CN108125622A - 控制方法、系统及所适用的清洁机器人 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种控制方法、系统及所适用的清洁机器人。所述控制方法包括以下步骤：在清洁机器人导航操作环境下，控制所述摄像装置实时拍摄图像；对所拍摄的至少一幅图像进行分析；基于所述分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为；其中，所述清洁模式包括对应欠曝区域的清洁模式。本申请通过采用对所拍摄的图像进行分析，基于分析的结果并按照预设的清洁模式来控制清洁机器人的行为的技术方案，使得对于某些特定区域，用户可以根据需求进行清洁，实现根据用户需求划区域进行清洁的目的。

Description

控制方法、系统及所适用的清洁机器人

技术领域

本申请涉及智能机器人领域，特别是涉及一种控制方法、系统及所适用的清洁机器人。

背景技术

随着科技的不断发展，智能机器人逐渐走入人们的生活，其中，清洁机器人由于其无需人工参与即可自动清洁房屋而逐渐得到广泛应用。此外，随着机器人的移动技术的更新迭代，VSLAM(Visual Simultaneous Localization and Mapping，基于视觉信息的即时定位与地图构建，简称VSLAM)技术为机器人提供了更精准的导航能力，使得机器人能更有效地自主移动。

目前，清洁机器人在进行清洁作业时通常是使机器人在以预定移动模式移动的同时重复执行清洁。然而，针对清洁机器人移动到例如床下、沙发下等碎屑集中区域的情况，由于所述区域积尘过多，用户有时会不想对该区域进行清洁，或者用户希望在清洁完其他区域后再对该区域进行清洁。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供一种控制方法、系统及所适用的清洁机器人，用于解决现有技术中无法根据用户需求划区域进行清洁的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面提供一种清洁机器人的控制方法，其中，所述清洁机器人包含摄像装置、移动系统和清洁系统，所述控制方法包括以下步骤：在清洁机器人导航操作环境下，控制所述摄像装置实时拍摄图像；对所拍摄的至少一幅图像进行分析；基于所述分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为；其中，所述清洁模式包括对应欠曝区域的清洁模式。

在本申请的第一方面的某些实施步骤中，所述对所拍摄的至少一幅图像进行分析的步骤包括：利用在至少一幅图像所识别的定位特征确定所述清洁机器人的当前位置。

在本申请的第一方面的某些实施步骤中，所述利用在至少一幅图像所识别的定位特征确定所述清洁机器人的当前位置的步骤包括：利用在至少一幅图像所识别的定位特征及预先建立的地标信息对所述清洁机器人进行定位。

在本申请的第一方面的某些实施步骤中，所述对所拍摄的至少一幅图像进行分析的步骤包括：利用至少一幅图像中的灰度特征分析所述清洁机器人是否位于欠曝区域。

在本申请的第一方面的某些实施步骤中，所述控制方法还包括：通过对来自感光元件的感光信息的分析以确定所述清洁机器人是否位于欠曝区域。

在本申请的第一方面的某些实施步骤中，所述控制方法还包括：调整所述摄像装置的进光量的步骤，以便对调整后的所述摄像装置所摄取的至少一幅图像进行分析。

在本申请的第一方面的某些实施步骤中，所述调整所述摄像装置的进光量的步骤包括：通过调整摄像装置的光圈增加所述进光量。

在本申请的第一方面的某些实施步骤中，所述对所拍摄的至少一幅图像进行分析的步骤包括：对预设时长内所拍摄的多幅图像进行分析以确定所述清洁机器人是否位于欠曝区域。

在本申请的第一方面的某些实施步骤中，所述控制方法还包括：在预先构建的地图数据中构建欠曝区域的地标信息的步骤；或者在预先构建的地图数据中更新相应欠曝区域的地标信息的步骤。

在本申请的第一方面的某些实施步骤中，所述按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为的步骤包括：基于预设的清洁模式、在至少一幅图像中所识别的定位信息及所述地标信息导航所述清洁机器人。

在本申请的第一方面的某些实施步骤中，所述控制方法还包括基于用户输入而确定对应欠曝区域的清洁模式的步骤。

在本申请的第一方面的某些实施步骤中，所述基于所述分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为的步骤包括以下任一种：调整所述清洁机器人的导航路线以离开所述欠曝区域；按照原导航路线控制所述清洁机器人经过所述欠曝区域，以及按照预设的对应欠曝区域的清洁模式控制所述清洁机器人清洁所经过的欠曝区域。

在本申请的第一方面的某些实施步骤中，所述控制方法还包括在进入欠曝区域后输出提示信息的步骤。

本申请的第二方面还提供一种清洁机器人的控制系统，其中所述清洁机器人包含摄像装置、移动系统和清洁系统，包括：存储装置，存储有一个或多个程序；处理装置，与所述存储装置相连，通过调取所述一个或多个程序以执行以下步骤：在清洁机器人导航操作环境下，控制所述摄像装置实时拍摄图像；对所拍摄的至少一幅图像进行分析；基于所述分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为；其中，所述清洁模式包括对应欠曝区域的清洁模式。

在本申请的第二方面的某些实施步骤中，所述处理装置执行对所拍摄的至少一幅图像进行分析的步骤包括：利用在至少一幅图像所识别的定位特征确定所述清洁机器人的当前位置。

在本申请的第二方面的某些实施步骤中，所述处理装置执行利用在至少一幅图像所识别的定位特征确定所述清洁机器人的当前位置的步骤包括：利用在至少一幅图像所识别的定位特征及预先建立的地标信息对所述清洁机器人进行定位的步骤。

在本申请的第二方面的某些实施步骤中，所述处理装置执行对所拍摄的至少一幅图像进行分析的步骤包括：利用至少一幅图像中的灰度特征分析所述清洁机器人是否位于欠曝区域。

在本申请的第二方面的某些实施步骤中，所述处理装置还执行通过对来自感光元件的感光信息的分析以确定所述清洁机器人是否位于欠曝区域的步骤。

在本申请的第二方面的某些实施步骤中，所述处理装置还执行调整所述摄像装置的进光量的步骤，以便对调整后的所述摄像装置所摄取的至少一幅图像进行分析。

在本申请的第二方面的某些实施步骤中，所述处理装置执行调整所述摄像装置的进光量的步骤包括：通过调整摄像装置的光圈增加所述进光量。

在本申请的第二方面的某些实施步骤中，所述处理装置执行对所拍摄的至少一幅图像进行分析的步骤包括：对预设时长内所拍摄的多幅图像进行分析以确定所述清洁机器人是否位于欠曝区域。

在本申请的第二方面的某些实施步骤中，所述处理装置还执行在预先构建的地图数据中构建欠曝区域的地标信息的步骤；或者在预先构建的地图数据中更新相应欠曝区域的地标信息的步骤。

在本申请的第二方面的某些实施步骤中，所述按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为的步骤包括：基于预设的清洁模式、在至少一幅图像中所识别的定位信息及所述地标信息导航所述清洁机器人。

在本申请的第二方面的某些实施步骤中，所述处理装置还执行基于用户输入而确定对应欠曝区域的清洁模式的步骤。

在本申请的第二方面的某些实施步骤中，所述处理装置基于所述分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为的步骤包括以下任一种：调整所述清洁机器人的导航路线以离开所述欠曝区域；按照原导航路线控制所述清洁机器人经过所述欠曝区域，以及按照预设的对应欠曝区域的清洁模式控制所述清洁机器人清洁所经过的欠曝区域。

在本申请的第二方面的某些实施步骤中，所述处理装置还执行在进入欠曝区域后输出提示信息的步骤。

本申请的第三方面还提供一种清洁机器人，包括：如前述的任一所述的控制系统，用于基于对所拍摄的图像的分析结果输出对应于预设清洁模式的控制指令；摄像装置，与所述控制系统相连，用于摄取图像以供所述控制系统处理；移动系统，与所述控制系统相连，用于基于所述控制指令驱动清洁机器人移动；清洁系统，与所述控制系统相连，用于基于所述控制指令进行清洁操作。

在本申请的第三方面的某些实施步骤中，所述摄像装置位于清洁机器人的顶面，且所述摄像装置的视野光学轴相对于垂线为±30°。

在本申请的第三方面的某些实施步骤中，所述摄像装置包含可调光圈，所述可调光圈受所述控制系统控制，以供所述控制系统获取增加了进光量的图像。

在本申请的第三方面的某些实施步骤中，所述移动系统包括：至少两个滚轮组，其中，至少一个滚轮组为受控滚轮组；驱动控制装置，与所述控制系统相连，用于基于所述控制指令驱动所述受控滚轮组滚动。

在本申请的第三方面的某些实施步骤中，所述清洁系统包括：清洁组件；清洁驱动控制组件，与所述控制系统相连，用于基于所述控制指令驱动所述清洁组件清洁地面。

本申请的第四方面还提供一种计算机设备的存储介质，所述存储介质存储有至少一个程序，所述程序被处理器执行时执行前述中任一所述方法。

如上所述，本申请的控制方法、系统及所适用的清洁机器人，具有以下有益效果：通过采用对所拍摄的图像进行分析，基于分析的结果并按照预设的清洁模式来控制清洁机器人的行为的技术方案，使得对于某些特定区域，用户可以根据需求进行清洁，实现根据用户需求划区域进行清洁的目的。

附图说明

图1显示为本申请清洁机器人的控制系统在一种实施方式中的结构示意图。

图2显示为本申请清洁机器人针对欠曝区域的情况在一种实施方式中的示意图。

图3显示为本申请清洁机器人针对欠曝区域的情况在另一种实施方式中的示意图。

图4显示为本申请清洁机器人的控制方法在一种实施方式中的流程图。

图5显示为本申请的清洁机器人在一种实施方式中的结构示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本申请的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点及功效。

在下述描述中，参考附图，附图描述了本申请的若干实施例。应当理解，还可使用其他实施例，并且可以在不背离本申请的精神和范围的情况下进行机械组成、结构、电气以及操作上的改变。下面的详细描述不应该被认为是限制性的，并且本申请的实施例的范围仅由公布的专利的权利要求书所限定。这里使用的术语仅是为了描述特定实施例，而并非旨在限制本申请。空间相关的术语，例如“上”、“下”、“左”、“右”、“下面”、“下方”、“下部”、“上方”、“上部”等，可在文中使用以便于说明图中所示的一个元件或特征与另一元件或特征的关系。

再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A、B和C”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。

清洁机器人是在不需要用户控制的情况下在待清洁区域行进的同时通过从待清洁区域的地面吸入碎屑(例如，灰尘)来自动清洁待清洁区域的装置。清洁机器人基于视觉传感器所提供的视觉信息并结合其他移动传感器所提供的移动数据，一方面能够构建机器人所在场地的地图数据，另一方面，还可基于已构建的地图数据提供路线规划、路线规划调整及导航服务，这使得清洁机器人的移动效率更高。其中，所述视觉传感器举例包括摄像装置，对应的视觉信息为图像数据(以下简称为图像)。所述移动传感器举例包括速度传感器、里程计传感器、距离传感器、悬崖传感器等。然而，针对清洁机器人移动到例如床下、沙发下等碎屑集中区域的情况，由于所述区域积尘过多使得用户可能不想要对此区域进行清洁，或者用户希望在清洁完其他区域后再对该区域进行清洁。

