CN108594825A - 基于深度相机的扫地机器人控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于深度相机的扫地机器人控制方法，包括：根据扫地机器人的深度相机获取空间环境的色彩信息及深度信息，定位扫地机器人的位置，构建环境地图；根据扫地机器人的位置及构建的环境地图，规划清扫路线；通过扫地机器人的传感器装置采集环境传感信息，并据此获取扫地机器人移动的方向调整信息；根据用户设定的清扫模式，控制扫地机器人按规划的清扫路线进行清扫作业，且在扫地机器人移动的过程中，根据方向调整信息，控制扫地机器人调整行走方向。本发明根据扫地机器人的深度相机捕获的空间信息，准确的构建地图，规划清扫路线，且在控制扫地机器人移动清扫过程中，通过传感装置采集的环境传感信息，对扫地机器人进行实时控制。
Description
技术领域
本发明涉及智能机器人的控制领域，尤其涉及一种基于深度相机的扫地机器人控制方法及系统。
背景技术
家用扫地机器人能够显著代替用户完成家务清扫任务，而定位和地图构建是扫地机器人清扫过程中最为核心的内容。目前国内主流的扫地机器人以激光雷达作为地图构建和导航的主要手段，由于激光雷达是2D传感器，所探测的信息有限，难以构建较为复杂的地图，如语义地图，同时激光雷达的成本较高。
而对于单目摄像头需要通过相机的运动形成视差，然后计算目标的深度信息，一方面需要在运动的条件下才能计算深度信息，可信度不高，另一方面存在尺度不确定性。地图构建不准确的话，则对扫地机器人后续的移动产生直接的影响，不利于扫地机器人准确无遗漏的完成清扫任务。
此外，现有扫地机器人无法根据实际的环境传感信息进行实时控制与调整，智能化程度不高。
发明内容
本发明提供一种基于深度相机的扫地机器人控制方法及系统。用以解决现有技术中扫地机器人难以构建复杂地图，准确实现清扫作业，且成本高的技术问题。具体地，本发明的技术方案如下：
一方面，本发明公开了一种基于深度相机的扫地机器人控制方法，包括：根据扫地机器人的深度相机获取空间环境的色彩信息及深度信息，定位所述扫地机器人的位置，构建所述扫地机器人周围的环境地图；根据所述扫地机器人的位置及构建的环境地图，规划所述扫地机器人的清扫路线；通过所述扫地机器人的传感器装置采集环境传感信息，并根据所述环境传感信息获取所述扫地机器人移动的方向调整信息；根据用户设定的清扫模式，控制所述扫地机器人按照所述规划的清扫路线进行相应的清扫作业，且在所述扫地机器人移动的过程中，根据所述方向调整信息，控制所述扫地机器人调整行走方向。
优选地，所述根据扫地机器人的深度相机获取空间环境的色彩信息及深度信息，定位所述扫地机器人的位置，构建所述扫地机器人周围的环境地图包括：根据所述扫地机器人移动时采集的深度相机采集的环境色彩信息及深度信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及各个位置的局部地图；对所述扫地机器人进行闭环检测，判断所述扫地机器人是否回到了原点；当判定所述扫地机器人未回到了原点时，继续获取所述扫地机器人下一位置的局部地图；当判定所述扫地机器人回到原点时，将所述扫地机器人的移动轨迹和局部地图修正为符合闭环检测的结果，完成室内地图的构建。
优选地，所述根据所述扫地机器人移动时采集的深度相机采集的环境色彩信息及深度信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及各个位置的局部地图包括：获取通过所述扫地机器人的深度相机连续采集的图像Fn-1和图像Fn的色彩信息和深度信息，其中图像Fn-1和图像Fn为相邻两帧图像；分别提取所述图像Fn-1和图像Fn中的特征点，并进行特征匹配；通过匹配到的特征点估算所述深度相机的位姿，得到所述深度相机相对上一时刻的平移量和旋转量；根据所述平移量和旋转量，估算所述匹配到的特征点的空间位置，并将其作为路标；用于根据所述定位子模块定位的各个路标及其位置信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及局部地图。
优选地，在根据所述定位子模块定位的各个路标及其位置信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及局部地图之后还包括：修正所述扫地机器人的移动轨迹及局部地图，以减小累计误差。
