CN113927157B - 激光设备输出功率的控制方法、装置、计算机设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种激光设备输出功率的控制方法、装置、计算机设备及介质。该方法包括：获取当前时刻激光设备的传感器输出的测量数据；将所述测量数据输入至预置的卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值；根据所述先验估计值、所述后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。本发明通过该方法实现了对激光设备的输出功率的有效控制，并通过激光设备进行低成本的生成以及高精度的速度检测，提高了激光加工的效率。
Description
技术领域
本发明涉及激光应用技术领域，尤其涉及一种激光设备输出功率的控制方法、装置、计算机设备及介质。
背景技术
激光加工技术是利用激光束与物质相互作用的特性，对材料（包括金属与非金属）进行切割、焊接、表面处理、打孔及微加工等的一门加工技术，其作为先进制造技术已广泛应用于汽车、电子、电器、航空、冶金、机械制造等国民经济重要部门。
目前，在采用手持激光设备在进行激光焊接或激光切割等激光加工技术的过程中，由于手的抖动，使得激光设备的运动速度时快时慢，而激光设备的运动速度与激光设备输出的实际功率相关，导致无法有效控制激光设备的输出功率，使得激光设备输出的实际功率偏大或偏小，严重影响产品的良品率和成本，降低了激光加工的效率。
发明内容
本发明实施例提供了一种激光设备输出功率的控制方法、装置、计算机设备及介质，用于解决现有技术中无法有效控制激光设备的输出功率的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种激光设备输出功率的控制方法，其包括：
获取当前时刻激光设备的传感器输出的测量数据；
将所述测量数据输入至预置的卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值；
根据所述先验估计值、所述后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。
第二方面，本发明实施例提供了一种激光设备输出功率的控制装置，其包括：
第一获取单元，用于获取当前时刻激光设备的传感器输出的测量数据；
第一输入单元，用于将所述测量数据输入至预置的卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值；
第一控制单元，用于根据所述先验估计值、所述后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。
第三方面，本发明实施例又提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的激光设备输出功率的控制方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的激光设备输出功率的控制方法。
本发明实施例提供了一种激光设备输出功率的控制方法、装置、计算机设备及介质。该方法通过在激光设备中配置传感器并从传感器中获取激光设备在当前时刻输出的测量数据，然后将测量数据输入到预置的卡尔曼滤波模型中以得到当前时刻激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值，然后根据先验估计值、后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率，从而实现了对激光设备的输出功率的有效控制，并通过激光设备进行低成本的生成以及高精度的速度检测，提高了激光加工的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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他的附图。
图1为本发明实施例提供的激光设备输出功率的控制方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的激光设备输出功率的控制方法的一流程示意图；
图3为本发明实施例提供的激光设备输出功率的控制方法的另一流程示意图；
图4为本发明实施例提供的激光设备输出功率的控制方法的另一流程示意图；
图5为本发明实施例提供的激光设备输出功率的控制方法的另一流程示意图；
图6为本发明实施例提供的激光设备输出功率的控制方法的另一流程示意图；
图7为本发明实施例提供的激光设备输出功率的控制装置的示意性框图；
图8为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/ 或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
请参阅图1，图1为本发明实施例提供的激光设备输出功率的控制方法的流程示意图。本发明实施例的所述的激光设备输出功率的控制方法应用于终端设备中，该方法通过安装于终端设备中的激光设备输出功率的控制系统进行执行激光设备输出功率的控制方法。其中，终端设备为具备数据处理功能且可接收传感器输出的测量数据的终端设备，例如台式电脑、笔记本电脑、平板电脑或手机等。
下面对所述的激光设备输出功率的控制方法进行详细说明。
如图1所示，该方法包括以下步骤S110~S130。
S110、获取当前时刻激光设备的传感器输出的测量数据。
