CN108594823A - 扫地机器人的控制方法及其控制系统 - Google Patents
扫地机器人的控制方法及其控制系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108594823A CN108594823A CN201810489349.4A CN201810489349A CN108594823A CN 108594823 A CN108594823 A CN 108594823A CN 201810489349 A CN201810489349 A CN 201810489349A CN 108594823 A CN108594823 A CN 108594823A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- current knowledge
- sweeping robot
- knowledge matrix
- information
- region
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 title claims abstract description 116
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 127
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 claims description 47
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 11
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 7
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 5
- 238000010926 purge Methods 0.000 claims description 4
- 201000004792 malaria Diseases 0.000 claims description 3
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 abstract description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 241001122767 Theaceae Species 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 238000005111 flow chemistry technique Methods 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 230000017105 transposition Effects 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
- G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Manipulator (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明涉及一种扫地机器人的控制方法及其控制系统,所述控制方法包括:获取通行知识矩阵,所述通行知识矩阵用于指示待清扫区域的通行信息;根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。本发明通过利用通行知识矩阵进行指导,不仅完成了对扫地机器人的通行控制,而且实现了扫地机器人自身更精确的定位。此外,扫地机器人还能够对通行知识矩阵进行修正,以进一步提高定位精确性;本发明还支持语音控制和远程控制,以实现对特定区域进行打扫的功能,避免了现有技术中扫地机器人局部地面过度清扫或欠清扫的问题,有利于扫地机器人实现更好的清洁效果,有利于提高用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及智能家居自动控制技术领域,具体涉及一种扫地机器人的控制方法及其控制系统。
背景技术
随着科技的快速发展,智能家居领域所涵盖的产品越来越丰富,其中,扫地机器人作为一种能对地面进行自动吸尘的家用电器,由于其智能性和便捷性,更多的家庭开始使用它来摆脱繁重的地面清洁工作。扫地机器人能对房间大小、房间内家俱摆放、自身所在位置等因素进行检测,并依靠内置的程序,制定清洁路线。
