CN105990876B - 充电桩及其识别方法、装置和自动清洁设备 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种充电桩及其识别方法、装置和自动清洁设备，该充电桩可以包括：桩体，所述桩体的任一侧表面设有供电接口，以供电至自动清洁设备；标识结构，所述标识结构位于所述桩体的所述任一侧表面，以供所述自动清洁设备上的识别装置识别并确定所述供电接口的位置；所述标识结构包括至少一组标识元素，每组标识元素包括至少一凸起和至少一凹陷，所述凸起和所述凹陷中任一结构表面的逆反射系数低于另一结构表面的逆反射系数，且所述标识结构中包含至少一对规格不匹配的表面结构或标识元素，每一表面结构为任意标识元素中的凸起或凹陷的表面结构。通过本公开的技术方案，可以提升充电桩的可识别度，从而帮助自动清洁设备准确识别和应用充电桩。

Description

充电桩及其识别方法、装置和自动清洁设备

技术领域

本公开涉及自动清洁技术领域，尤其涉及一种充电桩及其识别方法、装置和自动清洁设备。

背景技术

在相关技术中，通过智能扫地机器人、智能拖地机器人等各种自动清洁设备，可以实现各种类型的自动清洁操作，给用户带来便捷的使用体验。由于清洁区域较大，自动清洁设备通常安装有内置电源，能够使自动清洁设备暂时脱离外部电源，实现更为自由化的清洁操作。相应地，在内置电源的电量耗尽前，自动清洁设备应当能够自行识别和准确返回外部电源处，从而彻底免除用户的看管和配合操作，实现真正的自动化清洁操作。

具有LDS的自动清洁设备可以采用明暗规律变化的图案作为充电桩识别的图案。但明暗规律变化的图案的识别结果常常出现误判，因为家中很有可能出现与充电桩图案类似的图样(LDS通过物体的反射光来识别明暗，如果扫描的物体，本身有明暗的条纹，或者是由两种反光强度不同的材质交替组成，或者阳光透过条纹状的栅栏照射到目标物体，都会使反射光强度产生强弱变化，发生误判)，导致清洁设备误认为是充电桩，在家具或者墙壁上反复用金属制的充电电极以一定冲力寻找对接，一方面有损家具或墙壁，一方面在周围无人的情况下机器人不能充电继续工作，房间打扫一半而停在不该停的位置，用户体验很不好。

发明内容

本公开提供一种充电桩及其识别方法、装置和自动清洁设备，目的是降低充电桩识别的误判率，保护用户的家居环境，提高用户体验。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种充电桩，用于自动清洁设备，包括：

桩体，所述桩体的任一侧表面设有供电接口，以供电至自动清洁设备；

标识结构，所述标识结构位于所述桩体的所述任一侧表面，以供所述自动清洁设备上的识别装置识别并确定所述供电接口的位置；所述标识结构包括至少一组标识元素，每组标识元素包括至少一凸起和至少一凹陷，所述凸起和所述凹陷中任一结构表面的逆反射系数低于另一结构表面的逆反射系数，且逆反射系数相对较小的结构表面形成的逆反射光强度不小于所述识别装置的最小识别光强度；

其中，所述标识结构中包含至少一对规格不匹配的表面结构或标识元素，每一表面结构为任意标识元素中的凸起或凹陷的表面结构。

可选的，所述任一结构的表面颜色的灰度值大于所述另一结构的表面颜色的灰度值，以使所述任一结构表面的逆反射系数低于所述另一结构表面的逆反射系数。

可选的，所述任一结构采用第一表面结构、所述另一结构采用第二表面结构，以使所述任一结构表面的逆反射系数低于所述另一结构表面的逆反射系数。

可选的，在每组标识元素中，凸起表面的逆反射系数低于凹陷表面的逆反射系数。

可选的，一对规格相匹配的表面结构或标识元素的预设规格参数之间的差异不大于所述识别装置的识别误差；一对规格不匹配的表面结构或标识元素的预设规格参数之间的差异大于所述识别装置的识别误差。

可选的，每一凸起或每一凹陷的预设规格参数不小于所述识别装置的最小可识别距离。

可选的，所述每组标识元素中的凸起的表面与凹陷的表面之间的深度差值不小于所述识别装置的识别误差。

可选的，所述凹陷的底面规格与侧壁规格之间相互配合，使得所述识别装置在预设角度范围内对所述充电桩的任一侧表面进行识别时，所述凹陷的侧壁至多遮挡底面的一部分，以使所述凹陷的底面的至少一部分处于可识别状态，且该至少一部分的预设规格参数不小于所述识别装置的识别误差和所述识别装置的最小可识别距离。

可选的，每组标识元素中的凸起与凹陷之间、多组标识元素之间，沿所述识别装置的预设识别线路方向排布，以由所述识别装置依次确定每组标识元素的预设规格参数。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种充电桩的识别方法，包括：

获取周围物体的表面特征；

当任一物体的表面包含误差允许范围内的匹配于预设标识结构的表面特征时，判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩；其中，所述预设标识结构包括至少一组标识元素，每组标识元素包括至少一凸起和至少一凹陷，所述凸起和所述凹陷中任一结构表面的逆反射系数低于另一结构表面的逆反射系数，且逆反射系数相对较小的结构表面形成的逆反射光强度不小于所述识别装置的最小识别光强度；所述预设标识结构中包含至少一对规格不匹配的表面结构或标识元素，每一表面结构为任意标识元素中的凸起或凹陷的表面结构。

可选的，所述当任一物体的表面包含误差允许范围内的匹配于预设标识结构的表面特征时，判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩，包括：

分别获取所述任一物体表面的凸起和凹陷的预设规格参数；

当所述任一物体表面的凸起和凹陷的预设规格参数分别匹配于所述预设标识结构中相应部分的预设规格参数时，确定所述任一物体匹配于所述预设标识结构，并判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩。

可选的，所述当任一物体的表面包含误差允许范围内的匹配于预设标识结构的表面特征时，判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩，包括：

分别获取所述任一物体表面的凸起和凹陷的逆反射系数；

当所述任一物体表面的凸起和凹陷的逆反射系数分别匹配于所述预设标识结构中相应部分的逆反射系数时，确定所述任一物体匹配于所述预设标识结构，并判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩。

