CN105511478B - 应用于扫地机器人的控制方法、扫地机器人及终端 - Google Patents
应用于扫地机器人的控制方法、扫地机器人及终端 Download PDFInfo
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Abstract
本申请公开了应用于扫地机器人的控制方法、扫地机器人及终端。该方法包括：检测扫地机器人的位置；当位置为障碍位置时，获取与障碍位置对应的障碍物的类型的类型标识；执行与类型标识对应的预设操作。实现了在无需对扫地机器人的硬件架构进行改动的情况下，根据接收到的终端发送的障碍指示信息，确定扫地机器人的工作环境中的障碍物的类型，从而自动避开障碍物进行作业，减少了用户使用扫地机器人的过程中的操作，提升了应用扫地机器人的便利性。
Description
技术领域
本申请涉及计算机领域，具体涉及智能设备领域，尤其涉及应用于扫地机器人的控制方法、扫地机器人及终端。
背景技术
扫地机器人是被广泛应用于智能家居领域的智能设备。目前，在控制扫地机器人进行清洁时，通常采用的控制方式为：通过遥控装置发出控制信号，控制扫地机器人在各个方向上的移动，当接近障碍物时，控制扫地机器人停止移动，以避免与障碍物发生碰撞。
然而，当采用上述方式控制扫地机器人时，一方面，需要频繁对遥控器进行操作，造成在控制扫地机器人的移动的过程较为繁琐，另一方面，当接近诸如扫地机器人接近电线被缠绕、接近地毯被卡住的情况，均需要以人工方式进行排除才能使扫地机器人重新移动，造成在控制扫地机器人的移动的过程较为繁琐。
发明内容
本申请提供了应用于扫地机器人的控制方法、扫地机器人及终端，用于解决上述背景技术部分存在的技术问题。
第一方面，本申请提供了应用于扫地机器人的控制方法，该方法包括：检测扫地机器人的位置；当位置为障碍位置时，获取与障碍位置对应的障碍物的类型的类型标识，障碍位置基于预先接收到的终端发送的指示扫地机器人的移动方向上存在障碍物的障碍指示信息而确定，障碍物的类型基于预先对障碍位置的分布进行分析而确定；执行与类型标识对应的预设操作，预设操作包括以下之一：停止在移动方向上移动、跨越障碍物。
在一些实施方式中，还包括：获取障碍物的图像，以及提取图像中的尺度不变特征点；基于尺度不变特征点以及响应信息，生成机器学习模型的输入向量，以及基于障碍物的类型的标识，生成机器学习模型的输出向量，其中，响应信息用于指示扫地机器人接近障碍物的类型对应的障碍物之后的位置变化；利用输入向量和输出向量，对机器学习模型进行训练。
在一些实施方式中，还包括：响应于接收到终端发送的障碍指示信息，确定扫地机器人所处的位置；检测预设时间点的扫地机器人所处的响应位置，预设时间点为述接收到终端发送的障碍指示信息的时间经预设时长之后对应的时间；基于扫地机器人所处的位置以及响应位置，生成响应信息；将所述位置作为障碍位置，以及记录障碍位置和响应信息。
在一些实施方式中，还包括：获取记录的障碍位置和响应信息；基于障碍位置和响应信息，生成机器学习模型的输入向量；基于输入向量，计算机器学习模型的输出向量；确定输出向量对应的障碍物的类型，以及将障碍位置与所述障碍物的类型的类型标识对应记录。
在一些实施方式中，还包括：计算障碍位置所围成的区域的面积以及面积与图像的面积的比例；基于比例，将尺度不变特征点映射至区域；将尺度不变特征点在区域中的映射位置作为障碍位置。
在一些实施方式中，还包括：接收终端发送的移动信息，以及记录接收移动信息时扫地机器人所处的位置，移动信息指示扫地机器人在移动方向上继续移动；当位置为障碍位置时，获取障碍位置对应的类型标识，以及将类型标识对应的所有障碍位置从障碍位置中去除。
第二方面，本申请提供了应用于扫地机器人的控制方法，该方法包括：接收用户输入的指示扫地机器人的移动方向上存在障碍物的障碍指示信息；向扫地机器人发送所述障碍指示信息，以使扫地机器人基于接收障碍指示信息时所处的位置的分布，确定障碍物的类型，以及执行与障碍物的类型的类型标识对应的预设操作。
在一些实施方式中，还包括：接收用户输入的指示扫地机器人在移动方向上继续移动的移动信息；向扫地机器人发送移动信息，以使扫地机器人在移动方向上继续移动，以及当接收移动信息时的位置为障碍位置时，去除障碍位置。
第三方面，本申请提供了扫地机器人，该扫地机器人包括：检测单元，配置用于检测扫地机器人的位置；获取单元，配置用于当位置为障碍位置时，获取与障碍位置对应的障碍物的类型的类型标识，障碍位置基于预先接收到的终端发送的指示扫地机器人的移动方向上存在障碍物的障碍指示信息而确定，障碍物的类型基于预先对障碍位置的分布进行分析而确定；执行单元，配置用于执行与类型标识对应的预设操作，预设操作包括以下之一：停止在移动方向上移动、跨越障碍物。
