CN108553028A - 驱赶老鼠方法及扫地机器人 - Google Patents

驱赶老鼠方法及扫地机器人 Download PDF

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向勇阳
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Abstract

本发明提出的驱赶老鼠方法及扫地机器人,其方法包括:扫地机器人根据判断获取到的信息判断是否包含存在老鼠信息;若存在,根据所述获取到的信息计算所述老鼠信息对应的老鼠的位置;移动至所述位置并发出驱赶信号。本发明为扫地机器人增添驱鼠功能,解决鼠患问题,可以防止老鼠对家具和衣物进行破坏。

Description

驱赶老鼠方法及扫地机器人
技术领域
[0001] 本发明涉及到扫地机器人领域,特别是涉及到一种驱赶老鼠方法及扫地机器人。
背景技术
[0002] 随着技术的进步,扫地机器人的应用越来越普及。越来越多的普通家庭也使用了 扫地机器人,其中也包括农村或老旧小区家庭。然而在农村或老旧小区家庭,难免会存在老 鼠出没。老鼠会对农村或老旧小区家庭的家具和衣物进行破坏。
[0003] 现有的方式一般都是通过放置捕鼠铁笼或者老鼠夹子来抓住老鼠。在抓住老鼠之 后,还需要对老鼠进行清理,十分不便。很多居民其实只需把老鼠赶跑即可。
发明内容
[0004] 本发明的主要目的为提供一种驱赶老鼠方法及扫地机器人,为扫地机器人增添驱 鼠功能,解决鼠患问题。
[0005] 本发明提出了一种驱赶老鼠方法,包括:
[0006] 扫地机器人根据获取到的信息判断是否存在老鼠;
[0007] 若存在,根据所述获取到的信息计算老鼠的位置;
[0008] 移动至所述位置并发出驱赶信号。
[0009] 优选地,所述扫地机器人根据获取到的信息判断是否存在老鼠之前,包括:
[0010] 通过摄像头获取图像信息。
[0011] 优选地,所述摄像头包括可见光成像摄像头和红外成像摄像头。
[0012] 优选地,所述扫地机器人根据获取到的信息判断是否存在老鼠,包括:
[0013] 扫地机器人将获取的图像信息输入到预设CNN模型进行处理,确定存在老鼠。优选 地,所述扫地机器人根据获取到的信息判断是否存在老鼠的步骤之前,包括:
[0014] 通过麦克风阵列获取声音信息。
[0015] 优选地,所述根据所述信息计算所述老鼠的位置的步骤包括:
[0016] 利用声源定位算法对所述声音信息进行处理,计算出老鼠的位置。
[0017] 优选地,所述驱赶信号包括超声波和/或猫叫声。
[0018] 本发明的另一方面,还提出了一种扫地机器人,包括:
[0019] 判断模块,用于根据获取到的信息判断是否存在老鼠;
[0020] 定位模块,用于若存在,根据所述获取到的信息计算老鼠的位置;
[0021] 驱赶模块,用于移动至所述位置并发出驱赶信号。
[0022] 优选地,还包括:
[0023] 图像获取模块,用于通过摄像头获取图像信息。
[0024] 优选地,所述摄像头包括可见光成像摄像头和红外成像摄像头。
[0025] 优选地,所述判断模块包括:
[0026] 图像判断单元,用于将获取的图像信息输入到预设CNN模型进行处理,确定存在老 ea 邱U
[0027] 优选地,还包括:
[0028] 声音获取模块,用于通过麦克风阵列获取声音信息。
[0029] 优选地,所述定位模块包括:
[0030] 定位单元,用于利用声源定位算法对所述声音信息进行处理,计算出老鼠的位置。
[0031] 优选地,所述驱赶信号包括超声波和/或猫叫声。
[0032] 本发明提出的驱赶老鼠方法及扫地机器人,其方法包括:扫地机器人根据判断获 取到的信息判断是否包含存在老鼠信息;若存在,根据所述获取到的信息计算所述老鼠信 息对应的老鼠的位置;移动至所述位置并发出驱赶信号。本发明为扫地机器人增添驱鼠功 能,解决鼠患问题,可以防止老鼠对家具和衣物进行破坏。
附图说明
[0033] 图1为本发明驱赶老鼠方法一实施例的流程示意图;
[0034] 图2为用麦克风阵列测量声源位置的示意图;
[0035] 图3为本发明扫地机器人一实施例的结构示意图。
