CN220465262U - 充电桩及充电桩系统 - Google Patents

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Abstract

本实用新型提供一种充电桩及充电桩系统，本申请实施例中只需在充电桩上设置特征标识，割草机可以通过本身的图像识别获取特征标识的位姿信息，从而可以确定充电桩与割草机之间的相对位姿信息，以进行路径规划，使得割草机实现回桩充电。成本低，且由于只需在充电桩上设置特征标识，结构简单，便于安装拆卸。

Description

充电桩及充电桩系统
本申请要求申请日为2022年03月09日，申请号为“202210234711.X”，专利名称为“回桩方法、装置及割草机器人”的发明申请的优先权，其全部内容在此引入作为参考。
技术领域
本申请实施例涉及园艺设备技术领域，尤其涉及一种充电桩及充电桩系统。
背景技术
割草机器人能够实现自动对草坪等进行修剪，从而减少对人工的时间占用。割草机器人可按照输入指令在无人操作的情况下完成回桩充电的行为，以此减轻了用户负担，节约了时间。
现有的割草机器人回桩技术，大多基于GPS定位、引导线引导、虚拟边界巡边等方式。例如，在室内使用场景中，割草机器人通常使用红外线、超声波的感应回桩技术或基于建图中虚拟边界引导方式回桩。这种红外线、超声波的回桩方式误触几率较大，受环境噪声影响严重。
在室外使用场景中，割草机器人则多基于GPS定位和桩前电磁引导线辅助引导完成精准回桩。这种基于GPS定位的回桩方式不但对信号强弱与信号精度有较高要求，同时需要在充电桩的底板布置辅助电磁引导线，也有一定的材料成本与运输成本。
综上现有的割草机器人自动回桩的成本较高、难度较大，稳定性不足。
实用新型内容
为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种充电桩及充电桩系统，以至少部分地解决上述问题。
本实用新型的一个或者多个实施例提供一种充电桩，充电桩上预设有多个特征标识，多个特征标识中至少两个特征标识的分布面与剩余的特征标识的分布面不同，特征标识用于割草机器人进行图像识别以使割草机器人能够与充电桩对接充电。
根据本申请的另一方面，提供一种充电桩，充电桩上设置有标识部件，标识部件用于指示充电桩的位置，以使割草机器人能够与充电桩对接充电。
根据本申请的另一方面，提供一种充电桩系统，包括如上述任一方面的充电桩和标识装置，标识装置上设置第四标识部件，第四标识部件用于辅助确定充电桩的位置。
本申请实施例中只需在充电桩上设置标识部件，割草机可以通过本身的图像识别获取标识部件中分布的特征标识的位姿信息，从而可以确定充电桩与割草机之间的相对位姿信息，以进行路径规划，使得割草机实现回桩充电。成本低，且由于只需在充电桩上设置特征标识，结构简单，便于安装拆卸。
附图说明
以下附图仅旨在于对本申请做示意性说明和解释，并不限定本申请的范围。其中，
图1A为本申请的实施例一的回桩方法的步骤流程示意图；
图1B为本申请的实施例一的一种特征标识分布的示意图；
图1C为本申请的实施例一的另一种特征标识分布的示意图；
图1D为本申请的实施例一的桩前区域的示意图；
图1E为本申请的实施例一的步骤S102的子步骤的流程示意图；
图2为本申请的实施例二提供的回桩装置的结构框图；
图3A是本申请示例性实施例的充电桩上的标识部件分布的示意图；
图3B是本申请示例性实施例的充电桩上的标识部件分布的示意图；
图4是本申请示例性实施例的充电桩上的标识部件分布的示意图；
图5是本申请示例性实施例的充电桩的标识部件的爆炸图；
图6是本申请示例性实施例的充电桩的标识部件的反光件的结构示意图；
图7是本申请示例性实施例的充电桩系统的示意图；
附图标记说明：
10、充电桩；11、充电桩体；111安装槽；12、上盖；13、底板；2、标识部件；20、特征标识；211、第一标识部件；212、第二标识部件；213、第三标识部件；214、第四标识部件；22、反光件；221、透光部；222、反光部；23、安装板；3、充电结构。41、第一分布面；42、第二分布面；43、第三分布面；44、第四分布面；50、标识装置。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本实用新型方案，下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型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实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，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，都属于本实用新型保护的范围。
为了便于说明和理解，在对回桩方法进行说明之前，对割草机器人的结构和工作场景进行简略说明如下：
在本实施例中，割草机器人可以是自动割草机，其包括主体、图像采集装置(也可以称为视觉采集装置)、导航位置估计装置、视觉位置估计装置和自主移动装置等几大部分。
其中，主体包括壳体和割草刀组件等，割草刀组件用于对草坪中的草进行修剪，使其处于适当高度。自主移动装置包括驱动轮、驱动电机和电机控制器等，电机控制器与驱动电机连接，以控制驱动电机转动，继而带动驱动轮运动，从而实现割草机器人的前进、后退和转向等。
图像采集装置可以包括摄像机、照相机等等。不同结构的图像采集装置的成像参数可以不同，例如，成像参数包括光圈、焦距、光轴等等。
导航位置估计装置用于对割草机器人进行定位，继而根据定位结果驱动割草机器人移动。
视觉位置估计装置可以用于对图像采集装置采集的图像帧进行处理，继而根据图像帧估计出割草机器人相对充电桩的相对位姿，从而根据相对位姿对割草机器人进行导航，驱动其移动。需要说明的是，视觉位置估计装置可以是独立的、具有计算能力的芯片，也可以是与其他装置公用的芯片，对此不作限制。
如图1B和图1C所示，充电桩(图1B中标号10)上设置有Q个特征标识(图1B中标号20)，Q大于或等于2，且为正整数。特征标识可以是任何适当的、能够进行标识的图案、形状或者结构等，对此不作限制。例如，特征标识可以是设置在充电桩上的三角形凸起，或者为圆点、矩形图案、二维码或者是线段、圆弧等，在此不再一一例举。
优选地，为了提升相对位姿定位的准确性，针对所述世界坐标系的各坐标轴，所述Q个特征标识在各所述坐标轴上的投影的最大距离大于或等于距离阈值(距离阈值可以根据所需的定位识别精度确定)。这样使得处于同一分布平面上的特征标识于所在的分布平面上分布的更加分散，特征标识之间的距离更大，从而有助于提升相对位姿定位时的检测效率和准确率。其原因在于：如图1B所示坐标系下，Z轴为割草机器人前进方向，常规较为平坦的地面环境下，割草机器人上桩更依赖yaw角(也即绕Y轴转动的角度)的变换，即充电桩上特征标识之间的横向距离越大，在割草机器人相对充电桩的相对位姿发生改变时，特征标识分布在成像平面上位置变动的绝对距离越大，从而使得抗干扰能力就越强。pitch角(也即绕X轴转动的角度)同理。
