充电器部署方法、装置和计算机设备与流程

1.本技术涉及物联网无线技术领域，特别是涉及一种充电器部署方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.无线传感器网络(wireless sensor networks，wsn)通常由大量传感器节点组成，受限于传感器节点体积和成本的限制，通常其通过能量非常有限的电池供电，这成为制约传感器网络性能的关键。近年来，无线充电技术(wireless power transmission，wpt)的发展和进步，为wsn的能量补充问题提供了切实可行的方案。可以由无线充电器充电的传感器网络称为无线可充电传感网，这种网络的一大特点是网络的寿命不再受电池寿命制约，无线充电器可以为传感器网络提供持续稳定的能量补充。
3.在无线可充电传感网的无线充电方式中，通常采用有向无线充电器为无线传感器网络提供能量的快速补充，然而，在有向无线充电器的部署过程中，工作人员不仅需要保证传感器网络中传感器节点的被覆盖率，还需要考虑传感器网络中实际存在的障碍物对有向无线充电器的充电效用的影响，因此，有向无线充电器具体部署位置的确定仍是个极大的难题。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够快速确定有向无线充电器部署位置的充电器部署方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
5.第一方面，本技术提供了一种充电器部署方法，包括：
6.根据目标区域的面积信息与充电器的覆盖面积信息，对所述目标区域进行区域划分，得到多个子区域；
7.获取各所述子区域内传感器节点的位置信息及障碍物的位置信息；
8.根据所述传感器节点的位置信息及所述障碍物的位置信息，确定所述充电器对应的虚拟引力及虚拟斥力；
9.根据所述虚拟引力和所述虚拟斥力，确定所述充电器在当前所述子区域的部署位置。
10.在其中一个实施例中，所述覆盖面积信息包括所述充电器的覆盖面积的外接圆半径；
11.所述根据目标区域的面积与充电器的覆盖面积信息，对所述目标区域进行区域划分，得到多个子区域，包括：
12.根据所述外接圆半径和所述目标区域的面积信息，确定所述子区域的数值；
13.根据所述子区域的数值，建立所述目标区域对应的高斯混合分布模型；
14.根据所述高斯混合分布模型，对所述目标区域进行区域划分，得到多个所述子区域。
15.在其中一个实施例中，所述根据所述传感器节点的位置信息及所述障碍物的位置信息，确定所述充电器对应的虚拟引力及虚拟斥力，包括：
16.根据所述传感器节点的位置信息及预设部署位置信息，确定所述虚拟引力；
17.根据所述障碍物的位置信息及所述预设部署位置信息，确定所述虚拟斥力。
18.在其中一个实施例中，所述根据所述传感器节点的位置信息及预设部署位置信息，确定所述虚拟引力，包括：
19.根据所述传感器节点的位置信息，确定两两所述传感器节点之间的欧氏距离；
20.遍历各所述传感器节点，采用两两所述传感器节点之间的欧氏距离，确定当前所述传感器节点与其余各所述传感器节点之间的误差平方和；
21.根据所述误差平方和，从所述传感器节点之中筛选出当前子区域的中心节点；
22.根据所述中心节点的位置信息及所述预设部署位置信息，确定所述充电器对应的虚拟引力。
23.在其中一个实施例中，所述预设部署位置信息包括预设部署中心和预设部署角度；
24.所述根据所述虚拟引力和所述虚拟斥力，确定所述充电器在当前所述子区域的部署位置，包括：
25.根据所述虚拟引力、所述虚拟斥力以及预设旋转角度数值，确定旋转参数；
26.根据所述旋转参数及预设避障参数，确定目标旋转角度；
27.根据所述预设部署中心和所述目标旋转角度，确定所述充电器的部署位置。
28.在其中一个实施例中，所述根据目标区域的面积信息与充电器的覆盖面积信息，对所述目标区域进行区域划分，得到多个子区域之后，还包括：
29.当所述子区域内不存在障碍物时，获取当前所述子区域内各传感器节点的位置信息及当前所述子区域包含的传感器节点的数量值；
30.根据所述数量值及各所述传感器节点的位置信息，确定所述充电器设置于所述预设部署中心上、且处于各设置角度时对应的充电效用值；
31.根据所述充电效用值，确定所述充电器在在当前所述子区域的最终设置角度；
32.根据所述预设部署中心和所述最终设置角度，确定所述充电器的部署位置。
33.第二方面，本技术还提供了一种充电器部署装置，包括：
34.划分模块，用于根据目标区域的面积信息与充电器的覆盖面积信息，对所述目标区域进行区域划分，得到多个子区域；
35.获取模块，用于获取各所述子区域内传感器节点的位置信息及障碍物的位置信息；
