CN108681325B - 机器人基于加速计的仰角检测方法和被卡检测及脱卡方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种机器人基于加速计的仰角检测方法和被卡检测及脱卡方法。所述仰角检测方法通过利用加速计在竖直方向和前后方向检测到的加速度进行简化方差计算的方式，得出简化方差值，再通过判断所述简化方差值是否在第一预设方差范围内来确定机器人的仰角角度是否为零。如此可以有效避免机器人因为机体抖动等原因而造成加速计的检测数据出错，提高了机器人的数据检测的准确性和对自身状态判断的准确性。所述被卡检测方法，通过判断简化方差值在一定时间内是否处于某一参考数值范围来确定机器人是否被卡，准确性比较高。所述脱卡方法针对机器人被卡的不同情况，通过控制不同的驱动轮进行不同的动作，以实现机器人的高效脱卡。

Description

机器人基于加速计的仰角检测方法和被卡检测及脱卡方法

技术领域

本发明涉及机器人领域，具体涉及一种机器人基于加速计的仰角检测方法和被卡检测及脱卡方法。

背景技术

在实际家庭环境中，大多数家庭都有立地电风扇、门槛和吧台座椅等等，有些办公地方还有一些凳脚是U型的座椅，该座椅接触地面的凳脚是U型的不锈钢管，管的横截面为扁圆形状，这些物体都具有一定的坡度。由于机器人的机体抖动等原因，机器人的加速计检测到的数据会漂移不定，有时机器人会因为加速计在竖直方向上检测到的加速度而误判机器人爬上了某一物体，而实际上，机器人依然处于水平面上。此外，扫地机器人在进行清扫工作时，容易被立地电风扇底座、门槛、吧台座椅的底座或者U型凳脚卡住，导致机器人出现打滑或者被卡住无法移动的问题，从而影响了机器人构建地图的准确性，导航准确性也因此大大降低。目前，很多机器人都无法识别是否被立地电风扇底座、门槛、吧台座椅的底座或者U型凳脚卡住的问题，有的机器人在这方面可以做一些改善，但是需要额外增加视觉或者激光等传感器的检测，导致机器人的成本增加，不利于推广应用。

发明内容

本发明提供了一种机器人基于加速计的仰角检测方法和被卡检测及脱卡方法，可以准确地判断机器人是否处于水平面上，且在不需要增加硬件成本的基础上准确检测出机器人是否被卡。本发明的具体技术方案如下：

所述机器人基于加速计的仰角检测方法，包括如下步骤：基于加速计在竖直方向和前后方向检测到的加速度，确定机器人的运动分量；每隔第一预定时间段采集一次所述运动分量，将第二预定时间段内所采集到的所述运动分量进行简化的方差计算，确定简化方差值；判断所述简化方差值是否在第一预设方差范围内，如果是，则确定所述机器人的仰角角度为零，否则，确定所述机器人的仰角角度不为零。

进一步地，所述基于加速计在竖直方向和前后方向检测到的加速度，确定机器人的运动分量的步骤，具体包括：确定所述加速计在竖直方向检测到的加速度为Rz；确定所述加速计在前后方向检测到的加速度为Ry；确定机器人的运动分量为R1，R1=Ry*Ry+Rz*Rz。

进一步地，所述每隔第一预定时间段采集一次所述运动分量，将第二预定时间段内所采集到的所述运动分量进行简化的方差计算，确定简化方差值的步骤，具体包括：每隔第一预定时间段采集一次所述运动分量，并将所述运动分量进行开平方，得到开方运动分量，再将所述开方运动分量除以第一简化倍数，得到简化运动分量；将第二预定时间段内所采集到的多个所述简化运动分量进行平方累积和，得到平方累积和运动分量；将第二预定时间段内所采集到的多个所述简化运动分量进行累积和，得到累积和运动分量；将所述累积和运动分量的平方与所述平方累积和运动分量的差值除以第二简化倍数，得到简化方差值。

所述机器人基于加速计的被卡检测方法，包括如下步骤：基于上述的机器人基于加速计的仰角检测方法，确定所述机器人的仰角角度不为零后，判断第三预定时间段内的所述简化方差值是否都在第二预设方差范围内；当所述简化方差值都在第二预设方差范围内，且相邻的两个所述简化方差值的差值都小于第一预定方差值，则确定机器人被卡在与所述第二预设方差范围相对应的物体上；当所述简化方差值不在第二预设方差范围内，则判断第三预定时间段内的所述简化方差值是否都在第三预设方差范围内；当所述简化方差值都在第三预设方差范围内，且相邻的两个所述简化方差值的差值都小于所述第一预定方差值，则确定机器人被卡在与所述第三预设方差范围相对应的物体上，否则，确定机器人没有被卡。

