CN111358361B - 扫地机器人避线的控制方法、控制装置和计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种扫地机器人避线的控制方法、控制装置和计算机存储介质，属于智能机器人领域。其中，所述方法包括通过所述图像采集装置以预设频率获取所述前向下区域的多帧图像，通过图像识别算法识别出当前图像中的柔性线状物体，确认柔性线状物体的轮廓，并根据轮廓生成模板，获取当前图像后续的多张图像，当识别出后续的图像中的柔性线状物体与模板全部或部分匹配时，将后续的多张图像中的该柔性线状物体的轮廓按照顺序进行拼接，从而形成该柔性线状物体的整体轮廓；在机器人运行过程中实时检测与该柔性线状物体的整体轮廓的距离，当与柔性线状物体的距离小于或等于预设阈值时，控制机器人避开柔性线状物体，避免机器人被缠绕卡死。
Description
技术领域
本发明涉及智能机器人领域，具体地涉及一种扫地机器人避线的控制方法、控制装置和计算机存储介质。
背景技术
扫地机器人是一种能对地面进行自动吸尘的智能家用电器。因为它能对房间大小、家具摆放、地面清洁度等因素进行检测，并依靠内置的程序，制定合理的清洁路线，具备一定的智能，所以被人称之为机器人。目前，扫地机器人的智能化程度并不如想像中的那么先进，但它作为智能家居新概念的领跑者，将为机器人最终走进千家万户，注入前进的动力。目前扫地机器人会自动的对地面上的垃圾物体进行清扫，然而对于待清扫的区域的线状障碍物会对扫地机器人的作业过程造成干扰，当出现电线、毛线或者网线等线状障碍物时，扫地机器人无法避开，甚至将线状障碍物卷入，导致机器人被卡死而无法继续工作，需要等用户去解救才能继续作业。
发明内容
为至少部分地解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种扫地机器人避线的控制方法、控制装置和计算机存储介质。具体技术方案如下：
一种扫地机器人避线的控制方法，所述扫地机器人的前端装配有图像采集装置，所述图像采集装置装配于前向下的方向，所述图像采集装置用于采集所述扫地机器人的前向下区域，所述扫地机器人避线方法包括：在所述扫地机器人作业过程中，通过所述图像采集装置以预设频率获取所述前向下区域的多帧图像，通过图像识别算法识别出当前图像中的柔性线状物体，所述图像识别算法至少包括边缘检测算法和/或霍夫检测算法；当通过图像识别算法识别出所述柔性线状物体时，确认所述柔性线状物体的轮廓，并根据所述轮廓生成模板，获取当前图像后续的多张图像，并通过图像识别算法检测该后续的多张图像中的柔性线状物体，当识别出后续的图像中的柔性线状物体与所述模板全部或部分匹配时，将后续的多张图像中的该柔性线状物体的轮廓按照顺序进行拼接，重复匹配和拼接的步骤，直到从而形成该柔性线状物体的整体轮廓；在所述扫地机器人运行过程中实时检测与该柔性线状物体的整体轮廓的距离，当与所述柔性线状物体的距离小于或等于预设阈值时，控制所述扫地机器人避开所述柔性线状物体。
进一步地，所述识别出后续的图像中的柔性线状物体与所述模板全部或部分匹配，具体包括形状匹配、大小匹配、纹理匹配中的任意一项。
进一步地，所述的预设阈值为所述扫地机器人运动时不会缠绕所述柔性线状物体的安全距离。
进一步地，通过图像识别算法识别出当前图像中的柔性线状物体包括：通过边缘检测算法识别出当前图像中的线状物体，通过直线检测算法筛除所述线状物体中的直线线状物体，以确定非直线线状物体为预选线状物体，根据预选线性物体在深度图像中的深度值确定其是否属于凸起于地面，以确定凸起于地面上的预选线状物体为柔性线状障碍物。
一种扫地机器人避线的控制装置，所述扫地机器人的前端装配有图像采集装置，所述图像采集装置装配于前向下的方向，所述图像采集装置用于采集所述扫地机器人的前向下区域，所述装置包括：获取模块，所述获取模块用于在所述扫地机器人作业过程中，通过所述图像采集装置以预设频率获取所述前向下区域的多帧图像，通过图像识别算法识别出当前图像中的柔性线状物体，所述图像识别算法至少包括边缘检测算法和/或霍夫检测算法；拼接模块，所述拼接模块用于当通过图像识别算法识别出所述柔性线状物体时，确认所述柔性线状物体的轮廓，并根据所述轮廓生成模板，获取当前图像后续的多张图像，并通过图像识别算法检测该后续的多张图像中的柔性线状物体，当识别出后续的图像中的柔性线状物体与所述模板全部或部分匹配时，将后续的多张图像中的该柔性线状物体的轮廓按照顺序进行拼接，重复匹配和拼接的步骤，直到从而形成该柔性线状物体的整体轮廓；避线模块，所述避线模块用于在所述扫地机器人运行过程中实时检测与该柔性线状物体的整体轮廓的距离，当与所述柔性线状物体的距离小于或等于预设阈值时，控制所述扫地机器人避开所述柔性线状物体。
