CN108024201A - 扫地机器人及其进行重定位的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种扫地机器人及其进行重定位的方法，进行重定位时，采集在当前位置处接收到的各个无线路由的信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；根据所述信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，在预存的室内区域‑信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域；采集当前位置处的特征数据；将当前位置处的所述特征数据与预存的当前位置所在的室内区域的特征信息进行匹配，完成重定位；本发明中提供的扫地机器人及其进行重定位的方法，先估算出重定位时的大致区域，再进行重定位计算，降低运算量，提升重定位的速度，并提升精确度。
Description
技术领域
本发明涉及扫地机器人，特别涉及一种扫地机器人及其进行重定位的方法。
背景技术
随着科技的飞速发展，智能扫地机器人逐渐成为家庭清洁工作的好帮手，而其对家庭环境的识别要求也越来越高，能够准确定位是扫地机器人正常工作的重要保证，而扫地机器人在工作中受到外界干扰会丢失自己的位置，此时需要进行重定位。
通常扫地机器人的重定位方法是结合传感器探测范围，在局部区域中选择特征进行数据关联，其中重定位算法常用的有基于概率学的粒子滤波，或者使用图像特征进行匹配。上述过程需要对整个地图进行搜索，对处理器要求很高，资源占用很高，经常出现扫地机器人停顿很长一段时间进行重定位计算，用户体验不好。
发明内容
本发明的主要目的为提供一种扫地机器人及其进行重定位的方法，降低重定位时的运算量。
本发明提出一种扫地机器人进行重定位的方法，包括以下步骤：
扫地机器人进行重定位时，采集在当前位置处接收到的各个无线路由的信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；
根据所述信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域；
采集当前位置处的特征数据；
将当前位置处的所述特征数据与预存的当前位置所在的室内区域的特征信息进行匹配，完成重定位。
进一步地，所述特征数据包括图像特征信息；
所述将当前位置处的所述特征数据与预存的当前位置所在的室内区域的特征信息进行匹配，完成重定位的步骤包括：
将在当前位置处采集到的图像特征信息与预存的当前位置所在的室内区域的图像特征信息进行匹配，完成重定位。
进一步地，所述扫地机器人进行重定位时，采集在当前位置处接收到的各个无线路由的信号强度信息及其对应的无线路由地址信息的步骤之前，包括：
将室内区域-信号强度值映射信息预存在扫地机器人的存储器中。
进一步地，所述将室内区域-信号强度值映射信息预存在扫地机器人的存储器中的步骤，包括：
将家用区域分隔为多个室内区域；
采集在每个室内区域内设置的采样点上接收到的各个无线路由的第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；
根据分隔的所述室内区域、所述第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，生成室内区域-信号强度值映射信息，并预存于扫地机器人的存储器中。
进一步地，所述采集在每个室内区域内设置的采样点上接收到的各个无线路由的第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息的步骤之后，还包括：
对采集到的所述第一信号强度信息进行滤波处理。
本发明还提供了一种扫地机器人，包括：
第一采集单元，用于进行重定位时，采集在当前位置处接收到的各个无线路由的信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；
第一匹配单元，用于根据所述信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域；
第二采集单元，用于采集当前位置处的特征数据；
第二匹配单元，用于将当前位置处的所述特征数据与预存的当前位置所在的室内区域的特征信息进行匹配，完成重定位。
进一步地，所述特征数据包括图像特征信息；
所述第二匹配单元具体用于：
将在当前位置处采集到的图像特征信息与预存的当前位置所在的室内区域的图像特征信息进行匹配，完成重定位。
进一步地，还包括：
预存单元，用于将室内区域-信号强度值映射信息预存在扫地机器人的存储器中。
进一步地，所述预存单元包括：
划分子单元，用于将家用区域分隔为多个室内区域；
采集子单元，用于采集在每个室内区域内设置的采样点上接收到的各个无线路由的第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；