所述机器人的脱卡方法，包括如下步骤：步骤Q0：基于上述的机器人基于加速计的被卡检测方法确定机器人被卡时，如果机器人被卡在与所述第二预设方差范围相对应的物体上，则进入步骤Q10，如果机器人被卡在与所述第三预设方差范围相对应的物体上，则进入步骤Q20；步骤Q10：控制两个驱动轮同时向后运转，并判断驱动轮运转设定距离内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q11；步骤Q11：控制第一驱动轮向后运转，第二驱动轮向前运转，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q12；步骤Q12：控制第二驱动轮向后运转，第一驱动轮向前运转，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q13；步骤Q13：控制两个驱动轮同时向前运转，并判断第二设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q14；步骤Q14：控制两个驱动轮同时向后运转，并判断第二设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q15；步骤Q15：判断启动机器人的脱卡方法的时间是否超过第三设定时间，如果是，则进入步骤Q16，如果否，则返回步骤Q10；步骤Q16：确定机器人脱卡失败，并报错；步骤Q20：控制两个驱动轮同时向后运转，并判断驱动轮运转设定距离内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q21；步骤Q21：控制第一驱动轮向后运转，第二驱动轮不运转，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q22；步骤Q22：控制第一驱动轮向后运转，第二驱动轮向前运转，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q23；步骤Q23：控制第二驱动轮向后运转，第一驱动轮不运转，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q24；步骤Q24：控制第二驱动轮向后运转，第一驱动轮向前运转，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q25；步骤Q25：控制两个驱动轮同时向前运转，并判断第二设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q26；步骤Q26：控制两个驱动轮同时向后运转，并判断第二设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q27；步骤Q27：判断启动机器人的脱卡方法的时间是否超过第三设定时间，如果是，则进入步骤Q28，如果否，则返回步骤Q20；步骤Q28：确定机器人脱卡失败，并报错。

进一步地，所述机器人是否符合预设脱卡条件的步骤，具体包括：基于上述的机器人基于加速计的被卡检测方法确定机器人被卡时，判断机器人所采集到的所述简化方差值是否小于第二预定方差值，如果是，则在机器人所采集到的所述简化方差值小于或等于第三预定方差值时，确定机器人符合预设脱卡条件，在机器人所采集到的所述简化方差值大于第三预定方差值时，确定机器人不符合预设脱卡条件；否则，在机器人所采集到的所述简化方差值小于或等于第四预定方差值时，确定机器人符合预设脱卡条件，在机器人所采集到的所述简化方差值大于第四预定方差值时，确定机器人不符合预设脱卡条件。

进一步地，在启动机器人的脱卡方法后，机器人不更新当前位置信息，直到确定机器人脱卡成功。

进一步地，在确定机器人脱卡成功的步骤之后，还包括如下步骤：步骤Q30：如果在步骤Q0中所述的机器人被卡在与所述第二预设方差范围相对应的物体上，则进入步骤Q31，如果在步骤Q0中所述的机器人被卡在与所述第三预设方差范围相对应的物体上，则进入步骤Q32；步骤Q31：确定机器人脱卡时的动作，如果是两个驱动轮同时向后运转时脱卡成功的，或者是一个驱动轮向后运转且另一个驱动轮不动时脱卡成功的，则机器人直接掉头行走，如果是一个驱动轮向前运转，一个驱动轮向后运转时脱卡成功的，则机器人加速转弯掉头行走；步骤Q32：确定机器人被卡之前的工作状态，如果机器人处于沿边行走状态，则绕所述物体的边缘行走，如果机器人处于区域规划行走的状态，则掉头行走或者转向90°后行走。

本发明提供的机器人基于加速计的仰角检测方法，通过利用加速计在竖直方向和前后方向检测到的加速度进行简化方差计算的方式，得出简化方差值，再通过判断所述简化方差值是否在第一预设方差范围内来确定机器人的仰角角度是否为零，如果为零则表明机器人在水平面上，如果不为零，则表明机器人在具有一定坡度的物体上。如此，可以有效避免机器人因为机体抖动等原因而造成加速计的检测数据出错，导致机器人出现误判的问题，提高了机器人的数据检测的准确性和对自身状态判断的准确性。所提供的机器人基于加速计的被卡检测方法，通过判断所述简化方差值在一定时间内是否处于某一参考数值范围来确定机器人是否被卡，准确性比较高。此外，所提供的脱卡方法，针对机器人被卡的不同情况，通过控制不同的驱动轮进行不同的动作，以实现机器人的高效脱卡。