[0036] 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
[0037] 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。
[0038] 参照图1,本发明实施例提出了一种驱赶老鼠方法,包括:
[0039] S10、扫地机器人根据获取到的信息判断是否存在老鼠;
[0040] S20、若存在,根据所述获取到的信息计算老鼠的位置;
[0041] S30、移动至所述位置并发出驱赶信号。
[0042] 扫地机器人,又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等,是智能家用电器的一 种,能凭借一定的人工智能,自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式, 将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒,从而完成地面清理的功能。一般来说,将完成清 扫、吸尘、擦地工作的机器人,也统一归为扫地机器人。
[0043] 本实施例中,扫地机器人设置有感应装置,该感应装置具有识别是否有老鼠的功 能。同时,扫地机器人还具有计算定位功能,计算老鼠所在的位置。扫地机器人还配设有驱 赶装置,该驱赶装置具有发出驱赶信号的功能。扫地机器人可以设置有多种工作模式,如扫 地模式、驱鼠模式等。驱鼠模式可手动开启。当扫地机器人开启扫地模式时,可对房间地面 进行清洁。当扫地机器人开启驱鼠模式时,可对房间内进行监控,一旦发现老鼠踪迹,立刻 前去将其赶走。驱鼠模式可以在无人或深夜阶段开启。
[0044] 步骤SlO中,扫地机器人对获取到的信息进行分析,判断信息中是否包含老鼠。在 此处,信息可以是图像信息,也可以是声音信息,或者其他可以用于识别老鼠的信息。例如, 在一图像中,包含有老鼠的画面。而以声音为例,在获取到的声音信息内,包含一部分的老 鼠叫声或行走声。
[0045] 步骤S20中,若信息中包含老鼠,则扫地机器人可以判断当前存在老鼠,需对老鼠 进行驱赶。此时需要对老鼠的位置进行判断,以抵达老鼠所在位置。以获取到图像为例,可 通过辨别老鼠在图像的位置确定移动的方位。
[0046] 步骤S30中,当扫地机器人抵达老鼠所在位置,便可以发出驱赶信号,使老鼠逃离。 这样,该位置的物品不会继续被老鼠咬坏。驱赶信号指的是可以使老鼠离开的信号,包括但 不限于超声波、特殊声响。
[0047] 可选的,步骤SlO之前,包括:
[0048] 通过摄像头获取图像信息。所述摄像头包括可见光成像摄像头和红外成像摄像 头。
[0049] 本实施例中,扫地机器人是通过摄像头获得图像信息的。图像信息可用来判断是 否存在老鼠。可见光成像摄像头可在白天或光线较强时工作,红外成像摄像头可在夜间或 光线较弱时工作。
[0050] 可选的,步骤SlO,包括:
[0051] 扫地机器人将获取的图像信息输入到预设CNN模型进行处理,确定存在老鼠。本实 施例中,获取到图像信息之后,需要对图像信息处理,判断图像信息里面是否包含老鼠的信 息。可采用CNN(卷积神经网络)算法处理图像信息,判断图像信息内是否包含老鼠的信息。
[0052] CNN是一种深层神经网络,包括输入层、隐层、输出层,隐层又包括卷积层、下采样 层等;由于CNN的参数非常多,一般在在卷积层中使用参数共享来控制参数的数量。可通过 多幅包含老鼠的图像进行训练,以建立可用于识别老鼠图像的模型。
[0053] CNN模型训练过程可以是:
[0054] 初始化神经元连接的权重和偏置;
[0055] 输入前向传递:样本输入经过CNN的各层前向传递,计算出每一个神经元的输出。
[0056] 输出层输出该组训练数据的类别:将此类别和训练数据的期望输出比较,如果图 像误差值不符合预设图像阈值,则启动后向传播算法过程;如果图像误差值符合预设的阈 值,则CNN的算法终止。
[0057] 如果启动后向传播算法(BPTT),则使用输出层的图像误差值计算前一层神经元的 误差,并以这种方式从后向前递进式地计算所有隐藏层、输入层的神经元上的误差。