优选地，所述根据环境传感信息获取所述扫地机器人移动的方向调整信息包括：当所述扫地机器人上设置有防跌落传感器时，根据所述扫地机器人防跌落传感器实时采集的数据，判断所述扫地机器人相应各方向是否有跌落危险，当判定所述扫地机器人存在跌落危险时，获取控制所述扫地机器人向跌落危险方向相反的方向移动的方向调整信息；当所述扫地机器人上设置有碰撞传感器时，根据所述扫地机器人碰撞传感器实时采集的数据，判断所述扫地机器人是否与障碍物发生碰撞，当判定所述扫地机器人与障碍物发生碰撞时，获取控制所述扫地机器人向碰撞方向相反的方向移动的方向调整信息；当所述扫地机器人上设置有避障传感器时，根据所述扫地机器人避障传感器实时采集的障碍物信息，判断所述扫地机器人前进方向是否有障碍物，当判定所述扫地机器人前进方向有障碍物时，获取控制所述扫地机器人改变前进方向，绕开障碍物的方向调整信息。
另一方面，本发明公开了一种基于深度相机的扫地机器人控制系统，包括：地图构建模块，用于根据扫地机器人的深度相机获取的环境色彩信息及深度信息，定位所述扫地机器人的位置，构建所述扫地机器人周围的环境地图；路线规划模块，用于根据所述地图构建模块定位的扫地机器人的位置及构建的环境地图，规划所述扫地机器人的清扫路线；传感信息处理模块，用于根据所述扫地机器人的传感器装置采集的传感信息，获取所述扫地机器人移动的方向调整信息；主控模块，用于根据用户设定的清扫模式，控制所述扫地机器人按照所述路线规划模块规划的清扫路线进行相应的清扫作业，且在所述扫地机器人移动的过程中，根据所述传感信息处理模块获取的方向调整信息，控制所述扫地机器人调整行走方向。
优选地，所述地图构建模块包括：局部建图子模块，用于根据所述扫地机器人移动时采集的深度相机采集的环境色彩信息及深度信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及各个位置的局部地图；检测子模块，用于对所述扫地机器人进行闭环检测，判断所述扫地机器人是否回到了原点；当判定所述扫地机器人未回到了原点时，继续通过所述局部建图子模块继续获取下一位置的局部地图；全局构图子模块，用于当所述检测子模块判定所述扫地机器人回到原点时，将所述扫地机器人的移动轨迹和局部地图修正为符合闭环检测的结果，完成室内地图的构建。
优选地，所述局部建图子模块包括：信息获取单元，用于获取通过所述扫地机器人的深度相机连续采集的图像Fn-1和图像Fn的色彩信息和深度信息；其中所述图像Fn-1和图像Fn为相邻两帧图像；特征提取匹配单元，用于分别提取所述信息获取单元获取的图像Fn-1和图像Fn的特征点，并进行特征匹配；计算单元，用于通过匹配到的特征点估算所述深度相机的位姿，得到所述深度相机相对于上一时刻的平移量和旋转量；定位单元，用于根据所述计算单元得到的所述平移量和旋转量，定位所述匹配到的特征点的空间位置，并将其作为路标；局部建图单元，用于根据所述定位单元定位的各个路标及其位置信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及局部地图。
优选地，所述地图构建模块还包括：优化子模块，用于修正所述局部建图子模块获取的所述扫地机器人的移动轨迹及各个位置的局部地图，以减小累计误差。
优选地，所述传感信息处理模块至少包括以下任意一项或多项的组合：第一传感处理子模块，用于根据所述扫地机器人防跌落传感器实时采集的数据，判断所述扫地机器人相应各方向是否有跌落危险，当判定所述扫地机器人存在跌落危险时，获取控制所述扫地机器人向跌落危险方向相反的方向移动的方向调整信息；第二传感处理子模块，用于根据所述扫地机器人碰撞传感器实时采集的数据，判断所述扫地机器人是否与障碍物发生碰撞，当判定所述扫地机器人与障碍物发生碰撞时，获取控制所述扫地机器人向碰撞方向相反的方向移动的方向调整信息；第三传感处理子模块，用于根据所述扫地机器人避障传感器实时采集的障碍物信息，判断所述扫地机器人前进方向是否有障碍物，当判定所述扫地机器人前进方向有障碍物时，获取控制所述扫地机器人改变前进方向，绕开障碍物的方向调整信息。
本发明至少包括以下一项技术效果：
(1)本发明的控制系统通过扫地机器人的深度相机捕获更加丰富的空间信息，从而实现精确的地图构建和路线规划，便于扫地机器人清扫无遗漏，更好的执行清扫工作。
