摘要
为了解决无人机降落在固定无线充电平台后仍存在的侧向线圈错位问题，本研究提出了一种基于图注意力机制的知识蒸馏方法，用于实现嵌入式自对齐定位。四个检测线圈的电压可构成一个感应电压指纹数据库，该数据库以多尺度空间图的形式组织起来。首先离线训练一个图注意力网络作为教师模型，以学习电压与位置之间的关联规律，然后将该模型的空间知识提炼为一个轻量级的Tiny-MLP模型，用于基于微控制器单元的在线推理。实验结果表明，使用GAT教师模型时，平均绝对误差为0.589厘米；而经过知识蒸馏后的Tiny-MLP模型则将直接训练得到的Tiny-MLP模型的平均绝对误差从1.548厘米降低到1.148厘米（在固定随机种子条件下误差降低了25.8%）。在2000次具有随机初始位置的闭环对齐试验中，当误差阈值设定为0.5厘米时，该系统的成功率为85.5%，这表明该方法能够支持无人机无线充电领域的低复杂度闭环自对齐功能。
