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汽车工程师 2024年第6期 29-34页

作者：赵建航鲁居印一汽-大众汽车有限公司长春130013

为提高电动汽车充电口的人机舒适性,从人机工程的角度出发,综合人体尺寸和人体舒适活动范围、充电桩参数、充电枪参数等对充电口的高度、角度、位置等布置因素进行分析,给出了充电口布置推荐方案,并开展了实际验证与评价,同时针对充电... 详细信息

为提高电动汽车充电口的人机舒适性,从人机工程的角度出发,综合人体尺寸和人体舒适活动范围、充电桩参数、充电枪参数等对充电口的高度、角度、位置等布置因素进行分析,给出了充电口布置推荐方案,并开展了实际验证与评价,同时针对充电操作可视性、操作空间给出了设计建议,为纯电动汽车充电口布置提供参考。

关键词：纯电动汽车充电口人机工程充电桩

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新能源汽车充电枪与充电口匹配研究

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时代汽车 2022年第18期 121-123页

作者：刘国弟张映红奇瑞汽车股份有限公司研发总院安徽省芜湖市241000

本文通过对市场竞品车型展开调研,发现市面某车型出现的充电枪与充电口不满足手持操作空间,通过实车问题图片进行数据还原,并对此典型问题进行数据拟合,发现充电枪与车身零贴。本文基于此问题产生根源进行剖析,根据《人体尺寸规范》[1]... 详细信息

本文通过对市场竞品车型展开调研,发现市面某车型出现的充电枪与充电口不满足手持操作空间,通过实车问题图片进行数据还原,并对此典型问题进行数据拟合,发现充电枪与车身零贴。本文基于此问题产生根源进行剖析,根据《人体尺寸规范》[1],结合人机工程及使用场景提出优化方案,对比前后数据状态,得出优化方案是有效的,并对这一研究结果进行归纳总结,以期规避在设计中可能出现的问题。根据相关标准设计需求判断区域布置是否合理,主要考虑充电操作过程的人机,对操作过程中的影响进行校核[2]。因此产品设计应满足人机关键尺寸,包含人体立姿构造尺寸、手部构造尺寸[3][4]的要求。

关键词：充电枪充电口干涉优化

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基于深度学习的电动汽车充电口分类识别及去模糊算法研究

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作者：赵凌宇哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着电动汽车规模的不断扩大和机器视觉的盛行发展,利用机器人对电动汽车自动充电的技术发展迅猛。针对停车位置的不确定性、天气多变、光照强度不同、背景不同、充电口在相机视角位姿多变、充电口图像模糊、充电口不能完整呈现在图像... 详细信息

随着电动汽车规模的不断扩大和机器视觉的盛行发展,利用机器人对电动汽车自动充电的技术发展迅猛。针对停车位置的不确定性、天气多变、光照强度不同、背景不同、充电口在相机视角位姿多变、充电口图像模糊、充电口不能完整呈现在图像中等问题,研究出一套电动汽车充电口图像分类算法、电动汽车充电口图像识别算法、电动汽车充电口图像去模糊算法及充电口粗定位算法。基于深度学习的卷积神经网络,提出了电动汽车充电口图像分类算法。建立了不同环境状态下的电动汽车充电口图像数据集,在不同卷积神经网络模型上进行训练,比较各模型在测试集上的准确性,选用了最佳模型Inception-v3。基于Inception-v3模型进行训练,得到分类模型。基于深度学习的卷积神经网络,提出了电动汽车充电口目标识别算法。基于yolov5算法,分别建立了不同环境状态下的完整电动汽车充电口图像数据集和残缺电动汽车充电口图像数据集,得到对应的完整充电口识别模型和残缺充电口识别模型。基于深度学习的生成对抗网络,提出了电动汽车充电口图像去模糊算法。通过分析生成对抗网络的工作原理,建立了电动汽车充电口模糊图像数据集和清晰图像数据集,按照电动汽车充电口区域与相机的距离将数据集分为六组,分别进行网络模型训练,得到六个与之对应的去模糊模型。基于PNP算法与霍夫直线检测算法,提出了电动汽车充电口粗定位算法,能够初步得到相机相对于电动汽车充电口的位姿信息,并结合机器人的控制系统,控制机器人抵达精定位位置。搭建了电动汽车充电口自动充电插接系统实验平台,分别进行了分类实验、识别实验、去模糊实验、粗定位精度实验和插接实验。其中分类实验验证了分类算法的准确率达到98.9%;识别实验验证了总体识别成功率达到98.8%;去模糊实验验证了去模糊算法能够大大提升充电口粗定位的成功率和定位精准度;粗定位实验验证了粗定位的精度可以满足精定位的要求;最后结合精定位进行插接实验,验证了整套算法的可行性及可靠性。

关键词：电动汽车充电口图像分类图像识别图像去模糊

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基于超声波的电动汽车充电口定位技术

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作者：马立焱哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着对电动汽车的需求日益增加,人们对电动汽车及其配套设施提出了智能化的要求。利用机器人充电是目前电动汽车智能充电的一种重要解决方案,该方案最重要最基本的要求是能实现充电口的定位。目前的充电口定位的方法存在环境适应性差、... 详细信息

