CN113491484A - 目标物清理方法、装置以及机器人 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种目标物清理方法、装置、机器人以及存储介质。所述方法包括：获取目标图像；若所述目标图像中有目标物，估计所述目标物的形态参数；基于所述目标物的形态参数确定对应的清理模式，并基于所述清理模式对所述目标物进行清理。通过上述方法，通过目标物的形态参数确定对应的清理模式，可以实现通过多种手段来处理垃圾。

Description

目标物清理方法、装置以及机器人

技术领域

本申请属于机器视觉技术领域，具体涉及一种目标物清理的方法、装置、 机器人及存储介质。

背景技术

随着科学技术的不断发展和人们生活水平的不断提高，扫地机器人已经 不断地走入到我们的日常生活中；扫地机器人最早是在欧美市场上流行，但随 着时间的推移，它们已经在国内市场上占有举足轻重的地位，可见扫地机器人 发展前景广阔。但相关的扫地机器人处理垃圾的手段有限。

发明内容

鉴于上述问题，本申请提出了一种目标物清理方法、装置、机器人以及存 储介质，以改善上述问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种目标物清理方法，该方法包括：获 取目标图像；若所述目标图像中有目标物，估计所述目标物的形态参数；基 于所述目标物的形态参数确定对应的清理模式，并基于所述清理模式对所述目 标物进行清理。

第二方面，本申请实施例提供了一种目标物清理装置，该装置包括：图 像获取单元，用于获取目标图像；计算单元，用于若所述目标图像中有目标 物，估计所述目标物的目标参数；处理单元，用于基于所述目标物的目标 参数确定对应的清理模式，并基于所述清理模式对所述目标物进行清理。

第三方面，本申请实施例提供了一种机器人，包括一个或多个处理器以 及存储器；一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储 器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置 用于执行上述的方法。

第四方面，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程序代码，其中，在所述程序代码运行时执行上 述的方法。

本申请实施例提供了一种目标物清理的方法、装置、机器人及存储介 质。首先获取目标图像，判断目标图像中是否有目标物，若所述目标图像 中有目标物，估计目标物的形态参数，再基于目标物的目标参数确定对应 的清理模式，并基于所述清理模式对所述目标物进行清理。通过上述方法， 通过目标物的形态参数确定对应的清理模式，可以实现通过多种手段来处 理垃圾。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中 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 本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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示出了本申请一实施例提出的一种目标物清理方法的流程图；

图2示出了本申请另一实施例提出的一种目标物清理方法的流程图；

图3示出了本申请再一实施例提出的一种目标物清理方法的流程图；

图4示出了本申请一实施例提出的一种目标物清理装置的结构示意 图；

图5示出了本申请一实施例提出的一种目标物清理装置的结构示意 图；

图6示出了本申请实时中的用于执行根据本申请实施例的目标物清理 方法的机器人的结构框图；

图7示出了本申请实施例提出的一种目标物清理中终端设备的硬件结 构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例， 而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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他实施例，都属于本申请保护的 范围。

随着科学技术的不断发展和人们生活水平的不断提高，扫地机器人已经不 断地走入到我们的日常生活中。扫地机器人又称自动打扫机、智能吸尘、机 器人吸尘器等，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在 房间内完成地板清理工作。但相关的扫地机器人在对不同类型或者不同重 量的垃圾进行清理时，由于处理垃圾的手段有限，会造成对垃圾的清理不 够彻底。

因此，发明人提出了本申请中的首先获取目标图像，判断目标图像中 是否有目标物，若所述目标图像中有目标物，估计目标物的形态参数，再 基于目标物的目标参数确定对应的清理模式，并基于所述清理模式对所述 目标物进行清理，通过上述方法，通过目标物的形态参数确定对应的清理 模式，可以实现通过多种手段来处理垃圾的方法、装置、电子设备及存储介 质。

