CN112716375A - 扫地机器人及其清扫任务规划方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明适用于智能电器技术领域，提供了一种扫地机器人及其清扫任务规划方法和装置，其中，所述方法包括：获取扫地机器人周围环境的轮廓信息；当识别所述轮廓信息中包括预设的目标物体的轮廓信息时，获取所述目标物体的RGB图像；根据所述RGB图像，获取所述目标物体的语义信息；根据所述目标物体的语义信息，在三维语义地图中规划对所述目标物体的清扫任务。由于获取轮廓信息相比于获取三维语义地图所耗费的资源低很多，因此通过本发明可以有效提高清扫的效率。

Description

扫地机器人及其清扫任务规划方法和装置
技术领域
本发明属于智能电器技术领域，尤其涉及一种扫地机器人及其清扫任务规划方法和装置。
背景技术
现有扫地机器人在执行清扫任务过程中，难免会出现与周围物体发生碰撞的情况。在实际中，有些物体是非常贵重，或者易碎，如果扫地机器人在执行扫地任务过程中与之发生碰撞，很容易导致该物体发生损坏。因此，用户希望扫地机器人能够针对一些特殊物体进行精确清扫，使其在清扫过程中不会与该物体发生碰撞。
现有技术中，要避免扫地机器人与目标物体发生碰撞，只有提供信息丰富的地图信息，即在精度较高的地图中来规划清扫任务，才能做到高精度的清扫。然而实际中，要实现这种高精度清扫需要耗费巨大的计算资源，因此会导致清扫的效率降低，即扫清过程较慢。
为此，如何在保证扫地机器人清扫效率的同时，进一步提高针对特殊物体的高精度清扫任务规划，是研发过程中发现的一个技术难题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种扫地机器人及其清扫任务规划方法和装置，以解决现有技术中如何在保证扫地机器人清扫效率的同时，进一步提高针对特殊物体的高精度清扫任务规划的问题。
本发明实施例的第一方面，提供了一种清扫任务规划方法，其包括：获取扫地机器人周围环境的轮廓信息；当识别所述轮廓信息中包括预设的目标物体的轮廓信息时，获取所述目标物体的RGB图像；根据所述RGB图像，获取所述目标物体的语义信息；根据所述目标物体的语义信息，在三维语义地图中规划对所述目标物体的清扫任务。
在一些可选方案中，所述获取扫地机器人周围环境的轮廓信息，包括：获取扫地机器人周围的深度数据；基于所述深度数图像确定所述扫地机器人周围环境的轮廓信息。
在一些可选方案中，所述三维轮廓信息包括：三维轮廓信息和二维轮廓信息。
在一些可选方案中，获取所述目标物体的RGB图像，包括：开启扫地机器人上的RGB相机；控制所述RGB相机对进行拍照，得到包含所述目标物体的RGB图像。
在一些可选方案中，根据所述RGB图像，获取所述目标物体的语义信息，具体包括：根据所述RGB图像，获取扫地机器人周围环境的语义信息，其中，所述轮廓信息包括三维轮廓信息；根据所述周围环境的轮廓信息和语义信息建立三维语义地图。
本发明实施例的第二方面，提供了一种清扫任务规划装置，其包括：轮廓信息获取模块，用于获取扫地机器人周围环境的轮廓信息；图像信息获取模块，用于当识别所述轮廓信息中包括预设的目标物体的轮廓信息时，获取所述目标物体的RGB图像；语义信息识别模块，用于根据所述RGB图像，获取所述目标物体的语义信息；清扫任务规划模块，用于根据所述目标物体的语义信息，在三维语义地图中规划对所述目标物体的清扫任务。
在一些可选方案中，所述轮廓信息获取模块，包括：深度数据获取单元，用于获取扫地机器人周围的深度数据；轮廓信息建立单元，用于基于所述深度数图像确定所述扫地机器人周围环境的轮廓信息。
在一些可选方案中，所述三维轮廓信息包括：三维轮廓信息和二维轮廓信息。
在一些可选方案中，获取图像信息获取模块，包括：相机控制单元，用于开启扫地机器人上的RGB相机；图像获取单元，用于控制所述RGB相机对进行拍照，得到包含所述目标物体的RGB图像。
在一些可选方案中，所述语义信息识别模块，具体包括：语义识别单元，用于根据所述RGB图像，获取扫地机器人周围环境的语义信息，其中，所述轮廓信息包括三维轮廓信息；地图建立单元，用于根据所述周围环境的轮廓信息和语义信息建立三维语义地图。
本发明实施例的第三方面，提供了一种扫地机器人，包括：清扫组件；RGB相机；结构光传感器；存储器，存储有计算机程序；处理器，分别连接于所述结构光传感器、RGB相机、清扫组件和存储器，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面中任一所述清扫任务规划方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明针对扫地机器人遇到目标物体时，才开启RGB相机来获取RGB图像，并识别其中目标物体的语义，然后再根据三维语义地图来对该目标物体来规划清扫任务，由于获取三维轮廓信息相比于获取三维语义地图所耗费的资源低很多，从而可以有效提高清扫的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中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它的附图。
