CN111152266B

CN111152266B - 一种清洁机器人的控制方法及系统

Info

Publication number: CN111152266B
Application number: CN202010023153.3A
Authority: CN
Inventors: 王军; 刘振; 张凡
Original assignee: Anhui Yurun Road Cleaning Service Co ltd
Current assignee: Anhui Yurun Road Cleaning Service Co ltd
Priority date: 2020-01-09
Filing date: 2020-01-09
Publication date: 2021-07-30
Anticipated expiration: 2040-01-09
Also published as: CN111152266A

Abstract

本发明涉及智能家居技术领域，公开了一种清洁机器人的控制方法及系统，所述方法包括：分别进行全局位置距离获取、局部避障信息采集、自身角度采集，建立全局坐标系，得到各障碍物的位置信息，对障碍物数据进行前处理，将室内环境地图通过栅格法表示，匹配设计分栅格大小，得到全局总路径并拆分成连续的栅格点集合，建立局部坐标系，得到局部障碍物位置信息，控制调整机器人行进方向，按照全局总路径执行栅格点的依次遍历。本发明能够控制清洁机器人进行全覆盖清扫，能够实时发现障碍物并具备较强的避障能力，并且能够节约计算资源，能够高效低能耗遍历实际工作区间，实现了无碰撞、低路径重复率的高效清扫，具有较高的实用价值和广泛的应用前景。

Description

一种清洁机器人的控制方法及系统

技术领域

本发明涉及智能家居技术领域，具体涉及一种清洁机器人的控制方法及系统。

背景技术

随着人们生活水平的提高和生活节奏的加快，越来越多的中产民众希望从室内清洁这繁重的工作中解放，选择购买清洁机器人帮助他们解决室内日常清扫问题。清洁机器

人的清扫效率、清扫覆盖率是消费者关注的核心重点之一，而清扫覆盖率则极大程度上决定了清扫效果的优劣。

目前市面上的清洁机器人大致分为随机清扫型和路径规划型。随机清扫型机器人由于没有建立内部地图，清扫路径的好坏取决于随机规划算法的好坏，大部分的随机清扫型机器人的清扫覆盖率不高、重复率过高，给使用者的体验感不好，在划区块清扫的过程中，以单一的清扫规律遍历未知环境，将会产生许多遗漏的部分，需要进行补扫操作，以及在找回充座的过程中，都需要进行路径规划。涉及的路径规划算法常见有Dijkstra算法、A-Star算法等，其中Dijkstra算法具有较高的算法时间复杂度；A-Star算法创建了两个表：OpenList和CloseList，分别用于记录待探索节点和已探索节点。由于传统的A-Star算法展开节点的方式是按照当前探索节点的邻域节点来逐步展开并加入OpenList，因此需要维护庞大的OpenList并进行大量的查询操作，既消耗了大量的存储空间，又耗费了相当的运行时间。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种清洁机器人的控制方法及系统，用以解决背景技术中提出的问题。