进一步地，识别出后续的图像中的柔性线状物体与所述模板全部或部分匹配，具体包括形状匹配、大小匹配、纹理匹配中的任意一项。
进一步地，所述的预设阈值为所述扫地机器人运动时不会缠绕所述柔性线状物体的安全距离。
进一步地，所述拼接模块还用于通过图像识别算法识别出当前图像中的柔性线状物体包括：通过边缘检测算法识别出当前图像中的线状物体，通过直线检测算法筛除所述线状物体中的直线线状物体，以确定非直线线状物体为预选线状物体，根据预选线性物体在深度图像中的深度值确定其是否属于凸起于地面，以确定凸起于地面上的预选线状物体为柔性线状障碍物。
一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述的扫地机器人避线方法。
所述技术方案的有益效果在于：所述扫地机器人的前端装配有两个图像采集装置，所述两个图像采集装置平行地装配在前向下方向，用于采集所述扫地机器人前进方向的前向下区域，通过这种装配方式可以有针对性的获取前向下区域的图像数据，从而将那些不影响运动的物体的干扰直接滤除；通过在所述扫地机器人作业过程中，控制所述两个图像采集装置以预设频率采集前向下区域的多帧图像可以实时获取前向下区域的精准数据，保持实时监测；获取所述两个图像采集装置在同一时刻采集的第一图像和第二图像，通过第一图像和第二图像生成所述前向下区域的深度图像，可以得到精度更高的三维图像；通过所述深度图像获取多个点云数据的深度值，通过多个点云数据的深度值确定所述深度图像中的柔性线状障碍物，可以直接通过深度值确定柔性线状物体；通过将是识别出的柔性线状障碍物进行模板匹配，并根据匹配结果拼接可以得到柔性线状物体的整体轮廓，该整体轮廓可以用于对柔性线状障碍物进行避线，采用本发明的技术方案，可以生成柔性线状物体周围的完成避线策略，保证避线效果，防止所述扫地机器人与所述障碍物缠绕而无法继续工作。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施方式，但并不构成对本发明实施方式的限制。在附图中：
图1示例性地示出了本发明一种实施方式提供的扫地机器人避线的控制方法的流程示意图；
图2示例性地示出了本发明一种实施方式提供的扫地机器人避线的控制装置的结构示意框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施方式，并不用于限制本发明实施方式。
本发明所提供的实施例中所述扫地机器人的前端装配有图像采集装置，所述图像采集装置装配于前向下的方向，所述图像采集装置用于采集所述扫地机器人的前向下区域。
图1是本发明一种实施方式提供的扫地机器人避线方法的流程图。如图1所示，本发明实施方式提供一种扫地机器人避线方法，该方法包括：
步骤S101，在所述扫地机器人作业过程中，通过所述图像采集装置以预设频率获取所述前向下区域的多帧图像，通过图像识别算法识别出当前图像中的柔性线状物体，所述图像识别算法至少包括边缘检测算法和/或霍夫检测算法；所述的边缘识别算法例如canny边缘检测算法，sobel边缘检测算法，通过边缘检测算法可以将图像中的线识别出来，同时，在进行边缘检测之前还可以对图像进行图像灰度变换、二值化处理和锐化处理等。通过霍夫算法检测所述图像中的直线。每个像素坐标点经过变换都变成都直线特质有贡献的统一度量，例如：一条直线在图像中是一系列离散点的集合，通过一个直线的离散极坐标公式，可以表达出直线的离散点几何等式如下：X*cos(theta)+y*sin(theta)＝r其中角度theta指r与X轴之间的夹角，r为到直线几何垂直距离。任何在直线上点，x,y都可以表达，其中r，theta是常量。在实现的图像处理领域，图像的像素坐标P(x,y)是已知的，而r,theta则是要寻找的变量。如果我们能绘制每个(r,theta)值根据像素点坐标P(x,y)值的话，那么就从图像笛卡尔坐标系统转换到极坐标霍夫空间系统，这种从点到曲线的变换称为直线的霍夫变换。变换通过量化霍夫参数空间为有限个值间隔等分或者累加格子。当霍夫变换算法开始，每个像素坐标点P(x,y)被转换到(r,theta)的曲线点上面，累加到对应的格子数据点，当一个波峰出现时候，说明有直线存在。
