充电桩及智能移动机器人识别充电桩系统的制作方法

本实用新型涉及智能移动机器人自主充电技术领域，尤其涉及一种充电桩及智能移动机器人识别充电桩系统。

背景技术：

随着科学技术的发展和人们生活水平的提高，市场上出现了多种智能移动机器人，例如，家用清洁机器人、陪护机器人、送餐机器人等。各种类型的传感器、路径规划、地图构建等技术融合在智能移动机器人中，使得智能移动机器人能够在自主移动过程中规避障碍物，有些智能移动机器人还能够实现自主充电，智能化程度更高，大大降低了人工劳动强度和时间。

在自主充电的技术实现上，有些是通过充电桩不断发出信号，智能移动机器人上的接收器接收到该信号，最终与充电桩完成对接，自主地对智能移动机器人进行充电；采用这种方式实现自主充电，需要为充电桩设置电路板、信号发射器等其他电子元器件，增加制造成本。

有些是通过把充电桩设计为表面呈凹凸相间的结构，利用智能移动机器人上的激光雷达扫描凹凸相间的结构，利用测距得到的阶梯差进行匹配和识别充电桩，最终与充电桩完成对接，自主地对智能移动机器人进行充电；然而，把充电桩设计为表面呈凹凸相间的结构，导致充电桩的体积比较大，而且制造成本相对较高。

技术实现要素：

本实用新型所要解决的技术问题在于，提供一种充电桩及智能移动机器人识别充电桩系统，利用智能移动机器人上的激光雷达对充电桩上设置的具有不同逆反射系数的标识元素进行识别，以使智能移动机器人确定充电桩的位置，实现对接充电。

为了解决上述技术问题，本实用新型采用以下技术方案：

一种充电桩，适用于配置有激光雷达的智能移动机器人，包括：

桩体，设有供电部，所述供电部被配置成为智能移动机器人充电；

标识，包括至少两种具有不同逆反射系数的标识元素，至少两种所述标识元素沿同一方向相邻排布于所述桩体的一平面上；所述标识元素被配置成供所述激光雷达识别，以使智能移动机器人确定所述供电部的位置后与所述供电部对接充电。

可选的，所述标识包括均为至少一个的第一种标识元素和第二种标识元素，第一种标识元素和第二种标识元素沿所述同一方向相互交错排布。

可选的，在沿所述同一方向的每个第一种标识元素和第二种标识元素上至少被所述激光雷达采集两个扫描点。

可选的，在所述充电桩与智能移动机器人放置于同一地面上时，所述激光雷达发出的激光射线能够投射在所述标识上。

可选的，在所述充电桩放置于地面上时，所述桩体的一平面与地面倾斜设置。

可选的，所述标识为喷涂在所述桩体的一平面上的涂层；或者所述标识为粘贴在所述桩体的一平面上的贴纸或贴膜。

本实用新型实施例提供的一种充电桩，包括设有供电部的桩体以及标识，该标识包括至少两种具有不同逆反射系数的标识元素，至少两种标识元素沿同一方向相邻排布于桩体的一平面上，利用智能移动机器人上配置的激光雷达对标识元素进行识别，实现智能移动机器人确定供电部的位置后与供电部对接充电；充电桩的结构简单、体积小，降低了制造成本。

一种智能移动机器人识别充电桩系统，包括充电桩和配置有激光雷达的智能移动机器人；

所述充电桩包括：

桩体，设有供电部，所述供电部被配置成为智能移动机器人充电；

标识，包括至少两种具有不同逆反射系数的标识元素，至少两种所述标识元素沿同一方向相邻排布于所述桩体的一平面上；

所述智能移动机器人被配置为获取激光雷达的扫描数据，所述扫描数据包括多个扫描点的反光强度和测量距离以及与该测量距离对应的角度值；

所述智能移动机器人被配置为根据反光强度和测量距离确定所述充电桩上的至少两种标识元素；

所述智能移动机器人被配置为根据反光强度、测量距离以及角度值确定智能移动机器人相对于所述充电桩的位姿，以使智能移动机器人移动至所述充电桩并与其对接充电。

可选的，两种所述标识元素包括第一种标识元素和第二种标识元素，所述第一种标识元素的逆反射系数小于所述第二种标识元素的逆反射系数，所述第一种标识元素为偶数个，所述第二种标识元素为奇数个；所述第一种标识元素和所述第二种标识元素沿同一方向相互交错排布。