下面将结合附图具体描述本申请的各实施例。

请参阅图1，本申请实施例提供的一种目标物清理方法，应用于机器 人，所述方法包括：

步骤S110：获取目标图像。

作为一种方式，机器人可以通过机器人的图像采集器件获取待识别的 目标图像，示例性的，机器人在小型的歌厅、网吧等小型场所，或者医院、 学校等大型场所等区域中移动清理目标物的过程中，可以通过图像采集器 件获取区域中待识别的目标图像。其中，图像采集器件可以为能够摄像，并 实现物体检测功能的视觉传感器或者双目摄像头。

在这种方式中，机器人可以将图像采集器件采集到的每一帧图像都作为目 标图像，也可以将机器人的图像采集器件采集到的多帧图像中符合目标条件的 图像作为目标图像。示例性的，在机器人的图像采集器件采集图像时，可能因 为采集角度影响图像质量，导致有些帧图像产生阴影或者模糊的情况，在这种 方式下，可以将图像采集器件采集到的多帧图像中图像质量高于阈值的图像作 为目标图像，进而可以提高机器人对目标图像中的目标物的识别准确率。

作为另一种方式，可以将机器人与带有摄像头的终端设备通过无线局 域网进行连接。通过带有摄像头的终端设备去采集图像，基于无线蓝牙、 WIFI以及Zigbee等协议将所述图像传输给机器人作为目标图像。其中，终 端设备可以为智能手机、平板电脑以及便携式计算机等可以联网并带有摄 像头的设备。

步骤S120：若所述目标图像中有目标物，估计所述目标物的形态参数。

作为一种方式，可以预先设置一个图像处理模型，机器人可以在获取 到目标图像时切换到图像处理模式。当机器人通过图像采集器件采集到目 标图像时，可以使用预先设置的图像处理模型对目标图像进行处理，进而 确定目标图像中是否有目标物。

进一步的，当机器人通过图像采集器件采集到目标图像时，使用预先 设置的图像处理模型对所述目标图像进行处理，得到物体的轮廓特征值。 其中，预先设置的图像处理模型可以根据实际情况进行选择，例如可以通 过Opencv函数库实现。

可选的，可以将预先采集到的各种目标物的轮廓特征值存储至机器人 的存储数据库中，具体的，当得到目标图像中的物体的轮廓特征值后，可 以将所述轮廓特征值与机器人存储数据库中预先存储的目标物的轮廓特征 值进行匹配，根据匹配结果判断目标图像中是否有目标物。如果匹配成功， 则确定所述目标图像中的物体为目标物，如果匹配失败，则确定所述目标 图像的的物体不是目标物。

作为另一种方式，可以通过物体检测算法确定所述目标图像中有所述 目标物，通过三维重建算法估计所述目标物的形态参数。其中，物体检测 算法(物体识别算法)是选取有效的图像特征点以解决在目标物识别过程中 图像平移、图像旋转、尺度变化，同时降低在目标物识别过程中出现的遮 挡、图像噪声带来的影响，以达到检测(识别)目标物的目的，例如物体检测 算法(物体识别算法)包括有SIFT/SURT算法，haar特征算法和广义hough变换算法等。具体的，物体检测算法是通过对图像采集器件采集到的目标 图像进行处理，以判断目标图像内是否有目标物，并获得目标物的大小与 距离。

进一步的，三维重建算法包含三个方面，基于SFM的运动恢复结构， 基于Deeplearning的深度估计和结构重建，以及基于RGB-D深度摄像头 的三维重建。相关的三维重建算法包括基于TOF的三维重建算法，以及基 于单目摄像头或双目摄像头的立体视觉方式。

具体的，通过物体检测算法判断目标图像中是否有目标物，若判断目 标图像中有目标物，则利用三维重建算法估计目标物的重量、体积等形态 参数。

步骤S130：基于所述目标物的形态参数确定对应的清理模式，并基于 所述清理模式对所述目标物进行清理。

作为一种方式，目标物的形态参数不同，对应的清理模式不同，当确 定了目标物的形态参数之后，可以基于与目标物的形态参数对应的清理模 式，生成目标物清理指令，控制机器人按照对应的清理模式对目标物进行 清理操作。

