CN111759227B - 扫地机器人控制方法和扫地机器人 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种扫地机器人控制方法和扫地机器人，基于房屋信息划分若干清扫区域，根据清扫记录数据预测每块清扫区域的预测清扫垃圾量，基于预测清扫垃圾量确定每块清扫区域的清扫模式并执行。根据房屋信息将清扫表面划分为若干个清扫区域后，针对每一个清扫区域，根据历史的清扫记录数据预测清扫垃圾量，继而根据预测清扫垃圾量确定每块清扫区域对应的清扫模式，能够实现针对不同清扫区域切换不同清扫模式，对于较干净表面实施轻度清扫模式，对于较脏表面实施中度清扫模式，对于很脏的表面实施深度清扫模式，即保证了清扫效果又最大限度的降低清扫时间，解决了现有扫地机器人清扫效果不均或清扫效率低的技术问题。
Description
技术领域
本发明属于扫地机器人技术领域，具体地说，是涉及一种扫地机器人控制方法和扫地机器人。
背景技术
扫地机器人可通过自主清扫地面达到减轻用户家务负担的效果，现有的扫地机器人基本都是采用统一的清扫方式进行，用户在清扫之前可以根据清扫表面的类型来选择相应的清扫模式，例如地毯模式、地板模式等等，或者在清扫过程中通过检测垃圾类型来自动切换相适应的清扫模式。
但现有的这些清扫模式，在用户选定之后即统一了清扫方式，也即，不论清扫表面的垃圾分布情况，均采用同样的清扫方式，这就造成了清扫不均的问题，对于较干净的表面清扫效果能够保证，而对较脏的表面清扫效果会比较差，或者，为保证清扫效果提高清扫力度时，造成较干净表面的清扫会消耗不必要的清扫时间，降低了清扫效率。
发明内容
本申请提供了一种扫地机器人控制方法和扫地机器人，解决现有扫地机器人清扫效果不均或清扫效率低的技术问题。
为解决上述技术问题，本申请采用以下技术方案予以实现：
提出一种扫地机器人控制方法，包括：基于房屋信息划分若干清扫区域；根据清扫记录数据预测每块清扫区域的预测清扫垃圾量；基于预测清扫垃圾量确定每块清扫区域的清扫模式并执行。
进一步的，所述清扫记录数据包括第n-1次清扫数据、第n次清扫数据和第n+1次清扫数据；则根据清扫记录预测每块清扫区域的预测清扫垃圾量，具体包括：针对每一块清扫区域，根据第n次清扫和第n-1次清扫的时间间隔t1、第n+1次清扫和第n次清扫的时间间隔t2、第n次清扫的垃圾量和第n+1次清扫的垃圾量，确定预测垃圾量回归模型y=ax+b的系数a和b；其中，x为两次清扫之间的时间间隔，y为清扫的垃圾量；根据所述预测垃圾量回归模型计算每块清扫区域的预测清扫垃圾量。
进一步的，在根据所述预测垃圾量回归模型计算每块清扫区域的预测清扫垃圾量之后，所述方法还包括：获取实际清扫垃圾量信息；使用所述实际清扫垃圾量矫正所述预测垃圾量回归模型的系数a和b。
进一步的，在根据清扫记录数据预测每块清扫区域的预测清扫垃圾量之后，所述方法还包括：基于预测清扫垃圾量生成预测垃圾分布图。
进一步的，基于预测清扫垃圾量确定每块清扫区域的清扫模式，具体为：
在预测清扫垃圾量小于第一垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为轻度清扫模式；在预测清扫垃圾量大于第一垃圾量并小于第二垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为中度清扫模式；在预测清扫垃圾量大于第二垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为深度清扫模式。
提出一种扫地机器人，包括房屋信息处理模块、清扫垃圾量预测模块和清扫模块；所述房屋信息处理模块，用于接收并基于房屋信息划分若干清扫区域；所述清扫垃圾量预测模块，用于根据清扫记录数据预测每块清扫区域的预测清扫垃圾量；所述清扫模块，基于预测清扫垃圾量确定每块清扫区域的清扫模式并执行。
进一步的，所述清扫记录数据包括第n-1次清扫数据、第n次清扫数据和第n+1次清扫数据；则所述清扫垃圾量预测模块包括预测垃圾量回归模型确定单元和垃圾量预测单元；所述预测垃圾量回归模型确定单元，用于针对每一块清扫区域，根据第n次清扫和第n-1次清扫的时间间隔t1、第n+1次清扫和第n次清扫的时间间隔t2、第n次清扫的垃圾量和第n+1次清扫的垃圾量，确定预测垃圾量回归模型y=ax+b的系数a和b；其中，x为两次清扫之间的时间间隔，y为清扫的垃圾量；所述垃圾量预测单元，用于根据所述预测垃圾量回归模型计算每块清扫区域的预测清扫垃圾量。
