无线充电方法、系统及接收装置和充电装置与流程

本发明涉及智能设备领域，特别涉及无线充电方法、系统及接收装置和充电装置。

背景技术：

目前，智能设备的使用越来越普遍，极大地便利了人们的生活。目前，智能设备采用可充电电池，可以循环充电使用，充电方式大都通过有线的方式进行充电。由于有线充电受到线材和距离的限制，因此，无线充电由于不需要使用电源线且不影响用户随处使用智能终端，被越来越多的消费者青睐。

然而，如今无线充电大都是基于线圈的电磁感应或磁感应技术，该无线充电方式需要智能设备与无线充电器的距离处于一个较近的距离才能够完成充电，用户依然无法在充电时随处使用智能终端，非常的不方便。

申请号cn201710548728.1的发明申请公开了一种可对移动设备进行无线隔空充电的桌子，包括桌子本体、无线充电装置及用于放置无线充电装置的收容机构；所述无线充电装置包括充电发射装置和与所述充电发射装置相配合的隔空接收装置，所述隔空接收装置与待充电的设备相接；所述收容机构包括收纳外壳和收纳内壳，所述充电发射装置设于所述收纳外壳内，所述收纳内壳与所述收纳外壳通过一滑动组件相接；所述收纳内壳设有至少一个弹性件，所述弹性件与所述收纳外壳相接。该方案将无线充电设备隐藏在桌子中，但充电时仍需要将设备贴近桌子，无法做到随处使用。

技术实现要素：

本发明实施例提供了无线充电方法、系统及接收装置和充电装置，能够便捷的对智能设备进行无线充电。

第一方面，本发明实施例提供了无线充电方法，应用于接收装置，所述接收装置安装在一智能设备的内部，通过预装的电池为智能设备供电，包括：

根据预设的判断周期判断智能设备是否需要充电；

当确定所述智能设备需要充电时广播充电信号，以使充电装置在接收到所述充电信号时发送毫米波信号；

将所述毫米波信号整流为直流信号并存储至所述电池中。

优选地，所述判断智能设备是否需要充电，包括：

根据所述判断周期，检测所述电池的模拟电流值和模拟电压值；

将接收的模拟电流值或模拟电压值转换为数字电流值或数字电压值输出；

依据所述数字电流值和所述数字电压值计算所述电池的当前内阻；

根据所述当前内阻及已存储的电池内阻及剩余电量值对应关系，确定所述电池的剩余电量值；

确定所述剩余电量值是否低于预设的低电量值，若是，确定智能设备需要充电。

优选地，

还包括：

获取所述电池的运行数据；

将所述运行数据输入预先训练的分类器中；该分类器通过作为输入的样本正常运行数据与作为输出的样本分类结果，训练得到；

得到该分类器输出的分类结果；

当所述分类结果为故障时，确定所述电池出现故障。

优选地，

所述分类器通过如下方式训练：

获取样本正常数据样本集和故障数据样本集；其中，所述样本正常数据样本集中包括电池正常运行时对应的至少一个特征数据，所述故障数据样本集中包括电池故障时对应的至少一个特征数据；

利用正常样本集和故障数据样本集对所述分类器进行训练；其中，在将所述正常数据样本集作为所述分类器的输入时，将正常运行作为分类结果作为所述分类器的输出；在将所述故障数据样本集作为所述分类器的输入时，将故障作为分类结果作为所述分类器的输出。