可选的，还包括：

当确定需要返回充电桩时，调取已记录的地图数据；

根据所述地图数据，行走至所述地图数据中标记的充电桩的设置位置的预设距离范围内，以通过获取周围物体的表面特征来识别所述充电桩。

可选的，所述获取周围物体的表面特征，包括：

通过激光测距装置LDS测量与周围采样点之间的距离；

根据获得的距离数据，确定周围物体的表面特征。

可选的，所述获取周围物体的表面特征，包括：

通过激光测距装置LDS测量周围采样点的反射光强度；

根据获得的反射光强度数据，确定周围物体的表面特征。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种充电桩的识别装置，包括：

获取单元，获取周围物体的表面特征；

判定单元，当任一物体的表面包含误差允许范围内的匹配于预设标识结构的表面特征时，判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩；其中，所述预设标识结构包括至少一组标识元素，每组标识元素包括至少一凸起和至少一凹陷，所述凸起和所述凹陷中任一结构表面的逆反射系数低于另一结构表面的逆反射系数，且逆反射系数相对较小的结构表面形成的逆反射光强度不小于所述识别装置的最小识别光强度；所述预设标识结构中包含至少一对规格不匹配的表面结构或标识元素，每一表面结构为任意标识元素中的凸起或凹陷的表面结构。

可选的，所述判定单元包括：

第一获取子单元，分别获取所述任一物体表面的凸起和凹陷的预设规格参数；

第一判定子单元，当所述任一物体表面的凸起和凹陷的预设规格参数分别匹配于所述预设标识结构中相应部分的预设规格参数时，确定所述任一物体匹配于所述预设标识结构，并判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩。

可选的，所述判定单元包括：

第二获取子单元，分别获取所述任一物体表面的凸起和凹陷的逆反射系数；

第二判定子单元，当所述任一物体表面的凸起和凹陷的逆反射系数分别匹配于所述预设标识结构中相应部分的逆反射系数时，确定所述任一物体匹配于所述预设标识结构，并判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩。

可选的，还包括：

调取单元，当确定需要返回充电桩时，调取已记录的地图数据；

行走单元，根据所述地图数据，行走至所述地图数据中标记的充电桩的设置位置的预设距离范围内，以通过获取周围物体的表面特征来识别所述充电桩。

可选的，所述获取单元包括：

距离测量子单元，通过激光测距装置LDS测量与周围采样点之间的距离；

第一确定子单元，根据获得的距离数据，确定周围物体的表面特征。

可选的，所述获取单元包括：

强度测量子单元，通过激光测距装置LDS测量周围采样点的反射光强度；

第二确定子单元，根据获得的反射光强度数据，确定周围物体的表面特征。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种自动清洁设备，所述自动清洁设备配合于如上述实施例中任一所述的充电桩；所述自动清洁设备包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取周围物体的表面特征；

当任一物体的表面包含误差允许范围内的匹配于预设标识结构的表面特征时，判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩；其中，所述预设标识结构包括至少一组标识元素，每组标识元素包括至少一凸起和至少一凹陷，所述凸起表面的逆反射系数低于所述凹陷表面的逆反射系数，且所述凸起形成的逆反射光强度不小于所述识别装置的最小识别光强度；当所述预设标识结构包括多组标识元素时，多组标识元素中的部分标识元素的凸起与凹陷的规格相匹配、其余标识元素中的凸起与凹陷的规格不匹配。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

由上述实施例可知，本公开通过在充电桩的桩体上配置凹凸结构组成的标识结构，可以基于相应的独特外观来提升桩体的可辨识度。同时，通过在凸起和凹陷的表面配置明暗特征，使得标识结构能够区别于工作环境内的其他物体通常产生的光线效果，有助于避免自动清洁设备的误识别。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1-3是根据一示例性实施例示出的一种机器人的结构示意图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种充电桩的结构示意图。

图5是根据一示例性实施例之一示出的一种充电桩上的标识结构的示意图。

图6是根据一示例性实施例之二示出的一种充电桩上的标识结构的示意图。

图7是根据一示例性实施例之三示出的一种充电桩上的标识结构的示意图。

图8是根据一示例性实施例之四示出的一种充电桩上的标识结构的示意图。

图9是根据一示例性实施例之五示出的一种充电桩上的标识结构的俯视示意图。

图10是根据一示例性实施例之六示出的一种充电桩上的标识结构的俯视示意图。

图11是根据一示例性实施例示出的一种充电桩的识别方法的流程图。

图12是根据一示例性实施例示出的另一种充电桩的识别方法的流程图。

图13-18是根据一示例性实施例示出的一种充电桩的识别装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1-3是根据一示例性实施例示出的一种机器人的结构示意图，如图1-3所示，机器人100可以为扫地机器人、拖地机器人等自动清洁设备，该机器人100可以包含机器主体110、感知系统120、控制系统130、驱动系统140、清洁系统150、能源系统160和人机交互系统170。其中：

机器主体110包括前向部分111和后向部分112，具有近似圆形形状(前后都为圆形)，也可具有其他形状，包括但不限于前方后圆的近似D形形状。

感知系统120包括位于机器主体110上方的位置确定装置121、位于机器主体110的前向部分111的缓冲器122、悬崖传感器123和超声传感器(图中未示出)、红外传感器(图中未示出)、磁力计(图中未示出)、加速度计(图中未示出)、陀螺仪(图中未示出)、里程计(图中未示出)等传感装置，向控制系统130提供机器的各种位置信息和运动状态信息。位置确定装置121包括但不限于摄像头、激光测距装置(LDS)。下面以三角测距法的激光测距装置为例说明如何进行位置确定。三角测距法的基本原理基于相似三角形的等比关系，在此不做赘述。

激光测距装置包括发光单元和受光单元。发光单元可以包括发射光的光源，光源可以包括发光元件，例如发射红外光线或可见光线的红外或可见光线发光二极管(LED)。优选地，光源可以是发射激光束的发光元件。在本实施例中，将激光二极管(LD)作为光源的例子。具体地，由于激光束的单色、定向和准直特性，使用激光束的光源可以使得测量相比于其它光更为准确。例如，相比于激光束，发光二极管(LED)发射的红外光线或可见光线受周围环境因素影响(例如对象的颜色或纹理)，而在测量准确性上可能有所降低。激光二极管(LD)可以是点激光，测量出障碍物的二维位置信息，也可以是线激光，测量出障碍物一定范围内的三维位置信息。

受光单元可以包括图像传感器，在该图像传感器上形成由障碍物反射或散射的光点。图像传感器可以是单排或者多排的多个单位像素的集合。这些受光元件可以将光信号转换为电信号。图像传感器可以为互补金属氧化物半导体(CMOS)传感器或者电荷耦合元件(CCD)传感器，由于成本上的优势优选是互补金属氧化物半导体(CMOS)传感器。而且，受光单元可以包括受光透镜组件。由障碍物反射或散射的光可以经由受光透镜组件行进以在图像传感器上形成图像。受光透镜组件可以包括单个或者多个透镜。

