CN113495552A - 自动工作系统、自动行走设备及其控制方法及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种自动工作系统、自动行走设备及其控制方法及计算机可读存储介质,所述控制方法包括:获取拍摄图像;对拍摄图像进行处理获取处理图像;将处理图像分割为至少一个子区域;获取每一个子区域的区域长度Ln;统计处理图像中Ln>VL的子区域的数量,并记为特殊子区域的数量Nb,其中VL为预设长度阈值;若Nb≤1,则判断该拍摄图像属于草坪区域;若Nb>1,则判断该拍摄图像属于非完全草坪区域。本发明中,若特殊子区域的数量Nb多于一个,则可确定该拍摄图像中具有大型障碍物或边界等,需要自动行走设备进行后退、转弯等操作以进行避让。从而,通过分析拍摄图像可分析出自动行走是否遇到边界或障碍物,更加方便,使得控制也更加灵敏、有效。
Description
技术领域
本发明涉及智能控制领域,特别是涉及一种自动工作系统、自动行走设备及其控制方法及计算机可读存储介质。
背景技术
随着计算机技术和人工智能技术的不断进步,智能机器人的自动行走设备、自动工作系统已经慢慢进入人们的生活,例如智能扫地机器人、智能割草机器人等。通常的,此类智能机器人体积较小,且集成有传感装置、驱动装置、电池等,无需人工操控,并可在规定的区域内行进并工作。并且,在电池电量不够时,可自动返回充电站,与充电站对接并充电,充电完成后继续行进和工作。
针对现有的智能割草机器人来说,现有的自动工作系统的工作区域均为较大的草坪,并且边界大多是为埋设在地面下的可通电设备,从而可使得智能割草机器人感应到。但是,若在地面下埋设边界线,需要花费较多的人力和物力。并且埋设边界线需要一定的要求,例如拐角的角度不能小于90度等,因而也在一定程度上限制了供智能割草机器人工作的草坪的形状。
因此,必须设计一种较为方便、可以搭建在地面上的自动工作系统,及相应的自动行走设备及其控制方法及计算机可读存储介质。
发明内容
为解决上述问题之一,本发明提供了一种自动行走设备的控制方法,获取拍摄图像;对拍摄图像进行处理获取处理图像;将处理图像分割为至少一个子区域;获取每一个子区域的区域长度Ln;统计处理图像中Ln>VL的子区域的数量,并记为特殊子区域的数量Nb,其中VL为预设长度阈值;若Nb≤1,则判断该拍摄图像属于草坪区域;若Nb>1,则判断该拍摄图像属于非完全草坪区域。
作为本发明的进一步改进,步骤“若Nb≤1,则判断该拍摄图像属于草坪区域”之后包括:
超声波探测Ln≤VL的子区域与自动行走设备之间的距离Sn;
统计Sn≤VS的子区域的数量,并记为小型障碍物的数量NS,其中,VS为预设距离阈值;
若NS>0,则说明该拍摄图像中具有小型障碍物;
若NS=0,则说明该拍摄图像中无小型障碍物。
作为本发明的进一步改进,步骤“对拍摄图像进行处理获取处理图像”包括:对拍摄图像进行双边滤波处理,生成滤波图像;对滤波图像进行归一化处理,生成标准模式图像;对标准模式图像进行图像分割,生成分割图像;对分割图像进行漫水填充处理,获得填充图像并记为处理图像。
作为本发明的进一步改进,步骤“对标准模式图像进行图像分割”中,采用金字塔均值漂移算法进行图像分割。
作为本发明的进一步改进,步骤“将处理图像分割为至少一个子区域”包括:将处理图像按照颜色分割为至少一个子区域。
作为本发明的进一步改进,长度阈值VL与拍摄图像的尺寸正相关。
为解决上述问题之一,本发明提供了一种自动工作系统,包括:自动行走设备,可按照如上述所述的控制方法工作;边界,围设呈环状并形成用以限定自动行走设备的工作区域,所述边界自地面向上延伸。
为解决上述问题之一,本发明提供了一种自动工作系统,包括:自动行走设备,可按照如上所述的控制方法工作;工作区域,所述工作区域边沿外侧设置有非工作区域,所述工作区域和非工作区域的地质不同且形成边界。
为解决上述问题之一,本发明提供了一种自动行走设备,包括本体、行走模块、电源模块及设置于本体内的存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,所述自动行走设备还包括设置于本体上的摄像头,所述摄像头的拍摄方向朝向该自动行走设备沿行进方向的前侧;所述处理器执行所述计算机程序时可实现如上述所述的自动行走设备的控制方法的步骤。