现有的扫地机器人通常设置有多种传感器,如碰撞到障碍物时可产生碰撞信号的碰撞传感器,靠近障碍物时可识别障碍物的接近传感器等。现有的智能扫地机器人进入小范围区域时,其接近传感器探测到障碍物转向后很容易又通过另外的接近传感器再次探测到其他方向的障碍物,从而导致扫地机器人在该小范围区域不停地盲目转圈,被困在该区域需要较长时间的尝试才能离开,甚至是需要人为干预才能离开;扫地机器人由于不能精确定位以致迷路。此外,扫地机器人需要不断换位来清扫地面,由于地面的污渍情况每天甚至是每几个小时都是不同的,如果扫地机器人只是按照固定的清扫路径对地面进行清扫,常常会发生局部地面过度清扫或欠清扫的问题,使得扫地机器人达不到理想的清洁效果,影响用户体验。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种扫地机器人的控制方法及其控制系统。
为实现以上目的,本发明采用如下技术方案:一种扫地机器人的控制方法,包括:
获取通行知识矩阵,所述通行知识矩阵用于指示待清扫区域的通行信息;
根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。
可选的,所述获取通行知识矩阵,包括:
获取待清扫区域的全景图,并根据所述全景图获取通行知识矩阵;或者,
通过扫地机器人对待清扫区域的自学习,获取通行知识矩阵。
可选的,所述通行知识矩阵中的各个元素的元素值包括第一值和第二值,所述第一值表示不能通行,所述第二值表示可以通行;
所述根据所述全景图获取通行知识矩阵,包括:
将所述全景图划分为障碍区域和通行区域;
构建与所述全景图大小一致的通行知识矩阵,并在通行知识矩阵中,将所述障碍区域所对应的元素的元素值确定为第一值,将所述通行区域所对应的元素的元素值确定为第二值。
可选的,所述将所述全景图划分为障碍区域和通行区域,包括:
根据预先建立的障碍物模型,确定所述全景图中障碍物的位置;
对所述全景图进行灰度化处理,根据灰度值的变化量和所述障碍物的位置,将所述全景图划分为障碍区域和通行区域。
可选的,所述障碍物模型为根据训练样本进行训练后建立的,所述训练样本包括预先收集的与所述扫地机器人同属相同地域的室内障碍物全景图。
可选的,所述控制方法还包括:
获取修正信息,并根据所述修正信息对所述通行知识矩阵进行修正,以采用修正后的通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。
可选的,所述获取修正信息,包括:
获取扫地机器人在扫地过程中检测到的障碍物的信息;或者,
接收智能终端发送的修正信息,所述修正信息是所述智能终端在接收到用户输入的修正信息后发送的。
可选的,所述控制方法还包括:
获取与所述通行知识矩阵对应的通行图,所述通行图中包括所述通行知识矩阵中元素所对应的障碍物信息;
将所述通行图发送给所述智能终端,以使所述智能终端根据通行图生成支持交互的图形界面,以便用户根据所述图形界面输入修正信息。
可选的,所述控制方法还包括:
获取待清扫区域中的目标区域的信息,并根据所述目标区域的信息确定目标区域的位置;
根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制,包括:
根据所述通行知识矩阵控制扫地机器人行进到所述目标区域的位置,以对目标区域进行清扫。
可选的,所述获取待清扫区域中的目标区域的信息,包括:
接收语音指令,所述语音指令中包含目标区域的信息;
对所述语音指令进行语音识别,得到待清扫区域中的目标区域的信息。
可选的,所述根据所述目标区域的信息确定目标区域的位置,包括:
如果所述目标区域的信息为待清扫区域中的区域信息,则根据预先得到的待清扫区域的全景图的各个特定区域的位置标记确定目标区域的位置;或者,
如果所述目标区域的信息为用户所在的位置信息,则对用户进行定位,根据定位结果确定目标区域的位置。
本发明还提供了一种扫地机器人的控制系统,包括:
矩阵获取模块,用于获取通行知识矩阵,其中,所述通行知识矩阵用于指示待清扫区域的通行信息;
控制执行模块,用于根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。
可选的,所述的系统还包括:
矩阵修正模块,用于获取修正信息,并根据所述修正信息对所述通行知识矩阵进行修正;
目标区域定位模块,用于获取待清扫区域中的目标区域的信息,并根据所述目标区域的信息确定目标区域的位置。
本发明还提供了一种扫地机器人,包括:
处理器和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:
获取通行知识矩阵,所述通行知识矩阵用于指示待清扫区域的通行信息;
根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。
本发明采用以上技术方案,所述扫地机器人的控制方法包括:获取通行知识矩阵,所述通行知识矩阵用于指示待清扫区域的通行信息;根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。本发明通过利用通行知识矩阵进行指导,不仅完成了对扫地机器人的通行控制,而且实现了扫地机器人自身更精确的定位。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明扫地机器人控制方法实施例一提供的流程示意图;
