[0001] 本发明涉及新能源自动充电技术领域，特别涉及一种基于结构光定位的新能源车充电口定位方法及装置。

[0002] 当前新能源汽车充电站点不足、充电时间较长以及充电位被长时间占用等问题，导致电动车主们经常面临充电焦虑，通过自动充电技术，车主可以在不用车的闲置时间自动完成充电，减少等待时间，从而缓解充电焦虑。不仅如此，自动化充电可以大大提高充电效率，减少人为操作的错误和延误。因此，随着新能源汽车的普及，汽车自动充电设施的需求日益增长，为了提高充电效率和安全性，汽车充电口自动插枪充电系统应运而生。而实现自动充电，充电口识别是一个非常关键的环节。而且，充电口因车企和技术标准的不同，存在各种不同型号的充电接口。为此，需要有一种精准的充电口定位技术。

[0003] 基于此，提出本发明。

[0013] 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，所描述的实施例仅仅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。

[0014] 目前市场上对充电口识别普遍采用的技术，主要依赖于图像处理和模式识别技术，通常包括图像预处理、特征提取、分类器设计等步骤。图像预处理的目的是去除噪声和增强图像特征，以便于后续处理。特征提取阶段则关注于从图像中提取出能够代表充电口的关键信息。分类器设计则负责根据提取的特征来判断充电口的位置。尽管这些方法在一定程度上能够满足自动充电的需求，但它们在处理速度和准确性方面仍有待提高。特别是在面对不同车型和不同环境条件时，算法的泛化能力和适应性成为亟须解决的问题。为此，本发明提供的一种基于结构光定位的新能源车充电口定位方法，可以解决上述问题，并给出以下几种优选实施例。

[0015] 实施例1

[0016] 请参考图1，本实施例提供了一种基于结构光定位的新能源车充电口定位方法，主要通过如下步骤实现：S100充电口一次定位：通过3D结构光相机拍摄充电口获取充电口图像数据，利用结构光投影获取充电口位置信息一；建立并训练充电口的深度学习识别模型，将获取的充电口图像数据输入训练好的深度学习识别模型中进行检测识别，输出充电口位置信息二、形状信息和尺寸信息，对比判断充电口位置信息一与充电口位置信息二是否一致，在两者一致时，完成充电口一次定位，然后输出位置信息、形状信息和尺寸信息作为定位结果，为后续的充电口对接和充电操作提供准确的参考数据。此步骤完成后，可以通过自动充电设备根据最终的充电口位置信息、形状信息和尺寸信息将充电枪自动对接并插入充电口中。

[0017] S200充电口二次定位：检测充电枪是否插入，在检测到充电枪已插入充电口后，再检测充电枪是否到位，在检测到充电枪已到位后，完成充电口二次定位。

[0018] 请参考图2，本实施例提供了一种基于结构光定位的新能源车充电口定位装置，采用实施例1上述定位方法，主要由以下部分组成：充电口一次定位模块100，用于通过3D结构光相机拍摄充电口获取充电口图像数据，利用结构光投影获取充电口位置信息一；建立并训练充电口的深度学习识别模型，将获取的充电口图像数据输入训练好的深度学习识别模型中进行检测识别，输出充电口位置信息二、形状信息和尺寸信息，对比判断充电口位置信息一与充电口位置信息二是否一致，在两者一致时，完成充电口一次定位；充电口二次定位模块200，用于检测充电枪是否插入，在检测到充电枪已插入充电口后，再检测充电枪是否到位，在检测到充电枪已到位后，完成充电口二次定位。

[0019] 本实施例通过结合3D结构光相机获取的充电口位置信息和深度学习识别模型对充电口识别输出的位置信息这两种方式对充电口进行定位，可以实现对充电口进行一次定位的准确性和可靠性，在环境恶劣（视野较差）的情况下，也能保证充电口识别的准确性。且通过3D结构光相机和通过深度学习识别模型识别充电口的方式，不仅能识别出不同充电口的位置，还能识别出形状和尺寸信息，为选择匹配的充电枪提供参考，识别速度较快，准确性高，保证后续自动将充电枪与充电口准确对接。同时，在对接插枪后还进行了充电口二次定位，以检测充电枪是否插入及插入是否到位，保证自动充电的可靠性和安全性。