为了解决上述问题，本申请提供一种清洁机器人的控制系统。其中，所述清洁机器人包含摄像装置、移动系统和清洁系统。

所述摄像装置与所述清洁机器人的控制系统相连，所述摄像装置用来摄取图像以供所述控制系统处理。所述摄像装置包括但不限于：照相机、视频摄像机、集成有光学系统或CCD芯片的摄像模块、集成有光学系统和CMOS芯片的摄像模块等。所述摄像装置的供电系统可受清洁机器人的供电系统控制，当机器人上电移动期间，所述摄像装置即开始拍摄图像。此外，所述摄像装置可以设于清洁机器人的主体上。例如，所述摄像装置可以设于清洁机器人的顶盖的中部或边缘，或者所述摄像装置可以设于清洁机器人的顶部表面的平面之下、在主体的几何中心附近或主体的边缘附近的凹入结构上。在某些实施例中，所述摄像装置可以位于清洁机器人的顶面，并且所述摄像装置的视野光学轴相对于垂线为±30°。例如，所述摄像装置位于清洁机器人顶面的中间位置或边缘，且其光学轴相对于垂线的夹角为-30°、-29°、-28°、-27°……-1°、0°、1°、2°……29°、或30°。需要说明的是，本领域技术人员应该理解，上述光学轴与垂线的夹角仅为举例，而非限制其夹角精度为1°的范围内，根据实际机器人的设计需求，所述夹角的精度可更高，如达到0.1°、0.01°以上等，在此不做无穷尽的举例。

所述移动系统与所述清洁机器人的控制系统相连，所述移动系统基于所述控制系统输出的控制指令驱动清洁机器人移动。在一实施例中，所述移动系统包括驱动控制装置和至少两个滚轮组。其中，所述至少两个滚轮组中的至少一个滚轮组为受控滚轮组。所述驱动控制装置与所述控制系统相连，所述驱动控制装置基于所述控制系统输出的控制指令驱动所述受控滚轮组滚动。

所述驱动控制装置包含驱动电机。所述驱动电机与所述滚轮组相连用于直接驱动滚轮组滚动。所述驱动控制装置还可以包含专用于控制驱动电机的一个或多个处理器(如CPU或微处理单元(MCU))。例如，所述微处理单元用于将所述控制系统输出的控制指令转化为对驱动电机进行控制的电信号，并根据所述电信号控制所述驱动电机的转速、转向等以驱动清洁机器人移动。所述驱动控制装置中的处理器可以和所述控制系统中的处理器共用或可独立设置。例如，所述驱动控制装置中的处理器作为从处理设备，所述控制系统中的处理器作为主设备，驱动控制装置基于控制系统的控制进行移动控制。或者所述驱动控制装置中的处理器与所述控制系统中的处理器相共用。驱动控制装置通过程序接口接收控制系统所输出的控制指令。所述驱动控制装置基于所述控制系统输出的控制指令驱动所述受控滚轮组滚动。

所述清洁系统与所述清洁机器人的控制系统相连，所述清洁系统基于所述控制系统输出的控制指令进行清洁操作。在一实施例中，所述清洁系统包括清洁组件和清洁驱动控制组件。其中，所述清洁驱动控制组件与所述控制系统相连，所述清洁驱动控制组件基于所述控制系统输出的控制指令驱动所述清洁组件清洁地面。

所述清洁组件可包括辊刷组件、过滤网、擦洗组件、吸入管道、集尘盒(或垃圾盒)、吸风电机等。所述辊刷组件和擦洗组件可根据清洁机器人的实际设计而择一配置或全部配置。所述辊刷组件包括但不限于：边刷、边刷驱动器、辊轮、辊轮驱动器等。所述擦洗组件包括但不限于：盛水容器、擦拭布、布的装配结构及所述装配结构的驱动器等。

所述清洁驱动控制组件可以包含专用于控制清洁组件的一个或多个处理器(如CPU或微处理单元(MCU))。所述清洁驱动控制组件中的处理器可以和所述控制系统中的处理器共用或可独立设置。例如，所述清洁驱动控制组件中的处理器作为从处理设备，所述控制系统中的处理器作为主设备，清洁驱动控制组件基于控制系统输出的控制指令进行清洁操作。或者所述清洁驱动控制组件中的处理器与所述控制系统中的处理器相共用。

请参阅图1，图1显示为本申请清洁机器人的控制系统在一种实施方式中的结构示意图。如图所示，本申请清洁机器人的控制系统包括存储装置11以及处理装置13。

所述存储装置11存储有一个或多个程序。所述程序包括稍后描述的由处理装置13调取以执行控制、分析等步骤的相应程序。所述存储装置包括但不限于高速随机存取存储器、非易失性存储器。例如一个或多个磁盘存储设备、闪存设备或其他非易失性固态存储设备。在某些实施例中，存储装置还可以包括远离一个或多个处理器的存储器，例如，经由RF电路或外部端口以及通信网络(未示出)访问的网络附加存储器，其中所述通信网络可以是因特网、一个或多个内部网、局域网(LAN)、广域网(WLAN)、存储局域网(SAN)等，或其适当组合。存储器控制器可控制机器人的诸如CPU和外设接口之类的其他组件对存储装置的访问。

所述处理装置13与存储装置11相连并能够与上述的摄像装置、移动系统以及清洁系统进行数据通信。处理装置13可包括一个或多个处理器。处理装置13可操作地与存储装置11中的易失性存储器和/或非易失性存储器耦接。处理装置可执行在存储器和/或非易失性存储设备中存储的指令以在机器人中执行操作，诸如对拍摄的图像进行分析并基于分析结果控制清洁机器人的行为等。如此，处理器可包括一个或多个通用微处理器、一个或多个专用处理器(ASIC)、一个或多个数字信号处理器(DSP)、一个或多个现场可编程逻辑阵列(FPGA)、或它们的任何组合。所述处理装置还与I/O端口和输入结构可操作地耦接，该I/O端口可使得机器人能够与各种其他电子设备进行交互，该输入结构可使得用户能够与计算设备进行交互。因此，输入结构可包括按钮、键盘、鼠标、触控板等。所述其他电子设备可以是所述机器人中移动装置中的移动电机，或机器人中专用于控制移动装置的从处理器，如MCU(Microcontroller Unit，微控制单元，简称MCU)。

在一种示例中，所述处理装置通过数据线分别连接存储装置以及上述的摄像装置、移动系统和清洁系统。所述处理装置通过数据读写技术与存储装置进行交互，所述处理装置通过接口协议与摄像装置、移动系统以及清洁系统进行交互。其中，所述数据读写技术包括但不限于：高速/低速数据接口协议、数据库读写操作等。所述接口协议包括但不限于：HDMI接口协议、串行接口协议等。

所述处理装置13通过调取存储装置11中所存储的程序以执行以下步骤：在清洁机器人导航操作环境下，控制所述摄像装置实时拍摄图像；对所拍摄的至少一幅图像进行分析；基于所述分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为；其中，所述清洁模式包括对应欠曝区域的清洁模式。其中，所述导航操作环境是指机器人依据当前定位及基于当前定位而确定的导航路线进行移动和执行相应操作的环境。具体地，清洁机器人的导航操作环境是指清洁机器人依据导航路线移动并进行清洁操作的环境。

首先，处理装置13在清洁机器人导航操作环境下控制摄像装置实时拍摄图像。例如，摄像装置可以是用来拍摄静态图像或视频的摄像头。在一实施例中，清洁机器人可根据导航操作环境预先设定拍摄图像的时间间隔，然后处理装置控制摄像装置以预设的时间间隔来拍摄图像以获取不同时刻下的静态图像。在另一实施例中，处理装置控制摄像装置拍摄视频。

然后，处理装置13对所拍摄的至少一幅图像进行分析。其中，在摄像装置获取的是静态图像的情况下，处理装置可以对所获取的静态图像中的至少一幅图像进行分析。在摄像装置获取的是视频的情况下，由于视频是由图像帧构成的，因此处理装置首先可以连续或不连续地采集所获取的视频中的图像帧，然后选用一帧图像作为一幅图像进行分析。其中，处理装置可以对一幅或更多幅图像进行分析。

接着，处理装置13基于分析的结果并按照预设的清洁模式控制清洁机器人的行为；其中，所述清洁模式包括对应欠曝区域的清洁模式。其中，所述分析的结果包括清洁机器人位于欠曝区域，或者机器人未位于欠曝区域。所述欠曝区域是物体遮住光源(太阳或聚光灯等)所发射的光线使得光线不能穿过不透明物体而形成的较暗区域如床下、沙发下等。另外，所述欠曝区域还可以指由于清洁机器人在位于光强过弱的一个区域时，导致进入其摄像装置的进光量过少而造成拍摄图像中包含亮度低于预设亮度阈值的情况，即导致图像欠曝。其中，所述拍摄图像中包含的亮度可由图像灰度值来描述，例如，所述处理装置检测到图像中包含灰度值小于预设灰度阈值的区域时将所述图像确定为欠曝图像，以此确定所述清洁机器人位于欠曝区域。在某些实施例中，还可以将所述亮度由摄像装置中光照感应器所提供的光强数值来描述，例如，所述处理装置获取图像以及对应的光强数据，当光强数据小于预设光强阈值时，所述处理装置确定清洁机器人位于欠曝区域。再或者，在某些实施例中，所述处理装置根据图像中的灰度值和光强数据来确定清洁机器人是否位于欠曝区域。例如，所述处理装置以同时满足上述两示例中的两种条件确定清洁机器人位于欠曝区域。

所述预设的清洁模式可以是预先设置的，并且由清洁机器人中的存储装置存储。所述清洁模式还可以通过预先对机器人的清洁区域进行限定而得到。在一实施例中，用户可以根据不同分类方式设置清洁区域。例如，根据欠曝情况，处理装置可以设置清洁区域包括欠曝区域、未欠曝区域。又如，用户根据房间规划，可以为清洁机器人设置不同分类的清洁区域，包括房间区域、客厅区域、厨房区域等，不同分类之间的区域可以存在交叠，例如，客厅区域中床下、沙发下等可以属于欠曝区域，而其他区域可以属于非欠曝区域。借助已设定的各清洁区域，用户可以向清洁机器人输入对应各清洁区域的清洁模式。其中，所述清洁模式包括对应欠曝区域的清洁模式。例如，对应欠曝区域的清洁模式可以设置为在清洁机器人位于欠曝区域的情况下停止清洁，或者在清洁机器人位于欠曝区域的情况下滞后清洁，或者在清洁机器人位于欠曝区域的情况下着重清洁，或者在清洁机器人位于欠曝区域的情况下持续清洁等。所述清洁方式可以包括清扫、吸尘、拖擦或其任意组合。所述滞后清洁可以是例如在清洁机器人位于欠曝区域的情况下先不进行清洁转而继续清洁其他区域，待其他区域清洁完成后再返回清洁欠曝区域。所述着重清洁可以是通过调整清洁组件的清洁模式例如增大辊刷组件转速、通过液体施加器喷洒液体、增大擦洗组件压力以及增大真空气道的抽吸力等等至少一种手段来加强清洁效果。所述清洁模式还包括其他清洁模式，例如，在清洁机器人未位于欠曝区域的情况下持续清洁。

