CN107643755B - 一种扫地机器人的高效控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种扫地机器人的高效控制方法，在扫地机器人中加入边沿红外检测仪检测边沿，沿着边沿寻路，确定整个被清洁区域的布局地图，同时通过障碍物检测仪检测障碍物，并通过障碍物识别装置获取障碍物的图像和位置，判断障碍物为固定障碍物或非固定障碍物，并在地图上标记出障碍物的类型，在执行清扫任务时，沿布局地图框架进行清扫，通过大数据云端记忆存储器存储环境中的固定障碍物和非固定障碍物标记点，从而智能地避开障碍物，提高扫地机器人的工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及扫地机器人路径规划的技术领域，尤其涉及一种扫地机器人的高效控制方法。
背景技术
随着生活的水平的提高以及人工智能深入生活，扫地机器人因为操作简单，使用方便越来越多地走入了人们生活，和家庭，办公联系在了一起，成为了小家电中重要的一员，深受欢迎。
市面上有各种厂商的扫地机器人，根据机器人的寻路方式可大致分为两类：随机碰撞式与路径规划式。两者各有优缺点，随机碰撞式对环境要求低、工作可靠性高，但清扫效率低、耗时长、清扫覆盖率较为随机；路径规划式整体清扫效率高、耗时短，且对被清洁区域地图不清晰，但对环境要求较高而且容易清扫不干净。然而，无论是哪种寻路方式，其对障碍物的处理都不妥当，无法区分固定障碍物和非固定障碍物，清扫效率极低。现有的厂商忽略了一个问题，就是扫地机器人工作时通常会固定在一个环境中，因此，对工作环境摸索清楚，区分固定障碍物和非固定障碍物也是扫地机器人领域亟需解决的问题。
发明内容
随着云计算、大数据的发展，云存储在人工智能领域得到大量的应用，针对背景技术中的上述问题，本发明提出了一种扫地机器人的高效控制方法，有效解决了有效区分固定障碍物和非固定障碍物以及清扫效率低的问题。
本发明提出了一种扫地机器人的高效控制方法。
所述扫地机器人包括控制单元、红外边沿检测仪、障碍物检测仪以及障碍物识别装置，所述控制单元接收障碍物检测仪输出的障碍物检测信息并通过障碍物识别装置对障碍物进行图像识别，控制扫地机器人的行进方向，所述方法包括如下步骤：
步骤1：启动扫地机器人，扫地机器人在初始位置随机选定一个方向行进，所述红外边沿检测仪确定一个前进的边沿，所述扫地机器人沿着所述边沿行走，在行进的过程中所述障碍物检测仪检测对障碍物进行检测；
步骤2：若所述障碍物检测仪检测到障碍物，所述障碍物识别装置获取障碍物的图像和位置，并将障碍物的图像和位置上传至云端记忆存储器，所述云端记忆存储器将获取的障碍物图像与存储器内存储的图像进行比对，初步判断并标记所述障碍物为固定障碍物或非固定障碍物；
步骤3：所述扫地机器人沿边沿行进结束，根据行进的完整路径确定出被清洁空间的布局地图框架，将所述布局地图框架存储在所述云端记忆存储器，同时在所述布局地图框架将固定障碍物标记为A点，将非固定障碍物标记为B点；
步骤4：间隔预设时间，循环执行步骤1-3若干次，若障碍物检测仪检测到的障碍物的图像和位置与标记的障碍物相吻合，绕过所述障碍物继续清洁，若障碍物检测仪检测到的障碍物的图像和位置与标记的障碍物不吻合，则障碍物识别装置重新获取障碍物的图像和位置，判断并标记所述障碍物为固定障碍物或非固定障碍物；
步骤5：每一次循环执行都更新所述布局地图框架以及云端记忆存储器的存储信息，生成固定障碍物和非固定障碍物记录信息表，将所述记录信息表存储在云端记忆存储器中；
步骤6：所述扫地机器人执行清扫任务，沿着所述布局地图框架的大致中心点或边缘位置开始清扫任务，避开所述云端记忆存储器中的所有固定障碍物A点，试探性执行非固定障碍物B点清扫任务，更新障碍物信息并更新云端记忆存储器。