[0058] 根据上面计算的图像误差值,采用梯度下降算法从输入层到输出层,逐层更新连 接的权重和神经元的偏置。
[0059] 直到图像误差值小于预设图像阈值,终止循环计算。从而得到CNN模型的关键参 数。
[0060] 将获得图像信息输入到CNN模型内,经过层层计算,获得图像误差值。若图像误差 值小于预设图像阈值,确认是否有老鼠。
[0061] 可选的,步骤SlO之前,包括:
[0062] 通过麦克风阵列获取声音信息。
[0063] 本实施例中,扫地机器人是通过麦克风阵列获得声音信息的。声音信息可用来判 断是否存在老鼠。麦克风阵列(Microphone Array),是由一定数目的声学传感器(一般是麦 克风)组成,用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。
[0064] 可选的,步骤S20包括:
[0065] 利用声源定位算法对所述声音信息进行处理,计算出老鼠的位置。
[0066] 本实施例中,当确认在房间内是存在老鼠的,此时需要对老鼠进彳丁精确定位来驱 赶老鼠。通过麦克风阵列可以获取一组音频信息。各个音频信息里面包含老鼠的信息的强 度会存在差异。可根据这些差异来判断老鼠的方位和距离。同时,可结合室内地图或障碍物 感应装置,确定好移动路线,以抵达老鼠所在的位置。
[0067] 可采用时延法进行声源定位,方法如下:
[0068] 参照图2,图2为用麦克风阵列测量声源位置的示意图。PhP^PhP4分别代表四个 麦克风。以四个麦克风的中心为原点建立3维直角坐标系。在下式中,X (η)是麦克风收到的 信号,s (η)是声源信号,w (η)是背景噪声,α是声传播衰减信号,τ是声波从声源到麦克风的 传播时间。R是自相关函数,E是数学期望。。、^、门、^分别代表?1、?2、?3、?4到声源5的距离。 具体计算过程如下:
Figure CN108553028AD00061
[0073] 当τ = τπ = Tij时,Rij(T)有最大值。
[0074] 求出此时的Tij,可以算出声源到两个麦克风的时延。
Figure CN108553028AD00062
[0087]麦克风阵列侦测到有声音,且声音信息中包含老鼠声音信息时,通过以上方法可 以定位老鼠声音信息的位置,获得老鼠所在位置。
[0088] 可选的,所述驱赶信号包括超声波和/或猫叫声。
[0089] 本实施例中,扫地机器人可通过发出超声波或猫叫声来赶跑老鼠。如,扫地机器人 可采用驱鼠超声波发生器,发出20〜40kHz的超声波信号对老鼠进行驱赶。扫地机器人设置 有播放器,播放器预存有不同类型的猫叫声。在靠近老鼠身边时,扫地机器人启用播放器, 播放出其中一种的猫叫声。若该猫叫声未能驱赶掉老鼠,贝1J切换为另一种猫叫声,直到老鼠 逃跑。
[0090] 本发明提出的驱赶老鼠方法,包括:扫地机器人根据判断获取到的信息判断是否 包含存在老鼠信息;若存在,根据所述获取到的信息计算所述老鼠信息对应的老鼠的位置; 移动至所述位置并发出驱赶信号。本发明为扫地机器人增添驱鼠功能,解决鼠患问题,可以 防止老鼠对家具和衣物进行破坏。
[0091] 参照图3,本发明实施例还提出了一种扫地机器人,包括:
[0092] 判断模块10,用于根据获取到的信息判断是否存在老鼠;
[0093] 定位模块20,用于若存在,根据所述获取到的信息计算老鼠的位置;
[0094] 驱赶模块30,用于移动至所述位置并发出驱赶信号。
[0095] 扫地机器人,又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等,是智能家用电器的一 种,能凭借一定的人工智能,自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式, 将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒,从而完成地面清理的功能。一般来说,将完成清 扫、吸尘、擦地工作的机器人,也统一归为扫地机器人。
