阅读说明：本技术 安全型电动汽车充电接头视觉识别与自动充电系统及方法 (Visual identification and automatic charging system and method for charging connector of safe electric automobile ) 是由 陈秋霞 范烨 陈友荣 蒋维 叶芳芳 于 2019-11-13 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种安全型电动汽车充电接头视觉识别与自动充电系统及方法。包括工控机,摄像头,用于充电接头特征的提取,与工控机电连接；自动充电主控板,用于自动充电控制,配置CAN总线接口、串口、485接口、TCP接口、陀螺仪、7寸LCD液晶显示屏、IO输入输出口,通过串口与工控机串行通信方式连接；输入检测模块,用于向自动充电主控板输入检测信息,与工控机电连接；步进电机驱动器,通过CAN总线接口与自动充电主控板电连接,且电连接有步进电机。本项目提出了采用ORB特征提取算法来实现充电接头的特征提取,ORB特征由关键点和描述子组成,是oFAST和rBRIEF描述子的组合算法,具有优秀的平移、旋转、光照不变性；而且算法的特征提取效率是SIFT和SURF的10倍。(The invention relates to a system and a method for visual identification and automatic charging of a charging connector of a safe electric automobile. The device comprises an industrial personal computer and a camera, wherein the camera is used for extracting the characteristics of a charging connector and is electrically connected with the industrial personal computer; the automatic charging main control board is used for automatic charging control, is provided with a CAN bus interface, a serial port, a 485 interface, a TCP interface, a gyroscope, a 7-inch LCD (liquid crystal display) screen and an IO (input/output) port and is connected with an industrial personal computer in a serial communication mode through the serial port; the input detection module is used for inputting detection information to the automatic charging main control board and is electrically connected with the industrial personal computer; and the stepping motor driver is electrically connected with the automatic charging main control board through a CAN bus interface and is electrically connected with a stepping motor. The project provides that the characteristic extraction of the charging connector is realized by adopting an ORB characteristic extraction algorithm, the ORB characteristic consists of key points and descriptors, is a combined algorithm of oFAST and rBRIEF descriptors, and has excellent translation, rotation and illumination invariance; and the feature extraction efficiency of the algorithm is 10 times that of SIFT and SURF.)

安全型电动汽车充电接头视觉识别与自动充电系统及方法

技术领域

本发明涉及一种安全型电动汽车充电接头视觉识别与自动充电系统及方法。

背景技术

电动汽车凭借零排放、节能等优点，近年来得到了广泛地发展；电动汽车逐步得到普及，电动汽车充电设施建设也得到了广泛地发展。电动汽车的充电方式也逐步往智能化发展，往自动充电方向发展。

现在，电动汽车的充电必须依靠人工在充电桩上操作完成，用于用户对电动汽车了解存在不同，在插拔充电接头操作中，存在安全隐患，这样就迫切需要一套自动充电系统，实现自动操作充电。这样，就可以消除人工操作的安全隐患；减少充电设备管理人员的工作强度，降低劳动成本；促进电动汽车分时租赁、共享的市场，提高电动汽车的利用率。

国外，研究自动充电取得成果的是美国的特斯拉公司，特斯拉自主研发的蛇行机器人可以实现自动充电，通过视觉自主识别充电接头，实现自主充电，不需要人工干预，但是整个充电识别过程较长。

实现电动汽车自动充电的核心技术，就是自主识别电动汽车充电接头，通过特征提取算法，提取充电接头的位置信息。机器视觉实现目标特征提取算法，目前国内外采用的方法有：FAST、STAR、SIFT、SURF、HARRIS等方法。

FAST角点检测最早由Rosten and Drummod提出，最早用在鉴定图像中感兴趣点，主要检测局部像素灰度变换明显的地方，算法核心思想是如果一个像素与邻域像素变换大，则认为是角点。优点是速度快，但是缺点是不具有尺度不变性。

HARRIS角点检测，通过窗口在图像上移动，获取在各个方向上的变化程度，来决定是否为角点。HARRIS算法的优点是对旋转和灰度具有不变性，但是由于HARRIS算法利用像素平移的差分方法，所以对尺度敏感，对尺度不具有不变性。

SIFT和SURF算法具有良好的旋转不变形和尺度不变性，但是缺点是运行效率不高，不能满足实时性要求。

发明内容

本发明的目的之一在于解决现有技术的不足，提供一种新的安全型电动汽车充电接头视觉识别与自动充电系统。

本发明的目的之二在于解决现有技术的不足，提供一种新的电动汽车充电接头视觉识别与自动充电方法。本项目提出了采用ORB特征提取算法来实现充电接头的特征提取，ORB特征由关键点和描述子组成，是oFAST和rBRIEF描述子的组合算法，具有优秀的平移、旋转、光照不变性；而且算法的特征提取效率是SIFT和SURF的10倍。系统可以广泛地应用于电动汽车充电桩中，完成充电接头的自动识别，实现自动充电。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

安全型电动汽车充电接头视觉识别与自动充电系统，包括工控机，还包括如下部件：

摄像头，用于充电接头特征的提取，与工控机电连接；

自动充电主控板，用于自动充电控制，配置CAN总线接口、串口、485接口、TCP接口、陀螺仪、7寸LCD液晶显示屏、IO输入输出口，通过串口与工控机串行通信方式连接；

输入检测模块，用于向自动充电主控板输入检测信息，与工控机电连接；

步进电机驱动器，通过CAN总线接口与自动充电主控板电连接，且电连接有步进电机。

优选的，所述摄像头具有方向信息和旋转角度信息提取功能，采用ORB特征识别，将具有方向信息的FAST特征检测和具有旋转角度的BRIEF特征描述结合，实现特征提取。

优选的，摄像头与工控机采用USB的方式电连接。

优选的，所述自动充电主控板基于嵌入式STM32F791芯片。

优选的，所述工控机还通过串行通信方式连接有锂电池BMS管理系统，以STM32F103为主控制器，使用TI的电池管理芯片bq76PL455实现锂电池BMS管理；采用差分通信接口，实现板级互联。

