一种基于UWB的无线充电对准系统及其控制方法

一种基于uwb的无线充电对准系统及其控制方法
技术领域
1.本发明涉及无线充电技术领域，具体涉及一种基于uwb的无线充电对准系统及其控制方法。


背景技术：

2.目前的电动汽车在市场的保有率在逐步提升，国家也大力支持新能源电动汽车产业，但也面临着一些问题，例如电池续航等，限制了电动汽车的效能。目前主要的策略是充电桩、换电池。无线充电技术作为新型的充电方式，具有快捷、安全、智能等优点，已经被广泛的应用与数码电子产品，并且有一些厂商已经开始着手于电动汽车的无线充电，其未来潜力巨大。
3.对于无线充电而言，传输功率和系统效率是评估无线充电的重要指标，但是在无线充电的过程中，发射线圈和接收线圈如果不能可靠对齐，将会大大影响相关传输指标。因此，发射线圈与接收线圈之间的耦合程度是影响无线充电效率的重要因素之一。由于电动汽车在充电的时候很难实现发射线圈与接收线圈的精准对位，从而很难得到最大的耦合系数，使得无线充电不能快速有效的进行。对于当前应用较多的是一方面驾驶员通过车内影像对车辆进行调整，使接收线圈所在位置对准发射线圈，另外就是通过对线圈结构进行再设计，提高线圈的抗偏移能力。
4.相比较，通过驾驶员进行调整车辆端对准一方面需要驾驶员进行多次调节，会增加驾驶员的负担，另一方面，需要在车辆端部署影像设备，增加成本，不利于大规模推广以及应用。而对线圈结构进行再设计，仅当偏移较小时使用，并且传输效率与传输功率均不高。当出现较大偏移时，充电已经无法进行。
5.所以，当前对于车辆无线充电，耦合机构的偏移与距离是目前影响功率与传输效率的最大问题，对于如何使两者更好对准是亟需解决的问题。


技术实现要素：

6.针对上述的技术问题，本技术方案提供了一种基于uwb的无线充电对准系统及其控制方法，在无线充电过程中，对停车位进行改进，成本低廉且定位精度较高；能有效的解决线圈定位问题。
7.本发明通过以下技术方案实现：
8.一种基于uwb的无线充电对准系统，线充电对准系统包括车位，设置在车位上的车位挡板；所述车位的中部设置有充电面板，充电面板的下方设置有升降机构，用于控制充电面板上升达到与接收线圈的高效率传输；位于充电面板的内部设置有可沿着x轴与y轴轨道运行的发射线圈，x轴与y轴轨道均为电机控制传动的螺杆组成；在充电面板的上部设置有触碰传感器，用于检测充电面板是否达到车辆底部；位于车位的四周安装有四个uwb测距基站，用于测量与车辆底部接收线圈所在位置的定位标签的距离；四个uwb测距基站、升降机构、触碰传感器以及控制充电面板内部发射线圈运动的电机分别于系统控制处理器连接；
当用户将车辆按照要求停入车位后，位于车位周围的四个uwb测距基站启动，通过uwb技术初步测得各个基站与位于车辆底部接收线圈的定位标签之间的距离；首先，通过ssa优化elm分类算法将原始数据分为两个模型，然后通过粒子群算法和最小二乘法预测出五组坐标，将这几组坐标作为特征数据进行岭回归预测得到最终坐标；最后，移动发射线圈到达指定位置，充电模块升起，贴紧汽车底部，进行充电操作。
9.进一步的，所述的x轴与y轴轨道设置在升降机构的下侧，充电面板、以及充电面板内部的发射线圈和升降机构均可通过沿着x轴运动机构与y轴运动机构中的轨道移动；所述的充电面板、以及充电面板内部的发射线圈和升降机构均安装在x轴运动机构上，使得充电面板的相关机构在x轴轨道上沿x轴方向运动；所述的x轴运动机构安装在y轴运动机构上，使得充电面板的相关机构跟随x轴运动机构沿着y轴运动机构的y轴轨道方向进行移动；如此，在x轴运动机构和y轴运动机构中电机的驱动下，充电面内板的发射线圈便可以到达车位区域内的任意位置。
10.进一步的，所述的电机在启动与停止时，会存在先加速、后匀速，再减速，最后速度降为0的过程，对于行程具有一定要求，为了避免误差，需对电机运行时间进行一定的控制；对于给定的电机和设计的机构来说，其运动机构的加速度a1，a2，v