在一些实施方式中，扫地机器人还包括：图像获取单元，配置用于获取障碍物的图像，以及提取图像中的尺度不变特征点；向量生成单元，配置用于基于尺度不变特征点以及响应信息，生成机器学习模型的输入向量，以及基于障碍物的类型的标识，生成机器学习模型的输出向量，其中，响应信息用于指示扫地机器人接近障碍物的类型对应的障碍物之后的位置变化；训练单元，配置用于利用输入向量和输出向量，对机器学习模型进行训练。
在一些实施方式中，扫地机器人还包括：响应单元，配置用于响应于接收到终端发送的障碍指示信息，确定扫地机器人所处的位置；响应位置检测单元，配置用于检测预设时间点的扫地机器人所处的响应位置，预设时间点为接收到终端发送的障碍指示信息的时间经预设时长之后对应的时间；响应信息生成单元，配置用于基于扫地机器人所处的位置以及响应位置，生成响应信息；第一处理单元，配置用于将位置作为障碍位置，以及记录障碍位置和响应信息。
在一些实施方式中，扫地机器人还包括：数据获取单元，配置用于获取记录的障碍位置和响应信息；输入向量生成单元，配置用于基于障碍位置和响应信息，生成机器学习模型的输入向量；输出向量计算单元，配置用于基于输入向量，计算机器学习模型的输出向量；第二处理单元，配置用于确定输出向量对应的障碍物的类型，以及将障碍位置与障碍物的类型的类型标识对应记录。
在一些实施方式中，扫地机器人还包括：计算单元，配置用于计算障碍位置所围成的区域的面积以及面积与图像的面积的比例；映射单元，配置用于基于比例，将尺度不变特征点映射至区域；选取单元，配置用于将尺度不变特征点在区域中的映射位置作为障碍位置。
在一些实施方式中，扫地机器人还包括：接收单元，配置用于接收终端发送的移动信息，以及记录接收移动信息时扫地机器人所处的位置，移动信息指示扫地机器人在移动方向上继续移动；第三处理单元，配置用于当位置为障碍位置时，获取障碍位置对应的类型标识，以及将类型标识对应的所有障碍位置从障碍位置中去除。
第四方面，本申请提供了终端，该终端包括：输入单元，配置用于接收用户输入的指示扫地机器人的移动方向上存在障碍物的障碍指示信息；发送单元，配置用于向扫地机器人发送障碍指示信息，以使扫地机器人基于接收障碍指示信息时所处的位置的分布，确定障碍物的类型，以及执行与障碍物的类型的类型标识对应的预设操作。
在一些实施方式中，终端还包括：移动信息接收单元，配置用于接收用户输入的指示扫地机器人在移动方向上继续移动的移动信息；移动信息发送单元，配置用于向扫地机器人发送移动信息，以使扫地机器人在移动方向上继续移动，以及当接收移动信息时的位置为障碍位置时，去除障碍位置。
本申请提供的应用于扫地机器人的控制方法、扫地机器人及终端，通过检测扫地机器人的位置；当位置为障碍位置时，获取与障碍位置对应的障碍物的类型的类型标识；执行与类型标识对应的预设操作。实现了在无需对扫地机器人的硬件架构进行改动的情况下，根据接收到的终端发送的障碍指示信息，确定扫地机器人的工作环境中的障碍物的类型，从而自动避开障碍物进行作业，减少了用户使用扫地机器人的过程中的操作，提升了应用扫地机器人的便利性。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；
图2示出了根据本申请的应用于扫地机器人的控制方法的一个实施例的流程图；
图3示出了根据本申请的应用于扫地机器人的控制方法的另一个实施例的流程图；
图4示出了根据本申请的扫地机器人的一个实施例的结构示意图；
图5示出了根据本申请的终端的一个实施例的结构示意图；
图6是适于用来实现本申请实施例的扫地机器人或终端设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了可以应用本申请的应用于扫地机器人的控制方法、扫地机器人及终端的实施例的示例性系统架构100。
如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和扫地机器人105。网络104用以在终端设备101、102、103和扫地机器人105之间提供传输链路的介质。网络104可以包括无线传输链路。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与扫地机器人105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯应用，例如用于对扫地机器人的移动进行控制的应用。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网络通信的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture ExpertsGroup Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving PictureExperts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
