CN117656094A - 具有应急充电功能的充电站巡检机器人及巡检方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种具有应急充电功能的充电站巡检机器人及巡检方法，巡检机器人包括巡检机器人部件与应急充电部件，两者之间通过无线网络进行通讯连接；巡检机器人部件包括电源管理单元、传感器单元、网络连接单元、控制单元、人机界面、运动信号调节单元、伺服电机驱动单元、三相BLDC电机驱动单元以及运动电机和操作电机；应急充电部件由信息处理与控制单元、充电功率单元组成；信息处理与控制单元用于接收巡检机器人部件的无线指令自主在轨道上运动到指定位置，并具有主动避障功能，在运动到指定位置后，通过充电功率单元的充电控制器根据用户的操作为电动汽车提供充电服务。本发明提高了充电桩巡检可靠性、充电效率和场地利用率。

Description

具有应急充电功能的充电站巡检机器人及巡检方法

技术领域

本发明属于充电站巡检设备技术领域，具体涉及一种具有应急充电功能的充电站巡检机器人及巡检方法。

背景技术

电动汽车充电站的充电设备巡检方式一般都是依靠人工来进行巡检，这种巡检方式劳动强度很大、并且巡检的效率不高，采用人工巡检容易造成巡检质量不到位、巡检标准不统一的问题，电动汽车充电设备数量大、分散广，人工巡视非常困难，而且单单依靠巡检人员的感官和经验来进行设备巡检十分不可靠，人员很难对设备做到十分客观、全面、准确的评判，这样就会给设备的安全运行带来危险和隐患。具有应急充电功能的充电站巡检机器人能够提高充电设备运行的可靠性，降低运维成本，是智能充电站巡检技术发展的重点方向之一。

充电站巡检机器人源自电力设备巡检机器人，在国际，最早在20世纪中后期，美国、加拿大等国家率先开始在电力行业中应用了巡线机器人。到80年代末，美国逐步使用了自主巡线机器人，该机器人可以自主进行线路故障等的检测与处理。21世纪初期，日本的研究者们率先提出要用机器人代替人工进行变电站巡检的方案，但是由于技术、财政等难题，仅在很少几所变电站试用后就停止了研发。巴西圣保罗大学于2008年开始巡检机器人的研究，并于同年成功研制了一台变电站巡检机器人，所研制的机器人沿着高空行走轨道运行工作。2010年后，新西兰国电公司和新西兰梅西大学开发了适用于变电站全地形的巡检机器人，该机器人上装配有巡检摄像头，用来将变电站内电力设备的图像和视频传回，机器人上还装有特殊传感器用于机器人运行时的紧急避障。

直到20世纪末期，国内才开始对电力设备机器人有相关的研究。2002年，我国开始大力开展针对于变电站的巡检机器人的专项研究，并且建立国家电网公司的电力机器人技术实验室，提出了“863计划”。2009年，国家电网公司发布了“坚强智能电网”发展计划，该计划指出，将在2020年实现国内电网巡检工作无人化操作。国网公司针对于变电站的巡检机器人从投入运行到现在，已为使用者发现超过1500项安全隐患，相关人员通过机器人提前预警，及时对安全隐患进行了处理，避免了重大电力事故，提高了电力生产的自动化水准，保证了电网安全可靠运行。国电2015～2020电网智能化规划指南指出，于2018年，开展小型化、工具化机器人的应用试点，建立机器人巡检信息管理相关系统；至2020年，国内全面推广小型化、工具化机器人，全部在公司系统变电运维班组中配备巡检机器人。在国内外随着近年来电动汽车充电设备的激增，电动汽车充电设备巡检机器人在电力巡检机器人的基础上得到了发展，一些充电站配备了巡检机器人。

