CN114098536A - 一种扫地机器人越障被困检测方法及扫地机器人 - Google Patents

一种扫地机器人越障被困检测方法及扫地机器人 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种扫地机器人越障被困检测方法及扫地机器人，包括：接收清扫指令，扫地机器人开始行走；通过摄像头采集环境照片，并获取照片的特征点集进行循环暂存；对设定时间段内暂存的多个特征点集进行比对，获得多个特征点集的整体相似度；检测多个特征点集的整体相似度是否大于预设值；若是，则增加一倍设定时间段，并增加多个特征点集进行暂存；对两倍设定时间段暂存的所有特征点集进行比对，若所有特征点集的整体相似度仍大于预设值，则判断扫地机器人处于越障被困状态，激活脱困程序。本发明能够及时、有效地判断扫地机器人是否处于越障被困状态，提高了被困检测准确度。

Description

一种扫地机器人越障被困检测方法及扫地机器人
技术领域
本发明涉及智能机器人技术领域，尤其涉及一种扫地机器人越障被困检测方法及扫地机器人。
背景技术
目前市场上家用智能扫地机器人越来越多，人们对扫地机器人的要求也越来越高，希望扫地机器人更为智能，如果扫地机器人经常卡在某个地方，或者是被困住而不自知，就会让用户怀疑扫地机器的智能性。
扫地机器人在房间内进行清扫工作时，难免会遇到一些障碍，而有些障碍扫地机器人无法直接越过，就会卡在障碍处发生轮子打滑，或者是扫地机器人遇到特别滑的地方，也会发生轮子打滑，即扫地机器人无法前进却一直转动轮子，在发生轮子打滑时如果扫地机器人不能准确判断就无法正常工作。
目前常规的被困检测方法是通过陀螺仪确定扫地机器人的俯仰角和翻滚角变化，判断扫地机器人的机身发生倾斜，进而判断扫地机器人越障被困。这种被困检测方式的缺点是，如果扫地机器人在障碍处与地面平行，轮子却发生打滑无法前行，这种情况陀螺仪无法判断，此外如果扫地机器人实际在爬坡，陀螺仪可能会误判扫地机器人处于被困状态，导致扫地机器人无法正常爬坡。
发明内容
基于此，本发明提供一种扫地机器人越障被困检测方法及扫地机器人，以解决常规的被困检测方法存在的上述技术问题。
基于上述目的，本发明提供一种扫地机器人越障被困检测方法，包括：
接收清扫指令，扫地机器人开始行走；
通过摄像头采集环境照片，并获取照片的特征点集进行循环暂存；
对设定时间段内暂存的多个特征点集进行比对，获得多个所述特征点集的整体相似度；
检测多个所述特征点集的整体相似度是否大于预设值；
若是，则增加一倍所述设定时间段，并增加多个所述特征点集进行暂存；
对两倍设定时间段暂存的所有所述特征点集进行比对，若所有所述特征点集的整体相似度仍大于预设值，则判断所述扫地机器人处于越障被困状态，激活脱困程序。。
优选地，所述检测多个所述特征点集的整体相似度是否大于预设值之后，包括：
若否，则返回步骤：通过摄像头采集环境照片，并获取照片的特征点集进行循环暂存。
优选地，所述通过摄像头采集环境照片，并获取照片的特征点集进行循环暂存，包括：
通过扫地机器人机身上的摄像头采集环境照片，并对照片进行预处理后，得到预设尺寸的灰度图像；
从所述灰度图像中提取多个特征点构建特征点集；
将构建的所述特征点集存入存储队列头部，同时删除所述存储队列尾部的所述特征点集。
优选地，所述对设定时间段内暂存的多个特征点集进行比对，获得多个所述特征点集的整体相似度，包括：
按照特征点集中包含的特征点数量对暂存的多个所述特征点集进行排序；
对相邻两个所述特征点集中特征点的位置进行比对，确定相邻两个所述特征点集之间的相同特征点；
通过计算所述相同特征点的比例确定相邻两个所述特征点集之间的子相似度；
根据多个所述子相似度计算多个所述特征点集的整体相似度。
优选地，所述脱困程序包括：
所述扫地机器人以不同的角度和速度执行前进、后退和冲刺动作；
