CN114445996B - 一种楼宇控制机器人及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种楼宇控制机器人及其控制方法。该方法包括：在楼宇的每一层设置一个机器人，获取所在楼层内地图，根据楼层内地图，按照预设周期自动在所在楼层内巡逻；通过温湿度传感器获取温湿度信息，并实时获取火灾警情信息；当某个区域湿度低于预设低湿度阈值时，打开自身拖地功能，按照该区域的地图执行拖地遍历；当某个区域温度低于预设低温度阈值时，启动升温功能；当某个区域温度高于预设高温度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动降温功能；在收到火灾报警器的火灾警报时，获取第一个发出火灾报警的火灾报警器的位置，移动到达火灾地点，通过火苗视频识别算法进行火警真实性判断。本申请实现对楼宇温湿度和火灾的无人化智能控制和预警。
Description
技术领域
本申请涉及机器人技术领域，尤其涉及一种楼宇控制机器人及其控制方法。
背景技术
目前写字楼的温湿度控制主要通过中央空调来进行。然而中央空调的温度传感器往往位于屋顶内，而人员活动则位于地面上，由于高度差，屋顶和地面的温度差往往会很大。例如在冬天屋顶可能温度已经25度，而地面温度只有20度，导致人员感觉还是寒冷；夏天屋顶温度25度，但是地面温度可能只有20度，会导致人员感觉太凉，从而影响舒适度体验。湿度控制同理。
另外，目前的写字楼火灾控制往往会出现误报警，例如有人吸烟、喷洒烟雾等都可能导致火灾报警器报警，而这些误报警例如夜晚时发生，会导致消防的火灾出警的浪费。
目前，尚没有能够对楼宇温湿度、火灾报警进行统一监控和智能管理的机器人出现。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提出一种楼宇控制机器人的控制方法，本申请能够针对性的解决现有的楼宇智能管理和控制问题。
基于上述目的，本申请提出了一种楼宇控制机器人的控制方法，包括：
在楼宇的每一层设置一个机器人，获取所在楼层内地图，根据所述楼层内地图，按照预设周期自动在所在楼层内巡逻；
在巡逻过程中，通过温湿度传感器获取温湿度信息，并通过和楼层内的所有火灾报警器联网实时获取火灾警情信息；
当某个区域湿度低于预设低湿度阈值时，打开自身拖地功能，按照该区域的地图执行拖地遍历；当某个区域湿度高于预设高湿度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动除湿功能；
当某个区域温度低于预设低温度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动升温功能；当某个区域温度高于预设高温度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动降温功能；
在收到火灾报警器的火灾警报时，获取第一个发出火灾报警的火灾报警器的位置，根据机器人自身当前位置和所述火灾报警器的位置进行路径规划，移动到达火灾地点，通过火苗视频识别算法进行火警真实性判断。
进一步地，所述获取所在楼层内地图，包括：
机器人在写字楼各个楼层遍历，通过激光雷达避开障碍物，通过机器人自带摄像头360度扫描所在楼层的全部房间门牌，得到各个房间门牌图像；
根据机器人内部的定位模块和行驶轨迹，结合激光雷达对于墙壁或门的测距，建立机器人所在楼层的地图；
根据图像识别算法，识别所述各个房间门牌图像，得到每个房间对应的楼宇房间编号，标记在所述地图的各个房间上。
进一步地，所述获取所在楼层内地图，包括：
机器人接收外部服务器或终端发送的所在楼层的地图，所述地图上有通过软件或APP人工标注好的所在楼层和写字楼房间编号。
进一步地，所述在巡逻过程中，通过温湿度传感器获取温湿度信息，并通过和楼层内的所有火灾报警器联网实时获取火灾警情信息，包括：
在巡逻过程中，通过温湿度传感器获取温湿度信息并显示；
楼层内的所有火灾报警器实时向路由器发送烟雾传感器探测结果，路由器将所述烟雾传感器探测结果发送给机器人；
机器人根据所述烟雾传感器探测结果判断是否发生火灾，如果所述探测结果超过预设烟雾阈值则认为发生火灾警情，如果所述探测结果低于预设烟雾阈值则认为没有火灾警情。
进一步地，所述打开自身拖地功能，按照该区域的地图执行拖地遍历，包括：