*
，t
*
，t
**
是已知的；a1为运动机构加速到匀速时的加速度，a2为电机停止运转时，运动机构将其从匀速降为0的加速度；v
*
为匀速时的速度；t
*
为运动机构达到匀速时所需要的时间，t
**
为从匀速降为0所需要的时间；
11.存在临界条件，即t
总
＝t
*
+t
**
，也就是当电机启动t
*
时间；
12.当启动时间为t
*
时，运动机构从0加速到匀速后停止，其速度从匀速再次降为0的过程；即运行路径长度为：
[0013][0014]
t
总
＝t
*
+t
**
，
[0015]
得：电机启动时间为t
*
；
[0016]
当启动时间大于t
*
时，运动机构在加速到匀速后，匀速运行一段时间，电机停止运行，速度再次降为0的过程；即：
[0017][0018]
电机启动时间为：
[0019]
其中s为求得坐标值与初始值的差值；
[0020]
当启动时间小于t
*
时，运动机构在还未加速到匀速时便停止运行，其速度在某一个数值开始降为0的过程；假设加速到v1,用了t1时间，然后速度降为0，用了t2时间，则存在下面算式：
[0021][0022]
联立可得：
[0023][0024]
由已知条件可得：
[0025][0026]
将代入上式，可得：
[0027][0028]
所以：
[0029][0030]
所以，电机的启动时间为：
[0031]
综上，对于总行程s而言，行程不同电机存在着不同的最佳运行时间，即临界行程为：总行程大于s，其最佳运行时间为：总行程等于s，其最佳运行时间为t
*
；总行程小于s，其最佳运行时间为：
[0032]
进一步的，所述的uwb技术是通过uwb测距初步得到di(i＝1，2，3，4)，当测距值无误差时，需满足(x
i-x)2+(y
i-y)2+(z
i-z)2＝d
i2
,其中，(xi，yi，zi)为各个基站的坐标信息，(x，y，z)为定位标签的坐标信息。
[0033]
进一步的，所述的ssa优化elm分类算法是首先对原始数据进行特征拓展，根据标签到4个基站的距离使用最小二乘法求解近似坐标，然后将求得的近似坐标逆运算与四个基站的估计距离得到d1'，d2'，d3'，d4'，然后计算估计距离d1'，d2'，d3'，d4'与基站初始测得的距离d1，d2，d3，d4的差值得到δd1，δd2，δd3，δd4；最后将距离差值和作为1个特征数据，最后计算出的特征数据有5维，其顺序为d1，d2，d3，d4，考虑到elm的初始权值和阈值都是随机产生，利用ssa对初始权值和阈值进行优化，适应度函数设计为训练集的错误率与测试集的错误率的和。
[0034]
进一步的，所述的通过粒子群算法和最小二乘法预测出五组坐标，对于正常数据而言，将最小二乘法预估得到的坐标作为粒子群算法的初始位置；对于异常数据，初始位置由充电面板所在位置范围随机产生；使用粒子群寻优算法求解标签的近似坐标，其目标函数为标签到3个球面的距离之和；将标签p到3个球面距离之和作为1个目标函数，一共有4个基站建立了4个球面，从而进行组合可以得出4个目标函数；以下为粒子群寻优算法求解靶点时的目标函数，其中i，j，k分别为1，2，3，4中的任意三个组合；
[0035][0036]
当无误差时，标签到各个基站的距离应等于各个基站的测距值，即(x-xi)2+(y-yi)2+(z-zi)
2-d
i2
＝ε，i＝1、2、3、4，ε为标签到各个基站的坐标计算平方与第i号基站测距值平方的偏差；在理想状况下ε为0，但由于存在偏差，ε不为0；所以总的偏差为：
[0037][0038]
其中，ωi为标签到第i号基站坐标计算平方与第i号基站测距值平方的偏差的权重。将该式作为粒子群算法的适应度函数
[0039]
对于权重系数ωi的取值，采用变异系数法确定，记：
[0040]
(x-xi)2+(y-yi)2+(z-zi)
2-d
i2