生成子单元，用于根据分隔的所述室内区域、所述第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，生成室内区域-信号强度值映射信息，并预存于扫地机器人的存储器中。
进一步地，所述预存单元还包括：
滤波子单元，用于对采集到的所述第一信号强度信息进行滤波处理。
本发明中提供的扫地机器人及其进行重定位的方法，具有以下有益效果：
本发明中提供的扫地机器人及其进行重定位的方法，进行重定位时，采集在当前位置处接收到的各个无线路由的信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；根据所述信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域；采集当前位置处的特征数据；将当前位置处的所述特征数据与预存的当前位置所在的室内区域的特征信息进行匹配，完成重定位；先估算出重定位时的大致区域，再进行重定位计算，降低运算量，提升重定位的速度，并提升精确度。
附图说明
图1是本发明一实施例中的扫地机器人进行重定位的方法步骤示意图；
图2是本发明另一实施例中的扫地机器人进行重定位的方法步骤示意图；
图3是本发明又一实施例中的扫地机器人进行重定位的方法步骤示意图；
图4是本发明一实施例中的扫地机器人的结构框图；
图5是本发明另一实施例中的扫地机器人的结构框图；
图6是本发明另一实施例中的预存单元的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”“上述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件、单元、模块和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、单元、模块、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
参照图1，为本发明一实施例中的扫地机器人进行重定位的方法步骤示意图。
本发明一实施例中提出一种扫地机器人进行重定位的方法，包括以下步骤：
步骤S1，扫地机器人进行重定位时，采集在当前位置处接收到的各个无线路由的信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；
步骤S2，根据所述信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域；
步骤S3，采集当前位置处的特征数据；
步骤S4，将当前位置处的所述特征数据与预存的当前位置所在的室内区域的特征信息进行匹配，完成重定位。
扫地机器人在使用时，容易发生绑架事件等强制位移导致定位丢失，此时则需要对其进行重定位；目前通常是将当前位置的特征数据与整个室内地图上的特征信息进行匹配，如此，其重定位的运算量庞大，占用系统资源较大，且对处理器的处理能力要求较高。因此，在本实施例中，在室内可以接收到多个无线路由的信号，该无线路由可以是原本就存在的，例如不同家庭或者不同区域原本存在的无线路由；当然，也可以是用户自身在室内设置的多个无线路由(AP)，通常设置为至少三个；扫地机器人进行重定位时，通过扫地机器人上设置的WIFI模块采集当前位置处可以接收到的无线路由的地址信息，以及对应接收到的该无线路由的信号强度信息，该信号强度信息中包含信号强度值。
进一步地，扫地机器人的存储器中预存有室内区域-信号强度值映射信息，该映射信息中包含了各个室内区域上对应接收到的各个无线路由的信号强度信息，在采集到当前位置的各个信号强度信息之后，便可以在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域。进而，再去采集当前位置的特征数据(可以是图像特征、方位特征、地理特征等)，并将该特征数据与预存的当前位置所在的室内区域的特征信息进行匹配，从而进行重定位。该重定位运算过程中可以采用基于概率学的粒子滤波，或者使用图像特征进行匹配。
本实施例中，在进行重定位时，只需要对小范围室内区域内的特征数据进行匹配，降低重定位时的运算量，提升重定位速度，且可降低对处理器的硬件要求。
在本实施例中，所述在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域的步骤S2，包括：
通过k最邻近分类算法(KNN)或神经网络算法，在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域。
在一具体实施例中，所述特征数据包括图像特征信息；
所述将当前位置处的所述特征数据与预存的当前位置所在的室内区域的特征信息进行匹配，完成重定位的步骤S4包括：