优选地，如图1C所示，所述Q个特征标识中的至少两个所述特征标识的分布平面与剩余的所述特征标识的分布平面不同，也即，充电桩设置的多个特征标识处于至少两个不同的分布平面上，这样就实现了在Z轴方向上特征标识的差异化，经过对比实验确定：所有特征标识位于相同分布平面的充电桩A与至少两个特征标识与剩余特征标识位于不同的分布平面的充电桩B相比，充电桩A的抗噪声能力更弱，相同的测试次数，充电桩A无法计算出相对位姿和计算出相对位姿的准确程度都比充电桩B更差。
通过优化充电桩上分布的特征标识的分布可以提升对割草机器人的相对位姿识别的抗干扰能力和抗敏感能力，但需要说明的是，本申请实施例例举的分布方式为优选方式，在其他实施例中，特征标识可以采用其他的分布方式，只要能够计算出相对位姿即可。
实施例一
下面对回桩方法的实现过程进行说明如下：
如图1A所示，其示出了一种回桩方法的步骤流程图。在本实施例中，该方法包括以下步骤：
步骤S102：获取所述割草机器人的图像采集装置在所述充电桩的桩前区域内采集的可用图像帧。
在本实施例中，割草机器人在移动过程中图像采集装置采集所在环境的图像帧，多个不同时刻的图像帧形成图像帧序列(也可以称为视频)。由于不同时刻割草机器人的位姿不同，因此图像帧中包含的内容也不同，有一些图像帧可能包含特征标识，有一些图像帧中可能未包含特征标识。
可用图像帧可以是在桩前区域内采集、包含有足够多的特征标识的图像帧，这些图像帧能够解算出割草机器人的相对位姿，因此可以认为是可用图像帧。其中，包含有足够多的特征标识可以认为是：所述图像帧中识别出的特征标识的数量大于或等于N，所述N为取值大于或等于3的正整数。
如图1D所示，桩前区域包括与所述充电桩对应的扇形区域，所述扇形区域位于所述充电桩的前方，且所述扇形区域的半径的取值大于0且小于M，所述M为正整数。M的取值可以根据图像采集装置的成像参数、特征标识的大小等确定，对此不作限制。
一种示例中，桩前区域可以是半径为2米，夹角为120°的扇形区域。当然，在其他示例中，桩前区域的形状、大小等均可以适当选择，对此不作限制。
可选地，在本实施例中，为了保证割草机器人在任何位置均能够可靠地、准确地移动到充电桩上，如图1E所示，步骤S102可以通过下述子步骤实现：
子步骤S1021：获取所述割草机器人当前时刻的导航位姿。
例如，在一种场景中，在正常工作模式下，割草机器人接收到回桩指令时，割草机器人的导航估计装置可以定位出割草机器人的导航位姿。
子步骤S1022：根据所述导航位姿和预设的所述充电桩的位姿，确定所述割草机器人是否处于所述桩前区域内。
根据充电桩的位姿可以确定桩前区域，继而基于导航位姿中的位置信息可以确定割草机器人是否处于桩前区域内。
若位于桩前区域内，则表示充电桩和割草机器人之间的距离足以采集到清晰且大小合适的特征标识，可以执行子步骤S1023；反之需要先驱动割草机器人移动到桩前区域内，因此可以执行子步骤S1025。
子步骤S1023：若所述割草机器人处于所述桩前区域内，则确定所述图像采集装置采集的图像帧序列中是否存在所述可用图像帧。
在一种可行方式中，使用训练的机器人学习模型对图像帧序列中的各图像帧进行图像识别，以从中识别出特征标识，基于识别出的特征标识的数量确定该图像帧是否为可用图像帧。
以N等于3为例，若识别出的特征标识的数量大于或等于3，则该图像帧为可用图像帧。执行子步骤S1024；反之，则可以执行子步骤S1026。
子步骤S1024：若存在可用图像帧，则以存在的可用图像帧作为获取的所述可用图像帧。
在获得可用图像帧后可以执行步骤S104。
子步骤S1025：若所述割草机器人未处于所述桩前区域内，则根据所述导航位姿，驱动所述割草机器人向所述桩前区域内移动，并返回获取所述割草机器人当前时刻的导航位姿的步骤继续执行。
基于导航位置估计装置获得的导航位姿确定未处于桩前区域内时，导航位置估计装置可以根据导航位姿引导割草机器人移动，然后再返回子步骤S1021执行，如此重复直至割草机器人移动到桩前区域内。通过这种方式在割草机器人移动到桩前区域内且能够采集到足够多数量的特征标识时才进入回桩模式。
子步骤S1026：若未存在所述可用图像帧，则调整所述割草机器人的位置和姿态中的至少之一，并获取新的图像帧序列，返回确定所述图像采集装置采集的图像帧序列中是否存在所述可用图像帧的步骤继续执行。
例如，在调整所述割草机器人的位置和姿态中的至少之一时，将所述割草机器人调整至新的导航位姿，所述割草机器人处于所述新的导航位姿时位于所述桩前区域外；根据所述新的导航位姿，驱动所述割草机器人进入所述桩前区域内，在所述割草机器人的移动过程中所述图像采集装置采集多个图像帧以形成所述图像帧序列。
如，对于割草机器人处于机器人进入到桩前区域内，但是没有可用图像帧的情况，可以驱动割草机器人退出桩前区域，然后换一个角度再次进入桩前区域，然后再采集图像帧，并返回确定所述图像采集装置采集的图像帧序列中是否存在所述可用图像帧。
例如，割草机器人在桩前区域内5s且未检测到充电桩上的足够多特征标识，则随机选择方向驶出桩前区域，重新换一个角度驶入，再次检测充电桩上的特征标识，如此重复直至检测到足够多的特征标识，再进入回桩模式。
在获得可用图像帧的情况下可以执行步骤S104。
步骤S104：根据识别出的所述特征标识在所述图像帧中的二维坐标、所述特征标识在世界坐标系内的三维坐标、以及所述图像采集装置的成像参数，确定所述割草机器人相对所述充电桩的相对位姿。
机器人在回桩模式下，视觉位置估计装置通过对图像帧进行检测和匹配不断更新割草机器人和充电桩的相对位姿，继而引导割草机器人上桩，完成和充电桩对接。
其中，图像帧进行检测的方式可以为：使用训练的神经网络模型对图像帧进行识别，以检测出图像帧中的特征标识，确定特征标识在图像帧中的二维坐标。
针对不同的特征标识可以训练不同的神经网络模型，以对图像帧中的特征标识进行检测。
基于检测出的特征标识的二维坐标、已知的世界坐标系下特征标识的三维坐标和图像采集装置的成像参数，确定当前时刻的相对位姿。相对位姿的计算过程例如为：基于二维坐标和图像采集装置的成像参数，可以将二维坐标转换为在图像采集装置的坐标系下的三维坐标，继而根据特征标识在图像采集装置的坐标系下的三维坐标、及其在世界坐标系下的三维坐标可以确定图像采集装置的坐标系到世界坐标系的映射关系，该映射关系即为相对位姿。
步骤S106：根据所述相对位姿，驱动所述割草机器人回到所述充电桩。
基于相对位姿可以调整割草机器人的位姿，从而使得割草机器人朝向充电桩，从而实现割草机器人的回桩。
