CN114448114A - 基于移动机器人的智能无线供电*** - Google Patents

Abstract

基于移动机器人的智能无线供电***，包括移动机器人和受电设备；受电设备实时进行储能自检，当检测到实际能量低于工作所需能量时，向外发送充电请求广播；移动机器人实时接收受电设备发送的充电请求广播，确定受电设备的空间定位信息，根据周边环境信息和自身定位信息，规划路径，沿所述规划路径移动至受电设备处，为受电设备进行供电。本发明可针对多种不同的场景，进行移动式导航与规划，实现待充电设备智能主动定位与寻找，寻找后对待充电设备进行无线供电，构建待充电设备管理地图，进行定期充电管理，亦可作为移动的能源站，对待充电设备进行跟随式应急供电，消除有线充电线模式的强依赖，无需人工插拔充电接头，实现移动式智能供电，提高工作效率。

Description

基于移动机器人的智能无线供电***

技术领域

本发明涉及智能移动机器人领域，具体地说是一种基于移动机器人的智能无线供电***。

背景技术

当前智能设备在家庭、公共场所、水陆空等监控区域进行大量的部署，这些智能设备方便管理与监测，有效的促进了部分领域发展，提高了生产力。当前这些智能设备都是基于电源进行工作，但是不是所有的场景都可以随时方便的布置有线电源进行供电，或者布置有线供电的方式成本很高。当前可以考虑采用一定折衷方式解决，比如适当增大电源容量、定期人工更换、铺设有线电源、搭建光伏供电设备或者化学能源等设备进行供电，这些方式可以一定程度上解决供电问题，但是成本较高，且难以大规模铺开，尤其是某些特殊的环境，部分器件工作满一定期限后进行失效处理。

当前无线充电技术正在逐步兴起，无线充电可以在一定程度上摆脱了有线充电的限制，但是由于无线充电不能远距离充电，且大部分电源都在固定区域，该技术在一定程度上优化了充电接口的问题，但是还不能解决大规模区域内智能设备的快速充电的问题。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供基于移动机器人的智能无线供电***。

本发明的技术解决方案是：

基于移动机器人的智能无线供电***，包括移动机器人和受电设备；

受电设备：实时进行储能自检，当检测到实际能量低于工作所需能量时，向外发送充电请求广播；

移动机器人：实时接收受电设备发送的充电请求广播，确定受电设备的空间定位信息，根据周边环境信息和自身定位信息，规划路径，沿所述规划路径移动至受电设备处，为受电设备进行供电。

还包括云端控制中心，用户能够通过云端控制中心向移动机器人下发为某个或某几个受电设备供电的指令；移动机器人确定受电设备的空间定位信息，根据周边环境信息和自身定位信息，规划路径，沿所述规划路径移动至受电设备处，为受电设备进行供电；

移动机器人的本地数据能够上传到云端控制中心，也能够从云端控制中心更新下载最新的模型算法到本地。

受电设备包括受电设备本地控制中心、受电设备通信***、受电设备储能***和受电设备安全***；

受电设备本地控制中心：接收到受电设备储能***发送的电量足够指令后，正常开启全部功能；接收到电量过低指令后，控制受电设备进入省电模式，即部分功能进行低功耗运行或者关闭，同时通过受电设备通信***向外发出请求充电信息；接收到电量极低指令后，仅保留受电设备储能***与充电接口，其他***休眠；

受电设备储能***：分析自身的用电情况，监测现有电池电量，预测剩余电量可使用状态与时间长度，如果电量足够，则向受电设备本地控制中心发送电量足够指令；如果电量低于预警值，则向受电设备本地控制中心发送电量过低指令；若电量只能支持机器人休眠待机24小时，则向受电设备本地控制中心发送电量极低指令；

受电设备通信***：向外发送交流信息，所述交流信息包含受电设备类型、设备电量状态；在受电设备本地控制中心控制下，向外发出请求充电信息；

受电设备安全***：在移动机器人对本机供电之前，先对其进行安全认证，满足安全认证的移动机器人才能对本机进行充电，且对充电接头的电流情况、电压情况、充电接口进行认证，只有满足规格的信号才允许充电；在充电过程中，随时监测安全状态，当安全状态发生改变时，随时停止充电。

每个移动机器人包括移动机器人本地控制中心、移动机器人通信***、移动机器人储能***、移动机器人充电请求监测***、移动机器人定位***、移动机器人能源管理***、智能驾驶***和移动机器人安全***；

移动机器人本地控制中心：负责移动机器人的各项功能运作，能够与云端控制中心交流，根据受电设备所需电量、移动机器人运动到达充电目的地所需要电量以及移动机器人储能***反馈的自身电量，判断移动机器人是否需要充电，若需要，则向移动机器人储能***发送充电指令；当接收到智能驾驶***反馈的到位指令后，向移动机器人储能***发送放电指令；

移动机器人储能***：携带多组电能存储器，进行大容量电能存储，并将自身电量实时发送给移动机器人本地控制中心；接收到移动机器人本地控制中心发送的充电指令后，借助充电站为自身充电；接收到移动机器人本地控制中心发送的放电指令后，为受电设备供电；

移动机器人通信***：捕获受电设备发送的交流信息，并反馈确认信号，实现与受电设备的设备认证，所述交流信息包含受电设备类型、设备电量状态；接收经过设备认证的受电设备发送的受电设备定位信息，发送给智能驾驶***；

移动机器人充电请求监测***：通过通信***实时获取受电设备发送的请求充电信息，发送给智能驾驶***和能源管理***；

移动机器人定位***：计算移动机器人自身位置信息，发送给智能驾驶***；

移动机器人能源管理***：平时统计移动机器人的电量消耗情况，给出电量消耗模型；当接到移动机器人充电请求监测***的请求充电信息时，估计受电设备所需电量、移动机器人运动到达充电目的地所需要电量，发送给移动机器人本地控制中心；

智能驾驶***：根据周边环境信息、自身定位信息和受电设备定位信息，规划路径，沿所述规划路径移动至受电设备处，并在运动到位后向移动机器人本地控制中心发送到位指令；

移动机器人安全***：对移动机器人和受电设备之间的充电协议进行安全认证，对经过安全认证的受电设备的空口信息进行加密与解密，允许云端控制中心向本机添加注册特定受电设备。

移动机器人工作流程如下：

步骤一、进行启动自检，并分析移动机器人储能***状态，将自检结果和移动机器人储能***状态反馈给云端控制中心；

步骤二、结合环境感知模块感知的周围环境信息，判断是进入新环境工作还是继续在原环境中工作，若是进入新环境工作，进行第一次工作初始化配置；若是继续在原环境中工作，进行非第一次工作初始化配置；

第一次工作初始化配置：从云端控制中心下载本机配置信息，所述本机配置信息包括但不限于移动机器人的工作模式、环境信息和地图、受电设备列表、通信模式与协议、区域内协同移动机器人工作模式和通信模式、以及智能驾驶***各个模块的算法模型；

非第一次工作初始化配置：与云端控制中心进行信息同步，同时从存储设备中读取存档的各项信息，实现对前一次工作信息的读取，恢复工作状态；

步骤三、寻找并标记充电站，将充电站位置信息记录在本地地图中；

步骤四、根据实际环境布置的受电设备，选择供电模式，为受电设备进行供电。

所述供电模式包括巡航模式、地图模式和无地图模式；

巡航模式适用于批量对环境中的受电设备进行供电；

地图模式适用于对特定明确区域或者通过巡航后完成地图绘制的区域中的受电设备进行供电；

无地图模式适用于对新的未知区域中的受电设备进行供电，所述新的未知区域是指该区域第一次部署移动机器人，同时又无精确的已有地图的区域。

本发明与现有技术相比有益效果为：

现有的技术通过铺设电线和建设固定充电座可以一定程度上解决供电问题，但是成本较高，还需要进行人工插拔充电设备，且针对某些场景难以大规模铺开，如临时应急场所、大型无充电座停车场、工厂矿作业区等。

本发明基于移动机器人形态，进行机器人的器件与算法升级，布置无线充放电***和电源管理***，可针对多种不同的场景，进行移动式导航与规划，实现待充电设备智能主动定位与寻找，寻找后对待充电设备进行无线供电，构建待充电设备管理地图，进行定期充电管理，亦可作为移动的能源站，对待充电设备进行跟随式应急供电，消除有线充电线模式的强依赖，无需人工插拔充电接头，实现移动式智能供电，提高工作效率。

附图说明

图1为本发明移动机器人***框架；

图2为受电设备端***框架；

图3为移动机器人工作流程图；

图4为受电设备工作流程图；

图5为通信帧与标志符；

图6为多跳中继示意图；

图7为多机器人协助模式；

图8为定位算法示意图；

图9为受电设备充电接口；

图10为机器人充放电接口；

图11为无线充放电接口示意图；

图12为精准对接方式示意图；

图13为地图标记示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实例对本发明作详细说明。

本发明在于提供一种全新的基于移动机器人形态的智能无线供电***，该***基于移动机器人形态，进行机器人的器件与算法升级，布置无线充放电***和电源管理***，可针对多种不同的场景，进行移动式导航与规划，实现待充电设备智能主动定位与寻找，寻找后对待充电设备进行无线供电，构建待充电设备管理地图，进行定期充电管理，亦可作为移动的能源站，对待充电设备进行跟随式应急供电，消除有线充电线模式的强依赖，实现移动式智能供电，提高工作效率。

本发明基于移动机器人来实现移动运动，内置供电需求定位监测、自动寻的导航、待充电设备地图管理、电源管理等功能，带有无线充放电接口，可智能的对区域内的智能设备提供移动式供电服务，支持智能设备进行大规模批量部署，无需通过大量施工进行有线充电***布置，实现快速部署。

本发明的***包括移动机器人端和受电设备端两个***。移动机器人端包括本地控制中心、通信设备与通信***、储能***、智能交互***与交互设备、充电请求监测***、定位***、能源管理***、智能驾驶***、安全***、设备管理***、充放电接口、机械设备以及云端控制中心等。受电设备端则包括本地控制中心、通信设备与通信***、储能***、定位交互设备、能源管理***、安全***、设备管理***、充电接口等。相关各模块功能介绍如下。

移动机器人本地控制中心：负责移动机器人的各项功能运作。本地控制中心具备与云端控制中心交流能力，可通过无线通信、有线连接等方式与云端控制中心连接交流。实际工作中不是必须连接云端。移动机器人端具备自主决策思考能力，云端与移动机器人端可根据需要进行通信交流，本地数据可根据需要上传到云端控制中心进行匿名数据交流分析定位监测、智能驾驶等模型，也可以从云端控制中心更新下载最新的模型到本地，完善移动机器人端本地相关***的模型数据库。本地智能机器人设备在调测通过后可独立工作，无需专业人员随同，可在室内、室外、特定工作环境开展工作。

受电设备端也有本地控制中心，用于本地设备的各项正常工作内容控制以及充电相关的各项内容控制。

移动机器人储能***：移动机器人端本身含有特殊的电能储存器，可以突破现有各个设备不能携带大容量、大体积的储能设备限制，可以携带专门的多组电能存储器，包括不限于高容量的铅蓄电池、锂电池等类型，从而进行大容量电能存储。该电能储存器可根据本地控制中心的需要进行快速充电与放电。

受电设备端也有储能***，不过相对容量较小，且形状、体积等受限。

通信设备与通信***：移动机器人端和受电设备端均具有通信设备与通信***，通信设备可以是WI F I、蓝牙、UWB等。在指定的频段内，受电设备端通信设备可以通过通信***对外发送特定格式的交流信息，可包含设备类型、设备电量状态、请求充电等信息，移动机器人端则通过通信***捕获该信息，并发送反馈确认信号与智能受电端进行确认与认证。在获得认证注册后，智能受电端则发送特定频段的特定编码信息(自身定位信息)，引导智能机器人运动到待充电设备位置。智能机器人根据收到的充电授权认证后，先完成储能***检测，如果电能不足，则智能机器人端本地控制中心启动智能驾驶***运动到充电座上进行充电，充电满足要求后再出发，如果储能满足要求，则立即出发。定位***根据其定位信息，运算空间定位算法，计算待充电设备的空间位置，通过智能驾驶***引导运动，在运动过程中动态监测与修正轨迹，直至运动到待充电设备处。受电设备端则根据其特定的通信模块、通信编码，向外发送交流信息，引导智能移动机器人前来供电。也可以不主动往外发送信息，由移动机器人进行充电信号广播，受电设备端被动收到移动机器人巡航过程中发出的供电信息后，主动打开充电口，并与移动机器人进行ACK确认，确认后进行供电。