[0096] 本实施例中,扫地机器人设置有感应装置,该感应装置具有识别是否有老鼠的功 能。同时,扫地机器人还具有计算定位功能,计算老鼠所在的位置。扫地机器人还配设有驱 赶装置,该驱赶装置具有发出驱赶信号的功能。扫地机器人可以设置有多种工作模式,如扫 地模式、驱鼠模式等。驱鼠模式可手动开启。当扫地机器人开启扫地模式时,可对房间地面 进行清洁。当扫地机器人开启驱鼠模式时,可对房间内进行监控,一旦发现老鼠踪迹,立刻 前去将其赶走。驱鼠模式可以在无人或深夜阶段开启。
[0097] 判断模块10中,扫地机器人对获取到的信息进行分析,判断信息中是否包含老鼠。 在此处,ί目息可以是图像ί目息,也可以是声首ί目息,或者其他可以用于识别老鼠的ί目息。例 如,在一图像中,包含有老鼠的画面。而以声音为例,在获取到的声音信息内,包含一部分的 老鼠叫声或行走声。
[0098] 定位模块20中,若信息中包含老鼠,则扫地机器人可以判断当前存在老鼠,需对老 鼠进行驱赶。此时需要对老鼠的位置进行判断,以抵达老鼠所在位置。以获取到图像为例, 可通过辨别老鼠在图像的位置确定移动的方位。
[0099] 驱赶模块30中,当扫地机器人抵达老鼠所在位置,便可以发出驱赶信号,使老鼠逃 离。这样,该位置的物品不会继续被老鼠咬坏。驱赶信号指的是可以使老鼠离开的信号,包 括但不限于超声波、特殊声响。
[0100] 可选的,还包括:
[0101] 图像获取模块,用于通过摄像头获取图像信息。所述摄像头包括可见光成像摄像 头和红外成像摄像头。
[0102] 本实施例中,扫地机器人是通过摄像头获得图像信息的。图像信息可用来判断是 否存在老鼠。可见光成像摄像头可在白天或光线较强时工作,红外成像摄像头可在夜间或 光线较弱时工作。
[0103] 可选的,判断模块10包括:
[0104] 图像判断单元,用于将获取的图像信息输入到预设CNN模型进行处理,确定存在老 £3
[0105] 本实施例中,获取到图像信息之后,需要对图像信息处理,判断图像信息里面是否 包含老鼠的信息。可采用CNN(卷积神经网络)算法处理图像信息,判断图像信息内是否包含 老鼠的信息。
[0106] CNN是一种深层神经网络,包括输入层、隐层、输出层,隐层又包括卷积层、下采样 层等;由于CNN的参数非常多,一般在在卷积层中使用参数共享来控制参数的数量。可通过 多幅包含老鼠的图像进行训练,以建立可用于识别老鼠图像的模型。
[0107] CNN模型训练过程可以是:
[0108] 初始化神经元连接的权重和偏置;
[0109] 输入前向传递:样本输入经过CNN的各层前向传递,计算出每一个神经元的输出。
[0110] 输出层输出该组训练数据的类别:将此类别和训练数据的期望输出比较,如果图 像误差值不符合预设图像阈值,则启动后向传播算法过程;如果图像误差值符合预设的阈 值,则CNN的算法终止。
[0111] 如果启动后向传播算法(BPTT),则使用输出层的图像误差值计算前一层神经元的 误差,并以这种方式从后向前递进式地计算所有隐藏层、输入层的神经元上的误差。
[0112] 根据上面计算的图像误差值,采用梯度下降算法从输入层到输出层,逐层更新连 接的权重和神经元的偏置。
[0113] 直到图像误差值小于预设图像阈值,终止循环计算。从而得到CNN模型的关键参 数。
[0114] 将获得图像信息输入到CNN模型内,经过层层计算,获得图像误差值。若图像误差 值小于预设图像阈值,确认是否包含老鼠。
[0115] 可选的,还包括:
[0116] 声音获取模块,用于通过麦克风阵列获取声音信息。
[0117] 本实施例中,扫地机器人是通过麦克风阵列获得声音信息的。声音信息可用来判 断是否存在老鼠。麦克风阵列(Microphone Array),是由一定数目的声学传感器(一般是麦 克风)组成,用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。
[0118] 可选的,定位模块20包括:
[0119] 定位单元,用于利用声源定位算法对所述声音信息进行处理,计算出老鼠的位置。
[0120] 本实施例中,当确认在房间内是存在老鼠的,此时需要对老鼠进行精确定位来驱 赶老鼠。通过麦克风阵列可以获取一组音频信息。各个音频信息里面包含老鼠的信息的强 度会存在差异。可根据这些差异来判断老鼠的方位和距离。同时,可结合室内地图或障碍物 感应装置,确定好移动路线,以抵达老鼠所在的位置。