附图说明

图1为所述机器人基于加速计的仰角检测方法的流程示意图。

图2为所述机器人基于加速计的被卡检测方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行详细描述。应当理解，下面所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明所述的机器人是一种智能清洁机器人（比如扫地机器人或者拖地机器人），下述实施例中提到的机器人都是指代智能清洁机器人。这些机器人能凭借一定的人工智能，自动在某些场合自动进行行走。机器人的机体上设有各种传感器，可检测行走距离、行走角度（即行进方向）、机体状态和障碍物等，如碰到墙壁或其他障碍物，会自行转弯，并依不同的设定，而走不同的路线，有规划地行走，还会根据行走过程中检测到的各种数据构建栅格地图，比如把检测到障碍物时所对应的栅格单元标示为障碍单元，把检测到悬崖时所对应的栅格单元标示悬崖单元，把正常行走通过的栅格单元标示为已走过单元等。本发明所述的机器人包括如下结构：带有左驱动轮和右驱动轮的能够自主行走的机器人机体，机体上设有人机交互界面，机体上设有障碍检测单元。机体内部设置有惯性传感器，所述惯性传感器包括加速计和陀螺仪等，两个驱动轮上都设有用于检测驱动轮的行走距离的里程计（一般是码盘），还设有能够处理相关传感器的参数，并能够输出控制信号到执行部件的控制模块。其中，加速计又称加速度传感器，是一种能够测量加速度的传感器。通常由质量块、阻尼器、弹性元件、敏感元件和适调电路等部分组成。传感器在加速过程中，通过对质量块所受惯性力的测量，利用牛顿第二定律获得加速度值。根据传感器敏感元件的不同，加速度传感器可以采用电容式、电感式、应变式、压阻式、压电式等。

如图1所示，机器人基于加速计的仰角检测方法，包括如下步骤：机器人基于加速计在竖直方向和前后方向检测到的加速度，确定机器人的运动分量；机器人每隔第一预定时间段采集一次所述运动分量，将第二预定时间段内所采集到的所述运动分量进行简化的方差计算，确定简化方差值；机器人判断所述简化方差值是否在第一预设方差范围内，如果是，则确定所述机器人的仰角角度为零，否则，确定所述机器人的仰角角度不为零。其中，所述竖直方向和所述前后方向都是基于加速计的三维坐标轴进行设定的，机器人位于水平面时，加速计的X轴为机器人的左右方向，Y轴为机器人的前后方向，Z轴为机器人的上下方向（即竖直方向）。一般，机器人的运动矢量R是通过这三个轴上的运动分量Rx、Ry和Rz求得的，即Rx²+ Ry²+ Rz² =R²。而本实施例只采用其中的Y轴和Z轴上的数据进行简化方差计算，如此可以提高机器人的运算效率。所述第一预定时间段可以根据具体的设计需求进行相应设置，可以设置为1毫秒至10毫秒中的任意一值，包括1毫秒和10毫秒。所述第二预定时间段也可以根据具体的设计需求进行相应设置，可以设置为100毫秒至200毫秒中的任意一值，包括100毫秒和200毫秒。所述第一预设方差范围是机器人系统中预先配置的，是研发人员通过大量的研究、测试、分析和检验总结出来的参考数据，这个参考数据范围为0至1500这个范围。本实施例所述的方法，通过利用加速计在竖直方向和前后方向检测到的加速度进行简化方差计算的方式，得出简化方差值，再通过判断所述简化方差值是否在第一预设方差范围内来确定机器人的仰角角度是否为零，如果为零则表明机器人在水平面上，如果不为零，则表明机器人在具有一定坡度的物体上。如此，可以有效避免机器人因为机体抖动等原因而造成加速计的检测数据出错，导致机器人出现误判的问题，提高了机器人的数据检测的准确性和对自身状态判断的准确性。

优选的，所述基于加速计在竖直方向和前后方向检测到的加速度，确定机器人的运动分量的步骤，具体包括：首先，机器人确定所述加速计在竖直方向检测到的加速度为Rz和在前后方向检测到的加速度为Ry；然后机器人对检测到的数据进行处理，确定机器人的运动分量为R1，R1=Ry*Ry+Rz*Rz。本实施例所述的方法通过竖直方向和前后方向的加速度来求得机器人的运动分量，在达到预期目的的同时，以最少的参数量进行数据运算，提高了机器人的数据处理效率。

优选的，所述每隔第一预定时间段采集一次所述运动分量，将第二预定时间段内所采集到的所述运动分量进行简化的方差计算，确定简化方差值的步骤，具体包括：机器人每隔1毫秒采集一次所述运动分量R1，并将所述运动分量进行开平方，得到开方运动分量R2，R2=√R1。再将所述开方运动分量除以第一简化倍数100，得到简化运动分量R3，R3=R2/100。接着，机器人将100毫秒内所采集到的100个所述简化运动分量R3进行平方累积和，得到平方累积和运动分量SQ_SUM = SQ_SUM + R3*R3，同时，将100毫秒内所采集到的100个所述简化运动分量进行累积和，得到累积和运动分量SUM=SUM+R3。最后，机器人将所述累积和运动分量的平方与所述平方累积和运动分量的差值除以第二简化倍数10000，得到简化方差值SIGMA=（SUM *SUM – SQ_SUM）/10000。其中，所述第一简化倍数和第二简化倍数还可以根据具体的设计需求进行相应设置，通过对所得的参数除以简化倍数，可以有效减小数据运算量，提高机器人的数据处理效率。需要注意的是，100毫秒内所采集的100个数据是滚动更新变化的，比如，从第1毫秒开始至第100毫秒，采集到的数据有100个，机器人对这100个数据进行简化方差处理，得到一个简化方差值。在第101毫秒，机器人采集了101个数据，此时，机器人继续对第2毫秒至第101毫秒所对应的100个数据进行简化方差处理，得到下一个简化方差值，以此类推，机器人不断地对实时采集更新的数据进行处理，得出实时更新的简化方差值。本实施例所述的方法，通过对机器人的运动分量进行简化方差计算，可以准确地得出机器人的运动状态，避免检测数据误差而导致的误判，提高了机器人的控制质量和控制性能。