但目前市面上的巡检机器人的功能十分有限，而且十分易受外界因素影响，造成检测结果不准确；市面上售卖的巡检机器人采用的导航方式普遍为磁轨迹导航，此种方法导致了机器人几乎无法实现自主避障，当此种机器人遇磁性较大的障碍物时，非常容易被障碍物损坏。因此，分析巡检机器人现状，进行其情况的总结概括，根据适用于充电站的充电设备巡检机器人的功能定位和需求，并以此来进行核心技术的增添和改良，设计了具有应急充电功能的充电站巡检机器人。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种能搞高效准确地完成充电设备的各种巡检任务，并在人工维修故障充电设备期间自动部署应急充电部件临时替代故障充电桩为用户提供充电服务，从而提高充电效率和场地利用率的具有应急充电功能的充电站巡检机器人及巡检方法。

本发明的上述目的之一通过以下技术方案来实现：

一种具有应急充电功能的充电站巡检机器人，包括巡检机器人部件与应急充电部件，两者之间通过无线网络进行通讯连接；

所述巡检机器人部件包括电源管理单元、传感器单元、网络连接单元、控制单元、人机界面、运动信号调节单元、伺服电机驱动单元、三相BLDC电机驱动单元以及运动电机和操作电机；

所述电源管理单元，用于为巡检机器人部件的每个单元提供可靠电源；

所述传感器单元，用于实时采集机器人的位置、速度、操作电机手臂施加压力数据以及视频图，并提供给控制单元；

所述控制单元，用于分析计算处理判断充电桩实时运行数据是否正常，并计算得到机器人正确的运动与操作信号；

所述运动信号调节单元，用于对运动与操作信号进行调节，生成分别控制伺服电机驱动器和三相BLDC电机驱动的满足EtherCAT协议的指令信号，并通过EtherCAT总线发送给伺服电机驱动单元和三相BLDC电机驱动单元；

所述伺服电机驱动和三相BLDC电机驱动单元，用于分别根据收到的控制指令调制出控制操作电机和运动电机的驱动信号，使对应电机正确运转，其中操作电机用于控制触控充电桩的触摸显示屏的机械手臂，运动电机用于控制机器人行走的运动轮；

所述人机界面，用于显示机器人数据及人机交互；

所述网络连接模块，用于实现云平台和本地局域网接入，实现远程和本地数据交互和维护；

所述应急充电部件由信息处理与控制单元、充电功率单元组成；信息处理与控制单元，用于接收巡检机器人部件的无线指令，并控制应急充电部件自主在轨道上运动到指定位置，并具有主动避障功能，在运动到指定位置后，通过充电功率单元的充电控制器根据用户的操作为电动汽车提供充电服务。

而且，所述传感器单元包括惯性模块、电子罗盘、机器视觉模块、激光超声波雷达、红外传感器及压力传感器；

所述惯性模块，用于测量机器人在三维空间中运动的角速度和加速度，将其值反馈给控制单元，形成闭环控制，使其运动稳定精准；所述电子罗盘，用于保证机器人运动及操作状态时姿态稳定；所述机器视觉模块，用于机器人运动避障绕障识别充电桩触摸屏内容；所述激光超声波雷达及红外传感器，用于机器人测距在视觉模式的基础上更加精准完成运动避障绕障；所述压力传感器，用于反馈机器人操作探头的作用力防止损坏充电桩触摸显示屏。

本发明的上述目的之二通过一下技术方案来实现：

一种基于应急充电功能的充电站巡检机器人的巡检方法，充电站巡检机器人巡检任务分为自动任务和手动任务，自动任务是在系统内部设置的定时任务；手动任务为人工下发的巡检任务；包括如下步骤：

步骤1、巡检机器人部件等待巡检任务；

步骤2、当自动任务设定的时间到或通过人机界面输入手动任务时触发任务，巡检机器人部件按照任务设置的巡检顺序运动到被检测充电设备所在位置对其进行检测；

步骤3、当被测充电桩无异常时继续检测任务中剩余充电桩，直至全部检测完毕，若均无异常且机器人的应急充电部件未启用则记录巡检数据，完成本次自动充电任务，否则进入下一步；