扫地机器人105可以配置有电机、滚轮、电池，电机用于控制滚轮完成扫地机器人的前进、后退、向左转、向右转等动作。电池用于对扫地机器人进行供电，当电量小于阈值时可以控制扫地机器人移动至充电桩进行充电。扫地机器人105可以接收终端设备101、102、103发送的信息。扫地机器人105可以根据接收到的信息，记录当前所处的位置，以及对位置的分布进行分析，对障碍物的类型进行识别。
请参考图2，其示出了根据本申请的应用于扫地机器人的控制方法的一个实施例的流程200。该方法包括以下步骤：
步骤201，检测扫地机器人的位置。
在本实施例中，可以预先建立扫地机器人的工作环境对应的二维坐标系，然后，可以选取扫地机器人的工作环境中的一个位置作为基准位置，例如，将用于对扫地机器人进行充电的充电桩作为基准位置，将该基准位置作为二维坐标系的零点。在本实施例中，可以实时检测扫地机器人在移动过程中位置，相应地，扫地机器人所处的位置可以用一个二维坐标进行表示。在本实施例中，确定扫地机器人的位置可以采用但不限于GPS定位、基站定位、wifi定位、IP定位、RFID标签识别定位、蓝牙定位、声波定位。以利用WIFI确定扫地机器人的位置为例，可以在扫地机器人的工作环境中设置多个工作站AP，根据WIFI信号的强度，确定出扫地机器人与多个AP的相对位置，进而确定扫地机器人所处的位置。
步骤202，当位置为障碍位置时，获取与障碍位置相关联的障碍物的类型。
在本实施例中，障碍位置基于预先接收到的终端发送的指示扫地机器人的移动方向上存在障碍物的障碍指示信息而确定，障碍物的类型基于预先对障碍位置的分布进行分析而确定。
在本实施例中，可以通过各无线连接方式接收终端发送的障碍指示信息。上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接。
在本实施例中，扫地机器人可以在移动过程中实时接收终端发送的障碍指示信息，例如，当扫地机器人在移动过程中接近一个障碍物(例如茶几)时，此时，可以接收到终端发送的障碍指示信息。在本实施例中，在接收终端发送的障碍指示信息的同时，可以同时记录扫地机器人所处的位置，从而可以对接收终端发送的障碍指示信息时所处的多个位置进行记录，可以基于多个位置的分布，确定出障碍物的类型。例如，多个位置可以围成一个区域，可以根据多个位置围成的区域的形状，确定出障碍物的类型。
例如，当扫地机器人在多个不同的位置接近障碍物茶几时，均可以接收到终端发送的障碍指示信息，同时，可以记录接收到障碍指示信息时扫地机器人所处的位置。接收到障碍指示信息时的多个位置所围成的区域的形状可以与矩形相似，并且当多个位置所围成的区域的面积与预先记录的样本数据中的茶几的面积较为接近时，则可以判断出障碍物为茶几。又例如，当扫地机器人在多个不同位置接近障碍物电线时，均可以接收到终端发送的障碍指示信息，同时，可以记录接收到障碍指示信息时扫地机器人所处的位置。接收到障碍指示信息时的多个位置的分布可以与直线相似，并且与预先记录的样本数据中的电线的长度较为接近时，则可以判断出障碍物为电线。
在本实施例中，在确定障碍物的类型之后，可以将障碍位置与障碍物的类型进行绑定，从而，扫地机器人再次接近障碍物时，则可以检测出扫地机器人所处的位置为障碍物的位置，可以根据障碍物位置对应的障碍物类型，确定障碍物的类型，以使得扫地机器人可以根据障碍物的类型，执行不同的操作。例如，当确定出障碍位置对应的障碍物为电线时，则为避开被电线缠绕，可以控制扫地机器人停止向电线移动。
在本实施例的一些可选的实现方式中，获取障碍物的图像，以及提取图像中的尺度不变特征点；基于尺度不变特征点以及响应信息，生成机器学习模型的输入向量，以及基于障碍物的类型的标识，生成机器学习模型的输出向量，其中，响应信息用于指示扫地机器人接近障碍物的类型对应的障碍物之后的位置变化；利用输入向量和输出向量，对机器学习模型进行训练。
在本实施例的一些可选的实现方式中，还包括：响应于接收到终端发送的障碍指示信息，确定扫地机器人所处的位置；检测预设时间点的扫地机器人所处的响应位置，预设时间点为接收到终端发送的障碍指示信息的时间经预设时长之后对应的时间；基于扫地机器人所处的位置以及响应位置，生成响应信息；将位置作为障碍位置，以及记录障碍位置和响应信息。
在本实施例中，可以预先建立机器学习模型，利用机器学习模型对记录的接收到障碍指示信息时所处的多个障碍位置的分布进行分析，确定障碍物的类型。在本实施例中，机器学习模型可以包括但不限于：支持向量机模型、卷积神经网络。
