CN112572466A - 一种自适应无人扫地车的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自适应无人扫地车的控制方法，将无人驾驶的各部分功能移植到扫地车上，利用5G低延时和高稳定的优点，对无人扫地车进行高响应控制，本发明将高效收集的整车与环境感知系统采集的信息作为系统输入，将系统与5G云平台进行连接，实现数据实时传输，并通过5G云平台对扫地车进行控制，大大提高扫地车的智能程度，本发明根据对环境感知和判断，从而对移动的路面进行垃圾识别，并根据垃圾的多少进行模式切换，在垃圾多的地方提高扫盘速度，降低车速，在垃圾较少的地方降低扫盘速度，提高车速，同时可根据不同的外界环境选择不同的工作模式，大大提高设备的智能程度，避免清扫过程的盲目性，降低不必要的工作能耗。

Description

一种自适应无人扫地车的控制方法

技术领域

本发明涉及清洁设备系统技术领域，具体为一种自适应无人扫地车的控制方法。

背景技术

扫地车是一种集路面清扫，垃圾回收与运输为一体的路面清扫设备。广泛运用于干线道路，城市道路及园区的清扫。然而，随着能源短缺和环境危机问题的日益严重，传统扫地车已经不能满足越来越高标准的经济型，排放性要求，同时也带来了人力的浪费。

现有的智能扫地车大多具备了路径规划，自动充电，壁障等基本功能，但智能化程度不高，缺乏对环境的感知与判别能力，清扫过程具有盲目性，无论工作路径中是否有垃圾需要处理，都会执行清扫功能，大大增加了不必要的工作能耗。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自适应无人扫地车的控制方法。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种自适应无人扫地车的控制方法，所述控制方法包括故障检测与执行、障碍识别与避障、垃圾识别与清扫以及电量识别与返回；

所述故障检测与执行工作步骤为：实时监测扫地车传感器以及执行器等各部分部件的正常运行情况，错误出现时，执行预设的容错控制程序，当错误累计到一定次数或者某些特定错误发生时，立即停止运行，发出警报并且将信息传递到5G云平台上；

所述障碍识别与避障工作步骤为：通过环境感知系统的激光雷达与点阵云技术，识别路障与红绿灯，在没有故障发生的情况下，执行避障程序；

所述垃圾识别与清扫工作步骤为：通过环境感知系统，依据特定的图像识别算法识别路面垃圾的数目。输出量为车速与扫盘速度，当垃圾很少时，车速变快，扫盘速度变慢，而当垃圾较多时，车速变慢，扫盘速度变快，同时，这两个输出前面会有一个加权矩阵，通过改变不同的权系数改变车速与扫盘速度的输出比例，从而满足不同工作环境，不同客户切换模式的需求。

所述电量识别与返回工作步骤为：当监测到的电量不能满足一次完整的来回任务时，自动返回预设点并提示充电。

进一步地，所述故障检测与执行具体工作步骤如下：

(1)传感器对扫地车各个部件进行监测；

(2)当部件未出现故障时，扫地车正常工作；

(3)当部件出现故障时，将该故障信息传输至处理器中；

(4)处理器对故障进行记录并统计，并判断该故障是否为特定故障以及该故障出现的次数；

(5)当出现的故障非特定故障以及故障出现的次数小于设定的预设值，则扫地车执行预设的容错扫地程序；

(6)当出现的故障为特定故障或故障出现的次数大于设定的预设值，则扫地车立即停止工作，并通过5G网络将故障信息传输至5G云台。

进一步地，所述障碍识别与避障工作步骤具体如下：

(1)扫地车在工作过程中，通过环境感知系统进行外界环境感知，所述环境感知系统通过红外传感器、灰度对比器、监控摄像头以及处理中心等模块组成；

(2)当环境感知系统感知设备到达红绿灯路口时，设备对红绿灯的灯色进行识别，并自动读取5G云台的红绿灯信息，根据红绿灯的灯色结合5G云台的红绿灯信息执行预设程序；

(3)当环境感知系统检测到静态路障时，设备系统自动重新规划路线，进而对路障进行自动避让，当系统无法规划出避障路线时，设备停止，并通过5G网络将路障信息传输至5G云台，当系统能够规划出避障路线时，设备继续工作；

(4)当环境感知系统检测到动态路障时，设备自动停止移动，等待路障消失后，设备继续沿着预设路线继续移动。

进一步地，所述垃圾识别与清扫工作步骤具体如下：

1)通过环境感知系统将外界图像传输至设备控制系统内部；

2)设备控制系统通过图像识别算法对外界图像进行垃圾数量识别，并记为m；

3)将m代入公式V′_car＝f(m)以及V′_pan＝g(m)，所述V′_car为小车行驶速度，所述f(m)是与m负相关的函数，所述V′_pan为扫盘的旋转速度，所述g(m)是与m正相关的函数；