从前述的过程中可以看出，割草机器人能够快速、准确地回桩受到图像帧中对特征标识的二维坐标识别的准确度的影响较大，而因为图像帧是在割草机器人运动过程中采集的，因此难免受到运动模糊的影响，为了减少运动模糊对特征标识检测、以及二维坐标准确度的不利影响，在本实施例中，所述图像采集装置采集所述图像帧时，在环境光的光强固定时，所述图像帧的曝光时间与相对距离正相关，所述相对距离为所述割草机器人和所述充电桩之间的距离。
例如，正常情况下，图像采集装置的曝光时间是依据环境光的光强确定，环境光越亮则曝光时间越短，而曝光时间越短，则产生的运动模糊就越少。
在割草机器人实际工作过程中，若割草机器人距离充电桩的距离大于X米(X为正数，且可以根据需要确定)时拍摄的图像帧中的特征标识由于模糊等原因而出现特征标识漏检时，可以通过扭动割草机器人或者靠近充电桩的方式解决漏检问题，由于此时割草机器人距离充电桩较远，因此图像帧上的特征标识出现遗漏或者匹配出的二维坐标准确度较低对导航准确性的影响较小，可以通过后续图像帧的调整进行弥补。
在割草机器人与充电桩的距离小于或等于Y(Y为正数，且小于X)时，由于两者之间的距离较近，若由于运动模糊导致特征标识漏检或者二维坐标准确度不足，则很容易导致割草机器人移动偏差过大，不能准确回桩，为了避免这一问题，同时保证拍摄出的图像帧的明暗程度满足检测需求，在相同的光强下，图像采集装置的曝光时间随着距离减小而减小，直至距离到达距离阈值。这样可以充分减少运动模糊。
例如，在一示例中，光强和距离相同时，曝光时间保持恒定。当光强不变，但距离缩小z时，曝光时间T会随之减少a*z ms。其中，a可以根据需要适当设定。当光强发生变化时，曝光时间T会随之增长或减少。光强和距离对曝光时间的影响各自独立。
此外，根据研究发现，受图像采集装置的特性影响，环境光强不变时，曝光时间越短，图像帧对场景的还原度越低，适当图像帧看起来整体较暗，但是经过实验比对发现，相较于运动模糊对回桩准确性产生的不利影响，图像帧的还原度降低对回桩准确性的不利影响远小于运动模糊，因此在距离较近时适当地减少曝光时间有助于提升准确性。
可选地，为了进一步提升准确性，对于还原度较低的图像帧可以利用数据增强技术提升对特征标识识别的准确性，避免漏检，以此提升鲁棒性。
通过本实施例，利用图像采集装置在桩前区域内采集的可用图像帧识别出特征标识的二维坐标，继而结合特征标识在世界坐标系内的三维坐标、以及所述图像采集装置的成像参数可以准确地确定出割草机器人和充电桩之间的相对位姿，进而根据相对位姿引导割草机器人准确地回桩，这样利用特征标识进行定位保证了定位准确性，而且视觉成像不会受到环境中的其他电磁波和信号的噪声干扰，保证了准确性和可靠性，更不需要额外铺设引导线，同时克服了GPS定位误差的缺陷，充分保证了回桩准确性。
这样基于图像采集装置采集到的图像帧结合精度要求不高的导航位置估计装置即可实现工作区域内任意位置的割草机器人从任意方向精准回桩、充电。
在近桩过程中，利用图像帧等视觉信息会随距离靠近而变得更精准的特性，实现了稳定上桩充电。特别地，本实施例的特征标识分布的鲁棒性更好，且具有更好的抗检测敏感能力，对于视觉方案本身难处理的运动模糊的问题也通过依据距离调整曝光时间的方式进行了解决。
实施例二
参照图2，示出了本实施例二的回桩装置的结构框图。
所述装置用于引导割草机器人回到充电桩，所述割草机器人上配置有图像采集装置，所述充电桩上分布有特征标识，所述装置包括：
获取模块202，用于获取所述割草机器人的图像采集装置在所述充电桩的桩前区域内采集的可用图像帧，所述图像帧中识别出的特征标识的数量大于或等于N，所述N为取值大于或等于3的正整数；
确定模块204，用于根据识别出的所述特征标识在所述图像帧中的二维坐标、所述特征标识在世界坐标系内的三维坐标、以及所述图像采集装置的成像参数，确定所述割草机器人相对所述充电桩的相对位姿；
驱动模块206，用于根据所述相对位姿，驱动所述割草机器人回到所述充电桩。
可选地，所述桩前区域包括与所述充电桩对应的扇形区域，所述扇形区域位于所述充电桩的前方，且所述扇形区域的半径的取值大于0且小于M，所述M为正整数。
可选地，获取模块202用于获取所述割草机器人当前时刻的导航位姿；根据所述导航位姿和预设的所述充电桩的位姿，确定所述割草机器人是否处于所述桩前区域内；若所述割草机器人处于所述桩前区域内，则确定所述图像采集装置采集的图像帧序列中是否存在所述可用图像帧；若存在可用图像帧，则以存在的可用图像帧作为获取的所述可用图像帧。
可选地，获取模块202还用于若未存在所述可用图像帧，则调整所述割草机器人的位置和姿态中的至少之一，并获取新的图像帧序列，返回确定所述图像采集装置采集的图像帧序列中是否存在所述可用图像帧的步骤继续执行。
可选地，获取模块202用于在所述调整所述割草机器人的位置和姿态中的至少之一时，将所述割草机器人调整至新的导航位姿，所述割草机器人处于所述新的导航位姿时位于所述桩前区域外；根据所述新的导航位姿，驱动所述割草机器人进入所述桩前区域内，在所述割草机器人的移动过程中所述图像采集装置采集多个图像帧以形成所述图像帧序列。
可选地，所述获取模块202还用于若所述割草机器人未处于所述桩前区域内，则根据所述导航位姿，驱动所述割草机器人向所述桩前区域内移动，并返回获取所述割草机器人当前时刻的导航位姿的步骤继续执行。
可选地，所述充电桩上设置有Q个特征标识，所述Q大于或等于2，且为正整数，针对所述世界坐标系的各坐标轴，所述Q个特征标识在各所述坐标轴上的投影的最大距离大于或等于距离阈值。
可选地，所述Q个特征标识中的至少两个所述特征标识的分布平面与剩余的所述特征标识的分布平面不同。
可选地，所述图像采集装置采集所述图像帧时，在环境光的光强固定时，所述图像帧的曝光时间与相对距离正相关，所述相对距离为所述割草机器人和所述充电桩之间的距离。
该装置能够实现相应的方法对应的效果，故不再赘述。
实施例三
根据本申请实施例提供一种割草机器人，割草机器人上配置有图像采集装置，其包括控制器，所述控制器用于执行前述的方法。该控制器可以实现前述的方法对应的操作，并实现相应的效果，对此不再赘述。
可选地，割草机器人还包括充电部，充电部设置在图像采集装置的下方，即充电部相较于图像采集装置更靠近地面。充电部用于与充电桩的充电结构对接，以对割草机器人进行充电。
根据本申请的另一方面，提供一种计算机存储介质，其中，所述计算机存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。该程序可以实现前述的方法对应的操作，并实现相应的效果，对此不再赘述。
根据本申请的另一方面，提供一种充电桩10，充电桩10上设置有Q个特征标识20，Q个特征标识20中至少两个特征标识20的分布平面与剩余的特征标识20的分布平面不同，Q大于或等于2，且为正整数。