本发明解决技术问题采用如下技术方案：

一种清洁机器人的控制方法，包括：

采用超声波传感器进行全局位置距离获取，采用红外传感器进行局部避障信息采集，采用陀螺仪传感器对机器人进行自身角度采集；

建立全局坐标系，以机器人起始工作时的位置点作为原点，以地面为XY平面，根据超声波传感器采集的全局位置数据进行建模，得到各障碍物的位置信息；

对障碍物数据进行前处理，具体包括：

将非线性不规则障碍物采用包络法进行不规则障碍物矩形边界化；

将靠墙壁设置的边界化后的障碍物按照墙壁进行归一化处理；

将室内环境地图通过栅格法表示，其中按照清洁机器人尺寸匹配设计分栅格大小，并将前处理后的障碍物数据匹配映射到分栅格中；

以全局坐标系的原点为起点，采用牛耕式全覆盖算法静态规划处遍历环境地图的全局总路径；

在栅格地图上，将全局总路径拆分成连续的栅格点集合，确保最后一个栅格点与总路径终点重合；

建立局部坐标系，以机器人的左右轮中心为坐标原点，以机器人速度方向为坐标轴X轴，根据红外传感器采集的局部避障信息数据进行建模，得到局部障碍物位置信息；

根据陀螺仪传感器采集的数据以及局部障碍物位置信息，调整机器人行进方向，按照全局总路径执行栅格点的依次遍历。

优选地，所述超声波传感器与红外传感器配合设置，沿机器人边缘至少在前方、右方、左方和后方四个方向间隔安装。

优选地，所述将前处理后的障碍物数据匹配映射到分栅格中，包括：

若障碍物面积超过分栅格大小预设比例，则填满该分栅格。

优选地，所根据陀螺仪传感器采集的数据以及局部障碍物位置信息，调整机器人行进方向，按照全局总路径执行栅格点的依次遍历包括：

若检测到局部坐标系X轴方向上的目标栅格点存在新的障碍物，执行等待，超过预设时间，检测障碍物，若继续存在则将该障碍设为障碍物目标点，采用A*算法寻找目标子点作为目标栅格点，继续执行后续操作。

优选地，所述按照全局总路径执行栅格点的依次遍历还包括：

对清洁机器人已经到达的栅格点进标记，按照预设时间间隔，对未到达的栅格点重新采用牛耕式全覆盖算法静态规划处遍历环境地图的全局总路径，并继续迭代执行后续步骤。

本发明还提供一种清洁机器人的控制系统，数据采集模块、存储器模块、控制器模块以及通信模块；

所述数据采集模块包括超声波传感器、红外传感器和陀螺仪传感器，用于分别进行全局位置距离获取、局部避障信息采集、进行自身角度采集；

所述存储器模块用于存储数据采集模块采集的数据，并通过通信模块传输至控制器模块进行数据处理；

所述控制器模块，用于接收存储器模块送入的数据，并执行以下操作：

对障碍物数据进行前处理，具体包括：

优选地，所述超声波传感器采用US-015，所述红外传感器采用红外发射管TLN103和接受管PT370的反射式红外测距装置。

本发明还提供一种清洁机器人，包括相互通信连接的机器人本体、存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述机器人本体接收处理器的控制指令，匹配执行所述计算机程序时实现如前所述方法的步骤。

本发明还提供一种芯片，所述芯片存储前述清洁机器人控制方法对应的程序代码，且所述芯片内置于前述清洁机器人控制系统中，用于控制所述清洁机器人根据所述控制方法实现清扫预定区域的功能。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的量化计算方法。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

本专利提出的一种清洁机器人的控制方法将卷积神经网络各个计算层（卷积层，全连接层）使用两种不同的量化方式：二值或三值化量化和多bit量化进行量化操作，根据神经网络结构，对部分计算层进行高精度量化，部分计算层进行二值化处理，从而在保证准确率的同时，尽可能地降低网络功耗；

此外本发明将多比特量化的计算层映射到高精度阵列（High Precision Array，HPA），参与高精度计算；将二值或三值化量化的层映射到高算力阵列（High OperationsArray，HOA），参与二值化计算；高精度阵列与高算力阵列相结合，高精度计算与二值化计算相结合，同时解决了二值化神经网络映射到基于NOR Flash的卷积计算阵列存在的准确率不足的问题，高精度神经网络映射到基于NOR Flash的卷积计算阵列的算力不足以及功耗过大的问题，从而增大了阵列的吞吐量，降低了阵列计算功耗，有效提高卷积神经网络推理的速度。

关于本发明相对于现有技术，其他突出的实质性特点和显著的进步在实施例部分进一步详细介绍。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本发明的一种清洁机器人的控制系统的结构示意图。