可选的，所述智能移动机器人被配置为若连续扫描点的反光强度小于第一预设强度，则确定所述充电桩上的第一种标识元素；若连续扫描点的反光强度大于第二预设强度，则确定所述充电桩上的第二种标识元素。

可选的，所述智能移动机器人还被配置为：计算各个第一种标识元素和第二种标识元素沿所述同一方向上的长度，并判断该长度是否与实际长度相同。

本实用新型实施例提供的一种智能移动机器人识别充电桩系统，智能移动机器人被配置为获取激光雷达的扫描数据，扫描数据包括多个扫描点的反光强度和测量距离以及与该测量距离对应的角度值，进而根据反光强度和测量距离确定充电桩上的具有不同逆反射系数的两种标识元素，最终根据反光强度、测量距离以及角度值确定智能移动机器人相对于充电桩的位姿，实现精确地识别和定位，以使智能移动机器人移动至充电桩并与其对接充电。

附图说明

为了更清楚地说明本实用新型实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本实用新型的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的变形形式。

图1是配置有激光雷达的智能移动机器人与充电桩的应用场景示意图；

图2是本实用新型实施例的充电桩的结构示意图；

图3是图2中所示充电桩的另一视角图；

图4是图1中所示激光雷达的结构示意图；

图5是激光雷达的工作原理示意图；

图6是建立极坐标系的智能移动机器人向标识投射扫描点的工作原理示意图；

图7是充电桩的识别方法的步骤流程图；

图8是智能移动机器人处于某一确定的位姿时获取的激光雷达的扫描数据列表；

图9是图7中所示步骤S420的步骤流程图；

图10是根据激光雷达投射的三个扫描点确定位于同一直线的工作原理示意图；

图11是建立平面直角坐标系的智能移动机器人相对于充电桩的位姿的工作原理示意图；

图12是执行充电桩的识别方法的智能移动机器人的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。

如图1所示，本实用新型实施例提供了一种充电桩100，该充电桩100适用于配置有激光雷达210的智能移动机器人200，即通过智能移动机器人200上的激光雷达210对充电桩100进行识别和定位。智能移动机器人200可以是家用清洁机器人、陪护机器人、送餐机器人等，在本实施例中，以家用清洁机器人为例进行说明。

一并参阅图2和图3，充电桩100包括桩体110和标识120，桩体110包括底座111和横板112，横板112可以可拆卸地固定在底座111上，横板112还可以与底座111一体成型。需要说明的是，充电桩100的结构可以根据实际应用的需要进行若干种变形，在此不做限定。

底座111设有供电部113，供电部113被配置成为智能移动机器人200充电，在本实施例中，底座111设有两个供电部113，两个供电部113为两个金属触点，即正极金属触点和负极金属触点，智能移动机器人200上可以相适配地设有金属触片，智能移动机器人200移动至供电部113并与供电部113对接时，金属触片与金属触点接触，实现充电桩100对智能移动机器人200充电；在其他可选实施例中，供电部113可以包括能够产生感应磁场的发射线圈，智能移动机器人200上可以相适配地设有接收线圈，发射线圈与接收线圈耦合，实现充电桩100对智能移动机器人200无线充电。