判断预设时间后，所述扫地机器人是否越过被困区域；
若否，则所述扫地机器人停止行走，并发出被困求救信号。
优选地，所述设定时间段为检测所述扫地机器人在轮子转动过程中发生位移的时间间隔，所述设定时间段设置为2秒。
此外，本发明还提供一种扫地机器人，包括摄像头和与摄像头连接的控制器；所述控制器包括启动模块、采集模块、特征比对模块、相似度检测模块和被困检测模块；
所述启动模块，用于接收清扫指令，控制扫地机器人开始行走；
所述采集模块，用于通过摄像头采集环境照片，并获取照片的特征点集进行循环暂存；
所述特征比对模块，用于对设定时间段内暂存的多个特征点集进行比对，获得多个所述特征点集的整体相似度；
所述相似度检测模块，用于检测多个所述特征点集的整体相似度是否大于预设值；
所述被困检测模块，用于若是，则增加一倍所述设定时间段，并增加多个所述特征点集进行暂存；以及对两倍设定时间段暂存的所有所述特征点集进行比对，若所有所述特征点集的整体相似度仍大于预设值，则判断所述扫地机器人处于越障被困状态，激活脱困程序
优选地，所述采集模块包括：
照片处理子模块，用于通过安装在机身的摄像头采集环境照片，并对照片进行预处理后，得到预设尺寸的灰度图像；
特征点集构建子模块，用于从所述灰度图像中提取多个特征点构建特征点集；
存储子模块，用于将构建的所述特征点集存入存储队列头部，同时删除所述存储队列尾部的所述特征点集。
优选地，所述特征比对模块包括：
排序子模块，用于按照特征点集中包含的特征点数量对暂存的多个所述特征点集进行排序；
特征点比对子模块，用于对相邻两个所述特征点集中特征点的位置进行比对，确定相邻两个所述特征点集之间的相同特征点；
相似度获取子模块，用于通过计算所述相同特征点的比例确定相邻两个所述特征点集之间的子相似度；以及根据多个所述子相似度计算多个所述特征点集的整体相似度。
有上述可知，本发明提供的扫地机器人越障被困检测方法及扫地机器人，当扫地机器人在房间内清扫遇到障碍被卡住，或是打滑严重导致轮子转动但无法继续前行时，通过机身上的摄像头采集环境照片，并获取对应的特征点集，并通过对不同时间点的特征点集进行多次比对，判断扫地机器人在轮子转动过程中是否发生了实际位移，能够及时、有效地判断扫地机器人是否处于越障被困状态，提高了被困检测准确度。
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他的附图。
图1为本发明一实施例中扫地机器人越障被困检测方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例中扫地机器人的控制器的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更为清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明一实施例提供的一种扫地机器人越障被困检测方法，具体包括以下步骤：
步骤S10，接收清扫指令，扫地机器人开始行走。
具体的，扫地机器人检测到与清扫指令绑定的清扫按钮触发之后，接收到清扫指令，开始行走。其中，清扫按钮可以设置在机身上，也可以设置在远程控制扫地机器人的遥控器上。
步骤S20，通过摄像头采集环境照片，并提取照片的特征点集进行循环暂存。
具体的，通过安装在扫地机器人机身上的摄像头对环境进行拍照，并从照片中提取多个特征点构建特征点集，并利用预设的存储队列对特征点集进行循环暂存。其中，摄像头的采集频率设置为每秒5张照片，相应地，存储队列的暂存频率设置为每秒5个特征点集，即每一张照片对应一个特征点集。
作为优选，步骤S20包括以下步骤：
步骤S201，通过扫地机器人机身上的摄像头采集环境照片，并对照片进行预处理后，得到预设尺寸的灰度图像；
步骤S202，从灰度图像中提取多个特征点构建特征点集；
步骤S203，将构建的特征点集存入存储队列头部，同时删除存储队列尾部的特征点集。