作为本发明的进一步改进,所述自动行走设备还包括有超声波探测器,所述超声波探测器安装于所述本体上。
为解决上述问题之一,本发明提供了一种计算机可读存储介质,其存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时可实现如上述所述的自动行走设备的控制方法中的步骤。
与现有技术相比,本发明中,可对自动行走设备所拍摄到的拍摄图像进行处理和分析,并将处理图像分割为至少一个子区域,且对子区域的区域长度Ln进行计算,若某个子区域的区域长度Ln过大,则说明该子区域的范围较大,可判断为特殊子区域;并且,若特殊子区域的数量Nb多于一个,则可判断该拍摄图像属于非完全草坪区域,可确定该拍摄图像中具有大型障碍物或边界等,从而需要自动行走设备进行后退、转弯等操作以进行避让;若该特殊子区域的数量Nb不多于一个,则可确定该拍摄图像中完全为草坪区域,即使具有一些障碍物如落叶、石块等,也不会影响自动行走设备的行进及工作。从而,通过分析拍摄图像可分析出自动行走是否遇到边界或障碍物,更加方便,使得控制也更加灵敏、有效。
附图说明
图1为本发明自动工作系统的结构示意图;
图2为本发明自动工作系统的控制方法的流程示意图;
图3为本发明自动工作系统的控制方法中处理图像的示意图。
具体实施例
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案,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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
在本申请的各个图示中,为了便于图示,结构或部分的某些尺寸会相对于其它结构或部分夸大,因此,仅用于图示本申请的主题的基本结构。
本发明的自动行走设备可以是自动割草机,或者自动吸尘器等,其自动行走于工作区域以进行割草、吸尘工作,本发明具体示例中,以自动行走设备为割草机为例做具体说明,相应的,所述工作区域可为草坪。当然,自动行走设备不限于割草机和吸尘器,也可以为其它设备,如喷洒设备、除雪设备、监视设备等等适合无人值守的设备。
如图1至图3所示,提供了一种自动行走设备1的控制方法,所述控制方法包括:
获取拍摄图像;
对拍摄图像进行处理获取处理图像;
将处理图像分割为至少一个子区域;
获取每一个子区域的区域长度Ln;
统计处理图像中Ln>VL的子区域的数量,并记为特殊子区域的数量Nb,其中VL为预设长度阈值;
若Nb≤1,则判断该拍摄图像属于草坪区域;
若Nb>1,则判断该拍摄图像属于非完全草坪区域。
因此,本发明中,可对自动行走设备1所拍摄到的拍摄图像进行处理和分析,并将处理图像分割为至少一个子区域,且对子区域的区域长度Ln进行计算,若某个子区域的区域长度Ln过大,则说明该子区域的范围较大,可判断为特殊子区域;并且,若特殊子区域的数量Nb多于一个,则可判断该拍摄图像属于非完全草坪区域,可确定该拍摄图像中具有大型障碍物或边界2等,从而需要自动行走设备1进行后退、转弯等操作以进行避让;若该特殊子区域的数量Nb不多于一个,则可确定该拍摄图像中完全为草坪区域,即使具有一些障碍物如落叶、石块等,也不会影响自动行走设备1的行进及工作。从而,通过分析拍摄图像可分析出自动行走是否遇到边界2或障碍物,更加方便,使得控制也更加灵敏、有效。
其中,步骤“获取每一个子区域的区域长度Ln”包括:
分别获取每个子区域在水平方向上间隔最远的距离dxn和竖直方向上间隔最远的距离dyn;
如图3所示,在本发明中,对拍摄图像进行处理获得处理图像后,处理图像上再可被分割为至少一个子区域。由于子区域的形状不确定,可能为各种各样的不规则形状。因而,在本发明中,获取每个子区域在水平方向上间隔最远的距离dxn和竖直方向上间隔最远的距离dyn,则相当于一个可将该子区域包围的最小矩形。进而,再通过求取该包围子区域的最小矩形的对角线长度,来作为该子区域的区域长度Ln。因此,该区域长度Ln可较好反应该子区域的大小。
