CN109330495A - 扫地机器人的用水量获取方法及其装置和电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种扫地机器人的用水量获取方法及其装置、电子设备和非临时性计算机可读存储介质。其中，扫地机器人的用水量获取方法包括：控制扫地机器人对待清洁地面的地面进行图像采集，以获取待清洁地面的地面图像；控制扫地机器人对待清洁地面的湿度进行检测，以获取待清洁地面的湿度信息；根据地面图像和湿度信息，获取扫地机器人的目标用水量；控制扫地机器人按照目标用水量对待清洁地面进行清扫。本发明实施例中，通过智能手段来检查待清洁对象的当前状况，根据当前状况来推荐最优的水量参数，实现对待清洁对象自适应的水量控制，达到最优的出水效果，可以提升扫地机器人的智能水平和清洁效率。

Description

扫地机器人的用水量获取方法及其装置和电子设备
技术领域
本发明涉及智能家电技术领域，尤其涉及一种扫地机器人的用水量获取方法及其装置、电子设备和非临时性计算机可读存储介质。
背景技术
对于当前的可以实现扫拖地功能的扫地机器人，其用水量固定，并不能够根据清扫的实际情况实现对用水量的动态调整，无法达到最佳清洁效果，甚至较多的用水量可能会对某些材质的地面造成影响，损坏地板。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的一个目的在于提出一种扫地机器人的用水量获取方法，通过智能手段来检查待清洁对象的当前状况，根据当前状况来推荐最优的水量参数，实现对待清洁对象自适应的水量控制，达到最优的出水效果，可以提升扫地机器人的智能水平和清洁效率。
本发明的另一个目的在于提出一种扫地机器人的用水量获取装置。
本发明的另一个目的在于提出一种电子设备
本发明的另一个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
为了达到上述目的，本发明第一方面实施例提出一种扫地机器人的用水量获取方法。该方法包括以下步骤：
控制扫地机器人对待清洁地面的地面进行图像采集，以获取所述待清洁地面的地面图像；
控制扫地机器人对待清洁地面的湿度进行检测，以获取所述待清洁地面的湿度信息；
根据所述地面图像和所述湿度信息，获取所述扫地机器人的目标用水量；
控制所述扫地机器人按照所述目标用水量对所述待清洁地面进行清扫。
为了达到上述目的，本发明第二方面实施例提出一种扫地机器人的用水量获取装置，包括：
图像获取模块，用于控制扫地机器人对待清洁地面的地面进行图像采集，以获取所述待清洁地面的地面图像；
湿度获取模块，用于控制扫地机器人对待清洁地面的湿度进行检测，以获取所述待清洁地面的湿度信息；
用水量获取模块，用于根据所述地面图像和所述湿度信息，获取所述扫地机器人的目标用水量；
清扫控制模块，用于控制所述扫地机器人按照所述目标用水量对所述待清洁地面进行清扫。
本发明第二方面实施例提出的扫地机器人的用水量获取装置，通过智能手段来检查待清洁对象的当前状况，根据当前状况来推荐最优的水量参数，实现对待清洁对象自适应的水量控制，达到最优的出水效果，可以提升扫地机器人的智能水平和清洁效率。
为了达到上述目的，本发明第三方面实施例提出一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器；其中，处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现本发明第一方面实施例提出的扫地机器人的用水量获取方法。
为达到上述目的，本发明实施例第四方面实施例提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现本发明第一方面实施例提出的扫地机器人的用水量获取方法。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明实施例提出的一种扫地机器人的用水量获取方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提出的另一种扫地机器人的用水量获取方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提出的另一种扫地机器人的用水量获取方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提出的一种扫地机器人的用水量获取装置的结构示意图；
