CN110558902B - 可移动机器人及其特定物检测方法、装置与电子设备 - Google Patents

可移动机器人及其特定物检测方法、装置与电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种可移动机器人及其特定物检测方法、装置与电子设备，该方法，包括：在可移动机器人行进过程中，获取目标视角内景深信息，所述景深信息是探测部件探测到的；若根据所述景深信息确定所述目标视角内存在目标物体，则控制照明光源实施照明，并控制图像采集部件采集目标图像；所述目标图像中包含所述目标物体的像素；在所述目标图像中识别特定物，该特定物可例如处理对象(例如垃圾)、有害物、规避物等等，本发明仅仅在检测到目标物体时才实施照明，且采集图像，在未检测到目标物体存在时，不需要照明，也不需要采集图像，故而，本发明避免了照明光源与图像采集部件始终保持工作，有效降低了能耗，提高了可移动机器人的续航时间。

Description

可移动机器人及其特定物检测方法、装置与电子设备
技术领域
本发明涉及可移动机器人，尤其涉及一种可移动机器人及其特定物检测方法、装置与电子设备。
背景技术
可移动机器人，可理解为任意的应用于工业、生活等领域的可自动在平面上移动的机器人，例如包括清洁机器人、运输机器人等等。其中的清洁机器人可例如扫地机器人、拖地机器人等等。
例如清洁机器人的可移动机器人需对前方或周围的特定物进行检测，进而可以有针对性地对其进行处理，例如若其为可收取的垃圾物，则可将其清理，还可在实时构建地图时去除特定物的影响。不论采用何种处理，均需先识别出特定物。
现有相关技术中，通常利用一个图像采集设备采集前方图像，进而根据采集到的图像判断前方是否有垃圾，为了适于图像采集，还可配置相应的照明光源为图像采集提供照明。
然而，照明光源与图像采集部件始终均需时刻保持工作，易于造成电能的浪费，从而限制了可移动机器人的续航时间。
发明内容
本发明提供一种可移动机器人及其特定物检测方法、装置与电子设备，以解决易于造成电能的浪费，从而限制了可移动机器人的续航时间的问题。
根据本发明的第一方面，提供了一种可移动机器人的特定物检测方法，包括：
在可移动机器人行进过程中，获取目标视角内景深信息，所述景深信息是探测部件探测到的；
若根据所述景深信息确定所述目标视角内存在目标物体，则控制照明光源实施照明，并控制图像采集部件采集目标图像；所述目标图像中包含所述目标物体的像素；
在所述目标图像中识别特定物圾。
可选的，所述目标物体为与所述可移动机器人的距离小于阈值的物体。
可选的，所述特定物包括以下至少之一：
所述可移动机器人正常工作的处理对象；
有害于所述可移动机器人正常工作的有害物；
预先指定的所述可移动机器人需规避的规避物。
可选的，在所述目标图像中识别特定物，包括：
根据所述景深信息、所述目标物体的反射率信息，以及所述目标图像中所表征的所述目标物体的像素信息中至少之一，确定所述目标物体的类型；所述目标物体的像素信息包括所述目标物体在所述目标图像中的尺寸信息、物体材质信息、表面特性信息、位置信息、形状信息中至少之一；
根据所述目标物体的类型，识别所述目标物体是否为所述特定物。
可选的，所述目标物体的反射率信息是根据所述照明光源的发光情况与所述图像采集部件采集目标图像时光的采集情况确定的。
可选的，所述目标物体的反射率信息θ是通过以下公式计算确定的：
Figure BDA0002201398300000021
其中：
Ppixel为采集所述目标图像时，所述图像采集部件的像素单元采集到的光的能量信息；
PTX为所述照明光源发出光的能量信息；
d为所述目标物体距离所述图像采集部件的距离；
d^2为所述照明光源发光的光衰效率；
di为所述目标物体反射的光衰系数；
μ为光传输过程中的其他衰减；
φ为归一化镜头通光孔径、透过率的系数以及其他光路衰减或电路衰减系数。
可选的，根据所述景深信息、所述反射率信息，以及所述目标图像中所表征的所述目标物体的像素信息中至少之一，确定所述目标物体的类型，包括：
根据所述反射率信息，确定所述目标物体为液体类物体或者非液体类物体。
可选的，根据所述景深信息、所述反射率信息，以及所述目标图像中所表征的所述目标物体的像素信息中至少之一，确定所述目标物体的类型，包括：
根据所述尺寸信息和/或所述形状信息，确定所述目标物体为电线类物体或者非电线类物体。
可选的，所述探测部件包括探测光源与接收器；所述反射率信息是根据所述探测光源发出的光脉冲的强度，以及所述接收器接收到的返回光的强度确定的。
可选的，控制图像采集部件采集目标图像之前，还包括：
根据所述景深信息，确定焦距信息，以使得所述图像采集部件能够根据所述焦距信息采集所述目标图像。
可选的，所述探测部件包括探测光源与接收器；
利用探测部件探测前方目标视角内的景深信息，包括：