如图3中的处理图像所示,具有三个子区域,其中,dx1为该L1子区域在水平方向上最远的距离,dy1为该子区域在竖直方向上最远的距离,该dx1和dy1组成的虚线框为包围该子区域的最小矩形,从而该L1子区域的区域长度即为L1。
而图3中的处理图像整体形成一个子区域,其中dx3为该L3子区域在水平方向上最远的距离,dy3为该子区域在竖直方向上最远的距离,L3为该子区域的区域长度。
具体的,若某个子区域的区域长度Ln较长且超过了长度阈值VL,则可说明该子区域的范围较大为特殊子区域,则该特殊子区域极大概率为草地、边界2或较大障碍物。若某个子区域的区域长度Ln较短且不超过长度阈值VL,则可判断该子区域的范围较小,可能为落叶、石块等。
例如,在图3中,L3和L1较长且超过了长度阈值VL,则可说明这两个子区域的范围较大为特殊子区域,则该拍摄图像中特殊子区域的数量为两个,大于一个,L1子区域可能为大型障碍物或边界,L3子区域则为草地,该拍摄图像属于非完全草坪区域。而图3中L2子区域中,L2较短且小于长度阈值VL,则说明该子区域可能为落叶石块等。
当然,上述技术方案中介绍了区域长度Ln的一种计算方式,若采用其他的计算方式,只要能够反应子区域的大小,则一样可以达到本发明的目的。
进一步的,步骤“若Nb≤1,则判断该拍摄图像属于草坪区域”之后包括:
超声波探测其Ln≤VL的子区域与自动行走设备之间的距离Sn;
统计Sn≤VS的子区域的数量,并记为小型障碍物的数量NS,其中,VS为预设距离阈值;
若NS>0,则说明该拍摄图像中具有小型障碍物;
若NS=0,则说明该拍摄图像中无小型障碍物。
本发明中,若子区域的区域长度Ln≤VL,则说明该子区域可能为草坪上的小石块、阴影、裸露土壤、叶片等不会影响自动行走设备行进的障碍物,而这些障碍物并非为实际障碍物。因此,还在自动行走设备上设置超声波探测器,采用超声探测器探测这些子区域与自动行走设备之间的距离,若距离大,且超过了预设距离阈值VS,则说明该子区域无法造成实际的阻碍;若距离小,且不大于预设距离阈值VS,则说明该子区域上为小型障碍物,例如较高的石块,且会影响自动行走设备的行进。
在本发明中,需要对拍摄图像进行处理分析后获得处理图像,再将处理图像分割为至少一个子区域。其中,显然的,处理图像中可包括至少一块子区域。
本发明中提供了一种具体实施例,可将拍摄图像处理形成如上述所述的处理图像。具体的,步骤“对拍摄图像进行处理获取处理图像”包括:
对拍摄图像进行双边滤波处理,生成滤波图像filterImage;
对滤波图像filterImage进行归一化处理,生成标准模式图像norImage;
对标准模式图像norImage进行图像分割,生成分割图像meanImage;
对分割图像meanImage进行漫水填充处理,获得填充图像fillImage并记为处理图像。
其中,双边滤波处理是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理,同时考虑空域信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。
而,归一化处理是指对图像进行一系列标准的处理变换、将图像变换为一固定标准形式的过程。
图像分割是图像识别和计算机视觉中至关重要的预处理。图像分割的依据为图像中像素的亮度及颜色,并通过引入人工智能的方法来纠正分割中由于光照不均匀、阴影、图像不清晰、或存在噪声等造成的错误。通过图像分割,可大致将图像处理成由若干个不同区域色块组成的图像。在本发明中从而将标准图像转换为类似于处理图像的图像。并且,图像分割可采用多种方式,例如基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。在本发明中,具体的,步骤“对标准模式图像norImage进行图像分割”中,采用金字塔均值漂移算法进行图像分割。