步骤4、若在自动任务中检测到充电桩有异常，巡检机器人部件判断该充电桩出现异常后是否重启过，若没有重启，立即通过无线加密通讯控制充电桩内部云开关重启充电桩，然后继续巡检任务，若已经重启过而异常依然存在，则查询机器人的应急充电部件是否未启用，若没有启用立即通知应急充电部件令其运动到故障充电桩位置并开始启用，然后通过网络发出充电桩故障信号等待人工修复故障充电桩；若应急充电部件已经处于启用状态，则通过网络发出充电桩故障信号等待人工修复故障充电桩，然后进行其它巡检任务，当修复完成后可下达手动任务对该充电桩进行检查；当充电桩状态良好无故障并且应急充电部件启用处于空闲状态，则应急充电部件自行运动回原始位置。

而且，步骤2中，巡检机器人部件在进行巡检时采用免疫遗传模糊神经网络的自主避障算法进行避障移动。

而且，步骤2中，检测项目包括获取充电桩显示数据、对充电桩显示屏幕进行触摸点按操作及对充电桩进行红外测温。

而且，步骤2中，对被检测充电设备进行充电设备显示数据检测采用免疫遗传RANSAC的模糊边缘检测方法，包括：

2.1、巡检机器人部件首先利用SIFT特征提取核心算法对拍摄图像进行随机点选取，并利用遗传随机抽样一致算法对选取的随机点进行特征匹配，获取对应匹配点换算得到的角度、位置特征偏差点；

2.2、然后采用特征匹配算法得到图像显示内容的特征点，其中特征匹配算法采用遗传算法和RANSAC算法相结合的遗传随机抽样一致算法；

2.3、然后利用三样条插值去模糊与免疫遗传边沿检测方法相结合，将特征点和偏差特征点进行对比筛选，确保特征点和偏差特征点的精度，去除图像内阴影、反光造成的模糊边缘；通过获取数据点，排除异常数据点，得到建模组；

2.4、利用基于免疫遗传算法的形态学自适应结构元素生成算法进行各结构元素对子图建模组做形态学边缘检测，合并各子图建模组分割结果，最终实现图像目标边界提取。

而且，步骤2中，对充电桩显示屏幕进行触摸点按操作采用触屏机械臂，所述触屏机械臂采用基于极限学习的自适应神经网络算法进行控制；在巡检机器人部件行走过程中，触屏机械臂隐藏在机器人内部；当需要触屏操作时，触屏机械臂通过旋转和伸缩运动并通过柔性触头触摸充电桩屏幕；触屏机械臂内部具有接触感应传感器，当触摸到充电桩屏幕时，接触感应传感器产生信号，实现对触屏机械臂的及时收回控制。

而且，步骤4中，应急充电部件运动方式采用磁驱动柔性轨道。

本发明具有的优点和积极效果为：

1、采用本发明巡检机器人，当检测到被检充电桩存在故障无法继续提供充电服务需要人工维修时，立即按下停止工作急停按钮，并自动部署应急充电部件临时替代故障充电桩为用户提供充电服务，提高了充电效率和场地利用率。

2、本发明针对传统和当前边缘检测算法应用到实际巡检场景中出现的核心问题，在图像识别系统中设计并应用了一套模糊边缘检测技术；系统采用免疫遗传、三次样条插值、随机抽样一致相结合的方法，用于充电桩显示屏显示内容的模糊边缘检测，提升了识别处理效率与检测精度，保障了巡检系统可靠性。

3、本发明应用了免疫遗传模糊神经网络算法对传感器数据进行处理，利用具有自主学习功能的模糊神经网络来消除传感器自主性差的问题。该算法的应用有效的解决了具有应急充电功能的充电站巡检机器人在充电设备巡检过程中对于障碍物规避时间长，规避方式不合理等问题，实现了当需要使用设备时，能够及时的对障碍物进行避让和躲避快速及时完成巡检任务的功能。

4、本发明运用了基于极限学习的自适应神经网络算法对充电桩触摸屏进行模拟人手操作，进一步检测充电桩状态，并成功解决了因机器人移动或操作过程中带来的振动、抖动等情况导致触控精度下降的问题。从而进一步提高了本装置的可操控性和安全性