将在当前位置处采集到的图像特征信息与预存的当前位置所在的室内区域的图像特征信息进行匹配，完成重定位。
本实施例中采用图像特征信息进行相应的匹配，在其它实施例中，也可以采用基于概率学的粒子滤波等进行匹配，以实现重定位。
参照图2，在一实施例中，所述采集在当前位置处接收到的各个无线路由的信号强度信息及其对应的无线路由地址信息的步骤S1之后，包括：
步骤S1a，对采集到的所述信号强度信息进行滤波处理。具体地，可以使用中值滤波、高斯滤波等进行去噪处理。
参照图3，在另一实施例中，所述扫地机器人进行重定位时，采集在当前位置处接收到的各个无线路由的信号强度信息及其对应的无线路由地址信息的步骤S1之前，包括：
步骤S10，将室内区域-信号强度值映射信息预存在扫地机器人的存储器中。
本实施例中，扫地机器人的存储器中预存有室内区域-信号强度值映射信息，该映射信息中包含了各个室内区域上对应接收到的各个无线路由的信号强度信息，在采集到当前位置的各个信号强度信息之后，便可以在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域。
扫地机器人的存储器中还存储有整个家用区域的地图信息，该地图信息中包括室内所有区域的特征信息。其可通过激光雷达、视觉传感器等采集信息并进行地图生成。
具体地，所述将室内区域-信号强度值映射信息预存在扫地机器人的存储器中的步骤S10，包括：
步骤S101，将家用区域分隔为多个室内区域；
步骤S102，采集在每个室内区域内设置的采样点上接收到的各个无线路由的第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；
步骤S103，根据分隔的所述室内区域、所述第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，生成室内区域-信号强度值映射信息，并预存于扫地机器人的存储器中。
本实施例中，在家用区域的地图上将家用区域划分为多个室内区域(例如网格区域)，并在每一个室内区域设置一个采样点采集该位置处接收到的各个无线路由的第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；之后，将上述信息一一对应生成室内区域-信号强度值映射信息，并预存于扫地机器人的存储器中。
在另一实施例中，所述采集在每个室内区域内设置的采样点上接收到的各个无线路由的第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息的步骤S102之后，还包括：
步骤S104，对采集到的所述第一信号强度信息进行滤波处理。具体地，可以使用中值滤波、高斯滤波等进行去噪处理。
具体地，上述将家用区域分隔为多个室内区域的步骤S101包括：
将所述家用区域分隔为多个面积均分的网格区域，作为多个室内区域。
例如，将家用区域划分为实际长度为边长1-2米的方形网格区域。可以理解的是，将家用区域划分成多个室内区域越多，后续进行重定位的运算量则会相应的减少。
综上所述，为本发明实施例中提供的扫地机器人进行重定位的方法，通过WIFI模块的指纹定位，估算出位置丢失的大致室内区域，然后在该估算出的室内区域内进行匹配重定位运算，大量减少重定位的运算量，对系统的资源占用也减少，对处理的硬件要求也降低，提升处理速度，减少停顿时间。同时，由于匹配的室内区域较小，其重定位的精度也相应进行提高。
参照图4，本发明一实施例中还提供了一种扫地机器人，包括：
第一采集单元10，用于进行重定位时，采集在当前位置处接收到的各个无线路由的信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；
第一匹配单元20，用于根据所述信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域；
第二采集单元30，用于采集当前位置处的特征数据；
第二匹配单元40，用于将当前位置处的所述特征数据与预存的当前位置所在的室内区域的特征信息进行匹配，完成重定位。
扫地机器人在使用时，容易发生绑架事件等强制位移导致定位丢失，此时则需要对其进行重定位；目前通常是将当前位置的特征数据与整个室内地图上的特征信息进行匹配，如此，其重定位的运算量庞大，占用系统资源较大，且对处理器的处理能力要求较高。因此，在本实施例中，在室内可以接收到多个无线路由的信号，该无线路由可以是原本就存在的，例如不同家庭或者不同区域原本存在的无线路由；当然，也可以是用户自身在室内设置的多个无线路由(AP)，通常设置为至少三个；扫地机器人进行重定位时，第一采集单元10通过扫地机器人上设置的WIFI模块采集当前位置处可以接收到的无线路由的地址信息，以及对应接收到的该无线路由的信号强度信息，该信号强度信息中包含信号强度值。