图5为本发明实施例提出的另一种扫地机器人的用水量获取装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参照附图描述根据本发明实施例提出的扫地机器人的用水量获取方法及其装置、电子设备和非临时性计算机可读存储介质。
图1为本发明实施例提出的一种扫地机器人的用水量获取方法的流程示意图。如图1所示，具体包括以下步骤：
步骤101，控制扫地机器人对待清洁地面的地面进行图像采集，以获取待清洁地面的地面图像。
为实现扫地机器人的图像采集功能，扫地机器人上应设置有相应的图像采集装置，在扫地机器人启动工作时图像采集装置随之开启进行地面图像的采集。具体地，图像采集装置可以设置在扫地机器人的机身下方，对扫地机器人底部的地面图像进行采集；也可以设置在扫地机器人的机头上，采集扫地机器人前进方向上即将进行清扫的地面图像信息。
步骤102，控制扫地机器人对待清洁地面的湿度进行检测，以获取待清洁地面的湿度信息。
为实现扫地机器人的湿度信息采集功能，扫地机器人上应设置有相应的湿度采集装置。具体地，湿度采集装置应设置在扫地机器人机身下方，为了保障湿度采集装置采集的地面上的湿度的精确程度，湿度采集装置应尽量靠近地面。对于机身底盘较低的扫地机器人，湿度采集装置可以设置在机身内部，通过机身底部的通孔采集湿度信息，此时湿度采集装置与地面件较小的距离也能够得到满足；对于机身底盘较高的扫地机器人，此时就需要湿度采集装置突出扫地机器人底盘。
实际应用中地面可能存在不平整的情况，直接在底盘上设置湿度采集装置，该湿度采集装置在行驶的过程中有很大的可能触碰地面，导致湿度采集装置损坏，采集精度受到影响，甚至可能卡嵌在地面某处造成扫地机器人悬空无法前进，为了避免上述情况，本发明实施例中可以将湿度采集装置设置在扫地机器人底部的驱动轮上或其附近，如此既靠近了地面，又难以触碰到地面，保障了湿度信号的采集。
步骤103，根据地面图像和湿度信息，获取扫地机器人的目标用水量。
具体地，将地面图像和湿度信息，输入到训练好的第一机器学习模型中进行学习，得到待清洁地面对应的每个推荐用水量的推荐概率，选取推荐概率最大的推荐用水量作为目标用水量。
在第一机器学习模型的训练过程中，可以训练出多个推荐用水量。将地面图像和湿度信息，输入到训练好的第一机器学习模型中学习后，第一机器学习模型会给每个推荐用水量学习出一个推荐概率值，推荐概率值越接近1，表明在该推荐用水量下扫地机器人对地面造成危害的概率越小，即该推荐用水量更加符合地面的清扫需求；反之推荐概率值越接近0，则表明在该推荐用水量下扫地机器人会对地面造成危害的概率越大，即该推荐用水量最不符合地面的清扫需求；而对于推荐概率值为0的推荐用水量，表示在该用水量下扫地机器人的湿度会对地面造成一定程度的损坏。因此，在获取到每个推荐用水量的推荐概率后，选取推荐概率最大的推荐用水量作为目标用水量。
需要说明的是，在本发明实施例中，由扫地机器人采集地面地图和湿度信息，对采集到的数据进行分析，以获取清扫过程中的用水量的过程可以在由云端服务器执行，也可以由扫地机器人在本地执行。当在本地执行时，扫地机器人中预先存储有已经训练好的第一机器学习模型，可以将采集到的地面图像和湿度信息，输入到第一机器学习模型中学习，得到目标用水量。
当在云端服器执行时，扫地机器人可以将采集到的地面图像和湿度信息通过无线网络发送至云端服务器。云端服务器可以获取到地面图像和湿度信息，进而结合云端服务器中的第一机器学习模型，得到相应的目标用水量。
一般情况下，为了减少扫地机器人的能耗和成本，往往由云端服务器执行目标用水量的获取过程。但是实际中当扫地机器人与云端服务器之间的无线网络信号不稳定或扫地机器人处在没有无线网络覆盖的情况下时，扫地机器人不能通过无线网络连通云端服务器发送采集到的地面图像和湿度信息，此时，扫地机器人可以选择在本地进行分析，获取相应的目标用水量。