在本实施例中，可以选取障碍物的图像的轮廓的SIFT(尺度不变特征变换)特征点，障碍物的形状可以用多个SIFT特征点进行表示。可以利用机器学习模型计算多个SIFT特征点的与接收到障碍指示信时的所处的多个位置的相似度。换言之，利用机器学习模型计算由多个SIFT特征点表示的形状与接收到障碍指示信时的所处的多个位置围成的区域的形状的相似度。当相似度大于相似度阈值时，可以进一步确定出障碍物的类型。
当通过计算多个SIFT特征点的与接收到障碍指示信时的所处的多个位置的相似度，确定障碍物的类型时，会出现与障碍物相关联的多个位置所围成的区域的形状相似的情况，即出现不同的障碍物被确定为同一种障碍物的情况。例如，长方形茶几与长方形地毯被确定为同一种障碍物的情况。因此，在本实施例中，可以进一步检测在接收到终端发送的障碍指示信息的时间经预设时长之后对应的时间，扫地机器人所处的位置，生成指示扫地机器人位置变化的响应信息。响应信息可以用于指示扫地机器人在预设时间段内位置发生变化的方向。例如，在扫地机器人的工作环境对应的二维坐标系中，扫地机器人的位置可以用一个二维坐标进行表示，响应信息可以反映扫地机器人的位置在二维坐标系的X轴、Y轴的正负方向上的偏移量。然后，将响应信息与接收障碍指示信息时扫地机器人所处的位置相结合，判断障碍物的类型。
以障碍物为茶几为例，当扫地机器人在移动中接近茶几时，可以接收到终端发送的障碍指示信息。在接收到终端发送的障碍指示信息的时间经预设时长之后对应的时间，扫地机器人与茶几发生碰撞后被弹回，则扫地机器人在预设时间段内的位置发生变化，此时，可以生成响应信息来指示扫地机器人的位置发生变化。
以障碍物为地毯为例，当扫地机器人在移动中接近地毯时，当扫地机器人在移动中接近地毯时，可以接收到终端发送的障碍指示信息。在接收到终端发送的障碍指示信息的时间经预设时长之后对应的时间，扫地机器人被地毯阻挡，则扫地机器人在预设时间段内的位置保持不变，此时，可以生成响应信息来指示扫地机器人的位置未发生变化。
在本实施例中，在确定障碍物的类型时，可以首先根据接收障碍指示信息时扫地机器人所处的位置的分布，例如，多个位置所围成的区域的形状，初步确定障碍物的类型。然后，可以进一步通过响应信息，确定障碍物的类型。以障碍为茶几或地毯为例，可以首先根据扫地机器人在接收茶几或地毯，接收障碍指示信息时扫地机器人所处的位置的分布，初步确定障碍物的类型为茶几或地毯。当响应信息指示在预设时间段内扫地机器人的位置发生变化时，可以确定障碍物的类型为茶几。当响应信息指示扫地机器人在预设时间段内的位置未发生变化时，可以确定出障碍物的类型为地毯。
在本实施例中，可以通过将响应信息与接收障碍指示信息时扫地机器人所处的位置相结合，确定出清扫区域。以清扫区域为扫地机器人的工作环境中的一个房间为例，该房间已经被清扫过，暂时不需要再次进行清扫。当扫地机器人多次接近该房间门口时，均可以接收到终端发送的障碍指示信息，记录接收到终端发送的障碍指示信息时扫地机器人所处的多个位置。然后，可以根据多个位置的分布，例如，多个位置的分布与直线相似，初步确定出障碍物的类型。在扫地机器人多次接近房间门口时，在接收到终端发送的障碍指示信息的时间经预设时长之后对应的时间，扫地机器人会继续向房间内部移动，则扫地机器人在预设时间段内的位置发生变化，此时，可以生成响应信息来指示扫地机器人的位置发生变化。可以通过将响应信息与接收障碍指示信息时扫地机器人所处的位置相结合，确定障碍物的类型为暂时不需要再次清扫的区域。
在本实施例中，当扫地机器人当接近电线时，均可以接收到终端发送的障碍指示信息，记录接收到终端发送的障碍指示信息时扫地机器人所处的多个位置。然后，可以根据多个位置的分布，例如，多个位置的分布与直线相似，初步确定出障碍物的类型。在接收到终端发送的障碍指示信息的时间经预设时长之后对应的时间，扫地机器人被电线缠绕，则扫地机器人在预设时间段内的位置保持不变，此时，可以生成响应信息来指示扫地机器人的位置未发生变化。可以通过将响应信息与接收障碍指示信息时扫地机器人所处的位置相结合，确定障碍物的类型为电线。
在本实施例中，尽管在扫地机器人接近暂时不需要清扫的房间和电线时，接收到的终端发送的障碍指示信息时扫地机器人所处的多个位置的分布均与直线相似，但由于对应的响应信息的不同，可以分别确定出不需要障碍物的类型为暂时不需要再次清扫的区域和障碍物电线。
在本实施例中，可以将障碍物的图像的轮廓的SIFT特征点与响应信息组成机器学习模型的输入向量，将障碍物的类型作为输出向量，利用输入向量和输出向量对机器学习模型进行训练。从而，通过机器学习模型建立障碍物的形状以及扫地机器人在接近障碍物时的位置变化与障碍物的类型之间的对应关系。例如，针对障碍物茶几、地毯、电线，分别获取上述障碍物的图像，然后，提取图像中的轮廓的SITF特征点。每一种障碍物对应的SIFT特征点可以用于表示障碍物的形状。可以分别将每一种障碍物对应的SIFT特征点与障碍物的类型对应的响应信息组成机器学习模型的输入向量，分别将障碍物的类型作为机器学习模型的输出向量，对机器学习模型进行训练。