第二方面，本发明实施例提供了无线充电方法，应用于充电装置，包括：

当接收到接收装置发来的所述充电信号时，根据所述充电信号确定所述接收装置的当前位置；

通过波速成形生成毫米波信号；

向所述当前位置发送毫米波信号，以使所述接收装置将所述毫米波信号整流为直流信号并存储至所述电池中。

优选地，

所述根据所述充电信号确定所述接收装置的当前位置，包括：

通过预设的天线阵列接收所述充电信号；

对每个天线接收的所述充电信号进行放大及下变频处理生成基带信号；对基带信号进行滤波及采样处理；

对采样处理后的基带信号进行到达时间toa估计，生成每个天线对应的toa估计值；

确定所述天线阵列中toa估计值最小的目标天线；

对目标天线接收的所述充电信号进行采样及降频处理，对降频后的所述充电信号进行分析，生成到达角度aoa估计值；

根据所述toa估计值和所述aoa估计值，确定所述接收装置的当前位置。

优选地，

所述对采样处理后的基带信号进行到达时间toa估计，生成每个天线对应的toa估计值，包括：

对所述基带信号进行滤波及采样处理，生成采样信号；

通过预设的相关器接收所述信号，根据相关器的信号与阈值进行比较，估算出toa的起点；

根据估算出的toa的起点选择最佳数据窗口；

通过所述相关器将接收到的最佳数据窗口对应的波形作为模板信号，获取与模板信号产生最大相关性的参考信号，所述参考信号为toa的到达时间，生成每个天线对应的toa估计值。

第三方面，本发明实施例提供了上述基于第一方面中任一所述的无线充电方法的接收装置，包括：

判断模块，用于根据预设的判断周期判断智能设备是否需要充电；

广播模块，用于当确定所述智能设备需要充电时，广播充电信号，以使充电装置在接收到所述充电信号时发送毫米波信号；

存储模块，用于将所述毫米波信号整流为直流信号并存储至所述电池中；

电池，用于为智能设备供电。

第四方面，本发明实施例提供了基于上述第二方面中任一所述的无线充电方法的充电装置，包括：

确定模块，用于当接收到接收装置发来的所述充电信号时，根据所述充电信号确定所述接收装置的当前位置；

生成模块，用于通过波速成形生成毫米波信号；

发送模块，用于向所述当前位置发送毫米波信号，以使所述接收装置将所述毫米波信号整流为直流信号并存储至所述电池中。

第五方面，本发明实施例提供了无线充电系统，包括：智能设备、上述第三方面中所述的接收装置和第四方面中所述的充电装置，其中，所述接收装置安装在所述智能设备内部。

本发明实施例提供了无线充电方法、系统及接收装置和充电装置。接收装置预先安装在智能设备的内部，通过电池为智能设备供电，根据预设的判断周期，判断智能设备是否需要进行充电，当确定需要进行充电时广播充电信号，以使充电装置在接收到充电信号时得知需要进行充电，向接收装置发送毫米波信号，接收装置接收到毫米波信号后，将毫米波信号整流为直流信号存储在电池中，以继续为智能设备进行供电。由上述方案可知，接收装置在需要进行充电时，通过充电信号通知充电设备，充电设备通过毫米波信号进行能量传输，两者相配合实现隔空无线充电，接收装置将毫米波信号整流为直流信号进行存储，为智能设备进行供电，本发明提供的方案解决了现有无线充电方案智能设备需要与充电设备保持近距离的技术问题，能够远程对智能设备进行充电，不影响智能设备的使用，从而能够便捷的对智能设备进行无线充电。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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附图。

图1是本发明一实施例提供的一种无线充电方法的流程图；

图2是本发明一实施例提供的一种接收装置的示意图；

图3是本发明一实施例提供的另一种无线充电方法的流程图；

图4是本发明一实施例提供的一种充电装置的示意图；

图5是本发明一实施例提供的一种接收装置的示意图；

图6是本发明一实施例提供的一种充电装置的示意图；

图7是本发明一实施例提供的一种无线充电系统的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如前所述，目前，智能设备采用可充电电池，可以循环充电使用，充电方式大都通过有线的方式进行充电。由于有线充电受到线材和距离的限制，因此，无线充电由于不需要使用电源线且不影响用户随处使用智能终端，被越来越多的消费者青睐。然而，如今无线充电大都是基于线圈的电磁感应或磁感应技术，该无线充电方式需要智能设备与无线充电器的距离处于一个较近的距离才能够完成充电，用户依然无法在充电时随处使用智能终端，非常的不方便。

