CN110878474A - 一种基于物联网技术的智能洗衣篓 - Google Patents

一种基于物联网技术的智能洗衣篓 Download PDF

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Abstract

一种基于物联网技术的智能洗衣篓，包括用来将衣篓运送至洗衣机前的运送部件、用来将衣篓上升至洗衣机衣物投放口的升降部件、用来将衣篓翻转的翻转机构、用来将衣篓中的衣物送至洗衣机内的传送机构，运送部件包括底座、设置在底座内部的控制系统、与底座固定连接的支撑轴以及安装在底座底端的行走轮；翻转机构包括衣篓旋转轴以及控制衣篓旋转轴倾斜的减速电机；传送机构包括沿着衣篓内壁滑动的活动托板，在活动托板的一侧安装辅助滑轮，辅助滑轮与衣篓的内壁适配，另一侧连接传动皮带；衣篓活动安装在底座上并可以沿支撑轴上下滑动。本发明可以将衣物自动运送并投入到洗衣机中，实现真正意义上的全自动智能化物联网衣物洗涤。

Description

一种基于物联网技术的智能洗衣篓
技术领域
本发明涉及一种洗衣篓，具体是一种基于物联网技术的智能洗衣篓，属于智能控制技术领域。
背景技术
物联网是未来家电技术发展的主要方向，当下大部分家电企业都开始在物联网领域发力。大多数家用电器都带有物联网支持技术。对于洗衣机产品系列，具有物联网技术可以远程遥控的洗衣机已经有很多，这些洗衣机可以通过物联网技术远端操控，用户可以通过手机远程操控洗衣机开关，甚至有部分洗衣机可以远程遥控洗衣机门自动打开或关闭等功能。
但是由于大多数用户习惯将穿过的衣物放置在其他位置，而不是洗衣机内部，所以仅仅通过远程遥控洗衣机并不能完成衣物洗涤，即无法实现洗衣机的自动化操作。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于物联网技术的智能洗衣篓，该洗衣篓能够自动到达洗衣机门旁，并自动将衣物倒入洗衣机内。
为了实现上述目的，本发明提供一种基于物联网技术的智能洗衣篓，包括用来盛放脏衣物的衣篓，还包括用来将衣篓运送至洗衣机前的运送部件、用来将衣篓上升至与洗衣机衣物投放口平行的升降部件、用来将衣篓翻转的翻转机构、用来将衣篓中的衣物传送至洗衣机内的传送机构，
所述运送部件包括底座、设置在底座内部的控制系统、与底座固定连接的支撑轴以及安装在底座底端的行走轮；
升降部件为升降液压缸，由升降液压缸带动衣篓的上升与下降；
翻转机构包括衣篓旋转轴以及控制衣篓旋转轴倾斜的减速电机；
传送机构包括可以沿着衣篓内壁滑动的活动托板，在活动托板的一侧安装辅助滑轮，辅助滑轮与衣篓的内壁适配，在衣篓沿着衣篓内壁上下滑动的过程中，辅助滑轮起到辅助滑动的作用，另一侧连接传动皮带，传动皮带由电机带动传动；
衣篓活动安装在底座上并可以沿支撑轴上下滑动。
衣篓的数量为两个，分为浅色衣篓和深色衣篓。
在衣篓的顶端内壁安装有用来检测衣物是否放满的光电传感器，对应光电传感器的一侧设置点光源。
底座内部的控制系统包含控制底座移动、工作的控制电路以及充电电路。
行走轮为麦克纳姆轮。
控制底座移动、工作的控制模块包括室内环境导航模块，利用无线信号作为奖赏的强化跨模态视觉语言室内导航，具体为：在洗衣机部分安装一个UWB信号发射器，在智能洗衣篓上安装摄像头和UWB信号接收器，智能洗衣篓由推理导航模块πθ和匹配验证模块Vβ组成，内部存储常规导航自然语言指令集，智能洗衣篓通过给定的初始位置和一系列自然语言指令X＝x1,x2,...,xn，推理导航仪根据指令执行一系列动作a1,a2,...,aT,通过跨模态匹配方法产生一系列轨迹{τi}到达目标位置，利用匹配验证模块，得出最优轨迹
Figure BDA0002300786170000021
将最优轨迹
Figure BDA0002300786170000022
记录到存储区，在长期使用中会逐渐增强机器人智能性；具体实现步骤为：
步骤一：跨模态推理导航模块，将输入的自然语言指令X映射成一系列动作