综上，本发明具有应急充电功能的充电站巡检机器人以人工智能(AI)理论为基础核心，结合计算机视觉、运动控制等技术特别应用免疫遗传、三次样条插值、随机抽样一致相结合的方法准确识别充电设备显示的各种数据、应用免疫遗传模糊神经网络算法及运用了基于极限学习的自适应神经网络算法做到了在运行过程中可以完美绕障避障、能够完美操作充电设备的触摸显示屏从而高效准确地完成充电设备的各种巡检任务，并在人工维修故障充电设备期间自动部署应急充电部件临时替代故障充电桩为用户提供充电服务，提高了充电效率和场地利用率。

附图说明

图1是本发明具有应急充电功能的充电桩巡检机器人系统图；

图2是本发明具有应急充电功能的充电桩巡检机器人流程图；

图3是本发明采用的电磁驱动柔性轨道系统示意图；

图4是本发明采用的免疫遗传RANSAC的模糊算法流程图；

图5是本发明采用的基于免疫遗传模糊神经网络的自主运动避障参考图；

图6是本发明采用的基于极限学习机自适应神经网络的触摸显示屏操作流程。

具体实施方式

以下结合附图并通过实施例对本发明的结构作进一步说明。需要说明的是本实施例是叙述性的，而不是限定性的。

如图1所示，具有应急充电功能的充电站巡检机器人由两大部件构成，分别是巡检机器人部件与应急充电部件，两者之间通过无线网络构成一个系统。其中巡检机器人部件包括电源管理单元、传感器单元、网络连接单元、控制单元、人机界面、运动信号调节单元、伺服电机驱动单元、三相BLDC电机驱动单元以及运动电机和操作电机。

电源管理单元为巡检机器人部件的每个单元提供可靠电源。传感器单元实时采集机器人的位置、速度、操作电机手臂施加压力像等重要数据以及视频图并提供给控制单元，经由控制单元分析计算处理判断充电桩实时运行数据是否正常并得到机器人正确的运动与操作信号，运动与操作信号经由运动信号调节单元生成可以分别控制伺服电机驱动器和三相BLDC电机驱动的满足EtherCAT协议的指令信号并通过EtherCAT总线发送给伺服电机驱动和三相BLDC电机驱动单元，伺服电机驱动和三相BLDC电机驱动单元分别根据收到的控制指令调制出控制操作电机和运动电机的驱动信号使电机正确运转，其中操作电机用于控制触控充电桩的触摸显示屏的机械手臂，而运动电机用于控制机器人行走的运动轮。通过精准的传感器数据和精准的控制单元算法以及实时的电机控制该巡检机器人部件完美实现了自主寻路与绕障，精准操作与识别充电桩触摸屏及其显示数据，从而实现充电桩自动巡检功能。

应急充电部件主要由信息处理与控制单元、充电功率单元组成。其中，信息处理与控制单元接收巡检机器人部件的无线指令自主在轨道上运动到指定位置，并具有主动避障功能，然后启动充电功率单元的充电控制器根据用户的操作为电动汽车提供充电服务。

由巡检机器人部件与应急充电部件构成的具有应急充电功能的充电站巡检机器人不仅可以完成充电设备巡检，还可以根据充电桩设备是否发生故障自动部署应急充电部件，提高了巡检效率和准确性，改善了用户充电体验。

