CN111973081B - 自动检测清洁方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自动检测清洁方法，包括：将清洁区域根据区域规划预设为多个空间模型，并各自规划出清洁路径，分别对应为不同的清洁模式；将清洁区域根据每种清洁模式分别对应选择区域检测位点，并对每种清洁模式下的区域检测位点分别对应设置信号值，同时对每种清洁模式下的清洁区域分别预设多个环境采集点；采用区域采集设备对清洁区域中的区域检测位点进行采集，并根据采集信息与信号值进行匹配，确定清洁模式；采用清洁设备根据对应的清洁模式下的环境采集点进行环境信息采集，并根据环境信息评估清扫模式；按照对应的清洁模式下的清洁路径，采用评估的清扫模式进行清洁。实现了能够适应性调整，并根据情况进行局部清洁模式的改善的效果。
Description
技术领域
本发明涉及自动清洁领域，具体地，涉及自动检测清洁方法。
背景技术
随着人工智能的不断发展，很多日常工作已完全能够通过人工智能加以完成。
作为日常必不可少的清洁工作，现在也越来越多地使用智能清洁设备进行清洁，例如，扫地机器人的诞生，就大大解放了我们的双手，给生产生活带来了极大的便利。
然而，现有的扫地机器人往往是在行进过程中根据行进路径规划线路，且针对某一环境，在长期记忆的过程中，会形成固定的清扫路径。这在日常家用中或许存在一定的便利，然而，对于清扫面积大，物品摆放位置时常对应性调整的工厂和大型仓库而言，则完全不便。智能化的清洁设备不仅需要每次重新调整和规划行进路径，而且在不同的环境下，由于其清扫模式是一定的，因此，也会造成灰尘少的地方重复清扫，而灰尘多的地方又会清扫不够。
发明内容
针对上述现有技术，本发明的目的在于克服现有技术中清扫设备在应用于大型工厂和仓库中，由于物品摆放模式具有多种，造成清洁设备每次需要重新规划，并且，也无法针对性地进行局部清洁模式的调整等问题，从而提供一种能够适应性调整，并且根据情况进行局部清洁模式的改善的自动检测清洁方法。
为了实现上述目的，本发明提供了一种自动检测清洁方法，所述自动检测清洁方法包括：
1)将清洁区域根据区域规划预设为多个空间模型，并根据每个预设的空间模型各自规划出清洁路径，分别对应为不同的清洁模式；
2)将清洁区域根据每种清洁模式分别对应选择区域检测位点，并对每种清洁模式下的区域检测位点分别对应设置信号值，同时对每种清洁模式下的清洁区域分别预设多个环境采集点；
3)采用区域采集设备对清洁区域中的区域检测位点进行采集，并根据采集信息与信号值进行匹配，确定清洁模式；
4)采用清洁设备根据对应的清洁模式下的环境采集点进行环境信息采集，并根据环境信息评估清扫模式；
5)按照对应的清洁模式下的清洁路径，采用评估的清扫模式进行清洁。
优选地，步骤2)中区域检测位点的选择包括：
21)将所述清洁区域划分为多个清洁单元，并对每个所述清洁单元进行网格化；
22)将网格化后的每个所述清洁单元分别计算其有障碍物区域和无障碍物区域的面积；
23)当所述清洁单元中的有障碍物区域的面积在20-40％之间时，则将所述清洁单元标记为预采集区域；
24)将至少部分所述预采集区域作为区域检测位点；其中，
所述区域检测位点的面积为所述清洁区域面积的5-10％。
优选地，当预采集区域面积小于所述清洁区域面积的5％时，选择全部所述预采集区域作为区域检测位点，并自每个所述预采集区域的中点为圆心向外扩展至总面积为所述清洁区域面积的5-6％；
当预采集区域面积为所述清洁区域面积的5-10％时，将全部所述预采集区域作为区域检测位点；
当预采集区域面积大于所述清洁区域面积的10％时，选择所述预采集区域中有障碍物区域的面积最接近40％的部分至总面积为所述清洁区域面积的9-10％。
优选地，所述信号值包括所述区域检测位点中的多个信号点的障碍物情况，以及每个所述区域检测位点中的有障碍物区域的面积。
优选地，步骤3)中匹配后的判定方式包括：对每个所述区域检测位点中的障碍物情况和有障碍物区域的面积进行采集，并与每个清洁模式进行匹配，当误差不大于10％时，判定采集信息与信号值相匹配，确定为对应的清洁模式；其中，
当对应的误差不大于10％的清洁模式有多种时，则以误差最小的清洁模式作为对应的清洁模式。
优选地，所述环境采集点为通过将所述清洁区域均分为5-15个区域后，以每个区域的中心位点或中心位点附近的无障碍物区域作为环境采集点。