36.第一确定模块，用于根据所述传感器节点的位置信息及所述障碍物的位置信息，确定所述充电器对应的虚拟引力及虚拟斥力；
37.第二确定模块，用于根据所述虚拟引力和所述虚拟斥力，确定所述充电器在当前所述子区域的部署位置。
38.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一实施例所述的充电器部署方法。
39.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的充电器部署方法。
40.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序产品被处理器执行时实现上述任一实施例所述的充电器部署方法。
41.上述充电器部署方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，能够按照一个充电器的充电范围，对目标区域进行细化分块，基于分块后的子区域进行传感器节点对应的充电器位置部署，更能保障各传感器节点的充电效用；进一步计算了各个子区域内的传感器节点对充电器产生的吸引力以及障碍物对充电器产生的排斥力，比较全面的参考了子区域内会影响充电器部署位置的因素，使得模拟得到的充电器最终的部署位置能够更符合无线可充电传感网中的实际需求。
附图说明
42.图1为一个实施例中充电器部署方法的应用环境图；
43.图2为一个实施例中充电器部署方法的流程示意图；
44.图3为一个实施例中充电器部署方法的流程示意图；
45.图4为一个实施例中充电器部署方法中目标区域的坐标系示意图；
46.图5为一个实施例中充电器部署方法的流程示意图；
47.图6为一个实施例中充电器部署方法的流程示意图；
48.图7为一个实施例中充电器部署方法的流程示意图；
49.图8为一个实施例中充电器部署方法中存在障碍物的子区域的示意图；
50.图9为一个实施例中充电器部署方法中不存在障碍物的子区域的示意图；
51.图10为一个实施例中充电器部署装置的结构框图；
52.图11为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
53.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
54.本技术实施例提供的充电器部署方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。
55.例如，充电器部署方法应用于终端102，终端102可以在接收到用户通过终端102上的人机交互界面发出的部署指令时，从服务器104的数据存储系统中获取目标区域的面积信息，随后根据目标区域的面积信息与充电器的覆盖面积信息，对目标区域进行区域划分，得到多个子区域；随后从服务器104的数据存储系统中获取各子区域内传感器节点的位置信息及障碍物的位置信息；并根据传感器节点的位置信息及障碍物的位置信息，确定充电器对应的虚拟引力及虚拟斥力；最后根据虚拟引力和虚拟斥力，确定充电器在当前子区域的部署位置。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智
能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。终端102和服务器104可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接的连接，例如通过网络连接。
56.又例如，充电器部署方法应用于服务器104，终端102可以在接收到用户通过终端102上的人机交互界面发出的部署指令时，将部署指令发送给服务器104，服务器104从,数据存储系统中获取目标区域的面积信息，随后根据目标区域的面积信息与充电器的覆盖面积信息，对目标区域进行区域划分，得到多个子区域；随后服务器104从数据存储系统中获取各子区域内传感器节点的位置信息及障碍物的位置信息；并根据传感器节点的位置信息及障碍物的位置信息，确定充电器对应的虚拟引力及虚拟斥力；最后根据虚拟引力和虚拟斥力，确定充电器在当前子区域的部署位置。可以理解的是，数据存储系统可为独立的存储设备，或者该数据存储系统位于服务器上，或者该数据存储系统位于另一终端上。
57.在一个实施例中，提供了一种充电器部署方法，本实施例以该充电器部署方法应用于处理器进行举例说明，可以理解的是，该处理器可位于终端或服务器上。如图2所示，该充电器部署方法包括：
58.步骤202、根据目标区域的面积信息与充电器的覆盖面积信息，对目标区域进行区域划分，得到多个子区域。
59.目标区域指的是需要部署充电器的无线可充电传感网的特定区域。