(2)本发明的控制系统在地图构建的过程中，充分利用深度相机采集的图像的色彩信息和深度信息，进行即时定位和地图构建，且在地图构建过程中，通过优化处理，减小了误差，从而获取更为准确的地图。
(3)本发明的控制系统可以处理扫地机器人上各传感器采集的环境传感信息，并根据这些环境传感信息实时控制扫地机器人的移动方向，无需人为操作，智能化控制程度高。
(4)本发明可根据用户设置不同的工作模式控制扫地机器人实现不同的清扫方式，满足了用户的不同清扫需求。提高了用户的体验度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，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，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于深度相机的扫地机器人控制方法实施例的流程图；
图2为本发明基于深度相机的扫地机器人控制方法另一实施例的流程图；
图3为本发明基于深度相机的扫地机器人控制方法另一实施例的流程图；
图4为本发明基于深度相机的扫地机器人控制方法另一实施例的流程图；
图5为本发明基于深度相机的扫地机器人控制系统实施例的框图；
图6为本发明基于深度相机的扫地机器人控制系统另一实施例的框图；
图7为本发明基于深度相机的扫地机器人控制系统另一实施例的框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，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前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明公开了一种基于深度相机的扫地机器人控制方法，实施例如图1所示，包括：
S101根据扫地机器人的深度相机获取空间环境的色彩信息及深度信息，定位所述扫地机器人的位置，构建所述扫地机器人周围的环境地图；
S102根据所述扫地机器人的位置及构建的环境地图，规划所述扫地机器人的清扫路线；
S103通过所述扫地机器人的传感器装置采集环境传感信息，并根据所述环境传感信息获取所述扫地机器人移动的方向调整信息；
S104根据用户设定的清扫模式，控制所述扫地机器人按照所述规划的清扫路线进行相应的清扫作业，且在所述扫地机器人移动的过程中，根据所述方向调整信息，控制所述扫地机器人调整行走方向。
本实施例中，对于未知环境，扫地机器人需要先构建室内的环境地图，只有获取到环境地图后才能进行路径规划，从而让机器人按照规划路线移动清扫。具体的，利用扫地机器人的深度相机采集环境图像，获取环境图像的色彩信息和深度信息，从而据此定位扫地机器人的位置，构建环境地图。然后在构建好的环境地图的基础上再按照预设的路线规划策略来规划清扫路线。有了规划的清扫路线后，便可以控制扫地机器人按照规划的清扫路线进行移动和清扫了，当然，在移动清扫的过程中，还会通过扫地机器人的传感器装置采集周边的环境传感信息，比如障碍物信息等，从而可以实时的控制扫地机器人的移动，及时调整其移动方向，比如检测到前方有障碍物，那么就可以及时调整方向，避开障碍物。
本发明方法的另一实施例，如图2所示，包括：
S201根据所述扫地机器人移动时采集的深度相机采集的环境色彩信息及深度信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及各个位置的局部地图；
S202对所述扫地机器人进行闭环检测，判断所述扫地机器人是否回到了原点；当判定所述扫地机器人未回到了原点时，返回步骤S201继续获取所述扫地机器人下一位置的局部地图；
S203当判定所述扫地机器人回到原点时，将所述扫地机器人的移动轨迹和局部地图修正为符合闭环检测的结果，完成室内地图的构建；
S204根据所述扫地机器人的位置及构建的环境地图，规划所述扫地机器人的清扫路线；
S205通过所述扫地机器人的传感器装置采集环境传感信息，并根据所述环境传感信息获取所述扫地机器人移动的方向调整信息；
S206根据用户设定的清扫模式，控制所述扫地机器人按照所述规划的清扫路线进行相应的清扫作业，且在所述扫地机器人移动的过程中，根据所述方向调整信息，控制所述扫地机器人调整行走方向。