步骤104，控制扫地机器人按照目标用水量对待清洁地面进行清扫。
进一步地，在得到相应的目标用水量后，对于在扫地机器人本地所得出的用水量可直接作用于扫地机器人控制扫地机器人按照目标用水量对待清洁地面进行清扫；对于在云端服务器得出的目标用水量，云端服务器通过无线网络向扫地机器人反馈目标用水量，扫地机器人在接收到目标用水量之后按照其值对待清洁地面进行清扫。
本发明是实施例提出的扫地机器人的用水量获取方法，通过智能手段来检查待清洁对象的当前状况，根据当前状况来推荐最优的水量参数，实现对待清洁对象自适应的水量控制，达到最优的出水效果，可以提升扫地机器人的智能水平和清洁效率。
图2为本发明实施例提供的另一种扫地机器人的用水量获取方法的流程示意图。如图2所示，本发明实施例中提供一种根据地面图像和湿度信息，获取目标用水量的实现方式，具体包括以下步骤：
步骤201，对地面图像进行图像识别，确定待清洁地面的地面类型信息，获取与地面类型信息匹配的第一用水量。
在实际的使用过程中，扫地机器人往往会遭遇各种的地面情况。例如，大部分的家用地面都是由陶瓷瓷砖铺成，这种地面的清扫用水量允许范围较大，地面不会因为用水量过大而遭到损坏。同时也存在一些家用地面由木质地板铺成，这种地面在清扫时要求扫地机器人的用水量要较小，否则容易造成地面软化、鼓胀、变形等。而当面对一些家用地面由地毯铺成时，此时扫地机器人清扫时的用水量应为0，即扫地机器人此时只可启动扫地功能而不能启用拖地功能。除了上述举例之外还存在一些其它地面对扫地机器人的出水量有限制要求，故在匹配用水量之前，应首先确定扫地机器人当前所清扫的地面类型。
作为一种可能地实现方式，本实施例中以在云端服务器处获取目标用水量为例进行解释说明。首先将图像采集装置采集到的地面图像上传至云端服务器，云端服务器响应扫地机器人，将传来的地图图像输入训练好的地面类型识别模型中进行学习，可以分析出具体的地面类型信息。之后根据学习出的地面类型信息，查询云端服务器中存储的地面类型信息和用水量之间的映射关系，获取与学习出的地面类型信息相匹配的第一目标用水量。
步骤202，根据地面类型信息获取多个湿度范围，确定湿度信息所隶属的目标湿度范围，根据目标湿度范围，获取对第一用水量进行修正的修正系数，利用修正系数对第一用水量修正，得到目标用水量。
进一步地，云端服务器中还包括有地面类型和其可能处于的湿度范围的映射关系，通过地面类型得出该地面的多个可能湿度范围。在上述地面图像上传至云端服务器的同时，湿度信息也同时被发送至云端服务器，云端服务器判断出当前路面的湿度信息处于上述得出的某一湿度范围内，该目标范围对应一对用水量进行修正的修正系数，利用修正系数对上述通过地面类型得出的第一目标用水量进行修正，得到目标用水量。
其中，同一地面类型可以存在有多个湿度允许的范围，在这些湿度范围在湿度单位(例如水汽压)上是连续的，在这些湿度范围内，地面一般不会受到破坏，可以认定为这些湿度范围为路面的安全湿度范围。在这些湿度范围内，当地面上采集到的湿度数据接近这些湿度范围的上限时，此时地面实际湿度较大，很容易超出安全湿度范围对地面造成损坏，此时应存在一较大的修正参数对目标出水量进行修正，加大对出水量的限制，使得出水量减少，地面不会因为水过多而造成损坏；同理，当地面上采集到的湿度数据接近这些湿度范围的下限(参照实际情况分析可以得出，地面湿度非常低时地面也会受到破坏，例如泥土地面会在湿度非常低时龟裂)时，可以选用相对较小的修正参数对目标出水量进行修正，减小对出水量的限制，利用较多的水量使得随地面的清扫更加彻底。而且，邻近的湿度可以在保证修正过后湿度不超出上述湿度范围的前提下采用相同的修正参数，即将上述的安全湿度范围根据不同的修正参数分为不同的连续区域，每个区域拥有相同的修正参数，方便在云端服务器中存储和查找。
在本发明实施例中提出的扫地机器人的用水量获取方法，通过上传云端服务器进行机器学习来检查地板类型和湿度信息，来推荐最优的水量参数，实现对待清洁对象自适应的水量控制，达到最优的出水效果，可以提升扫地机器人的智能水平和清洁效率。
