CN111324122A - 自动工作系统、自动行走设备及其控制方法及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及了一种自动工作系统、自动行走设备及其控制方法及计算机可读存储介质，所述控制方法包括：获取HSV格式的拍摄图像；统计拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange；若pixRange＜value1，则判定该拍摄图像属于非草坪区域，其中value1为预设第一阈值。本发明中，可对自动行走设备拍摄到的拍摄图像进行处理和分析，并通过分析拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange的大小来判断他是否属于草坪区域。该预设范围可反映色度中绿色或近似绿色的范围。从而，通过分析拍摄图像中的像素点的色度来判断自动行走设备是否行进到了边界或工作区域外侧，更加方便，使得控制也更加灵敏、有效。
Description
技术领域
本发明涉及智能控制领域，特别是涉及一种自动工作系统、自动行走设备及其控制方法及计算机可读存储介质。
背景技术
随着计算机技术和人工智能技术的不断进步，智能机器人的自动行走设备、自动工作系统已经慢慢进入人们的生活，例如智能扫地机器人、智能割草机器人等。通常的，此类智能机器人体积较小，且集成有传感装置、驱动装置、电池等，无需人工操控，并可在规定的区域内行进并工作。并且，在电池电量不够时，可自动返回充电站，与充电站对接并充电，充电完成后继续行进和工作。
针对现有的智能割草机器人来说，现有的自动工作系统的工作区域均为较大的草坪，并且边界大多是为埋设在地面下的可通电设备，从而可使得智能割草机器人感应到。但是，若在地面下埋设边界线，需要花费较多的人力和物力。并且埋设边界线需要一定的要求，例如拐角的角度不能小于90度等，因而也在一定程度上限制了供智能割草机器人工作的草坪的形状。
从而，针对上述问题，可设计一种搭建在地面上的自动工作系统，并采用视觉识别的方法对边界线进行识别。但是，由于草坪的种类不同、不同季节或早晚的阳光光照的影响，草坪可能会呈现黄绿、浅绿、墨绿、深绿、灰绿等不同的颜色，而且草坪内还可能存在枯草或小块裸露的地皮。这些因素均会影响自动行走设备进行视觉识别的准确度。
因此，必须设计一种自动工作系统，及具有更高视觉识别准确度的自动行走设备及其控制方法及计算机可读存储介质。
发明内容
为解决上述问题之一，本发明提供了一种自动行走设备的控制方法，所述控制方法包括：
获取HSV格式的拍摄图像；
统计拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange；
若pixRange＜value1，则判定该拍摄图像属于非草坪区域，其中value1为预设第一阈值。
作为本发明的进一步改进，步骤“获取HSV格式的拍摄图像”包括：获取拍摄图像，该拍摄图像为HSV格式；或者，获取拍摄图像，将拍摄图像转换为HSV格式。
作为本发明的进一步改进，步骤“统计拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange”包括：
在拍摄图像中获取H通道图像；
在H通道图像中统计色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange。
作为本发明的进一步改进，步骤“统计拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange”具体为：统计拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的比例pixRange时，预设第一阈值value1为80％。
作为本发明的进一步改进，所述控制方法还包括：
若pixRange＞value1，则分别计算拍摄图像中每一种色度的像素点的数量或比例perpix；
统计perpix≥value2的色度的数量Nb，其中value2为预设第二阈值；
若Nb＝0，则判断该拍摄图像属于草坪区域；
若Nb＞0，则判断该拍摄图像属于非草坪区域。
作为本发明的进一步改进，步骤“分别计算拍摄图像中每一种色度的像素点的数量或比例perpix”包括：
在拍摄图像中获取H通道图像；
分别计算H通道图像中每一种色度的像素点的数量或比例perpix。
为解决上述问题之一，本发明还提供了一种自动工作系统，包括：
自动行走设备，可按照如上所述的控制方法工作；
工作区域，所述工作区域边沿外侧设置有非工作区域，所述工作区域和非工作区域的地质不同。
为解决上述问题之一，本发明还提供了一种自动工作系统，包括：
自动行走设备，可按照如上所述的控制方法工作；
边界，围设呈环状并形成用以限定自动行走设备的工作区域，所述边界自地面向上延伸。
为解决上述问题之一，本发明还提供了一种自动行走设备，包括本体、行走模块、电源模块及设置于本体内的存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述自动行走设备还包括设置于本体上的摄像头，所述摄像头的拍摄方向朝向该自动行走设备沿行进方向的前侧；所述处理器执行所述计算机程序时可实现如上述所述的自动行走设备的控制方法的步骤。