步骤S102，当通过图像识别算法识别出所述柔性线状物体时，确认所述柔性线状物体的轮廓，并根据所述轮廓生成模板，获取当前图像后续的多张图像，并通过图像识别算法检测该后续的多张图像中的柔性线状物体，当识别出后续的图像中的柔性线状物体与所述模板全部或部分匹配时，将后续的多张图像中的该柔性线状物体的轮廓按照顺序进行拼接，重复匹配和拼接的步骤，直到从而形成该柔性线状物体的整体轮廓；具体地，例如在第一图像中所述柔性线状物体为正弦曲线的形状，例如为正弦曲线的两个周期，则在第二图像中分别寻找两个周期的完整匹配曲线，一个周期的部分匹配曲线，或者半个周期的部分匹配曲线，通过将后续的识别出来的曲线进行拼接，然后将拼接后的新增曲线部分确定为新的模板，然后继续寻找下一张图像中是否有匹配所有模板的线，再一次拼接，直到拼接成一条完整的柔性曲线的整体轮廓。
步骤S103，在所述扫地机器人运行过程中实时检测与该柔性线状物体的整体轮廓的距离，当与所述柔性线状物体的距离小于或等于预设阈值时，控制所述扫地机器人避开所述柔性线状物体。
优选的，所述识别出后续的图像中的柔性线状物体与所述模板全部或部分匹配，具体可以包括形状匹配、大小匹配、纹理匹配中的任意一项。例如形状匹配可以是麻花形匹配，正弦曲线等匹配，大小匹配可以为比例匹配，例如有参考物体，根据线与参考物体的大小比例关系可以进行匹配。
优选的，所述的预设阈值为所述扫地机器人运动时不会缠绕所述柔性线状物体的安全距离。
优选的，通过图像识别算法识别出当前图像中的柔性线状物体包括：通过边缘检测算法识别出当前图像中的线状物体，通过直线检测算法筛除所述线状物体中的直线线状物体，以确定非直线线状物体为预选线状物体，根据所述预选线性物体在深度图像中的深度值确定其是否属于凸起于地面，以确定凸起于地面上的预选线状物体为柔性线状障碍物。
一种扫地机器人避线的控制装置，所述扫地机器人的前端装配有图像采集装置，所述图像采集装置装配于前向下的方向，所述图像采集装置用于采集所述扫地机器人的前向下区域，如图2所示，所述装置包括：获取模块31，所述获取模块31用于在所述扫地机器人作业过程中，通过所述图像采集装置以预设频率获取所述前向下区域的多帧图像，通过图像识别算法识别出当前图像中的柔性线状物体，所述图像识别算法至少包括边缘检测算法和/或霍夫检测算法；所述的边缘识别算法例如canny边缘检测算法，sobel边缘检测算法，通过边缘检测算法可以将图像中的线识别出来，同时，在进行边缘检测之前还可以对图像进行图像灰度变换、二值化处理和锐化处理等。通过霍夫算法检测所述图像中的直线。每个像素坐标点经过变换都变成都直线特质有贡献的统一度量，例如：一条直线在图像中是一系列离散点的集合，通过一个直线的离散极坐标公式，可以表达出直线的离散点几何等式如下：X*cos(theta)+y*sin(theta)＝r其中角度theta指r与X轴之间的夹角，r为到直线几何垂直距离。任何在直线上点，x,y都可以表达，其中r，theta是常量。在实现的图像处理领域，图像的像素坐标P(x,y)是已知的，而r,theta则是要寻找的变量。如果我们能绘制每个(r,theta)值根据像素点坐标P(x,y)值的话，那么就从图像笛卡尔坐标系统转换到极坐标霍夫空间系统，这种从点到曲线的变换称为直线的霍夫变换。变换通过量化霍夫参数空间为有限个值间隔等分或者累加格子。当霍夫变换算法开始，每个像素坐标点P(x,y)被转换到(r,theta)的曲线点上面，累加到对应的格子数据点，当一个波峰出现时候，说明有直线存在。