获取所述机器人的实际外径值和待拖地环境的面积预估值，根据所述机器人的实际外径值和待拖地环境的面积预估值创建栅格图，所述栅格图中每一个栅格的实际物理尺寸为所述机器人的外径值；
接收预设子栅格图的面积值，根据所述预设子栅格图的面积值对所述栅格图划分出子栅格图；
从所述栅格图中筛选出面积值小于所述预设子栅格图面积值的子栅格图，将所述面积值小于所述预设子栅格图面积值的子栅格图与相邻子栅格图进行合并；
对所述栅格图的子栅格图进行遍历规划；
根据所述对所述栅格图的子栅格图进行遍历规划的顺序对每一个所述子栅格图内的栅格进行遍历导航路径规划。
进一步地，所述通过火苗视频识别算法进行火警真实性判断，包括：
机器人通过温度感知传感器感知四周温度；
机器人控制自身摄像头旋转，指向温度过高方向并拍摄视频；
将所述视频输入内置神经网络模块分析是否为真实火灾。
进一步地，所述视频输入内置神经网络模块分析是否为真实火灾，包括：
对所述视频截取多个目标图像；
对多个目标图像进行预处理；
对预处理后的图像采用背景差分发法检测目标图像是否具有异常，得到可疑区域；
对所述可疑区域进行火焰特征的检测，包括火焰颜色的识别及火焰的动态特征识别，并设定阈值，将检测结果和设定阈值进行比较；
根据所述比较结果，通过人工神经网络精确识别火灾。
基于上述目的，本申请还提出了一种楼宇控制机器人，包括：
地图获取模块，用于在楼宇的每一层设置一个机器人，获取所在楼层内地图，根据所述楼层内地图，按照预设周期自动在所在楼层内巡逻；
传感器模块，用于在巡逻过程中，通过温湿度传感器获取温湿度信息，并通过和楼层内的所有火灾报警器联网实时获取火灾警情信息；
湿度控制模块，用于当某个区域湿度低于预设低湿度阈值时，打开自身拖地功能，按照该区域的地图执行拖地遍历；当某个区域湿度高于预设高湿度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动除湿功能；
温度控制模块，用于当某个区域温度低于预设低温度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动升温功能；当某个区域温度高于预设高温度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动降温功能；
火警识别模块，用于在收到火灾报警器的火灾警报时，获取第一个发出火灾报警的火灾报警器的位置，根据机器人自身当前位置和所述火灾报警器的位置进行路径规划，移动到达火灾地点，通过火苗视频识别算法进行火警真实性判断。
总的来说，本申请的优势及给用户带来的体验在于：
本申请实现对楼宇温湿度的无人化智能调控，节省能源，提高用户入驻舒适度；对于火灾情况实时检测和预警，并在疑似火灾发生时及时赶往现场，判断是否真实火灾，防止误报警，节省人工楼宇管理的繁琐工作。
附图说明
在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本申请公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本申请范围的限制。
图1示出本申请的系统架构原理示意图。
图2示出根据本申请实施例的楼宇控制机器人的控制方法的流程图。
图3示出根据本申请实施例的楼宇控制机器人的构成图。
图4示出了本申请一实施例所提供的一种电子设备的结构示意图；
图5示出了本申请一实施例所提供的一种存储介质的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出本申请的系统架构原理示意图。本申请的实施例中，在楼宇的每一层设置一个机器人，获取所在楼层内地图，根据楼层内地图，按照预设周期自动在所在楼层内巡逻；通过温湿度传感器获取温湿度信息，并实时获取火灾警情信息；当某个区域湿度低于预设低湿度阈值时，打开自身拖地功能，按照该区域的地图执行拖地遍历；当某个区域温度低于预设低温度阈值时，启动升温功能；当某个区域温度高于预设高温度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动降温功能；在收到火灾报警器的火灾警报时，获取第一个发出火灾报警的火灾报警器的位置，移动到达火灾地点，通过火苗视频识别算法进行火警真实性判断。
图2示出根据本申请实施例的楼宇控制机器人的控制方法的流程图。如图2所示，该楼宇控制机器人的控制方法包括：