基部可以支撑发光单元和受光单元，发光单元和受光单元布置在基部上且彼此间隔一特定距离。为了测量机器人周围360°方向上的障碍物情况，可以使基部可旋转地布置在主体110上，也可以基部本身不旋转而通过设置旋转元件而使发射光、接收光发生旋转。旋转元件的旋转角速度可以通过设置光耦元件和码盘获得，光耦元件感应码盘上的齿缺，通过齿缺间距的滑过时间和齿缺间距离值相除可得到瞬时角速度。码盘上齿缺的密度越大，测量的准确率和精度也就相应越高，但在结构上就更加精密，计算量也越高；反之，齿缺的密度越小，测量的准确率和精度相应也就越低，但在结构上可以相对简单，计算量也越小，可以降低一些成本。

与受光单元连接的数据处理装置，如DSP，将相对于机器人0°角方向上的所有角度处的障碍物距离值记录并传送给控制系统130中的数据处理单元，如包含CPU的应用处理器(AP)，CPU运行基于粒子滤波的定位算法获得机器人的当前位置，并根据此位置制图，供导航使用。定位算法优选使用即时定位与地图构建(SLAM)。

基于三角测距法的激光测距装置虽然在原理上可以测量一定距离以外的无限远距离处的距离值，但实际上远距离测量，例如6米以上，的实现是很有难度的，主要因为受光单元的传感器上像素单元的尺寸限制，同时也受传感器的光电转换速度、传感器与连接的DSP之间的数据传输速度、DSP的计算速度影响。激光测距装置受温度影响得到的测量值也会发生系统无法容忍的变化，主要是因为发光单元与受光单元之间的结构发生的热膨胀变形导致入射光和出射光之间的角度变化，发光单元和受光单元自身也会存在温漂问题。激光测距装置长期使用后，由于温度变化、振动等多方面因素累积而造成的形变也会严重影响测量结果。测量结果的准确性直接决定了绘制地图的准确性，是机器人进一步进行策略实行的基础，尤为重要。

机器主体110的前向部分111可承载缓冲器122，在清洁过程中驱动轮模块141推进机器人在地面行走时，缓冲器122经由传感器系统，例如红外传感器，检测机器人100的行驶路径中的一或多个事件(或对象)，机器人可通过由缓冲器122检测到的事件(或对象)，例如障碍物、墙壁，而控制驱动轮模块141使机器人来对所述事件(或对象)做出响应，例如远离障碍物。

控制系统130设置在机器主体110内的电路主板上，包括与非暂时性存储器，例如硬盘、快闪存储器、随机存取存储器，通信的计算处理器，例如中央处理单元、应用处理器，应用处理器根据激光测距装置反馈的障碍物信息利用定位算法，例如SLAM，绘制机器人所在环境中的即时地图。并且结合缓冲器122、悬崖传感器123和超声传感器、红外传感器、磁力计、加速度计、陀螺仪、里程计等传感装置反馈的距离信息、速度信息综合判断扫地机当前处于何种工作状态，如过门槛，上地毯，位于悬崖处，上方或者下方被卡住，尘盒满，被拿起等等，还会针对不同情况给出具体的下一步动作策略，使得机器人的工作更加符合主人的要求，有更好的用户体验。进一步地，控制系统130能基于SLAM绘制的即使地图信息规划最为高效合理的清扫路径和清扫方式，大大提高机器人的清扫效率。

能源系统160包括图3中标示于机器主体110上的充电电池，以及图中未标示的、位于机器主体110外部的充电桩。其中，充电电池可以包括镍氢电池和锂电池等。充电电池可以连接有充电控制电路、电池组充电温度检测电路和电池欠压监测电路，充电控制电路、电池组充电温度检测电路、电池欠压监测电路再与单片机控制电路相连。主机通过设置在机身侧方或者下方的充电电极与充电桩连接进行充电。如果裸露的充电电极上沾附有灰尘，会在充电过程中由于电荷的累积效应，导致电极周边的塑料机体融化变形，甚至导致电极本身发生变形，无法继续正常充电。而在本公开的技术方案中，对充电桩的结构进行了相应改进，以帮助充电桩实现更佳的辨识效果，从而便于机器人100对充电桩的识别和应用；下面结合其他附图，对充电桩的结构进行详细描述。

图4是根据一示例性实施例示出的一种充电桩的结构示意图，如图4所示，该充电桩用于对自动清洁设备进行充电，比如该自动清洁设备可以为扫地机器人、拖地机器人等可以自动实现清洁操作的设备，该充电桩可以包括：

桩体1，该桩体1的任一侧表面设有供电接口11，以供电至自动清洁设备(图中未示出)；

标识结构2，该标识结构2位于该桩体1的上述任一侧表面，以供该自动清洁设备上的识别装置识别并确定该供电接口11的位置。

可见，在充电桩上的标识结构2与供电接口11位于桩体1的同一侧表面，比如两者均位于图4所示桩体1的前侧，且标识结构2位于供电接口11的上方；当然，标识结构2与供电接口11之间可以采用任意位置关系，比如标识结构2也可以位于供电接口11下方，或者两者之间可以沿水平方向排列等，本公开并不对此进行限制。

在本公开的技术方案中，对标识结构2的结构形式进行了合理配置，使得该标识结构2可以包括至少一组标识元素，每组标识元素包括一凸起和一凹陷，该凸起表面的逆反射系数低于该凹陷表面的逆反射系数，且该凸起形成的逆反射光强度不小于上述识别装置的最小识别光强度；其中，当逆反射系数越高时，识别装置感测到相应物体的表面越亮，类似地当逆反射系数越低时，识别装置感测到相应物体的表面越暗。因此，在一实施例中，该凸起可以具有相对于该凹陷的暗表面、该凹陷具有相对于该凸起的亮表面；相应地，如图4所示，包括标识元素2A和标识元素2B共两组标识元素，标识元素2A由凸起21A和凹陷22A构成、标识元素2B由凸起21B和凹陷22B构成，且凸起21A和凸起21B的表面为暗表面、凹陷22A和凹陷22B的表面为亮表面。