Figure BDA0002300786170000023
在每一时间步t，导航模块从环境中接收一个视觉状态st，并需要在该局部视觉场景中执行对应的文本指令，导航模块具有全景视图，被分成了m个不同视角的图像块，从视觉状态st提取的全景特征表示为
Figure BDA0002300786170000024
vt,j表示在视角j图像块的提前训练的卷积神经网络特征；
步骤二：历史内容：将直到t时刻之前的历史轨迹τ1:t由轨迹编码器LSTM编码成一个历史内容ht，ht＝LSTM([vt,at-1],ht-1)，其中at-1是之前时刻采取的动作；
步骤三：文本内容：记忆过去可以识别当前状态，从而知道接下来应该关注哪些子指令，因此，进一步学习历史内容ht条件下的文本内容，利用语言编码器LSTM将语言指令X编码成一系列文本特征
Figure BDA0002300786170000025
在每一时间步长t，根据历史内容和文本特征，得到文本内容
Figure BDA0002300786170000026
步骤四：视觉内容：在文本内容
Figure BDA0002300786170000027
的基础上计算时间步长t时刻的视觉内容，记为
Figure BDA0002300786170000028
步骤五：动作预测：考虑历史内容ht，文本内容
Figure BDA0002300786170000029
和视觉内容
Figure BDA00023007861700000210
决定接下来的动作及可行方向；
步骤六：外部奖励：由UWB信号测量出导航仪的位置st距离目标位置starget的长度，记为Dtarget(st)，在最后一步T，若导航仪位置距离目标位置小于等于d，则给予外部奖励，外部奖励函数为r(sT,aT)＝I(Dtarget(st)≤d)；
步骤七：内部奖励：由轨迹编码器将自然语言指令X生成的轨迹τ重新编码成原指令X的概率为
Figure BDA0002300786170000031
概率越高，生成的轨迹越好，由提前训练匹配验证模块来计算内部奖励，记为Rintr＝pβ(Xπθ(X))＝pβ(Xτ)；
步骤八：自监督模仿学习：根据自然语言指令X，导航仪会产生一系列的轨迹{τi}，由匹配验证模块将最好的轨迹
Figure BDA0002300786170000032
存储到缓冲区中，然后在新环境中，导航仪通过模仿缓冲区中好的轨迹，来优化目标轨迹。
与现有技术相比，本发明包括用来将衣篓运送至洗衣机前的运送部件、用来将衣篓上升至与洗衣机衣物投放口平行的升降部件、用来将衣篓翻转的翻转机构、用来将衣篓中的衣物传送至洗衣机内的传送机构，在运送部件中设置了基于无线信号的增强跨模态匹配方法的视觉语言导航，根据自然语言指令，通过跨模态增强学习，由匹配验证模块得出最优轨迹，并给予内部奖励，将最优轨迹存储到缓冲区，从而在给定不同初始位置及语言指令时，将得到的不同最优轨迹都存储到存储卡内，实现智能导航，此外，根据无线信号测量出与目标位置的距离，在小于给定阈值时，给予外部奖励，该方法可以在未知的环境下快速学习完成室内导航任务，将该发明平时放置在洗衣篓(卫生间或起居室)中的衣物自动运送并投入到洗衣机中，实现真正意义上的全自动智能化物联网衣物洗涤。
附图说明
图1是本发明的三维结构示意图；
图2是本发明的剖视图。
图中：1、衣篓，2.1、底座，2.2、支撑轴，2.3、行走轮，4.1、衣篓旋转轴，5.1、活动托板，5.2、辅助滑轮，5.3、传动皮带，6、光电传感器。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图1所示，一种基于物联网技术的智能洗衣篓，包括用来盛放脏衣物的衣篓1，还包括用来将衣篓1运送至洗衣机前的运送部件、用来将衣篓1上升至与洗衣机衣物投放口平行的升降部件、用来将衣篓1翻转的翻转机构、用来将衣篓1中的衣物传送至洗衣机内的传送机构，
所述运送部件包括底座2.1、设置在底座2.1内部的控制系统、与底座2.1固定连接的支撑轴2.2以及安装在底座2.1底端的行走轮2.3；