步骤101：在楼宇的每一层设置一个机器人，获取所在楼层内地图，根据所述楼层内地图，按照预设周期自动在所在楼层内巡逻。
本申请有以下两种获取室内地图的方式，一种是主动式的，一种是被动式的。
第一种，主动式的，机器人在写字楼各个楼层遍历，通过激光雷达避开障碍物，通过机器人自带摄像头360度扫描所在楼层的全部房间门牌，得到各个房间门牌图像；根据机器人内部的定位模块和行驶轨迹，结合激光雷达对于墙壁或门的测距，建立机器人所在楼层的地图；根据图像识别算法，识别所述各个房间门牌图像，得到每个房间对应的楼宇房间编号，标记在所述地图的各个房间上。
本实施例中，机器人扫描遍历各个房间建立地图的过程可以是：第一种方法，利用智能设备可以为双目，三目等相机，其已经较为普及，其都具备获得三维信息的条件，利用这些设备可以较为轻松的获得环境的三维信息。第二种方法，也可以首先设定机器人的初始位置，然后机器人进行初次工作，通过激光扫描器在工作时进行房屋结构的探测，实现房屋整体平面地图的生成。激光扫描器采用LDS激光，运行时扫描机器人周边环境，以生成最终的房屋平面地图。还可以实时扫描行驶路径中障碍物，并记录所述障碍物的位置参数；第三种方法，实时获取所述行驶路径中的所述障碍物的图像信息；根据所述位置参数和所述图像信息确定所述障碍物基于工作区域的基准信息；基于所述基准信息将工作区域划分为多个子区域。
本实施例中，机器人识别房间门牌图像的过程可以是：利用识别模型对门牌图像进行分析，得到房间的标识信息，包括：对门牌图像进行紧致化处理，得到处理后的门牌图像；利用识别模型对处理后的门牌图像进行分析，得到处理后的门牌图像的标签得分矩阵；对处理后的门牌标识图片的标签得分矩阵进行分析，得到房间的标识信息。
第二种，被动式的，机器人接收外部服务器或终端发送的写字楼各个楼层的地图，所述地图上有通过软件或APP人工标注好的所在楼层和写字楼房间编号。
步骤102：在巡逻过程中，通过温湿度传感器获取温湿度信息，并通过和楼层内的所有火灾报警器联网实时获取火灾警情信息，包括：
在巡逻过程中，通过温湿度传感器获取温湿度信息并显示；如图1所示，由于机器人在地面运行，因此其高度接近人员活动高度，因此其温湿度的信息就是人员活动高度真实感受的温湿度，因此相对于温湿度传感器位于屋顶的现有技术，就能够更加准确的探测到人员身体周围环境的温湿度感觉。
楼层内的所有火灾报警器实时向路由器发送烟雾传感器探测结果，路由器将所述烟雾传感器探测结果发送给机器人；
机器人根据所述烟雾传感器探测结果判断是否发生火灾，如果所述探测结果超过预设烟雾阈值则认为发生火灾警情，如果所述探测结果低于预设烟雾阈值则认为没有火灾警情。
在这个步骤中，通过烟雾传感器的信号可以初步判断是否有火灾发生。烟雾传感器信号没有达到阈值，可以确定肯定没有火灾发生。但是如果烟雾传感器信号超标，则意味着可能发生了火灾，但是也有误报警的可能。本申请为了消除误报警可能，在步骤S105中进一步设计了下面的技术手段来进行避免。
步骤103：当某个区域湿度低于预设低湿度阈值时，打开自身拖地功能，按照该区域的地图执行拖地遍历；当某个区域湿度高于预设高湿度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动除湿功能。
所述打开自身拖地功能，按照该区域的地图执行拖地遍历，包括：
获取所述机器人的实际外径值和待拖地环境的面积预估值，根据所述机器人的实际外径值和待拖地环境的面积预估值创建栅格图，所述栅格图中每一个栅格的实际物理尺寸为所述机器人的外径值；
接收预设子栅格图的面积值，根据所述预设子栅格图的面积值对所述栅格图划分出子栅格图；
从所述栅格图中筛选出面积值小于所述预设子栅格图面积值的子栅格图，将所述面积值小于所述预设子栅格图面积值的子栅格图与相邻子栅格图进行合并；
对所述栅格图的子栅格图进行遍历规划；
根据所述对所述栅格图的子栅格图进行遍历规划的顺序对每一个所述子栅格图内的栅格进行遍历导航路径规划。
本步骤中，将扫地机器人的初始位置设置在栅格图的中心位置处的栅格，以扫地机器人初始位置所在的子栅格图为起始子栅格图对子栅格图进行遍历规划。
在对栅格图的每一个子栅格图内的栅格进行遍历导航路径规划中对每一个子栅格图中栅格的实际状态进行标记，实际状态包括已清扫状态、未清扫状态、未知状态、障碍物状态，将栅格图中的扫地机器人的初始位置的栅格实际状态设定为已清扫状态，将栅格图中扫地机器人的初始位置以外的栅格实际状态设定为未知状态。