由上述实施例可知，本公开实施例中的充电桩具备下述特点，以及相应的技术效果：

1)独特的外观结构。通过在充电桩的桩体1上配置凹凸结构组成的标识结构2，可以基于相应的独特外观来提升桩体1的可辨识度，帮助自动清洁设备寻找和识别出桩体1。

2)独特的光线效果。通过在凸起21A和凸起21B、凹陷22A和凹陷22B的表面配置明暗特征，尤其是使得凸起21A和凸起21B的表面为暗表面、凹陷22A和凹陷22B的表面为亮表面，使得标识结构2能够区别于自动清洁设备的工作环境内的其他物体通常产生的光线效果(比如对于同样具备凹凸结构交替排列的窗帘，呈现出的光线效果为凸表面为亮表面、凹表面为暗表面，与本公开的标识结构2的光线效果完全相反)，有助于避免自动清洁设备的误识别。

1、逆反射系数配置

一方面，逆反射系数与物体的表面结构和材料有关，微球形、微锥形的表面结构具有较高的逆反射系数；另一方面，逆反射系数与灰度值有关(或者说，与颜色有关)，灰度值越高则逆反射系数越低，例如光强为1的激光经黑色材料逆反射后接收的激光强度值会大幅降低，甚至达到0.1。

当然，在满足凸起21A和凸起21B等暗表面的逆反射系数低于凹陷22A和凹陷22B等亮表面的逆反射系数的同时，应当确保暗表面的逆反射系数足够高，以使得自动清洁设备上的识别装置至少能够读出暗表面逆反射回的光强度。其中，在一实施例中，亮暗表面的逆反射系数之差应当达到预设差值，以确保识别装置可以准确区分二者之间的光强差。

那么，以光强为1的激光为例，可以确保其经过暗表面逆反射后光强值为0.3，经过亮表面逆反射后光强值为0.6。那么，对于图4所示的实施例的充电桩而言，识别装置可以分别得到光强为0.3的一定宽度一定深度的表面，以及光强为0.6的一定宽度一定深度的表面交替存在。其中，应当至少确保暗表面逆反射后的光强值不低于0.05，否则识别装置可能无法感测并确定对应位置处是否存在一定宽度一定深度的结构表面，也就无法检测出凹凸表面的不同深度差别。

亮表面可以采用各类具有特定逆反射系数的反光膜。例如，在一实施例中，可以选用3M公司的工程级3200系列；类似地，也可以选用3M公司的工程级3400系列，超强级3930系列，柔软级610SG系列等。

暗表面可以采用低逆反射系数的材料。例如，在一实施例中，可以选用暗色的泡棉，暗色的印刷材料，暗色的喷砂材料，具有特殊纹路表面的注塑材料等；其中，若选用具有特殊纹路表面的注塑材料，则可以选用具有不规则浅蚀纹的注塑材料。在选择暗表面时，黑色的泡棉有可能是不合适的，因为其逆反射系数过低，识别结果与暗表面不存在，或者说探测表面位于无限远处的结果是相同的，难以确定该暗表面的距离。

需要说明的是：

(1)在上述实施例中，“暗”表面与“亮”表面、“高”灰度值与“低”灰度值之间均为相对关系，而并非绝对描述。比如当凸起21A表面的逆反射系数低于凹陷22A表面的逆反射系数时，自动清洁设备上的识别装置可以判定凸起21A具备相对的暗表面、凹陷22A具备相对的亮表面；而当凸起21B表面的逆反射系数低于凹陷22B表面的逆反射系数时，即便凸起21B表面的逆反射系数可能高于凸起21A或凹陷22A表面的逆反射系数，但识别装置仍然应当判定凸起21B具备相对的暗表面、凹陷22B具备相对的亮表面。

(2)当涉及到两个对象的比较时，比如对于凸起21A与凹陷22A之间的逆反射系数对比，应当确保两者逆反射系数所分别产生的逆反射光线强度之差大于自动清洁设备上的识别装置的识别误差，以确保两者逆反射系数的不同对于该识别装置而言是可识别的。

(3)本领域技术人员应该理解的是，显然还可以通过其他方式，使得每一标识元素中的凸起具备暗表面、凹陷具备亮表面，本公开并不对此进行限制。

2、标识元素

1)凸起和凹陷的数量

虽然在图4所示的实施例中，标识元素2A和标识元素2B分别仅包含一凸起和一凹陷，但本领域技术人员应该理解的是：此处仅用于举例说明；实际上，每个标识元素中可以包含一个或多个凸起，以及一个或多个凹陷，本公开并不限制每个标识元素中包含的凸起和凹陷的数量。

2)规格匹配

(1)判断方式

对于每组标识元素中包含的凸起和凹陷，存在的规格关系可以包括：凸起与凹陷之间的规格相匹配，或者凸起与凹陷之间的规格不匹配。其中，对于“匹配”与“不匹配”的判断方式，可以包括：

如图5所示，对于标识元素2A中的凸起21A和凹陷22A，由于凸起21A与凹陷22A在水平方向上的规格参数均为d1，即凸起21A与凹陷22A在水平方向上的规格参数相同(此处仅以水平方向为例进行说明)，因而可以认为标识元素2A的凸起21A与凹陷22A之间相匹配。

类似地，对于图5所示的标识元素2B中的凸起21B和凹陷22B，由于凸起21B与凹陷22B在水平方向上的规格参数分别为d2和d1，即凸起21B与凹陷22B在水平方向上的规格参数不同(此处仅以水平方向为例进行说明)，因而可以认为标识元素2B的凸起21B与凹陷22B之间不匹配。

当然，由于自动清洁设备上的识别装置具有一定的识别误差，因而基于更为精准的识别需求，可以将识别误差考虑在内。比如图6所示，虽然标识元素2B中的凸起21B和凹陷22B的规格参数分别为d3和d1，且d3与d1不相等，但由于d3-d1≤d0(d0为识别装置的识别误差的数值)，因而识别装置实际上并不能够区分出d3与d1，会认为相应的凸起21B与凹陷22B之间相匹配。

所以，可以理解为：当任一标识元素中的凸起与凹陷的预设规格参数(比如上述实施例中采用的“水平方向上的规格参数”)之间的差异不大于识别装置的识别误差，即两者的预设规格参数对于识别装置而言相同时，可以认为该任一标识元素中的凸起与凹陷之间匹配；否则，可以认为不匹配。

当然，除了按照本实施例中采用的“规格相同”作为“匹配”的判断条件之外，在其他实施例中显然还可以采用更多的判断条件，比如当凸起与凹陷的规格数值之差不大于预设数值时，亦可判定该凸起与凹陷之间相匹配。