60.作为示例，目标区域可以是工作人员通过终端设置的人机交互界面手动划分的一个区域，也可以是根据工作人员通过人机交互界面发出的选择指令，从预划分的多个区域中挑选出的选择指令对应的一个区域。
61.充电器可以是有向无线充电器，当有向无线充电器被设置在一个固定位置时，其能够覆盖的充电范围可以近似为一个以固定位置处为圆心、以预设充电距离为充电半径的扇形，其中，预设充电距离和该扇形的角度均根据有向无线充电器的具体规格预先设置。
62.本实施例中，处理器按照每个子区域铺设一个充电器的设置方法，进一步根据充电器的覆盖面积信息和目标区域的面积信息，对目标区域进行划分，从而将目标区域分块细化处理。
63.步骤204、获取各子区域内传感器节点的位置信息及障碍物的位置信息。
64.无线可充电传感网通常由大量传感器节点组成，因此目标区域对应的无线可充电传感网的特定区域中包含至少一个待充电的传感器节点，这些传感器节点可用于探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境中多种多样的现象。
65.障碍物指的可以是无线可充电传感网中不可缺少的用于支撑、隔离、加固的硬件，障碍物的存在会影响充电器对充电范围中传感器节点的充电效用。
66.步骤206、根据传感器节点的位置信息及障碍物的位置信息，确定充电器对应的虚拟引力及虚拟斥力。
67.虚拟引力指的是子区域内的传感器节点对充电器产生的吸引力，虚拟引力能够使得充电器向传感器节点较为密集的区域移动。
68.虚拟斥力指的是子区域内的障碍物对充电器产生的排斥力，虚拟斥力能够使得充电器向远离障碍物的方向移动，使得充电器避开障碍物所在区域。
69.步骤208、根据虚拟引力和虚拟斥力，确定充电器在当前子区域的部署位置。
70.本实施例中的处理器在计算得到当前子区域内的传感器节点对充电器产生的虚拟引力和障碍物对充电器产生的虚拟斥力后，能够根据虚拟引力和虚拟斥力的方向及大小，计算出充电器最终的受力，进一步确定充电器在当前子区域的设置位置和朝向角度，得到充电器最终的部署位置。
71.上述充电器部署方法中，处理器能够按照一个充电器的充电范围，对目标区域进行细化分块，基于分块后的子区域进行传感器节点对应的充电器位置部署，更能保障各传感器节点的充电效用；进一步计算了各个子区域内的传感器节点对充电器产生的吸引力以及障碍物对充电器产生的排斥力，比较全面的参考了子区域内会影响充电器部署位置的因素，使得模拟得到的充电器最终的部署位置能够最符合无线可充电传感网中的实际需求。
72.如图3所示，在一些可选的实施例中，覆盖面积信息包括充电器的覆盖面积的外接圆半径；
73.步骤202包括：
74.步骤2022、根据外接圆半径和目标区域的面积信息，确定子区域的数值；
75.步骤2024、根据子区域的数值，建立目标区域对应的高斯混合分布模型；
76.步骤2026、根据高斯混合分布模型，对目标区域进行区域划分，得到多个子区域。
77.充电器的覆盖面积的外接圆半径指的是充电器对应的扇形充电面积的外接圆半径，此时充电器对应的扇形充电面积的圆心处于该外接圆上，扇形充电面积的外接圆可以认为是充电器的领域，若传感器节点位于邻域内，随着扇形充电面积的圆心沿着外接圆旋转时，邻域内任意位置的传感器节点均能够处于扇形充电面积内，即意味着能够接收到充电器提供的能量。
78.如图4所示，在本实施例中，可以在目标区域内预先建立直角坐标系，从而能够进一步获取各个子区域内任意位置的坐标位置信息。
79.作为示例，假设目标区域为一正方形，目标区域ω的面积信息包含了目标区域的边长a、面积ω
area
，充电器的覆盖面积信息包含了充电器的充电半径d(即前述预设充电距离)，扇形充电面积的角度v、充电器的扇形充电面积的外接圆半径rc，充电器对应的领域可以表示为α(x1,y1)，其面积可以表示为α(x1,y1)
area
＝πr
c2
，则针对任意一个处于目标区域内的传感器节点(x2,y2)，其处于领域α(x1,y1)内的概率可以表示为
80.在步骤2022中，处理器需要根据预设的传感器节点覆盖率p2来计算子区域的数值，以保证目标区域内大部分传感器节点能够接收到充电器提供的能量，传感器节点覆盖率p2在理想状态下为100％。
81.进一步地，根据预设的传感器节点覆盖率p2、外接圆半径rc和目标区域的边长a、面积ω
area
，进一步可以计算得到子区域的数值k：
[0082][0083]
再进一步地，对于节点非均匀分布的无线可充电传感网，我们可以将其包含的传感器节点视为多个符合正态分布的传感器节点群，第αi个传感器节点群的正态分布的概率
密度函数可以表示为：
[0084][0085]
其中，μi,σi分别表示第i个传感器节点群对应的均值和方差。