进一步的，所述扫地机器人还包括矫正模块，用于在根据所述预测垃圾量回归模型计算每块清扫区域的预测清扫垃圾量之后，获取实际清扫垃圾量信息，使用所述实际清扫垃圾量矫正所述预测垃圾量回归模型的系数a和b。
进一步的，所述扫地机器人还包括预测垃圾分布图生成模块，用于基于预测清扫垃圾量生成预测垃圾分布图。
进一步的，所述清扫模块包括清扫模式确定单元和执行单元；所述清扫模式确定单元，用于在预测清扫垃圾量小于第一垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为轻度清扫模式；在预测清扫垃圾量大于第一垃圾量并小于第二垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为中度清扫模式；在预测清扫垃圾量大于第二垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为深度清扫模式；所述执行单元，用于基于确定的清扫模式执行清扫。
与现有技术相比，本申请的优点和积极效果是：本申请提出的扫地机器人控制方法和扫地机器人中，根据房屋信息将清扫表面划分为若干个清扫区域，针对每一个清扫区域，根据历史的清扫记录数据预测每块清扫区域的清扫垃圾量，继而根据预测清扫垃圾量确定每块清扫区域的清扫模式并执行；可见，通过本申请提出的控制方法，能够实现针对不同清扫区域切换不同清扫模式，对于较干净表面实施轻度清扫模式，对于较脏表面实施中度清扫模式，对于很脏的表面实施深度清扫模式，即保证了清扫效果又最大限度的降低清扫时间，解决了现有扫地机器人清扫效果不均或清扫效率低的技术问题。
结合附图阅读本申请实施方式的详细描述后，本申请的其他特点和优点将变得更加清楚。
附图说明
图1 为本申请提出的扫地机器人控制方法的流程图；
图2为本申请提出的扫地机器人的功能架构图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请的具体实施方式作进一步详细地说明。
本申请提出的扫地机器人控制方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤S11：接收并基于房屋信息划分若干清扫区域。
用户根据提供的引导对扫地机器人输入房屋信息，可对机器人本体输入或通过控制终端输入，本申请不予具体限定；房屋信息诸如房屋面积、户型、障碍物位置等信息。
扫地机器人在接收到房屋信息后，将清扫表面按照设定面积划分为若干个清扫区域并进行存储，例如以50cm*50cm的面积进行划分。
步骤S12：根据清扫记录数据预测每块清扫区域的预测清扫垃圾量。
清扫记录数据包括但不限定于清扫时间、清扫垃圾量等信息，本申请实施例中，构建一个线性的预测垃圾量回归模型y=ax+b，这里，定义x为两次清扫之间的时间间隔，y为清扫的垃圾量，为确定该预测垃圾量回归模型的系数a和b，本申请实施例中，清扫记录数据包括第n-1次清扫数据、第n次清扫数据和第n+1次清扫数据，针对每一块清扫区域，根据第n次清扫和第n-1次清扫的时间间隔t1、第n+1次清扫和第n次清扫的时间间隔t2、第n次清扫的垃圾量和第n+1次清扫的垃圾量，确定预测垃圾量回归模型y=ax+b的系数a和b。
具体的，以用户购买扫地机器人后，执行第一次清扫、第二次清扫和第三次清扫时，均记录清扫时间、清扫垃圾量等数据，其中第一次清扫时间为
、清扫垃圾量为
，第二次清扫时间为
、清扫垃圾量为
，第三次清扫时间为
、清扫垃圾量为
，则根据
、
可以计算出系数a和b，进而确定预测垃圾量回归模型。这其中，清扫垃圾量的判断采用在扫地机器人的吸口处安装红外传感器来实现，在某一清扫区域清扫期间，红外传感器检测吸入的垃圾数量并记录。
在确定了预测垃圾量回归模型之后，当扫地机器人第四次执行清扫之前，可以根据第四次清扫与第三次清扫之间的时间间隔预测第四次清扫的垃圾量。具体的，针对每块清扫区域，使用预测垃圾量回归模型预测出该清扫区域的预测清扫垃圾量。
步骤S13：基于预测清扫垃圾量确定每块清扫区域的清扫模式并执行。
具体的，对于每块清扫区域，在预测清扫垃圾量小于第一垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为轻度清扫模式；在预测清扫垃圾量大于第一垃圾量并小于第二垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为中度清扫模式；在预测清扫垃圾量大于第二垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为深度清扫模式。