标识120设于横板112的表面，具体的，标识120包括至少两种具有不同逆反射系数的标识元素，至少两种标识元素沿同一方向相邻排布于横板112的一平面1121上，标识元素被配置成供激光雷达210识别，以使智能移动机器人200确定供电部113的位置后与供电部113对接。一方面，逆反射系数与物体的表面结构和材料有关，微球形、微锥形的表面结构具有较高的逆反射系数；另一方面，逆反射系数与灰度值有关，灰度值越高则逆反射系数越低。在本实施例中，标识120包括两种具有不同逆反射系数的标识元素，即第一种标识元素121和第二种标识元素122，第一种标识元素121的逆反射系数小于第二种标识元素122的逆反射系数；例如，第一种标识元素121为黑色标识元素，第二种标识元素122为白色标识元素，黑色标识元素的逆反射系数小于白色标识元素的逆反射系数。

第一种标识元素121和第二种标识元素122均为至少一个，第一种标识元素121和第二种标识元素122沿同一方向相互交错排布。在本实施例中，第一种标识元素121为两个，第二种标识元素122为三个，两个第一种标识元素121和三个第二种标识元素122沿同一方向相互交错排布于横板112的一平面1121上。在其他可选实施例中，第一种标识元素121也可以为两个，第二种标识元素122为一个，一个第二种标识元素122排布于两个第一种标识元素121之间。

激光雷达210也可以称作激光扫描测距仪，如图4和图5所示，图4是一实施例的激光雷达210的结构示意图，图5是激光雷达210的工作原理示意图。激光雷达210包括安装座211、固定在安装座211上的马达212、以及可旋转地设于安装座211上的旋转部213，马达212通过诸如弹性带212a、齿形带等传动部件带动旋转部213旋转。旋转部213内固定设有点状激光发射器214和摄像头215。在实际应用中，一旦旋转部213生产定型，点状激光发射器214和摄像头215的位置也被固定，使得点状激光发射器214发出激光射线214a的方向与摄像头215的光轴215a呈固定的夹角α。在本实用新型实施例中，采用现有技术中的三角测距法测量点状激光发射器214与被测物体300之间的测量距离d，现对三角测距法做简单介绍：点状激光发射器214发出的激光射线214a入射到被测物体300表面，摄像头215接收来自被测物体300表面的扫描点的散射光线214b，散射光线214b经过摄像头215的透镜2151后成像于摄像头215的感光元件2152上，散射光线214b在感光元件2152上的成像光点到感光元件2152上有效成像区域一侧边缘的距离为x，x可以通过在感光元件2152中查找并计算成像光点的中心位置的像素坐标求得，在此不再赘述。依据三角测距法的位置关系和如下公式计算出测量距离d的值：

公式①q＝f*s/x；

公式②d＝q/sin(β)；

其中，β等于90°-α；s是点状激光发射器214与透镜2151中心点之间的距离；f是摄像头215的焦距。

旋转部213以可调频率旋转时，激光雷达210可以对周围环境进行360°全方位扫描，利用激光雷达210可以检测散射光线214b在感光元件2152上的成像光点的光强度。当智能移动机器人200上的激光雷达210用于识别充电桩100时，激光雷达210的扫描数据可以包括投射在标识120上的扫描点的测量距离d、反光强度、以及与测量距离d对应的角度值，该角度值是相对于建立在智能移动机器人200上的如图6所示的极坐标系而言，图6中的极坐标系是以激光雷达210为极点，可以定义智能移动机器人200的正右侧方向为0°(360°)极轴，角度取逆时针方向为正。某一时刻，智能移动机器人200处于如图6所示的位姿(位置和姿势)，激光雷达210以角度值为的方向发出激光射线214a，并投射在标识120上的扫描点123，测量距离d对应的角度值为

再次参阅图1，在充电桩100与智能移动机器人200放置于同一地面S30上时，激光雷达210发出的激光射线214a能够投射在标识120上。容易理解，假如充电桩100放置于地面S30上时，横板112的一平面1121与地面S30垂直设置，激光雷达210发出的激光射线214a投射在标识120上，可能会由于标识120具有的镜面反射效果，摄像头215接收到的散射光线214b过多，从而导致第一种标识元素121和第二种标识元素122对应的反光强度差别过小，不利于智能移动机器人200区分第一种标识元素121和第二种标识元素122。因此，在本实施例中，在充电桩100放置于地面S30上时，横板112的一平面1121与地面S30可以倾斜设置，将投射在标识120上的大部分激光射线214a反射出去，摄像头215只接收到小部分的散射光线214b。