[0086]
此时根据子区域的数值k和每一个正态分布的概率pi，建立目标区域对应的高斯混合分布模型：
[0087][0088]
其中，∑i表示协方差矩阵。
[0089]
随后，计算第αi个传感器节点群中传感器节点α
ij
来自于各高斯分布的后验概率：
[0090]
γ
)k
＝p(y
(j)
＝k|α
ij
)
[0091]
最后，采用期望最大化算法(expectation-maximum，em)估计高斯混合分布模型p(αi)中的参数，完成区域划分：
[0092][0093][0094][0095]
其中，n表示传感器节点的总数。
[0096]
需要说明的是，采用em算法估计高斯混合分布模型中的参数的过程可以采用任意一种公式论证方法，只需能够实现对参数的估计确定即可，上述用于估计高斯混合分布模型中参数的公式仅为举例，而非对本技术的限制，任何根据em算法估计高斯混合分布模型中的参数的实现方式，均应包含在本技术的保护范围内。
[0097]
本实施例中，处理器将目标区域内的传感器节点视为若干个正态分布模型，从而建立对应的高斯混合分布模型，并进一步采用rm算法求解该高斯混合分布模型，以将目标区域划分为多个子区域，与传统的区域划分方法相比，本实施例中划分子区域的方法对于非均匀分布的无线可充电传感网具有更好的适应性。
[0098]
如图5，在一些可选的实施例中，步骤206包括：
[0099]
步骤2062、根据传感器节点的位置信息及预设部署位置信息，确定虚拟引力；
[0100]
步骤2064、根据障碍物的位置信息及预设部署位置信息，确定虚拟斥力。
[0101]
预设部署位置信息指的是充电器在当前子区域内扇形充电面积的形心位置和扇形角度大小。
[0102]
如图6所示，进一步地，步骤2062包括：
[0103]
步骤20622、根据传感器节点的位置信息，确定两两传感器节点之间的欧氏距离；
[0104]
步骤20624、遍历各传感器节点，采用两两传感器节点之间的欧氏距离，确定当前传感器节点与其余各传感器节点之间的误差平方和；
[0105]
步骤20626、根据误差平方和，从传感器节点之中筛选出当前子区域的中心节点；
[0106]
步骤20628、根据中心节点的位置信息及预设部署位置信息，确定充电器对应的虚拟引力。
[0107]
处理器根据目标区域预设的坐标系，获取当前子区域内所有传感器节点的位置信息，并计算两两传感器节点之间的欧氏距离，进一步地，采用弗里斯传输方程表示两两传感器节点之间的差：
[0108][0109]dqp
表示传感器节点q和p之间的欧氏距离；β表示短距离传输情况下弗里斯传输方程的预设补偿参数；τ表示充电器对应的预设常数，其中，l
p
表示极化损失，λ表示波长，g
t
与gr分别表示发射天线与接收天线的增益；需要说明的是，不同规格的充电器对应的预设常数可以不同，。
[0110]
随后，遍历当前子区域内的每一个传感器节点，计算各个传感器节点与其余所有传感器节点之间的误差平方和：
[0111][0112]
其中，表示第i个子区域中第p个传感器节点的误差平方和，vq表示第i个子区域中除第p个传感器节点外的所有传感器节点。
[0113]
将误差平方和最小的传感器节点作为当前子区域的中心节点，记作v
centro
。
[0114]
进一步地，计算虚拟引力：
[0115][0116]
其中，fa表示虚拟引力，d表示中心节点v
centro
与充电器的扇形充电面积的区域形心gc的距离，表示虚拟引力对应的区域形心gc的受力方向，ψ表示充电器的扇形充电面积内覆盖的传感器节点的数量ci与扇形充电面积外所有传感器节点的数量c
ie
的比值，ψ的值随着充电器与障碍物的相对位置改变而发生变化，|fa|表示预设的单位斥力。
[0117]
在步骤2064中，处理器根据障碍物的位置信息，确定障碍物的形心为gb，障碍物对充电器的扇形充电面积的区域形心gc产生的虚拟斥力表示为：
[0118][0119]
其中，|fr|表示预设的单位斥力；d表示形心gb与区域形心gc之间的距离，表示为
虚拟斥力对应的区域形心gc的受力方向，表示充电器的扇形充电面积内覆盖的传感器节点的数量ci与扇形充电面积外所有传感器节点的数量c
ib
的比值，的比值，的值随着充电器与障碍物的相对位置改变而发生变化。
[0120]
障碍物产生的虚拟斥力推动充电器绕充电器的邻域圆心θi旋转，当充电器扇形充电面积的覆盖区域内不再存在因障碍物遮挡而无法进行充电的传感器节点时，虚拟斥力消失，充电器停止旋转。
[0121]
如图7，进一步地，预设部署位置信息包括预设部署中心和预设部署角度；
[0122]
步骤208包括：
[0123]
步骤2082、根据虚拟引力、虚拟斥力以及预设旋转角度数值，确定旋转参数；