图2是本发明扫地机器人控制方法实施例一中将全景图进行划分处理的流程示意图;
图3是本发明扫地机器人控制方法实施例一中神经网络处理的示意图;
图4是本发明扫地机器人控制方法实施例二提供的流程示意图;
图5是本发明扫地机器人控制方法实施例三提供的流程示意图;
图6是本发明提供的一种扫地机器人控制系统的结构示意图。
图中:1、矩阵获取模块;2、矩阵修正模块;3、目标区域定位模块;4、控制执行模块。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式,都属于本发明所保护的范围。
如图1所示,作为本发明实施例一,提供了一种扫地机器人的控制方法,包括:
S1:获取通行知识矩阵,所述通行知识矩阵用于指示待清扫区域的通行信息;
其中,所述获取通行知识矩阵可以通过如下方式进行:
方式一:获取待清扫区域的全景图,并根据所述全景图获取通行知识矩阵。
所述待清扫区域的全景图是由用户直接提供或是通过安装在工作区域内的摄像头采集并无线传送给所述扫地机器人。
具体的,所述通行知识矩阵中的各个元素的元素值包括第一值和第二值,所述第一值表示不能通行,所述第二值表示可以通行;
所述根据所述全景图获取通行知识矩阵,包括:
将所述全景图划分为障碍区域和通行区域;
构建与所述全景图大小一致的通行知识矩阵,并在通行知识矩阵中,将所述障碍区域所对应的元素的元素值确定为第一值,将所述通行区域所对应的元素的元素值确定为第二值。
进一步的,如图2所示,将所述全景图划分为障碍区域和通行区域,包括如下步骤:
S101:根据预先建立的障碍物模型,确定所述全景图中障碍物的位置;
所述障碍物模型是一个已训练好的神经网络模型,进一步的,可以是卷积神经网络模型。所述已训练好的神经网络是根据训练样本进行训练后建立的,具体过程为:
采集多种不同工作区域的带有障碍物的全景图;
标记出全景图中障碍物的名称和轮廓;
将不同工作区域中障碍物的名称和轮廓作为训练样本输入到神经网络训练模型中进行训练,得到训练好的神经网络。
如图3所示,将工作区域的全景图输入到一个已训练好的神经网络中,识别得到该全景图中的障碍物区域及其障碍物的名称,如,沙发、电视机、茶几、柜子等。
S102:对所述全景图进行灰度化处理,根据灰度值的变化量和所述障碍物的位置,将所述全景图划分为障碍区域和通行区域。
以客厅为例,对客厅的全景图进行灰度化处理后,图片中的背景(即,地板和墙面)灰度值与客厅内摆设(如,沙发,电视柜,茶几等)的灰度值会有很大差异,根据灰度值差异较大的区域,并结合S101中识别出来的障碍物位置,确定出全景图中的障碍区域和通行区域。
所述构建与全景图大小一致的通行知识矩阵,是将灰度化后的全景图中的每一个像素点对应通行知识矩阵的一个元素实现的。其中,通行知识矩阵中元素的取值是根据该元素所对应的像素点属于障碍区域还是通行区域来确定的。比如,通行知识矩阵中该元素所对应的像素点如果属于障碍区域,则将该元素的元素值设为第一值,比如0,如果属于通行区域,则将该元素的元素值设为第二值,比如1。通过以上方法就可以得到一个与全景图相对应的通行知识矩阵,该通行知识矩阵是由0和1组成,0代表不可通行,1代表可通行,该通行知识矩阵中0元素的分布完全与全景图中的障碍区域相对应,通行知识矩阵中1元素的分布完全与全景图中的通行区域相对应。
如前文所述的获取通行知识矩阵还可以通过如下所述的方式二进行。
方式二:通过扫地机器人对待清扫区域的自学习,获取通行知识矩阵。
具体的过程为:将扫地机器人与移动终端绑定,用户通过移动终端将扫地机器人的清扫区域用规则的形状进行粗略划分,并将其传送给扫地机器人的控制中心,扫地机器人通过自学习,按照用户所给定的粗略框架,逐步检测清扫环境的状况信息,并不断存储、修改用户粗略划分设置的环境信息。自学习的过程是:将扫地机器人活动的工作区域看成一个规则矩形块,矩形块内部是很密集的网格点,以矩阵的形式来存储这些网格点对应的实际室内环境信息,结合用户粗略划分设置的环境信息,扫地机器人通过不断行进探索环境信息,来设置矩阵内所有元素的取值,如行进中撞到了某个障碍物,则将该区域对应的矩阵元素值设为第一值;如在该区域行进畅通,则将该区域对应的矩阵元素值设为第二值。在自学习过程中扫地机器人先探索墙的位置,沿着墙,再探索其它边界,最后进行边界内部区域的探索,这样能够快速填写完矩阵内所有元素的取值,从而得到通行知识矩阵。矩阵内的元素值就表示环境信息,如取值为1表示该点空旷,可以通过;取值为0表示该点不能通过。
S2:根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。即根据通行知识矩阵中每个元素值代表的不同含义指示扫地机器人的清扫路线。
本发明利用通行知识矩阵实现对扫地机器人的通行控制,通过该通行知识矩阵扫地机器人还能够对自身有更精确的定位。
图4是本发明实施例二提供的另一种扫地机器人的控制方法的流程处理图。
参见图4,本实施例提供的方法包括:
S41:获取通行知识矩阵,所述通行知识矩阵用于指示待清扫区域的通行信息。