优选的，所述步骤3，所述布局地图框架可分解成若干个规则模块和不规则模块，所述布局地图的中心区域为规则模块，所述布局地图的边缘区域为不规则模块。
优选的，所述步骤6中的所述大致中心点为：当布局地图为标准矩形时，大致中心点为对角线的交点；当布局地图为圆形时，大致中心点为其圆心；当布局地图为不规则图形时，以最外突出点做四条切线形成四边形，大致中心点为四边形的对角线交点。
优选的，所述云端记忆存储器的障碍物信息可供下载至其他扫地机器人。
优选的，所述障碍物信息包括障碍物的位置和图像。
本发明提出了一种扫地机器人的高效控制方法，在扫地机器人中加入边沿红外检测仪检测边沿，沿着边沿寻路，确定整个被清洁区域的布局地图，同时通过障碍物检测仪检测障碍物，并通过障碍物识别装置获取障碍物的图像和位置，判断障碍物为固定障碍物或非固定障碍物，并在地图上标记出障碍物的类型，在执行清扫任务时，沿布局地图框架进行清扫，通过大数据云端记忆存储器存储环境中的固定障碍物和非固定障碍物标记点，从而智能地避开障碍物，提高扫地机器人的工作效率。
附图说明
图1为本发明的扫地机器人控制的具体流程图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
在现有技术中，扫地机器人执行任务通常是在同一个环境中执行，其中的障碍物分为固定障碍物和非固定障碍物，固定障碍物如有家居、日常用品等，非固定障碍物有人、动物等，本发明应用于现有的路径规划式扫地机器人，利用云端记忆存储器存储环境中的固定障碍物和非固定障碍物信息，从而智能地避开障碍物，实现高效率地清扫。
本发明提出了一种扫地机器人的高效控制方法。
本发明中的扫地机器人包括控制单元、红外边沿检测仪、障碍物检测仪以及障碍物识别装置，控制单元接收障碍物检测仪输出的障碍物检测信息并通过障碍物识别装置对障碍物进行图像识别，控制扫地机器人的行进方向，方法包括如下步骤：
步骤1：启动扫地机器人，扫地机器人在初始位置随机选定一个方向行进，所述红外边沿检测仪确定一个前进的边沿，所述扫地机器人沿着所述边沿行走，在行进的过程中所述障碍物检测仪检测对障碍物进行检测；
步骤2：若所述障碍物检测仪检测到障碍物，所述障碍物识别装置获取障碍物的图像和位置，并将障碍物的图像和位置上传至云端记忆存储器，所述云端记忆存储器将获取的障碍物图像与存储器内存储的图像进行比对，初步判断并标记所述障碍物为固定障碍物或非固定障碍物；
步骤3：所述扫地机器人沿边沿行进结束，根据行进的完整路径确定出被清洁空间的布局地图框架，将所述布局地图框架存储在所述云端记忆存储器，同时在所述布局地图框架将固定障碍物标记为A点，将非固定障碍物标记为B点；
其中，所述布局地图框架可分解成若干个规则模块和不规则模块，所述布局地图的中心区域为规则模块，所述布局地图的边缘区域为不规则模块。
步骤4：间隔预设时间，循环执行步骤1-3若干次，若障碍物检测仪检测到的障碍物的图像和位置与标记的障碍物相吻合，绕过所述障碍物继续清洁，若障碍物检测仪检测到的障碍物的图像和位置与标记的障碍物不吻合，则障碍物识别装置重新获取障碍物的图像和位置，判断并标记所述障碍物为固定障碍物或非固定障碍物；
步骤5：每一次循环执行都更新所述布局地图框架以及云端记忆存储器的存储信息，生成固定障碍物和非固定障碍物记录信息表，将所述记录信息表存储在云端记忆存储器中；
步骤6：所述扫地机器人执行清扫任务，沿着所述布局地图框架的大致中心点或边缘位置开始清扫任务，避开所述云端记忆存储器中的所有固定障碍物A点，试探性执行非固定障碍物B点清扫任务，更新障碍物信息并更新云端记忆存储器。
其中，大致中心点为：当布局地图为标准矩形时，大致中心点为对角线的交点；当布局地图为圆形时，大致中心点为其圆心；当布局地图为不规则图形时，以最外突出点做四条切线形成四边形，大致中心点为四边形的对角线交点。
