CN115027314A - 一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法以及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法以及系统，解决了轻轨已经经过的无线充电轨道路段如还处于无线充电功能开启状态，其对轻轨并不具备无线充电效果，且还会造成能源浪费的问题，其方法包括：分析计算出轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时；分析确定下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机以及当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机；根据所分析确定的下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机以及当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机，控制无线充电轨道路段的无线充电功能的启闭。本申请具有如下效果：在保障轻轨无线充电的同时，减少无线充电轨道路段作不必要的无线充电功能开启，减少能源浪费。

Description

一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法以及系统
技术领域
本申请涉及无线充电设备技术领域，尤其是涉及一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法以及系统。
背景技术
目前现代交通发展迅速，大城市人口密集，公交车、出租车、私家车等各种车辆，穿梭在城市大街小巷，由于有的车辆和行人，不遵守交通规则，车辆和行人常常交织在一起，造成堵车，影响了人们的日常出行，所以，轻轨成为人们出行的首选交通工具之一，而且目前已经逐渐出现无人驾驶轻轨。
目前电气化轨道交通的供电方式大都采用接触式供电，如架空接触网或第三轨供电等。随着列车提速和应用场景的拓宽，传统接触式供电开始显现出诸多限制。滑动接触在高速运行状态下的安全性、稳定性以及制造精度等问题，是限制车速提升的一个重要因素；受电弓或集电靴的日常磨损导致其维护成本增加；大风、沙尘天气会导致弓网接触出现振动、离线，进而引发电弧；在高寒覆冰等恶劣天气下还容易产生刮弓、脱弓等事故。
现有将无线电能传输（WPT）技术应用于轨道交通领域，可解决传统接触式供电在安全性、可靠性和经济性等方面的问题，目前配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法主要是保持所有无线充电轨道路段均处于无线充电功能开启状态。
针对上述中的相关技术，发明人发现存在有如下缺陷：只有轻轨位于无线充电轨道路段上方的时候，无线充电轨道路段才能对轻轨作无线充电，因此轻轨已经经过的无线充电轨道路段如还处于无线充电功能开启状态，其对轻轨并不具备无线充电效果，且还会造成能源浪费。
发明内容
为了在保障轻轨无线充电的同时，减少无线充电轨道路段作不必要的无线充电功能开启，减少能源浪费，本申请提供一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法以及系统。
第一方面，本申请提供一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法，采用如下的技术方案：
一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法，包括：
获取轻轨当前所在位置；
根据轻轨当前所在位置、下个无线充电轨道路段所在位置以及轻轨行驶速度，分析计算出轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时；
根据预设的无线充电轨道路段的无线充电启动工作耗时以及轻轨至下段无线充电轨道路段的预计耗时，分析确定下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机以及当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机；
根据所分析确定的下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机以及当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机，控制无线充电轨道路段的无线充电功能的启闭。
通过采用上述技术方案，能够有效预估轻轨到下个无线充电轨道路段所在位置的耗时，并且结合的无线充电轨道路段的无线充电启动工作耗时，有效分析确定下个无线充电轨道路段的无线充电功能开启的时机以及当前无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机，从而在保障轻轨无线充电的同时，减少无线充电轨道路段作不必要的无线充电功能开启，减少能源浪费。
可选的，轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时的分析计算包括：
根据轻轨所在位置、下个无线充电轨道路段所在位置，分析获取轻轨至下段无线充电轨道路段的行进路线以及相应行进路线的距离；
根据预设的所有无线充电轨道路段受外界天气环境影响的路段，分析行进路线是否存在受外界天气环境影响的路段；
若为否，则根据行进路线的距离以及预设的轻轨速度，分析计算出轻轨至下段无线充电轨道路段的预计耗时；