所述清洁机器人中的处理装置可基于用户输入而确定对应欠曝区域的清洁模式。在此，清洁机器人还可以包含人机交互装置，其亦与处理装置相连。用户可直接在清洁机器人所提供的人机交互装置上输入对应各欠曝区域的清洁模式。或者，清洁机器人包含与处理装置相连的网络装置，用户的其他智能终端(如手机、平板电脑、个人电脑等)可通过所述网络装置与处理装置进行数据传输，用户通过操作其他智能终端将所输入的对应各欠曝区域的清洁模式传递至处理装置，并由处理装置将相应的对应关系存储到清洁机器人的存储装置中。其中，所述欠曝区域可以是预先标定的；或经由清洁机器人通过图像分析得到的；或者而结合预先标定和图像分析所确定的。每个欠曝区域可对应统一的清洁模式，或各自单独对应清洁模式，再或者按照欠曝区域的分类对应清洁模式等。

所述清洁机器人的行为可以包括在清洁机器人位于欠曝区域时沿原导航路线移动且持续清洁、沿原导航路线移动且停止清洁、沿原导航路线移动且着重清洁、沿原导航路线移动且滞后清洁、修改导航路线且持续清洁等。所述清洁机器人的行为还可以包括在清洁机器人未位于欠曝区域时沿原导航路线持续清洁等。

需要说明的是，上述清洁模式以及清洁机器人的行为仅为举例，而非对本申请清洁模式和清洁机器人的行为的方式的限制。事实上，技术人员可以根据清洁机器人类型、用户需求等设置其他方式的清洁模式以及清洁机器人的行为，在此不再一一描述。

本申请清洁机器人的控制系统，通过采用处理装置对摄像装置所拍摄的图像进行分析，基于分析的结果并按照预设的清洁模式来控制清洁机器人的行为的技术方案，使得对于某些特定区域，用户可以根据需求进行清洁，实现根据用户需求划区域进行清洁的目的。

为了能够准确定位清洁机器人的当前位置，所述处理装置执行对所拍摄的至少一幅图像进行分析的步骤包括：利用在至少一幅图像所识别的定位特征确定所述清洁机器人的当前位置。其中，所述定位特征包括但不限于：形状特征、灰度特征等。所述形状特征包括但不限于：角点特征、直线特征、边缘特征、曲线特征等。所述灰度特征包括但不限于：灰度跳变特征、高于或低于灰度阈值的灰度值、图像帧中包含预设灰度范围的区域尺寸等。此外，为了清洁机器人能够基于图像获取到足够多的定位特征，所述图像中所能识别的定位特征数量通常为多个，例如10个以上。

在一实施例中，针对处理装置利用在至少一幅图像所识别的定位特征确定清洁机器人的当前位置的实现方式，例如，通过对所拍摄图像中实物的图形进行识别并与标准件的图形进行匹配、以及基于所述标准件的标准物理特征来确定机器人在当前物理空间中的定位信息。又如，通过对图像中所识别的特征与预设的地图数据中的地标信息中的特征的匹配来确定机器人在当前物理空间中的定位信息。在另一实施例中，针对处理装置利用在至少两幅图像所识别的定位特征确定清洁机器人的当前位置的实现方式，例如，利用两图像帧中所匹配的特征点的位置偏移信息来确定机器人的位置及姿态。在再一实施例中，处理装置利用在至少一幅图像所识别的定位特征及预先建立的地标信息对所述清洁机器人进行定位。其中，所述地标信息可以是在历次导航期间收集的并对应于地图数据中定位点的一种属性信息，其包括但不限于：在地图数据的某个定位点上摄像装置所能摄取的定位特征、历次拍摄到所述定位特征时在物理空间的地图数据、历次拍摄到所述定位特征时在相应图像帧中的位置、拍摄相应定位特征时清洁机器人的位置及姿态等属性信息。所述地标信息可与地图数据一并保存在所述存储装置。所述地图数据可以是基于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建)或VSLAM技术预先构建而得到的。

另外，所述处理装置在利用所拍摄的至少一幅图像进行定位分析时，不必然有时序限制地，还执行利用至少一幅图像中的灰度特征分析所述清洁机器人是否位于欠曝区域的步骤。在实际应用中，当清洁机器人位于欠曝区域时，通常清洁机器人位于床下、沙发下等位置。针对清洁机器人位于床下、沙发下的情况，由于床下、沙发下通常积尘过多，所以用户可能不想对该区域进行清洁或者用户希望在清洁完其他区域后再对该区域进行清洁。

为此，处理装置对机器人是否位于欠曝区域进行分析。在此，处理装置通过获取摄像装置所拍摄的图像进行欠曝区域分析。其中，通常摄像装置所拍摄的图像为RGB颜色模式，因此处理装置需先对所拍摄的图像进行灰度化处理得到灰度图像，然后再对灰度图像进行欠曝分析以确定清洁机器人是否位于欠曝区域。在此，处理装置可采用分量法、最大值法、平均值法或者加权平均法等对所拍摄的图像进行灰度化处理获得灰度图像。灰度图像是一种具有从黑到白256级灰度色阶或等级的单色图像，255表示白色，0表示黑色。

在一实施例中，处理装置通过分析灰度图像中的灰度分布、灰度均值、灰度极大极小值等来确定清洁机器人是否位于欠曝区域。在一示例中，在选用灰度分布来表征灰度特征的情况下，当处理装置对灰度图像中灰度分布进行分析后得到灰度分布集中在预设的灰度欠曝区间时，处理装置确定清洁机器人位于欠曝区域。例如，灰度欠曝区间可以根据技术经验或者实验设计得知并预先存储在清洁机器人中。

在一具体示例中，摄像装置被选用为包括可调光圈的摄像装置。处理装置可以通过增大进光量来改变摄像装置所获取的光线的强度。在对进光量进行补偿之后，处理装置对调整后的摄像装置所拍摄的图像进行分析。其中，光圈通常设置在摄像装置内，用于调节进入摄像装置中光线的多少。例如，当摄像装置位于欠曝区域时可自动通过增大所述光圈来增加进光量，然后，处理装置对调整后摄像装置所摄取的至少一幅图像进行上述欠曝分析，以提高分析结果的准确性。上述处理装置分析所拍摄的图像的方式虽然能够及时响应对应欠曝区域的清洁模式，但是在一些实际应用中，由于这种摄像装置在不同光强下会自动调整光圈，这在光强变化时可能会因为光圈调整不及时而导致所拍摄的图像灰度普遍较低的情况。为了防止处理装置对单一图像的分析不准确的问题，可通过对多幅图像进行欠曝分析，以提高欠曝分析的准确性。

此外，在另一些实际应用中，还存在摄像装置在短时间段内被物体遮挡的情况。在摄像装置被遮挡的情况下，为防止遮挡对处理装置分析的结果的干扰，处理装置可以对预设时长内所拍摄的多幅图像进行分析以确定所述清洁机器人是否位于欠曝区域。其中，预设时长可以根据技术经验或者实验设计得知并预先存储在清洁机器人中。一般地，预设时长可以在毫秒级。例如，所述处理装置在检测到一幅图像欠曝时，继续检测后续摄像装置所摄取的至少一幅图像也呈现欠曝特性，进而确定机器人位于欠曝区域。

在另一种实施方式中，处理装置还可以通过对来自感光元件的感光信息进行分析以确定所述清洁机器人是否位于欠曝区域。其中，所述感光元件包括但不限于：光敏电阻、光敏三极管、光电倍增管、CCD元件、CMOS器件等。此外，所述感光元件可以设于清洁机器人的主体上。例如，所述感光元件可以设于清洁机器人的顶盖的沿行进方向的前边缘处，或者可以在清洁机器人的顶盖的边缘处间隔设置多个感光元件，以使得当清洁机器人的一部分进入欠曝区域时即可确定清洁机器人位于欠曝区域。在某些实施例中，首先，感光元件将所感应的光强转化为光强数据输出给处理装置，然后，处理装置对所述光强数据进行分析以确定清洁机器人是否位于欠曝区域。例如，处理装置预先设置欠曝阈值，当所得到的光强数据低于所述欠曝阈值时，处理装置确定清洁机器人位于欠曝区域；反之，则确定清洁机器人未位于欠曝区域。其中，所述欠曝阈值可以根据技术经验或者实验设计得知并预先存储在清洁机器人中。

需要说明的是，基于上述一种或多种分析方式而确定清洁机器人是否位于欠曝区域仅为举例，而非对本申请确定位于欠曝区域的方式的限制。事实上，技术人员还可以利用多种灰度分析方法并结合感光元件方法所得到结果进一步对清洁机器人是否位于欠曝区域进行评价等方式来最终确定清洁机器人是否位于欠曝区域。在此不再一一描述。然而，基于本申请所提及的任一种图像灰度值而进行分析，或在此基础上改进以确定的清洁机器人位于欠曝区域的方式应视为本申请的一种具体示例。

所述处理装置接着执行基于所述分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为的步骤。其中，所述清洁模式包括对应欠曝区域的清洁模式。

在此，当处理装置基于预先规划的路线控制移动系统移动至欠曝区域时，可采用对应的清洁模式进行移动和清洁操作。其中，所述处理装置基于所述分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为的方式包括以下任一种：

1)调整所述清洁机器人的导航路线以离开所述欠曝区域。请参阅图2，图2显示为本申请清洁机器人针对欠曝区域的情况在一种实施方式中的示意图。如图所示，本示例中，欠曝区域指床下区域，预设的对应欠曝区域的清洁模式为不予清洁，当清洁机器人工作时，清洁机器人根据原导航路线沿图中箭头A所示的方向移动并进行清洁操作，在清洁机器人的处理装置当按照上述任一种方式分析得到清洁机器人位于欠曝区域即床下时，处理装置修改导航路线并控制移动系统离开欠曝区域，本示例中，清洁机器人沿图中转向箭头B所示偏转180°后继续移动，以使得清洁机器人离开床下并继续沿箭头C所示的方向移动且清洁其他非欠曝区域。需要说明的是，本领域技术人员应该理解，图2中的清洁机器人沿图中转向箭头B所示偏转180°后继续移动仅为举例，所述偏转的角度并非仅为180°这一种情况，根据实际需求，所述偏转的角度的可灵活设置多个，在此不做无穷尽的举例。

2)按照原导航路线控制所述清洁机器人经过所述欠曝区域，以及按照预设的对应欠曝区域的清洁模式控制所述清洁机器人清洁所经过的欠曝区域。请参阅图3，图3显示为本申请清洁机器人针对欠曝区域的情况在另一种实施方式中的示意图。如图所示，在一示例中，欠曝区域指床下区域，预设的对应欠曝区域的清洁模式为不予清洁，当清洁机器人工作时，清洁机器人根据原导航路线沿图中箭头A所示的方向移动并进行清洁操作，在清洁机器人的处理装置当按照上述任一种方式分析得到清洁机器人位于欠曝区域即床下时，一方面控制移动系统按照原路线沿图中箭头B所示的方向进行移动操作，同时还控制清洁系统不予清洁当前所位于的欠曝区域，直至检测到清洁机器人位于非欠曝区域时，继续控制移动系统按照原路线沿图中箭头C所示的方向进行移动操作并且控制清洁系统按照对应非欠曝清洁区域的清洁模式进行清洁操作。又如，在另一示例中，预设的对应欠曝区域的清洁模式为重点清洁，当清洁机器人工作时，清洁机器人根据原导航路线沿图中箭头A所示的方向移动并进行清洁操作，在清洁机器人的处理装置当按照上述任一种方式分析得到清洁机器人位于欠曝区域即床下时，一方面控制移动系统按照原路线沿图中箭头B所示的方向进行移动操作，同时还控制清洁系统执行对应重点清洁所位于的欠曝区域的清洁操作，直至检测到清洁机器人位于非欠曝区域时，继续控制移动系统按照原路线沿图中箭头C所示的方向进行移动操作并且控制清洁系统按照对应非欠曝清洁区域的清洁模式进行常规的清洁操作。

