CN109330501A - 一种清洁地面的方法及扫地机器人 - Google Patents

Abstract

本发明适用于计算机应用技术领域，提供了一种清洁地面的方法及扫地机器人，所述清洁地面的方法包括：获取地面清洁前图像和地面清洁后图像，提取地面清洁前图像的特征信息，提取地面清洁后图像的特征信息，根据清洁前特征信息和清洁后特征信息确定清洁不佳区域，并按照预设清扫规则重新清扫清洁不佳区域。本发明获取地面清洁前图像和地面清洁后图像，分别提取地面清洁前图像和地面清洁后图像的特征信息，然后根据清洁前特征信息和清洁后特征信息确定出清洁不佳区域，并重新对该清洁不佳区域进行清扫，提高清洁质量。

Description

一种清洁地面的方法及扫地机器人

技术领域

本发明属于计算机应用技术领域，尤其涉及一种清洁地面的方法及扫地机器人。

背景技术

随着机器人技术的发展，可以通过扫地机器人来清扫地面，从而减轻用户的清洁负担。

现有技术中，当扫地机器人清扫地面时，按照预先规划好的清扫路线进行清扫，若清扫路线中存在污浊程度较高区域时，则可能会出现清扫不干净的问题，清洁质量较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种清洁地面的方法及扫地机器人，以解决现有技术中通过扫地机器人清扫地面的方式存在清洁质量较低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种清洁地面的方法，应用于扫地机器人，所述清洁地面的方法包括：

获取地面清洁前图像和地面清洁后图像；

提取所述地面清洁前图像的特征信息；

提取所述地面清洁后图像的特征信息；

根据所述清洁前的特征信息和所述清洁后的特征信息确定清洁不佳区域，并按照预设清扫规则重新清扫所述清洁不佳区域。

本发明实施例的第二方面提供了一种扫地机器人，包括：

清洁图像获取模块，用于获取地面清洁前图像和地面清洁后图像；

第一特征提取模块，用于提取所述地面清洁前图像的特征信息；

第二特征提取模块，用于提取所述地面清洁后图像的特征信息；

清洁处理模块，用于根据所述清洁前的特征信息和所述清洁后的特征信息确定清洁不佳区域，并按照预设清扫规则重新清扫所述清洁不佳区域。

本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述清洁地面的方法的步骤。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例获取地面清洁前图像和地面清洁后图像，提取地面清洁前图像的特征信息，提取地面清洁后图像的特征信息，根据清洁前的特征信息和清洁后的特征信息确定清洁不佳区域，并按照预设清扫规则重新清扫清洁不佳区域。本发明实施例获取地面清洁前图像和地面清洁后图像，分别提取地面清洁前图像和地面清洁后图像的特征信息，然后根据清洁前纹理特征信息和清洁后纹理特征信息确定出清洁不佳区域，并重新对该清洁不佳区域进行清扫，减少出现清洁不干净的情况，提高清洁质量。

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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一个实施例提供的清洁地面的方法的实现流程示意图；

图2是本发明一个实施例提供的图1中步骤S104的具体实现流程示意图；

图3是本发明一个实施例提供的扫地机器人的结构示意图；

图4是本发明一个实施例提供的清洁处理模块的具体结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例1：

图1示出了本发明的一个实施例提供的清洁地面的方法的实现流程，本发明实施例的流程执行主体可以是扫地机器人，其过程详述如下：

在步骤S101中，获取地面清洁前图像和地面清洁后图像。

在本发明的一个实施例中，扫地机器人包括前置视觉传感器和后置视觉传感器。

在本发明的一个实施例中，步骤S101包括：

1)在清扫的过程中，持续接收前置视觉传感器发送的清洁前的地面图像，得到若干张地面清洁前图像。

2)持续接收后置视觉传感器发送的清洁后的地面图像，得到若干张地面清洁后图像。

在本实施例中，前置视觉传感器安装在扫地机器人机身前方，用于采集地面清扫前的地面图像，后置视觉传感器安装在扫地机器人机身后方，用于采集清扫后的地面图像。

在本实施例中，在扫地机器人扫地的过程中，前置视觉传感器不断采集未清扫的地面图像，得到连续的地面清洁前图像，后置视觉传感器不断采集清扫后的地面图像，得到连续的地面清洁后图像。