在本实施例中，激光设备中安装的传感器为具备陀螺仪的IMU传感器，该传感器配置了三轴陀螺仪，三轴加速度计以及三轴磁力计。其中，传感器输出的测量数据包括三维方向上的高低位数据，该高低位数据包括观测激光设备在三维方向上每一时刻的加速度、角速度以及角度，该传感器精度中加速度的精度为0.0005g，角速度的精度为0.61°，角度的精度为0.1°。
在其他发明实施例中，步骤S110之前，还包括步骤：预先设置传输所述测量数据的波特率并对所述波特率进行初始化。
在本实施例中，终端设备与激光设备的传感器采用USB或串口连接并进行数据通信，为了保证终端设备与传感器之间通信的稳定性，同时减少终端设备与传感器之间的波特率误差，需预先设置传感器传输所述测量数据的波特率，同时传感器在传输所述测量数据之前，预先初始化对所述波特率进。
S120、将所述测量数据输入至预置的卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值。
具体的，所述激光设备运动速度的先验估计值为卡尔曼滤波模型上一时刻对激光设备的运动速度进行预测的数值，所述激光设备运动速度的后验估计值为当前时刻激光设备的实际运动速度的数值，即卡尔曼滤波最终输出的结果之一。其中，所述卡尔曼滤波模型由卡尔曼滤波算法构建得到，卡尔曼滤波算法是利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。其中，卡尔曼滤波算法由五大公式组成，该五大公式分为预测和更新。
其中，预测方程为：
其中，
为k 时刻的先验状态估计值，即为传感器中观测到的数据；
为k -1时刻的后验状态估计值，即为卡尔曼滤波最终输出的结果之一，
和
均为状态变量，F为状态转移函数，实际上是对目标状态转换的一种猜想模型。例如，在机动目标跟踪中，状态转移矩阵常常用来对目标的运动建模，其模型可能为匀速直线运动或者匀加速运动，当状态转移矩阵不符合目标的状态转换模型时，滤波会很快发散；B和u是系统控制变量，即为将输入转换为状态的矩阵，
为k时刻的先验估计协方差，是滤波的中间计算结果；P为k-1时刻的后验估计协方差，表示状态的不确定度，是滤波的结果之一；Q是过程噪声矩阵，该参数被用来表示状态转换矩阵与实际过程之间的误差。
更新方程为：
其中，y为实际观测和预测观测的残差，和卡尔曼增益一起修正先验（预测），得到后验；z为测量均值，是滤波的输入；
为k时刻的后验状态估计值，是滤波的结果之一，即更新后的结果，也叫最优估计；
为k时刻的后验估计协方差，是滤波的结果之一；H为测量函数，是状态变量到测量的转换矩阵，表示将状态和观测连接起来的关系，卡尔曼滤波里为线性关系，测量函数负责将m维的测量值转换到n维，使之符合状态变量的数学形式，是滤波的前提条件之一；R为测量噪声，是滤波器的已知条件；K为卡尔曼增益矩阵，是滤波的中间计算结果，又称卡尔曼增益或卡尔曼系数；I是单位矩阵。
在本实施例中，所述激光设备为可进行手持的激光设备，所述卡尔曼滤波模型的状态变量中包括激光设备的运动速度以及加速度，而激光设备中输出的测量数据为激光设备的加速度、角速度以及角度。当用户手持该激光设备进行激光焊机或激光切割时，激光设备的输出功率主要由用户移动激光设备的运动速度来进行控制，因此在获取到传感器输出的测量数据后，从测量数据中筛选出激光设备的加速度并通过激光设备的加速度以及运动速度来构建卡尔曼滤波模型的状态变量，然后通过状态变量便可获取相应时刻激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值。
在其他发明实施例中，如图2所示，步骤S120包括子步骤S121和S122。
S121、对所述测量数据进行解析，得到当前时刻所述传感器测量的加速度和角度；
S122、将所述加速度、所述角度输入至所述卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值。
在本实施例中，所述测量数据包括三维方向上的高低位数据，此时无法直接将所述测量数据输入至卡尔曼滤波模型中的五个方程中进行计算，故需对所述测量数据进行解析以从所述测量数据中获取当前时刻所述传感器测量的加速度、角度以及角速度。其中，测量数据中加速度的AxH、AxL分别为激光设备在X轴方向上的高位数据和低位数据，AyH、AyL分别为激光设备在Y轴方向上的高位数据和低位数据，AzH、AzL分别为激光设备在Z轴方向上的高位数据和低位数据；测量数据中角速度的WxH、WxL分别为激光设备在X轴方向上的高位数据和低位数据，WyH、WyL分别为激光设备在Y轴方向上的高位数据和低位数据，WzH、WzL分别为激光设备在Z轴方向上的高位数据和低位数据；测量数据中角度的RollH、RollL分别为激光设备在X轴方向上的高位数据和低位数据，PitchH、PitchL分别为激光设备在Y轴方向上的高位数据和低位数据，YawH、YawL分别为激光设备在Z轴方向上的高位数据和低位数据。
具体的，加速度的计算公式为：
ax=((AxH<<8)|AxL)/32768*16g
ay=((AyH<<8)|AyL)/32768*16g
az=((AzH<<8)|AzL)/32768*16g
其中，g为本地重力加速度，ax、ay以及az分别为解析后激光设备在X轴、Y轴以及Z轴上的加速度。
角度计算公式为：
Roll=((RollH<<8)|RollL)/32768*180(°)
Pitch=((PitchH<<8)|PitchL)/32768*180(°)
Yaw=((YawH<<8)|YawL)/32768*180(°)
其中，滚转角Roll、俯仰角Pitch以及偏航角Yaw分别为解析后激光设备在X轴、Y轴以及Z轴上转动的角度。
在其他发明实施例中，如图3所示，步骤S121包括子步骤S1211和S1212。