若为是，则根据预设的轻轨速度、当前时间节点的外界天气环境信息、受外界天气环境影响的路段以及预设的外界天气环境信息与单位距离延误耗时的对应关系，分析计算出受外界天气环境信息的路段的延误耗时以及行进路线的预计耗时。
通过采用上述技术方案，进一步考虑到了轻轨在到达下个无线充电轨道路段的行进路线上有受外界天气环境影响的路段，而不同天气环境会给轻轨带来不同程度的延迟，因此在这个情况下，需要更精确度分析计算出受外界天气环境信息的路段的延误耗时以及行进路线的预计耗时，从而能够更加准确的计算出行进路线的整体耗时，从而为后续更准确的确定启闭无线充电轨道路段的无线充电功能的时机奠定基础。
可选的，受外界天气环境影响的路段的延误耗时的分析计算包括：
获取当前时间节点之后预设时段内的外界天气环境信息；
若当前时间节点之后预设时段内的外界天气环境信息与当前时间节点的外界天气环境信息的差距信息在预设差距范围之内，则根据预设的轻轨速度、当前时间节点的外界天气环境信息、受外界天气环境影响的路段以及预设的外界天气环境信息与单位距离延误耗时的对应关系，分析计算出受外界天气环境信息的路段的延误耗时；
若当前时间节点之后预设时段内的外界天气环境信息与当前时间节点的外界天气环境信息的差距信息超过预设差距范围，则根据受外界天气环境影响的路段以及预设的外界天气环境信息与单位距离延误耗时的对应关系、每个时间节点所对应的外界天气环境信息，分析获取有效平均单位距离延误耗时；
根据有效平均单位距离延误耗时、受外界天气环境影响的路段，分析计算出受外界天气环境信息的路段的延误耗时。
通过采用上述技术方案，进一步考虑到天气环境突然变化的情况，在这个情况下需要重新分析天气环境所带来的单位距离的延误耗时，从而更好的确定在这个情况下所带来的整体延误耗时。
可选的，还包括与控制无线充电轨道路段的无线充电功能的启闭并行的步骤，具体如下：
获取轻轨在当下无线充电轨道路段无线充电前后的实际电量差；
根据当下无线充电轨道路段所处环境温度与充电效率的对应关系、行进路线的预计耗时、预设的轻轨单位时间耗电量，预测出轻轨在当下无线充电轨道路段无线充电前后的电量差；
若实际电量差与所预测的电量差的差值超过预设差值，则根据轨道充电故障问题的分布概率，预测分析出轨道充电故障问题的分布概率作为待发送信息，发送至负责人所持终端；
反之，则不作通知。
通过采用上述技术方案，进一步评估无线充电轨道路段所带给轻轨的充电效率是否正常，一旦出现充电效率低于预期的情况，则会及时预估轨道充电故障问题的分布概率并发送给负责人，以便于负责人后续能够更准确的定位轨道充电故障的具体问题并进行处理。
可选的，预设差值的获取包括：
获取预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差与所预测的电量差；
根据所获取的不同轻轨历史当下环境温度下在当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差与所预测的电量差，统计出实际电量差与所预测的电量差的最大差值，作为预设差值。
通过采用上述技术方案，充分考虑在确定预设差值的时候，能够结合近期的不同轻轨实际电量差与所预估电量的情况，从而使所设定的预设差值更具有代表性。
可选的，预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差的获取包括：
根据预设时段内不同轻轨在不同环境温度下通过当下无线充电轨道路段与实际电量差的对应关系，查找预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差；
若查找到，则将所查找到的预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差，作为所获取的预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差；
反之，则根据预设时段内不同轻轨在不同环境温度下通过当下无线充电轨道路段与实际电量差的对应关系，查找不同轻轨在与当下环境温度的温度差范围之内的温度下通过无线充电轨道路段充电前后的实际电量差；
将所查找的不同轻轨在与当下环境温度的温度差范围之内的温度下通过无线充电轨道路段充电前后的实际电量差，作为预设时段内轻轨历史当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差。
通过采用上述技术方案，进一步考虑到从对应关系查不到当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差的时候，此时可以借鉴其余轻轨在预设温度下通过无线充电轨道路段充电前后的实际电量差，并将相应实际电量作为本次使用的对应关系，方便后续对预设差值的确定。
可选的，根据轨道充电故障问题的分布概率，预测分析出轨道充电故障问题的分布概率包括：
分析预设时段内当前轻轨路经其余无线充电轨道路段的实际电量差与所预测的电量差的差值，是否均低于预设差值；
若为是，则从轨道充电的故障问题的分布概率中排除轻轨故障的概率，并按照其余故障问题的分布概率的占比，重新调整轨道充电的故障问题的分布概率，作为轨道充电的故障问题的分布概率，定义轨道充电的故障问题类别包括轨道故障问题类别以及轻轨故障问题类别；
反之，则根据差值超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比与轨道充电的故障问题的分布概率的对应关系，分析确定轨道充电的故障问题的分布概率。
通过采用上述技术方案，进一步考虑当前轻轨路过其余无线充电轨道路段的实际电量差与所预测的电量差的差值情况，从而更好的避免轻轨故障所带来的影响，从而能够更加准确的确定轨道充电的故障问题的分布概率。