在步骤S102中，提取地面清洁前图像的特征信息。

在本发明的一个实施例中，步骤S102包括：

1)获取地面清洁前图像包含的第一像素点和第一像素点对应的第一位置信息。

2)按照第一位置信息，将第一像素点映射到预存的第一栅格地图上，第一栅格地图由第一栅格组成。

3)计算第一栅格包含的第一像素点的像素值的平均值，得到第一栅格对应的清洁前的特征信息。

在一个实施例中，特征信息可以为特征值，特征向量或灰度等表征图像信息的参量。

其中，特征值可以为纹理特征值，本实施例以及以下实施例中均以特征信息为纹理特征值为例进行叙述，其它特征信息也可以实现本实施例以及以下实施例所要实现的技术效果，对特征信息不进行限定。

在本实施例中，在接收前置视觉传感器发送地面清洁前图像或接收后置视觉传感器发送地面清洁后图像时，同时获取扫地机器人自身的位置坐标，即每张地面清洁前图像和每张地面清洁后图像都有对应的扫地机器人的位置坐标。

在本实施例中，获取地面清洁前图像包含的第一像素点以及每个第一像素点对应的位置信息，前置视觉传感器可感知区域的范围是固定的，获取地面清洁前图像对应的位置坐标，在第一栅格地图上找到该位置坐标，然后标记出前置视觉传感器的可感知区域，即标记出前置视觉传感器采集的地面清洁前图像包含的区域，然后按照第一像素点对应的位置信息，将第一像素点映射到第一栅格地图中的该地面清洁前图像对应的区域中的正确位置，位置信息表示第一像素点在地面清洁前图像中的坐标。

在本实施例中，第一栅格地图是由多个第一栅格组成，第一栅格中可能会包含被映射的第一像素点，若第一栅格中存在第一像素点，则获取第一栅格包含的全部第一像素点，并获取其包含的第一像素点对应的像素值，然后计算出第一栅格中的第一像素点的像素值的平均值，得到第一栅格对应的清洁前的特征信息，即得到该第一栅格对应的清洁前纹理特征值，然后计算出第一栅格地图包含的所有第一栅格对应的清洁前纹理特征值。

在一个实施例中，还可以对清洁前图像进行灰度化处理，相应地像素值便为像素灰度值，然后计算像素灰度值的平均值，并将该平均值作为清洁前纹理特征值。

在步骤S103中，提取地面清洁后图像的特征信息。

在本发明的一个实施例中，步骤S103包括：

1)获取地面清洁后图像包含的第二像素点和第二像素点对应的第二位置信息。

2)按照第二位置信息，将第二像素点映射到预存的第二栅格地图上，第二栅格地图由第二栅格组成。

3)计算第二栅格包含的第二像素点的像素值的平均值，得到第二栅格对应的清洁后的特征信息。

在本实施例中，得到第二栅格对应的清洁后的特征信息的原理与得到第一栅格对应的清洁前的特征信息的原理相同，在此，不进行重复叙述。

在步骤S104中，根据清洁前纹理特征值和清洁后纹理特征值确定清洁不佳区域，并按照预设清扫规则重新清扫清洁不佳区域。

在本发明的一个实施例中，步骤S104包括：

1)将第一栅格对应的清洁前的特征信息映射在第一栅格地图上，得到清洁前地面地图。

2)将第二栅格对应的清洁后的特征信息映射在第二栅格地图上，得到清洁后地面地图。

3)对清洁前地面地图和清洁后地面地图进行差分及归一化处理，得到差分地图。

4)提取差分地图包含的特征点。

5)通过预设滑动窗口对差分地图进行扫描，统计预设滑动窗口内的携带特征信息的数量。

6)若数量大于第一预设阈值，则确定预设滑动窗口对应的扫描区域为清洁不佳区域。

在本实施例中，以特征信息为纹理特征值为例，将计算得到的每个第一栅格对应的清洁前纹理特征值映射到第一栅格地图中的相应位置，即获取第一栅格地图中的第一栅格对应的清洁前纹理特征值，并将其记录在其对应的第一栅格中，第一栅格地图中的第一栅格记录有对应的清洁前纹理特征值。