为解决上述问题之一，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可实现如上述所述的自动行走设备的控制方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明中，可对自动行走设备拍摄到的拍摄图像进行处理和分析，并通过分析拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange的大小来判断他是否属于草坪区域。该预设范围可反映色度中绿色或近似绿色的范围，若色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange过小且小于第一阈值value1，则说明该拍摄图像中属于绿色或近似绿色的像素点较少，即可判断该拍摄图像属于非草坪区域。需要自动行走设备进行后退、转弯等操作以对边界或非工作区域进行避让。从而，通过分析拍摄图像中的像素点的色度来判断自动行走设备是否行进到了边界或工作区域外侧，更加方便，使得控制也更加灵敏、有效。
附图说明
图1为本发明第二种实施例中自动工作系统的结构示意图；
图2为本发明控制方法的第一种实施方式的流程示意图；
图3为本发明控制方法的第二种实施方式的流程示意图。
具体实施例
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，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，都应当属于本发明保护的范围。
在本申请的各个图示中，为了便于图示，结构或部分的某些尺寸会相对于其它结构或部分夸大，因此，仅用于图示本申请的主题的基本结构。
本发明的自动行走设备1可以是自动割草机，或者自动吸尘器等，其自动行走于工作区域以进行割草、吸尘工作，本发明具体示例中，以自动行走设备1为割草机为例做具体说明，相应的，所述工作区域可为草坪。当然，自动行走设备1不限于割草机和吸尘器，也可以为其它设备，如喷洒设备、除雪设备、监视设备等等适合无人值守的设备。
如图1至图3所示，本发明中提供了一种自动行走设备1的控制方法，如图2所示，所述控制方法包括：
获取HSV格式的拍摄图像；
统计拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange；
若pixRange＜value1，则判定该拍摄图像属于非草坪区域，其中value1为预设第一阈值。
因此，本发明中，可对自动行走设备1拍摄到的拍摄图像进行处理和分析，并通过分析拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量或比例的大小来判断他是否属于草坪区域。该预设范围可反映色度中绿色或近似绿色的范围，若色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange过小且小于第一阈值value1，则说明该拍摄图像中属于绿色或近似绿色的像素点较少，即可判断该拍摄图像属于非草坪区域。需要自动行走设备1进行后退、转弯等操作以对边界2或非工作区域进行避让。从而，通过分析拍摄图像中的像素点的色度来判断自动行走设备1是否行进到了边界2或工作区域外侧，更加方便，使得控制也更加灵敏、有效。
进一步的，通过分析像素的色度，可以更加直观的判断草坪，并且可以避免不同情况下草坪的颜色差导致的颜色识别错误，使得结果更加精确。
其中，HSV格式是一种颜色空间，其包括色调H、饱和度S、明度V。色调H用角度度量，其取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°，蓝色为240°。饱和度S表示颜色接近光谱色的程度，光谱色所占的比例越大，颜色接近光谱色的程度就越高，颜色的饱和度就越高。饱和度的取值范围为0％至100％，值越大，颜色越饱和。明度V表示颜色明亮的程度，对于物体色，明度值V与物体的透射比或反射比有关。通常的取值范围为0％至100％，0％为黑，100％为白。
其中，步骤“获取HSV格式的拍摄图像”包括：获取拍摄图像，该拍摄图像为HSV格式；或者，获取拍摄图像，将拍摄图像转换为HSV格式。在本具体实施方式中，可以直接获取呈HSV格式的拍摄图像。或者，通常的，所述拍摄图像为RGB格式图像，因而需要将拍摄图像转换为HSV格式。
本发明中，需要统计拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量或比例。在拍摄图像的大小确定的情况下，可以统计像素点的数量；在拍摄图像的大小不确定的情况下，可以统计色度在预设范围内的像素点的数量占拍摄图像的总像素点的数量的比例。总之，以上两种具体实施例均可使用。并且，具体的，在统计拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的比例pixRange时，预设第一阈值value1为80％。
该第一阈值value1与摄像头的拍摄效果、草坪状况等因素相关，因而在自动控制系统确认之后，由开发者对不同的值进行测试后，再最终确认该第一阈值value1的值。
另外，如上述所述，该预设范围反映的是该草坪或一般草坪的色度区间，因而可根据具体的草坪的情况及摄像头的拍摄状况来确定。