图1是本发明在实施例一中提供的清扫任务规划方法的流程图；
图2是本发明在实施例一中提供的清扫任务规划装置的示意图；
图3是可以应用上述清扫任务规划方法和清扫任务规划装置的一些实施例的扫地机器人的原理图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一
图1为本发明在实施例一中提供的清扫任务规划方法的流程图。
如图1所示，所述清扫任务规划方法包括以下S01-S04四个步骤。
步骤S01：获取扫地机器人周围环境的轮廓信息。
其中，所述轮廓信息包括三维轮廓信息和二维轮廓信息。
具体的，通过三维轮廓信息可以在以下步骤中识别目标物体的轮廓信息。另外，所述二维轮廓信息可以包括所述三维轮廓信息的投影信息，在利用上述轮廓信息来规划清扫任务时，可以利用该投影信息来规划清扫任务。
再具体的，所述三维轮廓信息可以是由扫地机器人获取周围环境的深度数据来得到。例如，在扫地机器人上设置结构光传感器或激光雷达或RGB-D相机来获取周围的深度数据，然后根据所述深度数据来取得所述三维轮廓信息。此外，也可以是其他设备对扫地机器人周围环境获取的三维轮廓信息，然后通过网络将所述三维轮廓信息发送给扫地机器人得到。例如，由设置有结构光传感器或激光雷达或RGB-D相机的设备获取对扫地机器人周围环境的深度数据，然后由所述深度数据生成三维轮廓信息，并通过网络将所述三维轮廓信息发送给扫地机器人。应当理解，本申请并不限制所述三维轮廓信息的具体获取方式。
在一个示例中，所述步骤S01，可以具体包括：
步骤S11：获取扫地机器人周围的深度数据；
步骤S12：基于所述深度数据确定所述扫地机器人周围环境的轮廓信息。
所述深度数据包括周围环境各个位置到图像拍摄位置的距离信息，因此，根据所述深度数据可以确定周围环境的轮廓信息。在实际应用中，所述深度数据的获取途径可以参考以上介绍的方法，本申请对此不做限制。
步骤S02：当识别所述轮廓信息中包括预设的目标物体的轮廓信息时，获取所述目标物体的RGB图像。
其中，所述目标物体是扫地机器人需要结合三维语义地图来对其进行精度规划清扫任务的物体。
具体的，所述识别所述轮廓信息中包括预设的目标物体的轮廓信息，可以具体由用户预先对目标物体进行拍照来建立对应的三维轮廓信息，然后将扫地机器人周围的三维轮廓信息与该目标物体的三维轮廓信息进行比较，根据比较结果来确定是否存在预设的目标轮廓信息。
或者，所述识别所述轮廓信息中包括预设的目标物体的轮廓信息，还可以是通过机器学习算法对目标物体的样本数据来建立的分类模型，然后利用该建立的分类模型对扫地机器人周围获取到的轮廓信息进行识别，来确定是否存在预设目标物体的轮廓信息。
另外，结合上述步骤S01中的示例来说，针对识别到所述轮廓信息中不包括预设目标物体的轮廓信息的情况，可以直接采用根据深度数据确定的轮廓信息，例如三维轮廓信息或二维轮廓信息，来规划清扫任务。由于这种清扫任务的规划情况不是本申请对于现有技术的贡献，故不做详述。
在一示例中，上述步骤S02中，所述获取所述目标物体的RGB图像，可以具体包括：
步骤S211：开启扫地机器人上的RGB相机；
步骤S212：控制所述RGB相机对扫地机器人周围环境进行拍照，得到包含所述目标物体的RGB图像。
本示例适用于扫地机器人上同时设置有RGB相机的情况，由扫地机器人的RGB相机获取其周围的RGB图像。
在另一示例中，上述步骤S02中，所述获取所述目标物体的RGB图像，还可以具体包括：
步骤S221：向与扫地机器人连接的外部设备发送拍照指令，所述拍照指令用于控制RGB相机对扫地机器人周围环境进行拍照，得到包含所述目标物体的RGB图像，所述外部设备包括RGB相机；
步骤S222：获取所述外部设备响应所述拍照指令返回的RGB图像。
本示例适用于扫地机器人上没有设置RGB相机的情况，也可以通过外部设备来获取其周围的RGB图像，以此来提高清扫任务的准确度。
步骤S03：根据所述RGB图像，获取所述目标物体的语义信息。
在获取到RGB图像的基础上，可以对该RGB图像进行识别来获取周围环境的语义信息。其中，所述语义信息包括但不限于目标物体的轮廓、轮廓可信度、物体类型等。这里获取目标物体的语义信息，是为了在下面步骤中利用三维语义地图来对该目标物体进行更为精度的清扫任务规划。