下面结合附图来对本发明各个实施例提供的无线充电方法、系统及接收装置和充电装置作详细说明。

如图1所示，本发明一实施例提供了无线充电方法，应用于接收装置，所述接收装置安装在一智能设备的内部，通过预装的电池为智能设备供电，该方法包括以下步骤：

步骤101：根据预设的判断周期判断智能设备是否需要充电；

步骤102：当确定所述智能设备需要充电时广播充电信号，以使充电装置在接收到所述充电信号时发送毫米波信号；

步骤103：将所述毫米波信号整流为直流信号并存储至所述电池中。

在本发明实施例中，接收装置预先安装在智能设备的内部，通过电池为智能设备供电，根据预设的判断周期，判断智能设备是否需要进行充电，当确定需要进行充电时广播充电信号，以使充电装置在接收到充电信号时得知需要进行充电，向接收装置发送毫米波信号，接收装置接收到毫米波信号后，将毫米波信号整流为直流信号存储在电池中，以继续为智能设备进行供电。由上述方案可知，接收装置在需要进行充电时，通过充电信号通知充电设备，充电设备通过毫米波信号进行能量传输，两者相配合实现隔空无线充电，接收装置将毫米波信号整流为直流信号进行存储，为智能设备进行供电，本发明提供的方案解决了现有无线充电方案智能设备需要与充电设备保持近距离的技术问题，能够远程对智能设备进行充电，不影响智能设备的使用，从而能够便捷的对智能设备进行无线充电。

在本发明一实施例中，所述判断智能设备是否需要充电，包括：

根据所述判断周期，检测所述电池的模拟电流值和模拟电压值；

将接收的模拟电流值或模拟电压值转换为数字电流值或数字电压值输出；

依据所述数字电流值和所述数字电压值计算所述电池的当前内阻；

根据所述当前内阻及已存储的电池内阻及剩余电量值对应关系，确定所述电池的剩余电量值。

具体地，以智能门锁为例，目前智能门锁通过5号电池或者可充电的插拔电池进行供电，用电时长只能坚持几个月，若智能门锁中设置有wifi或蓝牙模块，则耗电量更大，用电时长就更短，需要用户定时更换电池。为了解决该问题，接收装置能够主动判断智能设备是否需要充电，比如当电池的电量值低于预设的低电量值时，接收装置广播充电信息以进行充电。具体地，根据预设的判断周期，比如说每12小时检测一次，检测电池的模拟电流值和模拟电压值，将接收的模拟电流值或模拟电压值转换为数字电流值或数字电压值输出，依据所述数字电流值和所述数字电压值计算电池的当前内阻；根据当前内阻及已存储的电池内阻及剩余电量值对应关系，确定所述电池的剩余电量值，以确定是否需要进行充电来维持智能门锁的工作。

图2为一种接收装置的示意图，包括用于广播充电信息的信标天线阵列201和接收毫米波信号的接收天线阵列202，接收装置安装在智能门锁后背板电源盖板位置，智能门锁其他的结构件保持不变，由信标天线阵列及接收天线阵列组成。信标天线阵列通过低功耗方式发送充电信息，接收天线阵列通过整流电路转化为电能。电能存储在可充电电池中，为智能门锁提供电能。

在本发明一实施例中，该方法还包括：

获取所述电池的运行数据；

将所述运行数据输入预先训练的分类器中；该分类器通过作为输入的样本正常运行数据与作为输出的样本分类结果，训练得到；

得到该分类器输出的分类结果；

当所述分类结果为故障时，确定所述电池出现故障。

具体地，电能通过接触端口存储在可充电电池中，若电池出现损坏等现象，可能会导致智能门锁无法使用，无法保证用户的生命财产安全，因此，当电池出现故障时，需要及时对充电电池进行拆卸更换。具体地，通过分类器来对电池的运行数据进行分类，判断出电池当前的运行数据属于正常运行还是故障，从而及时确定电池是否出现故障。

在本发明一实施例中，所述分类器通过如下方式训练：

获取样本正常数据样本集和故障数据样本集；其中，所述样本正常数据样本集中包括电池正常运行时对应的至少一个特征数据，所述故障数据样本集中包括电池故障时对应的至少一个特征数据；

利用正常样本集和故障数据样本集对所述分类器进行训练；其中，在将所述正常数据样本集作为所述分类器的输入时，将正常运行作为分类结果作为所述分类器的输出；在将所述故障数据样本集作为所述分类器的输入时，将故障作为分类结果作为所述分类器的输出。