在如未开灯的房间等需要清洁且光源未照射的空间情形下，处理装置仅根据灰度特征或感光元件的感光信息来控制清洁机器人采用不予清洁的清洁模式来控制清洁系统和移动系统是不准确的。为了综合适配各种实际应用场景，所述存储装置中保存有地图数据和地标信息，其中，所述地标信息不仅包含上述各属性信息，还包括定位特征所表征的物体信息、对应欠曝区域的属性等。所述处理装置还执行在导航操作环境下还在预先构建的地图数据中构建欠曝区域的地标信息的步骤。当处理装置确定清洁机器人由非欠曝区域移动至欠曝区域，或由欠曝区域移动至非欠曝区域时，在预先构建的地图数据中增加属性信息。例如，处理装置根据实时定位而确定欠曝区域和非欠曝区域的边界位置；接着，所述处理装置在地图数据中边界位置增加包含欠曝区域的属性，或者在边界位置附近已存在的地标信息中增加欠曝区域的属性。

在实际应用中，由于室内的摆设、光源的摄取都可能发生变化，例如，先前未放置沙发使得当前位置被收录为地标信息的特征为未欠曝，但当沙发被搬移到此后使得清洁机器人在移动至该位置时分析出了位于欠曝区域。再如，阳光射入房间时，相应房间不属于欠曝区域，然而当由白天转为夜晚且未开灯照明情况下，该房间为欠曝区域。为此，所述处理装置还执行在预先构建的地图数据中更新相应欠曝区域的地标信息的步骤。例如，处理装置当通过图像或感光装置进行欠曝分析后确定清洁机器人处于欠曝区域且相应的地标信息为非欠曝区域的属性时，更新相应的地标信息；或者处理装置当通过图像或感光装置进行欠曝分析后确定清洁机器人处于非欠曝区域且相应的地标信息为欠曝区域的属性时，更新相应的地标信息。

在包含了上述地标信息的基础上，所述处理装置基于预设的清洁模式、在至少一幅图像中所识别的定位信息及所述地标信息导航所述清洁机器人。其中，所述地标信息中包含欠曝区域的属性或非欠曝区域的属性。在一具体示例中，处理装置根据预设的欠曝区域不予清洁、非欠曝区域予以清洁的清洁模式，以及地图数据中各包含欠曝区域属性的地标信息，构建不包含欠曝区域的清洁路线；在沿清洁路线上所拍摄到的至少一幅图像来确定清洁机器人当前位置，并控制移动系统沿按照清洁路线进行移动和清洁操作，由此不予清洁欠曝区域。在又一具体示例中，处理装置根据预设的欠曝区域滞后重点清洁、非欠曝区域予以清洁的清洁模式，以及地图数据中各包含欠曝区域属性的地标信息，构建先清洁非欠曝区域的第一段路线、自非欠曝区域的路线尾端移动至欠曝区域的第二段路线、以及清洁欠曝区域的第三段路线；在沿第一段路线上所拍摄到的至少一幅图像来确定清洁机器人当前位置，并控制移动系统沿按照第一段路线进行移动和清洁操作；接着，处理装置按照所拍摄的图像进行定位并控制移动系统沿第二段路线自第一段路线的尾端移动至第三段路线的起始端，在沿第二段路线移动期间控制清洁系统不予执行清洁操作；再接着，处理装置按照预设的重点清洁模式在沿第三段路线移动期间控制清洁系统执行相应的清洁操作。其中，处理装置在沿第三段路线移动期间，可仅利用清洁机器人中的移动传感器所提供的移动数据定位清洁机器人的当前位置及导航。

当经分析确定所述清洁机器人位于房间出入口且相应房间位于欠曝区域时，所述处理装置按照对应房间的清洁模式控制所述清洁机器人的行为。例如，处理装置在按照地标信息移动至无光照的房间入口时，会基于图像分析得到位于欠曝区域，所述处理装置可从所缓存的进入房间前的图像中所识别的定位特征，并从包含所识别定位特征的地标信息中得到门属性，从而确定欠曝区域为需要清洁的房间，故而，处理装置利用清洁机器人中的移动传感器所提供的移动数据计算所移动的距离和当前位置，并按照原导航路线控制所述清洁机器人中的移动系统在房间内移动，同时，处理装置还控制清洁机器人的清洁系统对房间的地面、墙边进行清洁。

此外，在某些实施方式中，处理装置还可以在进入欠曝区域后输出提示信息。例如，处理装置在进入欠曝区域后可以通过发出声音警报或者通过向用户的移动终端发送消息等方式来提醒用户清洁机器人已进入欠曝区域。

本申请还提供一种清洁机器人的控制方法。所述清洁机器人包含摄像装置、移动系统和清洁系统。

所述摄像装置与所述清洁机器人的控制系统相连，所述摄像装置用来摄取图像以供所述控制系统处理。所述摄像装置包括但不限于：照相机、视频摄像机、集成有光学系统或CCD芯片的摄像模块、集成有光学系统和CMOS芯片的摄像模块等。所述摄像装置的供电系统可受清洁机器人的供电系统控制，当机器人上电移动期间，所述摄像装置即开始拍摄图像。此外，所述摄像装置可以设于清洁机器人的主体上。例如，所述摄像装置可以设于清洁机器人的顶盖的中部或边缘，或者所述摄像装置可以设于清洁机器人的顶部表面的平面之下、在主体的几何中心附近或主体的边缘附近的凹入结构上。在某些实施例中，所述摄像装置可以位于清洁机器人的顶面，并且所述摄像装置的视野光学轴相对于垂线为±30°。例如，所述摄像装置位于清洁机器人顶面的中间位置或边缘，且其光学轴相对于垂线的夹角为-30°、-29°、-28°、-27°……-1°、0°、1°、2°……29°、或30°。需要说明的是，本领域技术人员应该理解，上述光学轴与垂线的夹角仅为举例，而非限制其夹角精度为1°的范围内，根据实际机器人的设计需求，所述夹角的精度可更高，如达到0.1°、0.01°以上等，在此不做无穷尽的举例。

所述移动系统与所述清洁机器人的控制系统相连，所述移动系统基于所述控制系统输出的控制指令驱动清洁机器人移动。在一实施例中，所述移动系统包括驱动控制装置和至少两个滚轮组。其中，所述至少两个滚轮组中的至少一个滚轮组为受控滚轮组。所述驱动控制装置与所述控制系统相连，所述驱动控制装置基于所述控制系统输出的控制指令驱动所述受控滚轮组滚动。

所述驱动控制装置包含驱动电机。所述驱动电机与所述滚轮组相连用于直接驱动滚轮组滚动。所述驱动控制装置还可以包含专用于控制驱动电机的一个或多个处理器(如CPU或微处理单元(MCU))。例如，所述微处理单元用于将所述控制系统输出的控制指令转化为对驱动电机进行控制的电信号，并根据所述电信号控制所述驱动电机的转速、转向等以驱动清洁机器人移动。所述驱动控制装置中的处理器可以和所述控制系统中的处理器共用或可独立设置。例如，所述驱动控制装置中的处理器作为从处理设备，所述控制系统中的处理器作为主设备，驱动控制装置基于控制系统的控制进行移动控制。或者所述驱动控制装置中的处理器与所述控制系统中的处理器相共用。驱动控制装置通过程序接口接收控制系统所输出的控制指令。所述驱动控制装置基于所述控制系统输出的控制指令驱动所述受控滚轮组滚动。

所述清洁系统与所述清洁机器人的控制系统相连，所述清洁系统基于所述控制系统输出的控制指令进行清洁操作。在一实施例中，所述清洁系统包括清洁组件和清洁驱动控制组件。其中，所述清洁驱动控制组件与所述控制系统相连，所述清洁驱动控制组件基于所述控制系统输出的控制指令驱动所述清洁组件清洁地面。

所述清洁组件可包括辊刷组件、过滤网、擦洗组件、吸入管道、集尘盒(或垃圾盒)、吸风电机等。所述辊刷组件和擦洗组件可根据清洁机器人的实际设计而择一配置或全部配置。所述辊刷组件包括但不限于：边刷、边刷驱动器、辊轮、辊轮驱动器等。所述擦洗组件包括但不限于：盛水容器、擦拭布、布的装配结构及所述装配结构的驱动器等。

所述清洁驱动控制组件可以包含专用于控制清洁组件的一个或多个处理器(如CPU或微处理单元(MCU))。所述清洁驱动控制组件中的处理器可以和所述控制系统中的处理器共用或可独立设置。例如，所述清洁驱动控制组件中的处理器作为从处理设备，所述控制系统中的处理器作为主设备，清洁驱动控制组件基于控制系统输出的控制指令进行清洁操作。或者所述清洁驱动控制组件中的处理器与所述控制系统中的处理器相共用。

请参阅图4，图4显示为本申请清洁机器人的控制方法在一种实施方式中的流程图。所述控制方法主要由控制系统来执行。所述控制系统可配置于清洁机器人中，所述控制系统可如图1及其描述所示，或者其他能够执行所述控制方法的控制系统。所述控制方法包括步骤S110、步骤S120以及步骤S130。

在此，可利用处理装置实现步骤S110、步骤S120以及步骤S130。处理装置可包括一个或多个处理器。处理装置可操作地与存储装置中的易失性存储器和/或非易失性存储器耦接。处理装置可执行在存储器和/或非易失性存储设备中存储的指令以在机器人中执行操作，诸如对拍摄的图像进行分析并基于分析结果控制清洁机器人的行为等。如此，处理器可包括一个或多个通用微处理器、一个或多个专用处理器(ASIC)、一个或多个数字信号处理器(DSP)、一个或多个现场可编程逻辑阵列(FPGA)、或它们的任何组合。所述处理装置还与I/O端口和输入结构可操作地耦接，该I/O端口可使得机器人能够与各种其他电子设备进行交互，该输入结构可使得用户能够与计算设备进行交互。因此，输入结构可包括按钮、键盘、鼠标、触控板等。所述其他电子设备可以是所述机器人中移动装置中的移动电机，或机器人中专用于控制移动装置的从处理器，如MCU(Microcontroller Unit，微控制单元，简称MCU)。

在一种示例中，所述处理装置通过数据线分别连接存储装置以及上述的摄像装置、移动系统和清洁系统。所述处理装置通过数据读写技术与存储装置进行交互，所述处理装置通过接口协议与摄像装置、移动系统以及清洁系统进行交互。其中，所述数据读写技术包括但不限于：高速/低速数据接口协议、数据库读写操作等。所述接口协议包括但不限于：HDMI接口协议、串行接口协议等。

