CN111528737A - 一种扫地机控制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种扫地机控制方法及装置，具体为，扫地机首先获取待清扫区域的环境图像，并根据该环境图像确定待清扫区域中的物体类别，该物体类别具体可以划分为家具、绿植、墙体等。在确定出物体类别后，扫地机可以根据物体类别确定对应的清扫模式，以便按照该清扫模式对待清扫区域进行清扫。也就是，扫地机在对待清扫区域进行清扫之前，先确定待清扫区域所包括的物体类别，进而根据该物体类别确定对应的清扫模式，从而保证扫地机可以进行准确清扫，提高清扫效率。

Description

一种扫地机控制方法及装置

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种扫地机控制方法及装置。

背景技术

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的智能家居应运而生，扫地机的出现逐渐取代了人工清洁，并被越来越多的人所接受。

在实际应用中，由于室内存在各种各样的物体，如桌子、椅子、沙发、床等，而且待清扫物体也各式各样，例如纸屑、灰尘、油污等，如何针对不同类别的物体以及待清扫物切换不同的清扫模式，提高扫地机的清扫效率是急需解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种扫地机控制方法及装置，以实现更为准确地控制扫地机进行清扫，提高清扫效率。

为解决上述问题，本申请实施例提供的技术方案如下：

在本申请实施例第一方面，提供了一种扫地机控制方法，该方法包括：

获取待清扫区域的环境图像；

根据所述环境图像确定所述待清扫区域中的物体类别，所述物体类别至少包括家具、绿植、墙体；

根据所述物体类别确定清扫模式，并根据所述清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

在一些可能的实现方式中，所述根据所述环境图像确定所述待清扫区域中的物体类别，包括：

从所述环境图像中提取图像特征，并将所述图像特征输入物体识别模型中，获得物体识别结果，所述物体识别模型为预先利用训练图像特征以及所述训练图像特征对应的分类标签训练生成的。

在一些可能的实现方式中，所述根据所述环境图像确定所述待清扫区域中的物体类别，包括：

从所述环境图像中提取图像特征，并将所述图像特征与预先存储的特征集合进行匹配，并根据匹配结果确定所述待清扫区域中的物体类别，所述预先存储的特征集合包括多种物体各自对应的特征。

在一些可能的实现方式中，在根据所述环境图像确定所述待清扫区域中的物体类别之后，所述方法还包括：

识别所述环境图像中的待清扫物；

所述根据所述物体类别确定清扫模式，包括

根据所述待清扫物以及所述物体类别确定清扫模式。

在一些可能的实现方式中，所述根据所述物体类别确定清扫模式，并根据所述清扫模式对所述待清扫区域进行清扫，包括：

当所述物体类别为家具时，确定为第一清扫模式，并控制所述扫地机按照所述第一清扫模式对所述待清扫区域进行清扫；

当所述物体类别为绿植时，确定为第二清扫模式，并控制所述扫地机按照所述第二清扫模式对所述待清扫区域进行清扫；

当所述物体类别为墙体时，确定为第三清扫模式，控制所述扫地机按照所述第三清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

在一些可能的实现方式中，当所述物体类别为绿植时，所述方法还包括：

以所述绿植为中心将所述待清扫区域划分为n个待清扫子区域，所述n为不小于2的正数；

控制所述扫地机按照所述第二清扫模式对所述n个待清扫子区域进行清扫。

在一些可能的实现方式中，所述方法包括：

根据预先构建的室内环境地图规划清扫路径；

所述根据所述清扫模式对所述待清扫区域进行清扫，包括：

根据所述清扫路径以及所述清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

在一些可能的实现方式中，所述方法还包括：

启动所述扫地机的结构光系统，采集环境信息；

根据所述环境信息构建室内地图。

在本申请实施例第二方面，提供了一种扫地机控制装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取待清扫区域的环境图像；

第一确定单元，用于根据所述环境图像确定所述待清扫区域中的物体类别，所述物体类别至少包括家具、绿植、墙体；

第二确定单元，用于根据所述物体类别确定清扫模式；

清扫单元，用于根据所述清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

在一些可能的实现方式中，所述根据所述环境图像确定所述待清扫区域中的物体类别，包括：

从所述环境图像中提取图像特征，并将所述图像特征输入物体识别模型中，获得物体识别结果，所述物体识别模型为预先利用训练图像特征以及所述训练图像特征对应的分类标签训练生成的。

