基于机器视觉的电动汽车充电自动定位方法

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220986

吉林大学学报(工学版) ›› 2023, Vol. 53 ›› Issue (12): 3465-3471.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220986

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基于机器视觉的电动汽车充电自动定位方法

葛动元¹(),向文江²,李健¹,刘恩辰^1,³,姚锡凡⁴

^1.广西科技大学机械与汽车工程学院，广西柳州 545006
^2.邵阳学院机械与能源工程学院，湖南邵阳 422004
^3.复旦大学工程与应用技术研究院，上海 200433
^4.华南理工大学机械与汽车工程学院，广东 510640

收稿日期:2022-08-03 出版日期:2023-12-01 发布日期:2024-01-12
作者简介:葛动元（1970-），男，研究员，博士.研究方向：机器视觉，机器学习，智慧物流.E-mail：gedongyuan2022@163.com
基金资助:
国家自然科学基金项目（地区基金项目）(51765007)

Automatic positioning method of electric vehicle charging based on machine vision

Dong-yuan GE¹(),Wen-jiang XIANG²,Jian LI¹,En-chen LIU^1,³,Xi-fan YAO⁴

^1.School of Mechanical and Automotive Engineering，Guangxi University of Science and Technology，Liuzhou 545006，China
^2.School of Mechanical and Energy Engineering，Shaoyang University，Shaoyang 422004，China
^3.Academy for Engineering and Technology，Fudan University，Shanghai 200433，China
^4.School of Mechanical and Automotive Engineering，South China University of Technology，Guangzhou 510640，China

Received:2022-08-03 Online:2023-12-01 Published:2024-01-12

摘要/Abstract

摘要：

针对当前电动汽车充电自动定位方法易发生位置偏移、定位精度不准确等问题，提出了基于机器视觉的电动汽车充电自动定位方法。通过无线传感网络中的机器视觉系统获取电动汽车行驶状态，提取环境图像及数据信息，利用颜色模型中Hue分量、Canny算子对电动汽车充电孔及背景展开去噪，利用边缘检测算法获取线圈圆心，并计算充电线圈的等效边长，结合机器视觉中非线性最小二乘法完成电动汽车的自动定位。实验结果表明：在相对位移分别为3、5、7 mm时，本文方法接收线圈的定位精度与多次定位精度平均值相同，分别为8.24、8.99和8.12，本文方法的定位精度高；多次定位精度平均值与单次定位精度相同，定位效果好。

关键词: 电动汽车充电自动定位, 无线传感网络, 颜色模型, 边缘检测, 最小二乘法

Abstract:

To address the issues of position deviation and inaccurate positioning accuracy in current automatic positioning methods for electric vehicle charging，a machine vision-based automatic positioning method for electric vehicle charging was proposed. The machine vision system in the WSN sensor acquired the driving status of the electric vehicle， extracted environmental images and data information， denoised the charging socket and background using the Hue component and Canny operator in the HSI color model， performed edge detection to determine the center of the coil， calculated the equivalent side length of the charging coil， and accomplished automatic positioning of the electric vehicle through the nonlinear least squares method in machine vision. The experimental results demonstrated that under relative displacements of 3 mm， 5 mm， and 7 mm， the proposed method achieved the same positioning accuracy as the average of multiple positioning attempts， which were 8.24， 8.99， and 8.12. The proposed method demonstrates high positioning accuracy and good positioning performance， as the average positioning accuracy matches the single positioning accuracy. Currently， it is concluded that the proposed method exhibits reliable positioning accuracy.

Key words: electric vehicle charging automatic positioning, wireless sensor network, color model, edge detection, least square method

中图分类号:

TN911.73

葛动元,向文江,李健,刘恩辰,姚锡凡. 基于机器视觉的电动汽车充电自动定位方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2023, 53(12): 3465-3471.

Dong-yuan GE,Wen-jiang XIANG,Jian LI,En-chen LIU,Xi-fan YAO. Automatic positioning method of electric vehicle charging based on machine vision[J]. Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition), 2023, 53(12): 3465-3471.

图/表 5

图1

图2

表1

不同方法的线圈单次定位精度"

方法	接收线圈定位精度
方法	$d = 3$ mm	$d = 5$ mm	$d = 7$ mm
本文	8.24	8.99	8.12
文献［4］	6.08	6.27	5.21
文献［5］	6.07	6.89	5.26
文献［6］	5.73	6.73	5.41

表1

表2

不同方法的线圈多次定位精度平均值"

方法	接收线圈定位精度
方法	$d = 3$ mm	$d = 5$ mm	$d = 7$ mm
本文	8.24	8.99	8.12
文献［4］	5.09	5.29	4.20
文献［5］	5.08	5.88	4.27
文献［6］	4.74	5.74	4.40

表2

图3

参考文献 15

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