标识120可以为喷涂在横板112的一平面1121上的涂层，也可以为粘贴在横板112的一平面1121上的贴纸，还可以为粘贴在横板112的一平面1121上的贴膜。由于逆反射系数与物体的表面结构和材料有关，因此，可以通过设计不同表面结构和/或选择不同材料来形成标识120中的第一种标识元素121和第二种标识元素122。

结合图1至图6，一并参阅图7，其为一种充电桩的识别方法400的流程步骤示意图，充电桩的识别方法400适用于配置有激光雷达210的智能移动机器人200，即智能移动机器人200可以执行充电桩的识别方法400的流程步骤。充电桩100上设有具有不同逆反射系数的第一种标识元素121和第二种标识元素122，充电桩的识别方法400包括步骤S410、步骤S420和步骤S430。其中，

步骤S410包括：获取激光雷达的扫描数据；其中，扫描数据包括多个扫描点的反光强度和测量距离以及与该测量距离对应的角度值。

本实用新型实施例中，激光雷达210的扫描数据包括多个扫描点的反光强度、测量距离、以及与该测量距离对应的角度值，也就是说，每个扫描点至少关联有反光强度、测量距离、以及与该测量距离对应的角度值这三种数据。

为了增加激光雷达210投射在标识120上的扫描点的密度，激光雷达210可以以较小的角度增量进行扫描，例如，以1°的角度增量对周围环境进行360°全方位扫描，也就是说，激光雷达210旋转一周能够投射360个扫描点。当然，可以根据实际需要选择不同规格参数、性能的激光雷达210，例如，激光雷达210的最大扫描角度可以为90°、180°、270°、360°等，激光雷达210的角度增量可以为0.5°、1°、2°等，激光雷达210的采样频率可以为1000samples/s、2000samples/s等。

步骤S420包括：根据反光强度和测量距离确定充电桩上的第一种标识元素和第二种标识元素。

为了提高识别的精确度以及降低周围环境的干扰，第一种标识元素121的逆反射系数小于第二种标识元素122的逆反射系数，第一种标识元素121为偶数个，第二种标识元素122为奇数个。例如，第一种标识元素121为两个，第二种标识元素122为一个，两个第一种标识元素121和一个第二种标识元素122沿同一方向相互交错排布；又如，第一种标识元素121为两个，第二种标识元素122为三个，两个第一种标识元素121和三个第二种标识元素122沿同一方向相互交错排布。本实用新型实施例中，第一种标识元素121为两个，采用黑色标识元素；第二种标识元素122为三个，采用白色标识元素。

在其他可选实施例中，第一种标识元素121的逆反射系数大于第二种标识元素122的逆反射系数，例如，第一种标识元素121为两个，采用白色标识元素；第二种标识元素122为三个，采用黑色标识元素。

一并参阅图8，其为智能移动机器人200处于某一确定的位姿时，获取的激光雷达210的扫描数据列表。在图8所示的扫描数据列表中，i_w1、i_b1、i_w2、i_b2、i_w3分别表示激光射线214a投射在图2中自左至右的方向上第二种标识元素122和第一种标识元素121所形成多个扫描点的扫描数据，每个扫描点关联有角度值、测量距离以及反光强度。从图8所示的扫描数据列表中可以看出，第二种标识元素122和第一种标识元素121对应的反光强度差别较大，因而，反光强度这一数据能够用来区分第二种标识元素122和第一种标识元素121。

