本發(fā)明涉及一種無線充電系統(tǒng)及其充電方法,尤其涉及一種人形機器人無線充電系統(tǒng)及其充電方法,屬于人形機器人無線充電系統(tǒng)的生產(chǎn)制造及其充電方法。
背景技術:
1、人形機器人,又稱仿人形機器人,現(xiàn)在通常是指具有人形的智能化機器人,其各活動關節(jié)配置有伺服器,能夠自由擺動手臂、進行自主行走、自主完成多種工作。
2、隨著技術的發(fā)展,人形機器人技術已得到了突破性的提高,且未來的人形機器人將會在人類生產(chǎn)和生活中扮演越來越重要的角色,發(fā)揮越來越重要的作用。
3、但是,到目前為止,人形機器人由于其體積有限,自身所能攜帶的能量受到限制,因此,要定時停止作業(yè)進行能量補充,從而影響了其工作效率。
4、現(xiàn)有技術中,電動人形機器人是人形機器人的主要形式,其能量供應主要依賴其所攜帶的電池,其中,通過充電電池,例如可充電鋰電池,提供電能是現(xiàn)有電動人形機器人的一種主流電能供應形式。但是,由于包括鋰電池在內(nèi)的充電電池其能量密度較小、續(xù)航能力低且充電時間長,導致由充電電池驅(qū)動的人形機器人需要在短時間內(nèi)頻繁進行充電,從而嚴重影響了人形機器人的作業(yè)效率。
5、為了解決這一技術問題,方法之一是增加人形機器人所攜帶的電池數(shù)量或電池容量,以便提高其續(xù)航能力并降低充電頻率。然而,這種方法會增加人形機器人的構(gòu)成和使用成本并降低其靈活性,同時,由于重量的增加,還會降低能量的利用效率,且人形機器人所攜帶的電池數(shù)量或電池容量顯然不能無限增加,因此,這種方法在提高續(xù)航能力方面具有一定的局限性。
6、快速充電是一項可以有效縮短人形機器人充電時間的技術,值得考慮。然而,這項技術也存在成本高、安全性不足、對充電線路容量要求高以及影響電池壽命等問題,且快速充電技術雖然有助于減少人形機器人的充電時間,對續(xù)航問題的解決具有一定的幫助,但并不能完全解決續(xù)航這一問題,且會急劇提高其生產(chǎn)成本。
7、利用充電纜線連接人形機器人來進行充電,可以有效解決其續(xù)航問題。這樣的人形機器人不需要通過停止作業(yè)的方式來進行充電,能夠提高其工作效率,然而,由此帶來的問題是充電纜線會降低人形機器人的靈活性,容易在工作過程中因纜線纏繞而影響其作業(yè)進程。
8、無線充電技術有望解決這一難題。
9、但是,簡單利用現(xiàn)有的無線充電技術還是面臨著較大的技術挑戰(zhàn),這是因為:
10、首先,人形機器人作業(yè)時通常會在某一區(qū)域進行不斷地移動,這給現(xiàn)有的無線充電系統(tǒng)帶來了極大的困難,因此,如何實現(xiàn)對作業(yè)中的人形機器人進行高效的無線充電就成為一項極具挑戰(zhàn)性的技術問題,這一技術問題的解決有些類似于給空中作業(yè)的飛機加油那樣困難;
11、其次,為作業(yè)中的人形機器人提供全工況的動態(tài)高效無線充電服務時,不僅要求考慮不能影響人形機器人的工作進程,還要確保充電的效率,同時,還需要考慮系統(tǒng)設備的開發(fā)和制造成本等等,而現(xiàn)有的無線充電技術尚無法完美解決這些問題;
12、再次,對于人形機器人全工況的動態(tài)無線充電,還存在這樣的技術難題:當人形機器人行走時,無線充電接收單元與發(fā)射單元的間距也在不斷變化,當接收單元迅速靠近無線充電發(fā)射單元時,根據(jù)電磁規(guī)律其接收的能量密度會迅速增加,無線充電發(fā)射單元很難及時調(diào)低發(fā)射功率,此時,無線充電接收端的接收功率會迅速增大,極易造成無線充電接收端設備的損壞。
技術實現(xiàn)思路
1、為克服現(xiàn)有技術的不足,本發(fā)明特提供一種人形機器人無線充電系統(tǒng)及其充電方法,以便對站立或行進作業(yè)中的人形機器人實施全工況下的動態(tài)高效無線充電服務,從而提高人形機器人的續(xù)航能力和工作效率,讓其發(fā)揮出更大的效用。
2、為此目的,本發(fā)明首先提供一種人形機器人無線充電系統(tǒng),具體包括如下的技術方案:
3、一種人形機器人無線充電系統(tǒng),用于動力源為充電電池的人形機器人在其站立或行進作業(yè)工況下的無線充電,且所述人形機器人具有為其充電電池充電的充電接口,此系統(tǒng)包括:
4、基毯、鐵氧體、無線電磁流束發(fā)射線圈、壓力傳感器、光電傳感器、視覺信標、視覺相機、無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器、無線通信服務器和內(nèi)置有人工智能學習處理系統(tǒng)的處理器,其中:
5、所述基毯、鐵氧體、無線電磁流束發(fā)射線圈、壓力傳感器、光電傳感器和視覺信標組成一體化的無線充電毯,其中,所述基毯用于鋪設在所述人形機器人其站立或行進作業(yè)的區(qū)域上,所述鐵氧體敷設在所述基毯上,多個所述無線電磁流束發(fā)射線圈分別嵌入在所述基毯上,且各所述無線電磁流束發(fā)射線圈還分別與其對應的所述鐵氧體構(gòu)成無線電磁流束發(fā)射單元,多個所述壓力傳感器分別設置在所述無線電磁流束發(fā)射線圈的周圍或上方,多個所述光電傳感器以及多個具有不同標號或形狀的所述視覺信標分別設置在所述基毯上,不同標號或形狀的所述視覺信標用于標示所述無線充電毯的不同區(qū)域及所處的不同環(huán)境;