具体地，分类器是通过将目标点云云团数据集和残影特征数据集通过机器学习的方法进行训练，其目的是生成一个具有识别目标能力的分类器；本发明实施例中采用的是cart分类树算法对数据集进行训练；以cart(classificationandregressiontree)决策树作为机器学习方法，即误差函数为基尼系数的决策树算法为例，应当理解本发明实施例还可以应用深度神经网络(deepneuralnetworks,dnn)、支持向量机(supportvectormachine,svm)等其他机器学习算法。

cart分类树算法的流程包括：

采集大量特征数据样本集，对每个特征向量标记其类别，例如，样本正常数据标记为1，故障数据标记为-1；将标记好类别的特征数据随机划分为验证集和训练集。

本实施例中，令训练集占90％，验证集占10％；

对应的训练方法对训练集进行训练。

本实施例中，采用cart决策树生成算法对训练集进行训练，生成cart决策树。

根据验证集采用决策树后剪枝算法决策树进行后剪枝，得到分类器。

具体的，对生成的cart决策树进行后剪枝(postpruning)处理，提高其泛化(generalization)能力，所得到的剪枝后的决策树即为分类器。

应当理解的是，本实施例中采用了cart决策树及后剪枝处理作为分类器的训练方法，前述步骤中需要预留一定比例的验证集。在其他实施例中，如采用深度神经网络(deepneuralnetworks,dnn)、支持向量机(supportvectormachine,svm)等其他机器学习算法，可能将验证集在训练过程中用作其他处理来降低泛化误差或不需要留验证集。

如图3所示，本发明一实施例提供了另一无线充电方法，应用于充电装置，该方法包括以下步骤：

步骤301：当接收到接收装置发来的所述充电信号时，根据所述充电信号确定所述接收装置的当前位置；

步骤302：通过波速成形生成毫米波信号；

步骤303：向所述当前位置发送毫米波信号，以使所述接收装置将所述毫米波信号整流为直流信号并存储至所述电池中。

具体地，充电装置为220v供电的充电桩，采用无线射频技术原理，通过220v供电将电能转化为可利用的射频类型，供电充电装置的示意图如图4所示，包括相位干涉天线阵列401及发射天线阵列402，相位干涉天线阵列401能够根据充电信号对接收装置进行定位，发射天线阵列402通过波束成形将毫米波定向发射给接收装置。

在本发明一实施例中，所述根据所述充电信号确定所述接收装置的当前位置，包括：

通过预设的天线阵列接收所述充电信号；

对每个天线接收的所述充电信号进行放大及下变频处理生成基带信号；对基带信号进行滤波及采样处理；

对采样处理后的基带信号进行到达时间toa估计，生成每个天线对应的toa估计值；

确定所述天线阵列中toa估计值最小的目标天线；

对目标天线接收的所述充电信号进行采样及降频处理，对降频后的所述充电信号进行分析，生成到达角度aoa估计值；

根据所述toa估计值和所述aoa估计值，确定所述接收装置的当前位置。

具体地，通过相位干涉天线阵列接收充电信号；对每个天线接收的充电信号进行放大及下变频处理生成基带信号；对基带信号进行滤波及采样处理后，对采样处理后的基带信号进行toa估计，生成每个天线对应的toa估计值；获取多天线阵列中toa估计值最小的天线，记为目标天线；对目标天线接收的充电信号进行采样及降频处理，对降频后的定位信号进行分析，生成aoa估计值；根据toa估计值和aoa估计值，生成定位信息。因此相对于现有技术，本发明实施例通过利用毫米波进行测量，能比现阶段的toa和aoa检测技术更加准确，不容易受噪声的影响，能够精准的定位接收装置的当前位置，即智能设备当前的位置，通过毫米波为接收装置进行充电。

举例来说，智能设备为扫地机器人，扫地机器人在室内进行清扫工作，当扫地机器人的电量耗尽后，则无法继续进行清扫工作，为了保证扫地机器人的正常工作，当接收模块确定电池电量低于预设值时，可以实时发送充电信息，充电装置通过天线阵列检测扫地机器人的位置，向该位置发送毫米波，来维持扫地机器人的正常工作，实现边工作边充电。