＝ri，(i＝1,2,3,4)，由于本数据共一个指标，所以r＝[r
1 r
2 r
3 r4]
t
；
[0041]
由于对于偏差来说，要求数据值越小越好，所以采用负向指标，对r进行正向化操作，即
[0042][0043]
由于本数据共一个指标，无需进行标准化，由于本数据共一个指标，无需进行标准化，为该指标的均值，标准差所以变异系数权重系数
[0044]
一种基于uwb的无线充电对准系统的控制方法，对上述的一种基于uwb的无线充电对准系统进行控制，其具体的操作步骤如下：
[0045]
步骤1：启动系统，利用uwb测距定位标签到四个基站的距离；
[0046]
步骤2：根据测距值利用最小二乘法求取近似坐标值，然后根据坐标值反解出标签与各个基站的距离，然后根据两者的差值，计算出总的误差值，根据测距值与总的误差值这五个特征数据，利用ssa优化elm分类算法将数据分为正常值和异常值；
[0047]
步骤3：根据步骤2得到的结果，建立正常数据和异常数据两个模型；首先，根据粒子群算法，通过建立不同的目标函数，求解出共四组近似解，然后结合步骤2中的最小二乘法得到的近似解，组成五组特征数据作为步骤4预测的数据；对于正常数据而言，将最小二乘法预估得到的坐标作为粒子群算法的初始位置，近似解共有五组，为最小二乘近似解加上粒子群四组近似解；对于异常数据，初始位置由充电面板所在位置范围随机产生，近似解共有四组，为粒子群四组近似解；
[0048]
步骤4：根据步骤3得到不同模型的近似解，将其作为岭回归预测的输入，定位标签真实坐标作为输出，对其进行训练；得到最终坐标；
[0049]
步骤5：移动发射线圈到达指定位置，充电模块升起，贴紧汽车底部，进行充电操作。
[0050]
有益效果
[0051]
本发明提出的一种基于uwb的无线充电对准系统及其控制方法,与现有技术相比较，其具有以下有益效果：
[0052]
(1)本发明通过安装在车位中部的可升降的充电面板、与充电面板配合设置的移动装置以及设置在车位的挡板以及车位四周的测距基站的相互配合，通过uwb技术、ssa优化elm分类算法、粒子群算法和最小二乘法实现对定位标签的高精度坐标预测，并通过测试集进行验证，可以实现对车辆接收线圈的高精度定位；并通过位于车子底部，即设置在车位上的移动装置，并结合通过计算得到的总行程s，计算电机的最佳运行时间，对发射线圈进行位置的调整，实现对发射线圈进行精确移位，使得发射线圈与车子底部的接收线圈中耦合机构的对准操作，即使在受到外部信号干扰的情况下也能保持良好的精度。能够有效的实现无线充电的高效率运行，解决对准线圈偏移问题，同时，为驾驶员提供便利。
[0053]
(2)本发明通过ssa优化elm分类算法，可以判断当前测距基站的测距值是否收到干扰，以及对粒子群算法的适应度函数权值采用变异系数法进行优化，提高了粒子的寻优能力。
[0054]
(3)本发明通过算法对车辆底部接收线圈所在位置进行精确定位，解决了线圈定位不准的问题。并且通过优化底部发射线圈运动机构运动，保证发射线圈在移动过程中尽可能的减少行程误差。可以减少驾驶员的操作，给驾驶员带来了便利，另一方面，通过在车位部署基站和定位调整设备，可以减少车辆部署定位装置的成本。
[0055]
(4)本发明通过对运动机构控制时间进行优化，根据行程的不同电机采取不同的运行策略，可解决由于电机启停时间造成的行程误差对移动机构移动产生一定的误差影响；实现对发射线圈的精确移动，确保耦合机构之间精确的对准操作，能够有效的实现无线充电的高效率运行。
附图说明
[0056]
图1是本发明的实施例1中车辆静止状态示意图。
[0057]
图2是本发明的实施例1中车位示意图。
[0058]
图3是本发明的实施例1中充电面板的结构示意图。
[0059]
图4是本发明的实施例1中运动机构速度随时间变化的示意图。
[0060]
图5是本发明的实施例2中坐标的预测流程图。
[0061]
图6是本发明的实施例2中各个算法的误差和精度比较图。