从图1中可以看出，智能移动机器人200的顶面设有凸出的壳罩220，壳罩220具有连接智能移动机器人200的顶面的支柱221，在实际应用中，支柱221会遮挡某些角度值的激光射线214a，导致图8所示的扫描数据列表中出现测量距离为零的异常数据，例如，i_w2列的(179，0，8513)，i_w3列的(198，0，7360)，因此，为了防止测量距离为零的异常数据对确定第二种标识元素122和第一种标识元素121时造成干扰，可以结合反光强度和测量距离这两个数据来确定充电桩100上的第一种标识元素121和第二种标识元素122。

如图9所示，步骤S420包括步骤S421和步骤S422，其中，步骤S421包括：若连续扫描点的反光强度小于第一预设强度，则确定充电桩上的第一种标识元素。

在实际应用中，在沿上述同一方向的每个第一种标识元素121上至少能够被激光雷达210采集两个扫描点，从而才能基本保证连续扫描点的个数至少为两个，当然，激光雷达210沿同一方向能够从每个第一种标识元素121上采集到多少个扫描点，还取决于激光雷达210与充电桩100之间的距离、第一种标识元素121沿同一方向的宽度、激光雷达210的最小角度增量、激光雷达210的最大扫描角度、激光雷达210的采样频率等因素。第一预设强度可以根据实际的扫描数据来设定，例如，第一预设强度为1500单位，也可以为2000单位。

为了排除上述测量距离为零的异常数据的干扰，步骤S421还可以包括：若连续扫描点的反光强度小于第一预设强度且测量距离位于第一预设数值区间内，则确定充电桩上的第一种标识元素。第一预设数值区间可以为大于零且小于激光雷达210的最大测量半径，例如，大于零小于7米。

步骤S422包括：若连续扫描点的反光强度大于第二预设强度，则确定充电桩上的第二种标识元素。

在实际应用中，在沿上述同一方向的每个第二种标识元素122上至少能够被激光雷达210采集两个扫描点，从而才能基本保证连续扫描点的个数至少为两个，当然，激光雷达210沿同一方向能够从每个第二种标识元素122上采集到多少个扫描点，还取决于激光雷达210与充电桩100之间的距离、第二种标识元素122沿同一方向的宽度、激光雷达210的最小角度增量、激光雷达210的最大扫描角度、激光雷达210的采样频率等因素。第二预设强度可以根据实际的扫描数据来设定，例如，第二预设强度为2000单位，也可以为2500单位。

在一可选实施例中，通过上述方法步骤基本上能够确定充电桩100上具有第一种标识元素121以及第二种标识元素122，基于此，可以进一步认定第一种标识元素121和第二种标识元素122是否位于同一平面上，例如，将第一种标识元素121上的扫描点拟合成一条直线，判断第二种标识元素122上的扫描点到该直线的距离是否在预设阈值范围内，若是，则认定第一种标识元素121和第二种标识元素122位于同一平面1121上。又如，将第二种标识元素122上的扫描点拟合成一条直线，判断第一种标识元素121上的扫描点到该直线的距离是否在预设阈值范围内，若是，则认定第一种标识元素121和第二种标识元素122位于同一平面1121上。

以如图10所示来说明，选择扫描点P1、扫描点P2、扫描点P3、扫描点P4和扫描点P5这五个扫描点，这五个扫描点是智能移动机器人200处于同一确定的位姿时由激光雷达210投射所生成的，其中，扫描点P3是投射在第二种标识元素122上生成的，扫描点P1和扫描点P2是投射在第二种标识元素122一侧的第一种标识元素121上生成的，扫描点P4和扫描点P5是投射在第二种标识元素122另一侧的第一种标识元素121上生成的。扫描点P1、扫描点P2、扫描点P3、扫描点P4和扫描点P5这五个扫描点分别对应的五个测量距离依次为测量距离d1、测量距离d2、测量距离d3、测量距离d4和测量距离d5，测量距离d1、测量距离d2、测量距离d3、测量距离d4和测量距离d5所对应的角度值也是已知的，基于此，可以将扫描点P1、扫描点P2、扫描点P4和扫描点P5拟合成一条直线L1，判断扫描点P3到该直线L1的距离是否在预设阈值范围内，若是，则可以确定扫描点P3位于直线L1上，从而在实际中可以认定第一种标识元素121和第二种标识元素122位于同一平面1121上。