应急充电功能的充电站巡检机器人的工作流程为：

具有应急充电功能的充电站巡检机器人巡检任务分为自动任务和手动任务，自动任务是在系统内部设置的定时任务。手动任务为人工下发的巡检任务。首先开始等待巡检任务，如果时间到触发自动任务，该巡检机器人部件按照自动任务设置的巡检顺序运动到被检测充电设备所在位置对其进行检测，检测项目主要包括充电设备显示数据、充电桩触摸显示屏幕功能、红外测温等，当被测充电桩无异常时继续检测自动任务中剩余充电桩，直至全部检测完毕，如果均无异常且机器人的应急充电部件未启用则记录巡检数据，完成本次自动充电任务。如果在自动任务中检测到充电桩有异常，巡检机器人部件判断该充电桩出现异常后是否重启过(充电桩大部分的异常并非硬件故障通过掉电重新启动即可恢复正常)，如果没有重启，立即通过无线加密通讯控制充电桩内部云开关重启充电桩，然后继续巡检任务，如果已经重启过了而异常依然存在则查询机器人的应急充电部件是否未启用，如果没有启用立即通知应急充电部件令其运动到故障充电桩位置并开始启用，然后通过网络发出充电桩故障信号等待人工修复故障充电桩。如果应急充电部件已经处于启用状态，则通过网络发出充电桩故障信号等待人工修复故障充电桩，然后进行其它自动巡检任务，当修复完成后可下达手动任务对该充电桩进行检查。具有应急充电功能的充电站巡检机器人的手动任务流程与自动流程类似，机器人移动到手动指定充电桩的位置并检测其数据与功能，发现异常根据重新启动情况和应急充电部件的状态进行重启充电桩、启用应急充电部件以及通知人工修复故障充电桩等，手动任务全部完成如无异常记录巡检数据，完成本次手动充电任务。当充电设备状态良好无故障并且急充电设备启用处于空闲状态则急充电设备自行运动回原始位置。

具有应急充电功能的充电站巡检机器人具有红外测温、屏幕内容识别、操作触摸屏、视频监控、环境监测等多种功能，可以用全自动或手动模式进行充电站设备巡检作业，并且可以准确提供充电站设备运行情况的有关数据，使用本设备减小了此类设备检测时在不同环境下受到各种因素的影响，加强了机器人的故障诊断能力、图像识别能力以及自主避障、绕障能力。并且在充电设备进行人工维修时，无法提供充电服务时自主部署轨道式应急充电部件为用户提供充电服务，不仅提高了充电设备的安全运行可靠性，还切实提升了巡检设备的实用性。

1、电磁驱动柔性轨道系统

该具有应急充电功能的充电站巡检机器人的应急充电部件运动方式采用磁驱动柔性轨道，是一种基于长定子直线电机原理的轨道运动技术。在硬件结构上，由控制系统、承重导轨、内嵌驱动模组与电磁线圈的长定子模组(电机模块)，和配备了导向、支撑滑轮的永磁体动子滑块组成。驱动模组的动力输出，会让定子线圈在其轨道表面产生一组交变磁场，在控制系统的控制下从而驱动轨道上永磁体动子移动，实现导轨上应急充电部件的自主运动。

该装置采用电磁驱柔性轨道系统可使其应急充电部件在无源动子的牵引下沿着安装在电机模块上的导轨循环移动，并且每个动子独立控制在轨道上自由移动，为该具有应急充电功能的充电站巡检机器人配备多个应急充电部件提供了方便。电磁驱动技术突破了传统机械轨道的瓶颈，化刚为柔，可以满足不同充电站巡检的个性化定制，大幅提升了部署应急充电部件的效率，为用户提供更好的充电体验。

2、基于免疫遗传RANSAC的模糊边缘检测

针对充电站环境光线复杂不稳定，会造成充电桩实际的显示内容的模糊边沿检测精度问题，图像识别系统中设计并应用了一套模糊边缘检测技术，实现了对充电站场景中模糊边缘的识别与检测，提升了被检测设备、仪表及屏幕的模糊边缘检测能力，提高了该具有应急充电功能的充电站巡检机器人识别的速率与精度。

由于拍摄角度和光线变化往往会造成表显示内容物体阴影重叠偏差，从而影响去模糊和边沿检测时的精度与性能。该机器人首先对拍摄图像进行随机点选取利用SIFT特征稳定性，用SIFT作为特征提取核心算法，利用遗传随机抽样一致技术作为特征匹配技术，从而获取对应匹配点换算得到的角度、位置特征偏差点。