其中，障碍物信息包括障碍物的位置和形状。
所述云端记忆存储器存储的信息可供下载应用到其他扫地机器人，从而快速地让其他扫地机器人适应当前的工作环境，提供工作效率。
本发明能够利用云端记忆存储器存储障碍物信息，每一次清洁都能够更新障碍物信息以及布局地图，能够提高清洁的效率。
综上所述，本发明提出了一种扫地机器人的高效控制方法，在扫地机器人中加入边沿红外检测仪检测边沿，沿着边沿寻路，确定整个被清洁区域的布局地图，同时通过障碍物检测仪检测障碍物，并通过障碍物识别装置获取障碍物的图像和位置，判断障碍物为固定障碍物或非固定障碍物，并在地图上标记出障碍物的类型，在执行清扫任务时，沿布局地图框架进行清扫，通过大数据云端记忆存储器存储环境中的固定障碍物和非固定障碍物标记点，从而智能地避开障碍物，提高扫地机器人的工作效率。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
Claims (4)
1.一种扫地机器人的高效控制方法，其特征在于，所述扫地机器人包括控制单元、红外边沿检测仪、障碍物检测仪、障碍物识别装置以及云端记忆存储器，所述控制单元接收障碍物检测仪输出的障碍物检测信息并通过障碍物识别装置对障碍物进行图像识别，控制扫地机器人的行进方向，所述云端记忆存储器的障碍物信息可供下载至其他扫地机器人；
所述方法包括如下步骤：
步骤1：启动扫地机器人，扫地机器人在初始位置随机选定一个方向行进，所述红外边沿检测仪确定一个前进的边沿，所述扫地机器人沿着所述边沿行走，在行进的过程中所述障碍物检测仪检测对障碍物进行检测；
步骤2：若所述障碍物检测仪检测到障碍物，所述障碍物识别装置获取障碍物的图像和位置，并将障碍物的图像和位置上传至云端记忆存储器，所述云端记忆存储器将获取的障碍物图像与存储器内存储的图像进行比对，初步判断并标记所述障碍物为固定障碍物或非固定障碍物；
步骤3：所述扫地机器人沿边沿行进结束，根据行进的完整路径确定出被清洁空间的布局地图框架，将所述布局地图框架存储在所述云端记忆存储器，同时在所述布局地图框架将固定障碍物标记为A点，将非固定障碍物标记为B点；
步骤4：间隔预设时间，循环执行步骤1-3若干次，若障碍物检测仪检测到的障碍物的图像和位置与标记的障碍物相吻合，绕过所述障碍物继续清洁，若障碍物检测仪检测到的障碍物的图像和位置与标记的障碍物不吻合，则障碍物识别装置重新获取障碍物的图像和位置，判断并标记所述障碍物为固定障碍物或非固定障碍物；
步骤5：每一次循环执行都更新所述布局地图框架以及云端记忆存储器的存储信息，生成固定障碍物和非固定障碍物记录信息表，将所述记录信息表存储在云端记忆存储器中；
步骤6：所述扫地机器人执行清扫任务，沿着所述布局地图框架的大致中心点或边缘位置开始清扫任务，避开所述云端记忆存储器中的所有固定障碍物A点，试探性执行非固定障碍物B点清扫任务，更新障碍物信息并更新云端记忆存储器。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤3，所述布局地图框架可分解成若干个规则模块和不规则模块，所述布局地图的中心区域为规则模块，所述布局地图的边缘区域为不规则模块。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤6中的所述大致中心点为：当布局地图为标准矩形时，大致中心点为对角线的交点；当布局地图为圆形时，大致中心点为其圆心；当布局地图为不规则图形时，以最外突出点做四条切线形成四边形，大致中心点为四边形的对角线交点。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述障碍物信息包括障碍物的位置和图像。
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