在一个示例中，上述步骤S02，可以具体包括：
步骤S31：根据所述RGB图像，获取扫地机器人周围环境的语义信息，其中，所述语义信息包括所述目标物体的语义信息；
步骤S32：根据所述扫地机器人周围环境的三维轮廓信息和语义信息建立三维语义地图。
本示例通过获取到的RGB图像与上述轮廓信息来建立三维语义地图，以便于在下面的步骤中，对目标物体进行高精度的清扫任务规划。
步骤S04：根据所述目标物体的语义信息，在三维语义地图中规划对所述目标物体的清扫任务。
由于三维语义地图所包含的信息要比三维轮廓信息所包含的信息要更为丰富和准确，故根据三维语义地图来规划清扫任务，会更加精准，不容易出现误碰的情况，不过构建三维语义地图需要耗费较高的资源，因此如果在扫地机器人执行任务过程中始终以三维语义地图来规划清扫任务，会降低清扫的效率。为此，本实施例在一般情况下利用深度数据确定的轮廓信息来规划清扫任务，当遇到目标物体时，再开启RGB相机来识别目标物体的语义，然后再根据三维语义地图来对该目标物体的语义信息来规划清扫任务，由于获取三维轮廓信息相比于获取三维语义地图所耗费的资源低很多，从而可以有效提高清扫的效率。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
实施例二
图2为本发明在实施例一中提供的清扫任务规划装置的示意图。
本实施例提供清扫任务规划装置与上述清扫任务规划方法属于同一发明构思，具体的，见图2，所述清扫任务规划装置200包括：轮廓信息获取模块201，用于获取扫地机器人周围环境的轮廓信息；图像信息获取模块202，用于当识别所述轮廓信息中包括预设的目标物体的轮廓信息时，获取所述目标物体的RGB图像；语义信息识别模块203，用于根据所述RGB图像，获取所述目标物体的语义信息；清扫任务规划模块204，用于根据所述目标物体的语义信息，在三维语义地图中规划对所述目标物体的清扫任务。
在一些可选示例中，所述轮廓信息获取模块，包括：深度数据获取单元，用于获取扫地机器人周围的深度数据；轮廓信息建立单元，用于基于所述深度数图像确定所述扫地机器人周围环境的轮廓信息。
在一些可选示例中，所述三维轮廓信息包括：三维轮廓信息和二维轮廓信息。
在一些可选示例中，获取图像信息获取模块，包括：相机控制单元，用于开启扫地机器人上的RGB相机；图像获取单元，用于控制所述RGB相机对进行拍照，得到包含所述目标物体的RGB图像。
在一些可选示例中，所述语义信息识别模块，具体包括：语义识别单元，用于根据所述RGB图像，获取扫地机器人周围环境的语义信息，其中，所述轮廓信息包括三维轮廓信息；地图建立单元，用于根据所述周围环境的轮廓信息和语义信息建立三维语义地图。
由于本实施例与上述实施例一属于同一发明构思，其中的模块或单元与上述方法中的步骤是一一对应的，为此二者具有相同的特定技术特征。因此关于所述装置的具体内容可以参见上述实施例一中的介绍与说明，这里不做赘述。
实施例三
图3为可以应用上述清扫任务规划方法和清扫任务规划装置的一些实施例的扫地机器人的原理图。
结合图3所示，所述扫地机器人300，包括：清扫组件303；RGB相机305；结构光传感器304；存储器302，存储有计算机程序303；处理器301，分别连接于所述结构光传感器304、RGB相机305、清扫组件303和存储器302，所述处理器301执行所述计算机程序303时实现如实施例中任一所述清扫任务规划方法的步骤，或者，所述处理器301执行所述计算机程序时实现上述实施例二中各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示模块201至204的功能。
示例性的，所述计算机程序303可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器302中，并由所述处理器301执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序303在所述扫地机器人300中的执行过程。例如，所述计算机程序303可以被分割成同步模块、汇总模块、获取模块、返回模块(虚拟装置中的模块)，各模块具体功能如下：