根据实施例提供的充电桩，充电桩上设置有Q个特征标识20，Q个特征标识20中至少两个特征标识20的分布面与剩余的特征标识20的分布面不同，Q大于或等于2，且为正整数。本申请实施例中只需在充电桩上设置特征标识20，割草机器人可以通过本身的图像识别获取特征标识20的位姿信息，从而可以确定充电桩与割草机器人之间的相对位姿信息，以进行路径规划，使得割草机器人实现回桩充电。成本低，且由于只需在充电桩上设置特征标识20，结构简单，便于安装拆卸；且通过将多个特征标识20中至少两个特征标识20的分布面与剩余的特征标识20的分布平面不同，能够提升割草机器人进行图像识别计算充电桩的相对位姿信息的准确性。
如图1B和图1C所示，充电桩(图1B中标号10)上设置有Q个特征标识20(图1B中标号20)，Q大于或等于2，且为正整数。特征标识20可以是任何适当的、能够进行标识的图案、形状或者结构等，对此不作限制。例如，特征标识20可以是设置在充电桩上的三角形凸起，或者为圆点、矩形图案、二维码或者是线段、圆弧等，在此不再一一例举。
优选地，为了提升相对位姿定位的准确性，针对所述世界坐标系的各坐标轴，所述Q个特征标识20在各所述坐标轴上的投影的最大距离大于或等于距离阈值(距离阈值可以根据所需的定位识别精度确定)。这样使得处于同一分布平面上的特征标识20于所在的分布平面上分布的更加分散，特征标识20之间的距离更大，从而有助于提升相对位姿定位时的检测效率和准确率。其原因在于：如图1B所示坐标系下，Z轴为割草机器人前进方向，常规较为平坦的地面环境下，割草机器人上桩更依赖yaw角(也即绕Y轴转动的角度)的变换，即充电桩上特征标识20之间的横向距离越大，在割草机器人相对充电桩的相对位姿发生改变时，特征标识20分布在成像平面上位置变动的绝对距离越大，从而使得抗干扰能力就越强。pitch角(也即绕X轴转动的角度)同理。
优选地，如图1C所示，所述Q个特征标识20中的至少两个所述特征标识20的分布平面与剩余的所述特征标识20的分布平面不同，也即，充电桩设置的多个特征标识20处于至少两个不同的分布平面上，这样就实现了在Z轴方向上特征标识20的差异化，经过对比实验确定：所有特征标识20位于相同分布平面的充电桩A与至少两个特征标识20与剩余特征标识20位于不同的分布平面的充电桩B相比，充电桩A的抗噪声能力更弱，相同的测试次数，充电桩A无法计算出相对位姿和计算出相对位姿的准确程度都比充电桩B更差。
通过优化充电桩上分布的特征标识20的分布可以提升对割草机器人的相对位姿识别的抗干扰能力和抗敏感能力，但需要说明的是，本申请实施例例举的分布方式为优选方式，在其他实施例中，特征标识20可以采用其他的分布方式，只要能够计算出相对位姿即可。
根据本申请的另一方面，提供一种充电桩10，为了便于说明和理解，在对本实施例的充电桩进行说明之前，对充电桩10的整体结构进行简略说明如下：
充电桩10可以包括充电桩主体1和充电组件3，充电桩主体1包括上盖12、充电桩体11和底板13，充电组件3安装在充电桩体11的一侧，其中，上盖12连接在充电桩体11的上端，底板13连接在充电桩体11的下端。
参照图1A至图7所示，本实施例的充电桩10，充电桩10上预设有多个特征标识20，多个特征标识20中至少两个特征标识20的分布面与剩余的特征标识20的分布面不同，特征标识20用于割草机器人进行图像识别以使割草机器人能够与充电桩10对接充电。
示例性地，特征标识20即为标识点，标识点指具有抽象意义的点，可以是显性的标识点，例如，线段的端点、形状的角点、二维码的角点等，也可以是语义类的隐性的标识点，例如，不同面交接线的中点、标识本身的语义信息如人形标识的手腕，草地标识草最密集地中心点等。标识点可以是一个面上的点，也可以是该面上的凸起点或下凹点。本实施例中的特征标识20指充电桩10上的显性的标识点，可以是充电桩10本身的标识点，例如充电桩10表面棱边的端点，也可以是根据割草机器人的图像识别算法需求设计的标识点，例如在充电桩10上设置不同形状的标识部件2，特征标识20为标识部件2的形状的角点等，本实施例对此不进行限制。
割草机器人的图像采集装置在充电桩10的桩前区域内采集的可用图像帧，根据预设的识别算法从图像帧中识别出的充电桩10表面的预设的特征标识20，其中预设的特征标识20使根据预设的识别算法预先设定的充电桩10上的标识点，根据识别出的特征标识20在所述图像帧中的二维坐标、特征标识20在世界坐标系内的三维坐标、以及图像采集装置的成像参数，确定割草机器人相对充电桩10的相对位姿；根据相对位姿，驱动割草机器人回到充电桩10。
参照图1C，充电桩10上设置有多个特征标识20，多个特征标识20中至少两个特征标识20的分布面与剩余的特征标识20的分布面不同，即，充电桩10设置的多个特征标识20处于至少两个不同的分布面上，这样就实现了在Z轴方向上特征标识20的差异化，经过对比实验确定：所有特征标识20位于相同分布面的充电桩10A与至少两个特征标识20与剩余特征标识20位于不同的分布平面的充电桩10B相比，充电桩10A的抗噪声能力更弱，相同的测试次数，充电桩10A无法计算出相对位姿和计算出相对位姿的准确程度都比充电桩10B更差。
本实施例中只需在充电桩10上设置特征标识20，割草机器人可以通过本身的图像识别获取特征标识20的位姿信息，从而可以确定充电桩10与割草机器人之间的相对位姿信息，以进行路径规划，使得割草机器人实现回桩充电。成本低，且由于只需在充电桩10表面设置特征标识20，结构简单，便于安装拆卸；且通过将多个特征标识20中至少两个特征标识20的分布面与剩余的特征标识20的分布面不同，能够提升割草机器人进行图像识别计算充电桩10的相对位姿的准确性。
参照图3，在一种具体实现方式中，充电桩10的表面设置标识部件2，标识部件2包括第一标识部件211和第二标识部件212，第一标识部件211与第二标识部件212在充电桩10上的分布面不同，标识部件2上分布至少两个特征标识20。
示例性地，第一标识部件211和第二标识部件212的数量分别可以大于或等于1，且为正整数。标识部件2可以具有不同的形状，例如矩形、三角形、圆形或L形等，第一标识部件211和第二标识部件212可以使用同一形状的标识部件2，也可以使用不同形状的标识部件2，例如，第一标识部件211可以使用4个L形标识部件2，第二标识部件212使用1个条状标识部件2，本实施例对此不进行限制。每个标识部件2可以是单一形状的，也可以是多个不同形状组合的。标识部件2可以是平面的，例如贴纸，也可以是立体的，例如塑胶的反光组件等。
每个标识部件2上的特征标识20数量可以大于或等于2，且为正整数，不同形状的标识部件2上的特征标识20的分布位置不同，可以根据割草机的器人图像识别算法预先设定，例如，矩形的标识部件2上的特征标识20可以设置在4个角点中的至少两个，L形的标识部件2上的特征标识20可以设置在4个端点中的至少两个等。