具体实施方式
[0062]
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。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。在不脱离本发明设计构思的前提下，本领域普通人员对本发明的技术方案做出的各种变型和改进，均应落入到本发明的保护范围。
[0063]
实施例1：
[0064]
如图1-3所示，一种基于uwb的无线充电对准系统，线充电对准系统包括车位，设置在车位上的车位挡板；所述车位的中部设置有充电面板，充电面板的下方设置有升降机构，用于控制充电面板上升达到与接收线圈的高效率传输；位于充电面板的内部设置有可沿着x轴轨道与y轴轨道运行的发射线圈，x轴轨道与y轴轨道均为电机控制传动的螺杆组成；在充电面板的上部设置有触碰传感器，用于检测充电面板是否达到车辆底部；位于车位的四周安装有四个uwb测距基站，用于测量与车辆底部接收线圈所在位置的定位标签的距离；四个uwb测距基站、升降机构、触碰传感器以及控制充电面板内部发射线圈运动的电机分别于系统控制处理器连接。
[0065]
x轴轨道与y轴轨道设置在升降机构的下侧，充电面板、以及充电面板内部的发射线圈和升降机构均可通过沿着x轴运动机构与y轴运动机构中的轨道移动；所述的充电面板、以及充电面板内部的发射线圈和升降机构均安装在x轴运动机构上，使得充电面板的相关机构在x轴轨道上沿x轴方向运动；所述的x轴运动机构安装在y轴运动机构上，使得充电面板的相关机构跟随x轴运动机构沿着y轴运动机构的y轴轨道方向进行移动；如此，在x轴运动机构和y轴运动机构中电机的驱动下，充电面内板的发射线圈便可以到达车位区域内的任意位置。
[0066]
如图4所示，电机在启动与停止时，会存在先加速、后匀速，再减速，最后速度降为0的过程，对于行程具有一定要求，为了避免误差，需对电机运行时间进行一定的控制；对于给定的电机和设计的机构来说，其运动机构的加速度a1，a2，v
*
，t
*
，t
**
是已知的；a1为运动机构加速到匀速时的加速度，a2为电机停止运转时，运动机构将其从匀速降为0的加速度；v
*
为匀速时的速度；t
*
为运动机构达到匀速时所需要的时间，t
**
为从匀速降为0所需要的时间。
[0067]
存在临界条件，速度到达v
*
，即图中a点，t
总
＝t
*
+t
**
，也就是当电机启动t
*
时间。
[0068]
当启动时间为t
*
时，运动机构从0加速到匀速后停止，其速度从匀速再次降为0的过程；即运行路径长度为：
[0069][0070]
t
总
＝t
*
+t
**
，
[0071]
得：电机启动时间为t
*
。
[0072]
当启动时间大于t
*
时，运动机构在加速到匀速后，匀速运行一段时间，电机停止运行，速度再次降为0的过程；即：
[0073][0074]
电机启动时间为：
[0075]
其中s为求得坐标值与初始值的差值。
[0076]
当启动时间小于t
*
时，运动机构在还未加速到匀速时便停止运行，其速度在某一个数值开始降为0的过程；假设加速到v1,用了t1时间，然后速度降为0，用了t2时间，则存在下面算式：
[0077]
的差值得到δd1，δd2，δd3，δd4；最后将距离差值和作为1个特征数据，最后计算出的特征数据有5维，其顺序为d1，d2，d3，d4，考虑到elm的初始权值和阈值都是随机产生，利用ssa对初始权值和阈值进行优化，适应度函数设计为训练集的错误率与测试集的错误率的和。
[0093]
步骤3：根据步骤2得到的结果，通过ssa优化elm的分类算法，可以将输入数据分为正常和异常数据，建立正常数据和异常数据两个模型。
[0094]
对于正常数据而言，将最小二乘法预估得到的坐标作为粒子群算法的初始位置，近似解共有五组，为最小二乘近似解加上粒子群四组近似解；对于异常数据，初始位置由充电面板所在位置范围随机产生，近似解共有四组，为粒子群四组近似解。