[0020] 实施例2

[0021] 本实施例给出了更优选的实施方式，并在实施例1的基础上增加如下技术方案：本实施例提供了一种基于结构光定位的新能源车充电口定位方法，其中，在实施例1步骤S100充电口一次定位的技术方案的基础上，对于充电口位置信息一的获取采取以下更具体、更优选的实施方式，具体采用如下步骤：
S100充电口一次定位：通过3D结构光相机拍摄充电口获取充电口图像数据，利用结构光投影获取充电口位置信息一。请参考图3，充电口位置信息一的获取具体通过如下步骤实现：
S110通过3D结构光相机拍摄充电口获取充电口图像数据；此步骤中，需要初始化结构光相机，进行初步的环境扫描，确保相机与充电口在同一坐标系内，获取相机拍摄到的图像数据时要确保图像清晰，无遮挡。

[0022] S120对图像数据进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等，以提高后续处理的准确性。

[0023] S130对预处理后的图像数据利用结构光投影并通过三角测量原理计算出充电口的三维坐标数据；此步骤中利用了3D结构光相机获取目标位置的原理，即结构光投影和三角测量原理。3D结构光相机是一种利用结构光技术来获取物体三维信息的设备。它通过投射特定模式（如条纹或点阵）的光线到目标物体上，使用一个或多个摄像头捕捉这些光线在物体表面形成的图案变形情况，进而获得目标物的三维坐标。以下是详细步骤：1、投射结构光：3D结构光相机首先会投射一种特定模式的光线（通常是条纹或点阵）到目标物体上。这些光线可以是红色或绿色激光光源，也可以是特定波长的不可见的红外激光。这些光线经过一定的编码后投影在物体上，形成一系列的光斑或光条。2、捕捉变形图案：相机通过镜头捕捉这些光线在物体表面形成的图案。由于物体表面的形状和深度不同，光线在物体表面会发生变形，形成独特的图案。3、计算三维坐标：根据捕捉到的变形图案，以及已知的光源与摄像头之间的相对位置关系，3D结构光相机会通过三角测量原理计算得出物体表面各点的空间坐标。三角测量法是一种基于几何原理的测量方法，它利用已知的光源与相机之间的相对位置关系，以及光线在物体表面形成的图案变形情况，来计算物体表面各点的空间坐标。相机和光源的位置是已知的，当光线投射到物体表面并反射回相机时，相机可以捕捉到反射光线的位置。通过比较反射光线与原始光线之间的角度变化（即三角测量中的“角偏移”），以及利用已知的相机和光源之间的距离，可以计算出物体表面各点到相机的距离，进而得到物体的三维坐标。

[0024] S140对获取的三维坐标数据进行滤波处理，去除由于环境干扰或设备误差产生的异常值。

[0025] 上述充电口位置信息一获取完成后，通过建立深度学习识别模型对充电口进行识别，获取充电口位置信息二（三维坐标数据），具体通过如下步骤实现：S150建立并训练充电口的深度学习识别模型。深度学习识别模型可以采用卷积神经网络模型、循环神经网络模型、长短期记忆网络模型、生成对抗网络模型中的任意一种。
训练模型时使用大量充电口的图像数据。

[0026] S160将获取的充电口图像数据输入训练好的深度学习识别模型中进行检测识别，输出充电口位置信息二（三维坐标数据）、形状信息和尺寸信息。

[0027] S170对比判断充电口位置信息一与充电口位置信息二是否一致，在两者一致时，完成充电口一次定位。

[0028] S180获取充电口的中心三维坐标数据和尺寸数据为定位结果。

[0029] S190对定位结果进行校验，若存在偏差，则进行纠偏处理，最后输出最终的充电口位置信息、形状信息和尺寸信息。在选择纠偏算法时需要考虑实时性和准确性。通过对定位结果进行校验，可以为后续的充电口对接和充电操作提供准确的参考数据。此步骤完成后，可以通过自动充电设备根据最终的充电口位置信息、形状信息和尺寸信息将充电枪自动对接并插入充电口中。