4)将V′_car以及V′_pan带入

求得P；

5)选择模式(g1，g2)，将g1，g2代入公式

求得G，清洁模式：g1＝1，g2＝1；省电模式：g1＝1，g2＝0.5；夜间模式：g1＝0.5，g2＝0.5；狂野模式：g1＝0.5，g2＝1.5；

6)将P与G代入公式

得出输出数据V，根据输出数据V控制设备。

进一步地，所述电量识别与返回具体步骤如下：

1)电量传感器对设备电量进行监控，获取设备剩余电量q；

2)设备根据预设路线预算来回一次所用电量数据，并将该预算数据记为n；

3)将q与n进行对比；

4)当q大于n，设备继续工作；

5)当q小于n，设备自动返回预设点，并提示充电。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：将无人驾驶的各部分功能移植到扫地车上，利用5G低延时和高稳定的优点，对无人扫地车进行高响应控制，本发明将高效收集的整车与环境感知系统采集的信息作为系统输入，将系统与5G云平台进行连接，实现数据实时传输，并通过5G云平台对扫地车进行控制，大大提高扫地车的智能程度，本发明根据对环境感知和判断，从而对移动的路面进行垃圾识别，并根据垃圾的多少进行模式切换，在垃圾多的地方提高扫盘速度，降低车速，在垃圾较少的地方降低扫盘速度，提高车速，同时可根据不同的外界环境选择不同的工作模式，大大提高设备的智能程度，避免清扫过程的盲目性，降低不必要的工作能耗。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明系统模块图。

具体实施方式

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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种自适应无人扫地车的控制方法，控制方法包括故障检测与执行、障碍识别与避障、垃圾识别与清扫以及电量识别与返回。

故障检测与执行工作步骤为：实时监测扫地车传感器以及执行器等各部分部件的正常运行情况，错误出现时，执行预设的容错控制程序，当错误累计到一定次数或者某些特定错误发生时，立即停止运行，发出警报并且将信息传递到5G云平台上。

障碍识别与避障工作步骤为：通过环境感知系统的激光雷达与点阵云技术，识别路障与红绿灯，在没有故障发生的情况下，执行避障程序。

垃圾识别与清扫工作步骤为：通过环境感知系统，依据特定的图像识别算法识别路面垃圾的数目。输出量为车速与扫盘速度，当垃圾很少时，车速变快，扫盘速度变慢，而当垃圾较多时，车速变慢，扫盘速度变快，同时，这两个输出前面会有一个加权矩阵，通过改变不同的权系数改变车速与扫盘速度的输出比例，从而满足不同工作环境，不同客户切换模式的需求。

电量识别与返回工作步骤为：当监测到的电量不能满足一次完整的来回任务时，自动返回预设点并提示充电。

进一步地，故障检测与执行具体工作步骤如下：

(1)传感器对扫地车各个部件进行监测；

(2)当部件未出现故障时，扫地车正常工作；

(3)当部件出现故障时，将该故障信息传输至处理器中；

(4)处理器对故障进行记录并统计，并判断该故障是否为特定故障以及该故障出现的次数；

(5)当出现的故障非特定故障以及故障出现的次数小于设定的预设值，则扫地车执行预设的容错扫地程序；

(6)当出现的故障为特定故障或故障出现的次数大于设定的预设值，则扫地车立即停止工作，并通过5G网络将故障信息传输至5G云台。

进一步地，障碍识别与避障工作步骤具体如下：

(1)扫地车在工作过程中，通过环境感知系统进行外界环境感知，环境感知系统通过红外传感器、灰度对比器、监控摄像头以及处理中心等模块组成；

(2)当环境感知系统感知设备到达红绿灯路口时，设备对红绿灯的灯色进行识别，并自动读取5G云台的红绿灯信息，根据红绿灯的灯色结合5G云台的红绿灯信息执行预设程序；

(3)当环境感知系统检测到静态路障时，设备系统自动重新规划路线，进而对路障进行自动避让，当系统无法规划出避障路线时，设备停止，并通过5G网络将路障信息传输至5G云台，当系统能够规划出避障路线时，设备继续工作；

(4)当环境感知系统检测到动态路障时，设备自动停止移动，等待路障消失后，设备继续沿着预设路线继续移动。

进一步地，垃圾识别与清扫工作步骤具体如下：

1)通过环境感知系统将外界图像传输至设备控制系统内部；

2)设备控制系统通过图像识别算法对外界图像进行垃圾数量识别，并记为m；

3)将m代入公式V′_car＝f(m)以及V′_pan＝g(m)，V′_car为小车行驶速度，f(m)是与m负相关的函数，V′_pan为扫盘的旋转速度，g(m)是与m正相关的函数；