在步骤S110中，在清洁机器人导航操作环境下控制摄像装置实时拍摄图像。

在此，处理装置在清洁机器人导航操作环境下，控制摄像装置实时拍摄图像。例如，摄像装置可以是用来拍摄静态图像或视频的摄像头。在一实施例中，清洁机器人可根据导航操作环境预先设定拍摄图像的时间间隔，然后处理装置控制摄像装置以预设的时间间隔来拍摄图像以获取不同时刻下的静态图像。在另一实施例中，处理装置控制摄像装置拍摄视频。

所述导航操作环境是指机器人依据当前定位及基于当前定位而确定的导航路线进行移动和执行相应操作的环境。具体地，清洁机器人的导航操作环境是指清洁机器人依据导航路线移动并进行清洁操作的环境。

在步骤S120中，对所拍摄的至少一幅图像进行分析。

在此，处理装置对所拍摄的至少一幅图像进行分析。其中，在摄像装置获取的是静态图像的情况下，处理装置可以对所获取的静态图像中的至少一幅图像进行分析。在摄像装置获取的是视频的情况下，由于视频是由图像帧构成的，因此处理装置首先可以连续或不连续地采集所获取的视频中的图像帧，然后选用一帧图像作为一幅图像进行分析。其中，处理装置可以对一幅或更多幅图像进行分析。

在步骤S130中，基于分析的结果并按照预设的清洁模式控制清洁机器人的行为；其中，所述清洁模式包括对应欠曝区域的清洁模式。

在此，处理装置基于分析的结果并按照预设的清洁模式控制清洁机器人的行为。其中，所述分析的结果包括清洁机器人位于欠曝区域，或者机器人未位于欠曝区域。所述欠曝区域是物体遮住光源(太阳或聚光灯等)所发射的光线使得光线不能穿过不透明物体而形成的较暗区域如床下、沙发下等。另外，所述欠曝区域还可以指由于清洁机器人在位于光强过弱的一个区域时，导致进入其摄像装置的进光量过少而造成拍摄图像中包含亮度低于预设亮度阈值的情况，即导致图像欠曝。其中，所述拍摄图像中包含的亮度可由图像灰度值来描述，例如，所述处理装置检测到图像中包含灰度值小于预设灰度阈值的区域时将所述图像确定为欠曝图像，以此确定所述清洁机器人位于欠曝区域。在某些实施例中，还可以将所述亮度由摄像装置中光照感应器所提供的光强数值来描述，例如，所述处理装置获取图像以及对应的光强数据，当光强数据小于预设光强阈值时，所述处理装置确定清洁机器人位于欠曝区域。再或者，在某些实施例中，所述处理装置根据图像中的灰度值和光强数据来确定清洁机器人是否位于欠曝区域。例如，所述处理装置以同时满足上述两示例中的两种条件确定清洁机器人位于欠曝区域。

所述预设的清洁模式可以是预先设置的，并且由清洁机器人中的存储装置存储。所述清洁模式还可以通过预先对机器人的清洁区域进行限定而得到。在一实施例中，用户可以根据不同分类方式设置清洁区域。例如，根据欠曝情况，处理装置可以设置清洁区域包括欠曝区域、未欠曝区域。又如，用户根据房间规划，可以为清洁机器人设置不同分类的清洁区域，包括房间区域、客厅区域、厨房区域等，不同分类之间的区域可以存在交叠，例如，客厅区域中床下、沙发下等可以属于欠曝区域，而其他区域可以属于非欠曝区域。借助已设定的各清洁区域，用户可以向清洁机器人输入对应各清洁区域的清洁模式。其中，所述清洁模式包括对应欠曝区域的清洁模式。例如，对应欠曝区域的清洁模式可以设置为在清洁机器人位于欠曝区域的情况下停止清洁，或者在清洁机器人位于欠曝区域的情况下滞后清洁，或者在清洁机器人位于欠曝区域的情况下着重清洁，或者在清洁机器人位于欠曝区域的情况下持续清洁等。所述清洁方式可以包括清扫、吸尘、拖擦或其任意组合。所述滞后清洁可以是例如在清洁机器人位于欠曝区域的情况下先不进行清洁转而继续清洁其他区域，待其他区域清洁完成后再返回清洁欠曝区域。所述着重清洁可以是通过调整清洁组件的清洁模式例如增大辊刷组件转速、通过液体施加器喷洒液体、增大擦洗组件压力以及增大真空气道的抽吸力等等至少一种手段来加强清洁效果。所述清洁模式还包括其他清洁模式，例如，在清洁机器人未位于欠曝区域的情况下持续清洁。

所述清洁机器人中的处理装置可基于用户输入而确定对应欠曝区域的清洁模式。在此，清洁机器人还可以包含人机交互装置，其亦与处理装置相连。用户可直接在清洁机器人所提供的人机交互装置上输入对应各欠曝区域的清洁模式。或者，清洁机器人包含与处理装置相连的网络装置，用户的其他智能终端(如手机、平板电脑、个人电脑等)可通过所述网络装置与处理装置进行数据传输，用户通过操作其他智能终端将所输入的对应各欠曝区域的清洁模式传递至处理装置，并由处理装置将相应的对应关系存储到清洁机器人的存储装置中。其中，所述欠曝区域可以是预先标定的；或经由清洁机器人通过图像分析得到的；或者而结合预先标定和图像分析所确定的。每个欠曝区域可对应统一的清洁模式，或各自单独对应清洁模式，再或者按照欠曝区域的分类对应清洁模式等。

所述清洁机器人的行为可以包括在清洁机器人位于欠曝区域时沿原导航路线移动且持续清洁、沿原导航路线移动且停止清洁、沿原导航路线移动且着重清洁、沿原导航路线移动且滞后清洁、修改导航路线且持续清洁等。所述清洁机器人的行为还可以包括在清洁机器人未位于欠曝区域时沿原导航路线持续清洁等。

需要说明的是，上述清洁模式以及清洁机器人的行为仅为举例，而非对本申请清洁模式和清洁机器人的行为的方式的限制。事实上，技术人员可以根据清洁机器人类型、用户需求等设置其他方式的清洁模式以及清洁机器人的行为，在此不再一一描述。

本申请清洁机器人的控制方法，通过对所拍摄的图像进行分析，基于分析的结果并按照预设的清洁模式来控制清洁机器人的行为的技术方案，使得对于某些特定区域，用户可以根据需求进行清洁，实现根据用户需求划区域进行清洁的目的。

为了能够准确定位清洁机器人的当前位置，在步骤S120中对所拍摄的至少一幅图像进行分析的步骤包括：利用在至少一幅图像所识别的定位特征确定所述清洁机器人的当前位置。其中，所述定位特征包括但不限于：形状特征、灰度特征等。所述形状特征包括但不限于：角点特征、直线特征、边缘特征、曲线特征等。所述灰度特征包括但不限于：灰度跳变特征、高于或低于灰度阈值的灰度值、图像帧中包含预设灰度范围的区域尺寸等。此外，为了清洁机器人能够基于图像获取到足够多的定位特征，所述图像中所能识别的定位特征数量通常为多个，例如10个以上。

在一实施例中，针对利用在至少一幅图像所识别的定位特征确定所述清洁机器人的当前位置的实现方式，例如，通过对所拍摄图像中实物的图形进行识别并与标准件的图形进行匹配、以及基于所述标准件的标准物理特征来确定机器人在当前物理空间中的定位信息。又如，通过对图像中所识别的特征与预设的地图数据中的地标信息中的特征的匹配来确定机器人在当前物理空间中的定位信息。在另一实施例中，针对利用在至少两幅图像所识别的定位特征确定清洁机器人的当前位置的实现方式，例如，利用两图像帧中所匹配的特征点的位置偏移信息来确定机器人的位置及姿态。在再一实施例中，利用在至少一幅图像所识别的定位特征及预先建立的地标信息对所述清洁机器人进行定位。其中，所述地标信息可以是在历次导航期间收集的并对应于地图数据中定位点的一种属性信息，其包括但不限于：在地图数据的某个定位点上摄像装置所能摄取的定位特征、历次拍摄到所述定位特征时在物理空间的地图数据、历次拍摄到所述定位特征时在相应图像帧中的位置、拍摄相应定位特征时清洁机器人的位置及姿态等属性信息。所述地标信息可与地图数据一并保存在所述存储装置。所述地图数据可以是基于SLAM(Simultaneous Localization andMapping，即时定位与地图构建)或VSLAM技术预先构建而得到的。

另外，在步骤S120中，在利用所拍摄的至少一幅图像进行定位分析时，不必然有时序限制地，还利用至少一幅图像中的灰度特征分析所述清洁机器人是否位于欠曝区域。在实际应用中，当清洁机器人位于欠曝区域时，通常清洁机器人位于床下、沙发下等位置。针对清洁机器人位于床下、沙发下的情况，由于床下、沙发下通常积尘过多，所以用户可能不想对该区域进行清洁或者用户希望在清洁完其他区域后再对该区域进行清洁。

为此，对机器人是否位于欠曝区域进行分析。在此，处理装置通过获取摄像装置所拍摄的图像进行欠曝区域分析。其中，通常摄像装置所拍摄的图像为RGB颜色模式，因此处理装置需先对所拍摄的图像进行灰度化处理得到灰度图像，然后再对灰度图像进行欠曝分析以确定清洁机器人是否位于欠曝区域。在此，处理装置可采用分量法、最大值法、平均值法或者加权平均法等对所拍摄的图像进行灰度化处理获得灰度图像。灰度图像是一种具有从黑到白256级灰度色阶或等级的单色图像，255表示白色，0表示黑色。

在一实施例中，处理装置通过分析灰度图像中的灰度分布、灰度均值、灰度极大极小值等来确定清洁机器人是否位于欠曝区域。在一示例中，在选用灰度分布来表征灰度特征的情况下，当处理装置对灰度图像中灰度分布进行分析后得到灰度分布集中在预设的灰度欠曝区间时，处理装置确定清洁机器人位于欠曝区域。例如，灰度欠曝区间可以根据技术经验或者实验设计得知并预先存储在清洁机器人中。

在一具体示例中，摄像装置被选用为包括可调光圈的摄像装置。处理装置可以通过增大进光量来改变摄像装置所获取的光线的强度。在对进光量进行补偿之后，处理装置对调整后的摄像装置所拍摄的图像进行分析。其中，光圈通常设置在摄像装置内，用于调节进入摄像装置中光线的多少。例如，当摄像装置位于欠曝区域时可自动通过增大所述光圈来增加进光量，然后，处理装置对调整后摄像装置所摄取的至少一幅图像进行上述欠曝分析，以提高分析结果的准确性。上述处理装置分析所拍摄的图像的方式虽然能够及时响应对应欠曝区域的清洁模式，但是在一些实际应用中，由于这种摄像装置在不同光强下会自动调整光圈，这在光强变化时可能会因为光圈调整不及时而导致所拍摄的图像灰度普遍较低的情况。为了防止处理装置对单一图像的分析不准确的问题，可通过对多幅图像进行欠曝分析，以提高欠曝分析的准确性。