移动机器人端充电请求监测***：移动机器人的该***根据通信设备、监测定位设备、交互设备等收集到的信号进行分析，分析当前环境中是否有需要充电的设备。受电设备端则根据需要主动发送待充电信息进行广播，或者被动等待移动机器人的巡航过程中的充电信息广播推送。设备充电的信号可以有多处来源：

a)通过云端控制中心，管理员通过APP界面指定给某设备进行充电。该方式需要根据具体的充电指令分析具体的模式，可以是云端控制中心直接下发地图，然后指导移动机器人充电，此时参考c)模式进行充电；若是云端控制中心指导受电设备主动发送充电信息，机器人移动至待充电点开展充电，可参考b)模式进行充电；若是云端控制中心批量发送注册信号给受电设备与机器人，机器人可以按照巡航模式对监测区域内的受电设备充电，可参考d)模式进行充电。若还有其他模式，则机器人采取自由模式进行运动，监测受电设备，收到信号后再按照b)模式开展充电支持，超过一定时间或者运动距离后监测不到受电设备，则反馈给云端，停止支持供电。

b)智能受电端某新设备通过通信设备或者定位交互设备对外发送待充电请求，请求充电。在此情形下，新设备先对外发送特定格式的充电请求信息，移动机器人接收到信号后进行解析，分析待充电设备的状态，包括设备类型、电量状态、待充电量、充电方式等，调用智能监测与定位***估计新设备的空间位置，调用智能驾驶***估计轨迹、运行时间等，调用能源管理***分析运行需要电量、储能***需要具备的能量等，调用储能***进行能源准备，如果能源不够，则回到充电座进行充电。能源准备完成后，则调用充电请求监测与定位***、智能驾驶***运动前往待充电设备处开展充电服务，在运行过程中，调用定位算法，不断动态定位刷新待充电设备的精确位置，并对环境开展地图构建，将该新设备标记到充电地图中。

c)经过主动管理后，已经在充电地图中的某设备发出信息，请求充电。移动机器人收到该充电请求后，通过通信***与待充电设备进行二次确认，确认后调用智能驾驶***估计轨迹、运行时间等，调用能源管理***分析运行需要电量、储能***需要具备的能量等，调用储能***进行能源准备，如果能源不够，则回到充电座进行充电。能源准备完成后，则调用智能驾驶***运动前往待充电设备处开展充电服务，在运行过程中，会间歇调用定位算法再次确认待充电设备的精确位置，与地图位置进行二次确认，如果满足N次确认一致后，将关闭信号定位算法，采用地图导航，如果不满足确认一致次数，则启动信号定位算法，修正环境和标记地图。

d)移动机器人巡航过程中对所监测范围内的受电设备进行充电。此模式下，机器人按照既定的巡航路径运行，在运行过程中对周边环境进行信号监测，如果收到待充电信号，且在巡航范围内，则通过定位算法运行至待充电设备处开展充电，然后将设备标记至充电地图，直至巡航结束。

e)移动机器人自由运行对所监测范围内的受电设备进行充电。此模式下，机器人开展一定范围内的自由巡航，对运行过程中对周边环境进行信号监测，如果收到待充电信号，则通过定位算法运行至待充电设备处开展充电，然后将设备标记至充电地图，然后继续自由运行，直至电量低于一定阈值或者满足运行距离或者运行时间后则返航。

在此过程中，充电请求监测***则按照特定的监测信号模型，对空间信号进行接受与解析，如果满足充电信号特定格式，则开展充电后续流程分析。定位***基于信号的空间定位算法，需要对监测到的信号进行分析，可基于信号到达时间、信号到达角度等进行定位分析，需要特殊的定位算法才能实现定位。

移动机器人智能驾驶***：根据收到的目的地信号，涉及传感设备管理、感知建图、决策与控制三方面。

a)传感设备管理包括不限于GPS、惯性传感器IMU、Lidar、摄像头、声纳、WIFI、蓝牙等设备。移动机器人通过这些设备实现对环境进行感知，获取图像、深度、空间定位等信息，根据不同的场景需求，可以选择若干感知设备组合，比如室内场景使用可以不用GPS。对于待充电设备，其内可放置无线信号发射装置，该装置可对外发射信号，辅助移动机器人开展空间定位，也可不放置无线信号装置，被动接受途经的充电机器人充电广播，认证通过后被动充电。

b)感知建图包括根据传感设备接收到的信息，开展待充电设备的空间位置定位、移动机器人自身空间位置感知、环境地图构建、环境障碍物检测与识别等工作。涉及对待充电设备的发射信号解析和基于信号的空间定位。移动机器人可采用特殊的SLAM算法模式，对自身行进位置进行定位，同时对环境进行地图构建，分析环境形态等语义信息，将障碍物、地面形态等3D空间信息标记在地图中，也可对历史存储地图进行及时更新，从而实现对信号接收、环境感知。

c)决策与控制则根据移动机器人对环境的感知，开展具体的行进路径规划、障碍物避障、机器人行为预测等工作，控制机器人行进，可以是轮式、履带式、喷气式、旋转翼等形式行进。路径规划结合感知的地图信息、待充电设备空间位置、障碍物分布情况，实时动态规划路径。障碍物避障需要考虑障碍物的形状、空间分布情况，选择绕行、从中穿越等不同模式。机器人行为预测则根据空间形状、环境移动物体、行进速度与方位等信息，判定会不会发生碰撞、跌落等行为，及时修正行进模式。

能源管理***：该***负责对电源量进行管理，在移动机器人和待充电设备端均具备，两种的功能略有区别。

a)受电设备端能源管理***主要分析设备的用电概况，监测现有电池电量，预测剩余电量可使用状态与时间长度，及时反馈给本地控制中心，及时发出待充电信息，寻求移动机器人供电。根据不同的电量，采用不同等级的信息反馈，以便控制中心采取不同应对策略。如果电量足够，则反馈给控制中心，正常开启全部功能。如果电量低于预警值，则反馈给本地控制中心，对外发送待充电信息，如果低于警告电量尚未得到及时充电，则进入省电模式，部分功能进行低功耗运行或者关闭，同时反馈给本地控制中心，及时发出紧急充电信息，以便更快召集到移动机器人供电。若进入电量极低模式(只能支持机器人休眠待机24小时)，则仅保留电源管理与充电***，其他***休眠，以保证能够在移动机器人到来时可及时充电。如果电量耗尽尚未得到充电，则全***休眠，同时配合安全***，设置最低可受电电量，允许外部任意供电电源充电，直至有移动机器人靠近进行供电。在***受电后，第一时间启动后，打开安全***进行认证，认证后方可正常受电直至充满，否则继续按照上文策略继续对外发送待充电信号。

b)移动机器人端的能源管理***管理本地储能***的电量和本机电量。本机电量主要用于本机***的消耗，该电量可以直接从本地储能中心获取。电源管理***平时统计移动机器人的电量消耗情况，给出电量消耗模型。当接到充电命令时，电源管理***根据驾驶***反馈的信息，估计待充电设备所需电量、运动到达充电目的地所需要电量、储能***电量，决策电源***工作策略：如果充电距离过远(移动机器人与发出请求充电信息的受电设备之间距离大于机器人本身充电储量供应机器人往返路径需要的电量)，则不执行充电命令；如果电量低于预警值，则优先去充电站给本地储能***充电，充满后再出发；如果电量满足估计阈值，则由驾驶***驾驶前往充电地点。在运动前往充电地点过程中，电源管理***监测本地***电量，如果因为某些特殊原因，移动机器人被困，不能及时抵达充电地点且电量过低，则需要反馈给本地控制中心，移动机器人及时返航充电，充电后重新规划路径前往。在抵达充电点后，与待充电设备通信后估算要充电电量，结合机器人返航需要的电量预留、储能***电量余量，计算出给待充电设备合适的充电电量。如果是巡航式机器人，则在巡航过程中对沿途设备不断充电，当电量低于预警电量后，则执行返航。

安全***：该***负责对整个***的安全进行管理，在移动机器人和受电设备端均具备，两种的功能略有区别。

a)受电设备端的安全***主要监控本机的安全，负责本机正常的各项工作安全，同时管理充电侧的安全，对与外界充电信号进行加密管理，对收到的充电交流信息进行安全解析。对于供电设备对本机供电之前，先进行安全认证，满足安全认证的设备才能对本机进行充电，且对充电接头的电流情况、电压情况、充电接口等进行认证，只有满足规格的信号才允许充电。在充电过程中，随时监测安全状态，当安全状态发生改变时，随时停止充电。不允许本机向外部设备供电，仅允许被认证的设备进行供电。允许云端控制中心将本设备向特定移动机器人设备进行安全注册。设置电量殆尽后非认证设备允许最低充电电量用于唤醒设备。

b)移动机器人端的安全***负责管理移动机器人***的安全，包括管理移动机器人自身的各项安全，还包括对待充电设备的安全认证，进对安全认证后的设备进行供电，对充电请求的空口信息进行安全加密与解密。允许云端控制中心向本机添加注册特定设备。

移动机器人端智能交互***：移动机器人可以根据需要增加更加智能化的交互***，包括不限于语音交互、手势交互、视频交互、手柄操控、按钮操作、触摸屏界面交流等，通过以上形式收集各种交互信息，开展相应的交互，指导、监控、观测移动机器人的运作状态，或者帮助其进行脱困处理等，满足更多场景应用。可以与最新的MR设备进行连接，让操作者进行身临其境的操作与感受。

设备管理***：移动机器人端和智能受电端都具备，该***用于管理各种设备，包括不限于通信设备、交互设备、监测定位设备、充放电设备、机械设备等，用于满足移动机器人的机械运动、通信需求、交互需求、环境检测与监控、充电需求等。

云端控制中心：该控制中心可分别与智能受电端待充电设备、移动机器人进行交流与联系，可用于各种本地模型的更新、特定信息收集等，也可以用于注册、注销相应的充电、放电认证等，及时隔离无效设备，监测各设备的健康状态，用于更好的分布式管理。对各个设备进行登记注册、开展管理、删除无效设备等。

硬件***：硬件***包括机器人设备、各种广泛分布的待充电设备、各种检测监测传感器、交互设备、处理器、通信设备、存储设备、驱动设备等。机器人设备包括移动机器人的硬件实体，可以包括壳体、底盘、电池组、驱动电机、转向装置、机械臂、伸缩臂等，可以按照特定的程序驱动进行运动。各种待充电设备广泛分布在不同地点，执行各自不同的工作内容。交互设备提供良好的交互信息输入与输出。处理器用于运行各项模型算法，计算推理与决策信息，驱动各个硬件设备等。通信设备根据需要与控制中心、其他设备进行交流。存储设备存储本地的各项数据记录、模型、程序等。驱动设备用于驱动各项设备运行。

本发明智能无线供电***的空口协议用于将多设备协同工作，阻挡非本***的设备请求，提高安全性和工作效率，空口协议包括以下内容：

主控制中心：默认部署该***时，存在主控控制中心，该控制中心可以是上一级主控中心的下级。该主控中心负责管理本区域内所有的移动充电机器人和受电的智能设备，其所管辖的区域可大可小，可以是一个大型停车场，需要复杂的管理软件***，也可以是一个家庭的智能家居***，可以是一个简单的APP即可管理。

设备标识认证：本发明所涉及的设备包括移动充电机器人和受电的智能设备，不同的机器人和受电设备之间通过设备标识协议进行初始认证。纳入本***体系的产品可以具有初始出厂标识符，该标识符之间的充电机器人与受电智能设备可以开始初始通信。如果不在本***所在体系的设备标识符默认不能进行通信，如果可以实现通信的，则需要向主控制中心申请认证，认证后将该设备标识符写入到特定区域内的移动充电机器人的信任名单，方可进行通信，实现有效的设备管理。设备标识内容可以包括安全标识码、设备类别、电源规格(充电电流和电压大小等)、接口规格(采用哪种接口线圈充电等)等信息。所有纳入到本工作区域内的设备默认都需向主控制中心进行报备且得到认证授权后方可激活使用。本***也可以在低安全级别下使用，即所有设备都开启被动充电模式，接受所有移动机器人的充电，多用于特定场景的巡航模式使用。

通信认证：本发明所涉及的设备包括移动充电机器人和受电的智能设备，不同的移动机器人和受电设备之间通过通信***进行连接。高安全级别模式下，所有通过设备标识符认证的设备可以通过主控制中心进行通信，通信按照特定的通信协议进行通信，只有满足通信协议内容、信任列表的通信才会持续，有助于减少无效通信。通信内容包括与中控制中心的通信，也包括与移动机器人之间的定位通信。通信内容包可包含安全标志码、信任码、通信模式、通信波段等内容。低安全界别模式下，仅需进行设备标志协议交流即可进行，此模式多用于开启被动充电，接受所有移动机器人的充电，多用于特定场景的巡航模式使用。该协议可随着智能设备和移动机器人的***升级而升级。为了安全需求，可以根据通信安全的需求，对该通信帧进行二次加密，然后再发送。

充电认证：本发明所涉及的设备包括移动充电机器人和受电的智能设备之间需要通过充电协议认证才可开展充电。充电协议可以包括设备类型、充电电流电压大小、无线充电模式等信息、特定安全码等内容。只有满足要求的认证充电才能进行。

多跳通信协议：部分无线传感器布置在一个广泛的区域内，难以直接网络覆盖，或者为了节省电源，不能长期对外通信，本发明采用省电中继模式，将本设备的需求通过多个智能受电设备中继式往外传递，直至传递给移动充电机器人。在多跳中继过程中，各个中继智能设备可以将自身的若干关键信息组合到信号包中进行传递，可以包括设备类型、中继跳数、各个设备空间位置信息、电量相关信息、充电相关信息等传递出来。移动机器人在收到信号后进行解析，可根据需要对沿途智能设备进行批量充电。

本发明智能无线供电***构成：包括移动机器人和受电设备，分别如图1和图2所示，软件工作流程分别如图3和图4所示。

硬件***：针对移动机器人端和受电设备端，会涉及到不同的硬件设备。本发明涉及到的硬件设备分别介绍如下。移动机器人端的硬件***包括机器人本体(如机器人壳体、底盘、电池组、驱动电机、转向装置、机械臂、伸缩臂、接触传感器、IMU等)、储能硬件(如高容量的铅蓄电池、锂电池等)、通信设备硬件(如WIFI、蓝牙、UWB等)、定位辅助设备(如GPS、声纳)、交互设备(如摄像头、雷达等)、充放电接口设备等，这些设备组成了移动机器人的硬件结构，实际使用中可以根据工作环境和工作模式进行更多的增删。智能受电端的硬件***包括本设备原功能硬件设备、通信设备硬件(如WI F I、蓝牙、UWB、有线网络等)、定位辅助设备(如GPS、声纳)、储能硬件(如高容量的铅蓄电池、锂电池等)、充电接口设备等。

软件***：包括运行在云端与移动机器人端、智能设备端的各个控制软件、控制算法、各个智能模型数据库。云端控制中心由专业机构管理，其负责管理区域内的各个移动机器人、智能设备等状态，也可构建各个智能化模型，包括不限于移动定位算法、智能驾驶模型、认证协议、电源管理模型、智能交互模型、安全策略模型、多机协同模型等。这些数据模型构建完备后通过授权下载到移动机器人端和智能设备端设备中。移动机器人端和智能设备端对各个模型进行解析，通过本地的软件控制算法控制、驱动本地相应的硬件进行数据检测与采集、硬件驱动执行具体功能。智能设备端可根据需要连接到云端控制中心，部分简单的设备可以在本机端直接进行控制，完成简单的通信交流、安全认证、定位辅助、电源管理即可，直接与移动机器人连接，无需云端控制中心。部分智能设备还具有多跳通信管理***，负责将远距离的低功耗设备信息逐层打包进行中继传递，向更远处的机器人传递，同时节省通信功耗。