在本实施例中，可以针对不需要清扫的区域，将障碍物电线对应的SIFT特征点作为暂时不需要清扫的区域对应的SIFT特征点，响应信息指示在预设时间段内位置发生变化。可以利用暂时不需要清扫的区域对应的SIFT特征点和响应信息组成机器学习模型的输入向量，将暂时不需要清扫的区域作为一种障碍物类型，作为机器学习模型的输出向量，对机器学习模型进行训练。
在本实施例的一些可选的实现方式中，还包括：获取记录的障碍位置和响应信息；基于障碍位置和响应信息，生成机器学习模型的输入向量；基于输入向量，计算机器学习模型的输出向量；确定输出向量对应的障碍物的类型，以及将障碍位置与障碍物的类型的类型标识对应记录。
在本实施例中，在对机器学习模型进行训练之后，可以将记录的在接收障碍指示信息时所处的多个位置进行聚合，生成障碍位置集合，同时，可以获取预先生成的响应信息。当扫地机器人在多个位置接近同一种障碍物时，生成的响应信息为同一响应信息。例如，当扫地机器人在多个位置接近茶几被弹回时，对应的响应信息均为指示在预设时间段内位置发生变化信息。
在本实施例中，可以将障碍位置集合与预先生成的响应信息作为机器学习模型的输入向量，计算机器学习模型的输出向量；确定输出向量对应的障碍物的类型。在确定出障碍物的类型之后，将多个障碍位置与障碍物的类型的类型标识对应记录。从而，当扫地机器人再次接近障碍位置时，可以确定障碍物的类型。
在本实施例的一些可选的实现方式中，还包括：计算障碍位置所围成的区域的面积以及面积与图像的面积的比例；基于比例，将尺度不变特征点映射至区域；将尺度不变特征点在区域中的映射位置作为障碍位置。
在本实施例中，记录接收到终端发送的障碍指示信息时所处的位置为障碍物的轮廓的一部分，因此，在确定出障碍物的类型之后，可以进一步确定其他的障碍位置，即障碍物的轮廓的其余部分对应的位置。在本实施例中，可以计算障碍位置所围成的区域的面积，以及障碍位置所围成的区域的面积与障碍物的图像的面积的比例。可以基于该比例，将障碍物的图像的轮廓上的SIFT特征点映射至障碍位置所围成的区域中，将SIFT特征点在障碍位置所围成的区域中的映射位置作为障碍位置。
例如，在确定出障碍物的类型为地毯之后，可以计算障碍位置所围成的矩形区域的面积以及矩形区域的面积与地毯的图像的面积的比例。可以基于该比例，将地毯的图像的轮廓上的SIFT特征点映射至障碍位置所围成的区域，将SIFT特征点在障碍位置所围成的区域中的映射位置作为障碍位置，利用映射后的SIFT特征点来表示障碍物的形状。当扫地机器人从任何一个位置接近地毯时，均可以检测到所处的位置为障碍位置，并且由于障碍位置与地毯预先进行绑定，可以确定扫地机器人接近的障碍物为地毯。
在本实施例中，可以基于上述将障碍物的图像的轮廓的SIFT特征点在障碍位置所围成的区域中的映射位置作为障碍位置的方式，可以将扫地机器人的工作区域中的所有障碍物的图像的轮廓的SIFT特征点进行映射，利用映射后的SIFT特征点来表示障碍物的形状。从而，确定扫地机器人的工作区域中各个障碍物的形状。
在本实施例的一些可选的实现方式中，还包括：接收终端发送的移动信息，以及记录接收移动信息时扫地机器人所处的位置，移动信息指示扫地机器人在移动方向上继续移动；当位置为障碍位置时，获取障碍位置对应的类型标识，以及将类型标识对应的所有障碍位置从障碍位置中去除。
在本实施例中，可以接收到终端发送的移动信息，移动信息用于指示用户在当前位置上可以继续移动。在本实施例中，当终端接收到移动信息的位置为障碍位置时，则可以在障碍位置中去除该位置。例如，当障碍物类型为暂时不需要清洁的区域，需要再次对该区域进行清洁时，可以接收到终端发送的移动信息。当终端接收到移动信息的位置为障碍位置时，则可以在障碍位置中去除该位置。例如，预先记录的多个障碍位置为暂时不需要清洁的区域门口的位置，当接收到移动信息的位置为多个障碍位置中任意一个障碍位置时，则可以将暂时不需要清洁的区域对应的所有障碍位置从所有扫地机器人的工作区域对应的障碍位置中清除，从而使得扫地机器人到达该位置时，可以继续移动，再次对该区域进行清洁。
步骤203，执行与类型标识对应的预设操作。
在本实施例中，预设操作包括以下之一：停止在移动方向上移动、跨越障碍物。可以根据获取到的障碍物的类型，执行与障碍物的类型对应的预设操作。例如，当障碍物的类型为电线时，则可以控制扫地机器人停止向电线移动。又例如，当障碍物的类型为地毯时，则预设操作可以为跨越障碍物，可以控制扫地机器人加大马力跨域至地毯之上进行清扫。
请参考图3，其示出了根据本申请的应用于扫地机器人的控制方法的另一个实施例的流程300。该方法包括以下步骤：