(2)结构形式

基于上述实施例中对于“匹配”的判断过程，当本实施例中的充电桩上的标识结构2包含多组标识元素时，可以配置为：部分标识元素的凸起与凹陷的规格相匹配、其余标识元素中的凸起与凹陷的规格不匹配。

举例而言，在图5所示的实施例中，标识元素2A的凸起21A与凹陷22A之间相匹配、标识元素2B的凸起21B与凹陷22B之间不匹配。而在图6所示的实施例中，由于标识元素2A的凸起21A与凹陷22A、标识元素2B的凸起21B与凹陷22B之间均匹配，因而不能够组合为本公开实施例的标识结构2。

(3)规格配置

基于对识别装置的识别误差的考虑，以图5-6所示的标识元素2B为例，需要对凸起21B的预设规格参数、凹陷22B的预设规格参数，以及凸起21B的表面与凹陷22B的表面之间的深度差值d4等进行合理配置，以避免识别装置的误识别。

一方面，凸起21B的预设规格参数、凹陷22B的预设规格参数、深度差值d4均不可过小。在一实施例中，识别装置在周围的360°范围内发射检测光线(如激光)，以检测其与附近物体之间距离；其中，该识别装置通过旋转使得光线射向360°的物体，则识别装置存在一个预设的单位旋转角度，例如0.5°等，这导致照射至物体后形成相应的光线照射间隔，因而凸起21B的预设规格参数和凹陷22B的预设规格参数均应当不小于该光线照射间隔，以避免无法被正常检测到；因此，考虑到该光线照射间隔和上述的识别误差d0，凸起21B的预设规格参数和凹陷22B的预设规格参数可以进一步满足：不小于两倍的光线照射间隔加上两倍的识别误差。类似地，为了准确地识别和区分每组标识元素中的凸起和凹陷，深度差值d4应当不小于识别装置在距离测量时的识别误差，以确保该识别装置准确识别出凹陷22B，并区分于相应的凸起21B；比如，深度差值d4可以进一步满足：不小于两倍的识别误差。

另一方面，深度差值d4不可过大。如图6所示，假定需要自动清洁设备最大在α角度时仍然能够实现对充电桩的自动识别，那么应当确保自动清洁设备的识别装置发出的光线在与桩体1之间的角度呈α时，凹陷22B底部的至少一部分能够将光线反射至识别装置，则识别装置能够至少感应和识别出凹陷22B底部的相应部分，从而完成对凹陷22B的识别。因此，每一标识元素中的凹陷的底面规格与侧壁规格之间应当相匹配，使得识别装置在预设角度范围内(比如角度α，或者图3所示的角度β等小于α的其他角度)对充电桩的任一侧表面进行识别时，该凹陷的侧壁至多遮挡底面的一部分，以使该凹陷的底面的至少一部分处于可识别状态(即该至少一部分能够将光线反射至识别装置，以供识别装置进行识别)，且该至少一部分的预设规格参数不小于识别装置的识别误差和所述识别装置的最小可识别距离。

那么，基于图5所示的标识结构2，在一示例性实施例中，凸起21A、凹陷22A、凹陷22B的尺寸d1可以为6cm、凸起21B的尺寸d2可以为3cm、深度d4可以为1.6cm。在另一个示例性实施例中，图5所示的标识元素2A中的凸起21A和凹陷22A的尺寸可以不同，比如凸起21A的尺寸可以为5cm、凹陷22A的尺寸可以为6cm、凸起21B的尺寸可以为3.5cm、凹陷22B的尺寸可以为6cm，深度可以为1.8cm。

3)排列方向

虽然在图4-6所示的实施例中，标识元素2A与标识元素2B之间、各组标识元素中的凸起与凹陷之间(如凸起21A与凹陷22A之间、凸起21B与凹陷22B之间)均沿水平方向进行排布，但本公开显然并不对此进行限制，可以根据实际需求而采用任意排布方式。比如图7所示，标识元素2A与标识元素2B之间、各组标识元素中的凸起与凹陷之间可以沿垂直方向进行排布；或者，如图8所示，标识元素2A与标识元素2B之间可以沿水平方向进行排布，而凸起21A与凹陷22A之间、凸起21B与凹陷22B之间可以沿垂直方向进行排布。

在一实施例中，每组标识元素中的凸起与凹陷之间、多组标识元素之间，均可以按照识别装置上配置的预设识别线路方向进行排布，以由该识别装置依次确定每组标识元素的预设规格参数。比如在图5所示的实施例中，若自动清洁设备上的识别装置采用沿水平方向的预设识别线路，例如沿水平方向从左向右进行识别，因而标识元素2A与标识元素2B之间、凸起21A与凹陷22A之间、凸起21B与凹陷22B之间可以均沿水平方向排列，以使该识别装置依次识别出凸起21A、凹陷22A和由两者组成的标识元素2A，以及凸起21B、凹陷22B和由两者组成的标识元素2B。

4)结构形式

在上述实施例中，每组标识元素中的凸起与凹陷为相邻设置且具有矩形截面的结构；实际上，标识结构2只要能够满足上述的“凹凸结构”和“明暗表面”的特征，本公开并不对其具体的结构形式进行限制。

举例而言，在一实施例中，如图9所示，标识结构2中的一组标识元素中的凸起21与凹陷22仍然可以采用矩形截面，而凸起21与凹陷22之间可以并不相邻设置，比如两者之间可以设置有预设距离。而在另一实施例中，如图10所示，标识结构2中的一组标识元素中的凸起21可以配置为三棱柱结构(相应的截面形状为三角形)，而凹陷22仍然可以具有矩形截面，且凸起21与凹陷22之间可以不相邻设置。

基于上述的充电桩结构，本公开相应提出了应用于自动清洁设备的充电桩的识别方案，下面对该识别方案进行详细说明。

图11是根据一示例性实施例示出的一种充电桩的识别方法的流程图，如图11所示，该方法应用于自动清洁设备，可以包括以下步骤：

在步骤1102中，获取周围物体的表面特征。

在步骤1104中，当任一物体的表面包含误差允许范围内的匹配于预设标识结构的表面特征时，判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩；其中，所述预设标识结构包括至少一组标识元素，每组标识元素包括至少一凸起和至少一凹陷，表面的逆反射系数低于所述凹陷表面的逆反射系数，且所述凸起形成的逆反射光强度不小于所述识别装置的最小识别光强度；当所述预设标识结构包括多组标识元素时，多组标识元素中的部分标识元素的凸起与凹陷的规格相匹配、其余标识元素中的凸起与凹陷的规格不匹配。