控制所述探测光源向所述目标视角的范围发出光脉冲，并利用所述接收器接收所述光脉冲对应的返回光；
根据发出所述光脉冲的时间与接收到对应返回光的时间，确定所述景深信息。
可选的，若所述可移动机器人为扫地机器人，且所述特定物包括作为所述扫地机器人处理对象的垃圾物，则：
在所述目标图像中识别垃圾之后，还包括：
若自所述目标图像中识别出所述垃圾物，则控制清洁组件对所述垃圾物进行清理，和/或：
若自所述目标图像中未识别出所述垃圾物，则控制所述扫地机器人绕开所述目标物体行进。
可选的，若所述特定物包括有害物和/或规避物，则：
在所述目标图像中识别特定物之后，还包括：
若自所述目标图像中识别出有害物或规避物，则控制所述可移动机器人绕开所述目标物体行进。
可选的，所述目标视角中水平向视角的取值范围为100度至150度，所述目标视角中竖直向视角的取值范围为5度至20度。
可选的，在所述目标图像中识别特定物，包括：
利用经训练的特定物识别模型自所述目标图像中识别出所述特定物，或者：先利用经训练的类型识别模型自所述目标图像中识别出所述目标物体的类型，再根据所述目标物体的类型，识别所述目标物体是否为所述特定物。
根据本发明的第二方面，提供了一种可移动机器人的特定物检测装置，包括：
景深获取模块，用于在可移动机器人行进过程中，获取前方目标视角内景深信息，所述景深信息是探测部件探测到的；
照明拍摄模块，用于若根据所述景深信息确定所述目标视角内存在目标物体，则控制照明光源实施照明，并控制图像采集部件采集目标图像；所述目标图像中包含所述目标物体的像素；
垃圾识别模块，用于在所述目标图像中识别特定物。
根据本发明的第三方面，提供了一种可移动机器人，包括探测部件、照明光源、与图像采集部件、处理器与存储器，所述探测部件、所述照明光源、所述图像采集部件均直接或间接连接所述处理器；
所述存储器，用于存储代码和相关数据；
所述处理器，用于执行所述存储器中的代码用以实现第一方面及其可选方案涉及的方法。
根据本发明的第四方面，提供了一种电子设备，包括处理器与存储器，
所述存储器，用于存储代码和相关数据；
所述处理器，用于执行所述存储器中的代码用以实现第一方面及其可选方案涉及的方法。
根据本发明的第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面及其可选方案涉及的方法。
本发明提供的可移动机器人及其特定物检测方法、装置与电子设备，可以仅仅在检测到目标视角内存在目标物体时才控制照明光源实施照明，且图像采集部件采集图像，进而在所采集到的目标图像中识别垃圾，可见，本发明在未检测到目标物体存在时，不需要照明，也不需要采集图像，故而，本发明避免了照明光源与图像采集部件始终保持工作，有效降低了能耗，提高了可移动机器人的续航时间。
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是本发明一实施例中可移动机器人的特定物检测方法的流程示意图一；
图2是本发明一实施例中的探测视角示意图一；
图3是本发明一实施例中的探测视角示意图二；
图4是本发明一实施例中步骤S101的流程示意图；
图5是本发明一实施例中探测视角与照明视角的示意图；
图6是本发明一实施例中可移动机器人的特定物检测方法的流程示意图二；
图7是本发明一实施例中步骤S105的流程示意图；
图8是本发明一实施例中可移动机器人的特定物检测方法的流程示意图三；
图9是本发明一实施例中可移动机器人的特定物检测装置的程序模块示意图一；
图10是本发明一实施例中可移动机器人的特定物检测装置的程序模块示意图二；
图11是本发明一实施例中可移动机器人的特定物检测装置的程序模块示意图三；
图12是本发明一实施例中可移动机器人的构造示意图一；
图13是本发明一实施例中可移动机器人的构造示意图二；
图14是本发明一实施例中电子设备的构造示意图。
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清楚、完整地描述，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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图1是本发明一实施例中可移动机器人的特定物检测方法的流程示意图一。
请参考图1，可移动机器人的特定物检测方法，包括：
S101：在可移动机器人行进过程中，获取目标视角内景深信息。
景深信息，可理解为用于表征目标视角内物体与可移动机器人的距离，具体的，在图像采集时，当图像采集部件对焦某一距离的景物时，在这个距离前后一定距离的范围内的景物是清晰的，故而，该景深信息也可理解为用于表征该距离。
其中一种实施方式中，景深信息可以是探测部件探测到的。
探测部件，可理解为任意能够对景深信息进行探测的器件或器件的组合，基于不同的探测原理，可采用不同的探测部件。同时，该探测部件的探测视角为以上所涉及的目标视角。