本申请实施例提供的一种目标物清理方法，首先获取目标图像，判断 目标图像中是否有目标物，若所述目标图像中有目标物，估计目标物的形 态参数，再基于目标物的目标参数确定对应的清理模式，并基于所述清理 模式对所述目标物进行清理。通过上述方法，通过目标物的形态参数确定 对应的清理模式，可以实现通过多种手段来处理垃圾。

请参阅图2，本申请实施例提供的一种目标物清理方法，应用于机器 人，所述方法包括：

步骤S210：获取目标图像。

步骤S220：若所述目标图像中有目标物，估计所述目标物的形态参数。

作为一种方式，所述目标物的形态参数可以为目标物的体积。具体的， 通过物体检测算法检测到目标图像中有所述目标物后，利用三维重建算法 估计所述目标物的体积。

步骤S230：若所述目标物的体积满足预设条件，基于第一清理模式对 所述目标物进行清理，其中，所述第一清理模式为控制所述机器人的机械 臂对所述目标物进行清理。

作为一种方式，可以预先设置一个体积阈值，所述体积阈值为需要利 用使用机器人的机械臂对目标物进行清理的目标物的最小体积。可选的， 为了使得机器人的清扫效果能够更匹配用户的个性需求，所述体积阈值可 以是用户通过终端设备进行设置。此外，为了使得机器人能够更好的适配 不同的场景，也可以是机器人根据识别的不同场景区域设置不同的体积阈 值。

具体的，可以在机器人的存储区域存储不同场景区域的标识性的物体 图像，机器人可以根据识别图像采集器件采集的图像中是否有相应的标识 性的物体来确定当前所在场景区域，进而根据场景区域设置体积阈值。其 中，标识性的物体可以为能够区别不同场景区域的物体。在这种方式下， 机器人可以利用图像采集器件采集场景区域各个不同方位的图像，并对图 像进行识别来判断是否有标识性的物体，进而判断当前的场景区域。可选的，机器人也可以根据识别的场景区域的面积来设置不同的体积阈值，具 体的，可以给识别到的面积大的场景区域设置比较大的体积阈值，可以给 识别到的面积小的场景区域设置比较小的体积阈值。通过上述方式对体积 阈值进行设置，可以实现对不同场景区域的目标物进行针对性的清理，进 而实现能够更好的适配不同的场景的同时提高对目标物的清理效率。

进一步的，根据目标物的体积是否大于预先设置的体积阈值，判断是 否需要使用机器人的机械臂对目标物进行清理。如果目标物的体积大于预 先设置的体积阈值，则使用机器人的机械臂对目标物进行清理。

使用机器人的机械臂对目标物进行清理的步骤包括：若所述目标物的 体积小于预设阈值，控制所述机器人的机械臂对所述目标物执行抓取操作 以清理所述目标物。

可选的，可以预先设置一个预设阈值，所述预设阈值也可以通过上述 方式来进行设置，可以是用户通过终端设备进行设置，也可以是机器人根 据识别的不同场景区域设置不同的预设阈值，所述预设阈值为机器人能用 机械臂抓取目标物的最大体积。可选的，所述预设阈值大于体积阈值。如 果目标物的体积小于预设阈值，则直接使用机器人的机械臂抓取目标物， 以对目标物进行清理。示例性的，机器人能使用机械臂抓取的目标物的最 大体积为0.4立方米，如果通过三维重建算法识别出目标物的体积小于0.4 立方米，则控制机器人的机械臂对所述目标物进行抓取操作以清理目标物。

若所述目标物的体积大于所述预设阈值，控制所述机器人的机械臂对 所述目标物执行推运操作以清理所述目标物。

进一步的，若所述目标物的体积大于所述预设阈值，控制所述机器人 的机械臂对所述目标物执行推运操作以清理所述目标物的步骤包括：若所 述目标物的体积大于所述预设阈值，获取所述目标物的位置信息；根据所 述目标物的位置信息，建立所述目标物的推运路径；基于所述推运路径， 控制所述机器人的机械臂对所述目标物执行推运操作，以清理所述目标物。