升降部件为升降液压缸，由升降液压缸带动衣篓1的上升与下降；
翻转机构包括衣篓旋转轴4.1以及控制衣篓旋转轴4.1倾斜的减速电机；
传送机构包括可以沿着衣篓内壁滑动的活动托板5.1，在活动托板5.1的一侧安装辅助滑轮5.2，辅助滑轮5.2与衣篓1的内壁适配，在衣篓1沿着衣篓内壁上下滑动的过程中，辅助滑轮5.2起到辅助滑动的作用，另一侧连接传动皮带5.3，传动皮带5.3由电机带动传动；
衣篓1活动安装在底座2.1上并可以沿支撑轴2.2上下滑动。
衣篓1的数量为两个，分为浅色衣篓和深色衣篓。
在衣篓1的顶端内壁安装有用来检测衣物是否放满的光电传感器6，对应光电传感器6的一侧设置点光源。
底座2.1内部的控制系统包含控制底座移动、工作的控制电路以及充电电路。
行走轮2.3为麦克纳姆轮。
控制底座移动、工作的控制模块包括室内环境导航模块，利用无线信号作为奖赏的强化跨模态视觉语言室内导航，具体为：在洗衣机部分安装一个UWB信号发射器，在智能洗衣篓上安装摄像头和UWB信号接收器，智能洗衣篓由推理导航模块πθ和匹配验证模块Vβ组成，内部存储常规导航自然语言指令集，智能洗衣篓通过给定的初始位置和一系列自然语言指令X＝x1,x2,...,xn，推理导航仪根据指令执行一系列动作a1,a2,...,aT,通过跨模态匹配方法产生一系列轨迹{τi}到达目标位置，利用匹配验证模块，得出最优轨迹
Figure BDA0002300786170000041
将最优轨迹
Figure BDA0002300786170000042
记录到存储区，在长期使用中会逐渐增强机器人智能性；具体实现步骤为：
步骤一：跨模态推理导航模块，将输入的自然语言指令X映射成一系列动作
Figure BDA0002300786170000043
在每一时间步t，导航模块从环境中接收一个视觉状态st，并需要在该局部视觉场景中执行对应的文本指令，导航模块具有全景视图，被分成了m个不同视角的图像块，从视觉状态st提取的全景特征表示为
Figure BDA0002300786170000044
vt,j表示在视角j图像块的提前训练的卷积神经网络特征；
步骤二：历史内容：将直到t时刻之前的历史轨迹τ1:t由轨迹编码器LSTM编码成一个历史内容ht，ht＝LSTM([vt,at-1],ht-1)，其中at-1是之前时刻采取的动作；
步骤三：文本内容：记忆过去可以识别当前状态，从而知道接下来应该关注哪些子指令，因此，进一步学习历史内容ht条件下的文本内容，利用语言编码器LSTM将语言指令X编码成一系列文本特征
Figure BDA0002300786170000051
在每一时间步长t，根据历史内容和文本特征，得到文本内容
Figure BDA0002300786170000052
步骤四：视觉内容：在文本内容
Figure BDA0002300786170000053
的基础上计算时间步长t时刻的视觉内容，记为
Figure BDA0002300786170000054
步骤五：动作预测：考虑历史内容ht，文本内容
Figure BDA0002300786170000055
和视觉内容
Figure BDA0002300786170000056
决定接下来的动作及可行方向；
步骤六：外部奖励：由UWB信号测量出导航仪的位置st距离目标位置starget的长度，记为Dtarget(st)，在最后一步T，若导航仪位置距离目标位置小于等于d，则给予外部奖励，外部奖励函数为r(sT,aT)＝I(Dtarget(st)≤d)；
步骤七：内部奖励：由轨迹编码器将自然语言指令X生成的轨迹τ重新编码成原指令X的概率为
Figure BDA0002300786170000057
概率越高，生成的轨迹越好，由提前训练匹配验证模块来计算内部奖励，记为Rintr＝pβ(Xπθ(X))＝pβ(Xτ)；
步骤八：自监督模仿学习：根据自然语言指令X，导航仪会产生一系列的轨迹{τi}，由匹配验证模块将最好的轨迹