本实施例中，扫地机器人每移动到一个位置，会通过深度相机拍摄四周的环境图像，如果深度相机是可旋转的，那么移动在某位置的时候，可以通过旋转来获取四周的环境图像，如果深度相机不可旋转，那么可以控制扫地机器人原地旋转一圈，且在旋转过程中通过深度相机采集四周的环境图像。然后控制扫地机器人再前进，再获取下一位置四周的环境图像等等。每个位置的局部地图慢慢合并起来最终就构成了全局地图。当机器人最终又回到最初的位置时，扫地机器人也可以通过深度相机获取的环境图像识别出这个地方，便完成了一个闭环。闭环检测有两种方式，一是根据估计出来的相机的位置，看是否与之前否个位置邻近；另外一种是根据图像，去自动识别出来这个场景之前到过，并找到那时候的关键帧图像。
本发明方法的另一实施例，如图3所示，包括：
S301获取通过所述扫地机器人的深度相机连续采集的图像Fn-1和图像Fn的色彩信息和深度信息，其中图像Fn-1和图像Fn为相邻两帧图像；
S302分别提取所述图像Fn-1和图像Fn中的特征点，并进行特征匹配；
S303通过匹配到的特征点估算所述深度相机的位姿，得到所述深度相机相对上一时刻的平移量和旋转量；
S304根据所述平移量和旋转量，估算所述匹配到的特征点的空间位置，并将其作为路标；
S305根据所述定位子模块定位的各个路标及其位置信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及局部地图；
S306修正所述扫地机器人的移动轨迹及局部地图，以减小累计误差；
S307对所述扫地机器人进行闭环检测，判断所述扫地机器人是否回到了原点；当判定所述扫地机器人未回到了原点时，返回步骤S301，继续获取所述扫地机器人下一位置的局部地图；
S308当判定所述扫地机器人回到原点时，将所述扫地机器人的移动轨迹和局部地图修正为符合闭环检测的结果，完成室内地图的构建；
S309根据所述扫地机器人的位置及构建的环境地图，规划所述扫地机器人的清扫路线；
S310通过所述扫地机器人的传感器装置采集环境传感信息，并根据所述环境传感信息获取所述扫地机器人移动的方向调整信息；
S311根据用户设定的清扫模式，控制所述扫地机器人按照所述规划的清扫路线进行相应的清扫作业，且在所述扫地机器人移动的过程中，根据所述方向调整信息，控制所述扫地机器人调整行走方向。
本实施例中，利用扫地机器人的深度相机获取环境图像，通过深度相机获取的环境图像包含了环境的色彩信息和深度信息，实现数据的采集，然后进行利用一个图像序列或者一个视频流，计算深度相机的方向和位置。一般包括图像获取后、畸变校正、特征检测匹配或者直接匹配对应像素、通过对极几何原理估计相机的旋转量(旋转矩阵)和平移量(即平移向量)；然后据此就可以定位每个特征点的位置，并以此作为路标加入到地图里面。
理论上来说，如果获取的深度相机的旋转量和平移量都正确的话，我们就能得到完美的定位和建图了。但实际试验中，我们得到的数据往往有很多噪声，且由于传感器的精度、错误的匹配等，都对造成结果有误差。并且由于我们是只把新的一帧与前一关键帧进行比较，当某一帧图像的结果有误差时，就会对后面的结果产生累计误差，最后的结果肯定误差越来越大。为了解决这个问题，引入优化处理。优化处理一般采用捆集调整(BA)、卡尔曼滤波(EKF)、图优化等方式来解决。
本发明的另一实施例，在上述任一实施例的基础上，所述根据环境传感信息获取所述扫地机器人移动的方向调整信息包括：
当所述扫地机器人上设置有防跌落传感器时，根据所述扫地机器人防跌落传感器实时采集的数据，判断所述扫地机器人相应各方向是否有跌落危险，当判定所述扫地机器人存在跌落危险时，获取控制所述扫地机器人向跌落危险方向相反的方向移动的方向调整信息；
当所述扫地机器人上设置有碰撞传感器时，根据所述扫地机器人碰撞传感器实时采集的数据，判断所述扫地机器人是否与障碍物发生碰撞，当判定所述扫地机器人与障碍物发生碰撞时，获取控制所述扫地机器人向碰撞方向相反的方向移动的方向调整信息；
当所述扫地机器人上设置有避障传感器时，根据所述扫地机器人避障传感器实时采集的障碍物信息，判断所述扫地机器人前进方向是否有障碍物，当判定所述扫地机器人前进方向有障碍物时，获取控制所述扫地机器人改变前进方向，绕开障碍物的方向调整信息。