可选的，根据差值超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比与轨道充电的故障问题的分布概率的对应关系，分析确定轨道充电的故障问题的分布概率包括：
若超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比低于第一预设占比，则从轨道充电的故障问题的分布概率中排除轻轨故障的概率，并按照其余故障问题的分布概率的占比，重新调整轨道充电的故障问题的分布概率，作为轨道充电的故障问题的分布概率；
若超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比超过第一预设占比且低于第二预设占比，则将历史轨道充电的故障问题的分布概率，作为轨道充电的故障问题的分布概率；
若超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比超过第二预设占比，则从轨道充电的故障问题的分布概率中排除轨道故障问题，并按照其余故障问题的分布概率的占比，重新调整轨道充电的故障问题的分布概率，作为轨道充电的故障问题的分布概率。
通过采用上述技术方案，充分考虑差值超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比的情况，更加准确的确定轨道充电的故障问题的分布概率。
可选的，还包括与预测分析出轨道充电故障问题的分布概率作为待发送信息，发送至负责人所持终端并行的步骤，具体如下：
分析轨道充电的故障问题是否已确定为轨道故障问题类别以及轻轨故障问题类别；
若为是，则将所分析确定的故障问题类别，作为本次轨道充电的问题类别；
若为否，则根据负责人所持终端所反馈确定的轨道故障问题类别，作为本次轨道充电的问题类别；
获取本次轨道充电的问题类别；
若本次轨道充电的问题类别为轨道故障问题类别，则根据其余无线充电轨道路段历史对轻轨的充电量占所有无线充电轨道路段对轻轨的充电总量的占比，按照占比调慢轻轨路经其余无线充电轨道路段的平均速度，并将轻轨路经问题类别为轨道故障问题类别的轨道的速度调至最高；
若本次轨道充电的问题类别为轻轨故障问题类别，则控制相应轻轨至下个停靠站停止运行。
通过采用上述技术方案，充分考虑到轨道充电的故障问题在确定的情况下，如何根据所确定的问题作相应执行，从而保障轻轨的正常运行。
第二方面，本申请提供一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电系统，采用如下的技术方案：
一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电系统，包括：
获取模块，用于：获取轻轨当前所在位置；
分析模块，用于：根据轻轨当前所在位置、下个无线充电轨道路段所在位置以及轻轨行驶速度，分析计算出轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时；
确定模块，用于：根据预设的无线充电轨道路段的无线充电启动工作耗时以及轻轨至下段无线充电轨道路段的预计耗时，分析确定下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机以及当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机；
执行模块，用于：根据所分析确定的下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机以及当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机，控制无线充电轨道路段的无线充电功能的启闭。
通过采用上述技术方案，通过获取模块以及分析模块能够有效预估轻轨到下个无线充电轨道路段所在位置的耗时，并且结合的无线充电轨道路段的无线充电启动工作耗时，通过确定模块以及执行模块可以有效分析确定下个无线充电轨道路段的无线充电功能开启的时机以及当前无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机，从而在保障轻轨无线充电的同时，减少无线充电轨道路段作不必要的无线充电功能开启，减少能源浪费。
综上所述，本申请的有益技术效果为：
1.可以保障轻轨无线充电的同时，减少能源浪费。
2.在无线充电轨道路段出现问题的时候，能够更快的定位到具体的问题。
附图说明
图1是本申请实施例一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法的流程示意图。
图2是本申请另一实施例轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时的分析计算的流程示意图
图3是本申请另一实施例的受外界天气环境信息的路段的延误耗时的分析计算的流程示意图。
图4是本申请另一实施例的与控制无线充电轨道路段的无线充电功能的启闭并行的流程示意图。
图5是本申请另一实施例的预设差值获取的流程示意图。
图6是本申请另一实施例的预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差的获取的流程示意图。
图7是本申请另一实施例的根据轨道充电故障问题的分布概率，预测分析出轨道充电故障问题的分布概率的流程示意图。
图8是本申请另一实施例的与预测分析出轨道充电故障问题的分布概率作为待发送信息，发送至负责人所持终端并行的流程示意图。
图9是本申请实施例一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电系统的系统框图。
图中，1、获取模块；2、分析模块；3、确定模块；4、执行模块。
具体实施方式
以下结合附图对本申请作进一步详细说明。