可选的，机器人在首次进行对目标区域进行目标物清理之前，可以先 建立所述目标区域的区域地图，进一步的，在确定目标物的体积大于预设 阈值时，可以通过所述区域地图确定所述目标物的具体位置，并根据目标 物的具体位置再结合预先建立的区域地图建立一条机器人可以前进的无遮 挡推运路径，机器人通过无遮挡推运路径利用机械臂将目标物进行推运操 作，以清理目标物，其中，无遮挡推运路径可以为为机器人规划的没有障 碍物遮挡的行进路径。

具体的，机器人在被放置在目标区域后，通过路由器与服务器相连接， 通过WIFI信号或蓝牙信号与终端设备相连接。机器人可以根据输入的行走 规则在目标区域中进行行走，并在行走过程中，获得具有空间坐标的图像、 运动轨迹、机器人与接触面之间的间距等信息，在机器人行进过程中，所 述服务器或终端设备中的机器人控制程序根据获得的全部位置信息生成目 标区域内的区域地图。

步骤S240：若所述目标物的体积不满足所述预设条件，基于第二清理 模式对所述目标物进行清理，其中，所述第二清理模式为控制所述机器人 的基本清理功能对所述目标物进行清理。

作为一种方式，如果目标物的体积小于上述设置的体积阈值，则直接 使用机器人的基本清扫功能对目标物进行清理。

本申请实施例提供的一种目标物清理方法，首先获取目标图像，判断 目标图像中是否有目标物，若目标图像中有目标物，估计目标物的体积， 再判断目标物的体积是否满足预设条件，若目标物的体积满足预设条件， 基于第一清扫模式对目标物进行清理，若目标物的体积不满足预设条件， 基于第二清理模式对目标物进行清理。通过上述方式，根据目标物的体积 是否满足预设条件来选择不同的清理模式清理目标物，增加了机器人垃圾处理的多样性。

请参阅图3，本申请实施例提供的一种目标物清理方法，应用于机器 人，所述方法包括：

步骤S310：获取目标图像。

步骤S320：若所述目标图像中有目标物，估计所述目标物的形态参数。

作为一种方式，所述形态参数可以为重量，确定目标物的重量的步骤 包括：朝向所述目标物喷射气体，以确定所述目标物的相对位移；根据所 述相对位移确定所述目标物的重量。进一步的，在接近目标物的位置，朝 向目标物喷出压力气体，或朝向目标物开真空气泵吸气，检测目标物是否 产生位移，根据位移确定目标物的重量。如果目标物产生的位移比较大， 则表示目标物的重量较轻。目标物的重量可以根据公式F＝ma＝pS计算得出 m＝pS/a，其中F是吹力或吸力，m是目标物的质量，p气体压强，S是目 标物的面积，a是目标物的加速度，加速度a的二次积分，就是目标物的位 移。

步骤S330：若所述目标物的重量满足所述预设条件，基于第一清理模 式对所述目标物进行清理，其中，所述第一清理模式为控制所述机器人的 机械臂对所述目标物进行清理。

作为一种方式，可以预先设置一个重量阈值，所述重量阈值为需要利 用使用机器人的机械臂对目标物进行清理的目标物的最小重量。进一步的， 根据目标物的重量是否大于预先设置的重量阈值，判断是否需要使用机器 人的机械臂对目标物进行清理。如果目标物的重量大于预先设置的重量阈 值，则使用机器人的机械臂对目标物进行清理。通过上述方式，可以实现 对大垃圾的拾取与丢弃。

作为另一种方式，可以预先设置一个重量范围，所述重量范围为需要 使用机器人的机械臂对目标物进行清理的重量范围。当通过三维重建算法 检测到目标物的重量在预先设置的重量范围内时，利用机器人的机械臂对 目标物进行清理。