S1211、获取所述测量数据的校验和；
S1212、若所述测量数据与所述校验和相匹配，根据所述测量数据生成当前时刻所述传感器测量的加速度和角度。
具体的，所述校验和为在数据处理和数据通信领域中用于校验目的地一组数据项的和，校验和通常是以十六进制为数制表示的形式。其中，为了保证获取传感器输出的测量数据的完整性和准确性，需根据测量数据传输后的校验和来验证是否已获取到传感器全部传输的测量数据。若已获取到传感器全部传输的测量数据，则可根据相应的计算公式计算得到当前时刻所述传感器测量的加速度、角度以及角速度。例如，在对所述测量数据中含有激光设备加速度的高低位数据进行校验和匹配时，其校验和Sum为：Sum=0x55+0x51+AxH+AxL+AyH+AyL+AzH+AzL，当其校验和Sum与所述测量数据中含有激光设备加速度的高低位数据相匹配时，则根据该数据生成激光设备在X轴、Y轴以及Z轴上的加速度。
在其他发明实施例中，如图4所示，步骤S122包括子步骤S1221、S1222、S1223和S1224。
S1221、根据所述角度、所述加速度生成所述激光设备的净加速度；
S1222、获取上一时刻所述激光设备的实时速度；
S1223、根据所述实时速度、所述净加速度构建当前时刻所述卡尔曼滤波模型的状态变量；
S1224、根据所述状态变量生成当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值。
具体的，激光设备的净加速度为激光设备在减去重力加速度后得到加速度，所述卡尔曼滤波模型中的状态变量为X =（Vx，Vy，Vz，Ax，Ay，Az），其中，（Vx，Vy，Vz）为激光设备的运动速度，（Ax，Ay，Az）为激光设备的净加速度。
在本实施例中，通过所述卡尔曼滤波模型生成当前时刻激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值时，需先获取上一时刻激光设备的实时速度，即上一时刻激光设备的实际运动速度，也即上一时刻卡尔曼滤波中的后验估计值，其通过卡尔曼滤波模型中的预测方程得到，当上一时刻为初始时刻时，则上一时刻激光设备的实际运动速度为0。
其中，在获取激光设备的净加速度时，通过对所述角度进行四元数转换并根据转换后的四元数对所述激光设备的重力加速度进行投影，然后将解析出的加速度减去投影后的重力加速度，便可得到当前时刻激光设备的净加速度，然后将其输入至卡尔曼滤波模型中，便可得到当前时刻所述激光设备的运动状态，其运动状态即为激光设备在当前时刻的实际运动状态，且通过激光设备的角速度来进行表征。
在其他发明实施例中，如图5所示，步骤S1221包括子步骤S12211、S12212和S12213。
S12211、对所述角度进行四元数转换，得到转换后的四元数；
S12212、根据所述转换后的四元数对所述激光设备的重力加速度进行投影，得到投影后的重力加速度；
S12213、根据所述加速度、所述投影后的重力加速度生成所述激光设备的净加速度。
在本实施例中，角度的四元转换公式为：
q(0)=cos(Pitch/2)*cos(Roll/2)*cos(Yaw/2)-sin(Pitch/2)*sin(Roll/2)*sin(Yaw/2)
q(1)=sin(Pitch/2)*cos(Roll/2)*cos(Yaw/2)-cos(Pitch/2)*sin(Roll/2)*sin(Yaw/2)
q(2)=cos(Pitch/2)*sin(Roll/2)*cos(Yaw/2)+Sin(Pitch/2)*cos(Roll/2)*sin(Yaw/2)
q(3)=cos(Pitch/2)*cos(Roll/2)*sin(Yaw/2)+cos(Pitch/2)*sin(Roll/2)*sin(Yaw/2)
其中，转换后的四元数对激光设备的重力加速度进行投影的公式为：
gx=2*q(1)*q(3)-2q(0)*q(2)
gy=2*q(2)*q(3)+2q(0)*q(1)
gz=q(0)2-q(1)2-q(2)2+q(3)2
其中，gx、gy、gz分别为激光设备的重力加速度在X轴、Y轴以及Z轴上投影后的重力加速度。
最终生成的净加速度的公式为：
Ax=ax-gx
Ay=ay-gy
Az=az-gz
S130、根据所述先验估计值、所述后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。
具体的，通常在采用激光设备对产品进行加工时，根据产品的参数来设定激光设备对产品的输出功率。例如，某种板材厚度下的功率为P0，在焊接速度V0下效果较为理想，若考虑在一定长度∆s范围内吸收的激光器的热量为：
则在固定长度∆s内的焊接过程中，若需要使焊接过程的输出热量保持稳定，则需要控制输出功率和焊接速度的比值。而当实际焊接速度发生变化时，设实际速度为V，为了保持理想稳定效果，即需保持W不变，从而有如下公式：
将上述公式进行变换后，便可得到激光设备在当前时刻的实际输出功率P为：
由此可以看出，通过当前时刻激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值便可控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。
在其他发明实施例中，如图6所示，步骤S140包括子步骤S141和S142。
S131、获取所述先验估计值与所述后验估计值的比值；
S132、根据所述比值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。
