[發明專利]一種電梯樓層的自動標定方法、介質、終端和裝置有效
| 申請號: | 202010939086.X | 申請日: | 2020-09-09 |
| 公開(公告)號: | CN112047209B | 公開(公告)日: | 2022-09-13 |
| 發明(設計)人: | 郭文杰 | 申請(專利權)人: | 上海有個機器人有限公司 |
| 主分類號: | B66B1/06 | 分類號: | B66B1/06;B66B1/34;G06F17/15;G06K9/00;G06K9/62;H04W4/021;H04W4/33 |
| 代理公司: | 北京天盾知識產權代理有限公司 11421 | 代理人: | 梁秀秀 |
| 地址: | 200120 上海市浦*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 電梯 樓層 自動 標定 方法 介質 終端 裝置 | ||
1.一種電梯樓層的自動標定方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟1,電梯進入標定狀態后,控制電梯從最低樓層運行到最高樓層且每層均停留預設時長,同時以預設頻率不斷采集電梯井頂部到電梯轎廂頂部的距離s,并建立距離s與時間t的距離函數,其中運行開始時間為t0,運行結束時間為t1;
步驟2,對所述距離函數求導得到電梯速度函數,并獲取(t0,t1)時間范圍內電梯速度趨近于0所對應的所有時間點,記入數組Ts;
步驟3,以所述預設時長為邊界,對所述數組Ts中的所有時間點進行聚類分組,形成m組數據,并對所述m組數據按照時間倒序進行排序,其中m表示電梯井的樓層數,每組數據分別表示停留在對應樓層的所有時間點;
步驟4,將每組數據分別代入到所述距離函數,并對計算出的函數值求取均值,所述均值即為電梯井內每個樓層分別對應的標定值;
其中,所述步驟1中,通過設置在電梯上的UWB測距裝置自動采集電梯井頂部到電梯轎廂頂部的距離s,且電梯在每層停留的預設時長不小于3秒;
其中,對所述距離函數求導得到電梯速度函數,并獲取(t0,t1)時間范圍內電梯速度趨近于0所對應的所有時間點,具體包括以下步驟:
對所述距離函數的所有距離s進行中值濾波,以過濾所述UWB測距裝置的非線性波動數據;
對中值濾波后的距離函數進行求導得到電梯速度函數,并再次對所述電梯速度函數的所有速度值v進行中值濾波;
通過中值濾波后的電梯速度函數獲取(t0,t1)時間范圍內電梯速度e的所有時間點,所述e為接近于0的預設值。
2.根據權利要求1所述電梯樓層的自動標定方法,其特征在于,對m組數據按照時間倒序進行排序具體為:計算每組數據的均值,并按照均值從小到大的順序對m組數據進行排序,所述均值越小,表示該組數據對應的樓層越低。
3.一種計算機可讀存儲介質,存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時,實現權利要求1-2任一項所述電梯樓層的自動標定方法。
4.一種電梯樓層的自動標定終端,其特征在于,包括權利要求3所述的計算機可讀存儲介質和處理器,所述處理器執行所述計算機可讀存儲介質上的計算機程序時實現如權利要求1-2任一項所述電梯樓層的自動標定方法的步驟。
5.一種電梯樓層的自動標定裝置,其特征在于,包括數據獲取模塊、時間點獲取模塊、分組模塊和計算模塊,
所述數據獲取模塊用于電梯進入標定狀態后,控制電梯從最低樓層運行到最高樓層且每層均停留預設時長,同時以預設頻率不斷采集電梯井頂部到電梯轎廂頂部的距離s,并建立距離s與時間t的距離函數,其中運行開始時間為t0,運行結束時間為t1;
所述時間點獲取模塊用于對所述距離函數求導得到電梯速度函數,并獲取(t0,t1)時間范圍內電梯速度趨近于0所對應的所有時間點,記入數組Ts;
所述分組模塊用于以所述預設時長為邊界,對所述數組Ts中的所有時間點進行聚類分組,形成m組數據,并對所述m組數據按照時間倒序進行排序,其中m表示電梯井的樓層數,每組數據分別表示停留在對應樓層的所有時間點;
所述計算模塊用于將每組數據分別代入到所述距離函數,并對計算出的函數值求取均值,所述均值即為電梯井內每個樓層分別對應的標定值;
其中,所述數據獲取模塊通過設置在電梯上的UWB測距裝置自動采集電梯井頂部到電梯轎廂頂部的距離s,且電梯在每層停留的預設時長不小于3秒;
其中,所述時間點獲取模塊具體包括:
第一濾波單元,用于對所述距離函數的所有距離s進行中值濾波,以過濾所述UWB測距裝置的非線性波動數據;
第一計算單元,用于對中值濾波后的距離函數進行求導得到電梯速度函數;
第二濾波單元,用于對所述電梯速度函數的所有速度值v進行中值濾波;
第二計算單元,用于通過中值濾波后的電梯速度函數獲取(t0,t1)時間范圍內電梯速度e的所有時間點,所述e為接近于0的預設值。
6.根據權利要求5所述電梯樓層的自動標定裝置,其特征在于,所述分組模塊具體用于以所述預設時長為邊界,對所述數組Ts中的所有時間點進行聚類分組,形成m組數據,并計算每組數據的均值,按照均值從小到大的順序對m組數據進行排序,所述均值越小,表示該組數據對應的樓層越低。
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