步骤S340：若所述目标物的重量不满足所述预设条件，基于第三清理 模式对所述目标物进行清理，其中，所述第三清理模式为标记所述目标物， 向终端发送所述目标物的位置信息，以通知用户对所述目标物进行清理。

作为一种方式，当通过三维重建算法检测到目标物的重量大于预先设 置的重量范围时，对所述目标物进行标记，向终端设备发送目标物的位置 信息，在终端设备的APP或者web系统中进行显示，以通知用户目标物的 具体位置，让用户对目标物进行清理。

步骤S350：识别所述目标物的类型。

作为一种方式，可以通过三维重建算法对目标物进行处理，得到所述 目标物的识别类型。

作为另一种方式，可以预先设置一个垃圾分类模型，垃圾分类模型中 可以设置多种垃圾类型，并且每个垃圾类型对应多种目标物。当机器人通 过物体检测算法检测到目标图像中有目标物时，可以使用预先设置的垃圾 分类模型对目标物进行处理，得到目标图像中目标物的分类结果。

可选的，可以将预先采集到的各种类型的目标物的轮廓特征值存储至 机器人的存储数据库中，具体的，当机器人通过图像采集器件采集到目标 图像时，使用预先设置的图像处理模型对所述目标物进行处理，得到目标 物的轮廓特征值。当得到的目标物的轮廓特征值后，可以将所述轮廓特征 值与机器人存储数据库中预先存储的目标物的轮廓特征值进行匹配，根据 匹配结果判断目标物的类型，如果匹配成功，则根据数据库中存储的与目 标物的轮廓特征值对应的垃圾类型确定当前目标图像中目标物的垃圾类 型。

步骤S360：根据识别的所述目标物的类型，对所述目标物进行垃圾分 类，以对所述目标物进行回收处理或者粉碎处理。

作为一种方式，通过上述方法获得目标物的类型，对目标物进行分类 处理，不同类型的目标物使用不同的处理方式。示例性的，将瓶子投放到 分类垃圾桶，或将厨余垃圾投入粉碎机。

本申请实施例提供的一种目标物清理方法，首先获取目标图像，判断 目标图像中是否有目标物，若目标图像中有目标物，估计目标物的重量， 再判断目标物的重量是否满足预设条件，若目标物的重量满足预设条件， 基于第一清扫模式对目标物进行清理，若目标物的重量不满足预设条件， 基于第三清理模式对目标物进行清理，进一步的，再识别目标物的类型， 根据目标物的类型，对目标物进行垃圾分类。通过上述方法，结合目标物 的重量以及目标物的类型，选择不同的清理模式对目标物进行清理，增加 了机器人垃圾处理的的多样性，进一步的，结合机械臂，实现了大垃圾的 拾取和丢弃，结合图像采集器件，实现了垃圾分类处理。

请参阅图4，本申请实施例提供的一种目标物清理装置400，所述装置 400包括：

图像获取单元410，用于获取目标图像。

计算单元420，用于若所述目标图像中有目标物，估计所述目标物的 目标参数。

所述计算单元420还用于朝向所述目标物喷射气体，以确定所述目标 物的相对位移；根据所述相对位移确定所述目标物的重量。

处理单元430，用于基于所述目标物的目标参数确定对应的清理模式， 并基于所述清理模式对所述目标物进行清理。

所述处理单元430，用于若所述目标物的体积满足预设条件，基于第 一清理模式对所述目标物进行清理，其中，所述第一清理模式为控制所述 机器人的机械臂对所述目标物进行清理；若所述目标物的体积不满足所述 预设条件，基于第二清理模式对所述目标物进行清理，其中，所述第二清 理模式为控制所述机器人的基本清理功能对所述目标物进行清理；若所述 目标物的体积小于预设阈值，控制所述机器人的机械臂对所述目标物执行抓取操作以清理所述目标物；若所述目标物的体积大于所述预设阈值，控 制所述机器人的机械臂对所述目标物执行推运操作以清理所述目标物。