在本发明实施例中，当完成上述目标用数量的获取后，还可以通过结合地理位置、天气状况、季节特点、湿度等信息，对目标用水量做进一步的优化。例如,阴雨天情况下，空气湿度大，地面水分难以蒸发，较其它情况下容易造成水积聚超出安全适度范围对地面造成损坏，故在阴雨天气下应减少目标用水量；同时，在某些炎热地区，环境温度较高且空气湿度较大，地面水分同样难以蒸发，在该些区域同样应减少目标用水量。
图3为本发明实施例提出的另一种扫地机器人的用水量获取方法的流程示意图，如图所示，具体步骤如下：
步骤301，获取待清洁地面所处的目标区域和目标区域的天气信息。
在本发明是实施例中，扫地机器人可以通过网络与天气预报服务器相连，进而可以通过网络从服务器上接收当前的天气信息，以及扫地机器人上设置有定位模块，可以通过定位模块获取到定位置信，进而可以根据定位信息，确定出待清洁地面所处的目标区域(地理位置)。
步骤302，利用目标区域和天气信息，对目标用水量进行修正。
作为一种可能的实现方式，在获取到目标区域和该目标区域的天气信息后，将地面图像、湿度信息、目标区域和天气信息输入到训练好的第二机器学习模型中进行学习，得到待清洁地面对应的每个推荐用水量的推荐概率，选取推荐概率最大的推荐用水量作为最终的目的用水量。由于在机器学习中增加了考虑更多的水量的影响因素，如地理位置和天气情况，因此能够实现对目标用水量的修正，使得最终得到的用水量更加符合扫地机器人当前应用场景下的实际需求。
需要说明的是，在本发明实施例中，由扫地机器人采集地面图像、湿度信息、目标区域和天气信息。而对采集到的信息进行分析，以获取清扫过程中的用水量的过程可以在由云端服务器执行，也可以由扫地机器人在本地执行。关于云端服务器执行的过程，以及本地执行的过程，可参见上述实施例中相关内容的记载，此处不再赘述。
作为另一种可能的实现方式，在云端服务器处存储不同天气信息与修正系数的映射关系，同时还储存有不同目标区域对应的不同修正系数，通过查找得到相应的两个修正系数，利用天气信息的修正系数对上述通过分析地面图像和湿度信息获得的目标用水量进行修正，得到第一目标用水量。之后根据获取的目标地区修正系数对第一目标用水量进行修正，得到第二目标用水量。其中，将最终得到的第二目标用水量作为扫地机器人最终选择的目标用水量。云端服务器将最终选择的目标用水量反馈给扫地机器人，控制扫地机器人根据该目标用水量进行清扫。
在本发明实施例中，通过添加扫地机器人对目标区域和天气信息的分析学习，实现对目标用水量的进一步修正，进一步地提升了扫地机器人对用水量选择的精确程度，大大避免了了扫地机器人错误选择用水量可能带来的危害。
为了实现上述实施例，本发明还提供一种扫地机器人的用水量获取装置。其中，该装置设置在扫地机器人上，来推荐最优的水量参数，实现对待清洁对象自适应的水量控制，达到最优的出水效果。
图3为本发明实施例提供的一种扫地机器人的用水量获取装置的结构示意图。如图3所示，具体包括：
图像获取模块31，用于控制扫地机器人对待清洁地面的地面进行图像采集，以获取待清洁地面的地面图像。
湿度获取模块32，用于控制扫地机器人对待清洁地面的湿度进行检测，以获取待清洁地面的湿度信息。
用水量获取模块33，用于根据地面图像和湿度信息，获取扫地机器人的目标用水量。
清扫控制模块34，用于控制扫地机器人按照目标用水量对待清洁地面进行清扫。
进一步地，用水量获取模块33，具体用于：
对地面图像进行图像识别，确定待清洁地面的地面类型信息，获取与地面类型信息匹配的第一用水量。
根据地面类型信息获取多个湿度范围，确定湿度信息所隶属的目标湿度范围，根据目标湿度范围，获取对第一用水量进行修正的修正系数，利用修正系数对第一用水量修正，得到目标用水量。
更进一步地，用水量获取模块33，具体还用于：
将地面图像和湿度信息，输入到训练好的第一机器学习模型中进行学习，得到待清洁地面对应的每个推荐用水量的推荐概率，选取推荐概率最大的推荐用水量作为目标用水量。
其中，图4为本发明实施例提供的另一种扫地机器人的用水量获取装置的结构示意图。如图4所示，具体还包括：