优选地，所述环境信息包括单位面积灰尘量，并根据每个环境采集点的单位面积灰尘量构建灰尘含量分布图。
优选地，所述清扫模式包括高浓度灰尘清扫模式、中等浓度灰尘清扫模式和低浓度灰尘清扫模式；
所述清扫模式的评估为根据灰尘含量分布图进行评估。
通过上述技术方案，本发明预先根据实际情况预设多个空间模型，并根据区域检测位点的对应检测情况，匹配合适的空间模型，从而选择合适的清洁路径；在此基础上对环境信息进行采集，评估清扫模式，并根据选择的清洁路径对应调整各个区域的清扫模式，避免每次都需要重新通过清扫来调整清扫路径，且无法适应性改善清扫模式的问题。大大降低无用清扫，提高清扫效率。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，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，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明提供的其中一种自动检测清洁方法的流程图。
具体实施方式
以下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，并不用于限制本发明。
如图1所示，本发明提供了一种自动检测清洁方法，所述自动检测清洁方法包括：
1)将清洁区域根据区域规划预设为多个空间模型，并根据每个预设的空间模型各自规划出清洁路径，分别对应为不同的清洁模式；
2)将清洁区域根据每种清洁模式分别对应选择区域检测位点，并对每种清洁模式下的区域检测位点分别对应设置信号值，同时对每种清洁模式下的清洁区域分别预设多个环境采集点；
3)采用区域采集设备对清洁区域中的区域检测位点进行采集，并根据采集信息与信号值进行匹配，确定清洁模式；
4)采用清洁设备根据对应的清洁模式下的环境采集点进行环境信息采集，并根据环境信息评估清扫模式；
5)按照对应的清洁模式下的清洁路径，采用评估的清扫模式进行清洁。
上述设计通过预先根据实际情况预设多个空间模型，并根据区域检测位点的对应检测情况，匹配合适的空间模型，从而选择合适的清洁路径；在此基础上对环境信息进行采集，评估清扫模式，并根据选择的清洁路径对应调整各个区域的清扫模式，避免每次都需要重新通过清扫来调整清扫路径，且无法适应性改善清扫模式的问题。大大降低无用清扫，提高清扫效率。
为了提高对区域检测位点的选择的有效性，提高其参照效果，以进一步提高后期匹配的有效性，步骤2)中区域检测位点的选择包括：
21)将所述清洁区域划分为多个清洁单元，并对每个所述清洁单元进行网格化；
22)将网格化后的每个所述清洁单元分别计算其有障碍物区域和无障碍物区域的面积；
23)当所述清洁单元中的有障碍物区域的面积在20-40％之间时，则将所述清洁单元标记为预采集区域；
24)将至少部分所述预采集区域作为区域检测位点；其中，
所述区域检测位点的面积为所述清洁区域面积的5-10％。
优选的方式中，这里的多个清洁单元为均匀划分，当整个清洁区域不规则时，也尽量使得每个清洁单元的面积大致相近，优选地，面积差异不超过5％。
进一步优选的实施方式中，当预采集区域面积小于所述清洁区域面积的5％时，选择全部所述预采集区域作为区域检测位点，并自每个所述预采集区域的中点为圆心向外扩展至总面积为所述清洁区域面积的5-6％，当然，这里的扩展时以每个预采集区域均匀向外扩展至每个扩展后的预采集区域面积差值不超过5％；
当预采集区域面积为所述清洁区域面积的5-10％时，将全部所述预采集区域作为区域检测位点；
当预采集区域面积大于所述清洁区域面积的10％时，选择所述预采集区域中有障碍物区域的面积最接近40％的部分至总面积为所述清洁区域面积的9-10％。当然，假设有障碍物区域的面积占比为s1，以丨s1-40丨的值由小到大排列，取值小的区域至总面积为所述清洁区域面积的9-10％。
进一步优选的实施方式中，所述信号值包括所述区域检测位点中的多个信号点的障碍物情况，以及每个所述区域检测位点中的有障碍物区域的面积。
当然，为了进一步提高其匹配性，实现对匹配后的可控性的提高，步骤3)中匹配后的判定方式包括：对每个所述区域检测位点中的障碍物情况和有障碍物区域的面积进行采集，并与每个清洁模式进行匹配，当误差不大于10％时，判定采集信息与信号值相匹配，确定为对应的清洁模式；其中，