S42:获取修正信息,并根据所述修正信息对所述通行知识矩阵进行修正。
所述获取修正信息,包括:
获取扫地机器人在扫地过程中检测到的障碍物的信息。
在实际使用中,扫地机器人在室内全景图中确定自己的位置以及通行知识矩阵中相应的初始坐标位置,记录自己前一个位置和现在的位置,确定行走的方向,并按照通行知识矩阵进行清扫路线的选择。同时,在清扫的过程中,通过碰撞来不停地修正当前位置的通行状态信息。在进入下一位置之前,扫地机器人会参照通行知识矩阵来选择下一步的位置,比如,行进之前,查到正前方位置是可通行的,但是当扫地机器人向正前方前进时,发现正前方位置是不可通行的,此时需要对通行知识矩阵中相应的元素进行修正,将原来的取值1修正为0。通过以上过程,扫地机器人能够很好地适应环境的变化,实现对室内平面空间的精确描述和自身的准确定位。
所述获取修正信息,还包括:
接收智能终端发送的修正信息,所述修正信息是所述智能终端在接收到用户输入的修正信息后发送的。
智能终端向扫地机器人发送修正信息需要经过如下过程:
扫地机器人根据预先建立的障碍物模型,确定出全景图中障碍物的位置,并将该位置对应的障碍物(如,沙发,电视柜,茶几等)进行标注,从而得到通行图,通行图中的像素点与通行知识矩阵中的元素一一对应。
扫地机器人将所述通行图发送给所述智能终端,以使所述智能终端根据通行图生成支持交互的图形界面,以便用户根据所述图形界面输入修正信息。
智能终端上安装有与扫地机器人相匹配的应用软件,在智能终端与扫地机器人建立无线连接后,扫地机器人就会将通行图发送给智能终端,应用软件利用通行图生成一个与全景图呈一定缩小比例的全景模拟图,该全景模拟图由若干个表示通行状态的红、绿方格(红色方格表示不可通行,绿色方格表示可以通行)拼成,方格的总数与通行知识矩阵中元素的总个数相同,且红方格的排布与0元素在通行知识矩阵中的排布位置相同,绿方格的排布与1元素在通行知识矩阵中的排布位置相同。用户通过智能终端显示的全景模拟图可对每个方格的颜色进行修正,用户通过智能终端完成对全景模拟图的修正后,智能终端会将修正信息发送给扫地机器人,从而使扫地机器人获取修正信息。
S43:根据修正后的通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。
此外,在实际生活中,室内的家具摆放位置不是一成不变的,当室内的摆设发生变化时(如沙发的摆放位置发生变化),需要对通行知识矩阵进行更新,此时无需重新获取工作区域的全景图,再重新生成通行知识矩阵。对于室内的一些摆设的改动,用户可在移动终端(如智能手机)上对通行图进行修改,修改包括:设置发生改变的区域以及发生改变区域对应的障碍物名称。修改完成并确认后,智能终端将修改信息发送给扫地机器人,扫地机器人内的通行知识矩阵相应的进行更新调整。以上处理避免了重新获取工作区域的全景图以及重新生成通行知识矩阵的过程,通过人机交互实现了通行知识矩阵的重置,使扫地机器人能够更好地适应环境的变化,更加准确定位。此外,采用人机交互的方式有利于提高用户体验。
进一步的,所述的控制方法还包括:
获取待清扫区域中的目标区域的信息,并根据所述目标区域的信息确定目标区域的位置;
根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制,包括:
根据所述通行知识矩阵控制扫地机器人行进到所述目标区域的位置,以对目标区域进行清扫。
具体的,所述获取待清扫区域中的目标区域的信息,包括:
接收语音指令,所述语音指令中包含目标区域的信息;
对所述语音指令进行语音识别,得到待清扫区域中的目标区域的信息。
如图5所示,为本发明实施例三提供的扫地机器人控制方法的流程示意图。
参见图5,本实施例提供的方法包括:
S51:获取通行知识矩阵;
S52:接收用户发出的语音信号;
S53:对接收到的语音信号进行语音识别,得到语音内容;
S54:判断语音内容中的命令词是否正确;
S55:如果命令词正确,将通行知识矩阵中标记的障碍物名称作为关键词在语音内容中进行搜索;
S56:如果搜索到关键词,则该关键词为目标区域;
S57:根据所述通行知识矩阵控制扫地机器人行进到所述目标区域的位置,以对目标区域进行清扫。
例如,在实际使用中,用户发现房间内的沙发附近地面比较脏,于是用户发出了“你好小宝,帮我把沙发周围打扫下”的语音命令,扫地机器人接收到该语音信号后,将接收的语音信号送入语音识别模块进行识别处理,得到语音内容;进一步判断语音内容中的命令词“你好小宝”是否正确,此处的命令词是在扫地机器人工作开始前,由用户设置的。如果命令词正确,则在得到的语音内容中进一步判断是否有“沙发、电视机、茶几或柜子”其中一个或多个关键词,该关键词的种类与通行知识矩阵中标记的障碍物种类相一致。该例子中,存在关键词“沙发”,则扫地机器人会根据自己现在的位置以及目标区域沙发,并结合通行知识矩阵,移动到沙发附近,对沙发附近的区域进行清扫。
如果没有搜索到关键词,还可通过获取当前室内全景图,将其输入到一个已经训练好的人员密度检测卷积神经网络,以得到当前室内人员密度信息,并结合声音信号的发出方向,确定出下发命令的用户所在的区域,该区域即为目标区域,扫地机器人根据当前自身的位置,到达用户所在区域附近,进行清扫。