具体的，我们以扫地机器人上设有用于拖地的拖布和协同工作的水箱；以及设有用于扫地的滚刷、边刷；同时设置有避障传感器、碰撞传感器、及防跌落传感器为例，本发明的控制系统根据这些传感器实时控制扫地机器人移动过程如图4所示，包括：
S401设定工作模式；
S402若设定为扫模式，则启动扫地机器人的滚刷电机和边刷电机；
S403若设定为拖模式，则首先打开扫地机器人的水箱开关，润湿拖布，然后关闭水箱开关，将拖布下压至与地面接触；
S404根据扫地机器人的防跌落传感器实时采集的数据，判断各相应方向是否有跌落危险；
S405若存在跌落危险则改变动力轮转向，控制扫地机器人向跌落危险方向的相反方向行进(特别地，若同时在多个方向上存在跌落危险，则扫地机器人的跌落危险方向为多个跌落危险方向的单位矢量和)；并返回步骤S404；
S406若不存在跌落危险，则检测是否有碰撞发生；
S407若有碰撞发生，则控制扫地机器人的动力轮向相反方向回退，返回步骤S406继续检测是否还有碰撞发生；
S408若无碰撞发生，则根据扫地机器人的避障传感器实时采集的数据，判断当前行进方向上是否有障碍物；
S409若有障碍物则改变扫地机器人的动力轮方向绕开障碍物，并回到原始行进路线；返回步骤S408继续判断是否还有障碍物；
S410若无障碍物，则控制扫地机器人按照规划的清扫路线控制动力轮行进；
S411判断清扫作业是否完成，若未完成则返回步骤S404，直至完成清扫作业。
上述步骤S409中，如果有障碍物则控制扫地机器人改变动力轮的方向。其中，动力轮改变的方向由安装在扫地机器人各个位置的避障传感器共同决定。比如扫地机器人前半周侧壁上均匀安装了5个避障传感器，首先对比左前和右前避障传感器测量的前方障碍物距离信息，选择障碍物距离较远的一侧作为动力轮的改变方向；当左前和右前避障传感器测量的前方障碍物距离均小于设定阈值时，对比左侧和右侧避障传感器测量的前方障碍物距离信息，选择障碍物距离较远的一侧作为动力轮的改变方向；特殊地，当所有避障传感器测量到的前方障碍物距离均小于设定阈值时，动力轮方向为当前行进方向的相反方向。
本发明实施例中，可以根据扫地机器人设置的各传感器采集的环境传感信息，实时控制调整扫地机器人的移动，及时避开障碍物，即使碰到障碍物也可以控制调整方向继续移动，此外，还可以避免跌落，稳步行进进行清扫，减少了人为操作，智能化控制程度高。
基于相同的技术构思，本发明还公开了一种基于深度相机的扫地机器人控制系统，该控制系统可采用本发明所述的控制方法来控制机器人实现清扫。具体的，本发明的基于深度相机的扫地机器人控制系统，如图5所示，包括：地图构建模块100，用于根据扫地机器人的深度相机获取的环境色彩信息及深度信息，定位所述扫地机器人的位置，构建所述扫地机器人周围的环境地图；路线规划模块200，用于根据所述地图构建模块100定位的扫地机器人的位置及构建的环境地图，规划所述扫地机器人的清扫路线；传感信息处理模块300，用于根据所述扫地机器人的传感器装置采集的传感信息，获取所述扫地机器人移动的方向调整信息；主控模块400，用于根据用户设定的清扫模式，控制所述扫地机器人按照所述路线规划模块200规划的清扫路线进行相应的清扫作业，且在所述扫地机器人移动的过程中，根据所述传感信息处理模块300获取的方向调整信息，控制所述扫地机器人调整行走方向。
关于扫地机器人的深度相机方面，主要有三种方案：结构光、TOF、双目成像。
结构光(Structured Light)：结构光投射特定的光信息到物体表面后，由摄像头采集。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位置和深度等信息，进而复原整个三维空间。
TOF(Time OfFlight)：TOF系统是一种光雷达系统，可从发射极向对象发射光脉冲，接收器则可通过计算光脉冲从发射器到对象，再以像素格式返回到接收器的运行时间来确定被测量对象的距离。
双目成像(Stereo System)：利用双摄像头拍摄物体，再通过三角形原理计算物体距离。
通过以上任意一种深度相机的实现方案拍摄的环境图像，可以获取到环境色彩信息和深度信息。地图构建模块100获取到这些信息后便可据此进行定位和建图了。比如，地图构建模块100可以采用SLAM技术来进行定位与建图。
