摘要：隨著無人機技術的迅猛發展，其應用范圍日益廣泛。為滿足無人機長時間、大規模作業需求，自動充電系統的研發變得至關重要。本文重點研究基于無人機庫的自動充電技術，提出了一套完整的自動充電系統設計方案，并探討了關鍵技術的優化與應用。通過實驗驗證，本文設計的自動充電系統具有較高的穩定性和工作效率，為無人機技術的進一步推廣和應用提供了有力支持。
關鍵詞：無人機庫；自動充電系統；充電管理；充電優化
doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.01.010
中圖分類號：TM 910.6；V 279+.2" " " " " " " " "文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2025）01-00-04
Research on Automatic Charging Based on Unmanned Aerial Vehicle Hangar
XIONG Bin， SHEN Lingkang， YAO Xiaojun， LU Yangwen
（Suzhou Suneng Group Co.， Ltd. Technology Branch， Suzhou 215000， China）
Abstract： With the rapid development of drone technology， its application scope is becoming increasingly widespread. The development of automatic charging systems has become crucial to meet the long-term and large-scale operational needs of drones. This article focuses on the research of automatic charging technology based on unmanned aerial vehicles， proposes a complete design scheme for automatic charging system， and explores the optimization and application of key technologies. Through experimental verification， the automatic charging system designed in this article has high stability and work efficiency， providing strong support for the further promotion and application of drone technology.
Keywords： unmanned aerial vehicle hangar; automatic charging system; charging management; charging optimization
近年來，無人機技術在物流、農業、航拍等領域得到了廣泛應用。無人機庫作為無人機的重要基礎設施，其自動充電系統的研發對于提高無人機作業效率和安全性具有重要意義。本文重點對基于無人機庫的自動充電系統進行研究，以期更好地促進無人機技術的發展。
1" "無人機庫自動充
電系統設計
1.1 系統整體架構設計
無人機庫自動充電系統設計目標在于實現無人機充電的自動化和智能化。該系統主要由無人機檢測與定位模塊、充電樁模塊以及充電控制與管理模塊組成，每個模塊均有相應的關鍵功能（如圖1所示）。
（1）無人機檢測與定位模塊。該模塊負責無人機的識別和定位。通過高精度的視覺識別、雷達探測等技術，系統能夠準確地檢測到無人機的位置、姿態等信息，并將其與預先設定的無人機庫地圖進行比對，以確定無人機的精確位置。
（2）充電樁模塊。該模塊是自動充電系統的核心。充電樁具有自動升降、旋轉等功能，以適應不同位置、不同姿態的無人機充電需求。充電樁上還配備了多個充電接口，能夠同時給多臺無人機進行充電。此外，充電樁還具備安全防護功能，如過載保護、短路保護等，確保充電過程的安全性。
（3）充電控制與管理模塊。該模塊負責整個自動充電系統的控制和管理。通過與無人機檢測與定位模塊、充電樁模塊的通信，該模塊能夠實時獲取無人機的位置、姿態、電量等信息，并根據這些信息制定充電計劃。同時，該模塊還負責監控充電過程，確保充電的順利進行，并在充電完成后及時通知相關人員[1]。
1.2 無人機檢測與定位技術
（1）視覺識別。視覺識別系統利用高清攝像頭捕捉無人機圖像，并通過圖像處理算法識別出無人機的形狀、大小等特征。該系統通過與預設的無人機模型進行比對，實現無人機的精確識別。
（2）雷達探測。雷達探測系統通過發射電磁波并接收反射回來的信號，來探測無人機的姿態和位置。雷達探測系統不受光線、天氣等外部條件的影響，能夠全天候工作。此外，雷達探測系統還能夠提供無人機的距離、速度等信息，為無人機的定位和控制提供重要參考。
1.3 充電樁設計與功能實現
（1）充電樁設計。充電樁采用模塊化設計，涉及自動升降裝置、旋轉裝置、多個充電接口、視覺識別系統。同時充電接口模塊采用標準化設計，兼容多種型號的無人機，確保廣泛的適用性。自動升降模塊和自動旋轉模塊則通過電機驅動，實現充電樁的靈活調整，以適應不同高度和方向的無人機[2]。
（2）功能實現。①自動識別：充電樁通過內置的傳感器和識別系統，能夠自動識別靠近的無人機型號和充電需求。一旦無人機進入充電區域，充電樁即可通過信號傳輸獲取其信息，為后續的自動對接和充電做準備。②自動對接：當無人機進入充電樁的識別范圍內時，自動升降模塊和自動旋轉模塊會根據無人機的位置和姿態進行調整，確保充電接口與無人機上的充電接口精準對接。對接過程由控制系統自動完成，無須人工干預，提高了充電的便捷性和效率。③自動充電：對接成功后，充電樁會啟動充電程序，通過充電接口向無人機提供穩定的電流和電壓。