当对应的误差不大于10％的清洁模式有多种时，则以误差最小的清洁模式作为对应的清洁模式。
一种更为优选的实施方式中，所述环境采集点为通过将所述清洁区域均分为5-15个区域后，以每个区域的中心位点或中心位点附近的无障碍物区域作为环境采集点。
进一步优选的实施方式中，所述环境信息包括单位面积灰尘量，并根据每个环境采集点的单位面积灰尘量构建灰尘含量分布图。
当然，为了更好地提高清洁效果，在提高工作效率的前提下保证清扫质量，所述清扫模式包括高浓度灰尘清扫模式、中等浓度灰尘清扫模式和低浓度灰尘清扫模式；
所述清扫模式的评估为根据灰尘含量分布图进行评估。
当然，这里的灰尘含量分布图可以根据预设值对每个区域的灰尘浓度进行表示，并通过不同的颜色对应绘制，通过控制系统根据颜色的区分对应设置不同浓度下的灰尘的清扫模式。
以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明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，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。
Claims (8)
1.一种自动检测清洁方法，其特征在于，所述自动检测清洁方法包括：
1)将清洁区域根据区域规划预设为多个空间模型，并根据每个预设的空间模型各自规划出清洁路径，分别对应为不同的清洁模式；
2)将清洁区域根据每种清洁模式分别对应选择区域检测位点，并对每种清洁模式下的区域检测位点分别对应设置信号值，同时对每种清洁模式下的清洁区域分别预设多个环境采集点；
3)采用区域采集设备对清洁区域中的区域检测位点进行采集，并根据采集信息与信号值进行匹配，确定清洁模式；
4)采用清洁设备根据对应的清洁模式下的环境采集点进行环境信息采集，并根据环境信息评估清扫模式；
5)按照对应的清洁模式下的清洁路径，采用评估的清扫模式进行清洁。
2.根据权利要求1所述的自动检测清洁方法，其特征在于，步骤2)中区域检测位点的选择包括：
21)将所述清洁区域划分为多个清洁单元，并对每个所述清洁单元进行网格化；
22)将网格化后的每个所述清洁单元分别计算其有障碍物区域和无障碍物区域的面积；
23)当所述清洁单元中的有障碍物区域的面积在20-40％之间时，则将所述清洁单元标记为预采集区域；
24)将至少部分所述预采集区域作为区域检测位点；其中，
所述区域检测位点的面积为所述清洁区域面积的5-10％。
3.根据权利要求2所述的自动检测清洁方法，其特征在于，当预采集区域面积小于所述清洁区域面积的5％时，选择全部所述预采集区域作为区域检测位点，并自每个所述预采集区域的中点为圆心向外扩展至总面积为所述清洁区域面积的5-6％；
当预采集区域面积为所述清洁区域面积的5-10％时，将全部所述预采集区域作为区域检测位点；
当预采集区域面积大于所述清洁区域面积的10％时，选择所述预采集区域中有障碍物区域的面积最接近40％的部分至总面积为所述清洁区域面积的9-10％。
4.根据权利要求3所述的自动检测清洁方法，其特征在于，所述信号值包括所述区域检测位点中的多个信号点的障碍物情况，以及每个所述区域检测位点中的有障碍物区域的面积。
5.根据权利要求4所述的自动检测清洁方法，其特征在于，步骤3)中匹配后的判定方式包括：对每个所述区域检测位点中的障碍物情况和有障碍物区域的面积进行采集，并与每个清洁模式进行匹配，当误差不大于10％时，判定采集信息与信号值相匹配，确定为对应的清洁模式；其中，
当对应的误差不大于10％的清洁模式有多种时，则以误差最小的清洁模式作为对应的清洁模式。
6.根据权利要求1或2所述的自动检测清洁方法，其特征在于，所述环境采集点为通过将所述清洁区域均分为5-15个区域后，以每个区域的中心位点或中心位点附近的无障碍物区域作为环境采集点。
7.根据权利要求6所述的自动检测清洁方法，其特征在于，所述环境信息包括单位面积灰尘量，并根据每个环境采集点的单位面积灰尘量构建灰尘含量分布图。
8.根据权利要求7所述的自动检测清洁方法，其特征在于，所述清扫模式包括高浓度灰尘清扫模式、中等浓度灰尘清扫模式和低浓度灰尘清扫模式；
所述清扫模式的评估为根据灰尘含量分布图进行评估。
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