在一些可能的实现方式中，所述第一确定单元，具体用于从所述环境图像中提取图像特征，并将所述图像特征与预先存储的特征集合进行匹配，并根据匹配结果确定所述待清扫区域中的物体类别，所述预先存储的特征集合包括多种物体各自对应的特征。

在一些可能的实现方式中，所述装置还包括：

识别单元，用于识别所述环境图像中的待清扫物；

所述第二确定单元，具体用于根据所述待清扫物以及所述物体类别确定清扫模式。

在一些可能的实现方式中，所述第二确定单元，具体用于当所述物体类别为家具时，确定为第一清扫模式；所述清扫单元，具体用于控制所述扫地机按照第一清扫模式对所述待清扫区域进行清扫；

所述第二确定单元，具体用于当所述物体类别为绿植时，确定为第二清扫模式；所述清扫单元，具体用于控制所述扫地机按照第二清扫模式对所述待清扫区域进行清扫；

所述第二确定单元，具体用于当所述物体类别为墙体时，确定为第三清扫模式；所述清扫单元，具体用于控制所述扫地机按照第三清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

在一些可能的实现方式中，当所述物体类别为绿植时，所述装置还包括：

划分单元，用于以所述绿植为中心将所述待清扫区域划分为n个待清扫子区域，所述n为不小于2的正数；

所述清扫单元，具体用于控制所述扫地机按照所述第二清扫模式对所述n个待清扫子区域进行清扫。

在一些可能的实现方式中，所述装置包括：

规划单元，用于根据预先构建的室内环境地图规划清扫路径；

所述清扫单元，具体用于根据所述清扫路径以及所述清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

在一些可能的实现方式中，所述装置还包括：

采集单元，用于启动所述扫地机的结构光系统，采集环境信息；

构建单元，用于根据所述环境信息构建室内地图。

在本申请实施例第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如第一方面所述的扫地机控制方法。

在本申请实施例第四方面，提供了一种扫地机，包括：存储器，处理器，及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如第一方面所述的扫地机控制方法。

由此可见，本申请实施例具有如下有益效果：

本申请实施例扫地机首先获取待清扫区域的环境图像，并根据该环境图像确定待清扫区域中的物体类别，该物体类别具体可以划分为家具、绿植、墙体等。在确定出物体类别后，扫地机可以根据物体类别确定对应的清扫模式，以便按照该清扫模式对待清扫区域进行清扫。也就是，扫地机在对待清扫区域进行清扫之前，先确定待清扫区域所包括的物体类别，进而根据该物体类别确定对应的清扫模式，从而保证扫地机可以进行准确清扫，提高清扫效率。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种扫地机结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种扫地机控制方法流程图；

图3为本申请实施例提供的一种应用场景示意图；

图4为本申请实施例提供的一种扫地机控制装置结构图。

具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请实施例作进一步详细的说明。

为便于理解扫地机的工作原理，参见图1所示扫地机结构图，将先对扫地机的整体工作过程进行说明。

如图1所示，扫地机系统可以包括：处理器、摄像头、结构光、驱动系统、行走系统、清扫模式切换系统、行走模式切换系统、存储系统、传感器系统、清扫系统、移动APP(PC端APP或手机端APP)。

其中，清扫模式切换系统包括：普通清扫模式、强力清扫模式、重点清扫模式。

行走模式切换系统包括：正常行走模式、加快行走模式、减速行走模式。

清扫系统包括：边刷、滚刷、集尘盒、风机和吸尘口。

传感器系统包括：红外传感器、悬崖传感器、避障传感器等。

行走系统包括：左右行走轮和万向轮。

驱动系统包括：左右行走轮驱动电机、万向轮电机。

结构光系统包括结构光发射器和结构光接收器。

其中，结构光系统是一组由投影仪和摄像头组成的系统结构。用投影仪投射特定的光信息到物体表面后及背景后，由摄像头采集。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位置和深度等信息，进而复原整个三维空间