拼接模块32，所述拼接模块32用于当通过图像识别算法识别出所述柔性线状物体时，确认所述柔性线状物体的轮廓，并根据所述轮廓生成模板，获取当前图像后续的多张图像，并通过图像识别算法检测该后续的多张图像中的柔性线状物体，当识别出后续的图像中的柔性线状物体与所述模板全部或部分匹配时，将后续的多张图像中的该柔性线状物体的轮廓按照顺序进行拼接，重复匹配和拼接的步骤，直到从而形成该柔性线状物体的整体轮廓；具体地，例如在第一图像中所述柔性线状物体为正弦曲线的形状，例如为正弦曲线的两个周期，则在第二图像中分别寻找两个周期的完整匹配曲线，一个周期的部分匹配曲线，或者半个周期的部分匹配曲线，通过将后续的识别出来的曲线进行拼接，然后将拼接后的新增曲线部分确定为新的模板，然后继续寻找下一张图像中是否有匹配所有模板的线，再一次拼接，直到拼接成一条完整的柔性曲线的整体轮廓。避线模块33，所述避线模块33用于在所述扫地机器人运行过程中实时检测与该柔性线状物体的整体轮廓的距离，当与所述柔性线状物体的距离小于或等于预设阈值时，控制所述扫地机器人避开所述柔性线状物体。
优选的，所述识别出后续的图像中的柔性线状物体与所述模板全部或部分匹配具体可以包括形状匹配、大小匹配、纹理匹配中的任意一项。
优选的，所述的预设阈值为所述扫地机器人运动时不会缠绕所述柔性线状物体的安全距离。
优选的，所述拼接模块32还用于通过图像识别算法识别出当前图像中的柔性线状物体包括：通过边缘检测算法识别出当前图像中的线状物体，通过直线检测算法筛除所述线状物体中的直线线状物体，以确定非直线线状物体为预选线状物体，根据所述预选线性物体在深度图像中的深度值确定其是否属于凸起于地面，以确定凸起于地面上的预选线状物体为柔性线状障碍物。
一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述的一种扫地机器人避线的控制方法。
一种扫地机器人，所述扫地机器人包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述的一种扫地机器人避线的控制方法。
通过上述各实施例所述的技术方案，所述扫地机器人的前端装配有两个图像采集装置，所述两个图像采集装置平行地装配在前向下方向，用于采集所述扫地机器人前进方向的前向下区域，通过这种装配方式可以有针对性的获取前向下区域的图像数据，从而将那些不影响运动的物体的干扰直接滤除；通过在所述扫地机器人作业过程中，控制所述两个图像采集装置以预设频率采集前向下区域的多帧图像可以实时获取前向下区域的精准数据，保持实时监测；获取所述两个图像采集装置在同一时刻采集的第一图像和第二图像，通过第一图像和第二图像生成所述前向下区域的深度图像，可以得到精度更高的三维图像；通过所述深度图像获取多个点云数据的深度值，通过多个点云数据的深度值确定所述深度图像中的柔性线状障碍物，可以直接通过深度值确定柔性线状物体；通过将是识别出的柔性线状障碍物进行模板匹配，并根据匹配结果拼接可以得到柔性线状物体的整体轮廓，该整体轮廓可以用于对柔性线状障碍物进行避线，采用本发明的技术方案，可以生成柔性线状物体周围的完成避线策略，保证避线效果，防止所述扫地机器人与所述障碍物缠绕。
以上结合附图详细描述了本发明的可选实施方式，但是，本发明实施方式并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施方式的技术构思范围内，可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。
本领域技术人员可以理解实现上述实施方式方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本发明各个实施方式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代码的介质。
在本申请所提供的实施例中，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。
Claims (9)
1.一种扫地机器人避线的控制方法，其特征在于，所述扫地机器人的前端装配有图像采集装置，所述图像采集装置装配于前向下的方向，所述图像采集装置用于采集所述扫地机器人的前向下区域，所述方法包括：
在所述扫地机器人作业过程中，通过所述图像采集装置以预设频率获取所述前向下区域的多帧图像，通过图像识别算法识别出当前图像中的柔性线状物体，所述图像识别算法至少包括边缘检测算法和/或霍夫检测算法；