在本发明实施例中，所述对采样处理后的基带信号进行到达时间toa估计，生成每个天线对应的toa估计值，包括：

对所述基带信号进行滤波及采样处理，生成采样信号；

通过预设的相关器接收所述信号，根据相关器的信号与阈值进行比较，估算出toa的起点；

根据估算出的toa的起点选择最佳数据窗口；

通过所述相关器将接收到的最佳数据窗口对应的波形作为模板信号，获取与模板信号产生最大相关性的参考信号，所述参考信号为toa的到达时间，生成每个天线对应的toa估计值。

在本发明实施例中，通过低通滤波器去排除信号的混叠效应(aliasingeffect)。通过低通滤波器处理后得出的信号，利用adc芯片进行采样，然后进行toa的估计。toa估计分为两个步骤：在粗略toa估计模块中，使用一个相关器来检测接收到的信号。将这个相关器的输出与阈值进行比较，可以估算出toa的起点。该估计用于选择最佳数据窗口并将其应用于精细toa估计模块。而我们这里的toa算法，利用的是conventionalcorrelation-basedtechniques。toa是最早到达的时间，使接收信号和已知模板信号之间的互相关最大化。基于互相关运算的toa估计被称为互相关器。通常，可以使用相关接收器将接收到的波形作为模板信号来获得toa的最佳估计。与接收信号产生最大相关性的参考信号即是到达时间。而且正由于毫米波不受nlos的影响或影响极少，因此检测精度高。

如图5所示，本发明一实施例提供了一种接收装置，包括：

判断模块501，用于根据预设的判断周期判断智能设备是否需要充电；

广播模块502，用于当确定所述智能设备需要充电时，广播充电信号，以使充电装置在接收到所述充电信号时发送毫米波信号；

存储模块503，用于将所述毫米波信号整流为直流信号并存储至所述电池中；

电池504，用于为智能设备供电。

可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对接收装置的具体限定。在本发明的另一些实施例中，接收装置可以包括比图示更多或者更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件、软件或者软件和硬件的组合来实现。

上述接收装置内的各单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

如图6所示，本发明一实施例提供了充电装置，包括：

确定模块601，用于当接收到接收装置发来的所述充电信号时，根据所述充电信号确定所述接收装置的当前位置；

生成模块602，用于通过波速成形生成毫米波信号；

发送模块603，用于向所述当前位置发送毫米波信号，以使所述接收装置将所述毫米波信号整流为直流信号并存储至所述电池中。

可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对充电装置的具体限定。在本发明的另一些实施例中，充电装置可以包括比图示更多或者更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件、软件或者软件和硬件的组合来实现。

上述充电装置内的各单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

如图7所述，本发明实施例提供了无线充电系统，包括：智能设备701、图5所述的接收装置702和图6所述的充电装置703，其中，所述接收装置702安装在所述智能设备701内部。

综上所述，本发明提供了为智能设备进行隔空充电的方法，能够实现边工作边充电，充电装置通过相位干涉天线阵列对接收装置进行定位，空间能量传输实现隔空无线充电。接收装置通过低功耗方式广播位置信息，将所述充电装置的毫米波信号通过整流电路转化为电能，当电池出现损坏时，能够及时发现是否出现了故障，可以对电池进行更换。

需要说明的是，上述各流程和各系统结构图中不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行调整。上述各实施例中描述的系统结构可以是物理结构，也可以是逻辑结构，即，有些模块可能由同一物理实体实现，或者，有些模块可能分由多个物理实体实现，或者，可以由多个独立设备中的某些部件共同实现。

以上各实施例中，硬件单元可以通过机械方式或电气方式实现。例如，一个硬件单元可以包括永久性专用的电路或逻辑(如专门的处理器，fpga或asic)来完成相应操作。硬件单元还可以包括可编程逻辑或电路(如通用处理器或其它可编程处理器)，可以由软件进行临时的设置以完成相应操作。具体的实现方式(机械方式、或专用的永久性电路、或者临时设置的电路)可以基于成本和时间上的考虑来确定。

上文通过附图和优选实施例对本发明进行了详细展示和说明，然而本发明不限于这些已揭示的实施例，基于上述多个实施例本领域技术人员可以知晓，可以组合上述不同实施例中的代码审核手段得到本发明更多的实施例，这些实施例也在本发明的保护范围之内。