进一步的，步骤“统计拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange”包括：
在拍摄图像中获取H通道图像；
在H通道图像中统计色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange。
即，在本发明的具体实施例中，并不是直接在拍摄图像中进行像素点的数量或比例pixRange的统计，而是先在拍摄图像中获取H通道图像，从而可使得后续的对色度的判断更加精确。并且，H通道图像中h通道即色度的取值范围为[0，180°]，则预先对色度的范围进行缩小，计算更快，效率也相对更高。显然的，上述预设范围在该[0，180°]的范围之内。
进一步的，如图3所示，所述控制方法还包括：
若pixRange＞value1，则分别计算拍摄图像中每一种色度的像素点的数量或比例perpix；
统计perpix≥value2的色度的数量Nb，其中value2为预设第二阈值；
若Nb＝0，则判断该拍摄图像属于草坪区域；
若Nb＞0，则判断该拍摄图像属于非草坪区域。
若在pixRange＞value1的情况下，虽然可说明该拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量或比例较大，即该拍摄图像中呈绿色或绿色相关的像素点的数量或比例较大，但是，由于草坪中的颜色是不均匀的，任意一种色度的像素点的数量或比例perpix不可能过大，若perpix的值过大，则说明该拍摄图像中不是正常的草坪，可能为绿色的板面等假草坪，这同样也会影响到本发明中的自动行走设备1即自动割草机的判断。
另外，若pixRange＝value1，则也是继续对拍摄图像中每一种色度的像素点的数量或比例perpix进行计算。
因此，本发明中引入了第二阈值value2进行上述判断，并统计perpix≥value2的色度的数量Nb，若Nb＝0，说明该拍摄图像没有一种色度的像素点的数量过多，说明该拍摄图像中的像素点的颜色较为丰富且不均匀，该拍摄图像中不为绿色的布等假草坪，可确认该拍摄图像属于草坪区域。
因而，本发明中，为了确认该拍摄图像属于草坪区域，需要经过两次判断。其中，第二阈值value2与摄像头的拍摄效果、草坪状况等因素相关，因而在自动控制系统确认之后，由开发者对不同的值进行测试后，再最终确认该第一阈值value1的值。
另外，相同的，步骤“分别计算拍摄图像中每一种色度的像素点的数量或比例perpix”包括：
在拍摄图像中获取H通道图像；
分别计算H通道图像中每一种色度的像素点的数量或比例perpix。
这与上述步骤中类似，在此不再赘述。
如图1所示，本发明中还提供了一种自动工作系统，并且，具有两种具体实施例。
具体的，在第一种实施例中，所述自动工作系统包括：
自动行走设备1，可按照如上所述的控制方法工作；
工作区域，所述自动行走设备1可在工作区域内行进并工作，所述工作区域边沿外侧设置有非工作区域，所述工作区域和非工作区域的地质不同。
由于本发明中，所述自动行走设备1通过获取拍摄图像，再进行色度的像素点分析。因而，本发明中可不另外设置边界2。由于本发明中的自动行走设备1应用于割草机中，则草地即为工作区域，显然的，非工作区域中可为裸露土壤、地板、水泥板等等，其地质均和草地有较大的不同，其颜色也和草地有较大的不同。因而，可以应用本发明中的控制方法进行分析自动行走设备1是否到达所述工作区域的边沿。
或者，在第二种实施例中，所述自动工作系统包括：
自动行走设备1，可按照如上所述的控制方法工作；
边界2，围设呈环状并形成用以限定自动行走设备1的工作区域，所述边界2自地面向上延伸。
在本实施例中，所述自动行走设备1通过获取拍摄图像，再对拍摄图像进行处理分析后获得自动行走设备1行进的区域，因而，本发明自动工作系统的边界2可自地面向上延伸，从而被自动行走设备1拍摄并识别到。
本发明中还提供了一种自动行走设备1，包括本体、行走模块、电源模块及设置于本体内的存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述自动行走设备1还包括设置于本体上的摄像头，所述摄像头的拍摄方向朝向该自动行走设备1沿行进方向的前侧；所述处理器执行所述计算机程序时可实现如上述所述的自动行走设备1的控制方法的步骤。也就是说，所述处理器执行所述计算机程序时可实现如上述所述的自动行走设备1的任何一种实施例的控制方法的步骤。
如上述所述，本发明中的自动行走设备1的本体上设置有摄像头，从而可以拍摄并获取拍摄图像。并且，摄像头的拍摄方向朝向自动行走设备1沿行进方向的前侧，从而所述摄像头拍摄获得的是自动行走设备1前侧的景象。因而，可以根据自动行走设备1所拍摄获得的拍摄图像来分析自动行走设备1接下来的运动轨迹：若判断拍摄图像属于草坪区域，则控制自动行走设备1进一步行走及工作；若判断拍摄图像属于非草坪区域，则控制自动行走设备1进行停止或转向或后退等操作。
同样的，本发明中还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可实现如上述所述的自动行走设备1的控制方法中的步骤。也就是说，所述处理器执行所述计算机程序时可实现如上述所述的自动行走设备1的任何一种实施例的控制方法的步骤。