存储系统，存储有各种物体模型、例如桌子、椅子、沙发、茶几、床、绿植、门、墙等模型，待清扫物模型，例如纸屑、尘土等模型。

清洁过程中，扫地机的驱动系统驱动扫地机向前移动行走，红外传感器或激光测距传感器能够检测行驶过程中遇到的一个或多个障碍物，例如墙壁、桌子等，扫地机的控制系统控制扫地机做出旋转或后退，远离障碍物。

为便于理解本申请实施例所提供的技术方案，下面将结合附图对该方案进行说明。

参见图2，该图为本申请实施例提供的一种扫地机控制方法流程图，如图2所示，该方法可以包括：

S201：获取待清扫区域的环境图像。

本实施例中，当需要扫地机进行清扫工作时，启动扫地机，用户可以通过语音指令控制扫地机到达待清扫区域。当扫地机到达待清扫区域，可以通过自身的摄像装置获取待清扫区域的环境图像。其中，用户发出的语音指令包括位置关键词，如“到厨房清扫”、“到卧室清扫”或“到这清扫”等等，扫地机根据语音指令中的位置关键词可以到达指定位置。

其中，扫地机所获取的待清扫区域中的环境图像为扫地机在待清扫区域可视范围内的环境图像，如图3所示，在该场景下，扫地机的可视范围为两条射线之间所包括的空间。

可以理解的是，当用户启动扫地机后，该扫地机可以启动自身的结构光系统，通过该结构光系统采集室内的环境信息，并根据该环境信息构建室内环境地图，以便根据该室内环境地图规划合理的清扫路线。具体地，扫地机利用即时定位与地图构建(SimultaneousLocalization and Mapping，SLAM)算法来绘制室内环境地图，并保持该室内环境地图。

S202：根据环境图像确定待清扫区域中的物体类别。

当扫地机获取到待清扫区域的环境图像后，根据该环境图像确定该待情清扫区域中所包括的物体类别。其中，物体类别可以分为家具、绿植、墙体等。如图2所示，扫地机当前所采集的环境图像所包括的物体包括沙发、茶几等家具类物体。当扫地机向左旋转时，此时所获取的环境图像可以包括绿植。

在具体实现时，扫地机可以通过以下两种方式来确定待清扫区域中的物体类别，具体为：

一种是，从环境图像中提取图像特征，并将该图像特征输入物体识别模型中，利用该物体识别模型获得物体识别结果。其中，物体识别模型为预先利用训练图像特征以及训练图像特征对应的分类标签训练生成的。也就是，首先获取大量的带有分类标签的环境图像，该大量的环境图像可以为包括各种物体的环境图像，以便利用该大量带有分类标签的环境图像训练生成物体识别模型，以利用该物体识别模型识别各种物体。

另一种是，从所述环境图像中提取图像特征，并将该图像特征与预先存储的特征集合进行匹配，并根据匹配结果确定待清扫区域中的物体类别。其中，预先存储的特征集合包括多种物体各自对应的特征。例如，预先存储的特征集合包括沙发、茶几、床等家具各自对应的特征，当从环境图像中提取图像特征后，将提取的图像特征与预先存储的各个特征分别进行匹配，从而确定环境图像中所包括的物体，进而确定物体类别。

S203：根据物体类别确定清扫模式，并根据该清扫模式对待清扫区域进行清扫。

本实施例中，当确定待清扫区域所包括的物体类别后，根据该物体类别确定清扫模式，以根据该清扫模式对待清扫区域进行清扫。具体地，扫地机可以在存储系统中预先存储物体类别与清扫模式之前的对应关系，当确定待清扫区域中的物体类别后，根据该物体类别以及上述对应关系确定该物体类别对应的清扫模式。

在具体实现时，为保证清扫质量，当根据物体类别确定出清扫模式后，还可以根据待清扫区域中待清扫物的种类确定不同级别的清扫模式。例如，对于较为容易清扫的物体，如纸屑、灰尘，可以确定为普通清扫。对于较为难清扫的物体，如油污、食物残渣等，可以确定为强力清扫模式或重点清扫模式等。

