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让飞行中的无人机和移动机器人实现远程无线充电，曾经只存在于科幻小说中的场景，如今正逐渐成为现实。西安电子科技大学李龙教授团队与东南大学崔铁军院士团队合作，研发了一种自适应无线能量传输技术，这项技术利用类似Wi-Fi的无线传输方式，高效地将能量聚焦并传输到动态目标设备，从而实现无需电池的感知、计算和通信。该研究成果已发表在《自然·通讯》期刊上，为万物互联的传感器设备无线供电提供了新的方向。
移动中也能充电
无人机、机器人和可穿戴设备等智能硬件的广泛应用，其续航能力却成为制约发展的瓶颈。这项基于双频超表面和卷积神经网络的无线传能网络技术，攻克了精确近场无线定位、自适应无线能量传输和高效无线能量收集等难题。它能够同步感知和定位目标，并智能调节波束，实现对移动目标的自适应能量传输，在动态无线能量传输和无线定位领域取得重大突破。
不同于传统的近距离接触式无线充电技术，这项基于电磁超表面的辐射式无线能量传输技术，如同一个“智慧大脑”，能够根据环境变化和设备需求，智能调整电磁波参数，精准高效地输送能量，突破了传统技术的空间、距离和环境限制。 这种自适应追踪的无线能量传输技术，将使无人机和机器人等设备在移动过程中实现稳定高效的非接触式充电。 西安电子科技大学博士生夏得校表示，这项技术是电磁超表面在无线传能领域的重大创新，推动信息超表面研究向智能化、多功能方向发展。
厘米级精准定位
远程隔空充电的关键在于精准定位移动设备。研究人员巧妙地利用超表面能量接收整流产生的二阶谐波作为定位信号，结合超表面时空编码技术和卷积神经网络，在单发单收系统中实现了3厘米分辨率的近场定位精度。
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他们设计了一种双频共口径的可编程超表面，实现全双工的辐射调控和目标感知，并研发了用于无线供电的传感器终端，高效收集和转换射频能量，实现无电池的环境数据感知和计算，并通过蓝牙上传数据。 通过对来自终端设备的定位信号进行时空编码调制，并结合卷积神经网络，最终实现了快速分类和精准定位。
在该系统中，超表面不仅能精确定位目标，还能根据实时环境和目标变化，灵活聚焦能量，实现跟踪式隔空输能。
未来展望
随着规模化生产和技术升级，无线充电技术的应用成本将逐步降低。经济实惠的无线充电技术将为大型智能仓储、可植入医疗设备和低空经济等领域提供更便捷的充电解决方案。这项研究通过信息超材料技术，为非接触式设备能量信息同传提供了一种高效可行的方案，将推动6G物联网、信息超表面和智能无人机等行业发展，具有巨大的应用潜力。 李龙教授认为，这项自适应无线传能技术将拓展学术视野，并加速无线充电技术在未来应用场景中的实践与普及。