在本实施例中，由于激光设备的实际输出功率与激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值的比值成正比，当获取到其比值后，将其乘以当前时刻预先设定的输出功率便可得到激光设备的实际输出功率，进而解决了激光设备运动速度的时快时慢导致激光设备的实际输出功率偏低或偏高的问题，从而提高激光加工技术的效率，降低了生产成本。
在本发明实施例所提供的激光设备输出功率的控制方法中，通过获取当前时刻激光设备的传感器输出的测量数据；将所述测量数据输入至预置的卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值；根据所述先验估计值、所述后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。本发明通过在激光设备中配置传感器并从传感器中获取激光设备在当前时刻输出的测量数据，然后将测量数据输入到预置的卡尔曼滤波模型中以得到当前时刻激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值，然后根据先验估计值、后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率，从而实现了对激光设备的输出功率的有效控制，并通过激光设备进行低成本的生成以及高精度的速度检测，提高了激光加工的效率，同时无需考虑激光设备是否处于室内，还是室外，具有良好的应用前景。
本发明实施例还提供了一种激光设备输出功率的控制装置100，该装置用于执行前述激光设备输出功率的控制方法的任一实施例。
具体地，请参阅图7，图7是本发明实施例提供的激光设备输出功率的控制装置100的示意性框图。
如图7所示，所述的激光设备输出功率的控制装置100，该装置包括：第一获取单元110、第一输入单元120和第一控制单元130。
第一获取单元110，用于获取当前时刻激光设备的传感器输出的测量数据。
在另一实施例中，所述的激光设备输出功率的控制装置100还包括：设置单元。
设置单元，用于预先设置传输所述测量数据的波特率并对所述波特率进行初始化。
第一输入单元120，用于将所述测量数据输入至预置的卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值。
在另一实施例中，所述第一输入单元120包括：解析单元和第二输入单元。
解析单元，用于对所述测量数据进行解析，得到当前时刻所述传感器测量的加速度和角度；第二输入单元，用于将所述加速度、所述角度输入至所述卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值。
在另一实施例中，所述解析单元包括：第二获取单元和第一生成单元。
第二获取单元，用于获取所述测量数据的校验和；第一生成单元，用于若所述测量数据与所述校验和相匹配，根据所述测量数据生成当前时刻所述传感器测量的加速度和角度。
在另一实施例中，所述第二输入单元包括：第二生成单元、第三获取单元、构建单元和第三生成单元。
第二生成单元，用于根据所述角度、所述加速度生成所述激光设备的净加速度；第三获取单元，用于获取上一时刻所述激光设备的实时速度；构建单元，用于根据所述实时速度、所述净加速度构建当前时刻所述卡尔曼滤波模型的状态变量；第三生成单元，用于根据所述状态变量生成当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值。
在另一实施例中，所述第二生成单元包括：转换单元、投影单元和第四生成单元。
转换单元，用于对所述角度进行四元数转换，得到转换后的四元数；投影单元，用于根据所述转换后的四元数对所述激光设备的重力加速度进行投影，得到投影后的重力加速度；第四生成单元，用于根据所述加速度、所述投影后的重力加速度生成所述激光设备的净加速度。
控制单元130，用于根据所述先验估计值、所述后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。
在另一实施例中，所述第一控制单元130包括：第四获取单元和第二控制单元。
第四获取单元，用于获取所述先验估计值与所述后验估计值的比值；第二控制单元，用于根据所述比值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。
本发明实施例所提供的激光设备输出功率的控制装置100用于执行上述获取当前时刻激光设备的传感器输出的测量数据；将所述测量数据输入至预置的卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值；根据所述先验估计值、所述后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，上述激光设备输出功率的控制装置100和各单元的具体实现过程，可以参考前述方法实施例中的相应描述，为了描述的方便和简洁，在此不再赘述。
上述激光设备输出功率的控制装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图8所示的计算机设备上运行。
请参阅图8，图8是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。该计算机设备500可以是终端，其中，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理和穿戴式设备等具有通信功能的电子设备。
参阅图8，该计算机设备500包括通过系统总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括非易失性存储介质503和内存储器504。