如图2所示，机器人基于加速计的被卡检测方法，包括如下步骤：机器人根据上述的机器人基于加速计的仰角检测方法，确定所述机器人的仰角角度不为零后，表明机器人此时是处于某一斜面或者具有一定高度的物体上。此时，机器人需要判断第三预定时间段内的所述简化方差值是否都在第二预设方差范围内，其中，所述第三预定时间段可以根据具体的设计需求进行相应设置，可以设置为3秒至5秒中的任意一值，优选为3秒。即机器人判断在连续的3秒时间内所采集到的简化方差值是否都在某一数值范围内。当所述简化方差值都在第二预设方差范围内，且相邻的两个所述简化方差值的差值都小于第一预定方差值，则确定机器人被卡在与所述第二预设方差范围相对应的物体上。所述差值所取的是绝对值。所述第二预设方差范围可以设置为2000至13000，与该范围对应的物体一般是门槛或者U型凳脚等高度在1厘米至2厘米范围内的物体。第一预定方差值可以设置为200。比如，机器人3秒内检测到的简化方差值都持续保持在4000±200这个范围内，则可以确定机器人被卡在门槛或者U型凳脚上。

当所述简化方差值不在第二预设方差范围内，则判断第三预定时间段内的所述简化方差值是否都在第三预设方差范围内。当所述简化方差值都在第三预设方差范围内，且相邻的两个所述简化方差值的差值都小于所述第一预定方差值，则确定机器人被卡在与所述第三预设方差范围相对应的物体上，否则，确定机器人没有被卡。其中，所述第三预设方差范围可以设置为13000至28000，与该范围对应的物体一般是电风扇的底座或者吧台座椅的底座等高度在2厘米至5厘米范围内的物体。所述差值所取的是绝对值。比如，机器人3秒内检测到的简化方差值都持续保持在10000±200这个范围内，则可以确定机器人被卡在电风扇的底座或者吧台座椅的底座上。

所述第二预设方差范围和所述第三预设方差范围是机器人系统中预先存储的一些关于简化方差值的参考数据，这些参考数据可以是机器人出厂前，通过研发人员模拟各种环境进行实验测试总结出来并存储在机器人系统中的，也可以是用户购买后，结合自己家庭的使用环境，在相应的物体（比如吧台座椅的底座、立地电风扇的底座、门槛或者U型凳脚等）上进行机器人预运行，并由机器人记录、存储在系统中的。比如，用户选择机器人的数据配置模式，然后控制机器人行走并冲上电风扇底座，此时，机器人会记录冲上电风扇底座的过程中所采集到的简化方差值，并把这些值存储在系统存储器中作为参考数据。当然，机器人还可以在同一物体上进行多次模拟，以选择平均值或者中值作为最佳的参考数据进行存储，依次提高参考数据的准确性。

本实施例所述的方法，通过判断所述简化方差值在一定时间内是否处于某一参考数值范围来确定机器人是否被卡，准确性比较高，可以有效避免机器人误判的问题。

一种机器人的脱卡方法，该方法基于以上实施例所述的机器人被卡的检测方法确定机器人被卡时，启动机器人的脱卡方法，具体包括如下步骤：

在步骤Q0中，根据上述的机器人基于加速计的被卡检测方法确定机器人被卡时，如果机器人被卡在与所述第二预设方差范围相对应的物体上，表明卡住机器人的物体的高度不算高，需要进入步骤Q10进行相应处理，如果机器人被卡在与所述第三预设方差范围相对应的物体上，表明卡住机器人的物体的高度相对较高，需要进入步骤Q20进行相应处理。

在步骤Q10中，机器人控制两个驱动轮同时向后运转，进行后退脱卡操作，并判断驱动轮运转设定距离内，机器人是否符合预设脱卡条件。其中，所述设定距离可以根据具体的设计需求进行相应设置，通过设置设定距离，使机器人可以在恰当的时机停止后退脱卡操作，避免机器人无休止地进行后退脱卡操作而导致的脱卡效率低的问题，由于此时机器人也许被卡得不是很牢固，可能稍微后退一点就可以脱卡，所以，优选的，所述设定距离设置为5厘米。如果驱动轮运转没有超过5厘米，并且机器人已经符合预设脱卡条件，则表明机器人已经从物体的斜面上退下至水平面，可以确定机器人摆脱了该物体，脱卡成功。如果驱动轮运转超过了5厘米，但是机器人依然没有符合预设脱卡条件，表明机器人依然卡在物体的斜面上，需要进入步骤Q11做进一步脱卡操作。

