AI让无线供能「稳」下来：物联网提供稳定无线电力AI驱动LED系统

在一片井然有序的生产间中，数个机器闪烁着明灭不定的光。机器手，移动的装载机器人，正在测试的封装——这些设备全都没有充电线，这是一个复杂精密的无限充电房间。

一直以来，人们都期望电力能像 wifi 那样，能从空气中稳定地流向设备，无中断、无掉线、无需人工调节。但能量不是无线信号，它会被方向、位置、金属反射、人体阻挡轻易扰乱。哪怕设备轻轻转动几度，能量效率就可能骤降。

但就在东京科学大学未来科学技术跨学科研究实验室（FIRST）中，AI正在把无线供能从「极度敏感」变成「自动稳态」。他们的研究团队将 AI 引入无线电力传输系统，让其在各种动态场景中自动预测、自动补偿、自动调谐，使能量传输保持高效率和高稳定性。

相关研究以「Automatic and adaptive optical wireless power transmission for IoT with dual mode of day and night charging」为题，发布在《Optics Express》。

论文链接：https://opg.optica.org/oe/fulltext.cfm?uri=oe-33-22-46599

有AI介入的物联网

物联网（IoT）的快速扩展增加了对高效、灵活的电源解决方案的需求。而对于室内物联网场景，该研究团队提出了一种基于发光二极管（LED）的光无线电力传输（OWPT）方法。

在这类无线充电的问题中，有一个困难是无论怎样也绕不开的。电力传输并不容易操纵，在复杂的环境之中，自适应的系统将会有助于实现高效的远距离电力传输，并优化检测框架，实现可靠的光束瞄准。

为了克服长距离传输中的能量损失，团队所提出的系统采用了一种具有双层透镜配置的自适应透镜系统，该配置包括一个具有可调焦距的液态透镜和一个成像透镜。这种设置根据接收器的距离和大小自动调整光斑大小，确保最佳能量传输。

团队所使用的光束瞄准系统建立在他们之前自动 OWPT 研究的结构设计之上。RGB 摄像头检测光伏位置，而红外摄像头识别照射点。根据检测到的光伏位置，系统调整反射器的方向以调整照射点位置。这个过程一直持续到光伏和光斑之间的位置差达到零，无论目标移动或距离变化如何，都能确保精确对准。

图示：自动和自适应 OWPT 系统的概念。

团队所使用的光束瞄准系统建立在他们之前自动 OWPT 研究的结构设计之上。RGB 摄像头检测光伏位置，而红外摄像头识别照射点。根据检测到的光伏位置，系统调整反射器的方向以调整照射点位置。这个过程一直持续到光伏和光斑之间的位置差达到零，无论目标移动或距离变化如何，都能确保精确对准。

真实测试下的效果

借助这些创新，所提出的自动 OWPT 系统能够依次针对不同尺寸和不同距离的多个光伏接收器，快速在它们之间切换，且不会中断。

研究团队表示，基于CNN的方法在检测较小光伏电池的辐照斑点方面（当距离较近时尤其明显）存在局限性，相比之下，优化后的检测方法结合短曝光成像与基于OpenCV的图像处理技术，能精确分割PV表面的实际辐照区域。

图示：实验装置。

在昼夜环境切换的测试中，切换的相应延迟不到 50 毫秒，即使有一台 pv 离开视野 50~55 秒，系统也可以维持正常检测。

受环境光影响，大中型光伏电池都能在5米范围内可靠探测到，对于小型光伏电池则缩短至 3.5 米。不过，在较暗光线或无光环境下，系统转为红外成像，夜间模式中小型 PV 的有效探测距离约为 4 米。这些距离对应于一个小型接收器（如智能手机一半大小）能够可靠追踪和充电的最大距离。

最后，实验显示该系统的效率约为 56.2%。即使存在光伏电池的尺寸与距离限制，系统的自适应透镜机制仍可以通过动态调整焦距来补偿，以保持不同PV距离下照射斑点的一致和优化大小。

图示：照射斑点的边长在不同距离下有变化。

稳定的无线电传递方案

系统通过集成的动态可调焦距的液态透镜，能够实时精确调整红外光束光束点大小，实现不同尺寸和距离的光伏接收器的精确瞄准，支持有效功率传输距离达5米。

该系统在明亮和黑暗环境中都能无缝运行。优化的点检测方法提升了小型辐照点的定位精度，仅分段针对相关区域进行充电。在无照明条件下，配备反射器的光伏接收器能够在约4米范围内可靠地探测。这支持多接收机的稳健瞄准和功率传输，以及快速切换模式且不中断。

它将在如智能工厂、封闭实验环境等工作中发挥关键作用，未来凭借技术的发展与成熟，这类系统将会成为一类可靠的思路拓展方向。

相关报道：https://techxplore.com/news/2025-11-ai-powered-stable-wireless-power.html