6、所述視覺相機和所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器分別設置在所述人形機器人上,其中,所述視覺相機為內(nèi)設旋轉(zhuǎn)機構(gòu)可自動調(diào)整拍攝方向的雙目廣角穿戴式立體相機,所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器上設置有能與所述人形機器人其充電接口配合的充電插頭,且所述視覺相機和所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器以及所述無線充電毯上還分別設置有通訊功能模塊并共同與所述無線通信服務器組成無線充電局域網(wǎng),而所述無線充電局域網(wǎng)則與所述處理器聯(lián)通并受其調(diào)控,所述壓力傳感器和所述光電傳感器也分別與所述處理器信息聯(lián)通;
7、當所述人形機器人走入所述無線充電毯上后,所述壓力傳感器、所述光電傳感器以及所述視覺相機即分別獲取所述人形機器人在所述無線充電毯上的即時壓力信息、光電感應信息、位置姿態(tài)和周圍環(huán)境圖像信息,且以上所述信息以及所述人形機器人其充電電池的特征信息還分別通過所述無線充電局域網(wǎng)發(fā)送給所述處理器,所述處理器或開啟了人工智能學習處理系統(tǒng)的所述處理器對這些信息處理后對安置在所述人形機器人上的無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器其就近的至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元進行電磁流束發(fā)射開關、強度及方向的調(diào)控操作,所述人形機器人上的無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器通過接收所述無線電磁流束發(fā)射單元發(fā)射的電磁流束并將其轉(zhuǎn)化為電流為所述人形機器人其充電電池進行充電。
8、優(yōu)選的:
9、所述基毯由高分子柔性阻燃材料制成,所述鐵氧體為柔性鐵氧體薄板,所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器為可穿脫的鞋/靴形無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器,所述鞋/靴形無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器穿/套在所述人形機器人的腳掌上;
10、所述鞋/靴形無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器其鞋/靴底板包括柔性高分子底基、固定在所述底基內(nèi)的柔性鐵氧體片、電磁流束接收線圈、無線通信裝置和微控制器,其中,所述柔性鐵氧體片與所述電磁流束接收線圈共同組成無線電磁流束接收單元,所述無線通信裝置用于所述鞋/靴形無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器的無線通信,所述微控制器用于所述鞋/靴形無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器的整體工作調(diào)控。
11、進一步的:
12、設置在各所述無線電磁流束發(fā)射線圈周圍或上方的多個所述壓力傳感器以點狀形式有序分布,由此構(gòu)成對應各所述無線電磁流束發(fā)射線圈的各個壓力傳感矩陣,所述壓力傳感矩陣用于獲取所述人形機器人其腳掌在所述無線充電毯上所產(chǎn)生的壓力及其壓力分布信息并發(fā)送給所述處理器;
13、設置在所述基毯上的多個所述光電傳感器以點狀形式進行有序分布,由此構(gòu)成位于所述基毯上的一個或多個光電感應矩陣,所述光電感應矩陣用于獲取所述人形機器人其腳掌在所述無線充電毯上的空間位置信息,包括所述腳掌相距所述無線充電毯的高差和所述腳掌在所述無線充電毯上的投影位置信息并發(fā)送給所述處理器;
14、所述視覺相機穿戴在所述人形機器人的頭部、頸部或軀干部,用于獲取所述人形機器人其腳掌、腿部、手臂、軀干、視覺信標和工作環(huán)境的圖像信息并發(fā)送給所述處理器;
15、所述處理器或開啟了人工智能學習處理系統(tǒng)的所述處理器依據(jù)所述壓力傳感器/壓力傳感矩陣、所述光電傳感器/光電感應矩陣和/或所述視覺相機各自獲取的信息確定所述人形機器人相對于所述無線充電毯的即時腳掌位置及整體姿態(tài)并預測其下一刻的腳掌位置及整體姿態(tài),以此確定所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器的即時及下一刻位置及姿態(tài),由此對所述人形機器人其無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器即時位置就近的至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元進行電磁流束的發(fā)射開關、強度及方向調(diào)控,并讓下一刻所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器所對應的至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元做好電磁流束的發(fā)射開關、強度及方向調(diào)控準備。