步骤301，接收用户输入的指示扫地机器人的移动方向上存在障碍物的障碍指示信息。
在本实施例中，可以将终端的预设按钮与障碍指示信息预先进行绑定，当检测当预设按钮被点击时，则可以接收到用户输入的障碍指示信息。在本实施例中，还可以首先接收用户输入的语音信息，以“NO”表示扫地机器人的移动方向上存在障碍物，然后，可以将语音信息转换为指示扫地机器人的移动方向上存在障碍物的障碍指示信息。
步骤302，向扫地机器人发送障碍指示信息。
在本实施例中，可以采用无线连接方式向终端发送障碍指示信息，以使扫地机器人基于接收障碍指示信息时所处的位置的分布，确定障碍物的类型，以及执行与障碍物的类型的类型标识对应的预设操作。上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接。
在本实施例的一些可选的实现方式中，还包括：接收用户输入的指示扫地机器人在移动方向上继续移动的移动信息；向扫地机器人发送移动信息，以使扫地机器人在移动方向上继续移动，以及当接收移动信息时的位置为障碍位置时，去除障碍位置。
进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了扫地机器人的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应。
如图4所示，本实施例的扫地机器人400包括：检测单元401，获取单元402，执行单元403。其中，检测单元401配置用于检测扫地机器人的位置；获取单元402配置用于当位置为障碍位置时，获取与障碍位置对应的障碍物的类型的类型标识，障碍位置基于预先接收到的终端发送的指示扫地机器人的移动方向上存在障碍物的障碍指示信息而确定，障碍物的类型基于预先对障碍位置的分布进行分析而确定；执行单元403配置用于执行与类型标识对应的预设操作，预设操作包括以下之一：停止在移动方向上移动、跨越障碍物。
在本实施例中，检测单元401可以检测扫地机器人的位置。可以预先建立扫地机器人的工作环境对应的二维坐标系，然后，可以选取扫地机器人的工作环境中的一个位置作为基准位置，例如，将用于对扫地机器人进行充电的充电桩作为基准位置，将该基准位置作为二维坐标系的零点。在本实施例中，可以实时检测扫地机器人在移动过程中位置，相应地，扫地机器人所处的位置可以用一个二维坐标进行表示。在本实施例中，确定扫地机器人的位置可以采用但不限于GPS定位、基站定位、wifi定位、IP定位、RFID标签识别定位、蓝牙定位、声波定位。
在本实施例中，获取单元402可以在检测到当前所处的位置为障碍位置时，获取与障碍位置对应的障碍物的类型的类型标识。在本实施例中，在接收终端发送的障碍指示信息的同时，可以同时记录扫地机器人所处的位置，从而可以对接收终端发送的障碍指示信息时所处的多个位置进行记录，可以基于多个位置的分布，确定出障碍物的类型。例如，多个位置可以围成一个区域，可以根据多个位置围成的区域的形状，确定出障碍物的类型。
在本实施例中，执行单元403可以执行与障碍物的类型的类型标识对应的预设操作。
在一些实施方式中，扫地机器人400还包括：图像获取单元(未示出)，配置用于获取障碍物的图像，以及提取图像中的尺度不变特征点；向量生成单元(未示出)，配置用于基于尺度不变特征点以及响应信息，生成机器学习模型的输入向量，以及基于障碍物的类型的标识，生成机器学习模型的输出向量，其中，响应信息用于指示扫地机器人接近障碍物的类型对应的障碍物之后的位置变化；训练单元(未示出)，配置用于利用输入向量和输出向量，对机器学习模型进行训练。
在本实施例的一些可选的实现方式中，扫地机器人400还包括：响应单元(未示出)，配置用于响应于接收到终端发送的障碍指示信息，确定扫地机器人所处的位置；响应位置检测单元(未示出)，配置用于检测预设时间点的扫地机器人所处的响应位置，预设时间点为接收到终端发送的障碍指示信息的时间经预设时长之后对应的时间；响应信息生成单元(未示出)，配置用于基于扫地机器人所处的位置以及响应位置，生成响应信息；第一处理单元(未示出)，配置用于将位置作为障碍位置，以及记录障碍位置和响应信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，扫地机器人400还包括：数据获取单元(未示出)，配置用于获取记录的障碍位置和响应信息；输入向量生成单元，配置用于基于障碍位置和响应信息，生成机器学习模型的输入向量；输出向量计算单元(未示出)，配置用于基于输入向量，计算机器学习模型的输出向量；第二处理单元(未示出)，配置用于确定输出向量对应的障碍物的类型，以及将障碍位置与障碍物的类型的类型标识对应记录。