该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器502执行一种激光设备输出功率的控制方法。
该处理器502用于提供计算和控制能力，以支撑整个计算机设备500的运行。
该内存储器504为非易失性存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行一种激光设备输出功率的控制方法。
该网络接口505用于与其它设备进行网络通信。本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以实现如下步骤：获取当前时刻激光设备的传感器输出的测量数据；将所述测量数据输入至预置的卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值；根据所述先验估计值、所述后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。
在一实施例中，处理器502在实现所述获取当前时刻激光设备的传感器输出的测量数据之前，具体实现如下步骤：预先设置传输所述测量数据的波特率并对所述波特率进行初始化。
在一实施例中，处理器502在实现所述将所述测量数据输入至预置的卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值时，具体实现如下步骤：对所述测量数据进行解析，得到当前时刻所述传感器测量的加速度和角度；将所述加速度、所述角度输入至所述卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值。
在一实施例中，处理器502在实现所述对所述测量数据进行解析，得到当前时刻所述传感器测量的加速度和角度时，具体实现如下步骤：获取所述测量数据的校验和；若所述测量数据与所述校验和相匹配，根据所述测量数据生成当前时刻所述传感器测量的加速度和角度。
在一实施例中，处理器502在实现所述将所述加速度、所述角度输入至所述卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值时，具体实现如下步骤：根据所述角度、所述加速度生成所述激光设备的净加速度；获取上一时刻所述激光设备的实时速度；根据所述实时速度、所述净加速度构建当前时刻所述卡尔曼滤波模型的状态变量；根据所述状态变量生成当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值。
在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述角度、所述加速度生成所述激光设备的净加速度时，具体实现如下步骤：对所述角度进行四元数转换，得到转换后的四元数；根据所述转换后的四元数对所述激光设备的重力加速度进行投影，得到投影后的重力加速度；根据所述加速度、所述投影后的重力加速度生成所述激光设备的净加速度。
在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述先验估计值、所述后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率时，具体实现如下步骤：获取所述先验估计值与所述后验估计值的比值；根据所述比值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。
应当理解，在本申请实施例中，处理器502可以是中央处理单元 (CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的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。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。
因此，本发明还提供一种存储介质。该存储介质可以为计算机可读存储介质。该存储介质存储有计算机程序，其中计算机程序包括程序指令。该程序指令被处理器执行时使处理器执行如下步骤：获取当前时刻激光设备的传感器输出的测量数据；将所述测量数据输入至预置的卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值；根据所述先验估计值、所述后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。
在一实施例中，所述处理器在执行所述程序指令而实现所述获取当前时刻激光设备的传感器输出的测量数据之前，具体实现如下步骤：预先设置传输所述测量数据的波特率并对所述波特率进行初始化。
在一实施例中，所述处理器在执行所述程序指令而实现所述将所述测量数据输入至预置的卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值时，具体实现如下步骤：对所述测量数据进行解析，得到当前时刻所述传感器测量的加速度和角度；将所述加速度、所述角度输入至所述卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值。
在一实施例中，所述处理器在执行所述程序指令而实现所述对所述测量数据进行解析，得到当前时刻所述传感器测量的加速度和角度时，具体实现如下步骤：获取所述测量数据的校验和；若所述测量数据与所述校验和相匹配，根据所述测量数据生成当前时刻所述传感器测量的加速度和角度。