16、進一步的:
17、所述處理器依據(jù)所述壓力傳感器/壓力傳感矩陣獲取的信息確定所述人形機器人相對于所述無線充電毯的即時腳掌位置及整體姿態(tài)并預測其下一刻的腳掌位置及整體姿態(tài)的方法具體包括:
18、當所述壓力傳感器/壓力傳感矩陣測得所述人形機器人其兩個腳掌的壓力且壓力分布的信息一致時,所述處理器據(jù)此確定此刻所述人形機器人處于站立狀態(tài),再結(jié)合檢測到壓力的所述壓力傳感器的位置及所述人形機器人的自身重量、跨步距離、工作要求及行走習慣,確定出所述人形機器人的即時腳掌位置及整體姿態(tài)并預測出其下一刻的腳掌位置及整體姿態(tài);
19、當所述壓力傳感器/壓力傳感矩陣僅檢測到所述人形機器人的單腳掌壓力或瞬間的雙腳掌壓力及其壓力分布信息時,所述處理器以此首先確定所述人形機器人正在行進,然后,所述處理器根據(jù)檢測到壓力的所述壓力傳感器的位置確定出所述人形機器人其腳掌的位置,并根據(jù)該腳掌的壓力分布信息確定出其行進朝向,然后,基于所述人形機器人自身的重量、跨步距離、行走習慣,再結(jié)合上述已確定的腳掌位置和行進朝向,確定出所述人形機器人的即時整體姿態(tài)并預測出其下一刻的腳掌位置及整體姿態(tài),其中:
20、當所述壓力傳感器/壓力傳感矩陣檢測到所述人形機器人其雙腳掌的瞬間壓力及其各所述腳掌的壓力分布信息時,所述處理器首先確定出此刻所述人形機器人的抬起腳和支撐腳,即壓力不斷增大區(qū)域內(nèi)的腳掌為所述人形機器人的支撐腳,壓力不斷減小區(qū)域內(nèi)的腳掌為所述人形機器人的抬起腳;
21、然后,所述處理器再結(jié)合所述人形機器人自身的重量、跨步距離、行走習慣,確定出所述人形機器人的整體姿態(tài)并預測出其下一刻的腳掌位置及整體姿態(tài)。
22、進一步的:
23、所述處理器依據(jù)所述光電傳感器/光電感應矩陣獲取的信息確定所述人形機器人相對于所述無線充電毯的即時腳掌位置及整體姿態(tài)并預測其下一刻的腳掌位置及整體姿態(tài)的方法具體包括:
24、所述處理器根據(jù)光電傳感器/光電感應矩陣發(fā)出的光反饋信號收到時間,確定所述人形機器人其腳掌與所述無線充電毯之間的距離;
25、所述處理器根據(jù)光電傳感器/光電感應矩陣中不同位置光電傳感器發(fā)出光的反饋信號,確定所述人形機器人其腳掌在所述無線充電毯其平面上的投影位置;
26、基于所述人形機器人其腳掌與所述無線充電毯之間的距離以及在所述無線充電毯平面上的投影位置得到所述腳掌的即刻空間位置,再結(jié)合所述人形機器人其自身尺寸參數(shù)及行走習慣,所述處理器以此確定得到所述人形機器人的即時腳掌位置及整體姿態(tài)并預測其下一刻的腳掌位置及整體姿態(tài)。
27、進一步的:
28、所述處理器依據(jù)所述視覺相機獲取的信息確定所述人形機器人相對于所述無線充電毯的即時腳掌位置及整體姿態(tài)并預測其下一刻位置的腳掌位置及整體姿態(tài)的方法具體包括:
29、首先,所述處理器根據(jù)所述視覺相機拍攝的所述人形機器人其腳掌、腿部、手臂、軀干、視覺信標和工作環(huán)境的三維圖像信息以及所述腳掌與所述無線充電毯表面之間的圖像關系,確定出所述人形機器人其腳掌與所述無線充電毯表面之間的即時空間距離和位置及所述人形機器人的整體姿態(tài);
30、然后,所述處理器再結(jié)合所述人形機器人其自身尺寸、行走步態(tài)以及行走習慣參數(shù),預測其下一刻的腳掌位置及整體姿態(tài)。
31、進一步的:
32、所述處理器依據(jù)所述壓力傳感器/壓力傳感矩陣、所述光電傳感器/光電感應矩陣和所述視覺相機各自獲取的信息確定所述人形機器人相對于所述無線充電毯的即時腳掌位置及整體姿態(tài)并預測其下一刻的腳掌位置及整體姿態(tài)的具體方法包括:
33、首先,通過所述壓力傳感器/壓力傳感矩陣所獲取的信息對所述人形機器人其腳掌位置和所述人形機器人其整體姿態(tài)進行判定并給出信任度評分,通過所述光電傳感器/光電感應矩陣所獲得的信息對所述人形機器人其腳掌與所述無線充電毯其表面間距以及所述人形機器人其腳掌在所述無線充電毯表面的投影位置和所述人形機器人其整體姿態(tài)作出判定并給出信任度評分,通過所述視覺相機所獲得的信息對所述人形機器人的整體姿態(tài)及其腳掌空間位置作出判定并給出信任度評分,其中:
34、將所述壓力傳感器/壓力傳感矩陣對所述人形機器人其腳掌位置的判定結(jié)果按信任度評分定為可靠級別,而對所述人形機器人其整體姿態(tài)的判定結(jié)果按信任度評分定為可信度級別;