进一步的,由于本发明中的自动行走设备1通常在草地上行走,因而需要识别大型障碍物或边界2、草地即可,因而为了使得最终的处理图像更容易分析,本发明中还对分割图像进行了漫水填充处理。漫水填充处理是指通过同种颜色填充连通的区域,通过设置可连通像素的上下限来达到漫水填充的目的,并可通过同种颜色将较为类似的像素区域连通为一体。
通过上述方法,可将拍摄图像处理形成处理图像,以方便进行后续的分析。并且,由上述可知,经过处理,处理图像中可包括有至少一个子区域,并且相邻子区域之间的颜色不相同。
因此,步骤“将处理图像分割为至少一个子区域”包括:将处理图像按照颜色分割为至少一个子区域。子区域由于属于不同的物体,例如草地、石块、落叶、边界2等,因而之间的颜色也不相同,从而可以颜色作为分割依据。当然,按照颜色分割也可以采用不同的方式,例如通过计算每个像素点的像素值等。
当然,若采用其他的方式对拍摄图像进行处理并以颜色作为子区域的分割依据、或者采用其他的方式对拍摄图像进行处理并以其他方式对处理图像进行分割、或者采用上述方式对拍摄图像进行处理并以其他方式对处理图像进行分割,均在本发明的保护范围之内。
另外,上述长度阈值VL与拍摄图像的尺寸相关,且拍摄图像的尺寸越大,长度阈值VL的值就越大。当然,上述预设距离阈值VS也与拍摄图像的尺寸相关,且拍摄图像的尺寸越大,长度阈值VS的值就越大。
本发明中还提供了一种自动工作系统,其包括:
自动行走设备1,可按照如上述所述的控制方法工作;
边界2,围设呈环状并用以限定自动行走设备1的工作区域,所述边界2自地面向上延伸。
由于本发明中,所述自动行走设备1通过获取拍摄图像,再对拍摄图像进行处理分析后获得自动行走设备1行进的区域,因而,本发明自动工作系统的边界2必须自地面向上延伸,从而才可以被自动行走设备1拍摄并识别到。
另外,本发明中还提供了一种自动工作系统,包括:
自动行走设备1,可按照如上述所述的控制方法工作;
工作区域,所述工作区域边沿外侧设置有非工作区域,所述工作区域和非工作区域的地质不同且形成边界2。
由于本发明中的自动行走设备1应用于割草机中,则草地即为工作区域,显然的,非工作区域中可为裸露土壤、地板、水泥板等等,其地质均和草地有较大的不同,其颜色也和草地有较大的不同。因而,由于地质的明显差距会自然的在工作区域和非工作区域之间形成边界2,该边界2不是通过人为进行设置而是自然形成的。但是,由于工作区域和非工作区域之间明显的颜色差别及边界2的形成,也还是可以应用本发明中的控制方法。
本发明中还提供了一种自动行走设备1,包括本体、行走模块、电源模块及设置于本体内的存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,所述自动行走设备1还包括设置于本体上的摄像头,所述摄像头的拍摄方向朝向该自动行走设备1沿行进方向的前侧;所述处理器执行所述计算机程序时可实现如上述所述的自动行走设备1的控制方法的步骤。也就是说,所述处理器执行所述计算机程序时可实现如上述所述的自动行走设备1的任何一种实施例的控制方法的步骤。
如上述所述,本发明中的自动行走设备1的本体上设置有摄像头,从而可以拍摄并获取拍摄图像。并且,摄像头的拍摄方向朝向自动行走设备1沿行进方向的前侧,从而所述摄像头拍摄获得的是自动行走设备1前侧的景象。因而,可以根据自动行走设备1所拍摄获得的拍摄图像来分析自动行走设备1接下来的运动轨迹:若判断拍摄图像属于草坪区域,则控制自动行走设备1进一步行走及工作;若;若判断拍摄图像属于非完全草坪区域,则控制自动行走设备1进行停止或转向或后退等操作。
所述自动行走设备1还包括有超声波探测器,所述超声波探测器安装于所述本体上。所述超声波探测器用以检测区域长度VL较小的子区域和自动行走设备1之间的距离Sn。若判断该拍摄图像中具有小型障碍物,则在到达该小型障碍物时控制自动行走设备1进行停止或转向或后退等操作;若判断该拍摄图像中无小型障碍物,则可控制自动行走设备1自由行进。
同样的,本发明中还提供了一种计算机可读存储介质,其存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时可实现如上述所述的自动行走设备1的控制方法中的步骤。也就是说,所述处理器执行所述计算机程序时可实现如上述所述的自动行走设备1的任何一种实施例的控制方法的步骤。