本具体实现方式中，通过标识部件2使得特征标识20在充电桩10上的可选择的分布位置更多，可以设置的特征标识20的数量更多，从而提升割草机器人进行图像识别计算的准确率；另外，通过设置标识部件2，可以根据割草机器人使用的图像识别算法或硬件规格设置特征分布的位置和数量，能够适配更多的机器人产品。
在一种具体实现方式中，第一标识部件211位于充电桩10的第一分布面41，第二标识部件212位于充电桩10的第二分布面42，第一分布面41的法线与第二分布面42的法线之间形成夹角，且夹角的角度不等于0；或，第一分布面41的法线与第二分布面42的法线平行，且第一分布面41和第二分布面42在法线方向上间隔。示例性地，参照图3A和图3B，第一分布面41可以为充电桩10的设置充电结构3的第一侧面，第二分布面42可以为充电桩10上与第一侧面相接的一侧，或是充电结构3上的侧面、上表面或下表面；两者的法线(图中所示的虚线)形成夹角A，该夹角A的度数不等于0，则第一分布面41和第二分布面42为不同的分布面。或者，第一分布面41可以为充电桩10的设置充电结构3的第一侧面，第二分布面42可以为充电桩10上与第一侧面相对的一侧或充电结构3的前端面，两者的法线(图中所示的虚线)平行，但两者在其法线方向上间隔。则第一分布面41和第二分布面42为不同的分布面。本具体实现方式，通过确定第一标识部件211和第二标识部件212对应所在的分布面之间的位置关系，从而可以确定第一标识部件211和第二标识部件212位于不同的分布面。
在一种具体实现方式中，第一分布面41和第二分布面42可以包括平面和曲面。示例性地，第一分布面41和第二分布面42可以是充电桩10的侧面，或者是两个侧面相交的棱边等。需要说明的是，当标识部件2设置在曲面时，以标识部件2所在位置的法线作为该标识部件2所在的分布面的法线。当曲率差异较大的分布面上的多个特征标识20同时被采集时，最终计算得到的充电桩10和割草机器人的相对位姿信息的准确率更高。
在一种具体实现方式中，充电桩10包括充电桩体11和充电结构3，充电结构3安装在充电桩体11的第一侧面，第二标识部件212设置在充电结构3上，第一标识部件211设置在充电桩体11上安装充电结构3的第一侧面。
示例性地，充电结构3的一端安装在充电桩体11的第一侧面，另一端伸出充电桩体11，充电结构3用于连接割草机器人的充电口，以为割草机器人充电。第二标识部件212设置在充电结构3上，第一标识部件211设置在充电桩体1上安装充电结构3的第一侧面。例如，第一标识部件211可以使用4个L形标识部件，第二标识部件212使用1个条状标识部件，条状标识部件安装在充电结构3伸出充电桩体11的一端，4个L形标识部件安装在充电桩体11上安装充电结构3的第一侧面，根据标识部件2在充电桩体11上安装充电结构3的第一侧面的投影位置，4个L形标识部件2围绕在条状标识部件2的四周，兼具美观性和特征标识20的功能性。
本具体实现方式，通过将第二标识部件212设置在充电结构3上，第一标识部件211设置在充电桩体11上安装充电结构3的一侧，利用了充电桩10本身的结构特点，使得第一标识部件211和第二标识部件212位于不同的分布面上，无需单独设置突出的平面或曲面，结构简单，且能够节省成本。
在一种具体实现方式中，充电桩10包括充电桩体11和充电结构3，充电结构3安装在充电桩体11的第一侧面，标识部件2还包括第三标识部件213，第一标识部件211设置在第一侧面上，第三标识部件213设置在充电桩体11除第一侧面以外的其他侧面或棱边中的至少一处。
示例性地，第一标识部件211和第三标识部件212可以分别分布在充电桩10的第一侧面和第一侧面相邻的任一侧面，或是第一侧面和第一侧面相对的侧面，或是第一侧面和任一棱边(棱边指外周面中相邻两个侧面的相交处)，或是第一侧面、任一棱边和第一侧面相邻的任一侧面，或是外周面的任意一面和棱边等。需要说明的是此处的棱边可以指棱面，棱面可以是平面或曲面。
需要说明的是，本实现方式中，第一标识部件211所在的表面则为前述的第一分布面41，第三标识部件213所在的表面则为前述的第二分布面42，第一标识部件211所在的第一分布面41的法线与第三标识部件213所在的第二分布面42的法线之间形成夹角，且夹角的角度不等于0。
本具体实现方式，可以保证割草机器人在各个方向采集并识别到更多数量的特征标识20，进而产生更加鲁棒的图像识别算法效果。例如特征标识20设置在第一侧面相邻的任一侧面可以使得割草机器人与第一侧面的偏置角度较大时，也能识别到特征标识20，进而调整割草机器人的位姿，实现回桩充电。
参照图4，在一种具体实现方式中，标识部件2投影于标识部件2所在的充电桩体11的表面形成标识图案，标识图案中的最小内径大于或等于第一预设阈值，第一阈值为3厘米。示例性地，标识部件2投影于标识部件2所在的充电桩体11的侧面形成标识图案，即为标识部件2的形状，标识图案中的最小内径大于或等于第一预设阈值，即表示，标识图案中的任意一处的宽度大于或等于第一预设阈值，例如，矩形标识部件2中矩形的宽度即为最小内径，三角形标识部件2中三角形的高即为最小内径，L形标识部件2中L形的宽度(图4中的宽度a)即为最小内径。第一预设阈值可以根据割草机器人的工作区域的大小和上桩范围的大小进行确定，使得割草机器人在工作区域范围内能捕捉到充电桩体11，第一预设阈值可以确定为3厘米。
本具体实施方式，通过设定标识部件2的形状的最小内径大于或等于第一预设阈值，控制标识部件2的尺寸能够符合割草机器人的图像识别要求，从而避免由于标识部件2的尺寸过小无法准确识别特征标识20，或标识部件2的尺寸过大导致成本增加，且影响充电桩10的美观性。
在一种具体实现方式中，位于充电桩体11上的同一分布面的标识部件2之间的最小间距大于或等于第二预设阈值，第二阈值为3厘米。示例性地，参照图4，位于充电桩体11上的同一面的标识部件2之间的最小间距可以表示为b，第二预设阈值可以根据割草机器人的工作区域的大小和上桩范围的大小进行确定，使得割草机器人在工作区域范围内能捕捉到充电桩体11，在上桩范围内能捕捉到特征标识20。例如，第二预设阈值确定为3厘米。本具体实施方式，通过设定同一分布面上相邻的标识部件2之间的最小间距大于或等于第二预设阈值，控制标识部件2之间的间距能够符合割草机器人的图像识别要求，从而提升割草机器人进行图像识别的准确性。
需要说明的是，本具体实现方式控制同一分布面上相邻的标识部件2之间的最小间距大于或等于第二预设阈值，而非最大间距，可以消除标识部件2的尺寸对相邻的标识部件2的间距的影响，即可同时保证标识部件2的尺寸和相邻标识部件2之间的间距均符合割草机器人的图像识别的要求。