移动机器人***设备：机器人***为独立的一个终端，同时还具备一些特定的硬件设备，能够独立执行移动机器人功能和无线充电功能。

1)智能机器人为独立的硬件设备，具备独立机器人相关功能，包括感知、定位、建图、导航、路径规划、障碍物避障等功能，可融合到家居扫地机器人、陪护机器人形态，也可融合到无人机形态、无人船形态，还可以融合成森林、厂区、城市等巡航机器人形态。

2)无线充电功能：移动机器人端包含无线充电或者有线充电的底座，可以接入到固定能源站进行充电。同时还带有无线放电线圈，可兼容电磁共振、电磁耦合、光电耦合等多种无线充电方式开展充电，其充电的电压、电流、频率大小等均可控可调。既可以满足家居无线音箱、无人机、无线监测传感器等需求，也可满足新能源汽车的大容量电源需求。智能设备端安装由对应的感知线圈接受充电。充电接口可以是直接接触式、伸缩式、机械臂辅助式、延长线扩展接触式等不同接触接头。

3)智能交互设备：交互设备可根据需要安装在移动机器人上，包括不限于音频、视频、按钮、操作杆、触摸屏等交互输入设备，还包括显示屏、智能眼镜、智能头盔等输出设备，可以根据不同的交互场景需求进行选择性安装。

4)***初始化与设备接入：

a)需求与信息收集：收集要工作区域的面积、供电电量、待供电设备等情况，确认要布置待供电设备数量与类型，然后根据各个设备的工作模式，估算给出的移动机器人数量。同时根据各个设备的分布情况、电量需求、环境地图可获得性和成本等信息确定移动机器人的工作模式。移动机器人的工作模式可以是给定地图导航式、定位与环境地图构建同步实现模式、巡航模式等形式。

b)***构建：将采购的智能设备安装至各个目的位置，将一定数量的移动机器人放入工作环境中，并在***中将智能设备和移动机器人进行激活。根据采取的不同形式进行工作：

移动机器人具备如下几种工作模式：

给定地图导航式：此模式下，智能设备在地图中的位置已经标记给出，该地图会发送给移动机器人，移动机器人监听各个给定的智能设备，如果收到充电请求，则按照地图自动导航至充电点开展充电任务。为了防止地图存在偏差，当在接近目的地时，机器人的精确定位装置也会启动工作，直至准确导航到目的地，并标记或者更新目的地信息。

无地图自主定位建地图模式：此模式下，移动机器人对区域内的智能设备位置完全未知，需要机器人启动定位与建地图模式自己构建地图。在此过程中，智能驾驶的多项功能会启动，包括基于多信号的空间定位，定位目的地的位置，并规划路径、障碍物监测与避障等前往目的地，在前往目的地过程中，记录环境地图，并在抵达目的地后将设备标记在地图中。

巡航模式：在此模式下，移动机器人按照特定的轨迹，对受检测区域进行巡航，巡航轨迹可以是Z字形、画圈形、边界形、指定形式等形式进行巡航，在巡航过程中广播供电信号，如果在巡航轨迹中存在受电设备，则进行供电，并在地图中标记受电设备，直至巡航结束，或者电量不足以支持巡航。如果是后者，则在地图中标记位置，待回去充电完成后，直接运动至该点进行断点巡航，或者将信息发送给协作机器人设备，由区域内的协助机器人继续巡航。

多机器人协助模式：该模式下，区域内存在多个机器人，各个机器人共享地图信息、受电设备分布信息、巡航状态、受电设备状态更新等信息。当某个机器人出现故障、巡航电量不足等情况时，由最近的机器人接力完成剩下工作。

云端管理：在子区域内，最少存在一个移动机器人和受电设备。移动机器人一般接入云端控制，受电设备根据需要接入云端与否。如果需要接入云端控制，则受电设备构建完成后进行联网通信，与云端中心进行交流，下载相应的模型数据、软件控制算法等，启动设备自检、功能测试，测试通过后颁发入网许可证，授权入网工作。授权入网工作的设备，云端控制中心会把该设备添加到该工作区域内的各台移动机器人的信任列表中，后续由各台移动机器人进行供电管理。子区域的云端中心可由上级更大的云端中心管理。如果无需接入云端控制中心，则受电设备本体完成基本的信息交流与供电权限控制维护，直接与区域内机器人通信交流。受电设备间具备多级中继跳跃信息传递，从而实现受电设备低功耗的同时把信息向更远的机器人传递，可应用于大区域内的受电设备工作，如原始森林、海底等监控设备工作。

移动机器人智能驾驶***包括的模块以及各模块功能如下：

环境感知模块：该模块适用于移动机器人对周围环境进行感知。对于室外环境，可以借助GPS和空间环境地图，获得大致的环境状态信息。对于室内的环境，如果没有提前对环境测绘，则不存在精确的感知地图。在云端给移动机器人下发待充电设备的空间分布范围，则移动机器人对空间分布范围内进行巡航。在巡航开展之前，需要对环境进行感知。环境感知可借助摄像头、激光或者雷达设备、超声波等设备。其他摄像头可以获得图像信息，激光或者雷达可以获取周边环境的深度信息，超声波可以获得探测方向的障碍物信息等。实际设备可以是以上一种或者多种感知设备的组合，完成对环境的综合感知。

环境感知模块：

1)采用摄像头获取图像信息，计算提取环境的语义分割信息，结合内置的人工智能模型，对移动机器人的周边环境进行分析，确认地面平坦区域、竖直障碍物、立体空洞、移动物体等信息。对于由特定图形图案组成的受电设备，可以由拍摄的图像进行识别，然后进行图像内容识别，识别确认后作为待确认充电设备进行标记。

2)采用激光或者雷达设备可以检测周围环境的深度信息，通过扫描成像分析，分析环境的平坦区域、不可通行区域等，获得环境的点云地图。

3)采用超声波设备检测环境的障碍物信息，通过扫描程序分析，可以获得平坦区域、不可通行区域等信息，可以绘制成环境点云地图。

4)采用GPS、北斗导航等获得室外大尺度空间下的较精准的空间位置信息。

路径规划模块：环境感知模块负责对环境进行感知，获得的感知信息发送给巡航路径分析与规划模块，巡航路径分析与规划模块开展相关工作，包括不限于：

1.环境感知模块送来感知的信息，包括不限于环境语义信息、语义分割结果、3D空间信息、点云图等信息。

2.巡航路径分析与规划模块内嵌智能分析算法，结合感知模型结果，分析给出机器人周边区域概况，包括不可通行区域、可通行区域、小型障碍物、移动障碍物、潜在待充电设备、镂空可通行区域。

3.巡航路径分析与规划模块内嵌路径分析算法，分析给出所有可通行区域。

4.巡航路径分析与规划模块内嵌巡航路径模式，包括不限于随机巡航、Z字型巡航、回字型巡航等模式。

5.巡航路径分析与规划模块内嵌路径规划算法，包括不限于模拟退火算法、图搜索法、人工势场法、模糊逻辑算法、禁忌搜索算法、A*、CRP(Customi zab l eRoute P l anni ng)、CH(Contract i on H i erarch i es)等。结合可通行区域、巡航路径模式、路径规划算法，计算给出规划的路径，送给导航与避障模块开展实际的运行。

6.实际运行过程中，移动机器人可根据环境感知的动态变化、协作机器人的信息反馈、侦测的待充电设备的空间位置变化等信息，实时修正规划的路径，发送给导航与避障模块。

导航与避障模块：路径规划模块将规划的路径方案、感知模块把感知信息实时发送给导航与避障模块，导航与避障模块根据规划的路径，实际驱动移动机器人运行。具体导航与避障模块涉及的操作包括不限于：

根据路径规划的方案，实际驱动移动机器人按照既定的轨迹进行运动。

在机器人实际运行过程中，环境感知模块会持续运行，实时提供环境感知结果，其中障碍物的实时监测需要反馈给避障模块，用于障碍物躲避。

收到环境感知模块的障碍物信息后，根据对障碍物的分析后，可以采取不同的策略，如果是小障碍物、非危险性小障碍物，可以驱动包机器人碾压过去；如果是大型障碍物、危险障碍物，则选择绕行障碍物；如果是洞状障碍物，如床底、灌木洞、隧道等障碍物，则可以结合洞口大小选择入洞探索或者绕行。入洞探索如果不可通行，则可以选择原路返回，如果可以通行，则通行。也可以是以上多种模式的组合，直至移动机器人避开障碍物。由于避开障碍物可能会涉及路径的变化，如果发生路径变化，则结合目的地，更新路径规划，导航模块按照最新的路径规划移动机器人前进。

在运行过程中，还会持续接收待充电设备的空间定位信息，实时解算模块会解算得到新的空间位置。由于空间遮挡、多径、障碍物等信息，会使得定位位置出现偏差，在实际运行中，移动机器人会间隔定位目的地信息，如果目的地信息发生变更，则结合目的地，更新路径规划，导航模块按照最新的路径规划移动机器人前进。

定位与建图模块：在机器人的导航与避障模块启动后会实时运动，提供实时的机器人自身空间位置，同时对周围环境进行地图构建。

定位与建图模块负责对机器人的运动位姿进行计算和更新。可依赖于GPS、北斗导航、IMU、摄像头、激光或雷达等多信息输入，采用GPS估计空间位姿变化，采用图像特征点、图像直接法等计算基于图像的位姿估计，采用IMU积分估计位姿变化，采用激光或者雷达等信息提供深度输入，可采用基于SLAM框架的多传感器信息融合技术，可采用不限于基于扩展卡尔曼滤波模型、基于G2o或者ceres库的多信息耦合优化求解模型等，获得多传感器融合后的高精度位姿。

定位与建图模块在计算得到位姿信息后，将对图像信息、深度信息等进行抽取，构建环境地图，包括不限于稀疏特征点的点云图、基于深度信息的稠密环境地图等，还包括在此地图基础上，融合感知模块提供的语义信息、分割信息、障碍物信息等，以及后续定位得到的待充电设备信息，将以上信息都标记计入地图，得到更完善的空间三位地图信息。在地图构建过程中，可以使用SLAM的框架，包括局部地图构建、全局地图构建与优化、闭环检测与优化、BA优化等过程，实现对地图不断优化更新，提升精度。

定位与建图模块构建的地图可以在不同移动机器人间共享，在收到多机器人反馈的局部地图信息和空间定位信息后，可以将地图融合形成一个更全面、更精确的地图，从而实现多机器人协同对区域快速构建地图。在此过程中涉及多地图融合与优化模型。该融合过程可以在云端进行或者在移动机器人端进行，融合后的地图可以共享给区域内的移动机器人，从而实现大区域地图构建。

受电设备监测与通信模块：在巡航模式下，本模块会一直开着，实时监听需要充电的设备信号，收到待充电信息后，开展对待充电设备的空间定位，定位获得的信息输入给路径规划模块，引导机器人向充电目的地行进。

受电设备监测与通信模块带有通信设备，包括不限于WIFI、蓝牙、UWB、GSM、3G/4G/5G等移动通信信号。在这些通信信号下，移动机器人与充电设备之间约定好信号格式、通信频段、通信协议等，只有在这些相同的约定下经过通信认证才能通信。本文发明所涉及的设备包括移动充电机器人和受电的智能设备，不同的移动机器人和受电设备之间通过通信***进行连接。高安全级别模式下，所有通过设备标识符认证的设备可以通过主控制中心进行通信，通信按照特定的通信协议进行通信，只有满足通信协议内容、信任列表的通信才会持续，有助于减少无效通信。通信内容包括与中控制中心的通信，也包括与移动机器人之间的定位通信。通信内容包可包含安全标志码、信任码、通信模式、通信波段等内容。低安全界别模式下，仅需进行设备标志协议交流即可进行，此模式多用于开启被动充电，接受所有移动机器人的充电，多用于特定场景的巡航模式使用。该协议可随着智能设备和移动机器人的***升级而升级。

受电设备监测与通信模块的通信信号按照图5约定受电设备端和机器人端的通信帧格式传递相应的通信信息。本发明所涉及的设备包括移动充电机器人和受电的智能设备，不同的机器人和受电设备之间通过设备标识协议进行初始认证。纳入本***体系的产品可以具有初始出厂标识符，该标识符之间的充电机器人与受电智能设备可以开始初始通信。如果不在本***所在体系的设备标识符默认不能进行通信，如果可以实现通信的，则需要向主控制中心申请认证，认证后将该设备标识符写入到特定区域内的移动充电机器人的信任名单，方可进行通信，实现有效的设备管理。设备标识内容可以包括安全标识码、设备类别、电源规格(充电电流和电压大小等)、接口规格(采用哪种接口线圈充电等)等信息。所有纳入到本工作区域内的设备默认都需向主控制中心进行报备且得到认证授权后方可激活使用。本***也可以在低安全级别下使用，即所有设备都开启被动充电模式，接受所有移动机器人的充电，多用于特定场景的巡航模式使用。为了安全需求，可以根据通信安全的需求，对该通信帧进行二次加密，然后再发送。

受电设备监测与通信模块带有监听能力，能够对待充电设备进行监听。监听信息可以来自于云端的广播。区域内的各个待充电设备可以通过云端对区域内的移动机器人发送待充电需求广播信号。如果是没有云端中心，或者不与云端中心交流的设备，则直接由受电设备发送广播信号。

受电设备监测与通信模块带有检测模块，在对外发送广播信号的同时，检测受电设备发送的反馈应答信号。如果收到应答信号，则建立通信，进行应答确认，并把响应的信息传递给精确定位模块进行空间定位，在建立通信后，会持续进行信息交流，并开展空间定位。如果没有收到应答信号，则静默一个时间间隙，继续往前巡航，直至下一个时隙来临后，再次进行广播与监听。