35、將所述光電傳感器/光電感應矩陣對所述人形機器人其腳掌與所述無線充電毯其表面間距的判定結(jié)果按信任度評分定為可靠級別,對所述人形機器人其腳掌在所述無線充電毯其表面的投影位置的判定結(jié)果按信任度評分定為可靠級別,而對所述人形機器人其整體姿態(tài)的判定結(jié)果按信任度評分定為可信級別;
36、將所述視覺相機對所述人形機器人其整體姿態(tài)的判定結(jié)果按信任度評分確定為可靠級別,對所述人形機器人其腳掌空間位置的判定結(jié)果按信任度評分確定為次可靠級別;
37、然后,依據(jù)上述信任度評分級別,采取可靠級別信息作為確定結(jié)果,次可靠級別及可信級別信息依次作為輔助參考給出所述人形機器人的即時腳掌位置及整體姿態(tài)的評定結(jié)果和下一刻其腳掌位置及整體姿態(tài)的預測結(jié)果。
38、進一步的:
39、開啟人工智能學習處理系統(tǒng)的所述處理器依據(jù)所述壓力傳感器/壓力傳感矩陣、所述光電傳感器/光電感應矩陣和所述視覺相機各自獲取的信息確定所述人形機器人相對于所述無線充電毯的即時腳掌位置及整體姿態(tài)并預測其下一刻的腳掌位置及整體姿態(tài)的具體方法包括:
40、首先,開啟了人工智能學習處理系統(tǒng)的所述處理器通過對所述壓力傳感器/壓力傳感矩陣、所述光電傳感器/光電感應矩陣和/或所述視覺相機各自所獲取的信息以及所述人形機器人其自身重量、尺寸、行走步態(tài)以及行走習慣參數(shù)的處理與學習及自主再學習,建立并不斷改進其確定和預測所述人形機器人及其無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器相對于所述無線充電毯即時及下一刻位置及姿態(tài)的智能定位模型;
41、然后,所述人工智能學習處理系統(tǒng)依據(jù)所述智能定位模型實時制定出所述處理器對所述人形機器人其無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器即時位置就近的至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元進行電磁流束發(fā)射開關、強度及方向調(diào)控的操控規(guī)則,同時,規(guī)劃出下一刻對應所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器的至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元做好電磁流束發(fā)射開關、強度及方向調(diào)控準備的預備規(guī)則;
42、最后,所述處理器依據(jù)其人工智能學習處理系統(tǒng)制定和規(guī)劃的所述操控規(guī)則和所述預備規(guī)則,再結(jié)合所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器反饋的所述充電電池其即時特征信息、所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器的即時工作信息,對即時狀態(tài)下的所述人形機器人其充電電池實施充電操作的調(diào)控并做好下一狀態(tài)下的所述人形機器人其充電電池的充電準備。
43、本發(fā)明在上述任意一種所述的人形機器人無線充電系統(tǒng)的基礎上,進一步提供一種基于上述任意一種人形機器人無線充電系統(tǒng)的人形機器人無線充電方法,用于動力源為充電電池并具有充電接口的人形機器人在其站立或行進工況下的動態(tài)無線充電,其包括如下步驟:
44、在所述人形機器人其站立或行進之區(qū)域內(nèi),鋪設上述任意一種所述的人形機器人無線充電系統(tǒng)中的無線充電毯,且將所述的人形機器人無線充電系統(tǒng)中的視覺相機和無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器安置在所述人形機器人上,并將所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器的充電插頭與所述人形機器人的充電接口連接,或進一步將多個以點狀形式有序分布在各所述無線電磁流束發(fā)射線圈周圍或上方的所述壓力傳感器分別編組構(gòu)成壓力傳感矩陣、將多個以點狀形式有序分布在所述基毯上的所述光電傳感器編成至少一個光電感應矩陣;
45、當所述人形機器人走入所述無線充電毯上后,所述的人形機器人無線充電系統(tǒng)中的處理器依據(jù)所述壓力傳感器/壓力傳感矩陣、所述光電傳感器/光電感應矩陣和/或所述視覺相機各自獲取的信息確定所述人形機器人相對于所述無線充電毯的即時腳掌位置及整體姿態(tài)并預測其下一刻的腳掌位置及整體姿態(tài);
46、根據(jù)所確定的所述人形機器人相對于所述無線充電毯的即時腳掌位置及整體姿態(tài)以及預測的所述人形機器人其下一刻的腳掌位置及整體姿態(tài),所述處理器調(diào)控至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元通過就近啟動定向發(fā)射、預先啟動定向發(fā)射、人工智能學習處理系統(tǒng)智能發(fā)射和/或防損變功率發(fā)射方式,進行電磁流束的發(fā)射開關、強度及方向調(diào)控,并讓下一刻所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器所對應的至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元做好電磁流束的發(fā)射開關、強度及方向調(diào)控準備,從而為安置在所述人形機器人上的無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器發(fā)射強度及方向受控的電磁流束;