其中，轻度清扫模式针对轻度污染程度，采用快速清扫的方式，清扫时间最短，扫地机器人按照40cm/s的速度进行全局清扫，先沿边清扫后弓型清扫或先弓型清扫后沿边清扫，弓型清扫时的转弯半径为1/2机身宽度，可使扫地机器人在弓型清扫时清扫区域完全不重叠，清扫结束后返回充电位置；中度清扫模式针对中度污染区域，清扫时间相对轻度清扫模式长，清扫效果相比轻度清扫模式要好，扫地机器人按照25cm/s的速度进行全局清扫，先沿边清扫后弓型清扫或先弓型清扫后沿边清扫，弓型清扫时的转弯半径为1/4机身宽度，可使扫地机器人在弓型清扫时清扫区域重叠一半，清扫结束后返回充电位置；深度清扫模式针对重度污染区域，清扫时间最长，清扫效果最好，扫地机器人先按照20cm/s的速度进行全局清扫，先沿边清扫后弓型清扫或先弓型清扫后沿边清扫，弓型清扫时的转弯半径为1/4机身宽度，可使扫地机器人在弓型清扫时清扫区域重叠一半，在首次弓型清扫结束后，在按照与首次弓型清扫方向垂直的方向再次进行弓型清扫，形成网格状清扫路径，清扫结束后返回充电位置。
这种根据每块清扫区域采用不同清扫模式的方式，对于较干净表面实施轻度清扫模式，对于较脏表面实施中度清扫模式，对于很脏的表面实施深度清扫模式，即保证了清扫效果又最大限度的降低清扫时间，解决现有扫地机器人清扫效果不均或清扫效率低的技术问题。
在步骤S12中根据预测垃圾量回归模型计算出每块清扫区域的预测清扫垃圾量之后，本申请实施例中，结合房型、清扫区域划分等生成预测垃圾分布图，该分布图中根据不同清扫区域和该区域对应预测的清扫垃圾量进行区别显示，使得用户能够直观的获知清扫情况，甚至根据清扫区域和清扫模式推算出清扫时间进行显示，使得用户能够大概了解清扫时间和进度等信息，以提高用户的使用体验。
本申请实施例中，为提高预测垃圾量回归模型的预测精度，在步骤S13之后，执行步骤S14：获取实际清扫垃圾量信息，以及步骤S15：使用实际清扫垃圾量矫正预测垃圾量回归模型的系数。
例如上述实施例中，在扫地机器人执行了头三次清扫并记录了清扫数据后，在执行第四次清扫后，记录第四次清扫实际清扫垃圾量，该实际清扫垃圾量与采用预测垃圾量回归模型预测的第四次清扫垃圾量一定存在或多或少的差异，预测垃圾量回归模型的系数越准确，则该差异越小；本申请实施例中，采用第四次清扫的实际清扫垃圾量
来矫正模型，具体的，使用 
、
计算出矫正系数a和b，使用该矫正系数矫正回归模型。并以此类推，每获取一次实际清扫垃圾量之后，对回归模型进行一次矫正，随着实际清扫次数的增加，回归模型的预测精度越来越高。
基于上述提出的扫地机器人控制方法，本申请还提出一种扫地机器人，如图2所示，包括房屋信息处理模块21、清扫垃圾量预测模块22和清扫模块23；
房屋信息处理模块21用于接收并基于房屋信息划分若干清扫区域；清扫垃圾量预测模块22用于根据清扫记录数据预测每块清扫区域的预测清扫垃圾量；清扫模块23基于预测清扫垃圾量确定每块清扫区域的清扫模式并执行。
具体的，清扫记录数据包括第n-1次清扫数据、第n次清扫数据和第n+1次清扫数据；则清扫垃圾量预测模块22包括预测垃圾量回归模型确定单元221和垃圾量预测单元222；预测垃圾量回归模型确定单元221用于针对每一块清扫区域，根据第n次清扫和第n-1次清扫的时间间隔t1、第n+1次清扫和第n次清扫的时间间隔t2、第n次清扫的垃圾量和第n+1次清扫的垃圾量，确定预测垃圾量回归模型y=ax+b的系数a和b；其中，x为两次清扫之间的时间间隔，y为清扫的垃圾量；垃圾量预测单元222用于根据预测垃圾量回归模型计算每块清扫区域的预测清扫垃圾量。
本申请提出的扫地机器人还包括矫正模块24，用于在根据预测垃圾量回归模型计算每块清扫区域的预测清扫垃圾量之后，获取实际清扫垃圾量信息，使用实际清扫垃圾量矫正预测垃圾量回归模型的系数a和b。
本申请提出的扫地机器人还包括预测垃圾分布图生成模块25，用于基于预测清扫垃圾量生成预测垃圾分布图。
具体的，清扫模块23包括清扫模式确定单元231和执行单元232；清扫模式确定单元231用于在预测清扫垃圾量小于第一垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为轻度清扫模式；在预测清扫垃圾量大于第一垃圾量并小于第二垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为中度清扫模式；在预测清扫垃圾量大于第二垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为深度清扫模式；执行单元232用于基于确定的清扫模式执行清扫。
