角方形螺旋耦合线圈，第二层的磁屏蔽板包括至少一个磁芯片，第三层为钢化玻璃；
所述无线供电结构设置在路面以下，上侧铺设与路面平齐的电木板作为供电导轨，所述变电站巡检机器人沿供电导轨进行巡检。
5.如权利又要求4所述的变电站巡检机器人无线充电系统，其特征在于，还包括运动控制模块，所述运动控制模块至少包括深度传感单元、环境感知单元、路径规划单元和导航控制单元；
深度传感单元，至少被配置为：对机器人在移动充电时真实环境进行三维重建，识别供电导轨的边界范围并实时发送给路径规划单元，获取位姿追踪信息，并实时反馈给导航控制单元；
环境感知单元，至少被配置为：获取真实环境图像并从中提取特征点，匹配相邻图像的特征点，通过特征点相对位置的变化反向推导机器人转动的角度和产生的位移，并实时发送给导航控制单元；
路径规划单元，至少被配置为：根据获取的充电导轨的边界数据，在三维场景中绘制机器人移动充电时的行驶轨迹，得到路径规划结果；
导航控制单元，至少被配置为：根据获取的路径规划结果驱动机器人的自主行驶，根据实时的位姿追踪信息，调整机器人转动的角度和产生的位移。
6.如权利又要求5所述的变电站巡检机器人无线充电系统，其特征在于，所述深度传感单元至少包括深度摄像头、RGB摄像头和惯性测量单元；
深度摄像头，至少被配置为：采集实际环境中的各类型原始数据，对机器人在移动充电时真实环境进行三维重建；
RGB摄像头，至少被配置为：识别供电导轨的边界范围，与深度摄像头的三维重建结果结合后获得供电导轨的尺寸数据，并上传至路径规划单元；
惯性测量单元，至少被配置为：更新机器人位姿追踪信息，并将位姿信息反馈给导航控制单元。
7.如权利又要求6所述的变电站巡检机器人无线充电系统，其特征在于，所述深度摄像头，还被配置为：进行不同时刻间移动目标相对位置的估算，直接测出图像中各像素离相机的距离。
8.如权利又要求6所述的变电站巡检机器人无线充电系统，其特征在于，所述深度摄像头，还被配置为：对物体、场景和动作进行识别。
9.如权利又要求6所述的变电站巡检机器人无线充电系统，其特征在于，所述惯性测量单元至少包括加速计、陀螺仪和磁力仪，所述加速计被配置为检测机器人不同角度的加速度值，所述陀螺仪被配置为进行机器人的定姿，所述磁力仪被配置为增强位置追踪的准确性。
10.如权利又要求4所述的变电站巡检机器人无线充电系统，其特征在于，还包括异物感知模块，所述异物感知模块，至少包括异物识别单元和处理单元；
异物识别单元，被配置为：检测深度传感单元通过光学组件接收环境反射光后获得的深度映射的模糊部分，同时输出存在异物警报至处理单元；
处理单元，被配置为：根据异物的大小，计算机器人采取的异常保护动作，并将下一步的动作信息反馈至运动控制模块。
11.如权利又要求10所述的变电站巡检机器人无线充电系统，其特征在于，所述异常保护动作至少包括继续动作、避让动作和急停动作；
所述继续动作，具体为：异物不会阻碍机器人继续行驶；
所述避让动作，具体为：在机器人行驶轨迹范围内通过调整机器人转动的角度和位移，避让所出现的异物，并将调整的角度和位移数据反馈至运动控制模块，运动控制模块根据接收到的数据调整行驶轨迹；
所述急停动作，具体为：异物阻碍机器人继续行驶。
12.一种变电站巡检机器人自主导航方法，利用权利要求4-11任一项所述的变电站巡检机器人无线充电系统，其特征在于，包括以下步骤：
对机器人在移动充电时真实环境进行三维重建，识别供电导轨的边界范围，获取位姿追踪信息；
获取真实环境图像并从中提取特征点，匹配相邻图像的特征点，通过特征点相对位置的变化反向推导机器人转动的角度和产生的位移；
根据获取的充电导轨的边界数据，在三维场景中绘制机器人移动充电时的行驶轨迹；
根据获取的路径规划结果驱动机器人的自主行驶，根据实时的位姿追踪信息以及机器人当前转动的角度和产生的位移，调整机器人转动的角度和产生的位移。
13.如权利要求12所述的变电站巡检机器人自主导航方法，其特征在于，对机器人在移动充电时真实环境进行三维重建，具体为：
多个深度摄像头采集机器人无线充电环境中的各类型原始数据，得到原始深度图；
获取周围环境物体外观表面每个采样点的空间坐标，将空间坐标转换为三维点云，并计算每一个点的法向量，得到带有法向量的点云；
通过光线投影算法根据上一帧位置从模型投影出来的点云，利用ICP算法配准计算位置，根据移动机器人的位置，将当前帧的点云融合到网格模型中去；
根据当前帧相机位置利用光线投影算法从模型投影得到当前帧视角下的点云，并且计算其法向量，用来对下一帧的输入图像配准；
循环上述过程，通过机器人前端深度摄像头获取场景不同视角下的点云，构建完整的充电环境三维场景。
14.如权利要求12所述的变电站巡检机器人自主导航方法，其特征在于，所述路径规划包括全局轨迹规划和局部轨迹规划；
全局轨迹规划，具体为：计算整个充电导轨之间的坐标，依次在三维场景中绘制机器人移动充电时的行驶轨迹；
局部轨迹规划，具体为：
获取充电导轨边界两侧的空间坐标，并计算充电导轨之间的坐标；
根据获取的障碍物的大小，计算障碍物与充电导轨两侧的距离，取距离长的一侧行驶；
根据障碍物位置坐标和机器人本体的宽度，计算机器人能够避开障碍物的坐标，将计算后的坐标作为坐标点，形成局部轨迹路线。
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