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)，同步定位与地图构建，最早在机器人领域提出，它指的是：机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的环境特征定位自身位置和姿态，再根据自身位置构建周围环境的增量式地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。地图构建好后便可以规划清扫路线了，再控制扫地机器人按照规划好的清扫路线进行移动和清扫，当然，在扫地机器人移动清扫的过程中，还会根据扫地机器人实时采集的环境传感信息，实时控制和调整扫地机器人的移动。
本发明控制系统的另一实施例，如图6所示，在上述控制系统实施例的基础上，所述地图构建模块100包括：局部建图子模块110，用于根据所述扫地机器人移动时采集的深度相机采集的环境色彩信息及深度信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及各个位置的局部地图；检测子模块120，用于对所述扫地机器人进行闭环检测，判断所述扫地机器人是否回到了原点；当判定所述扫地机器人未回到了原点时，继续通过所述局部建图子模块110继续获取下一位置的局部地图；全局构图子模块130，用于当所述检测子模块120判定所述扫地机器人回到原点时，将所述扫地机器人的移动轨迹和局部地图修正为符合闭环检测的结果，完成室内地图的构建。
上述实施例中，所述局部建图子模块110包括：信息获取单元111，用于获取通过所述扫地机器人的深度相机连续采集的图像Fn-1和图像Fn的色彩信息和深度信息；其中所述图像Fn-1和图像Fn为相邻两帧图像；特征提取匹配单元112，用于分别提取所述信息获取单元111获取的图像Fn-1和图像Fn的特征点，并进行特征匹配；计算单元113，用于通过匹配到的特征点估算所述深度相机的位姿，得到所述深度相机相对于上一时刻的平移量和旋转量；定位单元114，用于根据所述计算单元113得到的所述平移量和旋转量，定位所述匹配到的特征点的空间位置，并将其作为路标；局部建图单元115，用于根据所述定位单元114定位的各个路标及其位置信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及局部地图。
较佳的，如图7所示，所述地图构建模块100还包括：优化子模块140，用于修正所述局部建图子模块110获取的所述扫地机器人的移动轨迹及各个位置的局部地图，以减小累计误差。
具体的，地图构建模块100根据扫地机器人的深度相机获取的环境图像来实现实时定位和地图构建过程如下：
(1)信息获取单元111获取由扫地机器人的深度相机实时连续采集图像Fn-1和图像Fn的RGB信息和深度信息，其中图像Fn-1和图像Fn为相邻两帧图像；
(2)特征提取匹配单元112分别提取图像Fn-1和图像Fn中的特征点，并进行特征匹配；
(3)计算单元113通过匹配到的特征点估算相机的相对运动，得到深度相机相对上一时刻的平移量和旋转量；
(4)定位单元114估算匹配的特征点的空间位置，并将其作为路标放入地图；
(5)重复步骤(1)-(4)，局部建图单元115根据各个路标得到相机的局部运动轨迹和局部地图；
(6)优化子模块140采用滤波或非线性优化的方法，估计上述局部建图单元115获取的局部运动轨迹和局部地图的不确定性，并作出修正，消除累积误差；
(7)检测子模块120通过计算图像间的相似性判断相机是否运动回了原点(即闭环检测)，若运动回原点，则通过全局构图子模块130将全局轨迹和地图修正为符合闭环检测的结果，完成地图构建。
本发明控制系统的另一实施例，在上述任一实施例的基础上，根据扫地机器人上设置的采集环境传感信息的传感器装置，本发明的控制系统设置有对应的传感处理子模块。比如传感信息处理模块300包括：
(1)当扫地机器人上设置有防跌落传感器时，则该扫地机器人的控制系统则设置有第一传感处理模块。第一传感处理子模块310根据所述扫地机器人防跌落传感器实时采集的数据，判断所述扫地机器人相应各方向是否有跌落危险，当判定所述扫地机器人存在跌落危险时，获取控制所述扫地机器人向跌落危险方向相反的方向移动的方向调整信息；
(2)当扫地机器人上设置有碰撞传感器时，则该扫地机器人的控制系统则设置有第二传感处理模块。第二传感处理子模块320根据所述扫地机器人碰撞传感器实时采集的数据，判断所述扫地机器人是否与障碍物发生碰撞，当判定所述扫地机器人与障碍物发生碰撞时，获取控制所述扫地机器人向碰撞方向相反的方向移动的方向调整信息；