在本实施例中，将计算得到的每个第二栅格对应的清洁后纹理特征值映射到第二栅格地图中的相应位置，即第二栅格地图中的第二栅格记录有其对应的清洁后纹理特征值。

在本实施例中，清洁前地面地图是记录有清洁前纹理特征值的第一栅格地图，清洁后地面地图是记录有清洁后纹理特征值的第二栅格地图。

在本实施例中，对清洁前地面纹理地图和清洁后地面纹理地图进行差分处理以及归一化处理，得到差分地图，基于FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法，提取差分地图的特征点，以避免光照等引起的纹理不同，使用固定大小的预设滑动窗口扫描该差分地图，统计该预设滑动窗口内的部分差分地图携带的特征点的数量，检测该数量是否大于第一预设阈值，若大于第一预设阈值，则确定当前预设滑动窗口扫描的区域为清洁不佳区域。

在本实施例中，获取全部的清洁不佳区域对应的位置信息，并按照清洁不佳区域对应的位置信息，在预存的第三栅格地图中标记出所有清洁不佳区域。

在一个实施例中，还可以计算差分地图的轮廓，然后利用预设滑动窗口扫描该差分地图，统计该预设滑动窗口内的部分差分地图携带的轮廓点的数量，检测该轮廓点的数量是否大于第二预设阈值，若大于第二预设阈值，则确定当前预设滑动窗口扫描的区域为清洁不佳区域。

在本实施例中，预设滑动窗口是不断滑动的，该窗口对应的扫描区域包含的特征点的数量或者轮廓点的数量表示该扫描区域对应的清洁程度，从而扫地机器人能够及时获知区域对应的清洁程度。

在本实施例，还可以将每个扫描区域的清洁程度映射在第三栅格地图中，将区域的清洁程度与地图建立联系，并呈现给用户，可以通过APP的形式呈现给用户。

在本实施例中，获取地面清洁前图像和地面清洁后图像，分别提取地面清洁前图像和地面清洁后图像的特征信息，对应得到清洁前的特征信息和清洁后的特征信息，然后根据清洁前的特征信息和清洁后的特征信息确定出清洁不佳区域，并重新对该清洁不佳区域进行清扫，减少出现清洁不干净的情况，提高清洁质量，提高了清洁的效果。

图2示出了本发明的一个实施例提供的图1中的步骤S104的具体实现流程，其过程详述如下：

在步骤S201中，重新清扫清洁不佳区域，并检测清洁不佳区域，生成对应的检测结果。

在本实施例中，当确定出清扫不佳区域后，扫地机器人重新对该清扫不佳区域进行清扫，然后重新检测该区域是否仍为清洁不佳区域，即生成对应的检测检测。

在步骤S202中，若检测结果为已清洁干净，则停止清扫清洁不佳区域。

在本实施例中，若检测结果为已清洁干净，则表明该区域不再是清洁不佳区域，无需再清扫该区域，停止清扫该区域。

在步骤S203中，若检测结果为清洁不佳，则重新清扫清洁不佳区域。

在本实施例中，若检测结果为清洁不佳，则表示该区域仍继续是清洁不佳区域，则继续重新清扫该清洁不佳区域。

在本实施例中，为了避免出现清扫时间过长，清洁效率过低的情况，记录每个区域被清扫的次数，即被确定为清洁不佳区域的次数，若该次数大于预设清扫阈值，则停止清扫该区域。

可选地，当某个区域被清扫的次数大于预设清扫阈值时，还可以按照预设发送方式发送包含该区域的清扫提醒信息至预设联系人，以告知预设联系人所存在的清洁不佳区域，该联系人可以及时处理该区域。

其中，预设发送方式包括邮件和/或短信等。

在本实施例中，当确定出清洁不佳区域后，重新对该区域进行清扫，当重新清扫完毕后，再次检测该区域是否仍为清洁不佳区域，若该区域仍为清洁不佳区域，则再次对该区域进行清洁，无需对已经清洁干净的区域进行再次清洁，提高了清洁质量以及清洁效率。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