[0095]
根据粒子群算法，通过建立不同的目标函数，求解出共四组近似解，然后结合步骤2中的最小二乘法得到的近似解，组成五组特征数据作为步骤4预测的数据。
[0096]
通过粒子群算法和最小二乘法预测出五组坐标，对于正常数据而言，将最小二乘法预估得到的坐标作为粒子群算法的初始位置；对于异常数据，初始位置由充电面板所在位置范围随机产生；使用粒子群寻优算法求解标签的近似坐标，其目标函数为标签到3个球面的距离之和；将标签p到3个球面距离之和作为1个目标函数，一共有4个基站建立了4个球面，从而进行组合可以得出4个目标函数；以下为粒子群寻优算法求解靶点时的目标函数，其中i，j，k分别为1，2，3，4中的任意三个组合。
[0097][0098]
当无误差时，标签到各个基站的距离应等于各个基站的测距值，即(x-xi)2+(y-yi)2+(z-zi)
2-d
i2
＝ε，i＝1、2、3、4，ε为标签到各个基站的坐标计算平方与第i号基站测距值平方的偏差；在理想状况下ε为0，但由于存在偏差，ε不为0；所以总的偏差为：
[0099][0100]
其中，ωi为标签到第i号基站坐标计算平方与第i号基站测距值平方的偏差的权重。将该式作为粒子群算法的适应度函数。
[0101]
对于权重系数ωi的取值，采用变异系数法确定，记：
[0102]
(x-xi)2+(y-yi)2+(z-zi)
2-d
i2
＝ri，(i＝1,2,3,4)，由于本数据共一个指标，所以r＝[r
1 r
2 r
3 r4]
t
；
[0103]
由于对于偏差来说，要求数据值越小越好，所以采用负向指标，对r进行正向化操作，即
[0104]
[0105]
由于本数据共一个指标，无需进行标准化，由于本数据共一个指标，无需进行标准化，为该指标的均值，标准差所以变异系数权重系数
[0106]
步骤4：根据步骤3得到不同模型的近似解，将其作为岭回归预测的输入，定位标签真实坐标作为输出，对其进行训练；得到最终坐标。
[0107]
步骤5：移动发射线圈到达指定位置，充电模块升起，贴紧汽车底部，进行充电操作。
[0108]
将上述的近似解作为岭回归算法的特征数据，真实的定位标签坐标作为输出。下面结合具体数据进行验证。
[0109]
在应用场景为5000mm*5000mm*5000mm的应用场景下，通过实际测量得到一批数据，将数据集分为10份，9份作为训练集，1份作为测试集。通过比较本文算法、最小二乘法以及山岭回归，采用平均误差比较各个维度以及不同算法的精度，下表和图6分别为各个算法的误差和精度比较图。
[0110][0111]
通过上表和图6的数据可以分析得到：对于异常数据而言，最小二乘法的表现非常糟糕，不适用于对异常数据的近似解求取；对于z轴而言，由于在实际应用时，系统不需要知道该数值，从而可以大大提高系统对于平面方向的精度。从图6中可以得到在精度误差方面，本文算法相较于最小二乘法以及山岭回归有了大大的提升，尤其对于异常数据而言，效果更加显著。在xy平面上，本文算法相较于最小二乘法以及山岭回归在正常数据方面分别提升24.75％和30.22％，在异常数据方面分别提升94.55％和15.67％。
[0112]
以上仅为本发明的具体实施例，但本发明的保护范围不仅局限于此，任何在本发明揭露的技术范围内的变化、替换和改进，均在本发明的保护范围内。

技术特征：