(3)当扫地机器人上设置有避障传感器时，则该扫地机器人的控制系统则设置有第三传感处理模块。第三传感处理子模块330根据所述扫地机器人避障传感器实时采集的障碍物信息，判断所述扫地机器人前进方向是否有障碍物，当判定所述扫地机器人前进方向有障碍物时，获取控制所述扫地机器人改变前进方向，绕开障碍物的方向调整信息。
本发明控制系统可以根据扫地机器人设置的各传感器采集的环境传感信息，实时控制调整扫地机器人的移动。比如通过处理避障传感器采集的障碍物信息，可以控制扫地机器人及时避开障碍物；通过处理碰撞传感器采集的碰撞信息，使得即使扫地机器人碰到障碍物也可以迅速调整方向继续移动；还可以通过处理防跌落传感器采集的扫地机器人与地面的距离信息，控制扫地机器人及时调整移动方向，避免跌落。通过本发明的控制系统，可以准确的控制扫地机器人稳步行进完成清扫，减少了人为操作，智能化控制程度高。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种基于深度相机的扫地机器人控制方法，其特征在于，包括：
根据扫地机器人的深度相机获取空间环境的色彩信息及深度信息，定位所述扫地机器人的位置，构建所述扫地机器人周围的环境地图；
根据所述扫地机器人的位置及构建的环境地图，规划所述扫地机器人的清扫路线；
通过所述扫地机器人的传感器装置采集环境传感信息，并根据所述环境传感信息获取所述扫地机器人移动的方向调整信息；
根据用户设定的清扫模式，控制所述扫地机器人按照所述规划的清扫路线进行相应的清扫作业，且在所述扫地机器人移动的过程中，根据所述方向调整信息，控制所述扫地机器人调整行走方向。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度相机的扫地机器人控制方法，其特征在于，所述根据扫地机器人的深度相机获取空间环境的色彩信息及深度信息，定位所述扫地机器人的位置，构建所述扫地机器人周围的环境地图包括：
根据所述扫地机器人移动时采集的深度相机采集的环境色彩信息及深度信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及各个位置的局部地图；
对所述扫地机器人进行闭环检测，判断所述扫地机器人是否回到了原点；
当判定所述扫地机器人未回到了原点时，继续获取所述扫地机器人下一位置的局部地图；
当判定所述扫地机器人回到原点时，将所述扫地机器人的移动轨迹和局部地图修正为符合闭环检测的结果，完成室内地图的构建。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度相机的扫地机器人控制方法，其特征在于，所述根据所述扫地机器人移动时采集的深度相机采集的环境色彩信息及深度信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及各个位置的局部地图包括：
获取通过所述扫地机器人的深度相机连续采集的图像Fn-1和图像Fn的色彩信息和深度信息，其中图像Fn-1和图像Fn为相邻两帧图像；
分别提取所述图像Fn-1和图像Fn中的特征点，并进行特征匹配；
通过匹配到的特征点估算所述深度相机的位姿，得到所述深度相机相对上一时刻的平移量和旋转量；
根据所述平移量和旋转量，估算所述匹配到的特征点的空间位置，并将其作为路标；
根据所述定位子模块定位的各个路标及其位置信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及局部地图。
4.根据权利要求2所述的一种基于深度相机的扫地机器人控制方法，其特征在于，在根据所述定位子模块定位的各个路标及其位置信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及局部地图之后还包括：
修正所述扫地机器人的移动轨迹及局部地图，以减小累计误差。
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于深度相机的扫地机器人控制方法，其特征在于，所述根据环境传感信息获取所述扫地机器人移动的方向调整信息包括：