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。

需要说明的是，在说明书及权利要求书当中使用了某些名称来指称特定组件。应当理解，本领域普通技术人员可能会用不同名称来指称同一个组件。本申请说明书及权利要求书并不以名称的差异作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的实质性差异作为区分组件的准则。如在本申请说明书和权利要求书中所使用的“包含”或“包括”为一开放式用语，其应解释为“包含但不限定于”或“包括但不限定于”。具体实施方式部分所描述的实施例为本发明的较佳实施例，并非用以限定本发明的范围。

此外，所属技术领域的技术人员知道，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为软硬件结合的形式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本发明的各个方面还可以实现为在一个或多个微控制器可读介质中的计算机程序产品的形式，该微控制器可读介质中包含微控制器可读的程序代码。

实施例1

本实施例提供一种清洁机器人的控制方法，包括：

对障碍物数据进行前处理，具体包括：

本实施例中超声波传感器与红外传感器配合设置，沿机器人边缘至少在前方、右方、左方和后方四个方向间隔安装。

本实施例中将前处理后的障碍物数据匹配映射到分栅格中，包括：

若障碍物面积超过分栅格大小预设比例，则填满该分栅格。

本实施例中根据陀螺仪传感器采集的数据以及局部障碍物位置信息，调整机器人行进方向，按照全局总路径执行栅格点的依次遍历包括：

本实施例中按照全局总路径执行栅格点的依次遍历还包括：

实施例2

请参照图1，本实施例提供一种清洁机器人的控制系统，数据采集模块、存储器模块、控制器模块以及通信模块；

对障碍物数据进行前处理，具体包括：

本实施例中超声波传感器采用US-015，所述红外传感器采用红外发射管TLN103和接受管PT370的反射式红外测距装置。

实施例3

本实施例提供一种清洁机器人，包括相互通信连接的机器人本体、存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述机器人本体接收处理器的控制指令，匹配执行所述计算机程序时实现如实施例1所述方法的步骤.

实施例4

本实施例提供一种芯片，所述芯片存储如实施例1清洁机器人控制方法对应的程序代码，且所述芯片内置于如实施例2述清洁机器人控制系统中，用于控制所述清洁机器人根据所述控制方法实现清扫预定区域的功能。

实施例5

本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如实施例1所述的控制方法。

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。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方。或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。随机存取存储器(RAM，Random，Access，Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序校验码的介质。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims

1.一种清洁机器人的控制方法，其特征在于，包括：

对障碍物数据进行前处理，具体包括：

2.根据权利要求1所述的一种清洁机器人的控制方法，其特征在于，所述超声波传感器与红外传感器配合设置，沿机器人边缘至少在前方、右方、左方和后方四个方向间隔安装。

3.根据权利要求1所述的一种清洁机器人的控制方法，其特征在于，所述将前处理后的障碍物数据匹配映射到分栅格中，包括：

若障碍物面积超过分栅格大小预设比例，则填满该分栅格。

4.根据权利要求3所述的一种清洁机器人的控制方法，其特征在于，所根据陀螺仪传感器采集的数据以及局部障碍物位置信息，调整机器人行进方向，按照全局总路径执行栅格点的依次遍历包括：

5.根据权利要求4所述的一种清洁机器人的控制方法，其特征在于，所述按照全局总路径执行栅格点的依次遍历还包括：

6.一种清洁机器人的控制系统，其特征在于，数据采集模块、存储器模块、控制器模块以及通信模块；

对障碍物数据进行前处理，具体包括：

7.根据权利要求6所述的一种清洁机器人的控制系统，其特征在于，所述超声波传感器采用US-015，所述红外传感器采用红外发射管TLN103和接受管PT370的反射式红外测距装置。

8.一种清洁机器人，包括相互通信连接的机器人本体、存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述机器人本体接收处理器的控制指令，匹配执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。

9.一种芯片，其特征在于，所述芯片存储权利要求1至5任一项所述清洁机器人控制方法对应的程序代码，且所述芯片内置于权利要求6至7任一项所述清洁机器人控制系统中，用于控制所述清洁机器人根据所述控制方法实现清扫预定区域的功能。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的控制方法。