可理解的，在通过机身上的摄像头采集到照片之后，首先对照片进行归一化、灰度化等预处理，得到M*N的灰度图像，然后对灰度图像中灰度等级变化明显的边缘位置进行提取，获取多个特征点构建特征点集，最后将新的特征点集存入存储队列头部，同时将存储队列尾部旧的特征点集删除，从而实现循环暂存。可选地，灰度图像的预设尺寸设置为800*600，即灰度图像中包含800*600个像素点。
步骤S30，对设定时间段内暂存的多个特征点集进行比对，获得多个特征点集的整体相似度。
在本实施例中，设定时间段为检测扫地机器人在轮子转动过程中发生位移的时间间隔。具体的，对设定时间段内暂存的多个特征点集按照预设的比对策略进行比对，获得多个特征点集的整体相似度。其中，预设的比对策略是指特征点集的特征点数量由大到小的顺序对多个特征点集进行比对，同时根据特征点集中特征点的位置进行比对。
作为优选，步骤S30包括以下步骤：
步骤S301，按照特征点集中包含的特征点数量对暂存的多个特征点集进行排序；
步骤S302，对相邻两个特征点集中特征点的位置进行比对，确定相邻两个特征点集之间的相同特征点；
步骤S303，通过计算相同特征点的比例确定相邻两个特征点集之间的子相似度；
步骤S304，根据多个子相似度计算特征点集的整体相似度。
在本实施例中，设定时间段设置为2秒，相应地，暂存的特征点集的数量为10个。
具体的，在按照特征点集的数据量(即特征点数量)由大到小的顺序对暂存的10个特征点集进行排序之后，首先对第i(i＝{1,2,……,10})个特征点集和第(i+1)个特征点集中包含的各特征点的位置进行比对，确定两个特征点集之间的相同特征点，然后计算相同特征点在第i个特征点集中的比例，并根据相同特征点在第i个特征点集中的比例确定两个特征点集之间的子相似度，进一步地，通过计算9个子相似度的平均值，获得整体相似度。
示例性的，如果第i个特征点集中包含J1个特征点的位置，第(i+1)个特征点集中包含J2(J2≤J1)个特征点的位置，第i个特征点集和第(i+1)个特征点集进行比对后，如果有J3(J3≤J2)个相同特征点，那么相同特征点的比例为J3/J1，进而根据相同特征点的比例确定的子相似度为J3/J1*100％。
步骤S40，检测多个特征点集的整体相似度是否大于预设值。
在本实施例中，预设值设置为95％。
具体的，检测整体相似度是否大于95％，若整体相似度大于95％，则触发越障被困状态检测，并继续执行后续步骤，而若整体相似度小于等于95％，则判断扫地机器人不处于越障被困状态，并返回步骤S20继续采集照片。
步骤S50，若多个特征点集的整体相似度大于预设值，则增加一倍设定时间段，并增加多个特征点集进行暂存；否则判断扫地机器人不处于越障被困状态，并返回步骤S20。
可理解的，若检测到10个特征点集的整体相似度大于95％，则保留已存储的10个特征点集，再增加2秒采集10张照片，获取10张照片对应的特征点集，共暂存20个特征点集。
步骤S60，对两倍设定时间段内暂存的所有特征点集进行比对，若所有特征点集的整体相似度仍大于预设比例，则判断扫地机器人处于越障被困状态，激活脱困程序进行脱困；若所有特征点集的整体相似度不大于预设值，则判断扫地机器人不处于越障被困状态，返回步骤S20。
可理解的，对两倍设定时间段内暂存的20个特征点集进行比对，获取20个特征点集的整体相似度，进一步检测20个特征点集的整体相似度是否仍大于95％，若整体相似度仍大于95％，则判断扫地机器人处于越障被困状态，激活脱困程序进行脱困；若整体相似度不大于95％，则判断扫地机器人不处于越障被困状态，返回步骤S20继续采集照片。
作为优选，步骤S60中的脱困程序包括：
步骤S601，扫地机器人以不同的角度和速度执行前进、后退和冲刺动作；
步骤S602，判断预设时间后，扫地机器人是否越过被困区域；