在步骤Q11中，机器人控制第一驱动轮向后运转，第二驱动轮向前运转，进行旋转脱卡操作，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件。其中，所述第一设定时间可以根据具体的设计需求进行相应设置，通过设置第一设定时间，可以控制机器人进行旋转脱卡操作的时间，避免机器人无休止地进行旋转脱卡操作所带来的脱卡效率低的问题，优选的，设置为10秒。如果机器人进行旋转脱卡操作的时间没有超过10秒，并且机器人已经符合预设脱卡条件，则确定机器人脱卡成功。如果机器人进行旋转脱卡操作的时间超过10秒，并且机器人没有符合预设脱卡条件，表明机器人依然卡在物体的斜面上，需要进入步骤Q12做进一步脱卡操作。

在步骤Q12中，机器人控制第二驱动轮向后运转，第一驱动轮向前运转，进行反向旋转脱卡操作，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件。如果机器人进行反向旋转脱卡操作的时间没有超过10秒，并且机器人已经符合预设脱卡条件，则确定机器人脱卡成功。如果机器人进行反向旋转脱卡操作的时间超过10秒，并且机器人没有符合预设脱卡条件，表明机器人依然卡在物体的斜面上，需要进入步骤Q13做进一步脱卡操作。

在步骤Q13中，机器人控制两个驱动轮同时向前运转，进行前进脱卡操作，并判断第二设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，其中，所述第二设定时间可以根据具体的设计需求进行相应设置，通过设置第二设定时间，可以控制机器人进行前进脱卡操作的时间，避免机器人无休止地进行前进脱卡操作所带来的脱卡效率低的问题，优选的，设置为5秒。如果机器人进行前进脱卡操作的时间没有超过5秒，并且机器人已经符合预设脱卡条件，则确定机器人脱卡成功。如果机器人进行前进脱卡操作的时间超过5秒，并且机器人没有符合预设脱卡条件，表明机器人依然卡在物体的斜面上，需要进入步骤Q14做进一步脱卡操作。

在步骤Q14中，机器人控制两个驱动轮同时向后运转，再次进行后退脱卡操作，并判断第二设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件。相对于步骤Q10中的5厘米限制的后退脱卡操作，该步骤的后退脱卡操作的时间更长。主要是因为机器人在此前的步骤中已经进行较长时间的旋转和前进操作，依然没有脱卡，需要尝试相对时间较长的后退脱卡操作，使得机器人在各个方向都进行充分尝试。如果机器人进行后退脱卡操作的时间没有超过5秒，并且机器人已经符合预设脱卡条件，则确定机器人脱卡成功。如果机器人进行后退脱卡操作的时间超过5秒，并且机器人没有符合预设脱卡条件，表明机器人依然卡在物体的斜面上，需要进入步骤Q15做进一步脱卡操作。

在步骤Q15中，判断启动机器人的脱卡方法的时间是否超过第三设定时间，所述第三设定时间可以根据具体的设计需求进行相应设置，当机器人进行一定时间的脱卡操作后，依然无法脱卡，表明机器人被完全卡死，无休止地进行脱卡操作所带来的脱卡效果也不明显，甚至会导致机器人电量耗尽，从而降低用户的产品使用体验，所以，优选的，所述第三设定时间设置为3分钟。如果机器人检测到进行的脱卡操作没有达到3分钟，返回步骤Q10，重新进行一轮脱卡操作。如果机器人检测到脱卡操作已经进行了3分钟，则进入步骤Q16，确定机器人脱卡失败，并报错，提醒用户帮忙机器人脱卡。

在步骤Q20中，机器人控制两个驱动轮同时向后运转，进行后退脱卡操作，并判断驱动轮运转设定距离内，机器人是否符合预设脱卡条件。其中，所述设定距离可以根据具体的设计需求进行相应设置，通过设置设定距离，使机器人可以在恰当的时机停止后退脱卡操作，避免机器人无休止地进行后退脱卡操作而导致的脱卡效率低的问题，由于此时机器人也许被卡得不是很牢固，可能稍微后退一点就可以脱卡，所以，优选的，所述设定距离设置为5厘米。如果驱动轮运转没有超过5厘米，并且机器人已经符合预设脱卡条件，则表明机器人已经从物体的斜面上退下至水平面，可以确定机器人摆脱了该物体，脱卡成功。如果驱动轮运转超过了5厘米，但是机器人没有符合预设脱卡条件，表明机器人依然卡在物体的斜面上，需要进入步骤Q21做进一步脱卡操作。