在一可选实施例中，可以通过计算各个第一种标识元素121和第二种标识元素122沿同一方向上的长度，并判断该长度是否与实际长度相同，从而更精确地识别并确认充电桩100上的标识120。

在一可选实施例中，也可以通过判断相邻排布的第一种标识元素和第二种标识元素沿同一方向上的实际长度是否与投射在相邻排布的第一种标识元素和第二种标识元素沿同一方向上的扫描点的个数一致。

在实际应用中，可以通过反光强度来确定相邻排布的第一种标识元素121和第二种标识元素122上总共投射的扫描点的个数。

步骤S430包括：根据反光强度、测量距离以及角度值确定智能移动机器人相对于充电桩的位姿，以使智能移动机器人移动至充电桩并与其对接充电。

在本实用新型实施例中，如图11所示，可以建立平面直角坐标系X0Y，该平面直角坐标系X0Y是以激光雷达210为原点，可以定义智能移动机器人200的左右侧方向为X轴，定义智能移动机器人200的前后侧方向为Y轴。通过上文中对充电桩的识别方法的解释说明容易得知智能移动机器人200相对于充电桩100的位姿，在智能移动机器人200向充电桩100靠近的过程中，反复地对充电桩100进行识别和确认，不断更新相对于充电桩100的位姿，最终可以实现智能移动机器人200移动至充电桩100并与充电桩100对接充电，具体的，当智能移动机器人200底部设置有金属触片230，金属触片230与金属触点113接触，实现充电桩100对智能移动机器人200充电。

一并参阅图1至图11，本实用新型实施例提供了一种智能移动机器人识别充电桩系统，该系统包括充电桩100和配置有激光雷达210的智能移动机器人200。其中，充电桩100包括桩体110和标识120。

桩体110设有供电部113，供电部113被配置成为智能移动机器人200充电；标识120包括至少两种具有不同逆反射系数的标识元素，至少两种标识元素沿同一方向相邻排布于桩体110的一平面1121上。需要说明的是，可以将上文中有关充电桩100的详细介绍一并引用于此，在此不再赘述。

智能移动机器人200被配置为获取激光雷达210的扫描数据；其中，扫描数据包括多个扫描点的反光强度和测量距离以及与该测量距离对应的角度值。

本实用新型实施例中，激光雷达210的扫描数据包括多个扫描点的反光强度、测量距离、以及与该测量距离对应的角度值，也就是说，每个扫描点至少关联有反光强度、测量距离、以及与该测量距离对应的角度值这三种数据。

为了增加激光雷达210投射在标识120上的扫描点的密度，激光雷达210可以以较小的角度增量进行扫描，例如，以1°的角度增量对周围环境进行360°全方位扫描，也就是说，激光雷达210旋转一周能够投射360个扫描点。当然，可以根据实际需要选择不同规格参数、性能的激光雷达210，例如，激光雷达210的最大扫描角度可以为90°、180°、270°、360°等，激光雷达210的角度增量可以为0.5°、1°、2°等，激光雷达210的采样频率可以为1000samples/s、2000samples/s等。

智能移动机器人200被配置为根据反光强度和测量距离确定充电桩100上的至少两种标识元素。在本实施例中，充电桩100上具有两种标识元素，两种标识元素包括第一种标识元素121和第二种标识元素122。

为了提高识别的精确度以及降低周围环境的干扰，第一种标识元素121的逆反射系数小于第二种标识元素122的逆反射系数，第一种标识元素121为偶数个，第二种标识元素122为奇数个。例如，第一种标识元素121为两个，第二种标识元素122为一个，两个第一种标识元素121和一个第二种标识元素122沿同一方向相互交错排布；又如，第一种标识元素121为两个，第二种标识元素122为三个，两个第一种标识元素121和三个第二种标识元素122沿同一方向相互交错排布。本实用新型实施例中，第一种标识元素121为两个，采用黑色标识元素；第二种标识元素122为三个，采用白色标识元素。