此外，在另一些实际应用中，还存在摄像装置在短时间段内被物体遮挡的情况。在摄像装置被遮挡的情况下，为防止遮挡对处理装置分析的结果的干扰，处理装置可以对预设时长内所拍摄的多幅图像进行分析以确定所述清洁机器人是否位于欠曝区域。其中，预设时长可以根据技术经验或者实验设计得知并预先存储在清洁机器人中。一般地，预设时长可以在毫秒级。例如，所述处理装置在检测到一幅图像欠曝时，继续检测后续摄像装置所摄取的至少一幅图像也呈现欠曝特性，进而确定机器人位于欠曝区域。

在另一种实施方式中，还可以通过对来自感光元件的感光信息进行分析以确定所述清洁机器人是否位于欠曝区域。其中，所述感光元件包括但不限于：光敏电阻、光敏三极管、光电倍增管、CCD元件、CMOS器件等。此外，所述感光元件可以设于清洁机器人的主体上。例如，所述感光元件可以设于清洁机器人的顶盖的沿行进方向的前边缘处，或者可以在清洁机器人的顶盖的边缘处间隔设置多个感光元件，以使得当清洁机器人的一部分进入欠曝区域时即可确定清洁机器人位于欠曝区域。在某些实施例中，首先，感光元件将所感应的光强转化为光强数据输出给处理装置，然后，处理装置对所述光强数据进行分析以确定清洁机器人是否位于欠曝区域。例如，处理装置预先设置欠曝阈值，当所得到的光强数据低于所述欠曝阈值时，处理装置确定清洁机器人位于欠曝区域；反之，则确定清洁机器人未位于欠曝区域。其中，所述欠曝阈值可以根据技术经验或者实验设计得知并预先存储在清洁机器人中。

需要说明的是，基于上述一种或多种分析方式而确定清洁机器人是否位于欠曝区域仅为举例，而非对本申请确定位于欠曝区域的方式的限制。事实上，技术人员还可以利用多种灰度分析方法并结合感光元件方法所得到结果进一步对清洁机器人是否位于欠曝区域进行评价等方式来最终确定清洁机器人是否位于欠曝区域。在此不再一一描述。然而，基于本申请所提及的任一种图像灰度值而进行分析，或在此基础上改进以确定的清洁机器人位于欠曝区域的方式应视为本申请的一种具体示例。

当处理装置基于预先规划的路线控制移动系统移动至欠曝区域时，可采用对应的清洁模式进行移动和清洁操作。其中，在步骤S130中基于分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为的方式包括以下任一种：

1)调整所述清洁机器人的导航路线以离开所述欠曝区域。请参阅图2，图2显示为本申请清洁机器人针对欠曝区域的情况在一种实施方式中的示意图。如图所示，本示例中，欠曝区域指床下区域，预设的对应欠曝区域的清洁模式为不予清洁，当清洁机器人工作时，清洁机器人根据原导航路线沿图中箭头A所示的方向移动并进行清洁操作，在清洁机器人的处理装置当按照上述任一种方式分析得到清洁机器人位于欠曝区域即床下时，处理装置修改导航路线并控制移动系统离开欠曝区域，本示例中，清洁机器人沿图中转向箭头B所示偏转180°后继续移动，以使得清洁机器人离开床下并继续沿箭头C所示的方向移动且清洁其他非欠曝区域。需要说明的是，本领域技术人员应该理解，图2中的清洁机器人沿图中转向箭头B所示偏转180°后继续移动仅为举例，所述偏转的角度并非仅为180°这一种情况，根据实际需求，所述偏转的角度的可灵活设置多个，在此不做无穷尽的举例。

2)按照原导航路线控制所述清洁机器人经过所述欠曝区域，以及按照预设的对应欠曝区域的清洁模式控制所述清洁机器人清洁所经过的欠曝区域。请参阅图3，图3显示为本申请清洁机器人针对欠曝区域的情况在另一种实施方式中的示意图。如图所示，在一示例中，欠曝区域指床下区域，预设的对应欠曝区域的清洁模式为不予清洁，当清洁机器人工作时，清洁机器人根据原导航路线沿图中箭头A所示的方向移动并进行清洁操作，在清洁机器人的处理装置当按照上述任一种方式分析得到清洁机器人位于欠曝区域即床下时，一方面控制移动系统按照原路线沿图中箭头B所示的方向进行移动操作，同时还控制清洁系统不予清洁当前所位于的欠曝区域，直至检测到清洁机器人位于非欠曝区域时，继续控制移动系统按照原路线沿图中箭头C所示的方向进行移动操作并且控制清洁系统按照对应非欠曝清洁区域的清洁模式进行清洁操作。又如，在另一示例中，预设的对应欠曝区域的清洁模式为重点清洁，当清洁机器人工作时，清洁机器人根据原导航路线沿图中箭头A所示的方向移动并进行清洁操作，在清洁机器人的处理装置当按照上述任一种方式分析得到清洁机器人位于欠曝区域即床下时，一方面控制移动系统按照原路线沿图中箭头B所示的方向进行移动操作，同时还控制清洁系统执行对应重点清洁所位于的欠曝区域的清洁操作，直至检测到清洁机器人位于非欠曝区域时，继续控制移动系统按照原路线沿图中箭头C所示的方向进行移动操作并且控制清洁系统按照对应非欠曝清洁区域的清洁模式进行常规的清洁操作。

在如未开灯的房间等需要清洁且光源未照射的空间情形下，处理装置仅根据灰度特征或感光元件的感光信息来控制清洁机器人采用不予清洁的清洁模式来控制清洁系统和移动系统是不准确的。为了综合适配各种实际应用场景，在存储装置中保存有地图数据和地标信息，其中，所述地标信息不仅包含上述各属性信息，还包括定位特征所表征的物体信息、对应欠曝区域的属性等。所述控制方法还包括在导航操作环境下在预先构建的地图数据中构建欠曝区域的地标信息的步骤。当处理装置确定清洁机器人由非欠曝区域移动至欠曝区域，或由欠曝区域移动至非欠曝区域时，在预先构建的地图数据中增加属性信息。例如，处理装置根据实时定位而确定欠曝区域和非欠曝区域的边界位置；接着，所述处理装置在地图数据中边界位置增加包含欠曝区域的属性，或者在边界位置附近已存在的地标信息中增加欠曝区域的属性。

在实际应用中，由于室内的摆设、光源的摄取都可能发生变化，例如，先前未放置沙发使得当前位置被收录为地标信息的特征为未欠曝，但当沙发被搬移到此后使得清洁机器人在移动至该位置时分析出了位于欠曝区域。再如，阳光射入房间时，相应房间不属于欠曝区域，然而当由白天转为夜晚且未开灯照明情况下，该房间为欠曝区域。为此，所述控制方法还包括在预先构建的地图数据中更新相应欠曝区域的地标信息的步骤。例如，处理装置当通过图像或感光装置进行欠曝分析后确定清洁机器人处于欠曝区域且相应的地标信息为非欠曝区域的属性时，更新相应的地标信息；或者处理装置当通过图像或感光装置进行欠曝分析后确定清洁机器人处于非欠曝区域且相应的地标信息为欠曝区域的属性时，更新相应的地标信息。

在包含了上述地标信息的基础上，所述按照预设的清洁模式控制清洁机器人的行为的步骤包括：基于预设的清洁模式、在至少一幅图像中所识别的定位信息及所述地标信息导航所述清洁机器人。其中，所述地标信息中包含欠曝区域的属性或非欠曝区域的属性。在一具体示例中，处理装置根据预设的欠曝区域不予清洁、非欠曝区域予以清洁的清洁模式，以及地图数据中各包含欠曝区域属性的地标信息，构建不包含欠曝区域的清洁路线；在沿清洁路线上所拍摄到的至少一幅图像来确定清洁机器人当前位置，并控制移动系统沿按照清洁路线进行移动和清洁操作，由此不予清洁欠曝区域。在又一具体示例中，处理装置根据预设的欠曝区域滞后重点清洁、非欠曝区域予以清洁的清洁模式，以及地图数据中各包含欠曝区域属性的地标信息，构建先清洁非欠曝区域的第一段路线、自非欠曝区域的路线尾端移动至欠曝区域的第二段路线、以及清洁欠曝区域的第三段路线；在沿第一段路线上所拍摄到的至少一幅图像来确定清洁机器人当前位置，并控制移动系统沿按照第一段路线进行移动和清洁操作；接着，处理装置按照所拍摄的图像进行定位并控制移动系统沿第二段路线自第一段路线的尾端移动至第三段路线的起始端，在沿第二段路线移动期间控制清洁系统不予执行清洁操作；再接着，处理装置按照预设的重点清洁模式在沿第三段路线移动期间控制清洁系统执行相应的清洁操作。其中，处理装置在沿第三段路线移动期间，可仅利用清洁机器人中的移动传感器所提供的移动数据定位清洁机器人的当前位置及导航。

当经分析确定所述清洁机器人位于房间出入口且相应房间位于欠曝区域时，所述处理装置按照对应房间的清洁模式控制所述清洁机器人的行为。例如，处理装置在按照地标信息移动至无光照的房间入口时，会基于图像分析得到位于欠曝区域，所述处理装置可从所缓存的进入房间前的图像中所识别的定位特征，并从包含所识别定位特征的地标信息中得到门属性，从而确定欠曝区域为需要清洁的房间，故而，处理装置利用清洁机器人中的移动传感器所提供的移动数据计算所移动的距离和当前位置，并按照原导航路线控制所述清洁机器人中的移动系统在房间内移动，同时，处理装置还控制清洁机器人的清洁系统对房间的地面、墙边进行清洁。

此外，在某些实施方式中，所述控制方法还包括在进入欠曝区域后输出提示信息的步骤。例如，处理装置在进入欠曝区域后可以通过发出声音警报或者通过向用户的移动终端发送消息等方式来提醒用户清洁机器人已进入欠曝区域。

本申请还提供一种清洁机器人，请参阅图5，图5显示为本申请的清洁机器人在一种实施方式中的结构示意图。如图所示，清洁机器人包括：控制系统21、摄像装置22、移动系统23以及清洁系统24。摄像装置22、移动系统23以及清洁系统24均与控制系统21相连。控制系统21用于基于对所拍摄的图像的分析结果输出对应于预设清洁模式的控制指令，摄像装置22用于摄取图像以供所述控制系统处理，移动系统23用于基于所述控制指令驱动清洁机器人移动，清洁系统24用于基于所述控制指令进行清洁操作。其中，所述控制指令包括但不限于基于导航路线和当前位置而确定的移动方向、移动速度、移动距离等，按照预设的清洁模式而进行的清洁操作等。

所述摄像装置22包括但不限于：照相机、视频摄像机、集成有光学系统或CCD芯片的摄像模块、集成有光学系统和CMOS芯片的摄像模块等。所述摄像装置的供电系统可受清洁机器人的供电系统控制，当机器人上电移动期间，所述摄像装置即开始拍摄图像。此外，所述摄像装置可以设于清洁机器人的主体上。例如，所述摄像装置可以设于清洁机器人的顶盖的中部或边缘，或者所述摄像装置可以设于清洁机器人的顶部表面的平面之下、在主体的几何中心附近或主体的边缘附近的凹入结构上。