基于安全型电动汽车充电接头视觉识别与自动充电系统的充电方法，步骤如下：

(1)ROS+OpenCV平台创建，实现数据互通；

(2)ROS平台USB摄像头驱动装载；

(3)摄像头标定，对摄像头的参数进行标定，得到摄像头的内参、外参；

(4)ORB算法由具有方向信息的FAST特征检测和具有旋转角度的BRIEF特征描述组成，首先基于FAST算子进行特征点提取，在提取好的特征点上附加方向；然后对oFAST提取的特征点周围图像区域进行描述；将oFAST特征点的方向作为灰度质心法得到的FAST角点方向，加以旋转，获得带方向的BRIEF；

(5)将采用ORB特征提取算法得到的特征点，与存储在工控机的充电接头图片比较，提取充电接头的位置信息，当与存储的信息一致时，完成识别；

(6)工控机控制基于获取的充电接头信息，发送给自动充电主控板实现相应的动作，实现电动汽车的自动充电。

优选的，步骤(6)中，包括自动充电主控板发生执行信息至步进电机驱动器，进而驱动步进电机的运行，实现充电接头与待充电电动汽车接口的配对。

本发明的有益效果是：本项目提出了采用ORB特征提取算法来实现充电接头的特征提取，ORB特征由关键点和描述子组成，是oFAST和rBRIEF描述子的组合算法，具有优秀的平移、旋转、光照不变性；而且算法的特征提取效率是SIFT和SURF的10倍。系统可以广泛地应用于电动汽车充电桩中，完成充电接头的自动识别，实现自动充电。

附图说明

图1是本发明自动充电系统结构图；

图2是本发明锂电池BMS管理系统结构图；

图3是本发明锂电池BMS管理核心原理图。

具体实施方式

下面通过具体实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的具体说明。

实施例：

如图1-3所示的安全型电动汽车充电接头视觉识别与自动充电系统，包括工控机，还包括如下部件：

摄像头，用于充电接头特征的提取，与工控机电连接；

自动充电主控板，用于自动充电控制，配置CAN总线接口、串口、485接口、TCP接口、陀螺仪、7寸LCD液晶显示屏、IO输入输出口，通过串口与工控机串行通信方式连接；

输入检测模块，用于向自动充电主控板输入检测信息，与工控机电连接；

步进电机驱动器，通过CAN总线接口与自动充电主控板电连接，且电连接有步进电机。

具体的说，所述摄像头具有方向信息和旋转角度信息提取功能，采用ORB特征识别，将具有方向信息的FAST特征检测和具有旋转角度的BRIEF特征描述结合，实现特征提取，摄像头与工控机采用USB的方式电连接，所述自动充电主控板基于嵌入式STM32F791芯片，所述工控机还通过串行通信方式连接有锂电池BMS管理系统，以STM32F103为主控制器，使用TI的电池管理芯片bq76PL455实现锂电池BMS管理；采用差分通信接口，实现板级互联。

基于安全型电动汽车充电接头视觉识别与自动充电系统的充电方法，步骤如下：

(1)ROS+OpenCV平台创建，实现数据互通；

(2)ROS平台USB摄像头驱动装载；

(3)摄像头标定，对摄像头的参数进行标定，得到摄像头的内参、外参；

(4)ORB算法由具有方向信息的FAST特征检测和具有旋转角度的BRIEF特征描述组成，首先基于FAST算子进行特征点提取，在提取好的特征点上附加方向；然后对oFAST提取的特征点周围图像区域进行描述；将oFAST特征点的方向作为灰度质心法得到的FAST角点方向，加以旋转，获得带方向的BRIEF；

(5)将采用ORB特征提取算法得到的特征点，与存储在工控机的充电接头图片比较，提取充电接头的位置信息；

(6)工控机控制基于获取的充电接头信息，发送给自动充电主控板实现相应的动作，实现电动汽车的自动充电，步骤(6)中，包括自动充电主控板发生执行信息至步进电机驱动器，进而驱动步进电机的运行，实现充电接头与待充电电动汽车接口的配对。

本发明具有如下特点：

(1)将ROS和OpenCV平台结合起来，两者通过ROS的cv-bridge功能包实现数据互通，发挥ROS在机器人开发平台中的优势，方便系统扩展增加机械手臂抓取功能；

(2)采用机器视觉实现充电接头位置识别，实现电动汽车的自动充电：将目标视觉识别技术应用于电动汽车自动充电，在实体中加以验证；具有自适应功能，可以应用于电动汽车充电桩中。

(3)基于ORB的充电接头三维空间位置提取算法：传统特征识别算法实时性不够优秀，传统SIFT和SURF算法特征提取算法实时性较差，算法硬件成本较高。

本项目改进了传统算法，采用ORB特征提取算法，将当前提取的图像数据与存储在工控机的图片比较，如果两者特征一致，就可以实现充电接头目标识别。算法在ROS+OpenCV3.0平台下开发，编程语言为C++，通过实际应用场合的图片数据，测试充电接头识别算法的实时性、鲁棒性、准确性；最后应用于充电接头自动识别系统中，在动态背景环境下，完成基于ORB的充电接头识别算法稳定性测试，算法优化。

(4)锂电池BMS管理系统设计：系统以STM32F103C8为主控制器，使用TI的电池管理芯片bq76PL455实现锂电池BMS管理；可监视和检测多种不同的故障状态，包括过压、欠压、过热和通信故障。

以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。