参照图1，为本申请公开的一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法，包括：
步骤S100，获取轻轨当前所在位置。
其中，轻轨当前所在位置的获取可以通过在轻轨上安装定位装置来实时获取定位信息来实现。
步骤S200，根据轻轨当前所在位置、下个无线充电轨道路段所在位置以及轻轨行驶速度，分析计算出轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时。
其中，下个无线充电轨道路段所在位置可以从预设的存储有不同无线充电轨道路段所在位置的数据库中来查询获取，轻轨行驶速度可以从预设的存储有轻轨行驶速度的数据库中来查询获取。
轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时的分析计算可采用如下方式：通过轻轨当前所在位置、下个无线充电轨道路段所在位置获取两者的路线距离，然后根据路线距离与轻轨行驶速度，计算出轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时。
举例来说，假定路线距离为500米，轻轨行驶速度为60公里/小时，那么轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时为30秒。
步骤S300，根据预设的无线充电轨道路段的无线充电启动工作耗时以及轻轨至下段无线充电轨道路段的预计耗时，分析确定下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机以及当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机。
其中，预设的无线充电轨道路段的无线充电启动工作耗时可以从预设的存储有无线充电轨道路段的无线充电启动工作耗时的数据库中查询获取。
下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机的分析确定可以采用如下方式：根据当下时间节点以及轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时，推算出轻轨至下个无线充电轨道路段时的时间节点，然后再根据下个无线充电轨道路段，反推计算出下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机。
另外，当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机为轻轨至下个无线充电轨道路段时的时间节点。
步骤S400,根据所分析确定的下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机以及当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机，控制无线充电轨道路段的无线充电功能的启闭。
进一步考虑到轻轨至下个无线充电轨道路段的过程中一旦受天气影响，其行驶速度会受影响，从而导致预计耗时增加，因此需要对轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时作进一步分析计算，具体参照图2所示实施例作详细说明。
参照图2，轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时的分析计算包括：
步骤S210，根据轻轨所在位置、下个无线充电轨道路段所在位置，分析获取轻轨至下段无线充电轨道路段的行进路线以及相应行进路线的距离。
轻轨至下段无线充电轨道路段的行进路线的分析获取可以是通过行程规划器规划出由轻轨所在位置作为起点，到达下个无线充电轨道路段所在位置的路线；相应行进路线的距离可以在形成路线后通过计算获取。
步骤S220，根据预设的所有无线充电轨道路段受外界天气环境影响的路段，分析行进路线是否存在受外界天气环境影响的路段。若为否，则执行步骤S2A0；若为是，则执行步骤S2B0。
其中，预设的所有无线充电轨道路段受外界天气环境影响的路段主要指裸露在外，受外界环境影响的路段，行进路线是否存在受外界天气环境影响的路段的分析可以从预设的所有无线充电轨道路段受外界天气环境影响的路段来查询确认。
至于关于无线充电轨道路段受外界天气环境影响，可以理解与车辆行驶时的黏着系数有关，黏着系数为轨道车辆各动轮与轮轨之间的最大可能摩擦力之和与垂向静载荷之比。车辆行驶时的状态则被称为黏着。各个不同车辆的黏着系数有不同，而黏着系数也是在一定范围内变化的。而且与外界天气环境有较大的影响，举例来说，在雨雪天气下，无论是铁轨还是车轮，都会有积水或者积雪，导致摩擦力下降进而导致黏着系数下降，所以要进行一定的限速来保证行车安全。
步骤S2A0，根据行进路线的距离以及预设的轻轨速度，分析计算出轻轨至下段无线充电轨道路段的预计耗时。
其中，步骤S2A0类似于步骤S200，此处不作赘述。
步骤S2B0，根据预设的轻轨速度、当前时间节点的外界天气环境信息、受外界天气环境影响的路段以及预设的外界天气环境信息与单位距离延误耗时的对应关系，分析计算出受外界天气环境信息的路段的延误耗时以及行进路线的预计耗时。
其中，受外界天气环境影响的路段以及预设的外界天气环境信息与单位距离延误耗时的对应关系可以从预设的存储有受外界天气环境影响的路段以及预设的外界天气环境信息与单位距离延误耗时的对应关系的数据库中查询获取。
受外界天气环境信息的路段的延误耗时的分析计算可以通过如下方式：首先以外界天气环境作为查询对象，从预设的存储有受外界天气环境影响的路段以及预设的外界天气环境信息与单位距离延误耗时的对应关系的数据库中查询获取单位距离延误耗时，然后根据受外界天气环境影响的路段的距离，计算出延误耗时。