在某些实施例中，所述摄像装置可以位于清洁机器人的顶面，并且所述摄像装置的视野光学轴相对于垂线为±30°。例如，所述摄像装置位于清洁机器人顶面的中间位置或边缘，且其光学轴相对于垂线的夹角为-30°、-29°、-28°、-27°……-1°、0°、1°、2°……29°、或30°。需要说明的是，本领域技术人员应该理解，上述光学轴与垂线的夹角仅为举例，而非限制其夹角精度为1°的范围内，根据实际机器人的设计需求，所述夹角的精度可更高，如达到0.1°、0.01°以上等，在此不做无穷尽的举例。

在某些实施例中，所述摄像装置包含可调光圈，所述可调光圈受所述控制系统控制，以供所述控制系统获取增加了进光量的图像。例如，处理装置可以通过增大进光量来改变摄像装置所获取的光线的强度。在对进光量进行补偿之后，处理装置对调整后的摄像装置所拍摄的图像进行分析。其中，光圈通常设置在摄像装置内，用于调节进入摄像装置中光线的多少。例如，当摄像装置位于欠曝区域时可自动通过增大所述光圈来增加进光量，然后，处理装置对调整后摄像装置所摄取的图像进行欠曝分析，以提高分析结果的准确性。

所述移动系统23受控制系统21的控制而移动，其位于清洁机器人的底部。在一种实施方式中，所述移动系统23包括驱动控制装置和至少两个滚轮组。其中，所述至少两个滚轮组中的至少一个滚轮组为受控滚轮组。所述驱动控制装置与所述控制系统相连，所述驱动控制装置基于所述控制系统输出的控制指令驱动所述受控滚轮组滚动。

所述驱动控制装置包含驱动电机。所述驱动电机与所述滚轮组相连用于直接驱动滚轮组滚动。所述驱动控制装置还可以包含专用于控制驱动电机的一个或多个处理器(如CPU或微处理单元(MCU))。例如，所述微处理单元用于将所述控制系统输出的控制指令转化为对驱动电机进行控制的电信号，并根据所述电信号控制所述驱动电机的转速、转向等以驱动清洁机器人移动。所述驱动控制装置中的处理器可以和所述控制系统中的处理器共用或可独立设置。例如，所述驱动控制装置中的处理器作为从处理设备，所述控制系统中的处理器作为主设备，驱动控制装置基于控制系统的控制进行移动控制。或者所述驱动控制装置中的处理器与所述控制系统中的处理器相共用。驱动控制装置通过程序接口接收控制系统所输出的控制指令。所述驱动控制装置基于所述控制系统输出的控制指令驱动所述受控滚轮组滚动。

所述清洁系统24受控制系统21的控制进行清洁操作。在一种实施方式中，所述清洁系统24包括清洁组件和清洁驱动控制组件。其中，所述清洁驱动控制组件与所述控制系统相连，所述清洁驱动控制组件基于所述控制系统输出的控制指令驱动所述清洁组件清洁地面。

所述清洁组件可包括辊刷组件、过滤网、擦洗组件、吸入管道、集尘盒(或垃圾盒)、吸风电机等。所述辊刷组件和擦洗组件可根据清洁机器人的实际设计而择一配置或全部配置。所述辊刷组件包括但不限于：边刷、边刷驱动器、辊轮、辊轮驱动器等。所述擦洗组件包括但不限于：盛水容器、擦拭布、布的装配结构及所述装配结构的驱动器等。

所述清洁驱动控制组件可以包含专用于控制清洁组件的一个或多个处理器(如CPU或微处理单元(MCU))。所述清洁驱动控制组件中的处理器可以和所述控制系统中的处理器共用或可独立设置。例如，所述清洁驱动控制组件中的处理器作为从处理设备，所述控制系统中的处理器作为主设备，清洁驱动控制组件基于控制系统输出的控制指令进行清洁操作。或者所述清洁驱动控制组件中的处理器与所述控制系统中的处理器相共用。

所述控制系统可如图1所示并结合前述基于该图1所对应的说明进行控制处理，在此不再详述。其中，图5中所示的存储装置211可对应于图1中所述的存储装置11；图5中所示的处理装置213可对应于图1中所述的处理装置13。以图5中所示的控制系统21包含存储装置211和处理装置213，所述控制系统21连接移动系统23、清洁系统24、摄像装置22为例，对所述清洁机器人的控制系统21用于基于对所拍摄的图像的分析结果输出对应于预设清洁模式的控制指令的工作过程予以描述：

所述存储装置211存储有一个或多个程序。所述程序包括稍后描述的由处理装置213调取以执行控制、分析等步骤的相应程序。所述处理装置213通过调取存储装置211中所存储的程序来进行控制处理。

首先，处理装置在清洁机器人导航操作环境下控制摄像装置实时拍摄图像。例如，摄像装置可以是用来拍摄静态图像或视频的摄像头。在某些实施方式中，摄像装置还可以包括可调光圈。处理装置可以通过调整所述光圈来增大进光量以改变摄像装置所获取的光线的强度。在对进光量进行补偿之后，处理装置控制摄像装置拍摄图像，并且在后续处理中，处理装置对调整后的摄像装置所拍摄的图像进行分析。

然后，处理装置对所拍摄的至少一幅图像进行分析。其中，在摄像装置获取的是静态图像的情况下，处理装置可以对所获取的静态图像中的至少一幅图像进行分析。在摄像装置获取的是视频的情况下，处理装置可以连续或不连续地采集所获取的视频中的图像帧，然后选用一帧图像作为一幅图像进行分析。在某些实施方式中，处理装置还可以对预设时长内所拍摄的多幅图像进行分析。其中，预设时长可以根据技术经验或者实验设计得知并预先存储在清洁机器人中。一般地，预设时长可以在毫秒级。

处理装置可以利用在至少一幅图像所识别的定位特征确定清洁机器人的当前位置。在另一实施例中，处理装置可以利用在至少一幅图像所识别的定位特征及预先建立的地标信息对所述清洁机器人进行定位。其中，所述地标信息可以是在历次导航期间收集的并对应于地图数据中定位点的一种属性信息，其包括但不限于：在地图数据的某个定位点上摄像装置所能摄取的定位特征、历次拍摄到所述定位特征时在物理空间的地图数据、历次拍摄到所述定位特征时在相应图像帧中的位置、拍摄相应定位特征时清洁机器人的位置及姿态等属性信息。所述地标信息可与地图数据一并保存在所述存储装置。所述地图数据可以是基于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同步定位与建图)或VSLAM技术预先构建而得到的。

此外，处理装置利用至少一幅图像中的灰度特征分析所述清洁机器人是否位于欠曝区域。在另一实施方式中，处理装置还可以通过对来自感光元件的感光信息进行分析以确定所述清洁机器人是否位于欠曝区域。

接着，处理装置基于分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为；其中，所述清洁模式包括对应欠曝区域的清洁模式。

在某些实施例中，所述清洁机器人中的处理装置可基于用户输入而确定对应欠曝区域的清洁模式。此外，处理装置基于所述分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为的方式包括以下任一种：1)调整所述清洁机器人的导航路线以离开所述欠曝区域。请参阅图2，图2显示为本申请清洁机器人针对欠曝区域的情况在一种实施方式中的示意图。如图所示，本示例中，欠曝区域指床下区域，预设的对应欠曝区域的清洁模式为不予清洁，当清洁机器人工作时，清洁机器人根据原导航路线沿图中箭头A所示的方向移动并进行清洁操作，在清洁机器人的处理装置当按照上述任一种方式分析得到清洁机器人位于欠曝区域即床下时，处理装置修改导航路线并控制移动系统离开欠曝区域，本示例中，清洁机器人沿图中转向箭头B所示偏转180°后继续移动，以使得清洁机器人离开床下并继续沿箭头C所示的方向移动且清洁其他非欠曝区域，需要说明的是，本领域技术人员应该理解，图2中的清洁机器人沿图中转向箭头B所示偏转180°后继续移动仅为举例，所述偏转的角度并非仅为180°这一种情况，根据实际需求，所述偏转的角度的可灵活设置多个，在此不做无穷尽的举例。2)按照原导航路线控制所述清洁机器人经过所述欠曝区域，以及按照预设的对应欠曝区域的清洁模式控制所述清洁机器人清洁所经过的欠曝区域。请参阅图3，图3显示为本申请清洁机器人针对欠曝区域的情况在另一种实施方式中的示意图。如图所示，在一示例中，欠曝区域指床下区域，预设的对应欠曝区域的清洁模式为不予清洁，当清洁机器人工作时，清洁机器人根据原导航路线沿图中箭头A所示的方向移动并进行清洁操作，在清洁机器人的处理装置当按照上述任一种方式分析得到清洁机器人位于欠曝区域即床下时，一方面控制移动系统按照原路线沿图中箭头B所示的方向进行移动操作，同时还控制清洁系统不予清洁当前所位于的欠曝区域，直至检测到清洁机器人位于非欠曝区域时，继续控制移动系统按照原路线沿图中箭头C所示的方向进行移动操作并且控制清洁系统按照对应非欠曝清洁区域的清洁模式进行清洁操作。又如，在另一示例中，预设的对应欠曝区域的清洁模式为重点清洁，当清洁机器人工作时，清洁机器人根据原导航路线沿图中箭头A所示的方向移动并进行清洁操作，在清洁机器人的处理装置当按照上述任一种方式分析得到清洁机器人位于欠曝区域即床下时，一方面控制移动系统按照原路线沿图中箭头B所示的方向进行移动操作，同时还控制清洁系统执行对应重点清洁所位于的欠曝区域的清洁操作，直至检测到清洁机器人位于非欠曝区域时，继续控制移动系统按照原路线沿图中箭头C所示的方向进行移动操作并且控制清洁系统按照对应非欠曝清洁区域的清洁模式进行常规的清洁操作。

此外，在某些实施方式中，处理装置还可以在进入欠曝区域后通过发出声音警报或者通过向用户的移动终端发送消息等方式来提醒用户清洁机器人已进入欠曝区域。

在实际应用中，例如，在如未开灯的房间等需要清洁且光源未照射的空间情形下，处理装置仅根据灰度特征或感光元件的感光信息来控制清洁机器人采用不予清洁的清洁模式来控制清洁系统和移动系统是不准确的。为了综合适配各种实际应用场景，所述存储装置中保存有地图数据和地标信息，其中，所述地标信息不仅包含上述各属性信息，还包括定位特征所表征的物体信息、对应欠曝区域的属性等。所述处理装置还执行在导航操作环境下还在预先构建的地图数据中构建欠曝区域的地标信息的步骤。当处理装置确定清洁机器人由非欠曝区域移动至欠曝区域，或由欠曝区域移动至非欠曝区域时，在预先构建的地图数据中增加属性信息。

此外，由于室内的摆设、光源的摄取都可能发生变化，为此，所述处理装置还执行在预先构建的地图数据中更新相应欠曝区域的地标信息的步骤。例如，处理装置当通过图像或感光装置进行欠曝分析后确定清洁机器人处于欠曝区域且相应的地标信息为非欠曝区域的属性时，更新相应的地标信息；或者处理装置当通过图像或感光装置进行欠曝分析后确定清洁机器人处于非欠曝区域且相应的地标信息为欠曝区域的属性时，更新相应的地标信息。