然后再将图像利用采用了遗传算法和RANSAC相结合的遗传随机抽样一致技术作为特征匹配技术得到显示内容的特征点，该技术优化了RANSAC在迭代中的循环计算。由于目标匹配的特征点附近特征点仍有较大概率匹配，故通过遗传算法在较为匹配的子集上，产生新的样本组，来对其单次抽取样本进行生成和筛选。同时提升了系统匹配时的快速性和准确性，为系统的应用提供保障。

然后利用三样条插值去模糊与免疫遗传边沿检测技术相结合，将特征点和偏差特征点进行对比筛选，确保特征点和偏差特征点的精度，去除图像内阴影、反光造成的模糊边缘。通过获取数据点，排除异常数据点，得到建模组。对于充电站场景中光照过亮或过暗的图像，灰度拉伸后图像灰度直方图中会出现连续为零的区域，若在一个阈值步长内灰度值对应的像素个数都为0，则建模组将会出现相邻两个数据点相等的情况，影响最终最佳阈值的选定，因此算法中通过排除异常数据点增加了算法对光照的鲁棒性。达到去除阴影及反光影响的效果。

最后，利用基于免疫遗传算法的形态学自适应结构元素生成算法，可以进行各结构元素对子图做形态学边缘检测，进而合并各子图分割结果，最终做到图像目标边界提取功能。

综上所述，该设备应用的免疫遗传边沿检技术针对由运动晃动、识别角度产生的模糊边缘问题，采用了SIFT算法在识别前对拍摄的图像进行特征检测与匹配及校正，剔除了这两类模糊的影响；针对实际应用中检测指针阴影边缘的核心问题，设计应用了免疫三样条去模糊边缘检测技术，通过利用三样条插值去模糊与免疫遗传边沿检测核心算法相结合，剔除阴影、反光造成的模糊问题，保障读取精度与准确性。

3、基于免疫遗传模糊神经网络的自主避障

该具有应急充电功能的充电站巡检机器人通过设备上所搭载的多个超声波和激光传感器来对外部环境以及障碍物信息进行采集，本系统研发并应用了免疫遗传模糊神经网络算法对传感器传回的数据进行处理，利用具有自主学习功能的模糊神经网络来消除超声波传感器自主性差的问题。并且将免疫算法原理、模糊逻辑，遗传算法思想相结合，针对大部分巡检机器人设计的避障模糊控制器，都没有分析或认清交叉和变异在动态过程中所起的作用，或仅以适应度的变化作为调整交叉、变异率大小的标准，没有考虑到种群多样性的实际变化以及进化过程自适应调整的要求的问题。本系统针对以上问题，采用了适于二进制及实数编码、综合考虑了适应度变化及群体分布的避障模糊控制器。

改进后避障模糊控制算法能够使巡检诊断与操控机器人根据运行进程及对多样性的要求适时调整，保证避障算法始终运行在最佳的状态及全局收敛。该系统的应用有效解决了巡检诊断与操控机器人在充电设备巡检过程中对于障碍物规避时间长，规避方式不合理等问题，实现了用户需要使用设备时，巡检诊断与操控机器人能够自主停止巡检，进行避让、绕开，不必待用户或障碍物离开报警范围后再重载巡检任务，不仅并进一步增强了巡检机器人整体运动姿态控制的合理性更提高了巡检效率。

4、基于极限学习机自适应神经网络的触摸显示屏操作机构

该具有应急充电功能的充电站巡检机器人运用了基于极限学习的自适应神经网络算法来对触屏机械臂进行操作，成功解决了因机器人移动或操作过程中带来的振动、抖动等情况导致触摸精度下降的问题。巡检诊断与操控机器人装备的触摸机械装置，在行走过程中，触摸机械装置隐藏在机器人内部。当需要触屏操作时，触摸装置通过旋转和伸缩运动触摸充电桩屏幕。触摸装置内部具有接触感应传感器，当触摸到充电桩屏幕时，接触感应传感器产生信号，及时收回触摸装置，并且探头是柔性的，因此即使机器人在接触物体后前进了一定距离，也不会损伤探头或使探头发生塑性变形，同时，不会使机器人所操作的触摸屏发生损伤、变形、振动或移动。因此，能够在不影响巡检速度的前提下快速有效的进行触摸点按操作。