47、安置在所述人形機器人上的所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器接收所述電磁流束并將其轉(zhuǎn)化為電流為所述充電電池充電,同時,所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器將其即時工作信息以及所述充電電池的即時特征信息通過所述無線充電局域網(wǎng)發(fā)送給所述處理器,由所述處理器對所述無線電磁流束發(fā)射單元進行電磁流束的發(fā)射開關、強度及方向進行調(diào)節(jié)控制,從而實現(xiàn)所述人形機器人在其立定或行走工況下的動態(tài)無線充電,其中,所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器的即時工作信息包括其電流、電壓信息,所述充電電池的即時特征信息包括所述充電電池的電量信息。
48、進一步的:
49、所述處理器調(diào)控至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元通過所述就近啟動定向發(fā)射方式進行電磁流束發(fā)射開關、強度及方向調(diào)控的具體方法為:
50、所述處理器根據(jù)所述人形機器人的即時腳掌位置及整體姿態(tài)所確定的所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器位置以及所述電磁流束接收轉(zhuǎn)換器反饋的其即時工作信息和所述充電電池的即時特征信息,就近調(diào)控所述無線充電毯上的一個所述無線電磁流束發(fā)射單元或由多個所述無線電磁流束發(fā)射單元組成的無線電磁流束發(fā)射陣列對所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器實施電磁流束的發(fā)射,包括對所述電磁流束的發(fā)射開關、強度及方向的調(diào)控,而讓其余的所述無線電磁流束發(fā)射單元或所述無線電磁流束發(fā)射陣列處于暫停工作的待命狀態(tài)。
51、進一步的:
52、所述處理器調(diào)控至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元通過所述預先啟動定向發(fā)射方式進行電磁流束的發(fā)射開關、強度及方向調(diào)控的具體方法為:
53、所述處理器根據(jù)預測的所述人形機器人其下一刻腳掌位置與整體姿態(tài)所確定的所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器位置以及所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器反饋的其即時工作信息和所述充電電池的即時特征信息,預先啟動和調(diào)控對應所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器附近位置的一個所述無線電磁流束發(fā)射單元或由多個所述無線電磁流束發(fā)射單元組成的相控陣無線電磁流束發(fā)射陣列,對剛進入其電磁流束發(fā)射范圍內(nèi)的所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器實施電磁流束的發(fā)射,且對所述電磁流束的發(fā)射開關、強度及方向進行調(diào)控,并根據(jù)所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器的行進軌跡和所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器的即時工作信息不斷調(diào)整電磁流束的發(fā)射方向和發(fā)射強度,而讓其余的所述無線電磁流束發(fā)射單元或所述無線電磁流束發(fā)射陣列處于暫停工作的待命狀態(tài)。
54、進一步的:
55、所述處理器調(diào)控至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元通過所述人工智能學習處理系統(tǒng)智能發(fā)射方式進行電磁流束發(fā)射開關、強度及方向調(diào)控的具體方法為:
56、開啟所述處理器中內(nèi)置的人工智能學習處理系統(tǒng),使所述處理器處于人工智能學習處理系統(tǒng)智能控制下的智能處理模式;