在本实施例的一些可选的实现方式中，扫地机器人400还包括：计算单元(未示出)，配置用于计算障碍位置所围成的区域的面积以及面积与图像的面积的比例；映射单元(未示出)，配置用于基于比例，将尺度不变特征点映射至区域；选取单元(未示出)，配置用于将尺度不变特征点在区域中的映射位置作为障碍位置。
在本实施例的一些可选的实现方式中，扫地机器人400还包括：接收单元(未示出)，配置用于接收终端发送的移动信息，以及记录接收移动信息时扫地机器人所处的位置，移动信息指示扫地机器人在移动方向上继续移动；第三处理单元(未示出)，配置用于当位置为障碍位置时，获取障碍位置对应的类型标识，以及将类型标识对应的所有障碍位置从障碍位置中去除。
进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了终端的一个实施例，该装置实施例与图3所示的方法实施例相对应。
如图5所示，本实施例的终端500包括：输入单元501，发送单元502。其中，输入单元501配置用于接收用户输入的指示扫地机器人的移动方向上存在障碍物的障碍指示信息；发送单元502配置用于向扫地机器人发送障碍指示信息，以使扫地机器人基于接收障碍指示信息时所处的位置的分布，确定障碍物的类型，以及执行与障碍物的类型对应的预设操作。
在本实施例中，输入单元501可以接收用户输入的指示扫地机器人的移动方向上存在障碍物的障碍指示信息。在本实施例中，可以将终端的预设按钮与障碍指示信息预先进行绑定，当检测当预设按钮被点击时，则可以接收到用户输入的障碍指示信息。在本实施例中，还可以首先接收用户输入的语音信息，以“NO”表示扫地机器人的移动方向上存在障碍物，然后，可以将语音信息转换为指示扫地机器人的移动方向上存在障碍物的障碍指示信息。
在本实施例中，发送单元502可以向扫地机器人发送障碍指示信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，终端500还包括：移动信息接收单元(未示出)，配置用于接收用户输入的指示扫地机器人在移动方向上继续移动的移动信息；移动信息发送单元(未示出)，配置用于向扫地机器人发送移动信息，以使扫地机器人在移动方向上继续移动，以及当接收移动信息时的位置为障碍位置时，去除障碍位置。
图6示出了适于用来实现本申请实施例的扫地机器人或终端设备的计算机系统的结构示意图。
如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据记录在只读记录器(ROM)602中的程序或者从记录部分608加载到随机访问记录器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还记录有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的记录部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体记录器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入记录部分608。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
作为另一方面，本申请还提供了一种非易失性计算机记录介质，该非易失性计算机记录介质可以是上述实施例中所述装置中所包含的非易失性计算机记录介质；也可以是单独存在，未装配入终端中的非易失性计算机记录介质。上述非易失性计算机记录介质记录有一个或者多个程序，当所述一个或者多个程序被一个设备执行时，使得所述设备：检测扫地机器人的位置；当所述位置为障碍位置时，获取与所述障碍位置对应的障碍物的类型的类型标识，所述障碍位置基于预先接收到的终端发送的指示扫地机器人的移动方向上存在障碍物的障碍指示信息而确定，障碍物的类型基于预先对障碍位置的分布进行分析而确定；执行与所述类型标识对应的预设操作，所述预设操作包括以下之一：停止在移动方向上移动、跨越障碍物。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (10)
1.一种应用于扫地机器人的控制方法，其特征在于，所述方法包括：
检测扫地机器人的位置；
当所述位置为障碍位置时，获取与所述障碍位置对应的障碍物的类型的类型标识，所述障碍位置基于预先接收到的终端发送的指示扫地机器人的移动方向上存在障碍物的障碍指示信息而确定，障碍物的类型基于预先对障碍位置的分布进行分析而确定；
执行与所述类型标识对应的预设操作，所述预设操作包括以下之一：停止在移动方向上移动、跨越障碍物；
其中，所述方法还包括：
响应于接收到终端发送的障碍指示信息，确定所述扫地机器人所处的位置；
检测预设时间点的扫地机器人所处的响应位置，所述预设时间点为接收到终端发送的障碍指示信息的时间经预设时长之后对应的时间；