该过程实现了用户通过语音控制扫地机器人对特定区域进行打扫的功能,避免了现有技术中扫地机器人局部地面过度清扫或欠清扫的问题,有利于扫地机器人实现更好的清洁效果;此外,用户通过语音控制扫地机器人对特定区域的清扫,操作便捷,有利于提高用户体验。
此外,用户还可远程通过智能终端查看家里面的扫地机器人当前的位置以及其在前一段时间内的清扫轨迹。用户可远程通过智能终端控制家里面的扫地机器人,比如,家里的扫地机器人是接入无线网络的,用户通过智能终端向服务器上传控制指令,服务器通过网络将该控制指令发送给扫地机器人,扫地机器人按照指令中的关键词找到目标区域,并对目标区域进行清扫。
本发明采用以上技术方案,所述扫地机器人的控制方法包括:获取通行知识矩阵,所述通行知识矩阵用于指示待清扫区域的通行信息;根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。本发明通过利用通行知识矩阵进行指导,不仅完成了对扫地机器人的通行控制,而且实现了扫地机器人自身更精确的定位。此外,扫地机器人还能够对通行知识矩阵进行修正,以进一步提高定位精确性;本发明还支持语音控制和远程控制,以实现对特定区域进行清扫的功能,避免了现有技术中扫地机器人局部地面过度清扫或欠清扫的问题,有利于扫地机器人实现更好的清洁效果,有利于提高用户体验。
如图6所示,本发明还提供了一种扫地机器人的控制系统,包括:
矩阵获取模块1,用于获取通行知识矩阵,其中,所述通行知识矩阵用于指示待清扫区域的通行信息;
矩阵修正模块2,用于获取修正信息,并根据所述修正信息对所述通行知识矩阵进行修正;
目标区域定位模块3,用于获取待清扫区域中的目标区域的信息,并根据所述目标区域的信息确定目标区域的位置;
控制执行模块4,用于根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。
此外,本发明还提供了一种扫地机器人,包括:
处理器和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:
获取通行知识矩阵,所述通行知识矩阵用于指示待清扫区域的通行信息;
根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。
可以理解的是,上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考,在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外,在本申请的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解,本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本申请的限制,本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (14)
1.一种扫地机器人的控制方法,其特征在于,包括:
获取通行知识矩阵,所述通行知识矩阵用于指示待清扫区域的通行信息;
根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取通行知识矩阵,包括:
获取待清扫区域的全景图,并根据所述全景图获取通行知识矩阵;或者,
通过扫地机器人对待清扫区域的自学习,获取通行知识矩阵。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通行知识矩阵中的各个元素的元素值包括第一值和第二值,所述第一值表示不能通行,所述第二值表示可以通行;
所述根据所述全景图获取通行知识矩阵,包括:
将所述全景图划分为障碍区域和通行区域;
构建与所述全景图大小一致的通行知识矩阵,并在通行知识矩阵中,将所述障碍区域所对应的元素的元素值确定为第一值,将所述通行区域所对应的元素的元素值确定为第二值。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将所述全景图划分为障碍区域和通行区域,包括:
根据预先建立的障碍物模型,确定所述全景图中障碍物的位置;
对所述全景图进行灰度化处理,根据灰度值的变化量和所述障碍物的位置,将所述全景图划分为障碍区域和通行区域。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述障碍物模型为根据训练样本进行训练后建立的,所述训练样本包括预先收集的与所述扫地机器人同属相同地域的室内障碍物全景图。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
获取修正信息,并根据所述修正信息对所述通行知识矩阵进行修正,以采用修正后的通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述获取修正信息,包括:
获取扫地机器人在扫地过程中检测到的障碍物的信息;或者,
接收智能终端发送的修正信息,所述修正信息是所述智能终端在接收到用户输入的修正信息后发送的。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,还包括:
获取与所述通行知识矩阵对应的通行图,所述通行图中包括所述通行知识矩阵中元素所对应的障碍物信息;
将所述通行图发送给所述智能终端,以使所述智能终端根据通行图生成支持交互的图形界面,以便用户根据所述图形界面输入修正信息。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
获取待清扫区域中的目标区域的信息,并根据所述目标区域的信息确定目标区域的位置;
根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制,包括:
根据所述通行知识矩阵控制扫地机器人行进到所述目标区域的位置,以对目标区域进行清扫。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述获取待清扫区域中的目标区域的信息,包括:
接收语音指令,所述语音指令中包含目标区域的信息;
对所述语音指令进行语音识别,得到待清扫区域中的目标区域的信息。
11.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标区域的信息确定目标区域的位置,包括:
如果所述目标区域的信息为待清扫区域中的区域信息,则根据预先得到的待清扫区域的全景图的各个特定区域的位置标记确定目标区域的位置;或者,
如果所述目标区域的信息为用户所在的位置信息,则对用户进行定位,根据定位结果确定目标区域的位置。
12.一种扫地机器人的控制系统,其特征在于,包括:
矩阵获取模块,用于获取通行知识矩阵,其中,所述通行知识矩阵用于指示待清扫区域的通行信息;
控制执行模块,用于根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。
13.根据权利要求12所述的系统,其特征在于,还包括:
矩阵修正模块,用于获取修正信息,并根据所述修正信息对所述通行知识矩阵进行修正;
目标区域定位模块,用于获取待清扫区域中的目标区域的信息,并根据所述目标区域的信息确定目标区域的位置。
14.一种扫地机器人,其特征在于,包括:
处理器和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:
获取通行知识矩阵,所述通行知识矩阵用于指示待清扫区域的通行信息;
根据所述通行知识矩阵对扫地机器人进行通行控制。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810489349.4A CN108594823A (zh) | 2018-05-21 | 2018-05-21 | 扫地机器人的控制方法及其控制系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810489349.4A CN108594823A (zh) | 2018-05-21 | 2018-05-21 | 扫地机器人的控制方法及其控制系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108594823A true CN108594823A (zh) | 2018-09-28 |
Family
ID=63632391
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810489349.4A Pending CN108594823A (zh) | 2018-05-21 | 2018-05-21 | 扫地机器人的控制方法及其控制系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108594823A (zh) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109920424A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-06-21 | 北京石头世纪科技股份有限公司 | 机器人语音控制方法、装置、机器人和介质 |
CN110221555A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-09-10 | 华为技术有限公司 | 一种控制设备移动的方法及相关设备 |
WO2020107687A1 (zh) * | 2018-11-27 | 2020-06-04 | 邦鼓思电子科技(上海)有限公司 | 一种基于视觉的工作区域边界的检测系统、方法及机器设备 |
CN111240309A (zh) * | 2018-11-12 | 2020-06-05 | 北京奇虎科技有限公司 | 扫地机器人执行清扫工作的方法、装置及电子设备 |