在一种具体实现方式中，标识部件2为反光组件或发光组件。割草机器人和充电桩10的使用环境通常为户外，当天气条件较恶劣或夜晚等导致光线不足时，割草机器人的图像采集装置无法准确的采集到充电桩10上的特征标识20，本具体实现方式通过将标识部件2设置为反光组件或发光组件，使得特征标识20在充电桩10上更突出，更容易被识别，提升割草机器人识别的准确率。
在一种具体实现方式中，反光组件包括反光件22和安装板23，反光件22包括透光部221和反光部222，反光部222由多个正立方体组成，反光件22的反光部222与安装板23固定连接，反光组件连接在充电桩体11的一侧。
示例性地，参照图5和图6，图6中I所示为反光部222中正立方体的放大图，反光组件与充电桩体11的连接方式可以是超声波焊接、卡扣或粘贴等，反光件22的反光部222与安装板23的连接方式为超声波焊接。反光件22可以为透明塑胶材料，反光件22可以通过注塑一体成型。充电桩体11的表面设置有安装槽111，反光组件安装在充电桩体1的安装槽111内时，反光件22背向充电桩体11的一面为透光部221。透光部221可以为透明光面，光线可以通过透光部221射入反光部222，以进行光线反射。反光件22朝向充电桩体11的一面为反光部222。反光部222可以由多个正立方体组成，如图6中I所示，多个正立方体均匀平行分布，相邻两个正立方体共用一面，正立方体的棱长可以设定在0.5毫米-1毫米的范围内，使得正立方体的尺寸较小，排布更密集，光照的时候，反射光更加均匀，且不易产生炫光，标识部件2的轮廓更加清晰，更加容易被识别。
本具体实现方式，通过将标识部件2设置为反光组件，结构简单，便于安装，且可以使标识部件2在充电桩体11上更容易被识别。
在一种具体实现方式中，标识部件2的表面的颜色和纹理中的至少一个与充电桩体11表面的不同。具体地，通过设置标识部件2表面的纹理和颜色中的至少一个与充电桩体11的表面的颜色和纹理不同，使得割草机器人的图像采集装置能够更快速准确的捕捉充电桩10上的特征标识20。优选地，标识部件2表面与充电桩10表面的纹理和颜色的差别越大，越容易被识别。
根据本申请的另一方面，提供一种充电桩10，充电桩10上设置有标识部件2，标识部件2用于指示充电桩10的位置，以使割草机器人能够与充电桩10对接充电。
示例性地，标识部件2可以为1个，也可以为多个，标识部件2上可以分布有至少1个特征标识20，特征标识20可以为标识部件2的形状的角点等。标识部件2可以具有不同的形状，例如矩形、三角形、圆形等，第一标识部件211和第二标识部件212可以使用同一形状的标识部件2，也可以使用不同形状的标识部件2，例如，第一标识部件211可以使用4个L形标识部件2，第二标识部件212使用1个条状标识部件2，本实施例对此不进行限制。每个标识部件2可以是单一形状的，也可以是多个不同形状组合的。标识部件2可以是平面的，例如贴纸，也可以是立体的，例如塑胶等。标识部件2可以为发光组件或反光组件，从而可以使得特征标识20在充电桩10上更突出，更容易被识别，当天气条件较恶劣或夜晚等导致光线不足时，割草机器人的图像采集装置也能够准确的采集到充电桩10上的特征标识20，提升割草机器人识别的准确率。
割草机器人的图像采集装置在充电桩10的桩前区域内采集的可用图像帧，根据预设的识别算法从图像帧中识别出的充电桩10表面的预设的特征标识20，其中预设的特征标识20使根据预设的识别算法预先设定的充电桩10上的标识点，根据识别出的特征标识20在所述图像帧中的二维坐标、特征标识20在世界坐标系内的三维坐标、以及图像采集装置的成像参数，确定割草机器人相对充电桩10的相对位姿；根据相对位姿，驱动割草机器人回到充电桩10。
本实施例中只需在充电桩10上设置标识部件2，割草机器人可以通过本身的图像识别获取标识部件2上分布的特征标识20的位姿信息，从而可以确定充电桩10与割草机器人之间的相对位姿信息，以进行路径规划，使得割草机器人实现回桩充电。成本低，且由于只需在充电桩10表面设置特征标识20，结构简单，便于安装拆卸。
在一种具体实现方式中，充电桩10包括充电结构3，标识部件2设置在充电结构3上。示例性地，充电结构3设置在充电桩10的一侧，标识部件2设置在充电结构3上，连接方式可以是可拆卸地连接，例如卡扣、粘贴等，也可以是超声波焊接，本实施例对此不进行限制。
本具体实现方式，可以将标识部件2仅设置在充电结构3上，在充电桩体11的尺寸设计中无需考虑标识部件2的设置位置，可以将充电桩体11的尺寸减小，降低成本；其次，充电桩体11的纹理和颜色的设计也无需考虑对割草机器人采集标识部件2的信息的影响。
在一种具体实现方式中，标识部件2包括第一标识部件211和第二标识部件212，第一标识部件211和第二标识部件212在充电桩10上的分布面不同。示例性地，标识部件2在充电桩10上的分布面可以包括侧面和棱边，侧面和棱边可以为平面或曲面。参照图3A和图3B，第一标识部件211位于充电桩10的第一分布面41，第二标识部件212位于充电桩10的第二分布面42，第一分布面41的法线与第二分布面42的法线之间形成夹角A，且夹角A的角度不等于0；或，第一分布面41的法线与第二分布面42的法线平行，且第一分布面41和第二分布面42在法线方向上间隔。需要说明的是，当标识部件2设置在曲面时，以标识部件2所在位置的法线作为该标识部件2所在的分布面的法线。
本具体实现方式中，通过将第一标识部件211和第二标识部件212设置在充电桩10的不同分布面，使得多个特征标识20的分布面不同，相较于分布在同一面的特征标识，本实施方式能够提高图像采集装置的图像识别算法的鲁棒性，减小误识别的概率，提升割草机器人进行图像识别计算充电桩10的相对位姿信息的准确性。
图像采集装置采集图像并识别图像中第一标识部件211和第二标识部件212，再提取第一标识部件211和第二标识部件212中的特征标识20(通常将第一标识部件211和第二标识部件212的端点、拐点作为特征标识20)。
具体算法流程为：设置n个特征标识20，先在2D图像上检测出m(m<＝n)个特征标识20的位置坐标，再根据图像采集装置的参数和特征标识20的3D坐标位置，匹配出p(p<＝m<＝n)个有效特征标识20，进而计算出车体和相机的相对位置。当p＝m＝n时，认为图像识别成功。如果该n个特征标识20都设置在同一平面，假设设置为第一特征标识为4个，且每个第一特征标识包括1个特征标识20(标识点)。4(n＝4)个特征标识20(标识点)形成矩形，当阳光照射、相机表面遮挡、模糊等问题导致在2D图像上检测时，矩形左侧的两个特征标识20发生同方向偏移(但偏移后2个特征标识后的总体4个特征标识仍满足仿射变换的几何特征)，故算法有几率可以根据偏移后n＝p＝4个坐标仍然输出本应存在误差的位姿，该位姿会通常会严重偏移。而当存在非同一平面特征标识20时，假设4个特征标识20位于同一分布面的矩形端点，第二标识部件212包括的2个特征标识20在另一分布面(凸出4个点的分布面)，即n＝6；当矩形一侧特征标识偏移且偏移后同一平面4个特征标识20满足矩形仿射变换后的几何特征，但由于凸出2个特征标识20的存在，算法就不能根据偏移后坐标计算出存在误差的位姿(因为此时由于凸出点的存在p<n)，所以不会提供严重偏移的位姿。