在本实施例中，表面特征可以包括多种预定义的特征类型。比如，在一实施例中，表面特征可以为预设规格参数(如垂直高度、水平宽度、深度等)，则自动清洁设备可以分别获取所述任一物体表面的每一凸起和每一凹陷的预设规格参数；其中，当所述任一物体表面的每一凸起和每一凹陷的预设规格参数均分别匹配于所述预设标识结构中相应部分的预设规格参数时，确定所述任一物体匹配于所述预设标识结构，并判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩。举例而言，假定充电桩上包括相邻设置的一个凸起和一个凹陷，且凸起的水平宽度为6cm、凹陷的水平宽度为3cm，则自动清洁设备可以通过激光测距装置LDS测量与周围物体上形成的采样点之间的距离，以获得相应物体的凹凸特性和水平宽度，当检测到某物体包含一水平宽度为6cm的凸起、一水平宽度为3cm的凹陷时，可以判定该物体为充电桩。

在另一实施例中，表面特征可以为逆反射系数，则自动清洁设备可以分别获取所述任一物体表面的每一凸起和每一凹陷的逆反射系数；其中，当所述任一物体表面的每一凸起和每一凹陷的逆反射系数均分别匹配于所述预设标识结构中相应部分的逆反射系数时，确定所述任一物体匹配于所述预设标识结构，并判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩。举例而言，假定充电桩上包括相邻设置的一个凸起和一个凹陷，且凸起表面的逆反射系数可以使强度为1的激光形成强度为0.3的反射强度、凹陷表面的逆反射系数可以使强度为1的激光形成强度为0.6的反射强度，则自动清洁设备可以通过激光测距装置LDS向周围物体发射强度为1的激光并接收相应的反射光线，当检测到某物体包含一凸起形成的反射强度为0.3、一凹陷形成的反射强度为0.6时，可以判定该物体为充电桩。

当然，上述的预设规格参数和逆反射系数可以同时被作为表面特征进行使用，此处不再赘述。

那么，一方面，自动清洁设备可以基于充电桩的桩体上配置的标识结构的独特外观，提升对桩体的辨识度；另一方面，自动清洁设备可以通过在凸起和凹陷的表面配置的明暗特征，将标识结构明显区别于该自动清洁设备的工作环境内的其他物体通常产生的光线效果，有助于避免自动清洁设备的误识别。

图12是根据一示例性实施例示出的另一种充电桩的识别方法的流程图，如图12所示，假定该方法应用于扫地机器人，该方法可以包括以下步骤：

在步骤1202中，扫地机器人检测到充电需求。

在本实施例中，扫地机器人根据预先配置的处理逻辑，可以在多种情况下判定为存在充电需求。比如，在一种情况下，当扫地机器人中的移动电源的电量低于预设电量阈值时，可以判定为存在充电需求；在另一种情况下，当扫地机器人完成清洁任务时，可以判定为存在充电需求。

在步骤1204中，扫地机器人判断自身是否位于充电桩附近，若判断结果为是则转入步骤1210，否则转入步骤1206。

在本实施例中，扫地机器人可以通过调取先前生成并存储的地图，或者实时生成自身所处工作区域的地图，以获取自身与该地图中标记的充电桩所处位置之间的距离；其中，当该距离小于或等于预设距离时，可以判定为位于充电桩附近，否则判定为远离充电桩。

在步骤1206中，扫地机器人行走至充电桩附近。

在本实施例中，扫地机器人可以利用上述的历史生成或实时生成的地图，行走至该地图上标记的充电桩的位置附近。其中，“附近”可以理解为与地图上标记的充电桩的位置之间的距离小于预设距离。

需要说明的是：扫地机器人可以通过多种方式获得自身所处区域的地图。举例而言，在一实施例中，扫地机器人上配置有LDS装置及相关功能组件，该装置可以通过获得与周围物体之间的距离，从而识别出扫地机器人周围的物体，并结合与各个物体之间的距离，生成相应的地图；在另一实施例中，扫地机器人上配置有图像采集与处理组件，比如摄像头和处理器，则通过摄像头对扫地机器人周围进行图像采集，并由处理器对采集到的图像进行对象识别和处理，可以获知扫地机器人周围的物体和相应的距离信息，从而生成相应的地图。当然，扫地机器人还可以通过其他方式生成地图，本公开并不对此进行限制。

在步骤1208中，扫地机器人识别充电桩。

在本实施例中，由于扫地机器人的体积、处理能力等各方面的限制，因而对于充电桩的准确识别距离存在一定限制，比如当扫地机器人与充电桩之间的距离处于60-80cm的距离范围内时，扫地机器人能够对充电桩的细节完成扫描和识别，而在更远距离上则细节的扫描和识别能力会随之下降。因此，通过事先利用地图行走至充电桩附近，可以在无需提升扫地机器人对充电桩的识别能力的情况下，主动将扫地机器人移动至可对充电桩完成细节扫描和识别的范围内，以确保扫地机器人能够准确识别出充电桩。

其中，如果充电桩位置发生了改变，使其实际位置不同于地图中的标注位置，则扫地机器人回到原位置60-80cm的距离范围内时无法找到充电桩，那么该扫地机器人可以在原位置附近寻找充电桩，例如以原位置为中心画一定半径的圆弧，在该圆弧路径上行走并寻找充电桩。

在本实施例中，充电桩上配置有图4-10所示实施例的标识结构2，并通过图11所示的识别方法，对充电桩进行识别，此处不再赘述。

在步骤1210中，扫地机器人行走至供电接口处。

在本实施例中，扫地机器人可以通过下述方式行走至供电接口处，并完成与供电接口的对接：

扫地机器人在足够靠近充电桩的时候，可以调转身体180度，边小角度摇摆边向后蹭，直至扫地机器人上的充电极片在停靠的过程中电压升高至预定值并稳定，说明已经停靠在充电桩上并实现与供电接口的对接。

其中，在充电的过程中，若电压突然降为0，说明扫地机器人因外部因素导致脱离充电桩，此时扫地机器人前进一段距离并调转身体180度重新执行寻找充电桩的动作；在充电的过程中，若电压值以一定速率降为0，说明停电或者电源线断开，因为适配器中的电感和电容存储了一定的能量，在断电情况下电感和电容会释放能量，因此充电极片两端的电压不是骤降为零，而是以一定速率下降，这种情况下扫地机器人停在原位不动即可。