CN113749562A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-12-07 | 珠海格力电器股份有限公司 | 扫地机器人及其控制方法、装置、设备和存储介质 |
CN114259187A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-04-01 | 华帝股份有限公司 | 一种清洁设备控制方法、清洁设备 |
WO2023115658A1 (zh) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | 广东栗子科技有限公司 | 智能避开障碍的方法及装置 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015536489A (ja) * | 2012-09-24 | 2015-12-21 | ロブアート ゲーエムベーハーROBART GmbH | 床面を自律式に点検または処理するロボットおよび方法 |
CN105629970A (zh) * | 2014-11-03 | 2016-06-01 | 贵州亿丰升华科技机器人有限公司 | 一种基于超声波的机器人定位避障方法 |
CN105955279A (zh) * | 2016-07-18 | 2016-09-21 | 中国矿业大学 | 一种基于图像视觉的移动机器人路径规划方法及装置 |
CN105955280A (zh) * | 2016-07-19 | 2016-09-21 | Tcl集团股份有限公司 | 移动机器人路径规划和避障方法及系统 |
CN205656496U (zh) * | 2015-11-26 | 2016-10-19 | 江苏美的清洁电器股份有限公司 | 扫地机器人及其室内地图建立装置 |
CN106328132A (zh) * | 2016-08-15 | 2017-01-11 | 歌尔股份有限公司 | 一种智能设备的语音交互控制方法和装置 |
CN106584472A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-04-26 | 北京贝虎机器人技术有限公司 | 用于控制自主移动式设备的方法及装置 |
CN107491070A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-12-19 | 成都通甲优博科技有限责任公司 | 一种移动机器人路径规划方法及装置 |
CN107817805A (zh) * | 2017-11-27 | 2018-03-20 | 北京古点科技有限公司 | 一种自主移动式饮品分配装置、方法和系统 |
-
2018
- 2018-05-21 CN CN201810489349.4A patent/CN108594823A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015536489A (ja) * | 2012-09-24 | 2015-12-21 | ロブアート ゲーエムベーハーROBART GmbH | 床面を自律式に点検または処理するロボットおよび方法 |
CN105629970A (zh) * | 2014-11-03 | 2016-06-01 | 贵州亿丰升华科技机器人有限公司 | 一种基于超声波的机器人定位避障方法 |
CN205656496U (zh) * | 2015-11-26 | 2016-10-19 | 江苏美的清洁电器股份有限公司 | 扫地机器人及其室内地图建立装置 |
CN105955279A (zh) * | 2016-07-18 | 2016-09-21 | 中国矿业大学 | 一种基于图像视觉的移动机器人路径规划方法及装置 |
CN105955280A (zh) * | 2016-07-19 | 2016-09-21 | Tcl集团股份有限公司 | 移动机器人路径规划和避障方法及系统 |
CN106328132A (zh) * | 2016-08-15 | 2017-01-11 | 歌尔股份有限公司 | 一种智能设备的语音交互控制方法和装置 |
CN106584472A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-04-26 | 北京贝虎机器人技术有限公司 | 用于控制自主移动式设备的方法及装置 |
CN107491070A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-12-19 | 成都通甲优博科技有限责任公司 | 一种移动机器人路径规划方法及装置 |