所述处理单元430，还用于若所述目标物的体积大于所述预设阈值， 获取所述目标物的位置信息；根据所述目标物的位置信息，建立所述目标 物的推运路径；基于所述推运路径，控制所述机器人的机械臂对所述目标 物执行推运操作，以清理所述目标物。

所述处理单元430，还用于若所述目标物的重量满足所述预设条件， 基于第一清理模式对所述目标物进行清理，其中，所述第一清理模式为控 制所述机器人的机械臂对所述目标物进行清理；若所述目标物的重量不满 足所述预设条件，基于第三清理模式对所述目标物进行清理，其中，所述 第三清理模式为标记所述目标物，向终端发送所述目标物的位置信息，以 通知用户对所述目标物进行清理。

请参阅图5，所述装置400还包括：

识别单元440，用于利用三维重建算法识别所述目标物的类型。

分类单元450，用于根据识别的所述目标物的类型，对所述目标物进 行垃圾分类，以对所述目标物进行回收处理或者粉碎处理。

需要说明的是，本申请中装置实施例与前述方法实施例是相互对应的， 装置实施例中具体的原理可以参见前述方法实施例中的内容，此处不再赘 述。

本发明实施例提供了一种机器人，该机器人包括处理器和存储器，该存储 器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，该至少一条指令、 该至少一段程序、该代码集或指令集由该处理器加载并执行以实现如上述方法 实施例所提供的目标物清理方法。

存储器可用于存储软件程序以及模块，处理器通过运行存储在存储器的软 件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器可主要包括存 储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、功能所需的应用 程序等；存储数据区可存储根据所述设备的使用所创建的数据等。此外，存储 器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个 磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器还可 以包括存储器控制器，以提供处理器对存储器的访问。

图6是本发明实施例提供的一种目标物清理方法的机器人的硬件结构框 图。

如图6所示，该机器人1100可因配置或性能不同而产生比较大的差异， 可以包括一个或一个以上处理器(ProcessingUnits，CPU)1110(处理器1110可以 包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于 存储数据的存储器1130，一个或一个以上存储应用程序1123或数据1122的 存储介质1120(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1130和存 储介质1120可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1120的程序可以包 括一个或一个以上模块，每个模块可以包括对机器人中的一系列指令操作。更 进一步的，处理器1110可以设置为与存储介质1120通信，在服务器1100上 执行存储介质1120中的一系列指令操作。机器人1100还可以包括一个或一个 以上电源1160，一个或一个以上网络模块1150，一个或一个以上输入输出接 口1140，和/或，一个或一个以上操作系统1121，例如WindowsServerTM， MacOS6TM，Uni6TM,Linu6TM，FreeBSDTM等等。

输入输出接口1140可以用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网 络具体实例可包括机器人1100的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中， 输入输出接口1140包括一个网络适配器(NetworkInterfaceController，NIC)，其 可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，输 入输出接口1140可以为射频(RadioFrequenc7，RF)模块，其用于通过无线方式 与互联网进行通讯。

进一步的，所述机器人1100包括机器人本体以及安装在机器人本体上的 真空吸泵、滚刷和垃圾盒。在机器人本体上安装有图像采集器件1170以及机 械臂1180，机械臂1180的自由端连接有一用于夹持物体的夹持部，机器人本 体上设有一垃圾部；垃圾部和垃圾盒内均设有一物位仪，物位仪与设置在机器 人本体内的单片机电连接；单片机分别与真空吸泵、滚刷、图像采集装置、机 械臂、夹持部、设置在机器人本体上的探测传感器和设置在机器人本体下端的 行走装置电连接。