由于在刚性机械臂系统中，存在着诸如机械臂自身参数误差、观测噪声、未建模动态及不确定性的外界干扰等因素。因此本系统针对巡检诊断与操控机器人的刚性触摸机械臂系统，提出基于极限学习机(ELM)的自适应神经控制算法。该算法的特点是随机选择单隐含层前馈神经网络(SLFN)的隐层节点及节点参数，学习过程中只调节网络的输出权值，因此，与采用梯度下降算法调整所有网络权值参数的SLFN相比，ELM提高了SLFN的推广性，而且具有极快的学习速度。实现了巡检机器人操作触摸显示屏功能，从而进一步提高了本具有应急充电功能的充电站巡检机器人的操作性可靠性。

综上，本发明具有应急充电功能的充电站巡检机器人具有看得准、动得精、控得稳、功能全的特点，是一款完全可以替代人工巡检充电站充电设备并且更加高效和安全的多功能机器人。

尽管为说明目的公开了本发明的实施例和附图，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附权利要求的精神范围内，各种替换、变化和修改都是可以的，因此，本发明的范围不局限于实施例和附图所公开的内容。

Claims (8)

1.一种具有应急充电功能的充电站巡检机器人，其特征在于：包括巡检机器人部件与应急充电部件，两者之间通过无线网络进行通讯连接；

所述巡检机器人部件包括电源管理单元、传感器单元、网络连接单元、控制单元、人机界面、运动信号调节单元、伺服电机驱动单元、三相BLDC电机驱动单元以及运动电机和操作电机；

所述电源管理单元，用于为巡检机器人部件的每个单元提供可靠电源；

所述传感器单元，用于实时采集机器人的位置、速度、操作电机手臂施加压力数据以及视频图，并提供给控制单元；

所述控制单元，用于分析计算处理判断充电桩实时运行数据是否正常，并计算得到机器人正确的运动与操作信号；

所述运动信号调节单元，用于对运动与操作信号进行调节，生成分别控制伺服电机驱动器和三相BLDC电机驱动的满足EtherCAT协议的指令信号，并通过EtherCAT总线发送给伺服电机驱动单元和三相BLDC电机驱动单元；

所述伺服电机驱动和三相BLDC电机驱动单元，用于分别根据收到的控制指令调制出控制操作电机和运动电机的驱动信号，使对应电机正确运转，其中操作电机用于控制触控充电桩的触摸显示屏的机械手臂，运动电机用于控制机器人行走的运动轮；

所述人机界面，用于显示机器人数据及人机交互；

所述网络连接模块，用于实现云平台和本地局域网接入，实现远程和本地数据交互和维护；

所述应急充电部件由信息处理与控制单元、充电功率单元组成；信息处理与控制单元，用于接收巡检机器人部件的无线指令，并控制应急充电部件自主在轨道上运动到指定位置，并具有主动避障功能，在运动到指定位置后，通过充电功率单元的充电控制器根据用户的操作为电动汽车提供充电服务。

2.根据权利要求1所述的具有应急充电功能的充电站巡检机器人，其特征在于：所述传感器单元包括惯性模块、电子罗盘、机器视觉模块、激光超声波雷达、红外传感器及压力传感器；

所述惯性模块，用于测量机器人在三维空间中运动的角速度和加速度，将其值反馈给控制单元，形成闭环控制，使其运动稳定精准；所述电子罗盘，用于保证机器人运动及操作状态时姿态稳定；所述机器视觉模块，用于机器人运动避障绕障识别充电桩触摸屏内容；所述激光超声波雷达及红外传感器，用于机器人测距在视觉模式的基础上更加精准完成运动避障绕障；所述压力传感器，用于反馈机器人操作探头的作用力，防止损坏充电桩触摸显示屏。