实施例2：

图3示出了本发明的一个实施例提供的扫地机器人100，用于执行图1所对应的实施例中的方法步骤，其包括：

清洁图像获取模块110，用于获取地面清洁前图像和地面清洁后图像。

第一特征提取模块120，用于提取地面清洁前图像的特征信息。

第二特征提取模块130，用于提取地面清洁后图像的特征信息。

清洁处理模块140，用于根据清洁前的特征信息和清洁后的特征信息确定清洁不佳区域，并按照预设清扫规则重新清扫清洁不佳区域。

在本发明的一个实施例中，第一特征提取模块110包括：

第一像素信息获取单元，用于获取地面清洁前图像包含的第一像素点和第一像素点对应的第一位置信息。

第一像素映射单元，用于按照第一位置信息，将第一像素点映射到预存的第一栅格地图上。

第一特征提取单元，用于计算第一栅格地图中的第一栅格包含的第一像素点的像素值的平均值，得到第一栅格对应的清洁前的特征信息。

在本发明的一个实施例中，第二特征提取模块130包括：

第二像素信息获取单元，用于获取地面清洁后图像包含的第二像素点和第二像素点对应的第二位置信息。

第二像素映射单元，用于按照第二位置信息，将第二像素点映射到预存的第二栅格地图上，第二栅格地图由第二栅格组成。

第二特征提取单元，用于计算第二栅格包含的第二像素点的像素值的平均值，得到第二栅格对应的清洁后的特征信息。

在本发明的一个实施例中，扫地机器人包括前置视觉传感器和后置视觉传感器。

在本发明的一个实施例中，清洁图像获取模块包括：

第一图像获取单元，用于在清扫的过程中，持续接收前置视觉传感器发送的清洁前的地面图像，得到若干张地面清洁前图像。

第二图像获取单元，用于持续接收后置视觉传感器发送的清洁后的地面图像，得到若干张地面清洁后图像。

在本发明的一个实施例中，清洁处理模块140包括：

第一地图生成模块，用于将第一栅格对应的清洁前的特征信息映射在第一栅格地图上，得到清洁前地面地图。

第二地图生成模块，用于将第二栅格对应的清洁后的特征信息映射在第二栅格地图上，得到清洁后地面地图。

纹理地图生成单元，用于对清洁前地面地图和清洁后地面地图进行差分及归一化处理，得到差分地图。

地图处理单元，用于提取差分地图包含的特征点。

数量统计单元，用于通过预设滑动窗口对差分地图进行扫描，统计预设滑动窗口内的携带的特征点的数量。

数量处理单元，用于若数量大于第一预设阈值，则确定预设滑动窗口对应的扫描区域为清洁不佳区域。

如图4所示，在一个实施例中，清洁处理模块140具体包括：

检测结果生成单元141，用于重新清扫清洁不佳区域，并检测清洁不佳区域，生成对应的检测结果。

第一处理单元142，用于若检测结果为已清洁干净，则停止清扫清洁不佳区域。

第二处理单元143，用于若检测结果为清洁不佳，则重新清扫清洁不佳区域。

在一个实施例中，扫地机器人100还包括其他功能模块/单元，用于实现实施例1中各实施例中的方法步骤。

实施例3：

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如实施例1中所述的各实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至步骤S104。或者，所述计算机程序被处理器执行时实现如实施例2中所述的各系统实施例中的各模块/单元的功能，例如图3所示的模块110至140的功能。

所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本发明实施例系统中的模块或单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述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应当理解：其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精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种清洁地面的方法，其特征在于，应用于扫地机器人，所述清洁地面的方法包括：