图像采集器件1170可以为能够摄像，并实现物体检测功能的视觉传感器 或者双目摄像头，图像采集器件1170可用于实时采集目标图像，并对所述目 标图像进行识别。

机械臂1180可以包括通过第一转动件安装在机器人本体上的第一臂件和 与夹持部连接的第二臂件，第一臂件和第二臂件通过第二转动件活动连接。机 器人本体上设有一用于收纳机械臂的槽体，槽体内设有一转盘，第一转动件安 装在转盘上。机器人本体设有一报警器，报警器与单片机电连接。进一步地， 垃圾部包括设置在机器人本体上的凹槽和可拆卸安装在凹槽内的网袋。可选 的，机器人本体上设有一定位模块和无线通信模块，定位模块和无线通信模块 均与单片机电连接。

本领域普通技术人员可以理解，图6所示的结构仅为示意，其并不对上述 机器人的结构造成限定。例如，机器人1100还可包括比图6中所示更多或者 更少的组件，或者具有与图6所示不同的配置。

图7为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图。

该移动终端100包括但不限于：射频单元101、网络模块102、音频输出 单元103、输入单元104、传感器105、显示单元101、用户输入单元107、接 口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人 员可以理解，图7中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终 端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布 置。在本发明实施例中，移动终端包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、 掌上电脑、车载移动终端、可穿戴设备、以及计步器等。

其中，处理器110，用于获取目标图像，判断目标图像中是否有目标物， 若所述目标图像中有目标物，估计所述目标物的形态参数，基于所述目标 物的形态参数确定对应的清理模式，并基于所述清理模式对所述目标物进 行清理。

应理解的是，本发明实施例中，射频单元101可用于收发信息或通话过程 中，信号的接收和发送，具体的，将来自基站的下行数据接收后，给处理器 110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限 于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此 外，射频单元101还可以通过无线通信系统与网络和其他设备通信。

移动终端通过网络模块102为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助 用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。

音频输出单元103可以将射频单元101或网络模块102接收的或者在存储 器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单 元103还可以提供与移动终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼 叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103包括扬声器、蜂鸣 器以及受话器等。

输入单元104用于接收音频或视频信号。输入单元104可以包括图形处理 器(GraphicsProcessingUnit，GPU)1041和麦克风1042，图形处理器1041对在 视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片 或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元101上。经 图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或 者经由射频单元101或网络模块102进行发送。麦克风1042可以接收声音， 并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频数据可以在电话通话模 式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。

移动终端100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以 及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环 境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1011的亮度，接近传感器 可在移动终端100移动到耳边时，关闭显示面板1011和/或背光。作为运动传 感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静 止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动终端姿态(比如横竖屏切换、 相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；传感 器105还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺 仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。

显示单元101用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元 101可包括显示面板1011，可以采用液晶显示器(LiquidCr7stalDispla7，LCD)、 有机发光二极管(OrganicLight-EmittingDiode,OLED)等形式来配置显示面板 1011。

用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终 端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元107 包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏， 可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的 物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作)。触控面板1071 可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的 触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制 器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器110，接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容 式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071， 用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地，其他输入设备1072 可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹 球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。

进一步的，触控面板1071可覆盖在显示面板1011上，当触控面板1071 检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类 型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1011上提供相应的视觉 输出。触控面板1071与显示面板1011是作为两个独立的部件来实现移动终端 的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板 1011集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。

接口单元108为外部装置与移动终端100连接的接口。例如，外部装置可 以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无 线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/ 输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来 自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移 动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端100和外部装置之间 传输数据。

存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存 储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所 需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根 据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器109 可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁 盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器110是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终 端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块， 以及调用存储在存储器109内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据， 从而对移动终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选 的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要 处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。 可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。

移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的， 电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系 统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

另外，移动终端100包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。

本发明实施例还提供一种移动终端，包括处理器110，存储器109，存储 在存储器409上并可在所述处理器110上运行的计算机程序，该计算机程序被 处理器410执行时实现上述位置识别方法实施例的各个过程，且能达到相同的 技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存 储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述机器人调度方法实施 例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中， 所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Onl7Memor7，简称ROM)、 随机存取存储器(RandomAccessMemor7，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置 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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语 句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或 者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实 施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬 件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方 案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来， 该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括 若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网 络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