精确定位模块：在通信设备端收到待充电设备的应答后，基于通信信号，对待充电设备进行空间定位。将定位获得的信号发送给巡航路径分析与规划模块，引导移动机器人向待充电设备靠近。精确定位模块对收到的待充电信号进行分析，解析满足通信帧要求后，开始进入定位解算模式。将对应的发送时刻时间戳、定位信号码、目的受电设备编码等编写成通信内容广播发送给受电设备端。受电设备端进行解析，通过目的设备码确认需要反馈信号的设备。目的设备进行信号应答，非目的设备不应答。应答的内容可以包括接受时间戳、定位信号码、目的移动机器人编码、发送时间戳等信息，对外发送广播。时间戳要求精度足够高，可以达到微秒、皮秒等级别，用于提升定位精度。定位信号码是用于定位的一段特定编码信息。移动机器人接收受电设备的信号码。可重复进行N次通信，将通信的对应信息记录平均，提高测量准确度。

精确定位模块带有时钟同步对齐功能，从而保证后续的距离测量准确性。精确定位模块在通信编码中内嵌用于时钟同步的信号码，用于同步待充电设备与机器人之间的时钟，步骤包括根据接收到所述待充电设备发送的空口信号起始标志与同步节点保存的同步参考进行比较，得出所述待充电设备与移动机器人的时频偏偏差，移动机器人记录该时钟偏差。

精确定位模块根据前一步的多次通信结果，计算受电设备与移动机器人的空间关系。如图8所示，可以采取空间信号到达强度分析法(RSS)、到达角度定位法(AOA)、到达时间定位法(TOA)、到达时间差定位法(TDOA)等计算空间方位。本发明只有一个移动机器人作为接受站点，所以需要进行多点测量才能获得对待充电设备的位置定位。

在上一模块获得待充电设备的空间位置后，巡航路径分析与规划模块结合巡航模式，判断巡航轨迹执行。此次可采取多种策略：

a)贪婪模式：对于每各时间段内的进行统计所有收到的待充电设备，统计排序距离最近、电量最少、优先级最高的设备，综合评估给处充电列表，规划引导机器人对该列表设备按先后顺序逐个充电。充电后重新排序待供电设备，继续响应充电需求。若无设备响应，则继续按照既定路线巡航。

b)最短路径模式：对于每各时间段内的进行统计所有收到的待充电设备，监测其是否在巡航轨迹的充电半径内(该半径较小)，如果在巡航轨迹充电半径内，则运动至待充电设备处执行充电；如果设备偏移过大，则规划在下一个巡航轨迹上开展充电。

c)随机模式：对于每各时间段内的进行统计所有收到的待充电设备，若收到待充电设备的请求后，在足够大的充电范围内，则响应充电请求，运动至待充电设备处执行充电。充电完成后继续监测充电设备请求。

导航与避障执行模块：上一模块给出路径规划的更新，导航模块收到更新后的路径规划后执行具体的运动，导航设备至充电设备处。在该过程中，导航与避障模块持续工作。

精确对接模块：精确定位模块负责将移动机器人引导至距离待充电设备足够近的距离，然后精确对接模块开展对移动机器人的充电接口与待充电设备的充电接口精准对接过程。图12所示，为了辅助机器人更好的精准对齐，本专利设计给出多种对齐方式，包括不限于视觉匹配、信号识别、感应对齐、机械对齐等模式，也可以是以上各种模式的组合，具体各个方式如下：

1)视觉匹配模式：在充电接口面上采用特殊的图案设计，可以采用符号设计、编码盘设计等模式。移动机器人通过充电接口上的摄像头实时拍摄对接画面，通过图像分析、模板匹配算法，计算对齐程度，反馈实时调整充电对接口移动，直至精准对齐。

2)信号识别模式：在充电接口面上采用特殊的信号器设计，可以采用LED灯组、红外灯组等模式。当移动机器人靠近后，通过与待充电设备交流，待充电设备按照特定的规律打开信号器，移动机器人通过充电接口上的接收器实时接收信号，计算对齐程度，反馈实时调整充电对接口移动，直至精准对齐。

3)感应对齐模式：在充电接口上内置特殊的感应线圈，当移动机器人的充电接口贴近智能设备的接口时，会感应到线圈对齐时的共振反馈信号，当对齐的越齐，共振信号越强烈，反之则共振信号越弱。通过移动机器人逐步对齐过程中的共振信号变化，引导充电接口移动，直至完全对齐时达到共振信号最大。

4)机械对齐模式：在充电接口上设计特殊的机械装置，可以在智能设备端设计特殊机械凹槽，在移动机器人接口上设计成特殊插销。当移动机器人逐渐靠近待充电设备的时候，插销逐渐移动直至完全***到待充电设备的凹槽中，实现精准对齐。

5)组合模式：在充电接口的设计上，可以采取以上1)-4)的若干种模式进行组合，进行多模式信号综合判断，从而达到更好的精确对齐。

充电接口模块：在精确对齐模块对齐算法执行过程中，实际的充电接口模块作为物理设备开展对接。该过程延伸出多种充电模式，包括接触式充电和非接触式充电。接触式充电需要充电口进行精确对接，如图9，10，11所示，可以是不同的实际硬件接口模块方式，接触后开展充电。非接触式充电则当移动机器人距离智能待充电设备移动距离之内时，则将充电信号进行定向发射给待充电设备远程接口，从而开展充电。图9展示了智能设备端不同的充电接口硬件模式，图10展示了移动机器人端的不同接口硬件模式，图11展示了智能设备端与移动机器人充电接口间配合工作模式，介绍如下：

智能设备端受电接口设计：如图9所示，实际的智能设备端口可以由不同的充电硬件接口实现，包括外延延展接口、无延展接口。外延延展接口用于智能设备与移动机器人的巡航轨迹不能在同一水平面上的设备，如智能门锁设备，与地面移动机器人存在高度差。此时，通过延展线，将智能设备的充电接口延展至移动机器人同一平面进行放置，适配移动机器人进行充电。若无延展线，则将充电接口安装在智能设备的表面，该表面可直接与移动机器人对接。

1.移动机器人充电接口设计：如图10所示，实际的移动机器人接口可以由不同的充电硬件接口实现，包括机械臂移动延展接口、机器人表面的伸缩充电接口、固定充电接口等模式。机器人的机械臂上可以放置充电接口，通过机械臂可以将充电接口向外延伸，机械臂可支持4自由度、6自由度、9自由度不同的模式对外延伸、旋转等操作，满足不同情况下充电接口的自由移动和变换，直至满足各种不同场景的充电接口对接。伸缩式充电接口将充电接口放在伸缩柱的顶端，可实现充电接口外内收缩和向外伸展，实现从低位置向高位置的待充电设备开展充电。不使用的时候进行收缩，减少移动机器人的运行高度。固定充电接口则将充电接口安装在机器人的表面固定位置。

2.移动机器人与待充电设备充电方式：两种的充电方式包括接触式充电模式和非接触充电模式。接触式充电模式需要将移动机器人的充电接口与待充电设备的充电接口进行近距离接触式对齐，从而实现充电。非接触式充电则当移动机器人的充电接口与待充电设备的充电接口在一定空间范围内即可开展充电，如空中无人机群由于螺旋翼等存在，不能直接接触式充电，需要在一定的空间距离外开展充电。两种充电模式下，充电前均需要进行充电接口精准对接，从而实现充电效率的提升。接触式充电的效率较高，对外辐射较少，精确对接后，通过充电确认模块认证后，由充电执行模块开展充电。非接触式充电的充电效率较低，对外辐射较大，需要在特定的工作环境、远离人群、原理易受电磁干扰设备等情况下开展充电。非接触充电时，需要先进行充电接口的对齐，然后通过充电确认模块认证后，由充电执行模块开展充电。充电过程中需要将充电信号进行聚焦发射，从而实现受电接口的接收效率提升。

充电确认模块：精确对接模块计算对接算法，驱动充电接口进行对接。充电接口对接后，移动机器人和待充电设备进行安全空口认证，需要认证当前对接的充电请求的充电许可、接口硬件模式、充电信号模式、充电电压电流等信息，只允许通过安全空口认证的充电请求。在此过程中，需要驱动通信***，进行多次通信交流确认。

充电执行模块：完成充电确认后，通过安全空口认证的充电请求驱动充电执行模块，开始通过充电接口，对外供电。在供电过程中，充电执行模块实时监测充电的电压、电流、充电线圈发热等状态，实时进行安全监测，当出现异常电压、电流、发热等情况时，及时暂停充电，进行安全检查，直至异常排除后再进行充电，否则终止充电。供电过程中，充电执行模块接收移动机器人储能***的信号反馈。储能***会计算自身剩余电量和估计返程电量需求，当电量降低到接近返航需要至少电量时，则停止供电，并记录该状态信息，反馈给地图标记模块存档该信息，同时启动机器人状态自检模块，驱动机器人启动返航。

地图标记模块：在移动机器人开展巡航过程中，定位与建图模块、导航与避障、路径规划模块持续工作，其中定位与建图模块负责移动机器人的空间定位，并对行进过程的环境进行地图构建，该构建的地图提供给路径规划、导航与避障模块进行信息参考。在精确的获取待充电设备后，对该设备进行充电，供电后，可将该设备记录在移动机器人的内部地图上，如图13所示，记录该受电设备的空间位置，同步记录环境的障碍物、不可通行区域等信息，此外还可以记录受电设备的型号、电量需求、供电接口类型、充电完成状态等信息，该信息可同步记录在地图中标记的受电设备信息中。标记后的地图可以存档在移动机器人中，也可以反馈给云端空中中心，还可以共享给局域网内经过安全认证的共享机器人，实现信息共享。

机器人状态自检与巡航决策模块：完成上述充电后，地图信息也同步更新。机器人接下来开展状态自检，包括剩余电量、巡航完成状态、机器人机械损伤等情况。当剩余电量接近最低返航电量、巡航已完成、机器人收到机械损伤等情况下，则启动巡航决策判断，执行返航；否则继续巡航。

返航模块：当机器人执行返航模块时，则调出机器人记录的环境地图，启动路径规划模块，规划最有效的返航路径，导航和避障模块收到信号后，实际驱动机器人返航，直至回到基地。

在某区域内工作期间，可以存在多个移动机器人协作工作，在此模式下，机器人完成每个待充电设备的请求后，可以开展局域网内经过安全认证的共享机器人间通讯交流，交流巡航概况、充电概况、局部地图等信息，实现信息共享。机器人收到其他机器人反馈的信息后，可将本地局部地图与共享的局部地图进行融合，实现地图完善，同时更新巡航状态、待充电设备信息，实现协作工作。融合的地图有助于接下来巡航过程的导航与避障，也有助于了解局域内的待充电设备分布概况。各机器人信息共享后，后续可以选择最优的供电模式，实现待充电设备最快供电。

移动机器人端工作流程：该***在布置好硬件设备之后，智能受电设备按照正常工作模式开展工作，移动机器人实现对区域内的设备受电请求进行监控，根据收到的充电信号对区域内的设备开展充电。在该过程中，涉及到受电设备、移动机器人的各项功能联合开展。智能移动机器人和智能受电设备的***框架如图1和图2所示，图3展示了移动机器人的工作流程，图4展示了智能受电设备端的工作流程。***先开机自检，自检通过后开始设备初始化，初始之后进行储能***操作，然后开展多机器人协作通信，接下来选择具体的工作模式开展工作。最后根据需要选择是否需要返航还是继续开展充电业务。

工作流程如下：

(1)***启动自检：在设备开机过程中，***可以开展自动自检，目的在查看是否是第一次进入到该工作环境，还是继续在原工作环境中工作。本次自检涉及工作内容如下：

i、设备状态自检：启动后，逐个加载***设备管理列表中的设备，进行设备工作状态检测，实现对***完整性、健康状态等诊断，并分析储能设备状态。将自检结果反馈给云端中心。

i i、重定位分析：该功能主要用于监测是否是进入新环境工作，还是继续在原环境中工作。重定位可以结合GPS空间信息、通信信息(WI F I信息等)、视觉摄像头对周围环境观察分析后确认，确认是否仍在上一次的工作环境中，得到初始的自定位状态分析。

i i i、云端交流：与云端建立交流，反馈自检状态和重定位结果，与云端确认工作环境、工作模式、工作内容、监控区域内的受电设备状态、监控区域内协同机器人状态等信息，进行信息更新。

(2)设备初始化：完成设备自检后，本机根据工作模式的不同，选择不同的模式进行初始化：

i、第一次工作初始化配置：第一次工作的移动机器人***无对环境的任何感知信息，需要从云端下载本机配置信息，包括不限于移动机器人的工作模式、环境信息和地图、受电设备列表、通信模式与协议、区域内协同机器人工作模式和通信模式等信息，完成第一次***配置。同时，相关的算法模型，包括定位导航算法模型、环境感知算法模型、地图管理算法等模型，相关模型可以在后续工作过程中进行动态更新与升级。

i i、非第一次工作配置：该模式下，原机器人可能进行了睡眠或者离线维修等状态，在启动后需要与云进行相关的信息同步，同时从存档的存储设备中读取存档的各项信息，实现对前一次工作信息的读取，恢复工作状态。

(3)储能管理与充电：初始化之后开始重点对储能***进行运作。储能管理在***运作中将会持续运行，主要实现对储能设备的电量进行监控。移动机器人根据工作内容规划储能设备的电源管理模式，寻找确认并标记充电桩，记录在本地地图。根据工作内容需求，提前规划对本机的大容量电池进行充电。如果电量低于一定警示电量后，则储能***反馈给本地控制中心，引导移动机器人到最近的充电桩进行充电。由于移动机器人载有大容量电池，充电蓄能时间可能较长。

(4)机器人间通信交流与协同工作：前期工作准备好之后，在正式开始选择运行模式之前，开展机器人间通信交流。本***支持多移动机器人的协同工作，在指定的工作区域内，经过云端控制中心授权认证后的移动机器人间可进行通信交流，还包括涉及的环境信息交流，包括环境地图交流与合并、机器人位置告知与感知、环境信息交流、充电设备位置与状态交流与共享等，支持对受电设备的接力充电，即多个机器人协同完成区域内的受电设备进行充电，支持某个机器人低电量回冲、设备受损退出供电序列等。各机器人充分交流各自自身状态和待充电设备充电状态，指导移动机器人对剩下的受电设备进行充电，直至任务完成。