综上所述,本发明中提供了一种自动工作系统、自动行走设备1及其控制方法及计算机可读存储介质,其中,自动行走设备1的控制方法中,可对子区域的区域长度Ln进行计算,若某个子区域的区域长度Ln过大,则说明该子区域的范围较大,可判断为特殊子区域;并且,若特殊子区域的数量Nb多于一个,则可判断该拍摄图像属于非完全草坪区域,可确定该拍摄图像中具有大型障碍物或边界2等,从而需要自动行走设备1进行后退、转弯等操作以进行避让;若该特殊子区域的数量Nb不多于一个,则可确定该拍摄图像中完全为草坪区域,即使具有一些障碍物如落叶、石块等,也不会影响自动行走设备1的行进及工作。从而,通过分析拍摄图像可分析出自动行走是否遇到边界2或障碍物,更加方便,使得控制也更加灵敏、有效。
进一步的,本发明中还提出了一种处理拍摄图像的具体实施例,其主要是通过对拍摄图像进行双边滤波处理、归一化处理、图像分割及漫水填充处理,从而将处理图像处理为包括至少一块子区域,并特别的采用金字塔均值漂移算法进行图像分割,使得拍摄图像处理结果更加能够满足本发明的目的。
此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施方式中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明,并非用以限制本发明的保护范围,凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种自动行走设备的控制方法,其特征在于,所述控制方法包括:
获取拍摄图像;
对拍摄图像进行处理获取处理图像;
将处理图像分割为至少一个子区域;
获取每一个子区域的区域长度Ln;
统计处理图像中Ln>VL的子区域的数量,并记为特殊子区域的数量Nb其中VL为预设长度阈值;
若Nb≤1,则判断该拍摄图像属于草坪区域;
若Nb>1,则判断该拍摄图像属于非完全草坪区域。
3.根据权利要求1所述的自动行走设备的控制方法,其特征在于,步骤“若Nb≤1,则判断该拍摄图像属于草坪区域”之后包括:
超声波探测Ln≤VL的子区域与自动行走设备之间的距离Sn;
统计Sn≤VS的子区域的数量,并记为小型障碍物的数量NS,其中,VS为预设距离阈值;
若NS>0,则说明该拍摄图像中具有小型障碍物;
若NS=0,则说明该拍摄图像中无小型障碍物。
4.根据权利要求1所述的自动行走设备的控制方法,其特征在于,步骤“对拍摄图像进行处理获取处理图像”包括:
对拍摄图像进行双边滤波处理,生成滤波图像;
对滤波图像进行归一化处理,生成标准模式图像;
对标准模式图像进行图像分割,生成分割图像;
对分割图像进行漫水填充处理,获得填充图像并记为处理图像。
5.根据权利要求4所述的自动行走设备的控制方法,其特征在于,步骤“对标准模式图像进行图像分割”中,采用金字塔均值漂移算法进行图像分割。
6.根据权利要求1或4所述的自动行走设备的控制方法,其特征在于,步骤“将处理图像分割为至少一个子区域”包括:将处理图像按照颜色分割为至少一个子区域。
7.根据权利要求1所述的自动行走设备的控制方法,其特征在于,长度阈值VL与拍摄图像的尺寸正相关。
8.一种自动工作系统,其特征在于,包括:
自动行走设备,可按照如权利要求1至7中的任意一项所述的控制方法工作;边界,围设呈环状并形成用以限定自动行走设备的工作区域,所述边界自地面向上延伸。
9.一种自动工作系统,其特征在于,包括:
自动行走设备,可按照如权利要求1至7中的任意一项所述的控制方法工作;工作区域,所述工作区域边沿外侧设置有非工作区域,所述工作区域和非工作区域的地质不同且形成边界。
10.一种自动行走设备,包括本体、行走模块、电源模块及设置于本体内的存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述自动行走设备还包括设置于本体上的摄像头,所述摄像头的拍摄方向朝向该自动行走设备沿行进方向的前侧;所述处理器执行所述计算机程序时可实现权利要求1至7中任意一项所述的自动行走设备的控制方法的步骤。