图2是本发明一实施例中的探测视角示意图一；图3是本发明一实施例中的探测视角示意图二。
由于本实施例用于例如清洁机器人的可移动机器人，其着重关注于水平向位置是否有特定物，对于位置较高的物体，因其不会影响机器人行进与工作，例如其并非处于地面的需清理的障碍物，可不对其进行关注，故而，目标视角中的水平向视角的范围可以较大，竖直向视角的范围可以较小，其可便于查找对可移动机器人产生障碍的障碍物。
具体实施过程中，请参考图2和图3，可移动机器人300的探测部件303可形成探测视角，其也可理解为目标视角。可移动机器人300的照明光源304可为前方或四周的图像采集提供照明，该照明光源304的视角即可理解为图像采集部件的视角。
所述目标视角中水平向视角θ的取值范围可以为100度至150度，所述目标视角中竖直向视角β的取值范围可以为5度至20度。一种举例中，该水平向视角θ可以为120度，该竖直向视角β可以为20度。
通过以上水平向视角θ与竖直向视角β，可形成窄视角，进而还可有利于避免近距离多径干扰问题。
图4是本发明一实施例中步骤S101的流程示意图。
请参考图4，其中一种实施方式中，步骤S101可以包括：
S1011：控制所述探测光源向所述目标视角的范围发出光脉冲，并利用所述接收器接收所述光脉冲对应的返回光。
S1012：根据发出所述光脉冲的时间与接收到对应返回光的时间，确定所述景深信息。
进而，探测光源的数量可以是一个，也可以是多个，进而可朝向不同的方向，进而，各探测光源的组合可覆盖以上所涉及的目标视角。具体实施过程中，探测光源与接收器可理解为基于TOF的探测原理而实施的探测手段。其中的TOF，具体为Time of flight，可理解为飞行时间法。
本实施例中，步骤S101之后，可以包括：
S102：根据所述景深信息确定所述目标视角内存在目标物体；
S103：控制照明光源实施照明；
S104：控制图像采集部件采集目标图像。
以上过程可被表征为：若根据所述景深信息确定所述目标视角内存在目标物体，则控制照明光源实施照明，并控制图像采集部件采集目标图像。
其中的目标物体可以为任意的物体，其中的目标图像可理解为包含所述目标物体的像素的图像。
一种实施方式中，由于探测部件的探测距离受限于最大探测距离，所以，可将所有在最大探测距离内探测到的物体均作为目标物体。另一实施方式中，目标物体也可以是探测距离内一定距离范围内的目标物体，其可理解为：所述目标物体为与所述可移动机器人的距离小于阈值的物体。
图5是本发明一实施例中探测视角与照明视角的示意图。
请参考图5，相对于探测部件303的探测视角，照明光源304的照明视角主要是针对于近距离的区域进行照明，从而适于对近距离的区域进行图像采集，从而识别出该近距离的区域中是否有垃圾。
进而，结合以上的近距离的区域，在一种举例中，以上所描述的阈值也可以是与该近距离的区域相匹配的，例如目标物体与可移动机器人的距离小于该阈值，可具体指该目标物体时处于该近距离的区域从而能够被图像采集部件采集到，也能被照明光源照射到。
可见，本实施例中，照明光源与探测光源可区分不同的时间分别发光，进而便于避免两者相互影响，保障探测与照明的效果，同时，探测光源的视角适于实现窄视角，照明光源的视角适于对近距离的区域进行拍摄，可同时满足近距离的垃圾识别与相对远距离的探测需求。
此外，一种举例中，还可结合可移动机器人的行进速度来确定目标物体，例如前文所涉及的阈值可根据行进速度的不同而变化。
图6是本发明一实施例中可移动机器人的特定物检测方法的流程示意图二。
请参考图6，在步骤S104之前，还可包括：
S106：根据所述景深信息，确定焦距信息，以使得所述图像采集部件能够根据所述焦距信息采集所述目标图像。
通过以上过程，可实现对目标对象的自动对焦，从而便于采集到针对于目标物体的更清晰的图像，同时，若图像采集部件的数量具有多个，则：一种举例中，可利用不同的图像采集部件分别采集目标物体的不同角度的图像，另一种举例中，还可利用不同的图像采集部件分别采集不同目标物体的图像，再一种举例中，还可利用不同的图像采集部件分别采集不同视角的区域的图像。此外，各不同图像还可拼接在一起。
除了以上的焦距信息，本实施例也不排除对图像采集部件与照明光源的其他参数进行调整，例如可根据景深信息对图像采集部件、照明光源的朝向进行调整，还可例如根据反光率信息对照明光源的颜色等进行调整，等等。
在步骤S104之后，还可包括：
S105：在所述目标图像中识别特定物。
特定物，可以为任意能够与其他物体区别开的物体。
其中一种实施方式中，所述特定物可以包括以下至少之一：
所述可移动机器人正常工作的处理对象；该处理对象可以例如为垃圾物；
有害于所述可移动机器人正常工作的有害物；
预先指定的所述可移动机器人需规避的规避物。