[0124]
步骤2084、根据旋转参数及预设避障参数，确定目标旋转角度；
[0125]
步骤2086、根据预设部署中心和目标旋转角度，确定充电器的部署位置。
[0126]
预设部署中心指的是充电器的设置位置，预设部署中心位于充电器的扇形充电面积的外接圆上，预设部署角度即为上述扇形充电面积的扇形角度。
[0127]
如图8所示，针对充电器的扇形充电面积的区域形心gc，障碍物产生的虚拟斥力fr可以分解为fr⊥
和f
r丨丨
，而由于有向充电器的扇形充电面积的覆盖区域锁定在当前子区域内，其总是只能绕圆心θi旋转，因此其中，f
r丨丨
为指向扇形充电面积的圆心的向心力，可以忽略不计，实际产生影响的虚拟斥力为fr⊥
。
[0128]
相应的，如图9所示，针对充电器的扇形充电面积的区域形心gc，中心节点产生的虚拟引力可以分解为fa⊥
和f
a丨丨
，其中，f
a丨丨
为指向扇形充电面积的圆心的向心力，可以忽略不计，实际产生影响的虚拟引力为fa⊥
。
[0129]
进一步，根据实际产生影响的虚拟斥力fr⊥
和实际产生影响的虚拟引力fa⊥
，计算充电器的目标旋转角度：
[0130][0131]
其中，γ表示目标旋转角度，f
amax
表示预设旋转角度数值，表示旋转参数、γ
max
表示预设避障参数，f
amax
、γ
max
均是用于控制旋转角度的预设常数。
[0132]
由于充电器对应的扇形充电面积只能绕着领域的圆心旋转，因此，在确定扇形充电面积的目标旋转角度后，即代表着确定了有障碍物的子区域内充电器的部署位置。
[0133]
在一些可选的实施例中，还包括：
[0134]
当子区域内不存在障碍物时，获取当前子区域内各传感器节点的位置信息及当前子区域包含的传感器节点的数量值；
[0135]
根据数量值及各传感器节点的位置信息，确定充电器设置于预设部署中心上、且处于各设置角度时对应的充电效用值；
[0136]
根据充电效用值，确定充电器在在当前子区域的最终设置角度；
[0137]
根据预设部署中心和最终设置角度，确定充电器的部署位置。
[0138]
处理器将充电器的扇形充电面积的圆心设置在预设部署中心，随后依次计算扇形
充电面积的圆心处于领域的圆的各个位置时、即充电器处于各设置位置时的充电效用值：
[0139][0140]
其中，pw和c
p
均为预设常数，pw表示传感器节点能够接收到的最高功率，m表示当前子区域内传感器节点的总数，表示当前子区域内第i个传感器节点对应的传输功率。
[0141]
上述设定意在表明，当充电器距离传感器足够近时，传感器的接收功率超过其正常工作功率的上限，多余的能量将被浪费掉，此时充电效用将达到最高。
[0142]
从中选出充电效用值最大时对应的设置角度作为最终设置角度。
[0143]
由于充电器对应的扇形充电面积只能绕着领域的圆心旋转，因此，在确定扇形充电面积的最终设置角度后，即代表着确定了没有障碍物的子区域内充电器的部署位置。
[0144]
上述充电器部署方法中，处理器能够按照一个充电器的充电范围，对目标区域进行细化分块，基于分块后的子区域进行传感器节点对应的充电器位置部署，更能保障各传感器节点的充电效用；进一步计算了各个子区域内的传感器节点对充电器产生的吸引力以及障碍物对充电器产生的排斥力，比较全面的参考了子区域内会影响充电器部署位置的因素，使得模拟得到的充电器最终的部署位置能够最符合无线可充电传感网中的实际需求。并且，处理器将目标区域内的传感器节点视为若干个正态分布模型，从而建立对应的高斯混合分布模型，并进一步采用rm算法求解该高斯混合分布模型，以将目标区域划分为多个子区域，与传统的区域划分方法相比，本实施例中划分子区域的方法对于非均匀分布的无线可充电传感网具有更好的适应性，在计算虚拟斥力和虚拟引力的过程中，排除了向心力的影响，仅考虑了实际虚拟斥力和实际虚拟引力对充电器形心的作用力，使得最终获取到的部署位置更符合实际的无线可充电传感网中的布置需求。
[0145]
应该理解的是，虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0146]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的存储器数据访问方法的存储器数据访问装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个存储器数据访问装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于存储器数据访问方法的限定，在此不再赘述。
[0147]