随着对电动汽车的需求日益增加,人们对电动汽车及其配套设施提出了智能化的要求。利用机器人充电是目前电动汽车智能充电的一种重要解决方案,该方案最重要最基本的要求是能实现充电口的定位。目前的充电口定位的方法存在环境适应性差、成本较高的缺点,研究一种环境适应性好、定位精度高、成本低的定位方法对推动电动汽车的智能化具有重大意义。超声波定位作为一种非接触式的定位方式,具有纵向分辨率高、环境适应性好、方向性好等优势,能够实现较高精度的定位并且成本较低,在医疗、无损检测、机器人导航、无人驾驶、仓储等领域应用广泛。本文针对充电口三维位置坐标的确定,提出了基于TDOA的改进三边测定的算法,并对算法进行了仿真验证。同时,分析建立了姿态确定中涉及的5个坐标系,并提出了一种基于单位方向矢量求解齐次变换矩阵的算法,对算法进行了仿真,证明了该算法的可行性。本文提出了“一发三收”的充电口定位总体方案,并对超声波发射和接收探头的安装位置进行了确定,超声波发射探头安装在机械臂末端的顶部,超声波接收探头安装在充电口的指定位置,呈三角形排列。依据定位的总体方案,首先对重要的硬件进行了选型,然后对硬件电路进行了设计,包含超声波发射电路、超声波接收电路、温度测定电路、电源电路等,给出了电路原理图并进行了仿真验证;最后编写了定位相关程序,包括无线通信程序、A/D转换程序、RS485串口通信程序,给出了程序的流程图。对本文设计的超声波充电口定位方法进行了相关实验验证,着重对重要的单一性能指标和充电口定位进行了实验验证,结果表明:该方法的定位检测盲区不大于50mm,作用空间可达1000mm×1000mm×500mm,并且充电口的定位精度可达5mm,充电口的角度精度<±0.1rad。证明了该方法的可行性。

关键词：电动汽车超声波充电口定位方法

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电动汽车充电口识别及曝光算法研究

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作者：纪柱哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

这些年,全球电动汽车保有量增长得可谓十分迅速,如何高效安全地充电一直是电动汽车领域里备受关注的问题,目前人工充电存在劳动强度大、工作环境恶劣、存在安全隐患、所需操作人员的数量多且工人越来越难招等劣势,这些劣势成为制约电动... 详细信息

这些年,全球电动汽车保有量增长得可谓十分迅速,如何高效安全地充电一直是电动汽车领域里备受关注的问题,目前人工充电存在劳动强度大、工作环境恶劣、存在安全隐患、所需操作人员的数量多且工人越来越难招等劣势,这些劣势成为制约电动汽车和公交系统高效、稳定、安全和良性运营的瓶颈。相对于人工操作,机器人自动充电可以很好地解决人工操作存在的几个问题,另外随着自动驾驶和低速自动泊车的普及,使用机器人进行自动充电将成为必然趋势。针对充电口结构简单特征少且需要对多姿态充电口进行识别的难点,对充电口识别算法进行了研究,同时为了提高识别算法对不同光照条件的鲁棒性,还对充电口视觉识别曝光算法进行了研究。分析充电口可提供的识别特征,提出了一种将Hu不变矩形状特征和LBP纹理特征联合起来对充电口进行识别的充电口识别算法。首先设计了图像预处理算法,实现了对可能包含有充电口的候选区域的获取;然后设计了基于Hu不变矩形状特征的充电口识别算法,实现了对候选区域初步筛选;最后设计了基于LBP纹理特征的充电口识别算法,实现了对候选区域进一步筛选,从而完成对充电口的识别。分析充电口结构组成,提出了基于拉普拉斯金字塔图像融合的充电口视觉识别曝光算法。首先设计了基于图像灰度直方图的曝光算法,使得图像中充电口触头部分清晰;然后设计了基于图像灰度的曝光算法,使得图像中充电口外轮廓部分清晰;还设计了图像配准算法,实现了待融合图像的配准;进而研究了基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法,实现了对配准之后两张曝光图像的融合,使得最终获取的图像可以完整地呈现充电口的细节特征。使用C++编程实现了对识别算法和曝光算法的软件编写,然后通过实验检验了识别算法和曝光算法的性能,首先检验了识别算法对不同姿态充电口的识别效果和识别算法的识别准确率,然后选择评价标准评价了曝光算法在不同场景下获取图像的质量。实验结果表明在要求的角度和距离范围内,各种姿态的充电口均可以被识别到,且具有很高的识别准确率,融合图像能够兼具融合前两张图像的优势,且图像信息熵分别提高了3.91%和76.40%,能够完整地呈现充电口的细节特征,对提高识别算法的可靠性和鲁棒性均具有重要意义。

关键词：电动汽车充电口模式识别曝光算法

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