本申请提供的一种目标物清理方法、装置、机器人以及存储介质，首 先获取目标图像，判断目标图像中是否有目标物，若所述目标图像中有目 标物，估计目标物的形态参数，再基于目标物的目标参数确定对应的清理 模式，并基于所述清理模式对所述目标物进行清理。通过上述方法，通过 目标物的形态参数确定对应的清理模式，可以实现通过多种手段来处理垃 圾。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限 制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员 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，并不驱使相应技术方案的 本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (12)

1.一种目标物清理方法，其特征在于，应用于机器人，所述方法包括：

获取目标图像；

若所述目标图像中有目标物，估计所述目标物的形态参数；

基于所述目标物的形态参数确定对应的清理模式，并基于所述清理模式对所述目标物进行清理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述形态参数为体积，所述基于所述目标物的形态参数确定对应的清理模式，并基于所述清理模式对所述目标物进行清理，包括：

若所述目标物的体积满足预设条件，基于第一清理模式对所述目标物进行清理，其中，所述第一清理模式为控制所述机器人的机械臂对所述目标物进行清理；

若所述目标物的体积不满足所述预设条件，基于第二清理模式对所述目标物进行清理，其中，所述第二清理模式为控制所述机器人的基本清理功能对所述目标物进行清理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于第一清理模式对所述目标物进行清理，包括：

若所述目标物的体积小于预设阈值，控制所述机器人的机械臂对所述目标物执行抓取操作以清理所述目标物；

若所述目标物的体积大于所述预设阈值，控制所述机器人的机械臂对所述目标物执行推运操作以清理所述目标物。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述若所述目标物的体积大于所述预设阈值，控制所述机器人的机械臂对所述目标物执行推运操作以清理所述目标物，包括：

若所述目标物的体积大于所述预设阈值，获取所述目标物的位置信息；

根据所述目标物的位置信息，建立所述目标物的推运路径；

基于所述推运路径，控制所述机器人的机械臂对所述目标物执行推运操作，以清理所述目标物。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述形态参数为重量，所述基于所述目标物的形态参数确定对应的清理模式，并基于所述清理模式对所述目标物进行清理，包括：

若所述目标物的重量满足所述预设条件，基于第一清理模式对所述目标物进行清理，其中，所述第一清理模式为控制所述机器人的机械臂对所述目标物进行清理；

若所述目标物的重量不满足所述预设条件，基于第三清理模式对所述目标物进行清理，其中，所述第三清理模式为标记所述目标物，向终端发送所述目标物的位置信息，以通知用户对所述目标物进行清理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述估计所述目标物的形态参数，包括：

朝向所述目标物喷射气体，以确定所述目标物的相对位移；

根据所述相对位移确定所述目标物的重量。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标图像，包括：

通过图像采集器件获取所述目标图像。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标物的形态参数确定对应的清理模式，并基于所述清理模式对所述目标物进行清理之后，还包括：

利用三维重建算法识别所述目标物的类型；

根据识别的所述目标物的类型，对所述目标物进行垃圾分类，以对所述目标物进行回收处理或者粉碎处理。

9.根据权利要求1至8任一所述的方法，其特征在于，所述若所述目标图像中有目标物，估计所述目标物的目标参数，包括：

通过物体检测算法确定所述目标图像中有所述目标物，通过三维重建算法估计所述目标物的形态参数。

10.一种目标物清理装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取单元，用于获取目标图像；

计算单元，用于若所述目标图像中有目标物，估计所述目标物的目标参数；

处理单元，用于基于所述目标物的目标参数确定对应的清理模式，并基于所述清理模式对所述目标物进行清理。

11.一种机器人，其特征在于，包括一个或多个处理器以及存储器；一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行权利要求1-9任一所述的方法。

12.一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程序代码，其中，在所述程序代码被处理器运行时执行权利要求1-9任一所述的方法。

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