其中的处理对象，可进一步理解为适于被可移动机器人处理的物体，进而，对于扫地机器人来说，其可例如为垃圾物，该垃圾物，可理解为在扫地机器人收取清洁该垃圾物后，不会对可扫地机器人的行进与正常工作造成损害的物体。对于拖地机器人来说，该处理对象也可能是在地上的饮料、牛奶等。可见，根据可移动机器人的作用不同，其处理对象可以是不同的。
其中的有害物，可理解为任意对可移动机器人的正常工作或正常工作的效果造成不良影响的物体，以上所涉及的处理对象，也可进一步描述为不会对可移动机器人的正常工作或正常工作的效果造成不良影响的物体。
根据可移动机器人的功能不同，所定义的有害物可能是不同的，其中一种举例中，有害物可以为类似线缆的物体，其可能会导致可移动机器人底部的轮子被线缆缠绕而无法顺畅运作，针对于例如扫地机器人等可移动机器人，有害物还可例如为牛奶、饮料等液体，其可能会导致清洁部件的清洁无法达到效果，反而使得地板更为肮脏、混乱，还可能会因液体的渗入而造成部件损坏。
其中的规避物，可理解为任意人为或自动预先被设定为需要规避的物体，例如，用户可在对可移动机器人进行控制的程序(例如APP的交互界面)中具体设定物体是什么，物体的类型，或者物体的某些特征。
其识别结果可例如包括：在目标图像中识别出目标物体为垃圾物，或者识别出目标图像中无垃圾物；也可例如：在目标图像中识别出目标物体为有害物，或者识别出目标图像中无有害物；还可例如在目标图像中识别出目标物体为规避物，或者识别出目标图像中无规避物。同时，本实施例也不排除在目标图像中识别出其他非目标物体的物体为特定物。
此外，若可移动机器人为清洁机器人(例如扫地机器人或拖地机器人)，以上所涉及的垃圾物，可以是任意的需要被清理的物体，其可为固体的物体，进而可通过清扫的方式将其清入收集腔，也可为液体的物体，进而可通过擦拭等清洁手段进行清理。根据可移动机器人的用途不同，对什么是垃圾物的判断也可以是不同的，例如，扫地机器人可将液体作为需清理的垃圾物，也可不将液体作为需清理的垃圾物，而将其作为有害物，拖地机器人可将液体作为需清理的垃圾物，还可不将固体作为需清理的垃圾。
识别是否为特定物的判断手段，可以为任意的手段，以下分别做一些举例，任意与之相同、相似、相关联的判断手段或手段的结合均不脱离本实施例的描述。
其中一种识别手段中，可根据预先对特定物或非特定物的物体的特征进行定义，进而在目标图像中识别满足该定义的物体，将其确定为特定物或非特定物。
图7是本发明一实施例中步骤S105的流程示意图。
在另一种识别手段中，请参考图7，步骤S105可以包括：
S1051：根据所述景深信息、所述目标物体的反射率信息，以及所述目标图像中所表征的所述目标物体的像素信息中至少之一，确定所述目标物体的类型；
S1052：根据所述目标物体的类型，识别所述目标物体是否为特定物。
目标物体的像素信息，可理解为图像中目标物体的像素所能够提供的信息，具体实施过程中，目标物体的像素信息可包括所述目标物体在所述目标图像中的尺寸信息、物体材质信息、表面特征信息、位置信息、形状信息中至少之一。
反射率信息，可以是任意能够表征目标物体至少部分表面反射率的信息。其可以是反射率这一数据本身，也可以是与之相关联的其他数据。
其中一种实施方式中，若所述探测部件包括探测光源与接收器；则所述反射率信息是根据所述探测光源发出的光脉冲的强度，以及所述接收器接收到的返回光的强度确定的。
另一种实施方式中，所述目标物体的反射率信息是根据所述照明光源的发光情况与所述图像采集部件采集目标图像时光的采集情况确定的。
具体实施过程中，可通过以下公式确定反射率信息θ：
Figure BDA0002201398300000111
进而：
Figure BDA0002201398300000112
其中：
Ppixel为采集所述目标图像时，所述图像采集部件的像素单元采集到的光的能量信息；其中的像素单元可例如是图像采集部件中用于感光的部分；
PTX为所述照明光源发出光的能量信息；
d为目标物体距离所述图像采集部件的距离；其可以采用景深信息，也可根据景深信息计算确定；
d^2为所述照明光源发光的光衰效率；
di为目标物体反射的光衰系数，i由物体表面反射模型决定。例如，漫反射时，i为2，镜面反射时，i与反射角度相关；
μ为光传输过程中的其他衰减，包括但不限于镜头透过率，滤光片衰减、空气衰减等；
φ为归一化镜头通光孔径、透过率的系数以及其他光路衰减或电路衰减系数。
其中一种实施方式中，若根据目标物体的反射率信息，确定物体的类型。则：任何表面反射率不同的物体，均可适用于根据反射率信息对其类型进行判断。
在一种具体实施过程中，可针对于反射率信息的不同取值范围，预先定义其所对应的不同的一个或多个物体类型，该对应关系可描述为第一对应关系，进而，在反射率信息被确定后，可根据所述反射率信息所处的目标区间范围，以及所述第一对应关系，确定所述反射率信息对应的一个或多个类型。第一对应关系可以是预先定义的，也可以是变化的，具体实施时，可根据目标物体以外的例如地板的背景区域的反射率信息的变化而变化，例如：在所述对应关系中，每个区间范围的两端数值可随着背景区域的反射率信息变大而变大。