工作模式之巡航模式：由于实际环境布置的受电设备不同，所以开展的供电模式会不同。巡航模式适用于批量对环境中的密集散布的、功能较简单的受电模块进行大批量供电，比如原始森林的监控设备、海底或水面的监控设备、空中的无人机群等，适合在移动机器人经过的时候，批量对近距离的设备进行批量供电。本模式涉及多个算法模型，感知模型实现对环境感知，感知的结果输入给巡航路径规划模块，该模块结合感知的结果，对环境进行路径规划，规划的路径结果输入给导航与避障模块，引导机器人实际导航前进，在此过程中机器人进行空间定位，并构建环境地图。在运行过程中，同步对待充电设备发射的信号开展空间定位，进行移动定位，该信息反馈给导航模块，实时调整运动轨迹，直至导航到待充电设备，然后开展高精度的充电接口精准对准，对准后开展接口安全确认，确认后开展充电。充电后机器人选择继续巡航或者返航。各个模块的详细介绍如下：

环境感知模块：该模块适用于移动机器人对周围环境进行感知。

路径规划模块：环境感知模块负责对环境进行感知，获得的感知信息发送给巡航路径分析与规划模块，巡航路径分析与规划模块开展相关工作，内嵌的智能分析算法，结合感知模型结果，分析给出机器人周边区域概况，包括不可通行区域、可通行区域、小型障碍物、移动障碍物、潜在待充电设备、镂空可通行区域等，将这些信息标记至本地地图中，如果没有本地地图，则开始绘制本地地图。

实际运行过程中，移动机器人可根据环境感知的动态变化、协作机器人的信息反馈、侦测的待充电设备的空间位置变化等信息，实时修正规划的路径，发送给导航与避障模块。

导航与避障模块：路径规划模块将规划的路径方案、感知模块把感知信息实时发送给导航与避障模块，导航与避障模块根据规划的路径，实际驱动移动机器人运行。具体导航与避障模块涉及的操作包括不限于：

根据路径规划的方案，实际驱动移动机器人按照既定的轨迹进行运动。

在机器人实际运行过程中，环境感知模块会持续运行，实时提供环境感知结果，其中障碍物的实时监测需要反馈给避障模块，用于障碍物躲避。

定位与建图模块：在机器人的导航与避障模块启动后会实时运动，提供实时的机器人自身空间位置，同时对周围环境进行地图构建。

受电设备监测与通信模块：在巡航模式下，本模块会一直开着，实时监听需要充电的设备信号，收到待充电信息后，开展对待充电设备的空间定位，定位获得的信息输入给路径规划模块，引导机器人向充电目的地行进。

受电设备监测与通信模块带有检测模块，在对外发送广播信号的同时，检测受电设备发送的反馈应答信号。如果收到应答信号，则建立通信，进行应答确认，并把响应的信息传递给精确定位模块进行空间定位，在建立通信后，会持续进行信息交流，并开展空间定位。如果没有收到应答信号，则静默一个时间间隙，继续往前巡航，直至下一个时隙来临后，再次进行广播与监听。由于是巡航模式，无需持续发送信号，可以间隔式发送信号，节省电源。

在巡航模式下，由巡航机器人沿着巡航轨迹主动对外发送广播信号，受电设备多处于被动响应应答模式，移动机器人按照通信协议，在特定的频段上采用特定的通信帧广播移动机器人将经过该区域，需要受电的设备进行信号应答。

精确定位模块：在通信设备端收到待充电设备的应答后，基于通信信号，对待充电设备进行空间定位。将定位获得的信号发送给巡航路径分析与规划模块，引导移动机器人向待充电设备靠近。

精确定位模块根据前一步的多次通信结果，计算受电设备与移动机器人的空间关系。如图8所示，可以采取空间信号到达强度分析法(RSS)、到达角度定位法(AOA)、到达时间定位法(TOA)、到达时间差定位法(TDOA)等计算空间方位。本发明只有一个移动机器人作为接受站点，所以需要进行多点测量才能获得对待充电设备的位置定位。如图8所示介绍具体的定位过程：

a)移动机器人在A点与受电设备通信后，开始第一次通信和测量，测量的信息包括信号到达的时间和时间差dt、角度差do、信号强度、机器人朝向、空间位置、位姿等信息。

b)机器人匀速运动到B点后开展第二次通信和测量，测量的信息包括信号到达的时间和时间差dt、角度差do、信号强度、机器人朝向、空间位置、位姿等信息。

c)机器人匀速运动到C点后开展第二次通信和测量，测量的信息包括信号到达的时间和时间差dt、角度差do、信号强度、机器人朝向、空间位置、位姿等信息。

d)机器人在间隔一段时间后开展一次空间定位，定位收集包括信号到达的时间和时间差dt、角度差do、信号强度、机器人朝向、空间位置、位姿等信息。

e)机器人在间隔点A、B、C等内运动的距离、角度均可由机器人测算给出。机器人可对接收到的定位距离进行粗糙的估计，也可进行精确估计。可先进行粗糙估计，确认待充电设备在移动机器人行进的方位，采用如图8所示的机器人多步运动接近，如A、B、C点，三点确认待充电设备的大致方位，然后往该方位行进，查看监测距离是减少还是增多，如果是接收到的时间差减少，即表示靠近中，然后继续根据最近的3个观测点更新待充电设备的最新空间位置。如果接收的时间差增长，则反向运动。由于实际空间中存在多径、障碍物干扰等情况，所以很难一次精确测量得到空间位置。在得到粗糙的定位结果后，可以开展多点空间约束求取更精确的位置，可采用多点空间状态信息进行最小二乘法估计得到最佳空间位置。

导航与避障执行模块：上一模块给出路径规划的更新，导航模块收到更新后的路径规划后执行具体的运动，导航设备至充电设备处。在该过程中，障碍物监测与避障模块持续工作。

精确对接模块：精确定位模块负责将移动机器人引导至距离待充电设备足够近的距离，然后精确对接模块开展对移动机器人的充电接口与待充电设备的充电接口精准对接过程。

充电接口模块：在精确对齐模块对齐算法执行过程中，实际的充电接口模块作为物理设备开展对接。该过程延伸出多种充电模式，包括接触式充电和非接触式充电。接触式充电需要充电口进行精确对接，如图9，10，11所示。

充电确认模块：精确对接模块计算对接算法，驱动充电接口进行对接。充电接口对接后，移动机器人和待充电设备进行安全空口认证，需要认证当前对接的充电请求的充电许可、接口硬件模式、充电信号模式、充电电压电流等信息，只允许通过安全空口认证的充电请求。在此过程中，需要驱动通信***，进行多次通信交流确认。

充电执行模块：完成充电确认后，通过安全空口认证的充电请求驱动充电执行模块，开始通过充电接口，对外供电。

地图标记模块：在移动机器人开展巡航过程中，定位与建图模块、导航与避障、路径规划模块持续工作，其中定位与建图模块负责移动机器人的空间定位，并对行进过程的环境进行地图构建，该构建的地图提供给路径规划、导航与避障模块进行信息参考。在精确的获取待充电设备后，对该设备进行充电，供电后，可将该设备记录在移动机器人的内部地图上。标记后的地图可以存档在移动机器人中，也可以反馈给云端空中中心，还可以共享给局域网内经过安全认证的共享机器人，实现信息共享。

机器人状态自检与巡航决策模块：完成上述充电后，地图信息也同步更新。机器人接下来开展状态自检，包括剩余电量、巡航完成状态、机器人机械损伤等情况。当剩余电量接近最低返航电量、巡航已完成、机器人收到机械损伤等情况下，则启动巡航决策判断，执行返航；否则继续巡航。

返航模块：当机器人执行返航模块时，则调出机器人记录的环境地图，启动路径规划模块，规划最有效的返航路径，导航和避障模块收到信号后，实际驱动机器人返航，直至回到基地。

在某区域内工作期间，可以存在多个移动机器人协作工作，在此模式下，机器人完成每个待充电设备的请求后，可以开展局域网内经过安全认证的共享机器人间通讯交流，交流巡航概况、充电概况、局部地图等信息，实现信息共享。机器人收到其他机器人反馈的信息后，可将本地局部地图与共享的局部地图进行融合，实现地图完善，同时更新巡航状态、待充电设备信息，实现协作工作。融合的地图有助于接下来巡航过程的导航与避障，也有助于了解局域内的待充电设备分布概况。各机器人信息共享后，后续可以选择最优的供电模式，实现待充电设备最快供电。

工作模式之地图模式：由于实际环境布置的受电设备不同，所以开展的供电模式会不同。地图航模式适用于对特定明确区域或者通过巡航后完成地图绘制的区域进行供电，比如特定厂矿区、特定停车场、家居环境等，在此环境下，移动机器人获得比较精确的环境地图，可实现对各个待供电设备进行快速供电。本模式涉及多个核心算法模型，感知模型实现对环境感知，感知的结果输入给重定位模块，该模块结合已知地图，重定位获得移动机器人在地图上的位置，该模块定位后的结果输入给路径规划开展路径规划，规划的路径结果输入给导航与避障模块，引导机器人实际导航前进，在此过程中机器人进行空间定位，根据实测环境状态与已知地图进行确认，如果地图结果正确则执行，如果地图发生更新，则记录更新部分，在充电结束后更新地图。在运行过程中，间歇性对待充电设备发射的信号开展空间定位，定位结果与地图确认。如果定位结果，确认一致，则关闭待充电设备位置定位，直接使用地图导航。如果定位结果存在差异，则采用新定位结果导航前进，将最新定位信息反馈给导航模块，实时调整运动轨迹，直至导航到待充电设备，待充电结束后更新待充电设备空间位置标记。开展高精度的充电接口精准对准，对准后开展接口安全确认，确认后开展充电。充电后机器人选择继续供电或者返航。各个模块的详细介绍如下：

环境感知模块：该模块适用于移动机器人对周围环境进行感知，尤其对于地图模式下，需要对周围环境进行感知，以便定位所在空间位置。

重定位模块：环境感知模块测量得到环境感知信息，该信息发送给重定位模块，重定位模块借助环境感知信息，结合已有的地图信息，实现对移动机器人所处位置的定位。如果在室外，可以借助GPS、北斗导航等获得空间地理位置信息与地图进行匹配，快速获得较粗糙的空间位置P0。再结合视觉信息、深度点云信息等，将计算获得的视觉关键点信息与地图点P0附近地图点信息进行匹配，采用特征信息匹配的方式计算最佳匹配，特征信息可以包括不限于稀疏地图点云、关键帧、稠密点云、特征点向量等，通过局部区域内进行匹配筛选，也可以通过人工智能的方法对环境语义进行提取，然后通过对环境图像语义的提取与地图中的语义进行匹配，获得更精确的位姿确认P1，完成空间位置重定位。完成定位后，机器人***将获得自身在地图中的空间位置。

受电设备监测与通信模块：在工作期间，受电设备监测与通信模块会一直开着，实时监听需要充电的设备信号，收到待充电信息后，通过对通信内容进行解析，获得待充电设备的编码，结合已有地图信息，获得初始的待充电设备空间位置，该位置将发给路径规划模块进行巡航路径分析与规划，路径规划模块规划出路径发送给导航和避障模块，引导机器人向充电目的地行进。在行进过程中，受电设备监测与通信模块持续开启保持与待充电设备通信。

受电设备监测与通信模块负责进行通信交流，进行充电需求交流，通信交流的内容同步发送至精确定位模块进行待充电设备的空间位置分析。

路径规划模块：环境感知模块负责对环境进行感知，获得的感知信息发送给路径规划模块，重定位模块针对给定的地图，定位得到移动机器人在地图中的精确位置。待收到待充电的信号后，受电设备监测与通信模块通过对信号进行解析，获得待充电设备的信息，通过对地图中待充电设备的匹配与确认，可获得待充电设备的空间位置，路径规划模块开展相关工作。

实际运行过程中，移动机器人可根据环境感知的动态变化、协作机器人的信息反馈、侦测的待充电设备的空间位置变化等信息，实时修正规划的路径，发送给导航与避障模块。

导航与避障模块：路径规划模块将规划的路径方案、环境感知模块把感知信息实时发送给导航与避障模块，导航与避障模块根据规划的路径，实际驱动移动机器人运行。具体导航与避障模块涉及的操作包括不限于：

根据路径规划的方案，实际驱动移动机器人按照既定的轨迹进行运动。

在机器人实际运行过程中，感知模块会持续运行，实时提供环境感知结果，其中障碍物的实时监测需要反馈给避障模块，用于障碍物躲避。如果监测的结果与地图不符，则更新地图副本中信息。

本模块在运行过程中，会进行二次确认待充电设备的空间位置，解算模块会解算得到待充电设备的空间位置。由于空间遮挡、多径、障碍物等信息，会使得定位位置出现偏差，在实际运行中，移动机器人会间隔定位目的地信息，如果重新测量的位置信息与地图中的位置信息相符，则后续不再重新定位待充电设备的空间位置，按照既定的地图标记导航前进。如果位置发生更新，则启动空间位置精确定位模块，完成对待充电设备的空间位置精确定位后，路径规划模块重新规划路径，导航模块按照最新的路径规划移动机器人前进。

定位与建图模块：在机器人的导航模块启动后会实时运动，提供实时的机器人自身空间位置，同时对周围环境与地图进行比对，如果实际环境发生变化，则更新地图副本。

精确定位模块：在通信设备端收到待充电设备的应答后，本模式实现基于通信信号，对待充电设备进行空间定位，进行二次确认待充电设备的空间位置与地图给定位置是否一致。如果不一致，则将新的位置信息发送给路径规划模块，引导移动机器人向待充电设备靠近。如果一致，则后续关闭精确定位解算，采用地图给定位置导航前往，节省功耗。