在步骤Q21中，机器人控制第一驱动轮向后运转，第二驱动轮不运转，进行后转向脱卡操作，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件。其中，所述第一设定时间可以根据具体的设计需求进行相应设置，通过设置第一设定时间，可以控制机器人进行后转向脱卡操作的时间，避免机器人无休止地进行后转向脱卡操作所带来的脱卡效率低的问题，优选的，设置为10秒。如果机器人进行后转向脱卡操作的时间没有超过10秒，并且机器人已经符合预设脱卡条件，则确定机器人脱卡成功。如果机器人进行后转向脱卡操作的时间超过10秒，并且机器人没有符合预设脱卡条件，表明机器人依然卡在物体的斜面上，需要进入步骤Q22做进一步脱卡操作。

在步骤Q22中，机器人控制第一驱动轮向后运转，第二驱动轮向前运转，进行旋转脱卡操作，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件。如果机器人进行旋转脱卡操作的时间没有超过10秒，并且机器人已经符合预设脱卡条件，则确定机器人脱卡成功。如果机器人进行旋转脱卡操作的时间超过10秒，并且机器人没有符合预设脱卡条件，表明机器人依然卡在物体的斜面上，需要进入步骤Q23做进一步脱卡操作。

在步骤Q23中，机器人控制第二驱动轮向后运转，第一驱动轮不运转，进行后反向脱卡操作，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件。如果机器人进行后反向脱卡操作的时间没有超过10秒，并且机器人已经符合预设脱卡条件，则确定机器人脱卡成功。如果机器人进行后反向脱卡操作的时间超过10秒，并且机器人没有符合预设脱卡条件，表明机器人依然卡在物体的斜面上，需要进入步骤Q24做进一步脱卡操作。

在步骤Q24中，机器人控制第二驱动轮向后运转，第一驱动轮向前运转，进行反向旋转脱卡操作，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件。如果机器人进行反向旋转脱卡操作的时间没有超过10秒，并且机器人已经符合预设脱卡条件，则确定机器人脱卡成功。如果机器人进行反向旋转脱卡操作的时间超过10秒，并且机器人没有符合预设脱卡条件，表明机器人依然卡在物体的斜面上，需要进入步骤Q25做进一步脱卡操作。

在步骤Q25中，机器人控制两个驱动轮同时向前运转，进行前进脱卡操作，并判断第二设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，其中，所述第二设定时间可以根据具体的设计需求进行相应设置，通过设置第二设定时间，可以控制机器人进行前进脱卡操作的时间，避免机器人无休止地进行前进脱卡操作所带来的脱卡效率低的问题，优选的，设置为5秒。如果机器人进行前进脱卡操作的时间没有超过5秒，并且机器人已经符合预设脱卡条件，则确定机器人脱卡成功。如果机器人进行前进脱卡操作的时间超过5秒，并且机器人没有符合预设脱卡条件，表明机器人依然卡在物体的斜面上，需要进入步骤Q26做进一步脱卡操作。

在步骤Q26中，机器人控制两个驱动轮同时向后运转，再次进行后退脱卡操作，并判断第二设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件。相对于步骤Q20中的5厘米限制的后退脱卡操作，该步骤的后退脱卡操作的时间更长。主要是因为机器人在此前的步骤中已经进行较长时间的旋转和前进操作，依然没有脱卡，需要尝试相对时间较长的后退脱卡操作，使得机器人在各个方向都进行充分尝试。如果机器人进行后退脱卡操作的时间没有超过5秒，并且机器人已经符合预设脱卡条件，则确定机器人脱卡成功。如果机器人进行后退脱卡操作的时间超过5秒，并且机器人没有符合预设脱卡条件，表明机器人依然卡在物体的斜面上，需要进入步骤Q27做进一步脱卡操作。

在步骤Q27中，判断启动机器人的脱卡方法的时间是否超过第三设定时间，所述第三设定时间可以根据具体的设计需求进行相应设置，当机器人进行一定时间的脱卡操作后，依然无法脱卡，表明机器人被完全卡死，无休止地进行脱卡操作所带来的脱卡效果也不明显，甚至会导致机器人电量耗尽，从而降低用户的产品使用体验，所以，优选的，所述第三设定时间设置为3分钟。如果机器人检测到进行的脱卡操作没有达到3分钟，返回步骤Q20，重新进行一轮脱卡操作。如果机器人检测到脱卡操作已经进行了3分钟，则进入步骤Q28，确定机器人脱卡失败，并报错，提醒用户帮忙机器人脱卡。

本实施例所述的机器人的脱卡方法，通过分析卡住机器人的物体类型，然后针对不同的物体控制机器人的驱动轮采取不同的运转方式来进行脱卡，从而提高了机器人的脱卡效率，提升用户的产品使用体验。