当所述扫地机器人上设置有防跌落传感器时，根据所述扫地机器人防跌落传感器实时采集的数据，判断所述扫地机器人相应各方向是否有跌落危险，当判定所述扫地机器人存在跌落危险时，获取控制所述扫地机器人向跌落危险方向相反的方向移动的方向调整信息；
当所述扫地机器人上设置有碰撞传感器时，根据所述扫地机器人碰撞传感器实时采集的数据，判断所述扫地机器人是否与障碍物发生碰撞，当判定所述扫地机器人与障碍物发生碰撞时，获取控制所述扫地机器人向碰撞方向相反的方向移动的方向调整信息；
当所述扫地机器人上设置有避障传感器时，根据所述扫地机器人避障传感器实时采集的障碍物信息，判断所述扫地机器人前进方向是否有障碍物，当判定所述扫地机器人前进方向有障碍物时，获取控制所述扫地机器人改变前进方向，绕开障碍物的方向调整信息。
6.一种基于深度相机的扫地机器人控制系统，其特征在于，包括：
地图构建模块，用于根据扫地机器人的深度相机获取的环境色彩信息及深度信息，定位所述扫地机器人的位置，构建所述扫地机器人周围的环境地图；
路线规划模块，用于根据所述地图构建模块定位的扫地机器人的位置及构建的环境地图，规划所述扫地机器人的清扫路线；
传感信息处理模块，用于根据所述扫地机器人的传感器装置采集的传感信息，获取所述扫地机器人移动的方向调整信息；
主控模块，用于根据用户设定的清扫模式，控制所述扫地机器人按照所述路线规划模块规划的清扫路线进行相应的清扫作业，且在所述扫地机器人移动的过程中，根据所述传感信息处理模块获取的方向调整信息，控制所述扫地机器人调整行走方向。
7.根据权利要求6所述的一种基于深度相机的扫地机器人控制系统，其特征在于，所述地图构建模块包括：
局部建图子模块，用于根据所述扫地机器人移动时采集的深度相机采集的环境色彩信息及深度信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及各个位置的局部地图；
检测子模块，用于对所述扫地机器人进行闭环检测，判断所述扫地机器人是否回到了原点；当判定所述扫地机器人未回到了原点时，继续通过所述局部建图子模块继续获取下一位置的局部地图；
全局构图子模块，用于当所述检测子模块判定所述扫地机器人回到原点时，将所述扫地机器人的移动轨迹和局部地图修正为符合闭环检测的结果，完成室内地图的构建。
8.根据权利要求7所述的一种基于深度相机的扫地机器人控制系统，其特征在于，所述局部建图子模块包括：
信息获取单元，用于获取通过所述扫地机器人的深度相机连续采集的图像Fn-1和图像Fn的色彩信息和深度信息；其中所述图像Fn-1和图像Fn为相邻两帧图像；
特征提取匹配单元，用于分别提取所述信息获取单元获取的图像Fn-1和图像Fn的特征点，并进行特征匹配；
计算单元，用于通过匹配到的特征点估算所述深度相机的位姿，得到所述深度相机相对于上一时刻的平移量和旋转量；
定位单元，用于根据所述计算单元得到的所述平移量和旋转量，定位所述匹配到的特征点的空间位置，并将其作为路标；
局部建图单元，用于根据所述定位单元定位的各个路标及其位置信息，获取所述扫地机器人的移动轨迹及局部地图。
9.根据权利要求8所述的一种基于深度相机的扫地机器人控制系统，其特征在于，所述地图构建模块还包括：
优化子模块，用于修正所述局部建图子模块获取的所述扫地机器人的移动轨迹及各个位置的局部地图，以减小累计误差。
10.根据权利要求6-9任一项所述的一种基于深度相机的扫地机器人控制系统，其特征在于，所述传感信息处理模块至少包括以下任意一项或多项的组合：
第一传感处理子模块，用于根据所述扫地机器人防跌落传感器实时采集的数据，判断所述扫地机器人相应各方向是否有跌落危险，当判定所述扫地机器人存在跌落危险时，获取控制所述扫地机器人向跌落危险方向相反的方向移动的方向调整信息；
第二传感处理子模块，用于根据所述扫地机器人碰撞传感器实时采集的数据，判断所述扫地机器人是否与障碍物发生碰撞，当判定所述扫地机器人与障碍物发生碰撞时，获取控制所述扫地机器人向碰撞方向相反的方向移动的方向调整信息；
第三传感处理子模块，用于根据所述扫地机器人避障传感器实时采集的障碍物信息，判断所述扫地机器人前进方向是否有障碍物，当判定所述扫地机器人前进方向有障碍物时，获取控制所述扫地机器人改变前进方向，绕开障碍物的方向调整信息。
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