在其他可选实施例中，第一种标识元素121的逆反射系数大于第二种标识元素122的逆反射系数，例如，第一种标识元素121为两个，采用白色标识元素；第二种标识元素122为三个，采用黑色标识元素。

一并参阅图8，其为智能移动机器人200处于某一确定的位姿时，获取的激光雷达210的扫描数据列表。在图8所示的扫描数据列表中，i_w1、i_b1、i_w2、i_b2、i_w3分别表示激光射线214a投射在图2中自左至右的方向上第二种标识元素122和第一种标识元素121所形成多个扫描点的扫描数据，每个扫描点关联有角度值、测量距离以及反光强度。从图8所示的扫描数据列表中可以看出，第二种标识元素122和第一种标识元素121对应的反光强度差别较大，因而，反光强度这一数据能够用来区分第二种标识元素122和第一种标识元素121。

从图1中可以看出，智能移动机器人200的顶面设有凸出的壳罩220，壳罩220具有连接智能移动机器人200的顶面的支柱221，在实际应用中，支柱221会遮挡某些角度值的激光射线214a，导致图8所示的扫描数据列表中出现测量距离为零的异常数据，例如，i_w2列的(179，0，8513)，i_w3列的(198，0，7360)，因此，为了防止测量距离为零的异常数据对确定第二种标识元素122和第一种标识元素121时造成干扰，可以结合反光强度和测量距离这两个数据来确定充电桩100上的第一种标识元素121和第二种标识元素122。

智能移动机器人200被配置为根据反光强度和测量距离确定充电桩100上的两种标识元素。在本实施例中，两种标识元素包括第一种标识元素121和第二种标识元素122。具体的，智能移动机器人200被配置为若连续扫描点的反光强度小于第一预设强度，则确定充电桩100上的第一种标识元素121；若连续扫描点的反光强度大于第二预设强度，则确定充电桩100上的第二种标识元素122。

在实际应用中，在沿上述同一方向的每个第一种标识元素121和第二种标识元素122上至少能够被激光雷达210采集两个扫描点，从而才能基本保证连续扫描点的个数至少为两个，当然，激光雷达210沿同一方向能够从每个第一种标识元素121和第二种标识元素122上采集到多少个扫描点，还取决于激光雷达210与充电桩100之间的距离、第一种标识元素121和第二种标识元素122沿同一方向的宽度、激光雷达210的最小角度增量、激光雷达210的最大扫描角度、激光雷达210的采样频率等因素。第一预设强度可以根据实际的扫描数据来设定，例如，第一预设强度为1500单位，也可以为2000单位。

为了排除上述测量距离为零的异常数据的干扰，智能移动机器人200还可以被配置为：若连续扫描点的反光强度小于第一预设强度且测量距离位于第一预设数值区间内，则确定充电桩上的第一种标识元素。第一预设数值区间可以为大于零且小于激光雷达210的最大测量半径，例如，大于零小于7米。第二预设强度可以根据实际的扫描数据来设定，例如，第二预设强度为2000单位，也可以为2500单位。

在一可选实施例中，通过上述智能移动机器人200的功能配置基本上能够确定充电桩100上具有第一种标识元素121以及第二种标识元素122，基于此，可以进一步认定第一种标识元素121和第二种标识元素122是否位于同一平面上，例如，将第一种标识元素121上的扫描点拟合成一条直线，判断第二种标识元素122上的扫描点到该直线的距离是否在预设阈值范围内，若是，则认定第一种标识元素121和第二种标识元素122位于同一平面1121上。又如，将第二种标识元素122上的扫描点拟合成一条直线，判断第一种标识元素121上的扫描点到该直线的距离是否在预设阈值范围内，若是，则认定第一种标识元素121和第二种标识元素122位于同一平面1121上。