可以理解的是，当扫地机根据物体类别确定清扫模式，进一步根据预先构建的室内环境地图规划清扫路径，进而对待清扫区域进行清扫。其中，路径规划算法可以为Dijkstra算法、BFS算法等。

具体地，当物体类别为家具时，确定为第一清扫模式，并控制扫地机按照第一清扫模式对待清扫区域进行清扫。其中，第一清扫模式可以为沿边清扫模式，即控制扫地机沿沙发、床、茶几等家具的边进行清扫。

进一步地，扫地机还可以根据待清扫区域中的待清扫物的种类确定更加精准的清扫模式。例如，当待清扫物为纸屑、灰尘等比较容易清扫的物体时，对应的第一清扫模式为沿边普通清扫。当待清扫物为油污、食物残渣等比较难清扫的物体时，对应的第一清扫模式可以为沿边强力清扫模式或沿边重点清扫模式。

此外，当家具的底座离地面较高允许扫地机进入进行清扫时，扫地机还可以按照预先规则对家具底部的区域进行清扫，从而实现深度清扫。其中，预设规则可以为按照预设清扫周期对该家具的底部进行清扫，例如，对于床底设置5天进行一次清扫，对于茶几底部设置3天进行一次清扫。预设规则还可以为按照预设的大/小清扫周期对该家具的底部进行清扫，其中，大清扫周期用于指示扫地机对家具底部进行强力清扫或重点清扫，小清扫周期用于指示扫地机对家具底部进行普通清扫。例如，对于茶几底部设置3天进行一次普通清扫，5天进行一次强力清扫。也就是，一方面，通过设置小清扫周期避免每次清扫都进行强力清扫或重点清扫，导致耗电较大的问题，另一方面通过设置大清扫周期来保证清扫的质量，保证各个区域的卫生环境。

当物体类别为绿植时，确定为第二清扫模式，并控制扫地机按照第二清扫模式对待清扫区域进行清扫。其中，第二清扫模式可以为以绿植为圆心的沿边清扫模式。

具体地，当物体类别为绿植时，可以以绿植为参照物将待清扫区域划分为n个待清扫子区域，并按照第二清扫模式对n个待清扫子区域进行清扫。

当物体类别为墙体时，控制扫地机按照第三清扫模式对待清扫区域进行清扫。其中，第三清扫模式可以为沿墙清扫模式。即控制扫地机沿墙进行清扫。进一步地，扫地机还可以根据待清扫区域中的待清扫物的种类确定更加精准的清扫模式。例如，当待清扫物为纸屑、灰尘等比较容易清扫的物体时，对应的第三清扫模式为沿墙普通清扫。当待清扫物为油污、食物残渣等比较难清扫的物体时，对应的第三清扫模式可以为沿墙强力清扫模式或沿墙重点清扫模式。

在扫地机进行清扫时，为保证清扫效率和清扫质量，扫地机在确定物体类别对应的清扫模式后，还可以进一步确定扫地机的行走模式。即，通过对清扫模式和行走模式进行联合控制，保证清扫质量和效率。具体地，扫地机可以对清扫待清扫物的工作量进行分析，然后根据分析结果以及待清扫物类别确定行走模式。例如，当扫地机分析清扫待清扫物的工作量大于第一预设工作量且待清扫物为纸屑、灰尘时等较为容易清扫的物体类别时，则可以确定行走模式为正常行走模式。当扫地机分析清扫待清扫物的工作量小于第一预工作量且待清扫物为纸屑、灰尘时等较为容易清扫的物体类别时，则可以确定行走模式为加快行走模式。当待清扫物的工作量大于第二预设工作量且待清扫物为油污等较为不容易清扫的物体类别时，则可以确定行走模式为减速行走模式。当待清扫物的工作量小于第二预设工作量且待清扫物为油污等较为不容易清扫的物体类别时，则可以确定行走模式为正常行走模式。