此第一标识部件211和第二标识部件212设置在充电桩10的不同分布面，能够提高图像采集装置的图像识别算法的鲁棒性，减小误识别的概率，提升割草机器人进行图像识别计算充电桩10的相对位姿信息的准确性。
在一种具体实现方式中，充电桩10包括充电桩体11和充电结构3，充电桩体11的第一侧面设置第一标识部件211和充电结构3，即第一标识部件211设置在充电结构3所在的侧面。
割草机器人的图像采集装置镜头采集范围有限，当割草机器人移动至充电桩10前开始上桩的过程中，割草机器人越靠近充电桩的充电结构，第一侧面占据的图像采集装置镜头的采集范围越大。将第一标识部件211设置在第一侧面，割草机器人距离充电桩10越近，识别第一标识部件211位置越准确，确定充电桩10的位姿越准确，对割草机器人的位姿调整越准确，充电结构3与割草机器人的充电口对接越准确。
进一步的，充电结构3相对于第一侧面凸出设置。在割草机器人的充电部与充电结构3刚接触至完全接触的过程中，第一标识部件211设置在第一侧面能够保证割草机器人依旧能够采集到第一标识部件211，并根据第一标识部件211的位置持续调整割草机器人的位姿，保证割草机器人的充电部与充电结构3充分接触，有效充电。
在一种具体实现方式中，充电结构3上设置第二标识部件212。第二标识部件212可以设置在充电结构3的前端面或侧面。
本实现方式中，通过将第二标识部件212设置在充电结构3上，第一标识部件211设置在充电桩体11上安装充电结构3的第一侧面，利用了充电桩10本身的结构特点，使得第一标识部件211和第二标识部件212位于不同的分布面上，无需单独设置突出的平面或曲面，结构简单，且能够节省成本。
在一种具体实现方式中，充电结构3悬空的一端设置第二标识部件212，且第二标识部件212设置在前端面。在割草机器人移动至充电桩10的第一侧面的方向还未到上桩位置时，图像采集装置正对充电结构3悬空一端的前端面，能够完全采集到充电结构3悬空一端的前端面特征。相较于将标识部件2设置在充电结构3的侧面，将第二标识部件212设置在充电结构3悬空一端的前端面，以保证割草机器人能够获取到第二标识部件212的全部特征标识，提高充电结构3的位姿信息的准确性，实现回桩充电。
在一种具体实现方式中，标识部件2还包括第三标识部件213，充电桩体11的第二侧面设置第三标识部件213，第二侧面与第一侧面相接。示例性地，第一标识部件211和第三标识部件213可以分别分布在充电桩10的第一侧面和第一侧面相邻的任一侧面，或是第一侧面和任一棱边(棱边指外周面中相邻两个侧面的相交处)等。需要说明的是，此处的棱边可以指棱面，棱面可以是平面或曲面。
需要说明的是，本实现方式中，第一标识部件211所在的表面则为前述的第一分布面41，第三标识部件213所在的表面则为前述的第二分布面42，第一标识部件211所在的第一分布面41的法线与第三标识部件213所在的第二分布面42的法线之间形成夹角，且夹角的角度不等于0。
本具体实现方式，可以保证割草机器人在充电桩10的各个方向采集并识别到更多数量的特征标识20，进而产生更加鲁棒的图像识别算法效果。例如第三标识部件213设置在第一侧面相邻的任一侧面可以使得割草机器人与第一侧面的偏置角度较大时，也能识别到特征标识20，进而调整割草机器人的位姿，实现回桩充电。
在一种具体实现方式中，第一标识部件211为多个，多个第一标识部件211分布在充电结构3的周围。割草机器人可能从不同的位置回到充电桩的附近，然后再上桩充电。如果仅将第一标识部件211设置在充电结构3的一个方位上，可能导致由于充电结构3的遮挡，无法正确识别第一标识部件211，导致位姿误差。
例如，如果仅在第一侧面设置2个第一标识部件211，且均在充电结构3下方(相较于充电结构3，第一标识部件211更接近底板13)，在割草机器人的充电部与充电结构刚接触至完全接触的过程中，图像采集装置镜头在充电结构3的上方(相较于充电结构3，图像采集装置镜头更远离底板13)，受到充电结构3的遮挡，无法正确识别位于充电结构3下方的第一标识部件211。通过将多个第一标识部件211分布在充电结构3的周围。在割草机器人的充电部与充电结构3刚接触至完全接触的过程中，能够保证割草机器人依旧能够采集到位于充电结构3上方的第一标识部件211，降低由于充电结构3的遮挡，无法正确识别第一标识部件211，导致位姿误差。
在另一个实施例中，多个第一标识部件211可以间隔分布在充电结构3的周围，参照图4，第一标识部件211为4个，间隔分布在充电结构3的四周。图像采集装置镜头识别的特征标识20主要分布在标识部件2的端点、中点或拐点。通过将多个第一标识部件211间隔设置，可以提高端点的特征标识的数量。
在一种具体实现方式中，多个第一标识部件211呈非中心对称分布。当图像采集装置在割草机器人的设置位置偏置时，采用多个第一标识部件211呈非中心对称分布的方式，可以使第一标识部件211的分布与图像采集装置的偏置方向对应，从而使得图像采集装置能够获得更多的标识部件2的信息。
在一种具体实现方式中，第一标识部件211包括互相垂直且相交的两个条状结构。示例性地，参照图4，第一标识部件211可以呈L形。通过将第一标识部件211的形状设置为互相垂直且相交的两个条状结构，可以分布多个分散的特征标识，且耗材较少；其次，相较于多个圆点状的标识结构，本实现方式的结构整体性强，结构简单，且便于安装。
根据本申请的另一方面，提供一种充电桩10系统，包括如上述实施例中任一方面的充电桩10和标识装置50，标识装置50上设置第四标识部件214，第四标识部件214用于辅助确定充电桩10的位置
可选地，充电桩10上的第三分布面43设置标识部件2，第三分布面43可以包括第一分布面41和第二分布面42，标识装置50上的第四分布面44设置第四标识部件214，第三分布面43的法线和第四分布面44的法线之间形成夹角，且夹角的角度不等于0；或，第三分布面43的法线与第四分布面44的法线平行，且第三分布面43和第四分布面44在法线方向上间隔。
示例性地，参照图7，标识装置50可以是特定设置的标识牌等。标识装置50和充电桩10分别单独设置在割草机器人的工作区域，充电桩10上设置标识部件2，例如第一标识部件211、第二标识部件212和第三标识部件213，标识部件2所在的表面为第三分布面43，第三分布面43可以包括上述实施例中的第一分布面41和第二分布面42，标识装置50上设置第四标识部件214，第四标识部件214所在的表面为第四分布面44，第三分布面43的法线(图中所示的虚线)和第四分布面44的法线(图中所示的虚线)之间形成夹角B，且夹角B的角度不等于0；或，第三分布面43的法线与第四分布面44的法线平行，且第三分布面43和第四分布面44在法线方向上间隔。