57、所述智能處理器通過其人工智能學習處理系統(tǒng)的自主學習及自主修正及再學習功能,經(jīng)過對走入所述無線充電毯上的所述人形機器人其被所述壓力傳感器/壓力傳感矩陣、所述光電傳感器/光電感應矩陣和/或所述視覺相機各自所獲取的信息的處理學習,并結(jié)合所述人形機器人其自身重量、尺寸、行走步態(tài)以及行走習慣參數(shù)的處理學習及,建立并不斷改進其確定所述人形機器人其相對于所述無線充電毯的即時腳掌位置及整體姿態(tài)并預測其下一刻腳掌位置及整體姿態(tài)并由此確定所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器即時位置及姿態(tài)并預測其下一刻位置及姿態(tài)的智能定位模型;
58、所述智能定位模型對人形機器人的作業(yè)動作完成學習后,對重復作業(yè)的人形機器人其下一時刻相對于所述無線充電毯的即時腳掌位置及整體姿態(tài)進行精準預測,識別來自于傳感器的運動數(shù)據(jù)特征,進而推斷出下一時刻的動作;
59、當所述人形機器人走入所述無線充電毯上后,所述智能處理器通過對所述壓力傳感器/壓力傳感矩陣、所述光電傳感器/光電感應矩陣和/或所述視覺相機各自所獲取的相關信息的處理,結(jié)合所述人形機器人其自身重量、尺寸、行走步態(tài)以及行走習慣參數(shù),依據(jù)其智能定位模型確定所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器的即時位置及姿態(tài)并預測其下一刻的位置及姿態(tài),且據(jù)此制定對所述人形機器人其無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器即時位置就近的至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元進行電磁流束發(fā)射開關、強度及方向調(diào)控的操控規(guī)則,并規(guī)劃出讓下一刻所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器所對應的至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元做好電磁流束的發(fā)射、強度及方向調(diào)控準備的預備規(guī)則;
60、所述智能處理器依據(jù)所述操控規(guī)則和所述預備規(guī)則,以及所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器反饋的即時工作信息和所述充電電池其即時特征信息,對所述人形機器人其無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器即時位置就近的至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元或所述無線電磁流束發(fā)射陣列進行電磁流束發(fā)射開關、強度及方向調(diào)控,并讓下一刻所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器所對應的至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元做好電磁流束發(fā)射的開關、強度及方向調(diào)控準備,從而實現(xiàn)對所述人形機器人其充電電池的智能充電操控。
61、進一步的:
62、所述處理器調(diào)控至少一個所述無線電磁流束發(fā)射單元通過所述防損變功率發(fā)射方式進行電磁流束發(fā)射開關、強度及方向調(diào)控的具體方法為:
63、當所述處理器無法精確預測所述人形機器人其腳掌的運動軌跡時,所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器則以低于額定功率的方式接收能量,即:
64、當所述人形機器人其腳掌位置相距所述無線充電毯面較遠時,所述處理器控制所述無線充電發(fā)射單元或所述無線電磁流束發(fā)射陣列發(fā)送電磁流束,使所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器接收功率稍低于其額定數(shù)值,以避免因所述腳掌快速向下移動時其電磁流束的密度增大,導致所述無線充電發(fā)射單元或所述無線電磁流束發(fā)射陣列調(diào)節(jié)應對不及時而造成所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器的過載損毀;
65、當所述處理器檢測到所述人形機器人其腳掌位置由遠及近靠近所述無線充電毯時,所述處理器控制所述無線充電發(fā)射單元或所述無線電磁流束發(fā)射陣列由遠及近逐步調(diào)控電磁流束的發(fā)送功率,使所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器接收的能量功率由小至大逐漸接近其額定數(shù)值;
66、當所述處理器檢測到所述人形機器人其腳掌位置靠近所述無線充電毯的表面區(qū)域后,所述處理器控制所述無線充電發(fā)射單元或所述無線電磁流束發(fā)射陣列發(fā)送電磁流束,使所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器能夠接收滿載的能量進行無線充電;