以如图10所示来说明，选择扫描点P1、扫描点P2、扫描点P3、扫描点P4和扫描点P5这五个扫描点，这五个扫描点是智能移动机器人200处于同一确定的位姿时由激光雷达210投射所生成的，其中，扫描点P3是投射在第二种标识元素122上生成的，扫描点P1和扫描点P2是投射在第二种标识元素122一侧的第一种标识元素121上生成的，扫描点P4和扫描点P5是投射在第二种标识元素122另一侧的第一种标识元素121上生成的。扫描点P1、扫描点P2、扫描点P3、扫描点P4和扫描点P5这五个扫描点分别对应的五个测量距离依次为测量距离d1、测量距离d2、测量距离d3、测量距离d4和测量距离d5，测量距离d1、测量距离d2、测量距离d3、测量距离d4和测量距离d5所对应的角度值也是已知的，基于此，可以将扫描点P1、扫描点P2、扫描点P4和扫描点P5拟合成一条直线L1，判断扫描点P3到该直线L1的距离是否在预设阈值范围内，若是，则可以确定扫描点P3位于直线L1上，从而在实际中可以认定第一种标识元素121和第二种标识元素122位于同一平面1121上。

在一可选实施例中，智能移动机器人200还被配置为计算各个第一种标识元素121和第二种标识元素122沿同一方向上的长度，并判断该长度是否与实际长度相同，从而更精确地识别并确认充电桩100上的标识120。

智能移动机器人200被配置为根据反光强度、测量距离以及角度值确定智能移动机器人200相对于充电桩的位姿，以使智能移动机器人200移动至充电桩100并与其对接充电。

在本实用新型实施例中，如图11所示，可以建立平面直角坐标系X0Y，该平面直角坐标系X0Y是以激光雷达210为原点，可以定义智能移动机器人200的左右侧方向为X轴，定义智能移动机器人200的前后侧方向为Y轴。通过上文中对充电桩的识别方法的解释说明容易得知智能移动机器人200相对于充电桩100的位姿，在智能移动机器人200向充电桩100靠近的过程中，反复地对充电桩100进行识别和确认，不断更新相对于充电桩100的位姿，最终可以实现智能移动机器人200移动至充电桩100并与充电桩100对接充电，具体的，当智能移动机器人200底部设置有金属触片230，金属触片230与金属触点113接触，实现充电桩100对智能移动机器人200充电。

本实用新型实施例提供的一种智能移动机器人识别充电桩系统，智能移动机器人200被配置为获取激光雷达210的扫描数据，扫描数据包括多个扫描点的反光强度和测量距离以及与该测量距离对应的角度值，进而根据反光强度和测量距离确定充电桩上的具有不同逆反射系数的两种标识元素，最终根据反光强度、测量距离以及角度值确定智能移动机器人200相对于充电桩100的位姿，实现精确地识别和定位，以使智能移动机器人200移动至充电桩100并与其对接充电。

请参考图12，图12是本实用新型实施例提供的执行充电桩的识别方法的智能移动机器人200的硬件结构示意图，该智能移动机器人200上配置有激光雷达，用于对充电桩100进行识别，充电桩100上设有具有不同逆反射系数的第一种标识元素121和第二种标识元素122，智能移动机器人200包括：

至少一个处理器201以及存储器202，图12中以一个处理器201为例。

处理器201和存储器202可以通过总线或其他方式连接，图12中以通过总线连接为例。

存储器202作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序，如本实用新型实施例中的充电桩的识别方法对应的程序指令。处理器201通过运行存储在存储器202中的非易失性软件程序、指令，从而执行智能移动机器人200的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例充电桩的识别方法。

存储器202可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据智能移动机器人200的使用所创建的数据等。此外，存储器202可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器202可选包括相对于处理器201远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至智能移动机器人200。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”或“一可选实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本实用新型的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述的实施方式，并不构成对该技术方案保护范围的限定。任何在上述实施方式的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在该技术方案的保护范围之内。