另一种具体实施过程中，也可根据目标物体的反射率信息计算其属于各物体类型的可能性，其中，可利用第一概率数据表征该可能性，进而确定第一概率数据最高的类型为目标物体的类型。同时，该第一概率数据的计算也可综合考虑背景区域反射率信息，例如，可具体根据目标物体的反射率信息与背景区域反射率信息的差距计算所述第一概率数据。
针对于反射率信息，一种应用场景的举例中，步骤S1051可包括：根据所述反射率信息，确定所述目标物体为液体类物体或者非液体类物体；同时，如前文所提及的，为了准确判断其是否为液体类物体，还可进一步结合其尺寸信息、形状信息等像素信息进行判断。
对应的，在步骤S1052中，可确定作为液体类物体的所述目标物体为需要清理的垃圾物，也可确定其并非需要清理的垃圾物，将其视作普通障碍物，从而可对其进行绕行等处理。
另一种实施方式中，若根据目标物体的像素信息，确定物体的类型。则：不同物体的任意可在图像中被表征出的区别，均可适用于根据像素信息对其类型进行判断。
一种具体实施过程中，可针对于像素信息的不同特征，预先定义其所对应的一个或多个类型，其可描述为第二对应关系，进而，在像素信息被确定后，可根据所述目标物体的像素信息的目标特征，以及所述第二对应关系，确定所述像素信息对应的一个或多个类型。
另一种具体实施过程中，也可根据像素信息的不同特征计算其属于各物体类型的可能性，其中，可利用第二概率数据表征该可能性，进而确定第二概率数据最高的类型为目标物体的类型。
针对于像素信息，一种应用场景的举例中，步骤S1051可包括：根据所述尺寸信息和/或所述形状信息，确定所述目标物体为电线类物体；同时，为了准确判断其是否为电线类物体，还可进一步结合其表面特征信息、景深信息、反射率信息等进行判断。例如可根据像素信息中的尺寸信息与形状信息中至少之一，以及景深信息，确定目标物体的真实尺寸信息，再根据真实尺寸信息确定目标物体的类型。
对应的，在步骤S1052中，可确定作为电线类物体的所述目标物体为有害物，也可确定其并非有害物。
在其他举例中，目标物体的类型还可例如金属类、非金属类、纸张类、非纸张类等等。还可进一步例如牛奶类、水类等、特定某金属、特定材料的纸张等等更具体的类型。
再一种实施方式中，还可若根据所述目标物体的像素信息与反射率信息，确定物体的类型。可便于使得类型确定结果更为准确、精确。
一种具体实施过程中，可根据以上所述涉及的第一对应关系与第二对应关系，确定同时满足该第一对应关系与第二对应关系的类型为目标物体的类型。另一种具体实施过程中，也可根据以上第一概率数据与第二概率数据来计算综合概率数据，例如，第一概率数据与第二概率数据可配置不同的权值，进而加权相加后可得到综合概率数据，然后确定综合概率数据最高的类型为目标物体的类型。
针对于步骤S1052，只要预先定义了类型与特定物的对应关系，或者类型与非特定物的对应关系，就可实施以上实施方式所涉及的方案。
在图7所示识别手段以外，又一种识别手段中，还可利用经训练的特定物识别模型自所述目标图像中识别出特定物；或者：先利用经训练的类型识别模型自所述目标图像中识别出所述目标物体的类型，再根据所述目标物体的类型，识别所述目标物体是否为所述特定物。该特定物识别模型可在输入图像后自动识别出其中的特定物，该类型识别模块可在输入图像后自动识别出其中目标物体的类型，以上模型均可例如可采用卷积神经网络来实现。
在再一种识别手段中，还可结合以上各种手段识别垃圾，例如可利用各种手段分别识别，进而互相进行验证。
图8是本发明一实施例中可移动机器人的特定物检测方法的流程示意图三。
请参考图8，本实施例在识别出垃圾物后，即：所述可移动机器人为扫地机器人，且所述特定物包括作为所述扫地机器人处理对象的垃圾物的情况下，可对其进行处理，其中，步骤S105之后可以包括：
S107：是否自所述目标图像中识别出垃圾物。
若步骤S107的判断结果为是，则可实施步骤S108：控制清洁组件对所述垃圾物进行清理。
若步骤S107的判断结果为否，则可实施步骤S109：控制所述可移动机器人绕开所述目标物体行进。
另一种举例中，若所述特定物包括有害物和/或规避物，则：
在所述目标图像中识别特定物之后，还可包括：
若自所述目标图像中识别出有害物或规避物，则控制所述可移动机器人绕开所述目标物体行进。
具体实施过程中，绕开有害物或规避物的绕行路线也可能与普通障碍物不同。同时，在识别出有害物或规避物的情况下，可将描述该有害物、规避物的信息反馈，从而使得对应的区域位置被标识为具有有害物或规避物，进而，便于后续的路径规划，还可对外发出相应的警报信息。
