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申请/专利权人：国网(山东)电动汽车服务有限公司

摘要：本发明提出了基于时空特征融合的机械臂充电插拔主动柔顺控制方法，属于充电桩技术领域，包括以下步骤：S1：基于机械臂与充电插口接触力偏差值，计算时间和空间分布特征；S2：构建基于神经网络的插口搜索模型；S3：根据各次尝试与最后成功插拔时的充电枪位置，计算各次尝试对应的损失函数，进行插口搜索模型参数的优化；S4：基于优化后的插口搜索模型，进行充电插口搜索，输出机械臂拔插主动柔顺控制策略。本发明提出的基于时空特征融合的机械臂插拔策略，有效提升了插口搜索模型训练的准确性，增加了插拔控制的精度，有效提高了充电枪和车辆之间的连接效果和充电安全性，从而提高了车辆充电服务质量。

主权项：1.基于时空特征融合的机械臂充电插拔主动柔顺控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过传感器采集充电插口的点位信息，基于机械臂与充电插口接触力偏差值，计算时间和空间分布特征；S2：构建基于神经网络的插口搜索模型，在神经网络中引入若干次尝试插拔过程中偏差值的演进，以及各点位偏差值的空间分布特征；S3：根据尝试插拔阶段中，各次尝试与最后成功插拔时的充电枪位置，基于各次尝试的贡献度，计算各次尝试对应的损失函数，基于损失函数，进行插口搜索模型参数的优化；S4：基于优化后的插口搜索模型，进行充电插口搜索，输出机械臂拔插主动柔顺控制策略；所述S1中，时间和空间分布特征计算方法包括以下步骤：根据传感器采集到的充电插口与插头的实际接触力与期望接触力，计算本次插拔过程中接触力的偏差值，第j个传感器点位采集到的充电插口与插头的实际接触力与期望接触力的偏差值，公式如下： （1）；式中，为第i次尝试插拔第j个传感器点位采集到的实际接触力，为第i次尝试插拔第j个传感器点位采集到的期望接触力；计算机械臂的时间分布特征，将当前偏差值与上一次尝试插拔过程中接触力的偏差值做差，公式如下： （2）；式中，为机械臂在第i-1次插入充电口时第j个传感器点位采集到的实际接触力与期望接触力的偏差值；计算机械臂的空间分布特征，包括最大偏差值的点位信息、正向偏差点位、负向偏差点位信息，公式如下： （3）；式中，J为部署的传感器点位总数，U为空间分布特征向量，为正向偏差点位集合，为负向偏差点位集合；所述S2中，插口搜索模型构建方法包括以下步骤：插口搜索模型输入层神经元为，本次尝试插拔过程中机械臂插拔主动柔顺控制策略，及各点位接触力偏差值的时间分布特征矩阵，基于偏差值空间分布特征U构建神经元的连接权重，输出层神经元为机械臂插拔主动柔顺控制策略，公式如下： （4）；式中，为输入层与隐藏层间传递函数，为隐藏层与输出层间传递函数，为输入层矩阵连接函数； 为考虑空间分布特征后输入层与隐藏层间的连接权重矩阵，为考虑空间分布特征后隐藏层与输出层间的连接权重矩阵，b为隐藏层阈值矩阵，c为输出层阈值矩阵。

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