[0121] 可采用时延法进行声源定位,方法如下:
[0122] 参照图2,图2为用麦克风阵列测量声源位置的示意图。PhP^PhP4分别代表四个 麦克风。以四个麦克风的中心为原点建立3维直角坐标系。在下式中,X (η)是麦克风收到的 信号,s (η)是声源信号,w (η)是背景噪声,α是声传播衰减信号,τ是声波从声源到麦克风的 传播时间。R是自相关函数,E是数学期望。。、^、门、^分别代表?1、?2、?3、?4到声源5的距离。 具体计算过程如下:
Figure CN108553028AD00091
[0127] 当T = Ti-Tj = Lj时,Rij(T)有最大值。
[0128] 求出此时的Tij,可以算出声源到两个麦克风的时延。
Figure CN108553028AD00092
[0141] 麦克风阵列侦测到有声音,且声音信息中包含老鼠声音信息时,通过以上方法可 以定位老鼠声音信息的位置,获得老鼠所在位置。
[0142] 可选的,所述驱赶信号包括超声波和/或猫叫声。
[0143] 本实施例中,扫地机器人可通过发出超声波或猫叫声来赶跑老鼠。如,扫地机器人 可采用驱鼠超声波发生器,发出20〜40kHz的超声波信号对老鼠进行驱赶。扫地机器人设置 有播放器,播放器预存有不同类型的猫叫声。在靠近老鼠身边时,扫地机器人启用播放器, 播放出其中一种的猫叫声。若该猫叫声未能驱赶掉老鼠,贝lJ切换为另一种猫叫声,直到老鼠 逃跑。
[0144] 本发明提出的扫地机器人,包括:判断模块,用于根据获取到的信息判断是否存在 老鼠;定位模块,用于若存在,根据所述获取到的信息计算老鼠的位置;驱赶模块,用于移动 至所述位置并发出驱赶信号。本发明为扫地机器人增添驱鼠功能,解决鼠患问题,可以防止 老鼠对家具和衣物进行破坏。
[0145]以上所述仅为本发明的实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人 员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、 等同替换、改进等,均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1. 一种驱赶老鼠方法,其特征在于,包括: 扫地机器人根据获取到的信息判断是否存在老鼠; 若存在,根据所述获取到的信息计算老鼠的位置; 移动至所述位置并发出驱赶信号。
2. 根据权利要求1所述的驱赶老鼠方法,其特征在于,所述扫地机器人根据获取到的信 息判断是否存在老鼠之前,包括: 通过摄像头获取图像信息。
3. 根据权利要求2所述的驱赶老鼠方法,其特征在于,所述扫地机器人根据获取到的信 息判断是否存在老鼠,包括: 扫地机器人将获取的图像信息输入到预设CNN模型进行处理,确定存在老鼠。
4. 根据权利要求3所述的驱赶老鼠方法,其特征在于,所述扫地机器人根据获取到的信 息判断是否存在老鼠之前,包括: 通过麦克风阵列获取声音信息。
5. 根据权利要求4所述的驱赶老鼠方法,其特征在于,所述根据所述获取到的信息计算 老鼠的位置,包括: 利用声源定位算法对所述声音信息进行处理,计算出老鼠的位置。
6. —种扫地机器人,其特征在于,包括: 判断模块,用于根据获取到的信息判断是否存在老鼠; 定位模块,用于若存在,根据所述获取到的信息计算老鼠的位置; 驱赶模块,用于移动至所述位置并发出驱赶信号。
7. 根据权利要求6所述的扫地机器人,其特征在于,还包括: 图像获取模块,用于通过摄像头获取图像信息。
8. 根据权利要求7所述的扫地机器人,其特征在于,所述判断模块包括: 图像判断单元,用于将获取的图像信息输入到预设CNN模型进行处理,确定存在老鼠。
9. 根据权利要求8所述的扫地机器人,其特征在于,还包括: 声音获取模块,用于通过麦克风阵列获取声音信息。
10. 根据权利要求9所述的扫地机器人,其特征在于,所述定位模块包括: 定位单元,用于利用声源定位算法对所述声音信息进行处理,计算出老鼠的位置。
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