精确定位模块根据前一步的多次通信结果，计算受电设备与移动机器人的空间关系。如图8所示，可以采取空间信号到达强度分析法(RSS)、到达角度定位法(AOA)、到达时间定位法(TOA)、到达时间差定位法(TDOA)等计算空间方位。本发明只有一个移动机器人作为接受站点，所以需要进行多点测量才能获得对待充电设备的位置定位。如图8所示介绍具体的定位过程：

a)本移动机器人在A点与受电设备通信后，开始第一次通信和测量，测量的信息包括信号到达的时间和时间差dt、角度差do、信号强度、机器人朝向、空间位置、位姿等信息。

b)机器人匀速运动到B点后开展第二次通信和测量，测量的信息包括信号到达的时间和时间差dt、角度差do、信号强度、机器人朝向、空间位置、位姿等信息。

c)机器人匀速运动到C点后开展第二次通信和测量，测量的信息包括信号到达的时间和时间差dt、角度差do、信号强度、机器人朝向、空间位置、位姿等信息。

d)机器人在间隔一段时间后开展一次空间定位，定位收集包括信号到达的时间和时间差dt、角度差do、信号强度、机器人朝向、空间位置、位姿等信息。

e)机器人在间隔点A、B、C等内运动的距离、角度均可由机器人测算给出。机器人可对接收到的定位距离进行粗糙的估计，也可进行精确估计。可先进行粗糙估计，确认待充电设备在移动机器人行进的方位，采用如图8所示的机器人多步运动接近，如A、B、C点，三点确认待充电设备的大致方位，然后往该方位行进，查看监测距离是减少还是增多，如果是接收到的时间差减少，即表示靠近中，然后继续根据最近的3个观测点更新待充电设备的最新空间位置。如果接收的时间差增长，则反向运动。由于实际空间中存在多径、障碍物干扰等情况，所以很难一次精确测量得到空间位置。在得到粗糙的定位结果后，可以开展多点空间约束求取更精确的位置，可采用多点空间状态信息进行最小二乘法估计得到最佳空间位置。

f)比对本次定位得到的新位置与地图给定的位置，如果不一致，则将新的位置信息发送给路径规划模块，引导移动机器人向待充电设备靠近。如果一致，则后续关闭精确定位解算，采用地图给定位置导航前往，节省功耗。

导航与避障执行：上一模块给出路径规划的更新，导航模块收到更新后的路径规划后执行具体的运动，导航设备至充电设备处。在该过程中，障碍物监测与避障模块持续工作。

精确对接模块：精确定位模块负责将移动机器人引导至距离待充电设备足够近的距离，然后本模块开展对移动机器人的充电接口与待充电设备的充电接口精准对接过程。图12所示，为了辅助机器人更好的精准对齐，本专利设计给出多种对齐方式，包括不限于视觉匹配、信号识别、感应对齐、机械对齐等模式，也可以是以上各种模式的组合。

充电接口模块：在精确对齐模块对齐算法执行过程中，实际的充电接口模块作为物理设备开展对接。该过程延伸出多种充电模式，包括接触式充电和非接触式充电。接触式充电需要充电口进行精确对接，如图9，10，11所示。

充电确认模块：精确对接模块计算对接算法，驱动充电接口进行对接。充电接口对接后，移动机器人和待充电设备进行安全空口认证，需要认证当前对接的充电请求的充电许可、接口硬件模式、充电信号模式、充电电压电流等信息，只允许通过安全空口认证的充电请求。在此过程中，需要驱动通信***，进行多次通信交流确认。

充电执行模块：完成充电确认后，通过安全空口认证的充电请求驱动充电执行模块，开始通过充电接口，对外供电。

地图标记模块：在移动机器人开展工作过程中，地图定位模块会比对环境信息，记录变更的地图副本，待充电设备的实际位置也记录在地图副本中。供电后，地图更新模块分析本地地图副本，将最新信息更新到地图中。在更新过程中可以使用SLAM的框架(包括局部地图构建、全局地图构建与优化、闭环检测与优化、BA优化等过程)实现对地图刷新与优化，提升精度。更新后地图如图13所示。

机器人状态自检与巡航决策模块：完成上述充电后，地图信息也同步更新。机器人接下来开展状态自检，包括剩余电量、充电任务完成状态、机器人机械损伤等情况。当剩余电量接近最低返航电量、充电任务已完成、机器人收到机械损伤等情况下，则启动巡航决策判断，执行返航；否则继续前往下一个充电点开展供电任务。

返航：当机器人执行返航时，则调出机器人记录的环境地图，启动路径规划模块，规划最有效的返航路径，导航和避障模块收到信号后，实际驱动机器人返航，直至回到基地。

机器人间通讯交流：在某区域内工作期间，可以存在多个移动机器人协作工作，在此模式下，机器人完成每个待充电设备的请求后，可以开展局域网内经过安全认证的共享机器人间通讯交流，交流充电概况、局部地图更新等信息，实现信息共享。机器人收到其他机器人反馈的信息后，可将本地局部地图与共享的局部地图进行融合，实现地图完善，同时更新供电状态、待充电设备信息，实现协作工作。融合的地图有助于接下来供电工作过程的导航与避障，也有助于了解局域内的待充电设备分布概况。各机器人信息共享后，后续可以选择最优的供电模式，实现待充电设备最快供电。

工作模式之无地图模式：由于实际环境布置的受电设备不同，所以开展的供电模式会不同。无地图模式适用于第一次开始对环境部署本设备，同时又无精确的已有地图，需要采用本模式对环境进行建图，同时将本区域内的各个设备标记至地图中，完成对环境的建模。本模式涉及多个核心算法模型，感知模型实现对环境感知，感知的结果输入给定位与地图构建模块，实现移动机器人对周边环境开展环境建模，建立初始地图。在建立初始地图过程中或者建立地图后，受电设备监测与通信模块持续工作，监听环境中待充电设备的请求，收到请求后，精确定位模块启动，开展对待充电设备的空间位置确认。位置确认结果送给巡航路径规划模块，该模块结合感知的结果，对环境进行路径规划，规划的路径结果输入给导航与避障模块，引导机器人实际导航前进，在此过程中机器人进行空间定位，并构建环境地图。在运行过程中，同步对待充电设备发射的信号开展空间定位，进行移动定位，该信息反馈给导航模块，实时调整运动轨迹，直至导航到待充电设备，然后开展高精度的充电接口精准对准，对准后开展接口安全确认，确认后开展充电。充电后机器人选择继续工作或者返航。各个模块的详细介绍如下：

环境感知算法模块：该模块适用于移动机器人对周围环境进行感知，尤其对于无地图模式下，需要对周围环境进行感知，提取环境的信息，这些信息将有助于后续地图建立。

定位与建图模块：在机器人感知模块启动后会实时运动，提供实时的机器人自身空间位置，同时对周围环境进行特征信息提取，然后将这些信息编入构建的地图中。

受电设备监测与通信模块：在工作期间，本模块会一直开着，实时监听需要充电的设备信号，收到待充电信息后，通过对通信内容进行解析，获得待充电设备的信息，将该信息发送给精确定位模块，定位获得待充电设备的空间位置，然后将该位置将发给路径规划模块，路径规划模块规划出路径发送给导航和避障模块，引导机器人向充电目的地行进。在行进过程中，通信模块持续开启保持与待充电设备通信。本模块负责进行通信交流，进行充电需求交流，通信交流的内容同步发送至精确定位模块进行待充电设备的空间位置分析。

精确定位模块：在通信设备端收到待充电设备的应答后，本模式实现基于通信信号，对待充电设备进行空间定位，定位解算得到待充电设备的空间位置。将位置信息发送给路径规划模块，根据规划的路径引导移动机器人向待充电设备靠近。

具体定位过程如下：

a)本移动机器人在A点与受电设备通信后，开始第一次通信和测量，测量的信息包括信号到达的时间和时间差dt、角度差do、信号强度、机器人朝向、空间位置、位姿等信息。

b)机器人匀速运动到B点后开展第二次通信和测量，测量的信息包括信号到达的时间和时间差dt、角度差do、信号强度、机器人朝向、空间位置、位姿等信息。

c)机器人匀速运动到C点后开展第二次通信和测量，测量的信息包括信号到达的时间和时间差dt、角度差do、信号强度、机器人朝向、空间位置、位姿等信息。

d)机器人在间隔一段时间后开展一次空间定位，定位收集包括信号到达的时间和时间差dt、角度差do、信号强度、机器人朝向、空间位置、位姿等信息。

e)机器人在间隔点A、B、C等内运动的距离、角度均可由机器人测算给出。机器人可对接收到的定位距离进行粗糙的估计，也可进行精确估计。可先进行粗糙估计，确认待充电设备在移动机器人行进的方位，采用如图8所示的机器人多步运动接近，如A、B、C点，三点确认待充电设备的大致方位，然后往该方位行进，查看监测距离是减少还是增多，如果是接收到的时间差减少，即表示靠近中，然后继续根据最近的3个观测点更新待充电设备的最新空间位置。如果接收的时间差增长，则反向运动。由于实际空间中存在多径、障碍物干扰等情况，所以很难一次精确测量得到空间位置。在得到粗糙的定位结果后，可以开展多点空间约束求取更精确的位置，可采用多点空间状态信息进行最小二乘法估计得到最佳空间位置。

f)本模块计算获得最佳空间位置发送给路径规划分析模块进行路径分析。由于多径、障碍物、遮挡等信息存在，精确定位模块会在充电过程中间隔式多次定位确认，确保移动机器人的运动轨迹正确，没有偏航。

路径规划模块：感知模块负责对环境进行感知，获得的感知信息发送给本模块，定位与建图模块负责对机器人的位置进行定位，同时获得环境简单地图。待收到待充电的信号后，通信模块通过对信号进行解析，获得待充电模块的信息，精确定位模块解算获得待充电设备的空间位置。本模块收到环境地图、待充电设备位置信息后开展路径规划工作。

导航与避障模块：路径规划模块将规划的路径方案、感知模块把感知信息实时发送给本模块，本模块根据规划的路径，实际驱动移动机器人运行。在机器人实际运行过程中，感知模块会持续运行，实时提供环境感知结果，其中障碍物的实时监测需要反馈给避障模块，用于障碍物躲避。相关的障碍物信息也同步编辑写入环境地图中。

本模块在运行过程中，精确定位模块会间歇式多次确认待充电设备的空间位置，解算模块会解算得到待充电设备的空间位置，这是因为空间遮挡、多径、障碍物等信息，会使得每次定位位置出现偏差。完成对待充电设备的空间位置精确定位后，路径规划模块重新规划路径，导航模块按照最新的路径规划移动机器人前进。

精确对接模块：负责将移动机器人引导至距离待充电设备足够近的距离，然后本模块开展对移动机器人的充电接口与待充电设备的充电接口精准对接过程。

充电接口模块：在精确对齐模块对齐算法执行过程中，实际的充电接口模块作为物理设备开展对接。该过程延伸出多种充电模式，包括接触式充电和非接触式充电。接触式充电需要充电口进行精确对接，如图9，10，11所示。

充电确认模块：精确对接模块计算对接算法，驱动充电接口进行对接。充电接口对接后，移动机器人和待充电设备进行安全空口认证，需要认证当前对接的充电请求的充电许可、接口硬件模式、充电信号模式、充电电压电流等信息，只允许通过安全空口认证的充电请求。在此过程中，需要驱动通信***，进行多次通信交流确认。

充电执行模块：完成充电确认后，通过安全空口认证的充电请求驱动充电执行模块，开始通过充电接口，对外供电。在供电过程中，充电执行模块实时监测充电的电压、电流、充电线圈发热等状态，实时进行安全监测，当出现异常电压、电流、发热等情况时，及时暂停充电，进行安全检查，直至异常排除后再进行充电，否则终止充电。供电过程中，充电执行模块接收移动机器人储能***的信号反馈。储能***会计算自身剩余电量和估计返程电量需求，当电量降低到接近返航需要至少电量时，则停止供电，并记录该状态信息，反馈给地图标记模块存档该信息，同时启动机器人状态自检模块，驱动机器人启动返航。

地图标记模块：在移动机器人开展工作过程中，地图构建模块会将环境各各项信息记录到地图中，包括不限于稀疏特征点向量、关键帧、语义信息、分割信息、障碍物信息等，地图构建过程中使用SLAM的框架(包括局部地图构建、全局地图构建与优化、闭环检测与优化、BA优化等过程)实现对地图标记与优化，提升精度。地图标记信息如图13所示，记录该受电设备的空间位置，同步记录环境的障碍物、不可通行区域等信息，此外还可以记录受电设备的型号、电量需求、供电接口类型、充电完成状态等信息，该信息可同步记录在地图中标记的受电设备信息中。标记后的地图可以存档在移动机器人中，也可以反馈给云端空中中心，还可以共享给局域网内经过安全认证的共享机器人，实现信息共享。

机器人状态自检与巡航决策：完成上述充电后，地图信息也同步标记。机器人接下来开展状态自检，包括剩余电量、充电任务完成状态、机器人机械损伤等情况。当剩余电量接近最低返航电量、充电任务已完成、机器人收到机械损伤等情况下，则启动巡航决策判断，执行返航；否则继续前往下一个充电点开展供电任务。

返航：当机器人执行返航时，则调出机器人记录的环境地图，启动路径规划模块，规划最有效的返航路径，导航和避障模块收到信号后，实际驱动机器人返航，直至回到基地。

机器人间通讯交流：在某区域内工作期间，可以存在多个移动机器人协作工作，在此模式下，机器人完成每个待充电设备的请求后，可以开展局域网内经过安全认证的共享机器人间通讯交流，交流充电概况、局部地图更新等信息，实现信息共享。机器人收到其他机器人反馈的信息后，可将本地局部地图与共享的局部地图进行融合，实现地图完善，同时更新供电状态、待充电设备信息，实现协作工作。融合的地图有助于接下来供电工作过程的导航与避障，也有助于了解局域内的待充电设备分布概况。各机器人信息共享后，后续可以选择最优的供电模式，实现待充电设备最快供电。

多机器人协助：在机器人完成巡航模式、无地图模式、地图模式的充电任务之后，本机获得了环境地图、待充电设备等信息，这些信息可以共享给区域网内得到认证的各台移动机器人，实现工作能力的拓展。如图7所示是一种共享模式，具体工作流程如下：

机器人在进入工作区域启动时，接入云端控制中心，从云端控制中心下载得到本机运行算法，同时得到局域网内的认证后的移动机器人、待充电设备列表、通信协议以及各项算法，包括不限于感知算法、定位与建图算法、精确定位算法、重定位算法、路径规划算法、导航与避障算法、精确对接算法、地图更新算法等。