4)将V′_car以及V′_pan带入

求得P；

5)选择模式(g1，g2)，将g1，g2代入公式

求得G，清洁模式：g1＝1，g2＝1；省电模式：g1＝1，g2＝0.5；夜间模式：g1＝0.5，g2＝0.5；狂野模式：g1＝0.5，g2＝1.5；

6)将P与G代入公式

得出输出数据V，根据输出数据V控制设备。

进一步地，电量识别与返回具体步骤如下：

1)电量传感器对设备电量进行监控，获取设备剩余电量q；

2)设备根据预设路线预算来回一次所用电量数据，并将该预算数据记为n；

3)将q与n进行对比；

4)当q大于n，设备继续工作；

5)当q小于n，设备自动返回预设点，并提示充电。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (5)

1.一种自适应无人扫地车的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括故障检测与执行、障碍识别与避障、垃圾识别与清扫以及电量识别与返回；

所述故障检测与执行工作步骤为：实时监测扫地车传感器以及执行器等各部分部件的正常运行情况，错误出现时，执行预设的容错控制程序，当错误累计到一定次数或者某些特定错误发生时，立即停止运行，发出警报并且将信息传递到5G云平台上；

所述障碍识别与避障工作步骤为：通过环境感知系统的激光雷达与点阵云技术，识别路障与红绿灯，在没有故障发生的情况下，执行避障程序；

所述垃圾识别与清扫工作步骤为：通过环境感知系统，依据特定的图像识别算法识别路面垃圾的数目。输出量为车速与扫盘速度，当垃圾很少时，车速变快，扫盘速度变慢，而当垃圾较多时，车速变慢，扫盘速度变快；

所述电量识别与返回工作步骤为：当监测到的电量不能满足一次完整的来回任务时，自动返回预设点并提示充电。

2.根据权利要求1所述的一种自适应无人扫地车的控制方法，其特征在于，所述故障检测与执行步骤：

(1)传感器对扫地车各个部件进行监测；

(2)当部件未出现故障时，扫地车正常工作；

(3)当部件出现故障时，将该故障信息传输至处理器中；

(4)处理器对故障进行记录并统计，并判断该故障是否为特定故障以及该故障出现的次数；

(5)当出现的故障非特定故障以及故障出现的次数小于设定的预设值，则扫地车执行预设的容错扫地程序；

(6)当出现的故障为特定故障或故障出现的次数大于设定的预设值，则扫地车立即停止工作，并通过5G网络将故障信息传输至5G云台。

3.根据权利要求1所述的一种自适应无人扫地车的控制方法，其特征在于：所述障碍识别与避障步骤：

(1)扫地车在工作过程中，通过环境感知系统进行外界环境感知；

(2)当环境感知系统感知设备到达红绿灯路口时，设备对红绿灯的灯色进行识别，并自动读取5G云台的红绿灯信息，根据红绿灯的灯色结合5G云台的红绿灯信息执行预设程序；

(3)当环境感知系统检测到静态路障时，设备系统自动重新规划路线，进而对路障进行自动避让，当系统无法规划出避障路线时，设备停止，并通过5G网络将路障信息传输至5G云台，当系统能够规划出避障路线时，设备继续工作；

(4)当环境感知系统检测到动态路障时，设备自动停止移动，等待路障消失后，设备继续沿着预设路线继续移动。

4.根据权利要求1所述的一种自适应无人扫地车的控制方法，其特征在于：所述垃圾识别与清扫步骤：

1)通过环境感知系统将外界图像传输至设备控制系统内部；

2)设备控制系统通过图像识别算法对外界图像进行垃圾数量识别，并记为m；

3)将m代入公式V′_car＝f(m)以及V′_pan＝g(m)，所述V′_car为小车行驶速度，所述f(m)是与m负相关的函数，所述V′_pan为扫盘的旋转速度，所述g(m)是与m正相关的函数；

4)将V′_car以及V′_pan带入

求得P；

5)选择模式(g₁，g₂)，将g₁，g₂代入公式

求得G；

6)将P与G代入公式

得出输出数据V，根据输出数据V控制设备。

5.根据权利要求4所述的一种自适应无人扫地车的控制方法，其特征在于：所述电量识别与返回具体步骤如下：

1)电量传感器对设备电量进行监控，获取设备剩余电量q；

2)设备根据预设路线预算来回一次所用电量数据，并将该预算数据记为n；

3)将q与n进行对比；

4)当q大于n，设备继续工作；

5)当q小于n，设备自动返回预设点，并提示充电。

Images