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龙图腾网获悉安徽绿舟科技有限公司申请的专利一种检测换电车辆电池包倾斜方位与倾斜角度的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117036667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311067842.4，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权一种检测换电车辆电池包倾斜方位与倾斜角度的方法是由吴传虎;吴如伟;刘涛;杨吉;吴刚设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种检测换电车辆电池包倾斜方位与倾斜角度的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种检测换电车辆电池包倾斜方位与倾斜角度的方法，选择电池包的外边沿以及电池包形状作为电池包的初步识别特征点，使用计算机视觉算法，从预处理后的图像中提取电池包的特征；将提取到的特征输入到分类器中，使用机器学习或深度学习算法对电池进行分类识别，判断该电池包是否为可进行换电的电池包；通过3D深度相机对四个第二特征点进行拍摄，并提取特征点的返回深度值；并通过机器学习或深度学习算法对四个深度值进行识别和比对，并判断该电池包是否存在倾斜。本发明能够快速检测电池包倾斜方位倾斜角度值，自动检测通知RGV进行调整，提高换电效率，减少换电时间。

本发明授权一种检测换电车辆电池包倾斜方位与倾斜角度的方法在权利要求书中公布了：1.一种检测换电车辆电池包倾斜方位与倾斜角度的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，将摄像头以及3D相机硬件设备放置在RGV解锁机构上，并驶入车辆下方； 步骤二，在电池换电站的换电区域，通过摄像头以捕捉电池包的图像，摄像头能够清晰地拍摄电池的正面、背面和侧面； 步骤三，对摄像头拍摄到的图像进行预处理，以提高后续的识别准确性； 步骤四，选择电池包的外边沿以及电池包形状作为电池包的初步识别特征点，使用计算机视觉算法，从预处理后的图像中提取电池包的特征，从而确认电池包是否有脏污、损坏情况； 步骤五，将提取到的特征输入到分类器中，使用机器学习或深度学习算法对电池进行分类识别，判断该电池包是否为可进行换电的电池包，分类器根据不同电池品牌、型号或其他属性来进行训练和分类； 步骤六，选取电池包上的上下左右四个锁孔作为四个第二特征点，并通过3D深度相机对四个第二特征点进行拍摄，并提取特征点的返回深度值； 步骤七，将提取到的四个锁孔所返回的深度值输入处理终端，并通过机器学习或深度学习算法对四个深度值进行识别和比对，并判断该电池包是否存在倾斜； 步骤八，通过机器学习或深度学习算法来判断电池包的倾斜方位，并将该判断结果通过相关协议传输给PLC主机和RGV解锁机构，并对RGV解锁机构的解锁姿态进行调整，直至PLC解锁机构与电池包相对垂直水平，以保证RGV解锁机构上的四个解锁枪头对应电池包上的四个锁孔； 步骤九，通过RGV解锁机构对电池包进行解锁，并换电。

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