此外，若特定物为垃圾物，则现有相关技术只能在识别出垃圾物时清理，未识别出垃圾物时则不清理，在部分未能对垃圾进行全面识别的场景下，部分未被识别出的垃圾物则无法清洁，而在以上实施方式中，若既识别是否为垃圾物这个特定物，又识别是否为有害物或规避物，则在无法识别出垃圾物的情况下，若也未识别出有害物或规避物，则对目标物体进行清理，该实施方式可避免只能识别垃圾物时，后续处理受限于垃圾物识别能力的情况，实现垃圾清理的准确、全面覆盖。
同时，由于现有技术中只能识别垃圾物，若将部分非垃圾物识别为垃圾物，则会错误地实施清洁，从而导致不利后果，而以上实施方式中，若既识别是否为垃圾物这个特定物，又识别是否为有害物或规避物，则在识别为垃圾的情况下，若也识别其为有害物或规避物，也可依旧选择绕行，进而，可有效提高安全性。
可见，相较于现有技术，由于本实施例所识别的特定物更多样，可避免识别单种特定物的局限性，使得方案能够兼顾更多样的效果。
可见，本实施例提供的可移动机器人的特定物检测方法，可以仅仅在检测到目标视角内存在目标物体时才控制照明光源实施照明，且图像采集部件采集图像，进而在所采集到的目标图像中识别垃圾，可见，本实施例在未检测到目标物体存在时，不需要照明，也不需要采集图像，故而，本实施例避免了照明光源与图像采集部件始终保持工作，有效降低了能耗，提高了可移动机器人的续航时间。
图9是本发明一实施例中可移动机器人的特定物检测装置的程序模块示意图一。
请参考图9，可移动机器人的特定物检测装置200，包括：
景深获取模块201，用于在可移动机器人行进过程中，获取前方目标视角内景深信息，所述景深信息是探测部件探测到的；
照明拍摄模块202，用于若根据所述景深信息确定所述目标视角内存在目标物体，则控制照明光源实施照明，并控制图像采集部件采集目标图像；所述目标图像中包含所述目标物体的像素；
特定物识别模块203，用于在所述目标图像中识别特定物。
可选的，所述目标物体为与所述可移动机器人的距离小于阈值的物体。
可选的，所述特定物包括以下至少之一：
所述可移动机器人正常工作的处理对象；
有害于所述可移动机器人正常工作的有害物；
预先指定的所述可移动机器人需规避的规避物。
可选的，特定物识别模块203，具体用于：
根据所述景深信息、所述目标物体的反射率信息，以及所述目标图像中所表征的所述目标物体的像素信息中至少之一，确定所述目标物体的类型；所述目标物体的像素信息包括所述目标物体在所述目标图像中的尺寸信息、物体材质信息、表面特征信息、位置信息、形状信息中至少之一；
根据所述目标物体的类型，识别所述目标物体是否为所述特定物。
可选的，所述目标物体的反射率信息是根据所述照明光源的发光情况与所述图像采集部件采集目标图像时光的采集情况确定的。
可选的，所述目标物体的反射率信息θ是通过以下公式计算确定的：
Figure BDA0002201398300000151
其中：
Ppixel为采集所述目标图像时，所述图像采集部件的像素单元采集到的光的能量信息；
PTX为所述照明光源发出光的能量信息；
d为所述目标物体距离所述图像采集部件的距离；
di为所述目标物体反射的光衰系数；
μ为光传输过程中的其他衰减；
φ为归一化镜头通光孔径、透过率的系数以及其他光路衰减或电路衰减系数。
可选的，特定物识别模块203，具体用于：
根据所述反射率信息，确定所述目标物体为液体类物体或者非液体类物体。
特定物识别模块203，具体用于：
根据所述尺寸信息和/或所述形状信息，确定所述目标物体为电线类物体或者非电线类物体。
图10是本发明一实施例中可移动机器人的特定物检测装置的程序模块示意图二。
请参考图10，可移动机器人的特定物检测装置300，还包括：
焦距确定模块204，用于根据所述景深信息，确定焦距信息，以使得所述图像采集部件能够根据所述焦距信息采集所述目标图像。
可选的，若所述探测部件包括探测光源与接收器，则：
景深获取模块201，具体用于：
控制所述探测光源向所述目标视角的范围发出光脉冲，并利用所述接收器接收所述光脉冲对应的返回光；
根据发出所述光脉冲的时间与接收到对应返回光的时间，确定所述景深信息。
图11是本发明一实施例中可移动机器人的特定物检测装置的程序模块示意图三。
请参考图11，若所述可移动机器人为扫地机器人，则：
可移动机器人的特定物检测装置200，还可包括：
清理模块205，用于若自所述目标图像中识别出垃圾物，则控制清洁组件对所述垃圾物进行清理。
请参考图13，若所述可移动机器人为扫地机器人，则：
可移动机器人的特定物检测装置200，还可包括：
绕行模块206，用于若自所述目标图像中未识别出垃圾物，则控制所述可移动机器人绕开所述目标物体行进。
绕行模块206，还可用于若自所述目标图像中识别出有害物或规避物，则控制所述可移动机器人绕开所述目标物体行进。
可见，本实施例提供的可移动机器人的特定物检测装置，可以在仅仅检测到目标视角内存在目标物体时才控制照明光源实施照明，且图像采集部件采集图像，进而在所采集到的目标图像中识别垃圾，可见，本实施例在未检测到目标物体存在时，不需要照明，也不需要采集图像，故而，本发明避免了照明光源与图像采集部件始终保持工作，有效降低了能耗，提高了可移动机器人的续航时间。