信息获取模块41，用于获取待清洁地面所处的目标区域和目标区域的天气信息。
用水量修正模块42，用于利用目标区域和天气信息，对目标用水量进行修正。
进一步地，用水量修正模块42，具体用于：
获取天气信息的修正系数，利用天气信息的修正系数对目标用水量进行修正，得到第一目标用水量。
获取目标地区的修正系数，利用目标地区的修正系数对第一目标用水量进行修正，得到第二目标用水量。
将第二目标用水量作为扫地机器人最终的目标用水量。
进一步地，用水量获取模块33，具体用于：
在获取到目标区域和天气信息之后，将地面图像、湿度信息、目标地区和天气信息，输入到训练好的第二机器学习模型中进行学习，得到待清洁地面对应的每个推荐用水量的推荐概率，选取推荐概率最大的推荐用水量作为目标用水量。
进一步地，当扫地机器人的用水量获取装置设置在云端服务器中时，清扫控制模块34还用于：
在获取到目标用水量之后，向扫地机器人反馈目标用水量。
为了实现上述实施例，本发明还提供一种电子设备。图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图6所示，该电子设备包括：存储器61和处理器62。
其中，处理器62通过读取存储器61中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现上述实施例中的扫地机器人的用水量获取方法。
为了实现上述实施例，本发明还提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述实施例中的扫地机器人的用水量获取方法。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
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发明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必须针对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一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (16)

1.一种扫地机器人的用水量获取方法，其特征在于，包括以下步骤：
控制扫地机器人对待清洁地面的地面进行图像采集，以获取所述待清洁地面的地面图像；
控制扫地机器人对待清洁地面的湿度进行检测，以获取所述待清洁地面的湿度信息；
根据所述地面图像和所述湿度信息，获取所述扫地机器人的目标用水量；
控制所述扫地机器人按照所述目标用水量对所述待清洁地面进行清扫。
2.根据权利要求1所述的扫地机器人的用水量获取方法，其特征在于，所述根据所述地面图像和所述湿度信息，获取所述扫地机器人的目标用水量，包括：
对所述地面图像进行图像识别，确定所述待清洁地面的地面类型信息，获取与所述地面类型信息匹配的第一用水量；
根据所述地面类型信息获取多个湿度范围，确定所述湿度信息所隶属的目标湿度范围，根据所述目标湿度范围，获取对所述第一用水量进行修正的修正系数，利用所述修正系数对所述第一用水量修正，得到所述目标用水量。
3.根据权利要求1所述的扫地机器人的用水量获取方法，其特征在于，所述根据所述地面图像和所述湿度信息，获取所述扫地机器人的目标用水量，包括：
将所述地面图像和所述湿度信息，输入到训练好的第一机器学习模型中进行学习，得到所述待清洁地面对应的每个推荐用水量的推荐概率，选取所述推荐概率最大的推荐用水量作为所述目标用水量。
4.根据权利要求1-3任一项所述的扫地机器人的用水量获取方法，其特征在于，还包括：
获取所述待清洁地面所处的目标区域和所述目标区域的天气信息；
利用所述目标区域和所述天气信息，对所述目标用水量进行修正。
5.根据权利要求4所述的扫地机器人的用水量获取方法，其特征在于，所述利用所述目标区域和所述天气信息，对所述目标用水量进行修正，包括：
获取所述天气信息的修正系数，利用所述天气信息的修正系数对所述目标用水量进行修正，得到第一目标用水量；