基于所述扫地机器人所处的位置以及响应位置，生成响应信息，其中，所述响应信息用于指示扫地机器人接近所述障碍物的类型对应的障碍物之后的位置变化；
将所述扫地机器人所处的位置作为所述障碍位置，以及记录所述障碍位置和所述响应信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取障碍物的图像，以及提取所述图像中的尺度不变特征点；
基于所述尺度不变特征点以及所述响应信息，生成机器学习模型的输入向量，以及基于所述障碍物的类型的标识，生成机器学习模型的输出向量；
利用所述输入向量和输出向量，对机器学习模型进行训练。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取记录的障碍位置和响应信息；
基于所述障碍位置和响应信息，生成机器学习模型的输入向量；
基于所述输入向量，计算所述机器学习模型的输出向量；
确定所述输出向量对应的障碍物的类型，以及将所述障碍位置与所述障碍物的类型的类型标识对应记录。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
计算障碍位置所围成的区域的面积以及所述面积与所述图像的面积的比例；
基于所述比例，将所述尺度不变特征点映射至所述区域；
将所述尺度不变特征点在所述区域中的映射位置作为障碍位置。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收终端发送的移动信息，以及记录接收所述移动信息时所述扫地机器人所处的位置，所述移动信息指示扫地机器人在移动方向上继续移动；
当所述位置为障碍位置时，获取所述障碍位置对应的类型标识，以及将类型标识对应的所有障碍位置从障碍位置中去除。
6.一种扫地机器人，其特征在于，所述扫地机器人包括：
检测单元，配置用于检测扫地机器人的位置；
获取单元，配置用于当所述位置为障碍位置时，获取与所述障碍位置对应的障碍物的类型的类型标识，所述障碍位置基于预先接收到的终端发送的指示扫地机器人的移动方向上存在障碍物的障碍指示信息而确定，障碍物的类型基于预先对障碍位置的分布进行分析而确定；
执行单元，配置用于执行与所述类型标识对应的预设操作，所述预设操作包括以下之一：停止在移动方向上移动、跨越障碍物；
其中，所述扫地机器人还包括：
响应单元，配置用于响应于接收到终端发送的障碍指示信息，确定所述扫地机器人所处的位置；
响应位置检测单元，配置用于检测预设时间点的扫地机器人所处的响应位置，所述预设时间点为接收到终端发送的障碍指示信息的时间经预设时长之后对应的时间；
响应信息生成单元，配置用于基于所述扫地机器人所处的位置以及响应位置，生成响应信息，其中，所述响应信息用于指示扫地机器人接近所述障碍物的类型对应的障碍物之后的位置变化；
第一处理单元，配置用于将所述扫地机器人所处的位置作为所述障碍位置，以及记录所述障碍位置和所述响应信息。
7.根据权利要求6所述的扫地机器人，其特征在于，所述扫地机器人还包括：
图像获取单元，配置用于获取障碍物的图像，以及提取所述图像中的尺度不变特征点；
向量生成单元，配置用于基于所述尺度不变特征点以及所述响应信息，生成机器学习模型的输入向量，以及基于所述障碍物的类型的标识，生成机器学习模型的输出向量；
训练单元，配置用于利用所述输入向量和输出向量，对机器学习模型进行训练。
8.根据权利要求7所述的扫地机器人，其特征在于，所述扫地机器人还包括：
数据获取单元，配置用于获取记录的障碍位置和响应信息；
输入向量生成单元，配置用于基于所述障碍位置和响应信息，生成机器学习模型的输入向量；
输出向量计算单元，配置用于基于所述输入向量，计算所述机器学习模型的输出向量；
第二处理单元，配置用于确定所述输出向量对应的障碍物的类型，以及将所述障碍位置与所述障碍物的类型的类型标识对应记录。
9.根据权利要求8所述的扫地机器人，其特征在于，所述扫地机器人还包括：
计算单元，配置用于计算障碍位置所围成的区域的面积以及所述面积与所述图像的面积的比例；
映射单元，配置用于基于所述比例，将所述尺度不变特征点映射至所述区域；
选取单元，配置用于将所述尺度不变特征点在所述区域中的映射位置作为障碍位置。
10.根据权利要求9所述的扫地机器人，其特征在于，所述扫地机器人还包括：
接收单元，配置用于接收终端发送的移动信息，以及记录接收所述移动信息时所述扫地机器人所处的位置，所述移动信息指示扫地机器人在移动方向上继续移动；
第三处理单元，配置用于当所述位置为障碍位置时，获取所述障碍位置对应的类型标识，以及将类型标识对应的所有障碍位置从障碍位置中去除。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |