CN113558536A - 智能扫地机器人的智能校准方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了智能扫地机器人的智能校准方法、装置及系统。本发明特别适用于制造和校准智能机器，属于高端制造设备。该方法包括：获取安装在扫地机器人上的TOF传感器的初始检测结果，根据初始检测结果得到校准后的检测结果；根据校准后的检测结果计算TOF传感器的中心像素与校准板的最短距离；根据初始检测结果确定中心像素与校准板之间的光路长度；对最短距离与光路长度的比值进行反余弦计算，得到TOF传感器的实际安装角度；判断实际安装角度是否在预设角度阈值内；若是，将TOF传感器的安装角度更新为实际安装角度；若否，生成校准失败提示信息。由本发明得到的安装角度精度更高，可以为扫地机器人避障与过坎功能提供更精确的障碍物信息。

Description

智能扫地机器人的智能校准方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及角度测量技术领域，具体涉及一种智能扫地机器人的智能校准方法、装置及系统。

背景技术

图1是现有技术中TOF传感器在扫地机器人上的安装位置示意图，具体的如图1所示，TOF传感器1安装在扫地机器人2前端的侧面上，在扫地机器人行进过程中，TOF传感器1通过检测红外光发射-接收时间，得到前方障碍物对应的每个像素的距离，从而实现扫地机器人2对前方地面上障碍物（例如门槛、沙发等）及其大小、高度等信息的识别功能。

为了检测到高度较低的障碍物，需要使安装在扫地机器人2上的TOF传感器1向下倾斜一特定安装角度，例如10度，从而使TOF传感器1投射的光线能够置于水平线以下。理想状态下，TOF传感器1的实际安装角度与该特定安装角度一致。但是，TOF传感器1在扫地机器人2上的实际安装角度很可能与上述理想状态下的特定安装角度有所差异，从而影响障碍物信息的准确识别。此外TOF传感器1有坏点像素也会影响障碍物识别结果，为确保扫地机器人能准确识别地面上的障碍物信息，有必要对每台扫地机器人2上安装的TOF传感器1进行校准。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明第一方面提出一种智能扫地机器人的智能校准方法，其用于智能校准扫地机器人TOF传感器的安装角度，包括以下步骤：

获取安装在扫地机器人上的TOF传感器的初始检测结果，根据所述初始检测结果得到校准后的检测结果；其中，校准板竖直设置，所述扫地机器人水平放置，所述扫地机器人到所述校准板的距离为预设值，所述TOF传感器斜向下地朝向所述校准板；

根据所述校准后的检测结果计算所述TOF传感器的中心像素与所述校准板的最短距离；

根据所述初始检测结果确定所述中心像素与所述校准板之间的光路长度；

对所述最短距离与所述光路长度的比值进行反余弦计算，得到所述TOF传感器在所述扫地机器人上的实际安装角度；

判断所述实际安装角度是否在预设角度阈值内；

若是，将所述TOF传感器在所述扫地机器人上的安装角度更新为所述实际安装角度，以便基于更新后的所述安装角度计算障碍物高度；

若否，生成校准失败提示信息。

进一步地，所述根据所述初始检测结果得到校准后的检测结果，包括：

根据所述初始检测结果得到所述TOF传感器的各像素到所述校准板的距离测量值；

对所述TOF传感器的各像素到所述校准板的距离测量值进行预处理，得到所述TOF传感器的坏点像素信息和所述校准后的检测结果；其中，所述校准后的检测结果是所述TOF传感器的非坏点像素对应的所述初始检测结果；

基于所述坏点像素信息判断所述坏点像素在所述TOF传感器的全部像素中的占比是否超过预设比率；

若是，转向所述生成校准失败提示信息的步骤；

若否，转向所述根据所述校准后的检测结果计算所述TOF传感器的中心像素与所述校准板的最短距离的步骤。

进一步地，所述对所述TOF传感器的各像素到所述校准板的距离测量值进行预处理，得到所述TOF传感器的坏点像素信息和所述校准后的检测结果，包括：

在所述TOF传感器的各像素到所述校准板的距离测量值中筛选符合预设距离阈值的距离测量值；

将符合所述预设距离阈值的距离测量值转化为空间坐标点；

基于所述空间坐标点拟合建立所述校准板的函数表达式，得到第一平面及第一平面函数；

根据所述第一平面函数计算所述空间坐标点到所述第一平面的距离，得到距离计算结果；

筛选出符合预设误差阈值的所述距离计算结果作为符合要求的空间坐标点；

将所述符合要求的空间坐标点对应的距离测量值作为所述校准后的检测结果。

进一步地，所述在所述TOF传感器的各像素到所述校准板的距离测量值中筛选符合预设距离阈值的距离测量值之后，还包括：将不符合所述预设距离阈值的距离测量值对应的像素标记为坏点像素，得到第一坏点像素标记结果，所述第一坏点像素标记结果用于在所述扫地机器人应用所述TOF传感器识别障碍时，忽略坏点像素对应的所有信息。

进一步地，所述得到距离计算结果之后，还包括：将不符合所述预设误差阈值的所述距离计算结果对应的像素标记为坏点像素，得到第二坏点像素标记结果；

基于所述TOF传感器的像素矩阵、所述第一坏点像素标记结果和所述第二坏点像素标记结果生成像素坏点矩阵；其中，所述像素坏点矩阵用于在所述扫地机器人应用所述TOF传感器识别障碍时，忽略坏点像素对应的所有信息。

进一步地，所述根据所述校准后的检测结果计算所述TOF传感器的中心像素与所述校准板的最短距离，包括：

根据所述校准后的检测结果拟合建立所述校准板的函数表达式，得到第二平面和第二平面函数；

根据所述第二平面函数计算所述中心像素到所述第二平面的最短距离，将所述中心像素到所述第二平面的最短距离作为所述TOF传感器的中心像素与所述校准板的最短距离。

进一步地，所述根据所述初始检测结果确定所述中心像素与所述校准板之间的光路长度，包括：

按照预设规则确定所述TOF传感器的中心区域的像素；其中，所述中心区域的像素包括所述中心像素及其周围的至少一个像素；

在所述初始检测结果中选取所述中心区域的像素对应的距离测量值；

求取所述中心区域的像素对应的距离测量值的平均值，作为所述中心像素与所述校准板之间的光路长度。

本发明第二方面提出一种智能扫地机器人的智能校准装置，包括以下模块：

检测结果获取模块，用于获取安装在扫地机器人上的TOF传感器的初始检测结果，根据所述初始检测结果得到校准后的检测结果；其中，校准板竖直设置，所述扫地机器人水平放置，所述扫地机器人到所述校准板的距离为预设值，所述TOF传感器斜向下地朝向所述校准板；

最短距离确定模块，用于根据所述校准后的检测结果计算所述TOF传感器的中心像素与所述校准板的最短距离；

光路长度确定模块，用于根据所述初始检测结果确定所述中心像素与所述校准板之间的光路长度；

实际安装角度计算模块，用于对所述最短距离与所述光路长度的比值进行反余弦计算，得到所述TOF传感器在所述扫地机器人上的实际安装角度；

判断模块，用于判断所述实际安装角度是否在预设角度阈值内；

更新模块，用于当所述实际安装角度在所述预设角度阈值内时，将所述TOF传感器在所述扫地机器人上的安装角度更新为所述实际安装角度，以便基于更新后的所述安装角度计算障碍物高度；

提示模块，用于当所述实际安装角度不在所述预设角度阈值内时，生成校准失败提示信息。

本发明第三方面提出一种智能扫地机器人的智能校准系统，包括承载限位件、校准板和本发明第二方面所述的智能扫地机器人的智能校准装置；

所述承载限位件用于使扫地机器人的位置和朝向满足预设条件；其中，所述预设条件包括所述扫地机器人水平放置、所述扫地机器人到所述校准板的距离为预设值、安装在所述扫地机器人上的所述TOF传感器斜向下地朝向所述校准板；

所述校准板竖直设置；

所述智能扫地机器人的智能校准装置与所述扫地机器人通信连接，所述扫地机器人TOF传感器能够响应于所述校准装置发出的校准信号而启动。

进一步地，所述承载限位件包括置物板、支架和限位治具；

所述置物板水平设置，所述置物板与所述支架连接，所述校准板与所述支架连接；

所述限位治具设置在所述置物板上，所述限位治具与所述置物板连接，所述限位治具具有与所述扫地机器人形状相适应的放置区，所述放置区具有使所述扫地机器人水平的放置面，所述限位治具与所述放置区内的所述扫地机器人连接，所述扫地机器人到所述校准板的距离为预设值。

本发明第四方面提出一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述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，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如本发明第一方面所述的智能扫地机器人的智能校准方法。

本发明第五方面提出一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如本发明第一方面所述的智能扫地机器人的智能校准方法。

由上述本发明提供的智能扫地机器人的智能校准方法、装置、系统、电子设备或存储介质的实施例可见，本发明实施例获取的TOF传感器在扫地机器人上的安装角度信息精度更高、更准确，基于检测出的TOF传感器在扫地机器人上的实际安装角度计算障碍物（例如，门槛、沙发等）高度，相比默认安装角度或其他校准方式的角度信息，可以提高物体识别准确率，为扫地机器人避障与过坎功能提供更精确的障碍物信息。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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附图。

图1是现有技术中TOF传感器在扫地机器人上的安装位置示意图；

图2是本发明实施例提供的一种智能扫地机器人的智能校准方法的流程图；

图3是本发明实施例提供的根据初始检测结果得到校准后的检测结果的流程图；

图4是本发明实施例提供的步骤S220的一个流程图；

图5是本发明实施例提供的步骤S220的另一个流程图；

图6是本发明实施例提供的TOF传感器测距原理图；

图7是本发明实施例提供的TOF传感器像素坏点矩阵示意图；

图8是本发明实施例提供的步骤S120的流程图；

图9是本发明实施例提供的TOF传感器安装角度的检测原理图；

图10是本发明实施例提供的步骤S130的流程图；

图11是本发明实施例提供的一种智能扫地机器人的智能校准装置的结构框图；

图12是本发明实施例提供的一种TOF传感器安装角度校准工装的结构示意图。

其中，1-TOF传感器，2-扫地机器人，3-置物板，4-校准板，5-支架，6-限位治具。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，都属于本发明保护的范围。所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。

TOF是飞行时间(Time of Flight)技术的缩写，TOF传感器1利用TOF测量原理来确定摄像头与物体或周围环境之间距离，并通过测量的点生成深度图像或3D图像。TOF测量原理如下，发射的红外光线被被测物体反射后回到传感器，内置的计时器记录其来回时间，然后即可计算出其距离。需要说明的是，TOF传感器1是同时得到整幅图像的深度信息。

实施例

安装在扫地机器人2上的TOF传感器1（摄像头）通过检测每个像素接收的红外光的飞行时间，得到前方障碍物对应的每个像素的距离，从而实现对扫地机器人2前方地面上的障碍物的识别。当TOF传感器1存在坏点像素、实际安装角度与理想状态下的特定安装角度有所差异时，会导致障碍物高度识别结果误差大的问题。为了确保扫地机器人2能准确识别地面上的障碍物和障碍物大小等信息，需要对每台扫地机器人2的TOF传感器1进行校准。

图2是本发明实施例提供的一种智能扫地机器人的智能校准方法的流程图，本说明书提供了如实施例或流程图的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或服务器产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行（例如并行处理器或者多线程处理的环境）。图2示出的校准方法用于对安装在扫地机器人2上的TOF传感器1的安装角度进行校准，具体的如图2所示，该方法可以包括以下步骤：

S110：获取安装在扫地机器人2上的TOF传感器1的初始检测结果，根据初始检测结果得到校准后的检测结果。其中，校准板4竖直设置，扫地机器人2水平放置（如图12所示）；扫地机器人2到校准板4的距离为预设值，如图1所示，TOF传感器1斜向下地朝向校准板4。

图3是本发明实施例提供的根据初始检测结果得到校准后的检测结果的流程图，具体的如图3所示，执行步骤S110中根据初始检测结果得到校准后的检测结果的步骤，可以包括以下步骤：

S210：根据初始检测结果得到TOF传感器1的各像素到校准板4的距离测量值。

S220：对TOF传感器1的各像素到校准板4的距离测量值进行预处理，得到TOF传感器1的坏点像素信息和校准后的检测结果。

其中，在TOF传感器1具有坏点像素的情况下，校准后的检测结果是TOF传感器1的非坏点像素对应的初始检测结果。

S230：基于坏点像素信息判断坏点像素在TOF传感器1的全部像素中的占比是否超过预设比率；若是，转向步骤S170；若否，转向步骤S120。

在一个实施例中，该预设比率阈值为5%，也就是说，预设总的坏点像素不能超过总像素的5%。需要说明的是，预设比率阈值还可以是其他数值，例如3%、7%等，根据实际需要，其他数值也可以在本文中应用。

图4是本发明实施例提供的步骤S220的一个流程图，具体的如图4所示，步骤S220包括以下步骤：

S221：在TOF传感器1的各像素到校准板4的距离测量值中筛选符合预设距离阈值的距离测量值。

具体的，预设距离阈值是大于等于15cm且小于等于70cm，该数值范围考虑了校准板4实际设置时可能存在倾斜、不平整（例如，小凹坑、小凸包）等可能导致偏差的情况。

S222：将符合预设距离阈值的距离测量值转化为空间坐标点。

S223：基于空间坐标点拟合建立校准板4的函数表达式，得到第一平面及第一平面函数。

S224：根据第一平面函数计算空间坐标点到第一平面的距离，得到距离计算结果。

S225：筛选出符合预设误差阈值的距离计算结果作为符合要求的空间坐标点。

理论上来讲，大多数的空间坐标点应该是在对校准板4第一次拟合得到的第一平面上或到第一平面的距离很小，从而空间坐标点与第一平面的距离在预设误差阈值内。当误差（即该空间坐标点与第一平面的距离）超出预设误差阈值时，说明该空间坐标点对应的距离测量值不准确，在该步骤中将此类像素作为坏点像素。在一个实施例中，预设误差阈值具体为大于-10cm且小于10cm。

S226：将符合要求的空间坐标点对应的距离测量值作为校准后的检测结果。

图5是本发明实施例提供的步骤S220的另一个流程图，具体的如图5所示，在另一个实施例中，步骤S221之后还包括步骤S227，步骤S223之后，还包括步骤S228和步骤S229：

S227：将不符合预设距离阈值的距离测量值对应的像素标记为坏点像素，得到第一坏点像素标记结果。第一坏点像素标记结果用于在扫地机器人应用TOF传感器识别障碍时，忽略坏点像素对应的所有信息。

S228：将不符合预设误差阈值的距离计算结果对应的像素标记为坏点像素，得到第二坏点像素标记结果。

S229：基于TOF传感器1的像素矩阵、第一坏点像素标记结果和第二坏点像素标记结果生成像素坏点矩阵。

其中，该TOF传感器1像素坏点矩阵记录在扫地机器人2的控制系统中，用于在扫地机器人2应用TOF传感器1识别障碍时，忽略该坏点像素的所有信息。这样，能够提高TOF传感器1对障碍识别的精度。

图6是本发明实施例提供的TOF传感器测距原理图，图7是本发明实施例提供的TOF传感器像素坏点矩阵示意图。不能检测到反射光的情形可参照图6和图7的示例，图7示出的X、X1、X2、X3…Y为相应的像素，其中像素X3对应于TOF传感器1（位于对应图6中点A）发出的光线在校准板4上的入射点D3，如图6所示，点A与点D3之间只有入射光线，没有反射光线，也就是说，X3没能识别反射光D3，此时，距离测量值为无穷大，显然，该距离测量值显然超出了预设距离阈值，则判定X3为坏点像素。并且将像素X3标记为坏点像素，根据像素矩阵和坏点像素标记结果生成像素坏点矩阵，像素坏点矩阵的形式可以如图7所示，也可以采用其他形式，例如，以0代表坏点像素、以1代表非坏点像素的二维数组等，本实施例不以此为限。

S120：根据校准后的检测结果计算TOF传感器1的中心像素与校准板4的最短距离。

图8是本发明实施例提供的步骤S120的流程图，具体的如图8所示，步骤S120包括以下步骤：

S121：根据校准后的检测结果拟合建立校准板4的函数表达式，得到第二平面和第二平面函数；其中，距离数据是TOF传感器1的非坏点像素到校准板4的距离测量值。

S122：根据第二平面函数计算中心像素到第二平面的最短距离，将中心像素到第二平面的最短距离作为TOF传感器1的中心像素与校准板4的最短距离。

图9是本发明实施例提供的TOF传感器安装角度的检测原理图，具体的如图9所示，图中AE表示最短距离，AC表示光路长度，α代表TOF传感器1在扫地机器人2上的实际安装角度。由图6可知TOF传感器1中心区域像素到校准板4的入射光路与反射光路重合。

使用TOF传感器1测得的非坏点像素到校准板4的距离测量值拟合建立第二平面，得到第二平面对应的第二平面函数，计算结果如下：

ax+by+cz-d=0。

以TOF传感器1中心像素位置作为原点建立坐标系，计算TOF传感器1中心像素距离第二平面的最短距离n，如图9所示线段AE，计算结果如下：

S130：根据初始检测结果确定中心像素与校准板4之间的光路长度。

TOF传感器1中心像素与校准板4之间的光路长度（即图6或图9所示线段AC）可以根据TOF传感器1的中心像素到校准板4的原始距离数据（即中心像素到校准板4的距离测量值）得到，将TOF传感器1的中心像素到校准板4的光路长度记作m。

图10是本发明实施例提供的步骤S130的流程图，具体的如图10所示，在一些实施例中，步骤S130包括以下步骤：

S131：按照预设规则确定TOF传感器1的中心区域的像素；其中，中心区域的像素包括中心像素及其周围的至少一个像素。

具体的，TOF传感器1的中心区域的像素由TOF传感器1的中心像素，以及其他关于中心像素呈点对称且与中心像素的距离不超出预设距离范围的像素共同作为。

具体的，预设规则可以是取TOF传感器1的中心像素以及中心像素的4邻域、D邻域、8邻域、16邻域、24领域中的任意一组像素或者多组像素的组合作为TOF传感器1的中心区域的像素。

例如，在一个示例中，预设规则可以是由TOF传感器1的中心像素以及中心像素的D邻域共同构成TOF传感器1的中心区域的像素。在另一个示例中，预设规则可以是由TOF传感器1的中心像素以及中心像素的16邻域共同构成TOF传感器1的中心区域的像素。在再一个示例中，预设规则可以是取TOF传感器1的中心像素、中心像素的8邻域以及中心像素的16领域共同构成TOF传感器1的中心区域的像素。

S132：在初始检测结果中选取中心区域的像素对应的距离测量值。

S133：求取中心区域的像素对应的距离测量值的平均值，作为中心像素与校准板4之间的光路长度。

对中心像素对应的距离检测值及其周围被选中的像素对应的距离检测值求和，然后再取平均值，将所得到的平均值作为上述的光路长度与将中心像素对应的距离检测值作为上述的光路长度相比，显然将上述计算出的平均值作为光路长度能够减小误差、准确性更好。

需要说明的是，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。例如，步骤S110可以拆分成获取安装在扫地机器人2上的TOF传感器1的初始检测结果的步骤和根据初始检测结果得到校准后的检测结果的步骤。步骤S130与该根据初始检测结果得到校准后的检测结果的步骤，可以以图2示出的顺序执行，也可以在步骤S130之前执行该根据初始检测结果得到校准后的检测结果的步骤，或者，在步骤S130之后执行该根据初始检测结果得到校准后的检测结果的步骤也是可行的。

S140：对最短距离与光路长度的比值进行反余弦计算，得到TOF传感器1在扫地机器人2上的实际安装角度。

请继续参照图9，图9中的C点位于校准板4上，E点位于对校准板4第二次拟合得到的第二平面上。考虑到第二平面与校准板4实际上极为接近，因此，可以近似认为TOF传感器1安装角度α（即∠EAC）所在的三角形AEC形成了直角三角形，该近似不会影响安装角度α的校准结果。由此，可以得到公式如下：

Cos α = n/m

其中，n为最短距离AE的长度，m为光路长度AC的长度，当最短距离AE和光路长度AC的长度已知时，可以通过反余弦函数求出α的具体值，即TOF传感器1在扫地机器人2上的实际安装角度。

S150：判断实际安装角度是否在预设角度阈值内；若是，转向步骤S160，若否，转向步骤S170。

需要说明的是，预设角度阈值的下限可以是5°、6°、7°、8°等，预设角度阈值的上限可以是12°、13°、14°、15°等，对上述预设角度阈值的上下限进行组合可以得到多个预设角度阈值，例如，预设角度阈值可以是（5°，15°）、（8°，12°）、（6°，13°）、（7°，15°）等，本实施例不以此为限。

S160：将TOF传感器1在扫地机器人2上的安装角度更新为实际安装角度，以便基于更新后的安装角度计算障碍物高度。

也就是说，如果TOF传感器1在扫地机器人2上的实际安装角度在预设范围内，将该TOF传感器1实际安装角度值记录在机器人的控制系统中。

S170：生成校准失败提示信息。

也就是说，如果TOF传感器安装角度校准工装检测到TOF传感器1在扫地机器人2上的实际安装角度不在预设角度阈值内，则认为校准失败，通过TOF传感器安装角度校准工装报错。校准失败提示信息可以采用文字、语音、图片、声光信号等任意一种或多种信息形式的组合。

图11是本发明实施例提供的一种智能扫地机器人的智能校准装置的结构框图，具体的如图11所示，本发明实施例提出的智能扫地机器人的智能校准装置包括以下模块：

检测结果获取模块301，用于获取安装在扫地机器人2上的TOF传感器1的初始检测结果，根据检测结果得到校准后的检测结果；其中，校准板4竖直设置，扫地机器人2水平放置，扫地机器人2到校准板4的距离为预设值，TOF传感器1斜向下地朝向校准板4；

最短距离确定模块302，用于根据校准后的检测结果计算TOF传感器1的中心像素与校准板4的最短距离；

光路长度确定模块303，用于根据初始检测结果确定中心像素与校准板4之间的光路长度；

实际安装角度计算模块304，用于对最短距离与光路长度的比值进行反余弦计算，得到TOF传感器1在扫地机器人2上的实际安装角度；

判断模块305，用于判断实际安装角度是否在预设角度阈值内；

更新模块306，用于当实际安装角度在预设角度阈值内时，将TOF传感器1在扫地机器人2上的安装角度更新为实际安装角度，以便基于更新后的安装角度计算障碍物高度；

提示模块307，用于当实际安装角度不在预设角度阈值内时，生成校准失败提示信息。

图12是本发明实施例提供的一种TOF传感器安装角度校准工装的结构示意图，具体的如图12所示，本发明实施例还提出一种智能扫地机器人的智能校准系统，包括承载限位件、校准板4和上述实施例记载的智能扫地机器人的智能校准装置；

承载限位件用于使扫地机器人2的位置和朝向满足预设条件；其中，预设条件包括扫地机器人2水平放置、扫地机器人2到校准板4的距离为预设值、安装在扫地机器人2上的TOF传感器1斜向下地朝向校准板4；

校准板4竖直设置。优选的，校准板4为白色磨砂板，白色磨砂板具有较均匀的红外光反射效果，TOF传感器1测距稳定性好、距离精度高。

智能扫地机器人的智能校准装置与扫地机器人2通信连接，例如，智能扫地机器人的智能校准装置与扫地机器人2通过数据线连接，扫地机器人2 TOF传感器1能够响应于校准装置发出的校准信号而启动。

承载限位件包括置物板3、支架5和限位治具6；置物板3水平设置，置物板3与支架5连接，校准板4与支架5连接；限位治具6设置在置物板3上，限位治具6与置物板3连接。为了使TOF传感器1朝向校准板4且TOF传感器1到校准板4的距离为预设距离，限位治具6具有与扫地机器人2形状相适应的放置区，放置区具有使扫地机器人2水平的放置面，限位治具6与放置区内的扫地机器人2连接，扫地机器人2到校准板4的距离为预设值。

本发明的实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，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，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如方法实施例中的智能扫地机器人的智能校准方法。

本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质可设置于服务器之中以保存用于实现方法实施例中的智能扫地机器人的智能校准方法相关的至少一条指令、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上述方法实施例提供的智能扫地机器人的智能校准方法。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

由上述本发明提供的智能扫地机器人的智能校准方法、装置、系统、电子设备或存储介质的实施例可见，本发明实施例得到的TOF传感器1在扫地机器人2上的安装角度信息精度更高、更准确，基于检测出的TOF传感器1在扫地机器人2上的实际安装角度计算障碍物（例如，门槛、沙发等）高度，相比默认安装角度或其他校准方式的角度信息，可以提高物体识别准确率，为扫地机器人2避障与过坎功能提供更精确的障碍物信息。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置和服务器实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智能扫地机器人的智能校准方法，其特征在于，包括：

获取安装在扫地机器人上的TOF传感器的初始检测结果，根据所述初始检测结果得到校准后的检测结果；其中，校准板竖直设置，所述扫地机器人水平放置，所述扫地机器人到所述校准板的距离为预设值，所述TOF传感器斜向下地朝向所述校准板；

根据所述校准后的检测结果计算所述TOF传感器的中心像素与所述校准板的最短距离；

根据所述初始检测结果确定所述中心像素与所述校准板之间的光路长度；

对所述最短距离与所述光路长度的比值进行反余弦计算，得到所述TOF传感器在所述扫地机器人上的实际安装角度；

判断所述实际安装角度是否在预设角度阈值内；

若是，将所述TOF传感器在所述扫地机器人上的安装角度更新为所述实际安装角度，以便基于更新后的所述安装角度计算障碍物高度；

若否，生成校准失败提示信息。

2.根据权利要求1所述的智能扫地机器人的智能校准方法，其特征在于，所述根据所述初始检测结果得到校准后的检测结果，包括：

根据所述初始检测结果得到所述TOF传感器的各像素到所述校准板的距离测量值；

对所述TOF传感器的各像素到所述校准板的距离测量值进行预处理，得到所述TOF传感器的坏点像素信息和所述校准后的检测结果；其中，所述校准后的检测结果是所述TOF传感器的非坏点像素对应的所述初始检测结果；

基于所述坏点像素信息判断所述坏点像素在所述TOF传感器的全部像素中的占比是否超过预设比率；

若是，转向所述生成校准失败提示信息的步骤；

若否，转向所述根据所述校准后的检测结果计算所述TOF传感器的中心像素与所述校准板的最短距离的步骤。

3.根据权利要求2所述的智能扫地机器人的智能校准方法，其特征在于，所述对所述TOF传感器的各像素到所述校准板的距离测量值进行预处理，得到所述TOF传感器的坏点像素信息和所述校准后的检测结果，包括：

在所述TOF传感器的各像素到所述校准板的距离测量值中筛选符合预设距离阈值的距离测量值；

将符合所述预设距离阈值的距离测量值转化为空间坐标点；

基于所述空间坐标点拟合建立所述校准板的函数表达式，得到第一平面及第一平面函数；

根据所述第一平面函数计算所述空间坐标点到所述第一平面的距离，得到距离计算结果；

筛选出符合预设误差阈值的所述距离计算结果作为符合要求的空间坐标点；

将所述符合要求的空间坐标点对应的距离测量值作为所述校准后的检测结果。

4.根据权利要求3所述的智能扫地机器人的智能校准方法，其特征在于，

所述在所述TOF传感器的各像素到所述校准板的距离测量值中筛选符合预设距离阈值的距离测量值之后，还包括：将不符合所述预设距离阈值的距离测量值对应的像素标记为坏点像素，得到第一坏点像素标记结果，所述第一坏点像素标记结果用于在所述扫地机器人应用所述TOF传感器识别障碍时，忽略坏点像素对应的所有信息。

5.根据权利要求4所述的智能扫地机器人的智能校准方法，其特征在于，所述得到距离计算结果之后，还包括：

将不符合所述预设误差阈值的所述距离计算结果对应的像素标记为坏点像素，得到第二坏点像素标记结果；

基于所述TOF传感器的像素矩阵、所述第一坏点像素标记结果和所述第二坏点像素标记结果生成像素坏点矩阵；其中，所述像素坏点矩阵用于在所述扫地机器人应用所述TOF传感器识别障碍时，忽略坏点像素对应的所有信息。

6.根据权利要求1所述的智能扫地机器人的智能校准方法，其特征在于，所述根据所述校准后的检测结果计算所述TOF传感器的中心像素与所述校准板的最短距离，包括：

根据所述校准后的检测结果拟合建立所述校准板的函数表达式，得到第二平面和第二平面函数；

根据所述第二平面函数计算所述中心像素到所述第二平面的最短距离，将所述中心像素到所述第二平面的最短距离作为所述TOF传感器的中心像素与所述校准板的最短距离。

7.根据权利要求2所述的智能扫地机器人的智能校准方法，其特征在于，所述根据所述初始检测结果确定所述中心像素与所述校准板之间的光路长度，包括：

按照预设规则确定所述TOF传感器的中心区域的像素；其中，所述中心区域的像素包括所述中心像素及其周围的至少一个像素；

在所述初始检测结果中选取所述中心区域的像素对应的距离测量值；

求取所述中心区域的像素对应的距离测量值的平均值，作为所述中心像素与所述校准板之间的光路长度。

8.一种智能扫地机器人的智能校准装置，其特征在于，包括：

检测结果获取模块，用于获取安装在扫地机器人上的TOF传感器的初始检测结果，根据所述初始检测结果得到校准后的检测结果；其中，校准板竖直设置，所述扫地机器人水平放置，所述扫地机器人到所述校准板的距离为预设值，所述TOF传感器斜向下地朝向所述校准板；

最短距离确定模块，用于根据所述校准后的检测结果计算所述TOF传感器的中心像素与所述校准板的最短距离；

光路长度确定模块，用于根据所述初始检测结果确定所述中心像素与所述校准板之间的光路长度；

实际安装角度计算模块，用于对所述最短距离与所述光路长度的比值进行反余弦计算，得到所述TOF传感器在所述扫地机器人上的实际安装角度；

判断模块，用于判断所述实际安装角度是否在预设角度阈值内；

更新模块，用于当所述实际安装角度在所述预设角度阈值内时，将所述TOF传感器在所述扫地机器人上的安装角度更新为所述实际安装角度，以便基于更新后的所述安装角度计算障碍物高度；

提示模块，用于当所述实际安装角度不在所述预设角度阈值内时，生成校准失败提示信息。

9.一种智能扫地机器人的智能校准系统，其特征在于，包括承载限位件、校准板和权利要求8所述的智能扫地机器人的智能校准装置；

所述承载限位件用于使扫地机器人的位置和朝向满足预设条件；其中，所述预设条件包括所述扫地机器人水平放置、所述扫地机器人到所述校准板的距离为预设值、以及安装在所述扫地机器人上的所述TOF传感器斜向下地朝向所述校准板；所述校准板竖直设置；

所述智能扫地机器人的智能校准装置与所述扫地机器人通信连接，所述扫地机器人TOF传感器能够响应于所述校准装置发出的校准信号而启动。

10.根据权利要求9所述的智能扫地机器人的智能校准系统，其特征在于，所述承载限位件包括置物板、支架和限位治具；

所述置物板水平设置，所述置物板与所述支架连接，所述校准板与所述支架连接；

所述限位治具设置在所述置物板上，所述限位治具与所述置物板连接，所述限位治具具有与所述扫地机器人形状相适应的放置区，所述放置区具有使所述扫地机器人水平的放置面，所述限位治具与所述放置区内的所述扫地机器人连接，所述扫地机器人到所述校准板的距离为预设值。

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