在一实施例中，所述处理器在执行所述程序指令而实现所述将所述加速度、所述角度输入至所述卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值时，具体实现如下步骤：根据所述角度、所述加速度生成所述激光设备的净加速度；获取上一时刻所述激光设备的实时速度；根据所述实时速度、所述净加速度构建当前时刻所述卡尔曼滤波模型的状态变量；根据所述状态变量生成当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值。
在一实施例中，所述处理器在执行所述程序指令而实现所述根据所述角度、所述加速度生成所述激光设备的净加速度时，具体实现如下步骤：对所述角度进行四元数转换，得到转换后的四元数；根据所述转换后的四元数对所述激光设备的重力加速度进行投影，得到投影后的重力加速度；根据所述加速度、所述投影后的重力加速度生成所述激光设备的净加速度。
在一实施例中，所述处理器在执行所述程序指令而实现所述根据所述先验估计值、所述后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率时，具体实现如下步骤：获取所述先验估计值与所述后验估计值的比值；根据所述比值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。
所述存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的。例如，各个单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。本发明实施例装置中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。
该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，终端，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种激光设备输出功率的控制方法，其特征在于，包括：
获取当前时刻激光设备的传感器输出的测量数据；其中，所述测量数据包括三维方向上的高低位数据；
对所述测量数据进行解析，得到当前时刻所述传感器测量的加速度和角度，并将所述加速度、所述角度输入至预置的卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值；其中，所述卡尔曼滤波模型的状态变量包括激光设备的运动速度以及加速度；
根据所述先验估计值、所述后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率；具体的，获取所述先验估计值与所述后验估计值的比值；根据所述比值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。
2.根据权利要求1所述的激光设备输出功率的控制方法，其特征在于，在所述获取当前时刻激光设备的传感器输出的测量数据之前，还包括：
预先设置传输所述测量数据的波特率并对所述波特率进行初始化。
3.根据权利要求1所述的激光设备输出功率的控制方法，其特征在于，所述对所述测量数据进行解析，得到当前时刻所述传感器测量的加速度和角度，包括：
获取所述测量数据的校验和；
若所述测量数据与所述校验和相匹配，根据所述测量数据生成当前时刻所述传感器测量的加速度和角度。
4.根据权利要求1所述的激光设备输出功率的控制方法，其特征在于，所述将所述加速度、所述角度输入至所述卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值，包括；
根据所述角度、所述加速度生成所述激光设备的净加速度；
获取上一时刻所述激光设备的实时速度；
根据所述实时速度、所述净加速度构建当前时刻所述卡尔曼滤波模型的状态变量；
根据所述状态变量生成当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值。
5.根据权利要求4所述的激光设备输出功率的控制方法，其特征在于，所述根据所述角度、所述加速度生成所述激光设备的净加速度，包括：
对所述角度进行四元数转换，得到转换后的四元数；
根据所述转换后的四元数对所述激光设备的重力加速度进行投影，得到投影后的重力加速度；
根据所述加速度、所述投影后的重力加速度生成所述激光设备的净加速度。
6.一种激光设备输出功率的控制装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取当前时刻激光设备的传感器输出的测量数据；其中，所述测量数据包括三维方向上的高低位数据；
第一输入单元，用于对所述测量数据进行解析，得到当前时刻所述传感器测量的加速度和角度，并将所述加速度、所述角度输入至预置的卡尔曼滤波模型中，得到当前时刻所述激光设备运动速度的先验估计值和后验估计值；其中，所述卡尔曼滤波模型的状态变量包括激光设备的运动速度以及加速度；
第一控制单元，用于根据所述先验估计值、所述后验估计值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率；具体的，获取所述先验估计值与所述后验估计值的比值；根据所述比值控制当前时刻所述激光设备的实际输出功率。
7.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的激光设备输出功率的控制方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的激光设备输出功率的控制方法。
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