1.一种基于uwb的无线充电对准系统，线充电对准系统包括车位，设置在车位上的车位挡板；其特征在于：所述车位的中部设置有充电面板，充电面板的下方设置有升降机构，用于控制充电面板上升达到与接收线圈的高效率传输；位于充电面板的内部设置有可沿着x轴与y轴轨道运行的发射线圈，x轴与y轴轨道均为电机控制传动的螺杆组成；在充电面板的上部设置有触碰传感器，用于检测充电面板是否达到车辆底部；位于车位的四周安装有四个uwb测距基站，用于测量与车辆底部接收线圈所在位置的定位标签的距离；四个uwb测距基站、升降机构、触碰传感器以及控制充电面板内部发射线圈运动的电机分别于系统控制处理器连接；当用户将车辆按照要求停入车位后，位于车位周围的四个uwb测距基站启动，通过uwb技术初步测得各个基站与位于车辆底部接收线圈的定位标签之间的距离；首先，通过ssa优化elm分类算法将原始数据分为两个模型，然后通过粒子群算法和最小二乘法预测出五组坐标，将这几组坐标作为特征数据进行岭回归预测得到最终坐标；最后，移动发射线圈到达指定位置，充电模块升起，贴紧汽车底部，进行充电操作。2.根据权利要求1所述的一种基于uwb的无线充电对准系统，其特征在于：所述的x轴与y轴轨道设置在升降机构的下侧，充电面板、以及充电面板内部的发射线圈和升降机构均可通过沿着x轴运动机构与y轴运动机构中的轨道移动；所述的充电面板、以及充电面板内部的发射线圈和升降机构均安装在x轴运动机构上，使得充电面板的相关机构在x轴轨道上沿x轴方向运动；所述的x轴运动机构安装在y轴运动机构上，使得充电面板的相关机构跟随x轴运动机构沿着y轴运动机构的y轴轨道方向进行移动；如此，在x轴运动机构和y轴运动机构中电机的驱动下，充电面内板的发射线圈便可以到达车位区域内的任意位置。3.根据权利要求2所述的一种基于uwb的无线充电对准系统，其特征在于：所述的电机在启动与停止时，会存在先加速、后匀速，再减速，最后速度降为0的过程，对于行程具有一定要求，为了避免误差，需对电机运行时间进行一定的控制；对于给定的电机和设计的机构来说，其运动机构的加速度a1，a2，v
*
，t
*
，t
**
是已知的；a1为运动机构加速到匀速时的加速度，a2为电机停止运转时，运动机构将其从匀速降为0的加速度；v
*
为匀速时的速度；t
*
为运动机构达到匀速时所需要的时间，t
**
为从匀速降为0所需要的时间；存在临界条件，即t
总
＝t
*
+t
**
，也就是当电机启动t
*
时间；当启动时间为t
*
时，运动机构从0加速到匀速后停止，其速度从匀速再次降为0的过程；即运行路径长度为：t
总
＝t
*
+t
**
，得：电机启动时间为t
*
；当启动时间大于t
*
时，运动机构在加速到匀速后，匀速运行一段时间，电机停止运行，速度再次降为0的过程；即：电机启动时间为：其中s为求得坐标值与初始值的差值；
当启动时间小于t
*
时，运动机构在还未加速到匀速时便停止运行，其速度在某一个数值开始降为0的过程；假设加速到v1,用了t1时间，然后速度降为0，用了t2时间，则存在下面算式：联立可得：由已知条件可得：将代入上式，可得：所以：所以，电机的启动时间为：综上，对于总行程s而言，行程不同电机存在着不同的最佳运行时间，即临界行程为：总行程大于s，其最佳运行时间为：总行程等于s，其最佳运行时间为t
*
；总行程小于s，其最佳运行时间为：4.根据权利要求1所述的一种基于uwb的无线充电对准系统，其特征在于：所述的uwb技术是通过uwb测距初步得到d
i
(i＝1，2，3，4)，当测距值无误差时，需满足(x
i-x)2+(y
i-y)2+(z
i-z)2＝d
i2
,其中，(x
i
，y
i
，z
i
)为各个基站的坐标信息，(x，y，z)为定位标签的坐标信息。5.根据权利要求1所述的一种基于uwb的无线充电对准系统，其特征在于：所述的ssa优化elm分类算法是首先对原始数据进行特征拓展，根据标签到4个基站的距离使用最小二乘法求解近似坐标，然后将求得的近似坐标逆运算与四个基站的估计距离得到d1'，d2'，d3'，d4'，然后计算估计距离d1'，d2'，d3'，d4'与基站初始测得的距离d1，d2，d3，d4的差值得到δd1，δd2，δd3，δd4；最后将距离差值和作为1个特征数据，最后计算出的特征数据有5维，其顺序为d1，d2，d3，d4，考虑到elm的初始权值和阈值都是随机产生，利用ssa对初始权值和阈值进行优化，适应度函数设计为训练集的错误率与测试集的错误率的和。6.根据权利要求5所述的一种基于uwb的无线充电对准系统，其特征在于：所述的通过