Figure BDA0002300786170000058
存储到缓冲区中，然后在新环境中，导航仪通过模仿缓冲区中好的轨迹，来优化目标轨迹。
实施例
本发明主要工作状态有两种：
静止承接衣物状态
在该状态下，本设备处于预设位置(卫生间/起居室等)，并处于静止状态，用户将脱下的待洗衣物放置在衣篓中，由于该设备具有浅色衣篓和深色衣篓，用户可分别把对应的浅色或深色衣服放在不同颜色的衣篓中。
衣物填入状态
在静止状态下衣物被放置在衣篓1中，在衣篓1的顶端内壁安装有用来检测衣物是否放满的光电传感器6，对应光电传感器6的一侧设置点光源，当衣物盖过点光源，光电传感器6探测到衣物，从而判断衣物是否达到衣娄口部，探测到衣物被放入则开始计时，从放置第一件衣服开始，到达设定时间之前如果光电传感器6探测到衣篓已经满则自动运送衣物到达洗衣机前，发送洗衣机开门信号，待收到洗衣机门已打开信号后将衣篓1通过升降机构的升降液压缸带动衣篓上升至于洗衣机门口相平齐，然后通过翻转机构的减速电机4.2带动衣篓旋转轴4.2翻转倾斜至洗衣机门口内部，再通过传送机构的电机带动传动皮带5.3传动，进而带动活动托板5.1在衣篓内部滑动，进而将衣篓内部的衣物推进洗衣机的洗衣桶中，给洗衣机发送衣物装载完成信号，并返回初始位置。洗衣机收到信号后关门开始衣物洗涤及烘干等处理。如果是浅色衣篓和深色衣篓中都放满衣物，则将浅色衣物和深色衣物分开洗涤。
在上述操作过程中，如果从放置第一件衣服开始，到达设定时间衣篓仍未满。因为脏衣服放置时间已经由用户提前设定，则洗衣篓同样执行移动并装载衣物的动作，以完成衣物的及时洗涤烘干等任务，从而保护了用户的健康。
对于已经到达指定位置的系统，可使用至少以下几种方式实现精确对接：
人工引导操作，由用户第一次手动驱动衣篓倾斜一定角度，对准洗衣机开口，由系统设置的编码器记录旋转角度及起止位置，后续无人值守的情况下复现该动作，实现自主装载衣物的操作；
标识设定和识别，用户根据产品说明书，在距离洗衣机开口特定位置设定两个或多个特定标识，该特定标识为1cm左右的十字形印刷，方便视觉识别系统识别，系统通过识别和定位标识来识别洗衣机开口位置，从而自主计算和控制倾斜角度，具体计算如下：通过安装在衣篓上的摄像头识别十字标识在图像中的位置，然后同摄像头自身位置姿态进行对比，得出摄像头位置距离洗衣机开口的矢量向量，再根据洗衣娄摄像头安装位置到转轴的矢量向量，通过向量计算得出倾斜角度的值，达到自主对接并装载衣物的功能，上述摄像头安装的具体位置可以根据产品外观做出微调，可选位置如支撑轴2.2的顶端，在定点位置识别洗衣机开口并精确定位，从而实现自主计算和控制倾斜角度，达到自主对接和装载衣物的功能。

Claims (6)

1.一种基于物联网技术的智能洗衣篓，包括用来盛放脏衣物的衣篓(1)，其特征在于，还包括用来将衣篓(1)运送至洗衣机前的运送部件、用来将衣篓(1)上升至与洗衣机衣物投放口平行的升降部件、用来将衣篓(1)翻转的翻转机构、用来将衣篓(1)中的衣物传送至洗衣机内的传送机构，
所述运送部件包括底座(2.1)、设置在底座(2.1)内部的控制系统、与底座(2.1)固定连接的支撑轴(2.2)以及安装在底座(2.1)底端的行走轮(2.3)；
升降部件为升降液压缸，由升降液压缸带动衣篓(1)的上升与下降；
翻转机构包括衣篓旋转轴(4.1)以及控制衣篓旋转轴(4.1)倾斜的减速电机；
传送机构包括可以沿着衣篓内壁滑动的活动托板(5.1)，在活动托板(5.1)的一侧安装辅助滑轮(5.2)，辅助滑轮(5.2)与衣篓(1)的内壁适配，另一侧连接传动皮带(5.3)，传动皮带(5.3)由电机带动传动；
衣篓(1)活动安装在底座(2.1)上并可以沿支撑轴(2.2)上下滑动。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的智能洗衣篓，其特征在于，衣篓(1)的数量为两个，分为浅色衣篓和深色衣篓。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于物联网技术的智能洗衣篓，其特征在于，在衣篓(1)的顶端内壁安装有用来检测衣物是否放满的光电传感器(6)，对应光电传感器(6)的一侧设置点光源。