与前述的充电桩的识别方法的实施例相对应，本公开还提供了充电桩的识别装置的实施例。

图13是根据一示例性实施例示出的一种充电桩的识别装置框图。参照图13，该装置包括获取单元1301和判定单元1302。

其中，获取单元1301，被配置为获取周围物体的表面特征；

判定单元1302，被配置为当任一物体的表面包含误差允许范围内的匹配于预设标识结构的表面特征时，判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩；其中，所述预设标识结构包括至少一组标识元素，每组标识元素包括至少一凸起和至少一凹陷，所述凸起和所述凹陷中任一结构表面的逆反射系数低于另一结构表面的逆反射系数，且逆反射系数相对较小的结构表面形成的逆反射光强度不小于所述识别装置的最小识别光强度；所述预设标识结构中包含至少一对规格不匹配的表面结构或标识元素，每一表面结构为任意标识元素中的凸起或凹陷的表面结构。

如图14所示，图14是根据一示例性实施例示出的另一种充电桩的识别装置的框图，该实施例在前述图13所示实施例的基础上，判定单元1302包括：第一获取子单元1302A和第一判定子单元1302B。

其中，第一获取子单元1302A，分别获取所述任一物体表面的凸起和凹陷的预设规格参数；

第一判定子单元1302B，当所述任一物体表面的凸起和凹陷的预设规格参数分别匹配于所述预设标识结构中相应部分的预设规格参数时，确定所述任一物体匹配于所述预设标识结构，并判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩。

如图15所示，图15是根据一示例性实施例示出的另一种充电桩的识别装置的框图，该实施例在前述图13所示实施例的基础上，判定单元1302包括：第二获取子单元1302C和第二判定子单元1302D。

其中，第二获取子单元1302C，分别获取所述任一物体表面的凸起和凹陷的逆反射系数；

第二判定子单元1302D，当所述任一物体表面的凸起和凹陷的逆反射系数分别匹配于所述预设标识结构中相应部分的逆反射系数时，确定所述任一物体匹配于所述预设标识结构，并判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩。

如图16所示，图16是根据一示例性实施例示出的另一种充电桩的识别装置的框图，该实施例在前述图13所示实施例的基础上，该装置还可以包括：调取单元1303和行走单元1304。

其中，调取单元1303，被配置为当确定需要返回充电桩时，调取已记录的地图数据；

行走单元1304，被配置为根据所述地图数据，行走至所述地图数据中标记的充电桩的设置位置的预设距离范围内，以通过获取周围物体的表面特征来识别所述充电桩。

如图17所示，图17是根据一示例性实施例示出的另一种充电桩的识别装置的框图，该实施例在前述图13所示实施例的基础上，获取单元1301包括：距离测量子单元1301A和第一确定子单元1301B。

其中，距离测量子单元1301A，被配置为通过激光测距装置LDS测量与周围采样点之间的距离；

第一确定子单元1301B，被配置为根据获得的距离数据，确定周围物体的表面特征。

需要说明的是，上述图17所示的装置实施例中的测量子单元1301A和确定子单元1301B的结构也可以包含在前述图14-16的装置实施例中，对此本公开不进行限制。

如图18所示，图18是根据一示例性实施例示出的另一种充电桩的识别装置的框图，该实施例在前述图13所示实施例的基础上，获取单元1301包括：强度测量子单元1301C和第二确定子单元1301D。

强度测量子单元1301C，通过激光测距装置LDS测量周围采样点的反射光强度；

第二确定子单元1301D，根据获得的反射光强度数据，确定周围物体的表面特征。

需要说明的是，上述图18所示的装置实施例中的强度测量子单元1301C和第二确定子单元1301D的结构也可以包含在前述图14-16的装置实施例中，对此本公开不进行限制。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

相应的，本公开还提供一种充电桩的识别装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：获取周围物体的表面特征；当任一物体的表面包含误差允许范围内的匹配于预设标识结构的表面特征时，判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩；其中，所述预设标识结构包括至少一组标识元素，每组标识元素包括至少一凸起和至少一凹陷，所述凸起和所述凹陷中任一结构表面的逆反射系数低于另一结构表面的逆反射系数，且逆反射系数相对较小的结构表面形成的逆反射光强度不小于所述识别装置的最小识别光强度；所述预设标识结构中包含至少一对规格不匹配的表面结构或标识元素，每一表面结构为任意标识元素中的凸起或凹陷的表面结构。

相应的，本公开还提供一种自动清洁设备，所述自动清洁设备包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：获取周围物体的表面特征；当任一物体的表面包含匹配于预设标识结构的表面特征时，判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩；其中，所述预设标识结构包括至少一组标识元素，每组标识元素包括至少一凸起和至少一凹陷，所述凸起和所述凹陷中任一结构表面的逆反射系数低于另一结构表面的逆反射系数，且逆反射系数相对较小的结构表面形成的逆反射光强度不小于所述识别装置的最小识别光强度；所述预设标识结构中包含至少一对规格不匹配的表面结构或标识元素，每一表面结构为任意标识元素中的凸起或凹陷的表面结构。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (21)

1.一种充电桩，用于自动清洁设备，其特征在于，包括：

桩体，所述桩体的任一侧表面设有供电接口，以供电至自动清洁设备；

标识结构，所述标识结构位于所述桩体的所述任一侧表面，以供所述自动清洁设备上的识别装置识别并确定所述供电接口的位置；所述标识结构包括至少一组标识元素，每组标识元素包括至少一凸起和至少一凹陷，所述凸起和所述凹陷中任一结构表面的逆反射系数低于另一结构表面的逆反射系数，且逆反射系数相对较小的结构表面形成的逆反射光强度不小于所述识别装置的最小识别光强度；

其中，所述标识结构中包含至少一对规格不匹配的表面结构或标识元素，每一表面结构为任意标识元素中的凸起或凹陷的表面结构；

所述凹陷的底面规格与侧壁规格之间相互配合，使得所述识别装置在预设角度范围内对所述充电桩的任一侧表面进行识别时，所述凹陷的侧壁至多遮挡底面的一部分，以使所述凹陷的底面的至少一部分处于可识别状态。

2.根据权利要求1所述的充电桩，其特征在于，所述任一结构的表面颜色的灰度值大于所述另一结构的表面颜色的灰度值，以使所述任一结构表面的逆反射系数低于所述另一结构表面的逆反射系数。

3.根据权利要求1所述的充电桩，其特征在于，所述任一结构采用第一表面结构、所述另一结构采用第二表面结构，以使所述任一结构表面的逆反射系数低于所述另一结构表面的逆反射系数。