而关于行进路线的预计耗时可以是首先根据行进路线的距离以及预设的轻轨速度，分析计算出轻轨至下段无线充电轨道路段的预计耗时，然后加上烟雾耗时，即可计算出行进路线的预计耗时。
在步骤S2B0中进一步考虑到外界天气环境变化太快的情况，在这个情况下需要重新计算出受外界天气环境影响的路段的延误耗时，因此需要对受外界天气环境影响的路段的延误耗时作进一步的分析计算，具体参照图3所示实施例作详细说明。
参照图3，受外界天气环境影响的路段的延误耗时的分析计算包括：
步骤S2Ba,获取当前时间节点之后预设时段内的外界天气环境信息。
其中，当前时间节点之后预设时段内的外界天气环境信息的获取可以通过网络爬虫来实时抓取当前地址的天气环境信息。
步骤S2Bb，若当前时间节点之后预设时段内的外界天气环境信息与当前时间节点的外界天气环境信息的差距信息在预设差距范围之内，则根据预设的轻轨速度、当前时间节点的外界天气环境信息、受外界天气环境影响的路段以及预设的外界天气环境信息与单位距离延误耗时的对应关系，分析计算出受外界天气环境信息的路段的延误耗时。
其中，步骤S2Bb所提及的预设差距范围指的是两者的天气环境差距，例如同样是下雨，上一个时间节点的下雨是小雨，下个时间节点为中雨，假定小雨的24小时下雨量为8mm,中雨的24小时下雨量为10mm，而预设差距为3mm,那么在预设范围之内。
步骤S2Bb类似于步骤S2B0，此处不作赘述。
步骤S2Bc，若当前时间节点之后预设时段内的外界天气环境信息与当前时间节点的外界天气环境信息的差距信息超过预设差距范围，则根据受外界天气环境影响的路段以及预设的外界天气环境信息与单位距离延误耗时的对应关系、每个时间节点所对应的外界天气环境信息，分析获取有效平均单位距离延误耗时。
其中，根据每个时间节点所对应的外界天气环境信息、预设的外界天气环境信息与单位距离延误耗时的对应关系，可以作积分获取面积，其面积即为有效延误耗时，然后将距离作为除数，即可获取有效平均单位距离延误耗时。
步骤S2Bd，根据有效平均单位距离延误耗时、受外界天气环境影响的路段，分析计算出受外界天气环境信息的路段的延误耗时。
其中，受外界天气环境信息的路段的延误耗时的分析计算为有效平均单位距离延误耗时与受外界天气环境影响的路段距离的乘积。
进一步考虑到在控制无线充电轨道路段的无线充电功能的启闭的同时，还要及时分析无线充电轨道路段是否出现故障，并在出现故障的情况下及时通知到负责人，从而方便负责人及时安排对故障进行处理，具体参照图4所示实施例作详细说明。
参照图4，一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法，还包括与控制无线充电轨道路段的无线充电功能的启闭并行的步骤，具体如下：
步骤SA00,获取轻轨在当下无线充电轨道路段无线充电前后的实际电量差。
其中，轻轨在当下无线充电轨道路段无线充电前后的实际电量差的获取可以通过如下方式获取：在轻轨内安装有用于实时监测轻轨当前总电量的电量监测装置，在当下无线充电轨道路段无线充电前作一次总电量检测，然后在当下无线充电轨道路段无线充电完成后再作一次总电量检测，然后根据两次电量检测的差值作为实际电量差。
步骤SB00,根据当下无线充电轨道路段所处环境温度与充电效率的对应关系、行进路线的预计耗时、预设的轻轨单位时间耗电量，预测出轻轨在当下无线充电轨道路段无线充电前后的电量差。
其中，当下无线充电轨道路段所处环境温度与充电效率的对应关系可以从预设的存储有当下无线充电轨道路段所处环境温度与充电效率的对应关系的数据库中查询获取；预设的轻轨单位时间耗电量可以从预设的存储有轻轨单位时间耗电量数据库中查询获取。
轻轨在当下无线充电轨道路段无线充电前后的电量差的预测可以采用如下方式：首先根据当下无线充电轨道路段所处环境温度，从预设的存储有当下无线充电轨道路段所处环境温度与充电效率的对应关系的数据库中查询获取充电效率，然后根据充电效率与预设的轻轨单位时间耗电量的差值，与行进路线的预计耗时相乘，即可获取轻轨在当下无线充电轨道路段无线充电前后的电量差。
步骤SC00,若实际电量差与所预测的电量差的差值超过预设差值，则根据轨道充电故障问题的分布概率，预测分析出轨道充电故障问题的分布概率作为待发送信息，发送至负责人所持终端。
其中，轨道充电故障问题的分布概率可以从预设的存储有轨道充电故障问题的分布概率的数据库中查询获取，负责人所持终端可以是手机、电脑，还可以是其他通信设备。
步骤SD00，反之，则不作通知。
进一步考虑到随着无线充电轨道路段无线充电的进行，其电量差会有所变化，因此对预设差值需要作进一步分析，具体参照图5所示实施例作详细说明。
参照图5，预设差值的获取包括：
步骤SCA0，获取预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差与所预测的电量差。
其中，预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差与所预测的电量差，可以从预设的存储有预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差与所预测的电量差的数据库中查询获取。
步骤SCD0，根据所获取的不同轻轨历史当下环境温度下在当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差与所预测的电量差，统计出实际电量差与所预测的电量差的最大差值，作为预设差值。
其中，统计出实际电量差与所预测的电量差的最大差值即从所有差值中选取最大差值。