在包含了上述地标信息的基础上，所述处理装置基于预设的清洁模式、在至少一幅图像中所识别的定位信息及所述地标信息导航所述清洁机器人。其中，所述地标信息中包含欠曝区域的属性或非欠曝区域的属性。在一具体示例中，处理装置根据预设的欠曝区域不予清洁、非欠曝区域予以清洁的清洁模式，以及地图数据中各包含欠曝区域属性的地标信息，构建不包含欠曝区域的清洁路线；在沿清洁路线上所拍摄到的至少一幅图像来确定清洁机器人当前位置，并控制移动系统沿按照清洁路线进行移动和清洁操作，由此不予清洁欠曝区域。在又一具体示例中，处理装置根据预设的欠曝区域滞后重点清洁、非欠曝区域予以清洁的清洁模式，以及地图数据中各包含欠曝区域属性的地标信息，构建先清洁非欠曝区域的第一段路线、自非欠曝区域的路线尾端移动至欠曝区域的第二段路线、以及清洁欠曝区域的第三段路线；在沿第一段路线上所拍摄到的至少一幅图像来确定清洁机器人当前位置，并控制移动系统沿按照第一段路线进行移动和清洁操作；接着，处理装置按照所拍摄的图像进行定位并控制移动系统沿第二段路线自第一段路线的尾端移动至第三段路线的起始端，在沿第二段路线移动期间控制清洁系统不予执行清洁操作；再接着，处理装置按照预设的重点清洁模式在沿第三段路线移动期间控制清洁系统执行相应的清洁操作。其中，处理装置在沿第三段路线移动期间，可仅利用清洁机器人中的移动传感器所提供的移动数据定位清洁机器人的当前位置及导航。

当经分析确定所述清洁机器人位于房间出入口且相应房间位于欠曝区域时，所述处理装置按照对应房间的清洁模式控制所述清洁机器人的行为。例如，处理装置在按照地标信息移动至无光照的房间入口时，会基于图像分析得到位于欠曝区域，所述处理装置可从所缓存的进入房间前的图像中所识别的定位特征，并从包含所识别定位特征的地标信息中得到门属性，从而确定欠曝区域为需要清洁的房间，故而，处理装置利用清洁机器人中的移动传感器所提供的移动数据计算所移动的距离和当前位置，并按照原导航路线控制所述清洁机器人中的移动系统在房间内移动，同时，处理装置还控制清洁机器人的清洁系统对房间的地面、墙边进行清洁。

另外需要说明的是，通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请的部分或全部可借助软件并结合必需的通用硬件平台来实现。基于这样的理解，本申请还提供一种计算机设备的存储介质，所述存储介质存储有至少一个程序，所述程序被处理器执行时执行前述的任一所述的控制方法。

基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可包括其上存储有机器可执行指令的一个或多个机器可读介质，这些指令在由诸如计算机、计算机网络或其他电子设备等一个或多个机器执行时可使得该一个或多个机器根据本申请的实施例来执行操作。例如执行机器人的定位方法中的各步骤等。机器可读介质可包括，但不限于，软盘、光盘、CD-ROM(紧致盘-只读存储器)、磁光盘、ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、EPROM(可擦除可编程只读存储器)、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、磁卡或光卡、闪存、或适于存储机器可执行指令的其他类型的介质/机器可读介质。其中，所述存储介质可位于机器人也可位于第三方服务器中，如位于提供某应用商城的服务器中。在此对具体应用商城不做限制，如小米应用商城、华为应用商城、苹果应用商城等。

本申请可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本申请。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本申请所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。

Claims (32)

1.一种清洁机器人的控制方法，其中，所述清洁机器人包含摄像装置、移动系统和清洁系统，其特征在于，所述控制方法包括以下步骤：

在清洁机器人导航操作环境下，控制所述摄像装置实时拍摄图像；

对所拍摄的至少一幅图像进行分析；

基于所述分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为；其中，所述清洁模式包括对应欠曝区域的清洁模式。

2.根据权利要求1所述的清洁机器人的控制方法，其特征在于，所述对所拍摄的至少一幅图像进行分析的步骤包括：利用在至少一幅图像所识别的定位特征确定所述清洁机器人的当前位置。

3.根据权利要求2所述的清洁机器人的控制方法，其特征在于，所述利用在至少一幅图像所识别的定位特征确定所述清洁机器人的当前位置的步骤包括：利用在至少一幅图像所识别的定位特征及预先建立的地标信息对所述清洁机器人进行定位。

4.根据权利要求1所述的清洁机器人的控制方法，其特征在于，所述对所拍摄的至少一幅图像进行分析的步骤包括：利用至少一幅图像中的灰度特征分析所述清洁机器人是否位于欠曝区域。

5.根据权利要求1或4所述的清洁机器人的控制方法，其特征在于，还包括：通过对来自感光元件的感光信息的分析以确定所述清洁机器人是否位于欠曝区域。

6.根据权利要求1所述的清洁机器人的控制方法，其特征在于，还包括：调整所述摄像装置的进光量的步骤，以便对调整后的所述摄像装置所摄取的至少一幅图像进行分析。

7.根据权利要求6所述的清洁机器人的控制方法，其特征在于，所述调整所述摄像装置的进光量的步骤包括：通过调整摄像装置的光圈增加所述进光量。

8.根据权利要求1所述的清洁机器人的控制方法，其特征在于，所述对所拍摄的至少一幅图像进行分析的步骤包括：对预设时长内所拍摄的多幅图像进行分析以确定所述清洁机器人是否位于欠曝区域。

9.根据权利要求1所述的清洁机器人的控制方法，其特征在于，还包括：在预先构建的地图数据中构建欠曝区域的地标信息的步骤；或者在预先构建的地图数据中更新相应欠曝区域的地标信息的步骤。

10.根据权利要求9所述的清洁机器人的控制方法，其特征在于，所述按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为的步骤包括：基于预设的清洁模式、在至少一幅图像中所识别的定位信息及所述地标信息导航所述清洁机器人。

11.根据权利要求1所述的清洁机器人的控制方法，其特征在于，还包括基于用户输入而确定对应欠曝区域的清洁模式的步骤。

12.根据权利要求1至11中任一所述的清洁机器人的控制方法，其特征在于，所述基于所述分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为的步骤包括以下任一种：

调整所述清洁机器人的导航路线以离开所述欠曝区域；

按照原导航路线控制所述清洁机器人经过所述欠曝区域，以及按照预设的对应欠曝区域的清洁模式控制所述清洁机器人清洁所经过的欠曝区域。

13.根据权利要求1所述的清洁机器人的控制方法，其特征在于，还包括在进入欠曝区域后输出提示信息的步骤。

14.一种清洁机器人的控制系统，其中所述清洁机器人包含摄像装置、移动系统和清洁系统，其特征在于，包括：

存储装置，存储有一个或多个程序；

处理装置，与所述存储装置相连，通过调取所述一个或多个程序以执行以下步骤：

在清洁机器人导航操作环境下，控制所述摄像装置实时拍摄图像；

对所拍摄的至少一幅图像进行分析；

基于所述分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为；其中，所述清洁模式包括对应欠曝区域的清洁模式。

15.根据权利要求14所述的清洁机器人的控制系统，其特征在于，所述处理装置执行对所拍摄的至少一幅图像进行分析的步骤包括：利用在至少一幅图像所识别的定位特征确定所述清洁机器人的当前位置。

16.根据权利要求15所述的清洁机器人的控制系统，其特征在于，所述处理装置执行利用在至少一幅图像所识别的定位特征确定所述清洁机器人的当前位置的步骤包括：利用在至少一幅图像所识别的定位特征及预先建立的地标信息对所述清洁机器人进行定位的步骤。

17.根据权利要求14所述的清洁机器人的控制系统，其特征在于，所述处理装置执行对所拍摄的至少一幅图像进行分析的步骤包括：利用至少一幅图像中的灰度特征分析所述清洁机器人是否位于欠曝区域。

18.根据权利要求14或17所述的清洁机器人的控制系统，其特征在于，所述处理装置还执行通过对来自感光元件的感光信息的分析以确定所述清洁机器人是否位于欠曝区域的步骤。

19.根据权利要求14所述的清洁机器人的控制系统，其特征在于，所述处理装置还执行调整所述摄像装置的进光量的步骤，以便对调整后的所述摄像装置所摄取的至少一幅图像进行分析。

20.根据权利要求19所述的清洁机器人的控制系统，其特征在于，所述处理装置执行调整所述摄像装置的进光量的步骤包括：通过调整摄像装置的光圈增加所述进光量。

21.根据权利要求14所述的清洁机器人的控制系统，其特征在于，所述处理装置执行对所拍摄的至少一幅图像进行分析的步骤包括：对预设时长内所拍摄的多幅图像进行分析以确定所述清洁机器人是否位于欠曝区域。

22.根据权利要求14所述的清洁机器人的控制系统，其特征在于，所述处理装置还执行在预先构建的地图数据中构建欠曝区域的地标信息的步骤；或者在预先构建的地图数据中更新相应欠曝区域的地标信息的步骤。

23.根据权利要求22所述的清洁机器人的控制系统，其特征在于，所述按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为的步骤包括：基于预设的清洁模式、在至少一幅图像中所识别的定位信息及所述地标信息导航所述清洁机器人。

24.根据权利要求14所述的清洁机器人的控制系统，其特征在于，所述处理装置还执行基于用户输入而确定对应欠曝区域的清洁模式的步骤。

25.根据权利要求14至24中任一所述的清洁机器人的控制方法，其特征在于，所述处理装置基于所述分析的结果并按照预设的清洁模式控制所述清洁机器人的行为的步骤包括以下任一种：

调整所述清洁机器人的导航路线以离开所述欠曝区域；

按照原导航路线控制所述清洁机器人经过所述欠曝区域，以及按照预设的对应欠曝区域的清洁模式控制所述清洁机器人清洁所经过的欠曝区域。

26.根据权利要求14所述的清洁机器人的控制系统，其特征在于，所述处理装置还执行在进入欠曝区域后输出提示信息的步骤。

27.一种清洁机器人，其特征在于，包括：

如权利要求14-26中任一所述的控制系统，用于基于对所拍摄的图像的分析结果输出对应于预设清洁模式的控制指令；

摄像装置，与所述控制系统相连，用于摄取图像以供所述控制系统处理；

移动系统，与所述控制系统相连，用于基于所述控制指令驱动清洁机器人移动；

清洁系统，与所述控制系统相连，用于基于所述控制指令进行清洁操作。

28.根据权利要求27所述的清洁机器人，其特征在于，所述摄像装置位于清洁机器人的顶面，且所述摄像装置的视野光学轴相对于垂线为±30°。

29.根据权利要求27所述的清洁机器人，其特征在于，所述摄像装置包含可调光圈，所述可调光圈受所述控制系统控制，以供所述控制系统获取增加了进光量的图像。

30.根据权利要求27所述的清洁机器人，其特征在于，所述移动系统包括：

至少两个滚轮组，其中，至少一个滚轮组为受控滚轮组；

驱动控制装置，与所述控制系统相连，用于基于所述控制指令驱动所述受控滚轮组滚动。

31.根据权利要求27所述的清洁机器人，其特征在于，所述清洁系统包括：

清洁组件；

清洁驱动控制组件，与所述控制系统相连，用于基于所述控制指令驱动所述清洁组件清洁地面。

32.一种计算机设备的存储介质，其特征在于，存储有至少一个程序，所述程序被处理器执行时执行如权利要求1-13中任一所述方法。