3.一种基于权利要求1和2所述的具有应急充电功能的充电站巡检机器人的巡检方法，其特征在于：充电站巡检机器人巡检任务分为自动任务和手动任务，自动任务是在系统内部设置的定时任务；手动任务为人工下发的巡检任务；包括如下步骤：

步骤1、巡检机器人部件等待巡检任务；

步骤2、当自动任务设定的时间到或通过人机界面输入手动任务时触发任务，巡检机器人部件按照任务设置的巡检顺序运动到被检测充电设备所在位置对其进行检测；

步骤3、当被测充电桩无异常时继续检测任务中剩余充电桩，直至全部检测完毕，若均无异常且机器人的应急充电设备未启用则记录巡检数据，完成本次自动充电任务，否则进入下一步；

步骤4、若在自动任务中检测到充电桩有异常，巡检机器人部件判断该充电桩出现异常后是否重启过，若没有重启，立即通过无线加密通讯控制充电桩内部云开关重启充电桩，然后继续巡检任务，若已经重启过而异常依然存在，则查询机器人的应急充电部件是否未启用，若没有启用，立即通知应急充电部件令其运动到故障充电桩位置并开始启用，然后通过网络发出充电桩故障信号等待人工修复故障充电桩；若应急充电部件已经处于启用状态，则通过网络发出充电桩故障信号等待人工修复故障充电桩，然后进行其它巡检任务，当修复完成后可下达手动任务对该充电桩进行检查；当充电桩状态良好无故障并且应急充电部件启用处于空闲状态，则应急充电部件自行运动回原始位置。

4.根据权利要求3所述的基于权利要求1和2所述的具有应急充电功能的充电站巡检机器人的巡检方法，其特征在于：步骤2中，巡检机器人部件在进行巡检时采用免疫遗传模糊神经网络的自主避障算法进行避障移动。

5.根据权利要求3所述的有应急充电功能的充电站巡检机器人的，其特征在于：步骤2中，检测项目包括获取充电桩显示数据、对充电桩显示屏幕进行触摸点按操作及对充电桩进行红外测温。

6.根据权利要求3所述的基于权利要求1和2所述的具有应急充电功能的充电站巡检机器人的巡检方法，其特征在于：步骤2中，获取充电桩触摸屏的显示数据采用免疫遗传RANSAC的模糊边缘检测方法，包括：

6.1、巡检机器人部件首先利用SIFT特征提取核心算法对拍摄图像进行随机点选取，并利用遗传随机抽样一致算法对选取的随机点进行特征匹配，获取对应匹配点换算得到的角度、位置特征偏差点；

6.2、然后采用特征匹配算法得到图像显示内容的特征点，其中特征匹配算法采用遗传算法和RANSAC算法相结合的遗传随机抽样一致算法；

6.3、然后利用三样条插值去模糊与免疫遗传边沿检测方法相结合，将特征点和偏差特征点进行对比筛选，确保特征点和偏差特征点的精度，去除图像内阴影、反光造成的模糊边缘；通过获取数据点，排除异常数据点，得到建模组；

6.4、利用基于免疫遗传算法的形态学自适应结构元素生成算法进行各结构元素对子图建模组做形态学边缘检测，合并各子图建模组分割结果，最终实现图像目标边界提取。

7.根据权利要求3所述的基于权利要求1和2所述的具有应急充电功能的充电站巡检机器人的巡检方法，其特征在于：步骤2中，对充电桩显示屏幕进行触摸点按操作采用触屏机械臂，所述触屏机械臂采用基于极限学习的自适应神经网络算法进行控制；在巡检机器人部件行走过程中，触屏机械臂隐藏在机器人内部；当需要触屏操作时，触屏机械臂通过旋转和伸缩运动并通过柔性触头触摸充电桩屏幕；触屏机械臂内部具有接触感应传感器，当触摸到充电桩屏幕时，接触感应传感器产生信号，实现对触屏机械臂的及时收回控制。

8.根据权利要求3所述的基于权利要求1和2所述的具有应急充电功能的充电站巡检机器人的巡检方法，其特征在于：步骤4中，应急充电部件运动方式采用磁驱动柔性轨道。