本实施例通过将标识部件2分别设置在充电桩10和标识装置50上，使得多个特征标识20的分布面不同，从而提升割草机器人进行图像识别计算充电桩10的相对位姿信息的准确性。
在一种具体实现方式中，标识装置50为定位信号接收装置。示例性地，定位信号接收装置可以为GPS信号接收器。可以将第四标识部件214设置在定位信号接收装置的表面，连接方式可以是可拆卸连接等。本实现方式，通过在充电桩10配套的定位信号接收装置上设置标识部件2，从而可以减少单独设置标识装置50的成本。
需要说明的是，在本实用新型的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于方便描述不同的部件或名称，而不能理解为指示或暗示顺序关系、相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本实用新型的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本实用新型的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本实用新型。
需要说明的是，虽然结合附图对本实用新型的具体实施例进行了详细地描述，但不应理解为对本实用新型的保护范围的限定。在权利要求书所描述的范围内，本领域技术人员不经创造性劳动即可做出的各种修改和变形仍属于本实用新型的保护范围。
本实用新型实施例的示例旨在简明地说明本实用新型实施例的技术特点，使得本领域技术人员能够直观了解本实用新型实施例的技术特点，并不作为本实用新型实施例的不当限定。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本实用新型的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本实用新型进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本实用新型各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (19)

1.一种充电桩，其特征在于，所述充电桩(10)上设置有标识部件(2)，所述标识部件(2)用于指示所述充电桩(10)的位置，以使割草机器人能够与所述充电桩(10)对接充电。
2.根据权利要求1所述的充电桩，其特征在于，所述充电桩(10)包括充电结构(3)，所述标识部件(2)设置在所述充电结构(3)上。
3.根据权利要求1所述的充电桩，其特征在于，所述标识部件(2)包括第一标识部件(211)和第二标识部件(212)，所述第一标识部件(211)和所述第二标识部件(212)在所述充电桩(10)上的分布面不同。
4.根据权利要求3所述的充电桩，其特征在于，所述充电桩(10)包括充电桩体(11)和充电结构(3)，所述充电桩体(11)的第一侧面设置所述第一标识部件(211)和所述充电结构(3)。
5.根据权利要求4所述的充电桩，其特征在于，所述充电结构(3)上设置所述第二标识部件(212)。
6.根据权利要求5所述的充电桩，其特征在于，所述充电结构(3)悬空的一端设置所述第二标识部件(212)，且所述第二标识部件(212)设置在前端面。
7.根据权利要求4所述的充电桩，其特征在于，所述标识部件(2)还包括第三标识部件(213)，所述充电桩体(11)的第二侧面设置所述第三标识部件(213)，所述第二侧面与所述第一侧面相接。
8.根据权利要求4所述的充电桩，其特征在于，所述第一标识部件(211)为多个，多个所述第一标识部件(211)分布在所述充电结构(3)的周围。
9.根据权利要求8所述的充电桩，其特征在于，多个所述第一标识部件(211)呈非中心对称分布。
10.根据权利要求9所述的充电桩，其特征在于，所述第一标识部件(211)包括互相垂直且相交的两个条状结构。
11.根据权利要求3所述的充电桩，其特征在于，所述第一标识部件(211)位于所述充电桩(10)的第一分布面(41)，所述第二标识部件(212)位于所述充电桩(10)的第二分布面(42)，所述第一分布面(41)的法线与所述第二分布面(42)的法线之间形成夹角，且所述夹角的角度不等于0；或，
所述第一分布面(41)的法线与所述第二分布面(42)的法线平行，且所述第一分布面(41)和所述第二分布面(42)在法线方向上间隔。
12.根据权利要求4所述的充电桩，其特征在于，所述标识部件(2)投影于所述标识部件(2)所在的所述充电桩体(11)的表面形成标识图案，所述标识图案中的最小内径大于或等于第一预设阈值，所述第一预设阈值为3厘米。
13.根据权利要求4或12所述的充电桩，其特征在于，位于所述充电桩体(11)上的同一分布面的所述标识部件(2)之间的最小间距大于或等于第二预设阈值，所述第二预设阈值为3厘米。
14.根据权利要求4所述的充电桩，其特征在于，所述标识部件(2)为反光组件或发光组件。
15.根据权利要求14所述的充电桩，其特征在于，所述反光组件包括反光件(22)和安装板(23)，所述反光件(22)包括透光部(221)和反光部(222)，所述反光部(222)由多个正立方体组成，所述反光件(22)的所述反光部(222)与所述安装板(23)固定连接，所述反光组件连接在所述充电桩体(11)的一侧。
16.一种充电桩系统，其特征在于，包括如权利要求1-15中任一所述的充电桩(10)和标识装置(50)，所述标识装置(50)上设置第四标识部件(214)，所述第四标识部件(214)用于辅助确定所述充电桩(10)的位置。
17.根据权利要求16所述的充电桩系统，其特征在于，所述标识装置(50)为定位信号接收装置。
18.一种充电桩，其特征在于，包括：
所述充电桩(10)上预设有多个特征标识(20)，所述多个特征标识(20)中至少两个所述特征标识(20)的分布面与剩余的所述特征标识(20)的分布面不同，所述特征标识(20)用于割草机器人进行图像识别以使所述割草机器人与所述充电桩(10)对接充电。
19.根据权利要求18所述的充电桩，其特征在于，所述充电桩(10)的表面设置标识部件(2)，所述标识部件包括第一标识部件(211)和第二标识部件(212)，所述第一标识部件(211)与所述第二标识部件(212)在所述充电桩(10)上的分布面不同，所述标识部件(2)上分布至少两个所述特征标识(20)。
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