优选的，所述机器人是否符合预设脱卡条件的步骤，具体包括：根据上述的机器人基于加速计的被卡检测方法确定机器人被卡时，判断机器人所采集到的所述简化方差值是否小于第二预定方差值，如果是，则在机器人所采集到的所述简化方差值小于或等于第三预定方差值时，确定机器人符合预设脱卡条件，在机器人所采集到的所述简化方差值大于第三预定方差值时，确定机器人不符合预设脱卡条件。其中，所述第二预定方差值是机器人系统中预先配置的，是研发人员通过大量的研究、测试、分析和检验总结出来的参考数据，这个参考数据是4000。所述第三预定方差值是在所述第一预设方差范围内选取的数值1000。假设机器人采集到的简化方差值都小于4000，在3000±200这个范围中浮动，表明机器人很可能是被高度比较矮的门槛等物体卡住了。此时，如果机器人采集到的方差值突然减小到1000以下，表明机器人从门槛上退下至水平面了，符合预设脱卡条件，脱卡成功。如果机器人采集到的方差值依然保持在1000以上，表明机器人依然处于被卡状态。由于机器人被卡的高度较矮，所以，第三预定方差值选取的值相对小一些，这样可以确保机器人的确是回到了水平面，避免数据误差所造成的误判。

如果机器人所采集到的所述简化方差值大于或等于第二预定方差值，表明机器人很可能是被高度比较高的电风扇底座等物体卡住了。此时，如果机器人采集到的方差值突然减小到1500（即第四预定方差值）以下，表明机器人从电风扇底座退下至水平面了，符合预设脱卡条件，脱卡成功。如果机器人采集到的方差值依然保持在1500以上，表明机器人依然处于被卡状态。由于机器人被卡的高度较高，所以，所述第四预定方差值是在所述第一预设方差范围内选取的数值1500，选取的值相对大一些，这样可以确保机器人的确是回到了水平面，避免数据误差所造成的误判。

优选的，在启动机器人的脱卡方法后，机器人不更新当前位置信息，直到确定机器人脱卡成功。如此，可以避免机器人进行脱卡操作时，频繁的打滑所带来的累积误差的问题，从而保证了机器人定位和导航的准确性。

优选的，在确定机器人脱卡成功的步骤之后，还包括如下步骤：在步骤Q30中，如果在步骤Q0中所述的机器人被卡在与所述第二预设方差范围相对应的物体上，表明该物体是机器人能够跨越的，比如门槛或者U型凳脚等，需要进入步骤Q31进行相应处理。如果在步骤Q0中所述的机器人被卡在与所述第三预设方差范围相对应的物体上，表明该物体是机器人不能够跨越的物体，比如立地电风扇的底座或者吧台座椅的底座等，则进入步骤Q32进行相应处理。

在步骤Q31中，机器人确定此前脱卡时的动作，如果是两个驱动轮同时向后运转时脱卡成功的，或者是一个驱动轮向后运转且另一个驱动轮不动时脱卡成功的，表明机器人已经从该物体上脱离下来，则机器人直接掉头行走，避免跨越该物体时打滑所带来的误差。如果是一个驱动轮向前运转，一个驱动轮向后运转时脱卡成功的，表明机器人的两个驱动轮分别位于该物体的两侧，则机器人加速转弯掉头行走，使其中一个驱动轮跨过该物体后，机器人彻底脱离该物体。

在步骤Q32中，机器人确定被卡之前的工作状态，如果机器人处于沿边行走状态，则绕所述物体的边缘行走，继续完成剩余沿边行走。如果机器人处于区域规划行走的状态，则掉头行走或者转向90°后行走，避开所述物体后继续完成剩余的规划行走。

本实施例所述的方法，通过分析机器人脱卡后的物体是不是可以跨越，来确定后续的操作，使得机器人可以有目的性地脱离所述物体，有利于提高机器人行动的效率，提升机器人的智能性。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。这些程序可以存储于计算机可读取存储介质（比如ROM、RAM、CPU、MCU、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质）中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤。

最后应说明的是：本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可，各实施例之间的技术方案是可以相互结合的。以上各实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制，尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改， 或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (6)