所述扫地机器人300可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述扫地机器人可包括，但不仅限于，处理器301、存储器302。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是扫地机器人300的示例，并不构成对扫地机器人300的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述扫地机器人还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器301可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器302可以是所述扫地机器人300的内部存储单元，例如扫地机器人300的硬盘或内存。所述存储器302也可以是所述扫地机器人300的外部存储设备，例如所述扫地机器人300上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器302还可以既包括所述扫地机器人300的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器302用于存储所述计算机程序以及所述扫地机器人所需的其它程序和数据。所述存储器302还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，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，所述模块或单元的划分，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，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。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个清扫任务规划方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种清扫任务规划方法，其特征在于，包括：
获取扫地机器人周围环境的轮廓信息；
当识别所述轮廓信息中包括预设的目标物体的轮廓信息时，获取所述目标物体的RGB图像；
根据所述RGB图像，获取所述目标物体的语义信息；
根据所述目标物体的语义信息，在三维语义地图中规划对所述目标物体的清扫任务。
2.根据权利要求1所述的清扫任务规划方法，其特征在于，所述获取扫地机器人周围环境的轮廓信息，包括：
获取扫地机器人周围的深度数据；
基于所述深度数图像确定所述扫地机器人周围环境的轮廓信息。
3.根据权利要求1或2所述的清扫任务规划方法，其特征在于，所述三维轮廓信息包括：三维轮廓信息和二维轮廓信息。
4.根据权利要求1所述的清扫任务规划方法，其特征在于，获取所述目标物体的RGB图像，包括：
开启扫地机器人上的RGB相机；
控制所述RGB相机对进行拍照，得到包含所述目标物体的RGB图像。
5.根据权利要求1或4所述的清扫任务规划方法，其特征在于，根据所述RGB图像，获取所述目标物体的语义信息，具体包括：
根据所述RGB图像，获取扫地机器人周围环境的语义信息，其中，所述轮廓信息包括三维轮廓信息；
根据所述周围环境的轮廓信息和语义信息建立三维语义地图。
6.一种清扫任务规划装置，其特征在于，包括：
轮廓信息获取模块，用于获取扫地机器人周围环境的轮廓信息；
图像信息获取模块，用于当识别所述轮廓信息中包括预设的目标物体的轮廓信息时，获取所述目标物体的RGB图像；
语义信息识别模块，用于根据所述RGB图像，获取所述目标物体的语义信息；
清扫任务规划模块，用于根据所述目标物体的语义信息，在三维语义地图中规划对所述目标物体的清扫任务。
7.根据权利要求6所述的清扫任务规划装置，其特征在于，所述轮廓信息获取模块，包括：
深度数据获取单元，用于获取扫地机器人周围的深度数据；
轮廓信息建立单元，用于基于所述深度数图像确定所述扫地机器人周围环境的轮廓信息。
8.根据权利要求6或7所述的清扫任务规划装置，其特征在于，所述三维轮廓信息包括：三维轮廓信息和二维轮廓信息。
9.根据权利要求6所述的清扫任务规划装置，其特征在于，获取图像信息获取模块，包括：
相机控制单元，用于开启扫地机器人上的RGB相机；
图像获取单元，用于控制所述RGB相机对进行拍照，得到包含所述目标物体的RGB图像。
10.根据权利要求6或9所述的清扫任务规划装置，其特征在于，所述语义信息识别模块，具体包括：
语义识别单元，用于根据所述RGB图像，获取扫地机器人周围环境的语义信息，其中，所述轮廓信息包括三维轮廓信息；
地图建立单元，用于根据所述周围环境的轮廓信息和语义信息建立三维语义地图。
11.一种扫地机器人，包括：
清扫组件；
RGB相机；
结构光传感器；
存储器，存储有计算机程序；
处理器，分别连接于所述结构光传感器、RGB相机、清扫组件和存储器，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述清扫任务规划方法的步骤。
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