进一步考虑到预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差无法从对应关系中查找到的时候，此时需要对预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差的获取作进一步分析判断，具体参照图6所示实施例作详细说明。
参照图6，预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差的获取包括：
步骤SCAA，根据预设时段内不同轻轨在不同环境温度下通过当下无线充电轨道路段与实际电量差的对应关系，查找预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差。
步骤SCAB，若查找到，则将所查找到的预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差，作为所获取的预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差。
步骤SCAC，反之，则根据预设时段内不同轻轨在不同环境温度下通过当下无线充电轨道路段与实际电量差的对应关系，查找不同轻轨在与当下环境温度的温度差范围之内的温度下通过无线充电轨道路段充电前后的实际电量差。
其中，温度差范围可以是1摄氏度或2摄氏度，还可以是其它用户根据实际需要设置的温度差，预设时段内不同轻轨在不同环境温度下通过当下无线充电轨道路段与实际电量差的对应关系可以从预设的存储有预设时段内不同轻轨在不同环境温度下通过当下无线充电轨道路段与实际电量差的对应关系的数据库中查询获取。
步骤SCAD，将所查找的不同轻轨在与当下环境温度的温度差范围之内的温度下通过无线充电轨道路段充电前后的实际电量差，作为预设时段内轻轨历史当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差。
进一步考虑到在根据轨道充电故障问题的分布概率，预测分析出轨道充电故障问题的分布概率，还可以通过控制变量法，进一步分析确定故障类别情况，此处通过图7所示实施例作详细说明。
参照图7，根据轨道充电故障问题的分布概率，预测分析出轨道充电故障问题的分布概率包括：
步骤SC10，分析预设时段内当前轻轨路经其余无线充电轨道路段的实际电量差与所预测的电量差的差值，是否均低于预设差值。若为是，则执行步骤SC20；反之，则执行步骤SC30。
其中，预设差值可以是10或20，还可以是其它用户设置的差值。
步骤SC20，从轨道充电的故障问题的分布概率中排除轻轨故障的概率，并按照其余故障问题的分布概率的占比，重新调整轨道充电的故障问题的分布概率，作为轨道充电的故障问题的分布概率，定义轨道充电的故障问题类别包括轨道故障问题类别以及轻轨故障问题类别。
关于按照其余故障问题的分布概率的占比，重新调整轨道充电的故障问题的分布概率，作如下示例，假定轨道充电的故障问题类别为轨道故障问题类别或轻轨故障问题类别，轨道故障问题类别占比60%，轻轨故障问题类别为40%，其中轨道故障问题类别还进一步细分为问题甲、问题乙，其中问题甲为40%，问题乙为20%，那么在排除轻轨问题后，轨道充电的故障问题的分布概率为甲的占比为66.7%，乙的占比为33.3%。
步骤SC30，根据差值超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比与轨道充电的故障问题的分布概率的对应关系，分析确定轨道充电的故障问题的分布概率。
其中，步骤SC30包括如下：
若超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比低于第一预设占比，则从轨道充电的故障问题的分布概率中排除轻轨故障的概率，并按照其余故障问题的分布概率的占比，重新调整轨道充电的故障问题的分布概率，作为轨道充电的故障问题的分布概率。
若超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比超过第一预设占比且低于第二预设占比，则将历史轨道充电的故障问题的分布概率，作为轨道充电的故障问题的分布概率。
若超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比超过第二预设占比，则从轨道充电的故障问题的分布概率中排除轨道故障问题，并按照其余故障问题的分布概率的占比，重新调整轨道充电的故障问题的分布概率，作为轨道充电的故障问题的分布概率。
其中，第一预设占比可以是2%或5%，具体可以根据用户需要来设置，第二预设占比可以是50%或60%，还可以是用户基于需要设置的其它占比。
进一步考虑到在确定故障类别后，如何能够根据故障类别对轻轨作调整，更好的保障轻轨平稳运行，具体参照图8所示实施例作详细说明。
参照图8，一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法还包括与预测分析出轨道充电故障问题的分布概率作为待发送信息，发送至负责人所持终端并行的步骤，具体如下：
步骤Sa00,分析轨道充电的故障问题是否已确定为轨道故障问题类别以及轻轨故障问题类别。若为是，则执行步骤Sb00；若为否，则执行步骤Sc00。
步骤Sb00，将所分析确定的故障问题类别，作为本次轨道充电的问题类别。
步骤Sc00，根据负责人所持终端所反馈确定的轨道故障问题类别，作为本次轨道充电的问题类别。
步骤Sd00，获取本次轨道充电的问题类别。
步骤Se00，若本次轨道充电的问题类别为轨道故障问题类别，则根据其余无线充电轨道路段历史对轻轨的充电量占所有无线充电轨道路段对轻轨的充电总量的占比，按照占比调慢轻轨路经其余无线充电轨道路段的平均速度，并将轻轨路经问题类别为轨道故障问题类别的轨道的速度调至最高。