进一步地，扫地机器人的存储器中预存有室内区域-信号强度值映射信息，该映射信息中包含了各个室内区域上对应接收到的各个无线路由的信号强度信息，在采集到当前位置的各个信号强度信息之后，第一匹配单元20便可以在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域。进而，再通过第二采集单元30去采集当前位置的特征数据(可以是图像特征、方位特征、地理特征等)，第二匹配单元40将该特征数据与预存的当前位置所在的室内区域的特征信息进行匹配，从而进行重定位。该重定位运算过程中可以采用基于概率学的粒子滤波，或者使用图像特征进行匹配。
本实施例中，在进行重定位时，只需要对小范围室内区域内的特征数据进行匹配，降低重定位时的运算量，提升重定位速度，且可降低对处理器的硬件要求。
在本实施例中，所述第一匹配单元20具体用于：
通过k最邻近分类算法或神经网络算法，在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域。
在一具体实施例中，所述特征数据包括图像特征信息；
所述第二匹配单元40具体用于：
将在当前位置处采集到的图像特征信息与预存的当前位置所在的室内区域的图像特征信息进行匹配，完成重定位。
本实施例中采用图像特征信息进行相应的匹配，在其它实施例中，也可以采用基于概率学的粒子滤波等进行匹配，以实现重定位。
在一实施例中，上述扫地机器人还包括：
滤波单元，用于对采集到的所述信号强度信息进行滤波处理。具体地，可以使用中值滤波、高斯滤波等进行去噪处理。
参照图5，在另一实施例中，还包括：
预存单元50，用于将室内区域-信号强度值映射信息预存在扫地机器人的存储器中。
本实施例中，扫地机器人的存储器中预存有室内区域-信号强度值映射信息，该映射信息中包含了各个室内区域上对应接收到的各个无线路由的信号强度信息，在采集到当前位置的各个信号强度信息之后，第一匹配单元20便可以在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域。
扫地机器人的存储器中还存储有整个家用区域的地图信息，该地图信息中包括室内所有区域的特征信息。其可通过激光雷达、视觉传感器等采集信息并进行地图生成。
具体地，参照图6，所述预存单元50包括：
划分子单元501，用于将家用区域分隔为多个室内区域；
采集子单元502，用于采集在每个室内区域内设置的采样点上接收到的各个无线路由的第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；
生成子单元503，用于根据分隔的所述室内区域、所述第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，生成室内区域-信号强度值映射信息，并预存于扫地机器人的存储器中。
本实施例中，划分子单元501在家用区域的地图上将家用区域划分为多个室内区域(例如网格区域)，并在每一个室内区域设置一个采样点，采集子单元502采集该位置处接收到的各个无线路由的第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；之后，生成子单元503将上述信息一一对应生成室内区域-信号强度值映射信息，并预存于扫地机器人的存储器中。
在另一实施例中，所述预存单元50还包括：
滤波子单元，用于对采集到的所述第一信号强度信息进行滤波处理。具体地，可以使用中值滤波、高斯滤波等进行去噪处理。
具体地，上述划分子单元501具体用于：
将所述家用区域分隔为多个面积均分的网格区域，作为多个室内区域。
例如，将家用区域划分为实际长度为边长1-2米的方形网格区域。可以理解的是，将家用区域划分成多个室内区域越多，后续进行重定位的运算量则会相应的减少。
综上所述，为本发明实施例中提供的扫地机器人及其重定位的方法，进行重定位时，采集在当前位置处接收到的各个无线路由的信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；根据所述信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域；采集当前位置处的特征数据；将当前位置处的所述特征数据与预存的当前位置所在的室内区域的特征信息进行匹配，完成重定位；先估算出重定位时的大致区域，然后在该估算出的室内区域内进行匹配重定位运算，大量减少重定位的运算量，对系统的资源占用也减少，对处理的硬件要求也降低，提升处理速度，减少停顿时间。同时，由于匹配的室内区域较小，其重定位的精度也相应进行提高。
本技术领域技术人员可以理解，可以用计算机程序指令来实现这些结构图和/或框图和/或流图中的每个框以及这些结构图和/或框图和/或流图中的框的组合。本技术领域技术人员可以理解，可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专业计算机或其他可编程数据处理方法的处理器来实现，从而通过计算机或其他可编程数据处理方法的处理器来执行本发明公开的结构图和/或框图和/或流图的框或多个框中指定的方案。