通过上述描述可知，扫地机首先获取待清扫区域的环境图像，并根据该环境图像确定待清扫区域中的物体类别，该物体类别具体可以划分为家具、绿植、墙体等。在确定出物体类别后，扫地机可以根据物体类别确定对应的清扫模式，以便按照该清扫模式对待清扫区域进行清扫。也就是，扫地机在对待清扫区域进行清扫之前，先确定待清扫区域所包括的物体类别，进而根据该物体类别确定对应的清扫模式，从而保证扫地机可以进行准确清扫，提高清扫效率。

基于上述方法实施例，本申请实施例还提供了一种扫地机控制装置，参见图4所示一种扫地机控制装置结构图，如图4所示，该装置可以包括：

获取单元401，用于获取待清扫区域的环境图像；

第一确定单元402，用于根据所述环境图像确定所述待清扫区域中的物体类别，所述物体类别至少包括家具、绿植、墙体；

第二确定单元403，用于根据所述物体类别确定清扫模式；

清扫单元404，用于根据所述清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述环境图像确定所述待清扫区域中的物体类别，包括：

从所述环境图像中提取图像特征，并将所述图像特征输入物体识别模型中，获得物体识别结果，所述物体识别模型为预先利用训练图像特征以及所述训练图像特征对应的分类标签训练生成的。

在一种可能的实现方式中，所述第一确定单元，具体用于从所述环境图像中提取图像特征，并将所述图像特征与预先存储的特征集合进行匹配，并根据匹配结果确定所述待清扫区域中的物体类别，所述预先存储的特征集合包括多种物体各自对应的特征。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

识别单元，用于识别所述环境图像中的待清扫物；

所述第二确定单元，具体用于根据所述待清扫物以及所述物体类别确定清扫模式。

在一种可能的实现方式中，所述第二确定单元，具体用于当所述物体类别为家具时，确定为第一清扫模式；所述清扫单元，具体用于控制所述扫地机按照第一清扫模式对所述待清扫区域进行清扫；

所述第二确定单元，具体用于当所述物体类别为绿植时，确定为第二清扫模式；所述清扫单元，具体用于控制所述扫地机按照第二清扫模式对所述待清扫区域进行清扫；

所述第二确定单元，具体用于当所述物体类别为墙体时，确定为第三清扫模式；所述清扫单元，具体用于控制所述扫地机按照第三清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

在一种可能的实现方式中，当所述物体类别为绿植时，所述装置还包括：

划分单元，用于以所述绿植为中心将所述待清扫区域划分为n个待清扫子区域，所述n为不小于2的正数；

所述清扫单元，具体用于控制所述扫地机按照所述第二清扫模式对所述n个待清扫子区域进行清扫。

在一种可能的实现方式中，所述装置包括：

规划单元，用于根据预先构建的室内环境地图规划清扫路径；

所述清扫单元，具体用于根据所述清扫路径以及所述清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

采集单元，用于启动所述扫地机的结构光系统，采集环境信息；

构建单元，用于根据所述环境信息构建室内地图。

需要说明的是，本实施例中各个单元的实现可以参见上述方法实施例，本实施例在此不再赘述。

另外，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行所述的扫地机控制方法。

本申请实施例提供了一种扫地机，包括：存储器，处理器，及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现所述的扫地机控制方法。

可见，扫地机首先获取待清扫区域的环境图像，并根据该环境图像确定待清扫区域中的物体类别，该物体类别具体可以划分为家具、绿植、墙体等。在确定出物体类别后，扫地机可以根据物体类别确定对应的清扫模式，以便按照该清扫模式对待清扫区域进行清扫。也就是，扫地机在对待清扫区域进行清扫之前，先确定待清扫区域所包括的物体类别，进而根据该物体类别确定对应的清扫模式，从而保证扫地机可以进行准确清扫，提高清扫效率。

需要说明的是，本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统或装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (18)

1.一种扫地机控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待清扫区域的环境图像；

根据所述环境图像确定所述待清扫区域中的物体类别，所述物体类别至少包括家具、绿植、墙体；

根据所述物体类别确定清扫模式，并根据所述清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境图像确定所述待清扫区域中的物体类别，包括：

从所述环境图像中提取图像特征，并将所述图像特征输入物体识别模型中，获得物体识别结果，所述物体识别模型为预先利用训练图像特征以及所述训练图像特征对应的分类标签训练生成的。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境图像确定所述待清扫区域中的物体类别，包括：