机器人完成算法和软件***同步后，开始与局域网内的各个移动机器人进行通信交流，共享环境地图、待充电设备状态等各项信息。

移动机器人收到充电请求后，基于共享获得的局域机器人信息开展充电任务，如果地图不完善，则移动机器人启动定位与建图***，完成对地图、障碍物、可通行区域等信息更新，实现在共享地图基础上，开展二次信息生产，获得更完善的局部区域信息。

移动机器人在完成一次充电任务后，则获得了本次充电过程中的各项信息，包括不限于环境地图更新、待充电设备信息更新、环境感知信息更新等。移动机器人将这些信息通过通信协议共享给局域网内其他移动机器人，同时也接收其他移动机器人共享过来的信息。在收到其他移动机器人共享过来的信息后，移动机器人启动信息融合算法，对信息进行融合：

地图融合：采用地图融合算法，对齐空间坐标系，对地图中节点进行匹配，建立节点关系，梳理地图更新的时间关系，选择性更新修补本地地图残缺模块，采用最新时间戳下地图，并启用SLAM算法，分别开展局部地图优化和全局地图优化，并执行闭环检测和BA优化等过程，确保地图得到最好优化。优化后的地图上更新最新的障碍物信息、可通行区域信息、待充电设备标记等。

信息列表融合：每次机器人运行中会得到一些信息，包括待充电设备的状态信息、储能站信息、其他机器人状态信息等，这些信息维护在本地机器人列表中，对这些信息进行更新。

移动机器人在交流与更新完信息后，将获得多于本身探测的信息，实现了监测范围的扩大。移动机器人在更新信息后，使用新的地图和信息列表开展供电任务。

智能受电设备端工作流程：智能受电设备端带有本身属性相关的功能，该功能可包括智能汽车本体、无人机本体、智能家居设备本地、厂矿区监测本体等。除了本体外，这里介绍其配合无线充电需求相关的设备与流程，如图4所示，***启动自检，自检通过后经过通信模块向云端申请注册入网，同时启动与云端、局域网内移动机器人的通信联络。能源管理模块负责本机的能量管理，当电量低于一定量后，该模块送出信号给通信模块，通过通信模块对外发送充电请求广播信号。在通信模块与移动机器人建立联系过程中，发送通信应答信号进行交流，应答接通后进行安全***模块的空口认证，认证通过后，启动定位交付管理***模块，对外发送定位信号，引导移动机器人对受电设备端进行定位。移动机器人收到定位信号后开展精确定位，驱动机器人运动至智能受电设备端。定位交互管理***模块则进而通过接口设备发送对接信号，引导机器人完成充电接口的精确对接。对接后，经过安全***模块的验证后，开展充电过程，直至充电完成。相关步骤如下：

a)***自检模块在智能受电设备启动后执行，本模块执行对本机的硬件与软件设备的功能检测，如果本机状态异常，则反馈异常；如果本机状态正常，则执行下面步骤。

b)***自检完成后，信号送入到安全***模块，该模块包括管理注册入网、空口认证等功能，先启动注册入网功能，向云端管理中心进行安全认证与注册，将本设备注册到云端控制中心，由云端控制中心广播给局域内的各移动机器人。注册的信号帧如图5所示，包括受电设备标识符，由此识别符组成通信帧与云端控制中心进行通信。

c)安全***生成的通信帧通过通信***模块对外通信交流。在设备认证阶段，先与云端控制中心进行通信，本次通信目的是向云端控制中心注册本设备，并获得充电许可授权，本设备的各个信息通过受电设备标识符向云端注册，包括了安全标识符、信任码、通信模式、通信波段、电池容量、设备类别、电源规格(充电电流和电压大小等)、接口规格(采用哪种接口线圈充电等)等内容，获得云端注册通过后的设备会被云端控制中心写在信任列表中，并把其中的部分信息广播给区域内的移动机器人。如果在局部区域内存在多个待充电设备，且设备覆盖范围很广，为了低功耗的需要，可以降低单个设备的通信信号覆盖范围，采用多跳进行通信，如图6所示。对于多跳通信模式的信号帧，其通信信号会被区域内的其他受电设备包入到普通通信帧中进行传递，如图5所示，在通信帧的通信内容中除了本设备需要通信的内容外，还有上一个设备传递过来的信号帧内容，合成为一个新的通信帧的信号内容部分。通过通信***模块，本地设备与云端控制中心建立联系，注册通过的设备也同步广播给区域内的移动机器人，从而本地设备可以通过通信设备开始给移动机器人进行信号广播，逐步建立起通信联系。

d)在通信***建立通信联系后，接下来本地***会根据能源管理***模块的电量状态发送充电需求。当能源管理***模块监测的本地能量低于一定阈值之后，会给本地设备控制中心发送请求充电信号。设备控制中心收到充电请求信号后，开始进行通信帧编码，编码规则按照图5所示的规则开展编码，包括安全标识符、信任码、充电电量需求、电源规格(充电电流和电压大小等)、接口规格(采用哪种接口线圈充电等)等内容，形成充电设备通信帧。为了安全需求，可以根据通信安全的需求，对该通信帧进行二次加密编码，然后再发送。该帧信息经过通信***对外发送充电请求广播。该广播信号对外发送后，当移动机器人收到信号后，会定向向受电设备发送供电应答信号，智能待充电设备收到移动机器人的应答信号后，再次发送确认信号进行通信应答确认，并开展空口安全认证。在此过程中，本地设备控制中心根据移动机器人反馈的通信帧，解析安全认证标识码，如图5所示，对移动机器人的安全进行认证。当移动机器人的安全认证获得认证后，接下来进入定位交互***，引导移动机器人对待供电设备的空间位置进行定位。

e)在引导移动机器人进行空间位置定位时，定位交互管理***模块根据通信约定，对外发送特定的通信响应信号给移动机器人，用于进行空间精确定位。由于基于空间信号到达强度分析法(RSS)、到达角度定位法(AOA)、到达时间定位法(TOA)、到达时间差定位法(TDOA)等方式都可以计算空间方位，所有可以根据不同定位算法的述求，将对应的信息进行编码，通过通信***模块对外发送应答信号给移动机器人，帮助移动机器人开展空间定位，直至精确定位到待充电设备的空间位置。

f)当通信***模块帮助移动机器人完成空间定位后，移动机器人会自主运动到待充电设备附近，接下来将根据待充电设备的接口实现方式不同，选择性开展不同的精确对齐方式。如果是采用信号识别对齐方式，则通过充电接口对外发送特定的信号来引导移动机器人进行对齐；如果采用编码式或者符号式对齐的模式，则由移动机器人进行识别后进行对齐；如果是采用线圈感应模式对齐，则由移动机器人发送感应信号，待充电设备进行信号接收度量，然后将接收信号能量状态反馈给移动机器人；如果是基于机械式对齐，则由移动机器人判断是否对齐。

g)完成精确对齐接口后，移动机器人和受电设备通信确认状态后开始充电，充电过程中，能源管理***模块监测充电状态，包括充电电流和电压的大小和稳定性、电量充满状态、电池发热状态、充电线圈状态等信息。如果发送充电状态异常，则与机器人进行通信交流，暂停充电，直至异常排除。

f)充电完成后，受电设备与移动机器人进行通信结束确认。充电结束后，各模块路线进入休眠状态，保留能源管理***模块正常执勤，进行能量监测，直至电池剩余电量低于一定阈值后，唤醒整个充电请求相关模块，包括通信***模块、定位交互管理***模块、安全***模块、充电接口模块，重新进入a到h的执行过程。

多跳中继模块：多跳中继主要用在大范围内的智能设备进行通信中继时使用，比如通信范围过大，难以一次性与移动机器人或者云端控制中心进行交流，或者处于低功耗等考虑，智能设备的通信信号强度降低，通信覆盖范围大规模降低。在以上模式下，各个设备对外发送通信信号帧，附近的设备收到相邻设备发出的通信信号帧后，进行二次信号帧进行包装，形成新的中继信号通信帧对外发送，形成逐级打包对外发送，如图6所示，通过多设备的多级跳，实现信号向更大的距离进行传送。

a)待充电设备主动设置多跳通信模式：当待充电设备布置到工作区域时，布置的时候设置了多跳通信模式，则在该模式下，该工作设备通过多跳通信向外发送通信信息，按照图5所示的通信帧进行编码发送。下一跳的设备收到信号后进行二次编码，然后继续对外发送。

b)待充电设备被动选择多跳通信模式：当待充电设备按照最大通信范围、最大通信功率多次进行广播后，仍然接收不到云端控制中心或者移动机器人的通信应答时，可能该设备已经远离工作区域中心，则该设备可以选择对外发送多跳中继通信模式，向外发送待包装形成多跳中继通信的信号帧，请求附近设备包装本机的通信信号，形成中继信号通信帧向更远的区域进行传输，直至获得通信反馈。

c)移动机器人通信应对多跳通信模式：当移动机器人接收到多跳中继通信的通信帧后，可以按照逐级包装的通信帧，解析得到中继链路上的待充电设备信息，然后沿着中继通信链路信号帧发送应答的多跳信号包，通过原通信通路，逐级反馈给多跳链路上的各个待充电设备。然后移动机器人安排工作任务，沿着通信链路，对各个待充电设备进行逐个供电。

***完善与升级：本***构建了一种全新的充电模式，应用移动机器人，对各个智能设备开展供电，改造成本低，有效的避免有源供电的困难。由云端控制中心实现对区域的多设备开展智能化自主供电。云端控制中心除了监控各个待充电设备的工作状态，也可以对智能化充电过程的各个状态进行监测，根据收集的反馈信息，在云端进行算法原型完善，完善后通过云端数据链路下载给各个移动机器人、待供电设备，实现工作性能的提升。本***关键模型如下：

a)感知算法模型：该模式通过采集视频信号、深度信息的点云信息、GPS信号、北斗信号、超声波等信号，然后分析得到环境的特性信息、3D空间信息、障碍物信息、可通行区域等信息，构建感知算法模型。

b)定位与建图模型：通过收集到的感知信息和实际运行过程中反馈的定位与建图难题，对SLAM算法原型进行原理升级，也可以引入基于人工智能设计的特征信号、定位模型等，实现定位能力提升。研究更有效的地图生成算法，加入更鲁棒的特征信号，提升地图鲁棒性。

c)路径规划模型：通过分析实际路径规划状态和存在的问题，研究引入更复杂的路径规划模型，引入人工智能学习的方法，实现更有效的路径规划。

d)导航与避障模型：通过对障碍物检测算法的提升，引入人工智能障碍物检测、3D外轮廓检测等算法，实现障碍物检测能力提升，更好的解决3D镂空区域的通行能力。

e)精确定位模型：通过研究基于信号强度、到达相位、相对时间差等新算法，引入时间戳同步等策略，实现更快速的空间定位算法，提高定位精度。

f)精确对齐模型：通过提升基于视觉的对齐算法计算精度提升对齐精度。通过更精确的信号发射控制，提升对齐精度。通过分析线圈的移动对齐模式，优化提升对齐速度与精度。

g)重定位模型：通过分析GPS信号、北斗信号、IMU、视觉等信息的确认，结合已有地图信息，快速搜索到准确的位置，提升重定位算法精度。

h)多机器人协助模型：通过优化多机器人共享信息的方式和信息内容，优化信息融合算法，优化任务分工模式，提升协助效率。

i)多跳中继模型：通过分析多跳中继传递的模式，优化信号跳跃模式，多向已经与移动机器人建立联系的中继设备传递信号，实现快速有效向移动机器人传递信号。

本发明未详细说明部分属于本领域技术人员公知常识。

Claims (12)

1.基于移动机器人的智能无线供电***，其特征在于：包括移动机器人和受电设备；

受电设备：实时进行储能自检，当检测到实际能量低于工作所需能量时，向外发送充电请求广播；

移动机器人：实时接收受电设备发送的充电请求广播，确定受电设备的空间定位信息，根据周边环境信息和自身定位信息，规划路径，沿所述规划路径移动至受电设备处，为受电设备进行供电。

2.根据权利要求1所述的基于移动机器人的智能无线供电***，其特征在于：还包括云端控制中心，用户能够通过云端控制中心向移动机器人下发为某个或某几个受电设备供电的指令；移动机器人确定受电设备的空间定位信息，根据周边环境信息和自身定位信息，规划路径，沿所述规划路径移动至受电设备处，为受电设备进行供电；

移动机器人的本地数据能够上传到云端控制中心，也能够从云端控制中心更新下载最新的模型算法到本地。

3.根据权利要求1或2所述的基于移动机器人的智能无线供电***，其特征在于：受电设备包括受电设备本地控制中心、受电设备通信***、受电设备储能***和受电设备安全***；

受电设备本地控制中心：接收到受电设备储能***发送的电量足够指令后，正常开启全部功能；接收到电量过低指令后，控制受电设备进入省电模式，即部分功能进行低功耗运行或者关闭，同时通过受电设备通信***向外发出请求充电信息；接收到电量极低指令后，仅保留受电设备储能***与充电接口，其他***休眠；

受电设备储能***：分析自身的用电情况，监测现有电池电量，预测剩余电量可使用状态与时间长度，如果电量足够，则向受电设备本地控制中心发送电量足够指令；如果电量低于预警值，则向受电设备本地控制中心发送电量过低指令；若电量只能支持机器人休眠待机24小时，则向受电设备本地控制中心发送电量极低指令；

受电设备通信***：向外发送交流信息，所述交流信息包含受电设备类型、设备电量状态；在受电设备本地控制中心控制下，向外发出请求充电信息；

受电设备安全***：在移动机器人对本机供电之前，先对其进行安全认证，满足安全认证的移动机器人才能对本机进行充电，且对充电接头的电流情况、电压情况、充电接口进行认证，只有满足规格的信号才允许充电；在充电过程中，随时监测安全状态，当安全状态发生改变时，随时停止充电。

4.根据权利要求1或2所述的基于移动机器人的智能无线供电***，其特征在于：每个移动机器人包括移动机器人本地控制中心、移动机器人通信***、移动机器人储能***、移动机器人充电请求监测***、移动机器人定位***、移动机器人能源管理***、智能驾驶***和移动机器人安全***；