图12是本发明一实施例中可移动机器人的构造示意图一；图13是本发明一实施例中可移动机器人的构造示意图二。
请参考图12，可移动机器人300，包括探测部件303、照明光源304、与图像采集部件305、处理器301与存储器302，所述探测部件303、所述照明光源304、所述图像采集部件305均直接或间接连接所述处理器301。
所述存储器302，用于存储代码和相关数据。
所述处理器301，用于执行所述存储器中的代码用以实现以上可选方案所涉及的方法。
请参考图13，探测部件303可包括前文所涉及的探测光源3031与接收器3032。
其中的探测光源3031可以一定帧率探测前方物体的景深信息。具体实施过程中，光源的时间精度及均匀度要求较高，可选用VCSEL或高品质的LED。进一步可选方案中，为达到测量精度，主要采用高速脉冲驱动方式，例如采用数十纳秒的发光上升下降沿。
照明光源304的功率可小于1瓦，视场角依据辨别物体而定，其竖直向视角的取值范围可以为50度至60度，例如可以为55度，水平向视角的取值范围可以为70度至75度，例如可以为72度。
照明光源304对对电学响应的要求可以不高，其可以为连续发光，其可参照手机闪光灯理解，发光时间可例如为3毫秒。
可见，本实施例提供的可移动机器人，可以在检测到目标视角内存在目标物体时才控制照明光源实施照明，且图像采集部件采集图像，进而在所采集到的目标图像中识别垃圾，可见，本实施例避免了照明光源与图像采集部件始终保持工作，有效降低了能耗，提高了可移动机器人的续航时间。
图14是本发明一实施例中电子设备的构造示意图。
请参考图14，提供了一种电子设备40，包括：
处理器41；以及，
存储器42，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器41配置为经由执行所述可执行指令来执行以上所涉及的方法。
处理器41能够通过总线43与存储器42通讯。
本发明一实施例还提供了一种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以上所涉及的方法。
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。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各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 (15)

1.一种可移动机器人的特定物检测方法，其特征在于，包括：
在可移动机器人行进过程中，获取目标视角内景深信息，所述景深信息是探测部件探测到的；
若根据所述景深信息确定所述目标视角内存在目标物体，则控制照明光源实施照明，并控制图像采集部件采集目标图像；所述目标图像中包含所述目标物体的像素；
在所述目标图像中识别特定物；
在所述目标图像中识别特定物，包括：
根据所述目标物体的反射率信息，以及所述目标图像中所表征的所述目标物体的像素信息，确定所述目标物体的类型；或者：根据所述景深信息、所述目标物体的反射率信息，以及所述目标物体的像素信息，确定所述目标物体的类型；所述目标物体的像素信息包括所述目标物体在所述目标图像中的尺寸信息、物体材质信息、表面特征信息、位置信息、形状信息中至少之一；
根据所述目标物体的类型，识别所述目标物体是否为所述特定物；
所述特定物包括以下至少之一：
所述可移动机器人正常工作的处理对象；
有害于所述可移动机器人正常工作的有害物；
预先指定的所述可移动机器人需规避的规避物；
所述目标物体的反射率信息是根据所述照明光源的发光情况与所述图像采集部件采集目标图像时光的采集情况确定的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标物体为与所述可移动机器人的距离小于阈值的物体。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标物体的反射率信息θ是通过以下公式计算确定的：
Figure FDA0003237548990000011
其中：
Ppixel为采集所述目标图像时，所述图像采集部件的像素单元采集到的光的能量信息；
PTX为所述照明光源发出光的能量信息；
d为所述目标物体距离所述照明光源的距离；
di为所述目标物体反射的光衰系数；
μ为光传输过程中的其他衰减；
φ为归一化镜头通光孔径、透过率的系数以及其他光路衰减或电路衰减系数。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述景深信息、所述目标物体的反射率信息，以及所述目标图像中所表征的所述目标物体的像素信息中至少之一，确定所述目标物体的类型，包括：