本技术领域技术人员可以理解，本发明中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案可以被交替、更改、组合或删除。进一步地，具有本发明中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的其他步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。进一步地，现有技术中的具有与本发明中公开的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种扫地机器人进行重定位的方法，其特征在于，包括以下步骤：
扫地机器人进行重定位时，采集在当前位置处接收到的各个无线路由的信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；
根据所述信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域；
采集当前位置处的特征数据；
将当前位置处的所述特征数据与预存的当前位置所在的室内区域的特征信息进行匹配，完成重定位。
2.根据权利要求1所述的扫地机器人进行重定位的方法，其特征在于，所述特征数据包括图像特征信息；
所述将当前位置处的所述特征数据与预存的当前位置所在的室内区域的特征信息进行匹配，完成重定位的步骤包括：
将在当前位置处采集到的图像特征信息与预存的当前位置所在的室内区域的图像特征信息进行匹配，完成重定位。
3.根据权利要求1所述的扫地机器人进行重定位的方法，其特征在于，所述扫地机器人进行重定位时，采集在当前位置处接收到的各个无线路由的信号强度信息及其对应的无线路由地址信息的步骤之前，包括：
将室内区域-信号强度值映射信息预存在扫地机器人的存储器中。
4.根据权利要求3所述的扫地机器人进行重定位的方法，其特征在于，所述将室内区域-信号强度值映射信息预存在扫地机器人的存储器中的步骤，包括：
将家用区域分隔为多个室内区域；
采集在每个室内区域内设置的采样点上接收到的各个无线路由的第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；
根据分隔的所述室内区域、所述第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，生成室内区域-信号强度值映射信息，并预存于扫地机器人的存储器中。
5.根据权利要求4所述的扫地机器人进行重定位的方法，其特征在于，所述采集在每个室内区域内设置的采样点上接收到的各个无线路由的第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息的步骤之后，还包括：
对采集到的所述第一信号强度信息进行滤波处理。
6.一种扫地机器人，其特征在于，包括：
第一采集单元，用于进行重定位时，采集在当前位置处接收到的各个无线路由的信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；
第一匹配单元，用于根据所述信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，在预存的室内区域-信号强度值映射信息中匹配出当前位置所在的室内区域；
第二采集单元，用于采集当前位置处的特征数据；
第二匹配单元，用于将当前位置处的所述特征数据与预存的当前位置所在的室内区域的特征信息进行匹配，完成重定位。
7.根据权利要求6所述的扫地机器人，其特征在于，所述特征数据包括图像特征信息；
所述第二匹配单元具体用于：
将在当前位置处采集到的图像特征信息与预存的当前位置所在的室内区域的图像特征信息进行匹配，完成重定位。
8.根据权利要求6所述的扫地机器人，其特征在于，还包括：
预存单元，用于将室内区域-信号强度值映射信息预存在扫地机器人的存储器中。
9.根据权利要求8所述的扫地机器人，其特征在于，所述预存单元包括：
划分子单元，用于将家用区域分隔为多个室内区域；
采集子单元，用于采集在每个室内区域内设置的采样点上接收到的各个无线路由的第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息；
生成子单元，用于根据分隔的所述室内区域、所述第一信号强度信息及其对应的无线路由地址信息，生成室内区域-信号强度值映射信息，并预存于扫地机器人的存储器中。
10.根据权利要求9所述的扫地机器人，其特征在于，所述预存单元还包括：
滤波子单元，用于对采集到的所述第一信号强度信息进行滤波处理。
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