4.根据权利要求1或2所述的一种基于物联网技术的智能洗衣篓，其特征在于，底座(2.1)内部的控制系统包含控制底座移动、工作的控制电路以及充电电路。
5.根据权利要求3所述的一种基于物联网技术的智能洗衣篓，其特征在于，行走轮(2.3)为麦克纳姆轮。
6.根据权利要求4所述的一种基于物联网技术的智能洗衣篓，其特征在于，控制底座移动、工作的控制模块包括室内环境导航模块，利用无线信号作为奖赏的强化跨模态视觉语言室内导航，具体为：在洗衣机部分安装一个UWB信号发射器，在智能洗衣篓上安装摄像头和UWB信号接收器，智能洗衣篓由推理导航模块πθ和匹配验证模块Vβ组成，内部存储常规导航自然语言指令集，智能洗衣篓通过给定的初始位置和一系列自然语言指令X＝x1,x2,...,xn，推理导航仪根据指令执行一系列动作a1,a2,...,aT,通过跨模态匹配方法产生一系列轨迹{τi}到达目标位置，利用匹配验证模块，得出最优轨迹
Figure FDA0002300786160000011
将最优轨迹
Figure FDA0002300786160000012
记录到存储区，在长期使用中会逐渐增强机器人智能性；具体实现步骤为：
步骤一：跨模态推理导航模块，将输入的自然语言指令X映射成一系列动作
Figure FDA0002300786160000021
在每一时间步t，导航模块从环境中接收一个视觉状态st，并需要在该局部视觉场景中执行对应的文本指令，导航模块具有全景视图，被分成了m个不同视角的图像块，从视觉状态st提取的全景特征表示为
Figure FDA0002300786160000022
vt,j表示在视角j图像块的提前训练的卷积神经网络特征；
步骤二：历史内容：将直到t时刻之前的历史轨迹τ1:t由轨迹编码器LSTM编码成一个历史内容ht，ht＝LSTM([vt,at-1],ht-1)，其中at-1是之前时刻采取的动作；
步骤三：文本内容：记忆过去可以识别当前状态，从而知道接下来应该关注哪些子指令，因此，进一步学习历史内容ht条件下的文本内容，利用语言编码器LSTM将语言指令X编码成一系列文本特征
Figure FDA0002300786160000023
在每一时间步长t，根据历史内容和文本特征，得到文本内容
Figure FDA0002300786160000024
步骤四：视觉内容：在文本内容
Figure FDA0002300786160000025
的基础上计算时间步长t时刻的视觉内容，记为
Figure FDA0002300786160000026
步骤五：动作预测：考虑历史内容ht，文本内容
Figure FDA0002300786160000027
和视觉内容
Figure FDA0002300786160000028
决定接下来的动作及可行方向；
步骤六：外部奖励：由UWB信号测量出导航仪的位置st距离目标位置starget的长度，记为Dtarget(st)，在最后一步T，若导航仪位置距离目标位置小于等于d，则给予外部奖励，外部奖励函数为r(sT,aT)＝I(Dtarget(st)≤d)；
步骤七：内部奖励：由轨迹编码器将自然语言指令X生成的轨迹τ重新编码成原指令X的概率为
Figure FDA0002300786160000029
概率越高，生成的轨迹越好，由提前训练匹配验证模块来计算内部奖励，记为Rintr＝pβ(X|πθ(X))＝pβ(X|τ)；
步骤八：自监督模仿学习：根据自然语言指令X，导航仪会产生一系列的轨迹{τi}，由匹配验证模块将最好的轨迹
Figure FDA00023007861600000210
存储到缓冲区中，然后在新环境中，导航仪通过模仿缓冲区中好的轨迹，来优化目标轨迹。
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