1.4 充電控制與管理策略
（1）狀態檢測與識別。系統通過實時獲取無人機和充電樁的狀態信息，如電量、位置、故障狀態等，根據這些信息準確判斷無人機的充電需求和充電樁的可用性[3]。
（2）優先級排序。根據無人機的電量、任務緊急程度等因素，系統對無人機進行優先級排序。電量低或任務緊急的無人機將優先獲得充電機會。
（3）充電樁調度。根據充電樁的狀態和位置信息，系統實時調度空閑的充電樁進行充電服務。如果多個無人機同時需要充電，系統將根據優先級和充電樁的負載情況，合理分配充電資源。
（4）充電過程監控。在充電過程中，系統實時監控無人機的充電狀態和充電樁的運行情況。一旦發現異常情況，如過充、過熱等，系統將立即停止充電，并采取相應的安全措施。
2" "自動充電系統關鍵技術研究
2.1 無人機狀態識別與定位算法優化
2.1.1 無人機狀態識別算法優化
在無人機狀態識別方面，采用深度學習中的卷積神經網絡（CNN）模型。首先，收集大量無人機圖像數據并進行數據預處理和增強，以提高模型的泛化能力。其次，設計了一個深度CNN模型，該模型包括多個卷積層、池化層和全連接層，用于提取圖像中的特征并識別無人機的狀態[4]。
2.1.2 多傳感器融合定位算法優化
在定位算法方面，采用多傳感器融合的定位算法。該算法集成了GPS、IMU（慣性測量單元）和視覺傳感器等多種傳感器數據。對每種傳感器數據進行預處理和校準，以確保數據的準確性和一致性。然后，采用卡爾曼濾波算法對多傳感器數據進行融合處理。此外，還引入了加權因子來調整不同傳感器數據的權重，以適應不同環境下的定位需求。
2.2 充電接口自動化匹配技術研究
2.2.1 機器視覺識別系統
機器視覺技術是一項綜合性的技術，涉及圖像處理、電光源照明、光學成像、智能判斷與決策、傳感器技術等多個領域（如圖2所示）。通過圖像攝取裝置（如攝像頭）捕捉目標圖像，利用光學鏡頭和感光器件（如CMOS或CCD）將圖像轉換為電信號，再經過圖像處理芯片的處理，形成數字化圖像信息。這些信息隨后被數字圖像處理系統分析，提取目標特征，并據此控制無人機的充電接口位置和姿態[5]。
2.2.2 機械臂系統
機械臂系統由電機、關節和夾爪等組成，通過電機驅動關節運動，夾爪用于抓取和放置無人機。
在機器視覺識別系統和機械臂系統支持下，充電接口自動化匹配流程如下：①圖像采集。當無人機接近充電樁時，利用搭載的圖像攝取裝置捕捉無人機和充電樁的實時圖像。②圖像預處理。對采集到的圖像進行去噪、增強等預處理操作，以提高后續處理的準確性。③匹配判斷。根據提取的特征信息，進行無人機與充電樁的匹配判斷。如果匹配成功，則進入下一步，否則，調整無人機姿態，重新進行匹配。④機械臂動作。當匹配成功后，控制系統根據匹配結果控制機械臂動作，將無人機準確放置在充電樁上。⑤充電開始。將無人機成功放置在充電樁上后，開始充電過程。
3" "自動充電系統實驗驗證與性能分析
3.1 實驗平臺搭建
實驗平臺主要包括無人機、充電樁、機械臂、視覺識別系統、控制系統等關鍵部件。
（1）模擬作業場景：通過模擬不同的無人機作業場景，如飛行高度、速度、姿態等，測試自動充電系統在不同環境下的性能表現。
（2）充電接口匹配實驗：在無人機接近充電樁時，利用視覺識別系統進行充電接口的自動匹配，記錄匹配成功率和匹配時間。
（3）充電效率測試：對成功匹配的無人機進行充電，記錄充電過程中的電流、電壓、功率等參數，并計算充電效率。
（4）安全性評估：在整個實驗過程中，對系統的安全性進行評估，如無人機與充電樁之間的碰撞情況、機械臂操作的穩定性等。
3.2 數據分析與結果解讀
3.2.1 充電接口匹配率
在驗證充電接口匹配率時，設定充電樁的對接區域為一個以充電樁中心為圓心、半徑為rc的圓。只要無人機的落點與充電樁中心的距離誤差小于rc，即視為對接成功。根據實驗平臺的尺寸和設定，頂部圓半徑rt=2 cm，底部半徑rb=12 cm，高度h=10 cm，可以計算出合適的rc值以確保足夠的容錯范圍。表1給出了30次實驗的結果，記錄了每次實驗的誤差距離以及是否成功對接。
在30次實驗中，有27次成功對接，對接成功率為90%。這一結果表明，本此研究設計的自動充電系統具有較高的對接成功率，驗證了系統的可行性和可靠性。
3.2.2 充電效率與安全性
在充電效率方面，通過記錄無人機在充電過程中的電流、電壓、功率等參數，并與標準充電參數進行對比，計算出充電效率。結果顯示，自動充電系統的充電效率與傳統手動充電方式相當，甚至在某些情況下還比后者略高，這主要得益于自動充電系統能夠更精確地控制充電過程。
在安全性方面，密切關注無人機與充電樁之間的碰撞情況以及機械臂操作的穩定性。整個實驗過程中未發生任何碰撞事故，機械臂操作穩定可靠，確保了充電過程的安全性。
4" 結束語
本文中研究了基于無人機庫的自動充電技術，設計了一套完整的自動充電系統，并探討了關鍵技術的優化與應用。通過實驗驗證，本文中所設計的自動充電系統具有較高的穩定性和效率，為無人機技術的進一步推廣和應用提供了有力支持�！�
參考文獻
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[5] 鹿彬，王剛，李建興．車載智能充電無人機機庫系統設計[J]．科技創新與品牌，2018（9）：68-71．
作者簡介：熊" "斌（1979—），男，漢族，江蘇南通人，高級工程師，碩士研究生，研究方向為電力工程。
沈伶康（1985—），男，漢族，江蘇蘇州人，高級工程師，碩士研究生，研究方向為電力工程。
姚曉君（1989—），男，漢族，江蘇張家港人，高級工程師，碩士研究生，研究方向為電力工程。
陸楊文（1983—），男，漢族，江蘇蘇州人，高級工程師，碩士研究生，研究方向為電力工程。