获取地面清洁前图像和地面清洁后图像；

提取所述地面清洁前图像的特征信息；

提取所述地面清洁后图像的特征信息；

根据所述清洁前的特征信息和所述清洁后的特征信息确定清洁不佳区域，并按照预设清扫规则重新清扫所述清洁不佳区域。

2.如权利要求1所述的清洁地面的方法，其特征在于，所述扫地机器人包括前置视觉传感器和后置视觉传感器；

所述获取地面清洁前图像和地面清洁后图像，包括：

在清扫的过程中，持续接收所述前置视觉传感器发送的清洁前的地面图像，得到若干张所述地面清洁前图像；

持续接收所述后置视觉传感器发送的清洁后的地面图像，得到若干张所述地面清洁后图像。

3.如权利要求1所述的清洁地面的方法，其特征在于，所述提取所述地面清洁前图像的特征信息，包括：

获取所述地面清洁前图像包含的第一像素点和所述第一像素点对应的第一位置信息；

按照所述第一位置信息，将所述第一像素点映射到预存的第一栅格地图上，所述第一栅格地图由第一栅格组成；

计算所述第一栅格包含的第一像素点的像素值的平均值，得到所述第一栅格对应的清洁前的特征信息。

4.如权利要求3所述的清洁地面的方法，其特征在于，所述提取所述地面清洁后图像的特征信息，包括：

获取所述地面清洁后图像包含的第二像素点和所述第二像素点对应的第二位置信息；

按照所述第二位置信息，将所述第二像素点映射到预存的第二栅格地图上，所述第二栅格地图由第二栅格组成；

计算所述第二栅格包含的第二像素点的像素值的平均值，得到所述第二栅格对应的清洁后的特征信息。

5.如权利要求4所述的清洁地面的方法，其特征在于，所述根据所述清洁前的特征信息和所述清洁后的特征信息确定清洁不佳区域，包括：

将所述第一栅格对应的清洁前的特征信息映射在所述第一栅格地图上，得到清洁前地面地图；

将所述第二栅格对应的清洁后的特征信息映射在所述第二栅格地图上，得到清洁后地面地图；

对所述清洁前地面地图和所述清洁后地面地图进行差分及归一化处理，得到差分地图；

提取所述差分地图包含的特征信息；

通过预设滑动窗口对所述差分地图进行扫描，统计所述预设滑动窗口内的携带特征信息的数量；

若所述数量大于第一预设阈值，则确定所述预设滑动窗口对应的扫描区域为清洁不佳区域。

6.如权利要求1所述的清洁地面的方法，其特征在于，所述按照预设清扫规则重新清扫所述清洁不佳区域，包括：

重新清扫所述清洁不佳区域，并检测所述清洁不佳区域，生成对应的检测结果；

若所述检测结果为已清洁干净，则停止清扫所述清洁不佳区域；

若所述检测结果为清洁不佳，则重新清扫所述清洁不佳区域。

7.一种扫地机器人，其特征在于，包括：

清洁图像获取模块，用于获取地面清洁前图像和地面清洁后图像；

第一特征提取模块，用于提取所述地面清洁前图像的特征信息；

第二特征提取模块，用于提取所述地面清洁后图像的特征信息；

清洁处理模块，用于根据所述清洁前的特征信息和所述清洁后的特征信息确定清洁不佳区域，并按照预设清扫规则重新清扫所述清洁不佳区域。

8.如权利要求7所述的扫地机器人，其特征在于，所述第一特征提取模块包括：

第一像素信息获取单元，用于获取所述地面清洁前图像包含的第一像素点和所述第一像素点对应的第一位置信息；

第一像素映射单元，用于按照所述第一位置信息，将所述第一像素点映射到预存的第一栅格地图上，所述第一栅格地图由第一栅格组成；

第一特征提取单元，用于计算所述第一栅格包含的第一像素点的像素值的平均值，得到所述第一栅格对应的清洁前的特征信息。

9.如权利要求7所述的扫地机器人，其特征在于，所述清洁处理模块包括：

检测结果生成单元，用于重新清扫所述清洁不佳区域，并检测所述清洁不佳区域，生成对应的检测结果；

第一处理单元，用于若所述检测结果为已清洁干净，则停止清扫所述清洁不佳区域；

第二处理单元，用于若所述检测结果为清洁不佳，则重新清扫所述清洁不佳区域。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的清洁地面的方法的步骤。