从所述环境图像中提取图像特征，并将所述图像特征与预先存储的特征集合进行匹配，并根据匹配结果确定所述待清扫区域中的物体类别，所述预先存储的特征集合包括多种物体各自对应的特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述环境图像确定所述待清扫区域中的物体类别之后，所述方法还包括：

识别所述环境图像中的待清扫物；

所述根据所述物体类别确定清扫模式，包括

根据所述待清扫物以及所述物体类别确定清扫模式。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述物体类别确定清扫模式，并根据所述清扫模式对所述待清扫区域进行清扫，包括：

当所述物体类别为家具时，确定为第一清扫模式，并控制所述扫地机按照所述第一清扫模式对所述待清扫区域进行清扫；

当所述物体类别为绿植时，确定为第二清扫模式，并控制所述扫地机按照所述第二清扫模式对所述待清扫区域进行清扫；

当所述物体类别为墙体时，确定为第三清扫模式，控制所述扫地机按照所述第三清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述物体类别为绿植时，所述方法还包括：

以所述绿植为中心将所述待清扫区域划分为n个待清扫子区域，所述n为不小于2的正数；

控制所述扫地机按照所述第二清扫模式对所述n个待清扫子区域进行清扫。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据预先构建的室内环境地图规划清扫路径；

所述根据所述清扫模式对所述待清扫区域进行清扫，包括：

根据所述清扫路径以及所述清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

启动所述扫地机的结构光系统，采集环境信息；

根据所述环境信息构建室内地图。

9.一种扫地机控制装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取待清扫区域的环境图像；

第一确定单元，用于根据所述环境图像确定所述待清扫区域中的物体类别，所述物体类别至少包括家具、绿植、墙体；

第二确定单元，用于根据所述物体类别确定清扫模式；

清扫单元，用于根据所述清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述根据所述环境图像确定所述待清扫区域中的物体类别，包括：

从所述环境图像中提取图像特征，并将所述图像特征输入物体识别模型中，获得物体识别结果，所述物体识别模型为预先利用训练图像特征以及所述训练图像特征对应的分类标签训练生成的。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元，具体用于从所述环境图像中提取图像特征，并将所述图像特征与预先存储的特征集合进行匹配，并根据匹配结果确定所述待清扫区域中的物体类别，所述预先存储的特征集合包括多种物体各自对应的特征。

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

识别单元，用于识别所述环境图像中的待清扫物；

所述第二确定单元，具体用于根据所述待清扫物以及所述物体类别确定清扫模式。

13.根据权利要求9-12任一项所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元，具体用于当所述物体类别为家具时，确定为第一清扫模式；所述清扫单元，具体用于控制所述扫地机按照第一清扫模式对所述待清扫区域进行清扫；

所述第二确定单元，具体用于当所述物体类别为绿植时，确定为第二清扫模式；所述清扫单元，具体用于控制所述扫地机按照第二清扫模式对所述待清扫区域进行清扫；

所述第二确定单元，具体用于当所述物体类别为墙体时，确定为第三清扫模式；所述清扫单元，具体用于控制所述扫地机按照第三清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，当所述物体类别为绿植时，所述装置还包括：

划分单元，用于以所述绿植为中心将所述待清扫区域划分为n个待清扫子区域，所述n为不小于2的正数；

所述清扫单元，具体用于控制所述扫地机按照所述第二清扫模式对所述n个待清扫子区域进行清扫。

15.根据权利要求9-14任一项所述的装置，其特征在于，所述装置包括：

规划单元，用于根据预先构建的室内环境地图规划清扫路径；

所述清扫单元，具体用于根据所述清扫路径以及所述清扫模式对所述待清扫区域进行清扫。

16.根据权利要求9-15任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

采集单元，用于启动所述扫地机的结构光系统，采集环境信息；

构建单元，用于根据所述环境信息构建室内地图。

17.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如权利要求1-8任一项所述的扫地机控制方法。

18.一种扫地机，其特征在于，包括：存储器，处理器，及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-8任一项所述的扫地机控制方法。

Images