步骤S603，若否，则扫地机器人停止行走，并发出被困求救信号；若是，则返回步骤S20。
在本实施例中，预设时间设置为1分钟。
具体的，在执行脱困程序时，扫地机器人以不同的角度和速度执行前进、后退和冲刺等动作，直至越过被困区域，如果在1分钟内无法越过被困区域时，则停止行走，并发出被困求救信息。
示例性的，在扫地机器人处于越障被困状态时，先退下障碍，再斜45度后退预设距离，最后以最大速度以45度方向冲向障碍，如果未冲过障碍，重新退下来，向另一个方向斜45度后退预设距离，再向障碍冲上去，重复执行，直至冲过障碍。
有上述可知，本实施例提供的扫地机器人越障被困检测方法，当扫地机器人在房间内清扫遇到障碍被卡住，或是打滑严重导致轮子转动但无法继续前行时，通过机身上的摄像头采集环境照片，并获取对应的特征点集，并通过对不同时间点的特征点集进行多次对比，判断扫地机器人在轮子转动过程中是否发生了实际的位移，能够及时、有效地判断扫地机器人是否处于越障被困状态，提高了被困检测准确度。
如图2所示，此外，本发明一实施例还提供了一种扫地机器人，包括摄像头和与摄像头连接的控制器；控制器包括启动模块110、采集模块120、特征比对模块130、相似度检测模块140和被困检测模块150；
启动模块110，用于接收清扫指令，控制扫地机器人开始行走；
采集模块120，用于通过摄像头采集环境照片，并获取照片的特征点集进行循环暂存；
特征比对模块130，用于对设定时间段内暂存的多个特征点集进行比对，获得多个特征点集的整体相似度；
相似度检测模块140，用于检测多个特征点集的整体相似度是否大于预设值；
被困检测模块150，用于若多个特征点集的整体相似度大于预设值，则增加一倍设定时间段，并增加多个特征点集进行暂存；以及对两倍设定时间段暂存的所有特征点集进行比对，若所有特征点集的整体相似度仍大于预设值，则判断扫地机器人处于越障被困状态，激活脱困程序。
进一步地，所述相似度检测模块140还用于若多个特征点集的整体相似度小于等于预设值，则返回采集模块120。
进一步地，所述采集模块120包括以下子模块，各功能子模块的详细说明如下：
照片处理子模块，用于通过安装在机身的摄像头采集环境照片，并对照片进行预处理后，得到预设尺寸的灰度图像；
特征点集构建子模块，用于从灰度图像中提取多个特征点构建特征点集；
存储子模块，用于将构建的特征点集存入存储队列头部，同时删除存储队列尾部的特征点集。
进一步地，所述特征比对模块130包括以下子模块，各功能子模块的详细说明如下：
排序子模块，用于按照特征点集中包含的特征点数量对暂存的多个特征点集进行排序；
特征点比对子模块，用于对相邻两个特征点集中特征点的位置进行比对，确定相邻两个特征点集之间的相同特征点；
相似度获取子模块，用于通过计算相同特征点的比例确定相邻两个特征点集之间的子相似度；以及根据多个子相似度计算多个特征点集的整体相似度。
进一步地，所述控制器还包括脱困模块，该功能模块的详细说明如下：
脱困模块，用于控制扫地机器人以不同的角度和速度执行前进、后退和冲刺动作；判断预设时间后，扫地机器人是否越过被困区域；若否，则控制扫地机器人停止行走，并发出被困求救信号。
上述实施例的扫地机器人用于实现前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明实施例的，不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
本发明实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、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 (9)

1.一种扫地机器人越障被困检测方法，其特征在于，包括：
接收清扫指令，扫地机器人开始行走；
通过摄像头采集环境照片，并获取照片的特征点集进行循环暂存；