获取所述目标地区的修正系数，利用所述目标地区的修正系数对所述第一目标用水量进行修正，得到第二目标用水量；
将所述第二目标用水量作为所述扫地机器人最终的目标用水量。
6.根据权利要求4所述的扫地机器人的用水量获取方法，其特征在于，根据所述地面图像和所述湿度信息，获取所述扫地机器人的目标用水量，包括：
在获取到所述目标区域和所述天气信息之后，将所述地面图像、所述湿度信息、所述目标地区和所述天气信息，输入到训练好的第二机器学习模型中进行学习，得到所述待清洁地面对应的每个推荐用水量的推荐概率，选取所述推荐概率最大的推荐用水量作为所述目标用水量。
7.根据权利要求4所述的扫地机器人的用水量获取方法，其特征在于，还包括：
当所述方法由云端服务器执行时，在获取所述目标用水量之后，向所述扫地机器人反馈所述目标用水量。
8.一种扫地机器人的用水量获取装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于控制扫地机器人对待清洁地面的地面进行图像采集，以获取所述待清洁地面的地面图像；
湿度获取模块，用于控制扫地机器人对待清洁地面的湿度进行检测，以获取所述待清洁地面的湿度信息；
用水量获取模块，用于根据所述地面图像和所述湿度信息，获取所述扫地机器人的目标用水量；
清扫控制模块，用于控制所述扫地机器人按照所述目标用水量对所述待清洁地面进行清扫。
9.根据权利要求8所述的扫地机器人的用水量获取装置，其特征在于，所述用水量获取模块，具体用于：
对所述地面图像进行图像识别，确定所述待清洁地面的地面类型信息，获取与所述地面类型信息匹配的第一用水量；
根据所述地面类型信息获取多个湿度范围，确定所述湿度信息所隶属的目标湿度范围，根据所述目标湿度范围，获取对所述第一用水量进行修正的修正系数，利用所述修正系数对所述第一用水量修正，得到所述目标用水量。
10.根据权利要求8所述的扫地机器人的用水量获取装置，其特征在于，所述用水量获取模块，具体用于：
将所述地面图像和所述湿度信息，输入到训练好的第一机器学习模型中进行学习，得到所述待清洁地面对应的每个推荐用水量的推荐概率，选取所述推荐概率最大的推荐用水量作为所述目标用水量。
11.根据权利要求8-10任一项所述的扫地机器人的用水量获取装置，其特征在于，还包括：
信息获取模块，用于获取所述待清洁地面所处的目标区域和所述目标区域的天气信息；
用水量修正模块，用于利用所述目标区域和所述天气信息，对所述目标用水量进行修正。
12.根据权利要求11所述的扫地机器人的用水量获取装置，其特征在于，所述用水量修正模块，具体用于：
获取所述天气信息的修正系数，利用所述天气信息的修正系数对所述目标用水量进行修正，得到第一目标用水量；
获取所述目标地区的修正系数，利用所述目标地区的修正系数对所述第一目标用水量进行修正，得到第二目标用水量；
将所述第二目标用水量作为所述扫地机器人最终的目标用水量。
13.根据权利要求11所述的扫地机器人的用水量获取装置，其特征在于，用水量获取模块，具体用于：
在获取到所述目标区域和所述天气信息之后，将所述地面图像、所述湿度信息、所述目标地区和所述天气信息，输入到训练好的第二机器学习模型中进行学习，得到所述待清洁地面对应的每个推荐用水量的推荐概率，选取所述推荐概率最大的推荐用水量作为所述目标用水量。
14.根据权利要求11所述的扫地机器人的用水量获取装置，其特征在于，设置在云端服务器中；
所述清扫控制模块，还用于在获取到所述目标用水量之后，向所述扫地机器人反馈所述目标用水量。
15.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器；
其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求1-7中任一所述的扫地机器人的用水量获取方法。
16.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的扫地机器人的用水量获取方法。
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