67、當所述處理器能夠精確及穩(wěn)定預測所述人形機器人其腳掌的運動軌跡時,所述處理器根據(jù)其預測的所述人形機器人其下一刻腳掌位置和整體姿態(tài)所確定的所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器運動軌跡以及所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器反饋的即時工作信息和所述充電電池的即時特征信息,預先啟動和調(diào)控對應所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器其下一刻位置附近的一個所述無線電磁流束發(fā)射單元或由多個所述無線電磁流束發(fā)射單元組成的無線電磁流束發(fā)射陣列,做好電磁流束的發(fā)射開關、強度及方向調(diào)控準備,其中:
68、當所述人形機器人上安置的所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器由遠及近靠近所述無線電磁流束發(fā)射單元或所述無線電磁流束發(fā)射陣列時,所述處理器根據(jù)預測的所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器運動軌跡對所述無線電磁流束發(fā)射單元或所述無線電磁流束發(fā)射陣進行發(fā)射規(guī)律的適時調(diào)整,以確保所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器的接收功率始終處于額定功率附近;
69、當所述人形機器人上安置的所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器由近及遠離開所述無線電磁流束發(fā)射單元或所述無線電磁流束發(fā)射陣列時,所述處理器根據(jù)其預測的所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器運動軌跡對所述無線電磁流束發(fā)射單元或所述無線電磁流束發(fā)射陣列進行發(fā)射規(guī)律的適時調(diào)整,以確保所述無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器的接收功率始終處于額定功率附近。
70、與現(xiàn)有技術相比,本發(fā)明具有的突出有益效果及其顯著進步在于:
71、1)本發(fā)明提供的人形機器人無線充電系統(tǒng)其無線充電毯為集合了基毯、鐵氧體、無線電磁流束發(fā)射線圈、壓力傳感器、光電傳感器和視覺信標的一體化構(gòu)件,結(jié)構(gòu)緊湊,布局合理,便于使用和轉(zhuǎn)移,鋪設在現(xiàn)有人形機器人站立或行進作業(yè)的區(qū)域內(nèi)即可為其進行全工況下的動態(tài)高效無線充電服務,且不影響人形機器人原有的工作方式,從而極大提高了人形機器人的續(xù)航能力和工作效率,能讓人形機器人持續(xù)發(fā)揮出其特有的效用;
72、且當進一步對上述無線充電毯進行優(yōu)化處理,即用高分子柔性阻燃材料制作其基毯并采用柔性鐵氧體后,所得到的優(yōu)化無線充電毯還可進行彎曲折疊,從而可以進一步方便使用、移動部署和收納儲藏;
73、2)本發(fā)明提供的人形機器人無線充電系統(tǒng)中,其無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器安置在人形機器人上,在不影響人形機器人作業(yè)的前提下,可隨人形機器人進行移動,從而方便實現(xiàn)對其進行動態(tài)化的高效無線充電;
74、而當進一步對無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器進行優(yōu)化處理,即將無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器設計成可穿脫的鞋/靴形體,則具有鞋/靴形體的無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器可非常方便地穿/套在人形機器人的腳掌上,如此,不僅不會影響現(xiàn)有人形機器人的行進和作業(yè),而且通過無線充電毯還可更加方便地對其進行全工況下的動態(tài)電磁流束發(fā)射,從而實現(xiàn)對人形機器人的動態(tài)、高效和全工況下的無線充電;
75、3)由于本發(fā)明提供的人形機器人無線充電系統(tǒng)中,包括了可穿戴在人形機器人身上的視覺相機,而通過視覺相機則能很好地對人形機器人的即時姿態(tài)和移動情況進行觀察、記錄,具有較好的觀察視角和極高的可信度,由此,可通過視覺觀察方式準確判斷人形機器人的即時位置和姿態(tài)并對其下一刻的位置和姿態(tài)作出預估,并由此確定即刻和推測下一刻安置在人形機器人上的無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器的位置,從而讓無線電磁流束發(fā)射單元能夠更高效、精準地發(fā)射電磁流束,提高人形機器人的充電效率;