对设定时间段内暂存的多个特征点集进行比对，获得多个所述特征点集的整体相似度；
检测多个所述特征点集的整体相似度是否大于预设值；
若是，则增加一倍所述设定时间段，并增加多个所述特征点集进行暂存；
对两倍设定时间段暂存的所有所述特征点集进行比对，若所有所述特征点集的整体相似度仍大于预设值，则判断所述扫地机器人处于越障被困状态，激活脱困程序。
2.根据权利要求1所述的扫地机器人越障被困检测方法，其特征在于，所述检测多个所述特征点集的整体相似度是否大于预设值之后，包括：
若否，则返回步骤：通过摄像头采集环境照片，并获取照片的特征点集进行循环暂存。
3.根据权利要求1所述的扫地机器人越障被困检测方法，其特征在于，所述通过摄像头采集环境照片，并获取照片的特征点集进行循环暂存，包括：
通过扫地机器人机身上的摄像头采集环境照片，并对照片进行预处理后，得到预设尺寸的灰度图像；
从所述灰度图像中提取多个特征点构建特征点集；
将构建的所述特征点集存入存储队列头部，同时删除所述存储队列尾部的所述特征点集。
4.根据权利要求1所述的扫地机器人越障被困检测方法，其特征在于，所述对设定时间段内暂存的多个特征点集进行比对，获得多个所述特征点集的整体相似度，包括：
按照特征点集中包含的特征点数量对暂存的多个所述特征点集进行排序；
对相邻两个所述特征点集中特征点的位置进行比对，确定相邻两个所述特征点集之间的相同特征点；
通过计算所述相同特征点的比例确定相邻两个所述特征点集之间的子相似度；
根据多个所述子相似度计算多个所述特征点集的整体相似度。
5.根据权利要求1所述的扫地机器人越障被困检测方法，其特征在于，所述脱困程序包括：
所述扫地机器人以不同的角度和速度执行前进、后退和冲刺动作；
判断预设时间后，所述扫地机器人是否越过被困区域；
若否，则所述扫地机器人停止行走，并发出被困求救信号。
6.根据权利要求1所述的扫地机器人越障被困检测方法，其特征在于，所述设定时间段为检测所述扫地机器人在轮子转动过程中发生位移的时间间隔，所述设定时间段设置为2秒。
7.一种扫地机器人，其特征在于，包括摄像头和与摄像头连接的控制器；所述控制器包括启动模块、采集模块、特征比对模块、相似度检测模块和被困检测模块；
所述启动模块，用于接收清扫指令，控制扫地机器人开始行走；
所述采集模块，用于通过摄像头采集环境照片，并获取照片的特征点集进行循环暂存；
所述特征比对模块，用于对设定时间段内暂存的多个特征点集进行比对，获得多个所述特征点集的整体相似度；
所述相似度检测模块，用于检测多个所述特征点集的整体相似度是否大于预设值；
所述被困检测模块，用于若是，则增加一倍所述设定时间段，并增加多个所述特征点集进行暂存；以及对两倍设定时间段暂存的所有所述特征点集进行比对，若所有所述特征点集的整体相似度仍大于预设值，则判断所述扫地机器人处于越障被困状态，激活脱困程序。
8.如权利要求7所述的扫地机器人，其特征在于，所述采集模块包括：
照片处理子模块，用于通过安装在机身的摄像头采集环境照片，并对照片进行预处理后，得到预设尺寸的灰度图像；
特征点集构建子模块，用于从所述灰度图像中提取多个特征点构建特征点集；
存储子模块，用于将构建的所述特征点集存入存储队列头部，同时删除所述存储队列尾部的所述特征点集。
9.如权利要求7所述的扫地机器人，其特征在于，所述特征比对模块包括：
排序子模块，用于按照特征点集中包含的特征点数量对暂存的多个所述特征点集进行排序；
特征点比对子模块，用于对相邻两个所述特征点集中特征点的位置进行比对，确定相邻两个所述特征点集之间的相同特征点；
相似度获取子模块，用于通过计算所述相同特征点的比例确定相邻两个所述特征点集之间的子相似度；以及根据多个所述子相似度计算多个所述特征点集的整体相似度。
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