粒子群算法和最小二乘法预测出五组坐标，对于正常数据而言，将最小二乘法预估得到的坐标作为粒子群算法的初始位置；对于异常数据，初始位置由充电面板所在位置范围随机产生；使用粒子群寻优算法求解标签的近似坐标，其目标函数为标签到3个球面的距离之和；将标签p到3个球面距离之和作为1个目标函数，一共有4个基站建立了4个球面，从而进行组合可以得出4个目标函数；以下为粒子群寻优算法求解靶点时的目标函数，其中i，j，k分别为1，2，3，4中的任意三个组合；当无误差时，标签到各个基站的距离应等于各个基站的测距值，即(x-x
i
)2+(y-y
i
)2+(z-z
i
)
2-d
i2
＝ε，i＝1、2、3、4，ε为标签到各个基站的坐标计算平方与第i号基站测距值平方的偏差；在理想状况下ε为0，但由于存在偏差，ε不为0；所以总的偏差为：其中，ω
i
为标签到第i号基站坐标计算平方与第i号基站测距值平方的偏差的权重。将该式作为粒子群算法的适应度函数对于权重系数ω
i
的取值，采用变异系数法确定，记：(x-x
i
)2+(y-y
i
)2+(z-z
i
)
2-d
i2
＝r
i
，(i＝1,2,3,4)，由于本数据共一个指标，所以r＝[r
1 r
2 r
3 r4]
t
；由于对于偏差来说，要求数据值越小越好，所以采用负向指标，对r进行正向化操作，即由于本数据共一个指标，无需进行标准化，由于本数据共一个指标，无需进行标准化，为该指标的均值，标准差所以变异系数权重系数7.一种基于uwb的无线充电对准系统的控制方法，对权利要求1-6任一项所述的一种基于uwb的无线充电对准系统进行控制，其具体的操作步骤如下：步骤1：启动系统，利用uwb测距定位标签到四个基站的距离；步骤2：根据测距值利用最小二乘法求取近似坐标值，然后根据坐标值反解出标签与各个基站的距离，然后根据两者的差值，计算出总的误差值，根据测距值与总的误差值这五个特征数据，利用ssa优化elm分类算法将数据分为正常值和异常值；步骤3：根据步骤2得到的结果，建立正常数据和异常数据两个模型；首先，根据粒子群算法，通过建立不同的目标函数，求解出共四组近似解，然后结合步骤2中的最小二乘法得到的近似解，组成五组特征数据作为步骤4预测的数据；对于正常数据而言，将最小二乘法
预估得到的坐标作为粒子群算法的初始位置，近似解共有五组，为最小二乘近似解加上粒子群四组近似解；对于异常数据，初始位置由充电面板所在位置范围随机产生，近似解共有四组，为粒子群四组近似解；步骤4：根据步骤3得到不同模型的近似解，将其作为岭回归预测的输入，定位标签真实坐标作为输出，对其进行训练；得到最终坐标；步骤5：移动发射线圈到达指定位置，充电模块升起，贴紧汽车底部，进行充电操作。

技术总结
一种基于UWB的无线充电对准系统，线充电对准系统包括车位，设置在车位上的车位挡板，以及设置在车位中部的充电面板；充电面板的下方设置有升降机构，用于控制充电面板上升达到与接收线圈的高效率传输；位于升降机构的下侧设置有可沿着X轴与Y轴轨道运行的发射线圈，X轴与Y轴轨道均为电机控制传动的螺杆组成；在充电面板的上部设置有触碰传感器，用于检测充电面板是否达到车辆底部；位于车位的四周安装有四个UWB测距基站，用于测量与车辆底部接收线圈所在位置的定位标签的距离；四个UWB测距基站、升降机构、触碰传感器以及控制充电面板内部发射线圈运动的电机分别于系统控制处理器连接。本发明能实现对接收线圈所在位置的定位标签实现高精度定位。位标签实现高精度定位。位标签实现高精度定位。


技术研发人员：桑英军 王方修 范媛媛 张一航 陈泉宇
受保护的技术使用者：淮阴工学院
技术研发日：2023.04.20
技术公布日：2023/6/28