76、4)由于本發(fā)明提供的人形機器人無線充電系統(tǒng)中,不僅包括了可穿戴在人形機器人身上的視覺相機,而且還包括了多個分別設置在無線電磁流束發(fā)射線圈周圍或上方的壓力傳感器和光電傳感器,且進一步的,多個壓力傳感器和光電傳感器還可在對應的無線電磁流束發(fā)射線圈周圍或上方組成壓力傳感矩陣和光電感應矩陣,從而構(gòu)成或單獨或聯(lián)合工作的人形機器人在無線充電毯上即時位置和姿態(tài)的觀察測定系統(tǒng),為處理器確定和預測無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器即時和下一時刻位置和姿態(tài)提供了依據(jù),從而保證充電的高效、精準完成;
77、5)本發(fā)明提供的人形機器人無線充電系統(tǒng)中,還通過視覺相機、無線電磁流束發(fā)射線圈、無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器和無線通信服務器組成與處理器聯(lián)通的無線充電局域網(wǎng),且還將壓力傳感器和光電傳感器或壓力傳感矩陣和光電感應矩陣接入處理器中,從而構(gòu)成了能夠高效、及時獲取人形機器人在無線充電毯上即時姿態(tài)和位置信息以及人形機器人其充電信息的信息傳輸和處理系統(tǒng),能夠?qū)θ诵螜C器人其充電電池實施高效、精準和動態(tài)的無線充電,進而提高人形機器人的續(xù)航能力和工作效率,讓其發(fā)揮出更大的效用;
78、6)本發(fā)明提供的人形機器人無線充電系統(tǒng)中,其處理器還內(nèi)置了人工智能學習處理系統(tǒng),因此,本發(fā)明還可充分利用人工智能學習處理系統(tǒng)強大的自主學習能力和建模處理能力,通過無線充電局域網(wǎng)獲取的人形機器人在無線充電毯上的即時姿態(tài)和位置信息以及人形機器人其充電信息,結(jié)合人形機器人其自身重量、尺寸、行走步態(tài)以及行走習慣等參數(shù),建立其確定和預測人形機器人及其無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器相對于無線充電毯即時及下一刻位置及姿態(tài)的定位模型,并實時規(guī)劃出對人形機器人其無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器進行電磁流束發(fā)射開關和強度以及方向調(diào)控的操控規(guī)則,以此智能、高效、精準地進行人形機器人其充電電池的充電操控;
79、由于人工智能學習處理系統(tǒng)具有強大的自主學習和建模處理能力,可以通過其對人形機器人的整體姿態(tài)及腳掌軌跡變化等相關歷史數(shù)據(jù)的學習,包括對來自于壓力傳感器/壓力傳感矩陣、光電傳感器/光電感應矩陣的檢測數(shù)據(jù)和/或來自于視覺相機的圖像數(shù)據(jù)的學習,以及結(jié)合人形機器人自身重量、尺寸、行走步態(tài)以及行走習慣參數(shù)等的處理與學習及自主再學習,建立起確定人形機器人相對于無線充電毯的即時腳掌位置及整體姿態(tài)并預測其下一刻腳掌位置及整體姿態(tài)并由此確定無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器即時位置及姿態(tài)并預測其下一刻位置及姿態(tài)的智能定位模型,這一模型是一種規(guī)則與數(shù)據(jù)學習相結(jié)合的智能模型,利用此模型可以提取人形機器人相關的運動數(shù)據(jù),由于人形機器人執(zhí)行的作業(yè)任務通常是固定的,因此,此模型經(jīng)一段時間的學習后,就可以對人形機器人的姿態(tài)和軌跡進行足夠準確地判斷和預測,這就如同智能體學習了人形機器人作業(yè)的整套動作后,即可根據(jù)當前及之前的運動特征進行后續(xù)姿態(tài)及軌跡的推斷,從而為人形機器人的智能無線充電提供保障;
80、7)本發(fā)明充分利用了上述人形機器人無線充電系統(tǒng),通過就近啟動定向發(fā)射、預先啟動定向發(fā)射、人工智能學習處理系統(tǒng)智能調(diào)控發(fā)射和/或防損變功率發(fā)射方法,或根據(jù)需要對這些方法進行多種形式的組合應用,對即時狀態(tài)下的無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器進行電磁流束的發(fā)射開關、強度及方向調(diào)控,并讓下一刻無線電磁流束接收轉(zhuǎn)換器所對應的至少一個無線電磁流束發(fā)射單元做好電磁流束的發(fā)射和強度及方向調(diào)控準備,能為站立或行進作業(yè)中的人形機器人提供一種全工況下的動態(tài)高效無線充電方法,從而為提高人形機器人的續(xù)航能力和工作效率、讓其發(fā)揮出更大效用作出貢獻,保證了人形機器人及其無線充電系統(tǒng)設備的安全,可以有效防止設備過載損壞,為人形機器人的全工況動態(tài)充電提供了全新的技術方案,且取得了現(xiàn)有技術無法達到的技術效果,具有突出的實質(zhì)特點和顯著的進步,極具推廣和應用價值。