11.根据权利要求10所述的自动行走设备,其特征在于,所述自动行走设备还包括有超声波探测器,所述超声波探测器安装于所述本体上。
12.一种计算机可读存储介质,其存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时可实现权利要求1至7中任意一项所述的自动行走设备的控制方法中的步骤。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104111460A (zh) * | 2013-04-22 | 2014-10-22 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 自动行走设备及其障碍检测方法 |
WO2014173290A1 (zh) * | 2013-04-22 | 2014-10-30 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 自动行走设备及其工作区域判断方法 |
CN205692049U (zh) * | 2016-06-24 | 2016-11-16 | 桑斌修 | 一种无边界线的割草机器人 |
CN107463166A (zh) * | 2016-06-03 | 2017-12-12 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 自动行走设备及其控制行走方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104239886B (zh) * | 2014-09-30 | 2017-09-26 | 浙江理工大学 | 基于图像分析的草坪与背景分界线的提取方法 |
US9516806B2 (en) * | 2014-10-10 | 2016-12-13 | Irobot Corporation | Robotic lawn mowing boundary determination |
CN108267752B (zh) * | 2016-12-15 | 2022-01-18 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 自移动设备的工作区域的分区方法、装置和电子设备 |
KR102266713B1 (ko) * | 2018-08-03 | 2021-06-21 | 엘지전자 주식회사 | 이동 로봇, 이동 로봇 시스템 및 이동 로봇 시스템의 제어 방법 |
CN109658432A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-04-19 | 南京苏美达智能技术有限公司 | 一种移动机器人的边界生成方法及系统 |
-
2020
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104111460A (zh) * | 2013-04-22 | 2014-10-22 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 自动行走设备及其障碍检测方法 |
WO2014173290A1 (zh) * | 2013-04-22 | 2014-10-30 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 自动行走设备及其工作区域判断方法 |
CN107463166A (zh) * | 2016-06-03 | 2017-12-12 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 自动行走设备及其控制行走方法 |
CN205692049U (zh) * | 2016-06-24 | 2016-11-16 | 桑斌修 | 一种无边界线的割草机器人 |
Also Published As
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