4.根据权利要求1所述的充电桩，其特征在于，在每组标识元素中，凸起表面的逆反射系数低于凹陷表面的逆反射系数。

5.根据权利要求1所述的充电桩，其特征在于，一对规格相匹配的表面结构或标识元素的预设规格参数之间的差异不大于所述识别装置的识别误差；一对规格不匹配的表面结构或标识元素的预设规格参数之间的差异大于所述识别装置的识别误差。

6.根据权利要求1所述的充电桩，其特征在于，每一凸起或每一凹陷的预设规格参数不小于所述识别装置的最小可识别距离。

7.根据权利要求1所述的充电桩，其特征在于，所述每组标识元素中的凸起的表面与凹陷的表面之间的深度差值不小于所述识别装置的识别误差。

8.根据权利要求1所述的充电桩，其特征在于，每组标识元素中的凸起与凹陷之间、多组标识元素之间，沿所述识别装置的预设识别线路方向排布，以由所述识别装置依次确定每组标识元素的预设规格参数。

9.一种充电桩的识别方法，其特征在于，包括：

获取周围物体的表面特征；

当任一物体的表面包含误差允许范围内的匹配于预设标识结构的表面特征时，判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩；其中，所述预设标识结构包括至少一组标识元素，每组标识元素包括至少一凸起和至少一凹陷，所述凸起和所述凹陷中任一结构表面的逆反射系数低于另一结构表面的逆反射系数，且逆反射系数相对较小的结构表面形成的逆反射光强度不小于所述识别装置的最小识别光强度；所述预设标识结构中包含至少一对规格不匹配的表面结构或标识元素，每一表面结构为任意标识元素中的凸起或凹陷的表面结构；

所述凹陷的底面规格与侧壁规格之间相互配合，使得所述识别装置在预设角度范围内对所述充电桩的任一侧表面进行识别时，所述凹陷的侧壁至多遮挡底面的一部分，以使所述凹陷的底面的至少一部分处于可识别状态。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述当任一物体的表面包含误差允许范围内的匹配于预设标识结构的表面特征时，判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩，包括：

分别获取所述任一物体表面的凸起和凹陷的预设规格参数；

当所述任一物体表面的凸起和凹陷的预设规格参数分别匹配于所述预设标识结构中相应部分的预设规格参数时，确定所述任一物体匹配于所述预设标识结构，并判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩。

11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述当任一物体的表面包含误差允许范围内的匹配于预设标识结构的表面特征时，判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩，包括：

分别获取所述任一物体表面的凸起和凹陷的逆反射系数；

当所述任一物体表面的凸起和凹陷的逆反射系数分别匹配于所述预设标识结构中相应部分的逆反射系数时，确定所述任一物体匹配于所述预设标识结构，并判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩。

12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括：

当确定需要返回充电桩时，调取已记录的地图数据；

根据所述地图数据，行走至所述地图数据中标记的充电桩的设置位置的预设距离范围内，以通过获取周围物体的表面特征来识别所述充电桩。

13.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述获取周围物体的表面特征，包括：

通过激光测距装置LDS测量与周围采样点之间的距离；

根据获得的距离数据，确定周围物体的表面特征。

14.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述获取周围物体的表面特征，包括：

通过激光测距装置LDS测量周围采样点的反射光强度；

根据获得的反射光强度数据，确定周围物体的表面特征。

15.一种充电桩的识别装置，其特征在于，包括：

获取单元，获取周围物体的表面特征；

判定单元，当任一物体的表面包含误差允许范围内的匹配于预设标识结构的表面特征时，判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩；其中，所述预设标识结构包括至少一组标识元素，每组标识元素包括至少一凸起和至少一凹陷，所述凸起和所述凹陷中任一结构表面的逆反射系数低于另一结构表面的逆反射系数，且逆反射系数相对较小的结构表面形成的逆反射光强度不小于所述识别装置的最小识别光强度；所述预设标识结构中包含至少一对规格不匹配的表面结构或标识元素，每一表面结构为任意标识元素中的凸起或凹陷的表面结构；

所述凹陷的底面规格与侧壁规格之间相互配合，使得所述识别装置在预设角度范围内对所述充电桩的任一侧表面进行识别时，所述凹陷的侧壁至多遮挡底面的一部分，以使所述凹陷的底面的至少一部分处于可识别状态。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述判定单元包括：

第一获取子单元，分别获取所述任一物体表面的凸起和凹陷的预设规格参数；

第一判定子单元，当所述任一物体表面的凸起和凹陷的预设规格参数分别匹配于所述预设标识结构中相应部分的预设规格参数时，确定所述任一物体匹配于所述预设标识结构，并判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩。

17.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述判定单元包括：

第二获取子单元，分别获取所述任一物体表面的凸起和凹陷的逆反射系数；

第二判定子单元，当所述任一物体表面的凸起和凹陷的逆反射系数分别匹配于所述预设标识结构中相应部分的逆反射系数时，确定所述任一物体匹配于所述预设标识结构，并判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩。

18.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，还包括：

调取单元，当确定需要返回充电桩时，调取已记录的地图数据；

行走单元，根据所述地图数据，行走至所述地图数据中标记的充电桩的设置位置的预设距离范围内，以通过获取周围物体的表面特征来识别所述充电桩。

19.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述获取单元包括：

距离测量子单元，通过激光测距装置LDS测量与周围采样点之间的距离；

第一确定子单元，根据获得的距离数据，确定周围物体的表面特征。

20.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述获取单元包括：

强度测量子单元，通过激光测距装置LDS测量周围采样点的反射光强度；

第二确定子单元，根据获得的反射光强度数据，确定周围物体的表面特征。

21.一种自动清洁设备，其特征在于，所述自动清洁设备配合于如权利要求1-8中任一项所述的充电桩；所述自动清洁设备包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取周围物体的表面特征；

当任一物体的表面包含误差允许范围内的匹配于预设标识结构的表面特征时，判定所述任一物体为自动清洁设备的充电桩；其中，所述预设标识结构包括至少一组标识元素，每组标识元素包括至少一凸起和至少一凹陷，所述凸起和所述凹陷中任一结构表面的逆反射系数低于另一结构表面的逆反射系数，且逆反射系数相对较小的结构表面形成的逆反射光强度不小于所述识别装置的最小识别光强度；所述预设标识结构中包含至少一对规格不匹配的表面结构或标识元素，每一表面结构为任意标识元素中的凸起或凹陷的表面结构；

所述凹陷的底面规格与侧壁规格之间相互配合，使得所述识别装置在预设角度范围内对所述充电桩的任一侧表面进行识别时，所述凹陷的侧壁至多遮挡底面的一部分，以使所述凹陷的底面的至少一部分处于可识别状态。