综上所述，本发明中提供了一种自动工作系统、自动行走设备1及其控制方法及计算机可读存储介质，本发明中，可对自动行走设备1拍摄到的拍摄图像进行处理和分析，并通过分析拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量和比例的大小来判断他是否属于草坪区域。该预设范围可反映色度中绿色或近似绿色的范围，若色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange过小且小于第一阈值value1，则说明该拍摄图像中属于绿色或近似绿色的像素点较少，即可判断该拍摄图像属于非草坪区域。需要自动行走设备1进行后退、转弯等操作以对边界2进行避让。从而，通过分析拍摄图像中的像素点的色度来判断自动行走设备1是否行进到了边界2或工作区域外侧，更加方便，使得控制也更加灵敏、有效。
进一步的，通过分析像素的色度，可以更加直观的判断草坪，并且可以避免不同情况下草坪的颜色差导致的颜色识别错误，使得结果更加精确。
并且，本发明中还引入了第二阈值value2进行比较，可进一步判断该拍摄图像是否属于草坪区域，并避免了绿色布等假草坪的影响。
另外，本发明中的自动工作系统中不需要在地底下另外布局边界线，减少了人力物力成本，工作区域形状灵活不受限制，识别速度快，精度高，也可以提高本发明中自动行走设备1特别是自动割草机器人的工作效率。
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，各实施方式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。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种自动行走设备的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：
获取HSV格式的拍摄图像；
统计拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange；
若pixRange＜value1，则判定该拍摄图像属于非草坪区域，其中value1为预设第一阈值。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，步骤“获取HSV格式的拍摄图像”包括：获取拍摄图像，该拍摄图像为HSV格式；或者，获取拍摄图像，将拍摄图像转换为HSV格式。
3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，步骤“统计拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange”包括：
在拍摄图像中获取H通道图像；
在H通道图像中统计色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange。
4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，步骤“统计拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的数量或比例pixRange”具体为：统计拍摄图像中色度在预设范围内的像素点的比例pixRange时，预设第一阈值value1为80％。
5.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：
若pixRange＞value1，则分别计算拍摄图像中每一种色度的像素点的数量或比例perpix；
统计perpix≥value2的色度的数量Nb，其中value2为预设第二阈值；
若Nb＝0，则判断该拍摄图像属于草坪区域；
若Nb＞0，则判断该拍摄图像属于非草坪区域。
6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，步骤“分别计算拍摄图像中每一种色度的像素点的数量或比例perpix”包括：
在拍摄图像中获取H通道图像；
分别计算H通道图像中每一种色度的像素点的数量或比例perpix。
7.一种自动工作系统，其特征在于，包括：
自动行走设备，可按照如权利要求1至6中的任意一项所述的控制方法工作；
工作区域，所述工作区域边沿外侧设置有非工作区域，所述工作区域和非工作区域的地质不同。
8.一种自动工作系统，其特征在于，包括：
自动行走设备，可按照如权利要求1至6中的任意一项所述的控制方法工作；
边界，围设呈环状并形成用以限定自动行走设备的工作区域，所述边界自地面向上延伸。
9.一种自动行走设备，包括本体、行走模块、电源模块及设置于本体内的存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述自动行走设备还包括设置于本体上的摄像头，所述摄像头的拍摄方向朝向该自动行走设备沿行进方向的前侧；所述处理器执行所述计算机程序时可实现权利要求1至6中任意一项所述的自动行走设备的控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时可实现权利要求1至6中任意一项所述的自动行走设备的控制方法中的步骤。
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