举例来说，其余无线充电轨道路段历史对轻轨的充电量占所有无线充电轨道路段对轻轨的充电总量的占比为95%,那么在原有平均速度为60KM/小时的情况下，会下调5%的速度，即速度会变化为57KM/小时。
步骤Sf00，若本次轨道充电的问题类别为轻轨故障问题类别，则控制相应轻轨至下个停靠站停止运行。
参照图9，本申请还提供一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电系统，包括：
获取模块1，用于：获取轻轨当前所在位置。
分析模块2，用于：根据轻轨当前所在位置、下个无线充电轨道路段所在位置以及轻轨行驶速度，分析计算出轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时。
确定模块3，用于：根据预设的无线充电轨道路段的无线充电启动工作耗时以及轻轨至下段无线充电轨道路段的预计耗时，分析确定下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机以及当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机。
执行模块4，用于：根据所分析确定的下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机以及当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机，控制无线充电轨道路段的无线充电功能的启闭。
本具体实施方式的实施例均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法，其特征在于，包括：
获取轻轨当前所在位置；
根据轻轨当前所在位置、下个无线充电轨道路段所在位置以及轻轨行驶速度，分析计算出轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时；
根据预设的无线充电轨道路段的无线充电启动工作耗时以及轻轨至下段无线充电轨道路段的预计耗时，分析确定下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机以及当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机；
根据所分析确定的下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机以及当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机，控制无线充电轨道路段的无线充电功能的启闭。
2.根据权利要求1所述的一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法，其特征在于，轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时的分析计算包括：
根据轻轨所在位置、下个无线充电轨道路段所在位置，分析获取轻轨至下段无线充电轨道路段的行进路线以及相应行进路线的距离；
根据预设的所有无线充电轨道路段受外界天气环境影响的路段，分析行进路线是否存在受外界天气环境影响的路段；
若为否，则根据行进路线的距离以及预设的轻轨速度，分析计算出轻轨至下段无线充电轨道路段的预计耗时；
若为是，则根据预设的轻轨速度、当前时间节点的外界天气环境信息、受外界天气环境影响的路段以及预设的外界天气环境信息与单位距离延误耗时的对应关系，分析计算出受外界天气环境信息的路段的延误耗时以及行进路线的预计耗时。
3.根据权利要求2所述的一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法，其特征在于，受外界天气环境影响的路段的延误耗时的分析计算包括：
获取当前时间节点之后预设时段内的外界天气环境信息；
若当前时间节点之后预设时段内的外界天气环境信息与当前时间节点的外界天气环境信息的差距信息在预设差距范围之内，则根据预设的轻轨速度、当前时间节点的外界天气环境信息、受外界天气环境影响的路段以及预设的外界天气环境信息与单位距离延误耗时的对应关系，分析计算出受外界天气环境信息的路段的延误耗时；
若当前时间节点之后预设时段内的外界天气环境信息与当前时间节点的外界天气环境信息的差距信息超过预设差距范围，则根据受外界天气环境影响的路段以及预设的外界天气环境信息与单位距离延误耗时的对应关系、每个时间节点所对应的外界天气环境信息，分析获取有效平均单位距离延误耗时；
根据有效平均单位距离延误耗时、受外界天气环境影响的路段，分析计算出受外界天气环境信息的路段的延误耗时。
4.根据权利要求2或3所述的一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法，其特征在于，还包括与控制无线充电轨道路段的无线充电功能的启闭并行的步骤，具体如下：
获取轻轨在当下无线充电轨道路段无线充电前后的实际电量差；
根据当下无线充电轨道路段所处环境温度与充电效率的对应关系、行进路线的预计耗时、预设的轻轨单位时间耗电量，预测出轻轨在当下无线充电轨道路段无线充电前后的电量差；
若实际电量差与所预测的电量差的差值超过预设差值，则根据轨道充电故障问题的分布概率，预测分析出轨道充电故障问题的分布概率作为待发送信息，发送至负责人所持终端；
反之，则不作通知。
5.根据权利要求4所述的一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法，其特征在于，预设差值的获取包括：
获取预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差与所预测的电量差；