CN107817805A (zh) * | 2017-11-27 | 2018-03-20 | 北京古点科技有限公司 | 一种自主移动式饮品分配装置、方法和系统 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111240309A (zh) * | 2018-11-12 | 2020-06-05 | 北京奇虎科技有限公司 | 扫地机器人执行清扫工作的方法、装置及电子设备 |
WO2020107687A1 (zh) * | 2018-11-27 | 2020-06-04 | 邦鼓思电子科技(上海)有限公司 | 一种基于视觉的工作区域边界的检测系统、方法及机器设备 |
CN109920424A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-06-21 | 北京石头世纪科技股份有限公司 | 机器人语音控制方法、装置、机器人和介质 |
CN110221555A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-09-10 | 华为技术有限公司 | 一种控制设备移动的方法及相关设备 |
CN113749562A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-12-07 | 珠海格力电器股份有限公司 | 扫地机器人及其控制方法、装置、设备和存储介质 |
CN113749562B (zh) * | 2021-08-13 | 2022-08-16 | 珠海格力电器股份有限公司 | 扫地机器人及其控制方法、装置、设备和存储介质 |
CN114259187A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-04-01 | 华帝股份有限公司 | 一种清洁设备控制方法、清洁设备 |
CN114259187B (zh) * | 2021-12-15 | 2023-04-07 | 华帝股份有限公司 | 一种清洁设备控制方法、清洁设备 |
WO2023115658A1 (zh) * | 2021-12-22 | 2023-06-29 | 广东栗子科技有限公司 | 智能避开障碍的方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108594823A (zh) | 扫地机器人的控制方法及其控制系统 | |
Chen et al. | Semantic audio-visual navigation | |
Anderson et al. | On evaluation of embodied navigation agents | |
US11045705B2 (en) | Methods and systems for 3D ball trajectory reconstruction | |
CN111657798B (zh) | 基于场景信息的清扫机器人控制方法、装置和清扫机器人 | |
CN105760106B (zh) | 一种智能家居设备交互方法和装置 | |
CN109998429A (zh) | 用于情境感知的移动清洁机器人人工智能 | |
CN105488044A (zh) | 数据处理的方法和设备 | |
CN105518584A (zh) | 利用热区识别交互 | |
CN107341442A (zh) | 运动控制方法、装置、计算机设备和服务机器人 | |
CN104182232B (zh) | 一种创建上下文感知应用的方法及用户终端 | |
CN109141395B (zh) | 一种基于视觉回环校准陀螺仪的扫地机定位方法及装置 | |
CN109621332A (zh) | 一种健身动作的属性确定方法、装置、设备和存储介质 | |
CN107766851A (zh) | 一种人脸关键点定位方法及定位装置 | |
CN105404852A (zh) | 一种显示公共卫生间空位的方法及装置 | |
CN110928282A (zh) | 清扫机器人的控制方法及装置 | |
WO2024027661A1 (zh) | 数字人驱动方法、装置、设备及存储介质 | |
CN109951363A (zh) | 数据处理方法、装置及系统 | |
CN108984765A (zh) | 一种基于智能图像分析的户型图找房方法 | |
CN105447516A (zh) | 一种禽病智能诊断方法及系统 | |
CN108942914A (zh) | 机器人避障处理方法、装置及机器人 | |
CN112784664A (zh) | 语义地图构建与作业方法、自主移动设备及存储介质 | |
CN113749562B (zh) | 扫地机器人及其控制方法、装置、设备和存储介质 | |
CN108762249A (zh) | 基于近似模型多步优化的清洁机器人最优路径规划方法 | |
CN110427998A (zh) | 模型训练、目标检测方法及装置、电子设备、存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180928 |