1.机器人基于加速计的仰角检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

基于加速计在竖直方向和前后方向检测到的加速度，确定机器人的运动分量；

每隔第一预定时间段采集一次所述运动分量，将第二预定时间段内所采集到的所述运动分量进行简化的方差计算，确定简化方差值；

判断所述简化方差值是否在第一预设方差范围内，如果是，则确定所述机器人的仰角角度为零，否则，确定所述机器人的仰角角度不为零；

其中，所述每隔第一预定时间段采集一次所述运动分量，将第二预定时间段内所采集到的所述运动分量进行简化的方差计算，确定简化方差值的步骤，具体包括：

每隔第一预定时间段采集一次所述运动分量，并将所述运动分量进行开平方，得到开方运动分量，再将所述开方运动分量除以第一简化倍数，得到简化运动分量；

将第二预定时间段内所采集到的多个所述简化运动分量进行平方累积和，得到平方累积和运动分量；

将第二预定时间段内所采集到的多个所述简化运动分量进行累积和，得到累积和运动分量；

将所述累积和运动分量的平方与所述平方累积和运动分量的差值除以第二简化倍数，得到简化方差值；

其中，所述基于加速计在竖直方向和前后方向检测到的加速度，确定机器人的运动分量的步骤，具体包括：

确定所述加速计在竖直方向检测到的加速度为Rz；

确定所述加速计在前后方向检测到的加速度为Ry；

确定机器人的运动分量为R1，R1＝Ry*Ry+Rz*Rz。

2.机器人基于加速计的被卡检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

基于权利要求1所述的机器人基于加速计的仰角检测方法，确定所述机器人的仰角角度不为零后，判断第三预定时间段内的所述简化方差值是否都在第二预设方差范围内；

当所述简化方差值都在第二预设方差范围内，且相邻的两个所述简化方差值的差值都小于第一预定方差值，则确定机器人被卡在与所述第二预设方差范围相对应的物体上；

当所述简化方差值不在第二预设方差范围内，则判断第三预定时间段内的所述简化方差值是否都在第三预设方差范围内；

当所述简化方差值都在第三预设方差范围内，且相邻的两个所述简化方差值的差值都小于所述第一预定方差值，则确定机器人被卡在与所述第三预设方差范围相对应的物体上，否则，确定机器人没有被卡。

3.机器人的脱卡方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤Q0：基于权利要求2所述的机器人基于加速计的被卡检测方法确定机器人被卡时，如果机器人被卡在与所述第二预设方差范围相对应的物体上，则进入步骤Q10，如果机器人被卡在与所述第三预设方差范围相对应的物体上，则进入步骤Q20；

步骤Q10：控制两个驱动轮同时向后运转，并判断驱动轮运转设定距离内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q11；

步骤Q11：控制第一驱动轮向后运转，第二驱动轮向前运转，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q12；

步骤Q12：控制第二驱动轮向后运转，第一驱动轮向前运转，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q13；

步骤Q13：控制两个驱动轮同时向前运转，并判断第二设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q14；

步骤Q14：控制两个驱动轮同时向后运转，并判断第二设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q15；

步骤Q15：判断启动机器人的脱卡方法的时间是否超过第三设定时间，如果是，则进入步骤Q16，如果否，则返回步骤Q10；

步骤Q16：确定机器人脱卡失败，并报错；

步骤Q20：控制两个驱动轮同时向后运转，并判断驱动轮运转设定距离内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q21；

步骤Q21：控制第一驱动轮向后运转，第二驱动轮不运转，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q22；

步骤Q22：控制第一驱动轮向后运转，第二驱动轮向前运转，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q23；

步骤Q23：控制第二驱动轮向后运转，第一驱动轮不运转，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q24；

步骤Q24：控制第二驱动轮向后运转，第一驱动轮向前运转，并判断第一设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q25；

步骤Q25：控制两个驱动轮同时向前运转，并判断第二设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q26；

步骤Q26：控制两个驱动轮同时向后运转，并判断第二设定时间内，机器人是否符合预设脱卡条件，如果是，则确定机器人脱卡成功，如果否，则进入步骤Q27；

步骤Q27：判断启动机器人的脱卡方法的时间是否超过第三设定时间，如果是，则进入步骤Q28，如果否，则返回步骤Q20；

步骤Q28：确定机器人脱卡失败，并报错。

4.根据权利要求3所述的机器人的脱卡方法，其特征在于，所述机器人是否符合预设脱卡条件的步骤，具体包括：

判断机器人所采集到的所述简化方差值是否小于第二预定方差值，如果是，则在机器人所采集到的所述简化方差值小于或等于第三预定方差值时，确定机器人符合预设脱卡条件，在机器人所采集到的所述简化方差值大于第三预定方差值时，确定机器人不符合预设脱卡条件；否则，在机器人所采集到的所述简化方差值小于或等于第四预定方差值时，确定机器人符合预设脱卡条件，在机器人所采集到的所述简化方差值大于第四预定方差值时，确定机器人不符合预设脱卡条件。

5.根据权利要求3所述的机器人的脱卡方法，其特征在于，在启动机器人的脱卡方法后，机器人不更新当前位置信息，直到确定机器人脱卡成功。

6.根据权利要求3至5中任意一项所述的机器人的脱卡方法，其特征在于，在确定机器人脱卡成功的步骤之后，还包括如下步骤：

步骤Q30：如果在步骤Q0中所述的机器人被卡在与所述第二预设方差范围相对应的物体上，则进入步骤Q31，如果在步骤Q0中所述的机器人被卡在与所述第三预设方差范围相对应的物体上，则进入步骤Q32；

步骤Q31：确定机器人脱卡时的动作，如果是两个驱动轮同时向后运转时脱卡成功的，或者是一个驱动轮向后运转且另一个驱动轮不动时脱卡成功的，则机器人直接掉头行走，如果是一个驱动轮向前运转，一个驱动轮向后运转时脱卡成功的，则机器人加速转弯掉头行走；

步骤Q32：确定机器人被卡之前的工作状态，如果机器人处于沿边行走状态，则绕所述物体的边缘行走，如果机器人处于区域规划行走的状态，则掉头行走或者转向90°后行走。

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