上述提出的扫地机器人的控制方式，已经在上述提出的扫地机器人控制方法中详述，此处不予赘述。
应该指出的是，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.扫地机器人控制方法，其特征在于，包括：
基于房屋信息划分若干清扫区域；
根据清扫记录数据预测每块清扫区域的预测清扫垃圾量；
基于预测清扫垃圾量确定每块清扫区域的清扫模式并执行；
所述清扫记录数据包括第n-1次清扫数据、第n次清扫数据和第n+1次清扫数据；则
根据清扫记录预测每块清扫区域的预测清扫垃圾量，具体包括：针对每一块清扫区域，
根据第n次清扫和第n-1次清扫的时间间隔t1、第n+1次清扫和第n次清扫的时间间隔t2、第n次清扫的垃圾量和第n+1次清扫的垃圾量，确定预测垃圾量回归模型y=ax+b的系数a和b；其中，x为两次清扫之间的时间间隔，y为清扫的垃圾量；
根据所述预测垃圾量回归模型计算每块清扫区域的预测清扫垃圾量；
基于预测清扫垃圾量确定每块清扫区域的清扫模式，具体为：
在预测清扫垃圾量小于第一垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为轻度清扫模式；在预测清扫垃圾量大于第一垃圾量并小于第二垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为中度清扫模式；在预测清扫垃圾量大于第二垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为深度清扫模式。
2.根据权利要求1所述的扫地机器人控制方法，其特征在于，在根据所述预测垃圾量回归模型计算每块清扫区域的预测清扫垃圾量之后，所述方法还包括：
获取实际清扫垃圾量信息；
使用所述实际清扫垃圾量矫正所述预测垃圾量回归模型的系数a和b。
3.根据权利要求1所述的扫地机器人控制方法，其特征在于，在根据清扫记录数据预测每块清扫区域的预测清扫垃圾量之后，所述方法还包括：
基于预测清扫垃圾量生成预测垃圾分布图。
4.扫地机器人，其特征在于，包括房屋信息处理模块、清扫垃圾量预测模块和清扫模块；
所述房屋信息处理模块，用于基于房屋信息划分若干清扫区域；
所述清扫垃圾量预测模块，用于根据清扫记录数据预测每块清扫区域的预测清扫垃圾量；
所述清扫模块，基于预测清扫垃圾量确定每块清扫区域的清扫模式并执行；
所述清扫记录数据包括第n-1次清扫数据、第n次清扫数据和第n+1次清扫数据；则
所述清扫垃圾量预测模块包括预测垃圾量回归模型确定单元和垃圾量预测单元；所述预测垃圾量回归模型确定单元，用于针对每一块清扫区域，根据第n次清扫和第n-1次清扫的时间间隔t1、第n+1次清扫和第n次清扫的时间间隔t2、第n次清扫的垃圾量和第n+1次清扫的垃圾量，确定预测垃圾量回归模型y=ax+b的系数a和b；其中，x为两次清扫之间的时间间隔，y为清扫的垃圾量；所述垃圾量预测单元，用于根据所述预测垃圾量回归模型计算每块清扫区域的预测清扫垃圾量；
所述清扫模块包括清扫模式确定单元和执行单元；
所述清扫模式确定单元，用于在预测清扫垃圾量小于第一垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为轻度清扫模式；在预测清扫垃圾量大于第一垃圾量并小于第二垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为中度清扫模式；在预测清扫垃圾量大于第二垃圾量时，确定清扫区域的清扫模式为深度清扫模式；
所述执行单元，用于基于确定的清扫模式执行清扫。
5.根据权利要求4所述的扫地机器人，其特征在于，所述扫地机器人还包括矫正模块，用于在根据所述预测垃圾量回归模型计算每块清扫区域的预测清扫垃圾量之后，获取实际清扫垃圾量信息，使用所述实际清扫垃圾量矫正所述预测垃圾量回归模型的系数a和b。
6.根据权利要求4所述的扫地机器人，其特征在于，所述扫地机器人还包括预测垃圾分布图生成模块，用于基于预测清扫垃圾量生成预测垃圾分布图。
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