在一个实施例中，如图10所示，提供了一种充电器部署装置1000，包括：划分模块1002、获取模块1004、第一确定模块1006和第二确定模块1008，其中：
[0148]
划分模块1002用于根据目标区域的面积信息与充电器的覆盖面积信息，对目标区域进行区域划分，得到多个子区域；
[0149]
获取模块1004用于获取各子区域内传感器节点的位置信息及障碍物的位置信息；
[0150]
第一确定模块1006用于根据传感器节点的位置信息及障碍物的位置信息，确定充电器对应的虚拟引力及虚拟斥力；
[0151]
第二确定模块1008用于根据虚拟引力和虚拟斥力，确定充电器在当前子区域的部署位置。
[0152]
在一些可选的实施例中，覆盖面积信息包括充电器的覆盖面积的外接圆半径；
[0153]
划分模块1002还被配置为：
[0154]
根据外接圆半径和目标区域的面积信息，确定子区域的数值；
[0155]
根据子区域的数值，建立目标区域对应的高斯混合分布模型；
[0156]
根据高斯混合分布模型，对目标区域进行区域划分，得到多个子区域。
[0157]
在一些可选的实施例中，第一确定模块1006还被配置为：
[0158]
根据传感器节点的位置信息及预设部署位置信息，确定虚拟引力；
[0159]
根据障碍物的位置信息及预设部署位置信息，确定虚拟斥力。
[0160]
在一些可选的实施例中，第一确定模块1006还被配置为：
[0161]
根据传感器节点的位置信息，确定两两传感器节点之间的欧氏距离；
[0162]
遍历各传感器节点，采用两两传感器节点之间的欧氏距离，确定当前传感器节点与其余各传感器节点之间的误差平方和；
[0163]
根据误差平方和，从传感器节点之中筛选出当前子区域的中心节点；
[0164]
根据中心节点的位置信息及预设部署位置信息，确定充电器对应的虚拟引力。
[0165]
在一些可选的实施例中，预设部署位置信息包括预设部署中心和预设部署角度；
[0166]
第一确定模块1006还被配置为：
[0167]
根据虚拟引力、虚拟斥力以及预设旋转角度数值，确定旋转参数；
[0168]
根据旋转参数及预设避障参数，确定目标旋转角度；
[0169]
根据预设部署中心和目标旋转角度，确定充电器的部署位置。
[0170]
在一些可选的实施例中，第二确定模块1008还被配置为：
[0171]
当子区域内不存在障碍物时，获取当前子区域内各传感器节点的位置信息及当前子区域包含的传感器节点的数量值；
[0172]
根据数量值及各传感器节点的位置信息，确定充电器设置于预设部署中心上、且处于各设置角度时对应的充电效用值；
[0173]
根据充电效用值，确定充电器在在当前子区域的最终设置角度；
[0174]
根据预设部署中心和最终设置角度，确定充电器的部署位置。
[0175]
上述充电器部署装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0176]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图11所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统
和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种充电器部署方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0177]
本领域技术人员可以理解，图11中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0178]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述充电器部署方法的各个步骤。
[0179]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序产品被处理器执行时实现上述充电器部署方法的各个步骤。
[0180]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0181]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0182]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种充电器部署方法，其特征在于，包括：根据目标区域的面积信息与充电器的覆盖面积信息，对所述目标区域进行区域划分，得到多个子区域；获取各所述子区域内传感器节点的位置信息及障碍物的位置信息；根据所述传感器节点的位置信息及所述障碍物的位置信息，确定所述充电器对应的虚拟引力及虚拟斥力；根