[0030] S200充电口二次定位：自动充电设备根据最终的充电口位置信息、形状信息和尺寸信息将充电枪自动对接并插入充电口中，此时，需要执行两个步骤：充电枪插入检测：通过压力传感器、光电传感器或视觉传感器检测充电枪是否插入。充电枪到位检测：在检测到充电枪已插入充电口后，通过位置传感器或接近传感器检测充电枪是否到位。在检测到充电枪已到位后，完成充电口二次定位。

[0031] 请参考图4，本实施例提供了一种基于结构光定位的新能源车充电口定位装置，采用实施例2上述定位方法，主要由充电口一次定位模块100和充电口二次定位模块200组成，其中充电口一次定位模块100由如下几个子模块组成：图像获取子模块110，用于通过3D结构光相机拍摄充电口获取充电口图像数据；预处理子模块120，用于对图像数据进行预处理；坐标计算子模块130，用于对预处理后的图像数据利用结构光投影并通过三角测量原理计算出充电口的三维坐标数据；滤波子模块140，用于对获取的三维坐标数据进行滤波处理；模型建立和训练子模块150，用于建立并训练充电口的深度学习识别模型；模型识别子模块160，用于将获取的充电口图像数据输入训练好的深度学习识别模型中进行检测识别，输出充电口位置信息二（三维坐标数据）、形状信息和尺寸信息；数据比对子模块170，用于对比判断充电口位置信息一与充电口位置信息二是否一致，在两者一致时，完成充电口一次定位；定位结果获取子模块180，获取充电口的中心三维坐标数据和尺寸数据为定位结果；校验子模块190，用于对定位结果进行校验，若存在偏差，则进行纠偏处理，最后输出最终的充电口位置信息、形状信息和尺寸信息。充电口二次定位模块200由两个子模块组成，分别是：充电枪插入检测子模块210，用于通过压力传感器、光电传感器或视觉传感器检测充电枪是否插入；充电枪到位检测子模块220：在检测到充电枪已插入充电口后，通过位置传感器或接近传感器检测充电枪是否到位。在检测到充电枪已到位后，完成充电口二次定位。

[0032] 本实施例在充电口一次定位过程中，通过对图像数据进行预处理，并对获取的三维坐标数据进行滤波处理，可以进一步提升充电口定位的准确性。

[0033] 实施例3

[0034] 本实施例给出了更优选的实施方式，并在实施例1或2的基础上增加如下技术方案：请参考图5，本实施例提供了一种基于结构光定位的新能源车充电口定位方法，其中，在实施例1或实施例2依次进行步骤S100充电口一次定位和S200充电口二次定位的基础上，还增加了一个步骤——S300充电口确认：向充电枪发送充电参数，如充电电流、电压和充电协议等，充电桩根据接收充电枪反馈的充电状态信息，如充电枪类型、充电协议版本等，判断充电枪是否符合充电要求，在充电枪符合要求时，向充电枪发送二次确认请求，充电桩接收到充电枪反馈的确认操作信息后，充电口确认完成，开始充电。更具体的，充电桩向充电枪发送充电参数，充电枪向充电桩反馈充电枪状态，充电桩根据充电枪反馈的信息，判断充电枪是否符合充电要求，在充电枪符合要求时，充电桩向充电枪发送二次确认请求，充电枪接收到二次确认请求后，进行确认操作；充电桩接收到充电枪的确认信息后，开始充电过程。同理，请参考图6，本实施例提供的一种基于结构光定位的新能源车充电口定位装置，采用实施例3上述定位方法，主要由充电口一次定位模块100、充电口二次定位模块200和充电口确认模块300组成。

[0035] 本实施例通过增加充电口确认步骤，确认充电口与充电枪充电电流、电压以及充电协议完全匹配，从而保证充电枪与充电口的匹配，进一步保证自动充电的可靠性和安全性。

[0036] 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（Random Access Memory,RAM）等。

[0037] 以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

[0038] 以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。