根据所述反射率信息，确定所述目标物体为液体类物体或者非液体类物体。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述景深信息、所述目标物体的反射率信息，以及所述目标图像中所表征的所述目标物体的像素信息中至少之一，确定所述目标物体的类型，包括：
根据所述尺寸信息和/或所述形状信息，确定所述目标物体为电线类物体或者非电线类物体。
6.根据权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，控制图像采集部件采集目标图像之前，还包括：
根据所述景深信息，确定焦距信息，以使得所述图像采集部件能够根据所述焦距信息采集所述目标图像。
7.根据权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，所述探测部件包括探测光源与接收器；
利用探测部件探测前方目标视角内的景深信息，包括：
控制所述探测光源向所述目标视角的范围发出光脉冲，并利用所述接收器接收所述光脉冲对应的返回光；
根据发出所述光脉冲的时间与接收到对应返回光的时间，确定所述景深信息。
8.根据权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，若所述可移动机器人为扫地机器人，且所述特定物包括作为所述扫地机器人处理对象的垃圾物，则：
在所述目标图像中识别特定物之后，还包括：
若自所述目标图像中识别出所述垃圾物，则控制清洁组件对所述垃圾物进行清理，和/或：
若自所述目标图像中未识别出所述垃圾物，则控制所述扫地机器人绕开所述目标物体行进。
9.根据权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，若所述特定物包括有害物和/或规避物，则：
在所述目标图像中识别特定物之后，还包括：
若自所述目标图像中识别出有害物或规避物，则控制所述可移动机器人绕开所述目标物体行进。
10.根据权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，所述目标视角中水平向视角的取值范围为100度至150度，所述目标视角中竖直向视角的取值范围为5度至20度。
11.根据权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，在所述目标图像中识别特定物，包括：
利用经训练的特定物识别模型自所述目标图像中识别出所述特定物，或者：先利用经训练的类型识别模型自所述目标图像中识别出所述目标物体的类型，再根据所述目标物体的类型，识别所述目标物体是否为所述特定物。
12.一种可移动机器人的特定物检测装置，其特征在于，包括：
景深获取模块，用于在可移动机器人行进过程中，获取前方目标视角内景深信息，所述景深信息是探测部件探测到的；
照明拍摄模块，用于若根据所述景深信息确定所述目标视角内存在目标物体，则控制照明光源实施照明，并控制图像采集部件采集目标图像；所述目标图像中包含所述目标物体的像素；
垃圾识别模块，用于在所述目标图像中识别特定物；
所述特定物识别模块，具体用于：
根据所述景深信息、所述目标物体的反射率信息，以及所述目标图像中所表征的所述目标物体的像素信息，确定所述目标物体的类型；或者：根据所述目标物体的反射率信息，以及所述目标图像中所表征的所述目标物体的像素信息，确定所述目标物体的类型；所述目标物体的像素信息包括所述目标物体在所述目标图像中的尺寸信息、物体材质信息、表面特征信息、位置信息、形状信息中至少之一；
根据所述目标物体的类型，识别所述目标物体是否为所述特定物；
所述特定物包括以下至少之一：
所述可移动机器人正常工作的处理对象；
有害于所述可移动机器人正常工作的有害物；
预先指定的所述可移动机器人需规避的规避物；
所述目标物体的反射率信息是根据所述照明光源的发光情况与所述图像采集部件采集目标图像时光的采集情况确定的。
13.一种可移动机器人，其特征在于，包括探测部件、照明光源、与图像采集部件、处理器与存储器，所述探测部件、所述照明光源、所述图像采集部件均直接或间接连接所述处理器；
所述存储器，用于存储代码和相关数据；
所述处理器，用于执行所述存储器中的代码用以实现权利要求1至11任一项所述的方法。
14.一种电子设备，其特征在于，包括处理器与存储器，
所述存储器，用于存储代码和相关数据；
所述处理器，用于执行所述存储器中的代码用以实现权利要求1至11任一项所述的方法。
15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1至11任一项所述的方法。
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