据所述虚拟引力和所述虚拟斥力，确定所述充电器在当前所述子区域的部署位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述覆盖面积信息包括所述充电器的覆盖面积的外接圆半径；所述根据目标区域的面积与充电器的覆盖面积信息，对所述目标区域进行区域划分，得到多个子区域，包括：根据所述外接圆半径和所述目标区域的面积信息，确定所述子区域的数值；根据所述子区域的数值，建立所述目标区域对应的高斯混合分布模型；根据所述高斯混合分布模型，对所述目标区域进行区域划分，得到多个所述子区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述传感器节点的位置信息及所述障碍物的位置信息，确定所述充电器对应的虚拟引力及虚拟斥力，包括：根据所述传感器节点的位置信息及预设部署位置信息，确定所述虚拟引力；根据所述障碍物的位置信息及所述预设部署位置信息，确定所述虚拟斥力。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述传感器节点的位置信息及预设部署位置信息，确定所述虚拟引力，包括：根据所述传感器节点的位置信息，确定两两所述传感器节点之间的欧氏距离；遍历各所述传感器节点，采用两两所述传感器节点之间的欧氏距离，确定当前所述传感器节点与其余各所述传感器节点之间的误差平方和；根据所述误差平方和，从所述传感器节点之中筛选出当前子区域的中心节点；根据所述中心节点的位置信息及所述预设部署位置信息，确定所述充电器对应的虚拟引力。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设部署位置信息包括预设部署中心和预设部署角度；所述根据所述虚拟引力和所述虚拟斥力，确定所述充电器在当前所述子区域的部署位置，包括：根据所述虚拟引力、所述虚拟斥力以及预设旋转角度数值，确定旋转参数；根据所述旋转参数及预设避障参数，确定目标旋转角度；根据所述预设部署中心和所述目标旋转角度，确定所述充电器的部署位置。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据目标区域的面积信息与充电器的覆盖面积信息，对所述目标区域进行区域划分，得到多个子区域之后，还包括：当所述子区域内不存在障碍物时，获取当前所述子区域内各传感器节点的位置信息及当前所述子区域包含的传感器节点的数量值；根据所述数量值及各所述传感器节点的位置信息，确定所述充电器设置于所述预设部署中心上、且处于各设置角度时对应的充电效用值；
根据所述充电效用值，确定所述充电器在在当前所述子区域的最终设置角度；根据所述预设部署中心和所述最终设置角度，确定所述充电器的部署位置。7.一种充电器部署装置，其特征在于，包括：划分模块，用于根据目标区域的面积信息与充电器的覆盖面积信息，对所述目标区域进行区域划分，得到多个子区域；获取模块，用于获取各所述子区域内传感器节点的位置信息及障碍物的位置信息；第一确定模块，用于根据所述传感器节点的位置信息及所述障碍物的位置信息，确定所述充电器对应的虚拟引力及虚拟斥力；第二确定模块，用于根据所述虚拟引力和所述虚拟斥力，确定所述充电器在当前所述子区域的部署位置。8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的充电器部署方法的步骤。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的充电器部署方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的充电器部署方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种充电器部署方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述充电器部署方法包括：根据目标区域的面积信息与充电器的覆盖面积信息，对目标区域进行区域划分，得到多个子区域；获取各子区域内传感器节点的位置信息及障碍物的位置信息；根据传感器节点的位置信息及障碍物的位置信息，确定充电器对应的虚拟引力及虚拟斥力；根据虚拟引力和虚拟斥力，确定充电器在当前子区域的部署位置。通过该种设置，对目标区域进行细化分块，使得模拟得到的充电器最终的部署位置能够更符合无线可充电传感网中的实际需求。合无线可充电传感网中的实际需求。合无线可充电传感网中的实际需求。


技术研发人员：胡尧
受保护的技术使用者：兴业数字金融服务（上海）股份有限公司
技术研发日：2023.06.09
技术公布日：2023/9/14