根据所获取的不同轻轨历史当下环境温度下在当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差与所预测的电量差，统计出实际电量差与所预测的电量差的最大差值，作为预设差值。
6.根据权利要求5所述的一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法，其特征在于，预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差的获取包括：
根据预设时段内不同轻轨在不同环境温度下通过当下无线充电轨道路段与实际电量差的对应关系，查找预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差；
若查找到，则将所查找到的预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差，作为所获取的预设时段内不同轻轨在当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差；
反之，则根据预设时段内不同轻轨在不同环境温度下通过当下无线充电轨道路段与实际电量差的对应关系，查找不同轻轨在与当下环境温度的温度差范围之内的温度下通过无线充电轨道路段充电前后的实际电量差；
将所查找的不同轻轨在与当下环境温度的温度差范围之内的温度下通过无线充电轨道路段充电前后的实际电量差，作为预设时段内轻轨历史当下环境温度下通过当下无线充电轨道路段充电前后的实际电量差。
7.根据权利要求4至6任意一项所述的一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法，其特征在于，根据轨道充电故障问题的分布概率，预测分析出轨道充电故障问题的分布概率包括：
分析预设时段内当前轻轨路经其余无线充电轨道路段的实际电量差与所预测的电量差的差值，是否均低于预设差值；
若为是，则从轨道充电的故障问题的分布概率中排除轻轨故障的概率，并按照其余故障问题的分布概率的占比，重新调整轨道充电的故障问题的分布概率，作为轨道充电的故障问题的分布概率，定义轨道充电的故障问题类别包括轨道故障问题类别以及轻轨故障问题类别；
反之，则根据差值超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比与轨道充电的故障问题的分布概率的对应关系，分析确定轨道充电的故障问题的分布概率。
8.根据权利要求7所述的一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法，其特征在于，根据差值超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比与轨道充电的故障问题的分布概率的对应关系，分析确定轨道充电的故障问题的分布概率包括：
若超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比低于第一预设占比，则从轨道充电的故障问题的分布概率中排除轻轨故障的概率，并按照其余故障问题的分布概率的占比，重新调整轨道充电的故障问题的分布概率，作为轨道充电的故障问题的分布概率；
若超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比超过第一预设占比且低于第二预设占比，则将历史轨道充电的故障问题的分布概率，作为轨道充电的故障问题的分布概率；
若超过预设差值的无线充电轨道路段占所有无线充电轨道路段的占比超过第二预设占比，则从轨道充电的故障问题的分布概率中排除轨道故障问题，并按照其余故障问题的分布概率的占比，重新调整轨道充电的故障问题的分布概率，作为轨道充电的故障问题的分布概率。
9.根据权利要求8所述的一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电方法，其特征在于，还包括与预测分析出轨道充电故障问题的分布概率作为待发送信息，发送至负责人所持终端并行的步骤，具体如下：
分析轨道充电的故障问题是否已确定为轨道故障问题类别以及轻轨故障问题类别；
若为是，则将所分析确定的故障问题类别，作为本次轨道充电的问题类别；
若为否，则根据负责人所持终端所反馈确定的轨道故障问题类别，作为本次轨道充电的问题类别；
获取本次轨道充电的问题类别；
若本次轨道充电的问题类别为轨道故障问题类别，则根据其余无线充电轨道路段历史对轻轨的充电量占所有无线充电轨道路段对轻轨的充电总量的占比，按照占比调慢轻轨路经其余无线充电轨道路段的平均速度，并将轻轨路经问题类别为轨道故障问题类别的轨道的速度调至最高；
若本次轨道充电的问题类别为轻轨故障问题类别，则控制相应轻轨至下个停靠站停止运行。
10.一种配合无人驾驶轻轨的轨道充电系统，其特征在于，包括：
获取模块（1），用于：获取轻轨当前所在位置；
分析模块（2），用于：根据轻轨当前所在位置、下个无线充电轨道路段所在位置以及轻轨行驶速度，分析计算出轻轨至下个无线充电轨道路段的预计耗时；
确定模块（3），用于：根据预设的无线充电轨道路段的无线充电启动工作耗时以及轻轨至下段无线充电轨道路段的预计耗时，分析确定下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机以及当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机；
执行模块（4），用于：根据所分析确定的下个无线充电轨道路段开启无线充电功能的时机以及当下无线充电轨道路段关闭无线充电功能的时机，控制无线充电轨道路段的无线充电功能的启闭。
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