当通过图像识别算法识别出所述柔性线状物体时，确认所述柔性线状物体的轮廓，并根据所述轮廓生成模板，获取当前图像后续的多张图像，并通过图像识别算法检测该后续的多张图像中的柔性线状物体，当识别出后续的图像中的柔性线状物体与所述模板全部或部分匹配时，将后续的多张图像中的该柔性线状物体的轮廓按照顺序进行拼接，并根据匹配结果更新所述模板，重复匹配和拼接的步骤，直到形成该柔性线状物体的整体轮廓；
在所述扫地机器人运行过程中实时检测与该柔性线状物体的整体轮廓的距离，当与所述柔性线状物体的距离小于或等于预设阈值时，控制所述扫地机器人避开所述柔性线状物体。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别出后续的图像中的柔性线状物体与所述模板全部或部分匹配，具体包括形状匹配、大小匹配、纹理匹配中的任意一项。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的预设阈值为所述扫地机器人运动时不会缠绕所述柔性线状物体的安全距离。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过图像识别算法识别出当前图像中的柔性线状物体包括：通过边缘检测算法识别出当前图像中的线状物体，通过直线检测算法筛除所述线状物体中的直线线状物体，以确定非直线线状物体为预选线状物体，根据预选线状 物体在深度图像中的深度值确定其是否属于凸起于地面，以确定凸起于地面上的预选线状物体为柔性线状障碍物。
5.一种扫地机器人避线的控制装置，其特征在于，所述扫地机器人的前端装配有图像采集装置，所述图像采集装置装配于前向下的方向，所述图像采集装置用于采集所述扫地机器人的前向下区域，所述装置包括：
获取模块，所述获取模块用于在所述扫地机器人作业过程中，通过所述图像采集装置以预设频率获取所述前向下区域的多帧图像，通过图像识别算法识别出当前图像中的柔性线状物体，所述图像识别算法至少包括边缘检测算法和/或霍夫检测算法；
拼接模块，所述拼接模块用于当通过图像识别算法识别出所述柔性线状物体时，确认所述柔性线状物体的轮廓，并根据所述轮廓生成模板，获取当前图像后续的多张图像，并通过图像识别算法检测该后续的多张图像中的柔性线状物体，当识别出后续的图像中的柔性线状物体与所述模板全部或部分匹配时，将后续的多张图像中的该柔性线状物体的轮廓按照顺序进行拼接，并根据匹配结果更新所述模板，重复匹配和拼接的步骤，直到从而形成该柔性线状物体的整体轮廓；
避线模块，所述避线模块用于在所述扫地机器人运行过程中实时检测与该柔性线状物体的整体轮廓的距离，当与所述柔性线状物体的距离小于或等于预设阈值时，控制所述扫地机器人避开所述柔性线状物体。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述识别出后续的图像中的柔性线状物体与所述模板全部或部分匹配，具体包括形状匹配、大小匹配、纹理匹配中的任意一项。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述的预设阈值为所述扫地机器人运动时不会缠绕所述柔性线状物体的安全距离。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述拼接模块还用于通过图像识别算法识别出当前图像中的柔性线状物体包括：通过边缘检测算法识别出当前图像中的线状物体，通过直线检测算法筛除所述线状物体中的直线线状物体，以确定非直线线状物体为预选线状物体，根据预选线状 物体在深度图像中的深度值确定其是否属于凸起于地面，以确定凸起于地面上的预选线状物体为柔性线状障碍物。
9.一种计算机存储介质，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如权利要求1至4中任一项所述的扫地机器人避线的控制方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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