移动机器人本地控制中心：负责移动机器人的各项功能运作，能够与云端控制中心交流，根据受电设备所需电量、移动机器人运动到达充电目的地所需要电量以及移动机器人储能***反馈的自身电量，判断移动机器人是否需要充电，若需要，则向移动机器人储能***发送充电指令；当接收到智能驾驶***反馈的到位指令后，向移动机器人储能***发送放电指令；

移动机器人储能***：携带多组电能存储器，进行大容量电能存储，并将自身电量实时发送给移动机器人本地控制中心；接收到移动机器人本地控制中心发送的充电指令后，借助充电站为自身充电；接收到移动机器人本地控制中心发送的放电指令后，为受电设备供电；

移动机器人通信***：捕获受电设备发送的交流信息，并反馈确认信号，实现与受电设备的设备认证，所述交流信息包含受电设备类型、设备电量状态；接收经过设备认证的受电设备发送的受电设备定位信息，发送给智能驾驶***；

移动机器人充电请求监测***：通过通信***实时获取受电设备发送的请求充电信息，发送给智能驾驶***和能源管理***；

移动机器人定位***：计算移动机器人自身位置信息，发送给智能驾驶***；

移动机器人能源管理***：平时统计移动机器人的电量消耗情况，给出电量消耗模型；当接到移动机器人充电请求监测***的请求充电信息时，估计受电设备所需电量、移动机器人运动到达充电目的地所需要电量，发送给移动机器人本地控制中心；

智能驾驶***：根据周边环境信息、自身定位信息和受电设备定位信息，规划路径，沿所述规划路径移动至受电设备处，并在运动到位后向移动机器人本地控制中心发送到位指令；

移动机器人安全***：对移动机器人和受电设备之间的充电协议进行安全认证，对经过安全认证的受电设备的空口信息进行加密与解密，允许云端控制中心向本机添加注册特定受电设备。

5.根据权利要求4所述的基于移动机器人的智能无线供电***，其特征在于，移动机器人本地控制中心工作策略如下：

如果移动机器人与发出请求充电信息的受电设备之间距离大于机器人本身充电储量供应机器人往返路径需要的电量，则移动机器人本地控制中心不发送充电指令；

如果移动机器人储能***反馈的自身电量低于预警值，则优先去充电站给移动机器人储能***充电，充满后再出发；

如果移动机器人储能***反馈的自身电量满足需求，则由智能驾驶***驱动前往充电地点；在运动前往充电地点过程中，移动机器人能源管理***实时监测移动机器人储能***电量，如果因为某些特殊原因，移动机器人被困，不能及时抵达充电地点且电量过低，则需要反馈给移动机器人本地控制中心，保证移动机器人及时返航充电，充电后智能驾驶***重新规划路径前往；

在抵达充电点后，与受电设备通信后估算受电设备需要充电电量，结合机器人返航需要的电量、移动机器人储能***电量余量，计算出实际给受电设备的充电电量。

6.根据权利要求5所述的基于移动机器人的智能无线供电***，其特征在于，智能驾驶***包括环境感知模块、路径规划模块、导航与避障模块、受电设备监测与通信模块、定位与建图模块、重定位模块、精确对接模块、充电确认和执行模块、地图标记模块；

环境感知模块借助摄像头、激光或者雷达设备、超声波实现对环境感知；

路径规划模块结合环境感知模块感知的结果和受电设备的空间定位信息，规划出巡航路径模式和巡航路径；

定位与建图模块根据移动机器人定位***计算得到的移动机器人自身位置信息，对周围环境进行地图构建；

导航与避障模块包括导航模块和避障模块，导航模块按照巡航路径模式和巡航路径引导移动机器人前进；运行过程中，避障模块接收环境感知模块实时发送的感知结果、机器人自身空间位置实时定位结果以及受电设备的空间定位信息，当感知结果显示前方存在障碍物后，进行避障处理，规划并更新巡航路径；当受电设备的空间定位信息变化时，避障模块规划并更新巡航路径；导航模块根据更新后的巡航路径引导移动机器人前进；

受电设备监测与通信模块实时监听受电设备信号，开展对受电设备的空间定位，定位获得的信息输入给路径规划模块和导航与避障模块；

移动机器人前进过程中，精确定位模块向受电设备发送充电允许信号，接收到某受电设备的应答信号后，对该受电设备进行精确空间定位，将所述精确空间定位信息发送给巡航路径分析与规划模块和导航与避障模块；

重定位模块：借助环境感知信息，结合已有的地图信息，实现对移动机器人当前所处位置的重新定位；

精确对接模块负责将移动机器人引导至受电设备附近，然后实现移动机器人的充电接口与受电设备的充电接口精准对接；

充电确认和执行模块确认移动机器人的充电接口与受电设备的充电接口的空口协议是否一致，若一致，则进行充电；若不一致，则受电设备监测与通信模块继续监听受电设备信号；

对某受电设备进行充电后，地图标记模块记录该受电设备的空间位置，同步记录环境的障碍物、不可通行区域、受电设备的型号、电量需求、供电接口类型以及充电完成状态信息；

完成上述充电后，地图标记模块更新地图信息，移动机器人开展状态自检，所述状态包括剩余电量、巡航完成状态以及机器人机械损伤情况；当剩余电量接近最低返航电量、巡航已完成或移动机器人受到机械损伤时，则执行返航；否则继续巡航。

7.根据权利要求6所述的基于移动机器人的智能无线供电***，其特征在于，移动机器人工作流程如下：

步骤一、进行启动自检，并分析移动机器人储能***状态，将自检结果和移动机器人储能***状态反馈给云端控制中心；

步骤二、结合环境感知模块感知的周围环境信息，判断是进入新环境工作还是继续在原环境中工作，若是进入新环境工作，进行第一次工作初始化配置；若是继续在原环境中工作，进行非第一次工作初始化配置；

第一次工作初始化配置：从云端控制中心下载本机配置信息，所述本机配置信息包括但不限于移动机器人的工作模式、环境信息和地图、受电设备列表、通信模式与协议、区域内协同移动机器人工作模式和通信模式、以及智能驾驶***各个模块的算法模型；

非第一次工作初始化配置：与云端控制中心进行信息同步，同时从存储设备中读取存档的各项信息，实现对前一次工作信息的读取，恢复工作状态；

步骤三、寻找并标记充电站，将充电站位置信息记录在本地地图中；

步骤四、根据实际环境布置的受电设备，选择供电模式，为受电设备进行供电。

8.根据权利要求7所述的基于移动机器人的智能无线供电***，其特征在于，在步骤四选择供电模式之前，经过云端控制中心授权认证后的各移动机器人间能够进行通信交流，交流内容包括环境信息交流、环境地图交流与合并、机器人位置告知、受电设备位置与状态共享、各自自身状态。

9.根据权利要求7所述的基于移动机器人的智能无线供电***，其特征在于，所述供电模式包括巡航模式、地图模式和无地图模式；

巡航模式适用于批量对环境中的受电设备进行供电；

地图模式适用于对特定明确区域或者通过巡航后完成地图绘制的区域中的受电设备进行供电；

无地图模式适用于对新的未知区域中的受电设备进行供电，所述新的未知区域是指该区域第一次部署移动机器人，同时又无精确的已有地图的区域。

10.根据权利要求9所述的基于移动机器人的智能无线供电***，其特征在于，巡航模式下移动机器人为受电设备进行供电的工作流程如下：

环境感知模块借助摄像头、激光或者雷达设备、超声波实现对环境感知，感知的结果输入给巡航路径分析与规划模块和导航与避障模块；

路径规划模块结合环境感知模块感知的结果和受电设备的空间定位信息，规划出巡航路径模式和巡航路径，发送给导航与避障模块；

在移动机器人前进过程中，定位与建图模块对机器人自身空间位置进行实时定位，同时对周围环境进行地图构建，将机器人自身空间位置实时定位结果发送给导航与避障模块；

导航与避障模块包括导航模块和避障模块，导航模块按照巡航路径模式和巡航路径引导移动机器人前进；运行过程中，避障模块接收环境感知模块实时发送的感知结果、机器人自身空间位置实时定位结果以及受电设备的空间定位信息，当感知结果显示前方存在障碍物后，进行避障处理，规划并更新巡航路径；当受电设备的空间定位信息变化时，避障模块规划并更新巡航路径；导航模块根据更新后的巡航路径引导移动机器人前进；

受电设备监测与通信模块实时监听受电设备信号，收到受电设备待充电信号后，开展对受电设备的空间定位，定位获得的信息输入给路径规划模块和导航与避障模块；

移动机器人前进过程中，精确定位模块向受电设备发送充电允许信号，接收到某受电设备的应答信号后，对该受电设备进行精确空间定位，将所述精确空间定位信息发送给巡航路径分析与规划模块和导航与避障模块；

精确对接模块负责将移动机器人引导至受电设备附近，然后实现移动机器人的充电接口与受电设备的充电接口精准对接；

充电确认和执行模块确认移动机器人的充电接口与受电设备的充电接口的空口协议是否一致，若一致，则进行充电；若不一致，则受电设备监测与通信模块继续监听受电设备信号；

对某受电设备进行充电后，地图标记模块记录该受电设备的空间位置，同步记录环境的障碍物、不可通行区域、受电设备的型号、电量需求、供电接口类型以及充电完成状态信息；

完成上述充电后，地图标记模块更新地图信息，移动机器人开展状态自检，所述状态包括剩余电量、巡航完成状态以及机器人机械损伤情况；当剩余电量接近最低返航电量、巡航已完成或移动机器人受到机械损伤时，则执行返航；否则继续巡航。

11.根据权利要求9所述的基于移动机器人的智能无线供电***，其特征在于，地图模式下移动机器人为受电设备进行供电的工作流程如下：

环境感知模块借助摄像头、激光或者雷达设备、超声波实现对环境感知，感知的结果输入给重定位模块；

重定位模块：借助环境感知信息，结合已有的地图信息，实现对移动机器人当前所处位置的重新定位；

受电设备监测与通信模块实时监听受电设备信号，收到受电设备待充电信号后，开展对受电设备的空间定位，定位获得的信息输入给巡航路径分析与规划模块和导航与避障模块；

路径规划模块：结合环境感知信息、已有的地图信息、移动机器人当前所处位置的重新定位信息以及受电设备的空间定位信息，规划移动路径，发送给导航与避障模块；

导航与避障模块包括导航模块和避障模块，导航模块按照路径规划模块规划的路径引导移动机器人前进；运行过程中，避障模块接收环境感知模块实时发送的感知结果、机器人自身空间位置实时定位结果以及受电设备的空间定位信息，当感知结果显示前方存在障碍物后，进行避障处理，规划并更新移动路径；当受电设备的空间定位信息变化时，避障模块规划并更新巡航路径；导航模块根据更新后的巡航路径引导移动机器人前进；

移动机器人前进过程中，精确定位模块向受电设备发送充电允许信号，接收到某受电设备的应答信号后，对该受电设备进行精确空间定位，将所述精确空间定位信息发送给巡航路径分析与规划模块和导航与避障模块；

精确对接模块负责将移动机器人引导至受电设备附近，然后实现移动机器人的充电接口与受电设备的充电接口精准对接；

充电确认和执行模块确认移动机器人的充电接口与受电设备的充电接口的空口协议是否一致，若一致，则进行充电；若不一致，则受电设备监测与通信模块继续监听受电设备信号；

对某受电设备进行充电后，地图标记模块记录该受电设备的空间位置，同步记录环境的障碍物、不可通行区域、受电设备的型号、电量需求、供电接口类型以及充电完成状态信息；

完成上述充电后，地图标记模块更新地图信息，移动机器人开展状态自检，所述状态包括剩余电量、巡航完成状态以及机器人机械损伤情况；当剩余电量接近最低返航电量、巡航已完成或移动机器人受到机械损伤时，则执行返航；否则继续巡航。

12.根据权利要求9所述的基于移动机器人的智能无线供电***，其特征在于，无地图模式下移动机器人为受电设备进行供电的工作流程如下：

环境感知模块借助摄像头、激光或者雷达设备、超声波实现对环境感知，感知的结果输入给重定位模块；

定位与建图模块对机器人自身空间位置进行实时定位，同时对周围环境进行地图构建，将机器人自身空间位置实时定位结果发送给导航与避障模块；

受电设备监测与通信模块实时监听受电设备信号，收到受电设备待充电信号后，开展对受电设备的空间定位，定位获得的信息输入给巡航路径分析与规划模块和导航与避障模块；

移动机器人前进过程中，精确定位模块向受电设备发送充电允许信号，接收到某受电设备的应答信号后，对该受电设备进行精确空间定位，将所述精确空间定位信息发送给路径规划模块和导航与避障模块；

路径规划模块：结合环境感知信息、移动机器人当前所处位置的重新定位信息以及受电设备的空间定位信息，规划移动路径，发送给导航与避障模块；

导航与避障模块包括导航模块和避障模块，导航模块按照路径规划模块规划的路径引导移动机器人前进；运行过程中，避障模块接收环境感知模块实时发送的感知结果、机器人自身空间位置实时定位结果以及受电设备的空间定位信息，当感知结果显示前方存在障碍物后，进行避障处理，规划并更新移动路径；当受电设备的空间定位信息变化时，避障模块规划并更新巡航路径；导航模块根据更新后的巡航路径引导移动机器人前进；

精确对接模块负责将移动机器人引导至受电设备附近，然后实现移动机器人的充电接口与受电设备的充电接口精准对接；

充电确认和执行模块确认移动机器人的充电接口与受电设备的充电接口的空口协议是否一致，若一致，则进行充电；若不一致，则受电设备监测与通信模块继续监听受电设备信号；

对某受电设备进行充电后，地图标记模块记录该受电设备的空间位置，同步记录环境的障碍物、不可通行区域、受电设备的型号、电量需求、供电接口类型以及充电完成状态信息；

完成上述充电后，地图标记模块更新地图信息，移动机器人开展状态自检，所述状态包括剩余电量、巡航完成状态以及机器人机械损伤情况；当剩余电量接近最低返航电量、巡航已完成或移动机器人受到机械损伤时，则执行返航；否则继续巡航。

Images