根据对栅格图的子栅格图进行遍历规划的顺序对每一个子栅格图内的栅格进行遍历导航路径规划，包括：获取状态信号，识别出当前位置所属栅格的相邻栅格的真实状态并进行标记；识别出当前位置所属栅格的相邻栅格的真实状态并进行标记后，执行：根据遍历导航路径规划的遍历算法计算出下一位置，并判断下一位置的栅格的实际状态是否为障碍物状态，若是，则按照避障方式运行。
步骤104：当某个区域温度低于预设低温度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动升温功能；当某个区域温度高于预设高温度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动降温功能。
如图1所示，由于机器人在地面运行，因此其高度接近人员活动高度。因此，例如在夏天时，在其感知到温度低于20度时，人员感觉过冷，就向中央空调发送控制命令，提高设置温度，或者关掉冷气；在夏天温度高于25度时，人员感觉过热，就向中央空调发送控制命令，降低设置温度，或者打开冷气。
又例如在冬天时，在其感知到温度低于20度时，人员感觉过冷，就向中央空调发送控制命令，提高设置温度，或者打开暖风；在冬天温度高于25度时，人员感觉过热，就向中央空调发送控制命令，降低设置温度，或者关掉暖风。
步骤105：在收到火灾报警器的火灾警报时，获取第一个发出火灾报警的火灾报警器的位置，根据机器人自身当前位置和所述火灾报警器的位置进行路径规划，移动到达火灾地点，通过火苗视频识别算法进行火警真实性判断，包括：
机器人通过温度感知传感器感知四周温度；机器人可以通过例如自身旋转，逐个面向各个方位的方式，或者在自身一个圆周内设置多个温度传感器的方式，来完成周围环境中各个方向的温度感知。如果发生了火灾，则火灾方向的温度一定明显高于其他方向。
机器人控制自身摄像头旋转，指向温度过高方向并拍摄视频；当某个方向上温度明显偏高时，那个方向可能出现潜在的火灾，因此，机器人可以通过自身旋转，或者控制自身摄像头旋转，将拍摄方向对准温度过高方向拍摄视频以进行下一步分析工作。
将所述视频输入内置神经网络模块分析是否为真实火灾，包括：
对所述视频截取多个目标图像；
对多个目标图像进行预处理；
对预处理后的图像采用背景差分发法检测目标图像是否具有异常，得到可疑区域；
对所述可疑区域进行火焰特征的检测，包括火焰颜色的识别及火焰的动态特征识别，并设定阈值，将检测结果和设定阈值进行比较；
根据所述比较结果，通过人工神经网络精确识别火灾。
在这个步骤中，通过最新的神经网络识别视频，可以精确判断潜在的火灾方向是否真的发生了火灾。可以有效地减少误报警情况的出现。尤其是在夜间，楼宇内已经没人的情况下，火灾报警器的误报警可以被及时的消弭于无形。机器人也可以将自身的火灾感知信息、视频等发送给远端的服务器，使得远方控制人员能够及时查看视频，进一步判断是否有真实火灾的发生。
本申请实现对楼宇温湿度的无人化智能调控，节省能源，提高用户入驻舒适度；对于火灾情况实时检测和预警，并在疑似火灾发生时及时赶往现场，判断是否真实火灾，防止误报警，节省人工楼宇管理的繁琐工作。
申请实施例提供了一种楼宇控制机器人，该系统用于执行上述实施例所述的楼宇控制机器人的控制方法，如图3所示，该系统包括：
地图获取模块501，用于在楼宇的每一层设置一个机器人，获取所在楼层内地图，根据所述楼层内地图，按照预设周期自动在所在楼层内巡逻；
传感器模块502，用于在巡逻过程中，通过温湿度传感器获取温湿度信息，并通过和楼层内的所有火灾报警器联网实时获取火灾警情信息；
湿度控制模块503，用于当某个区域湿度低于预设低湿度阈值时，打开自身拖地功能，按照该区域的地图执行拖地遍历；当某个区域湿度高于预设高湿度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动除湿功能；
温度控制模块504，用于当某个区域温度低于预设低温度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动升温功能；当某个区域温度高于预设高温度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动降温功能；
火警识别模块505，用于在收到火灾报警器的火灾警报时，获取第一个发出火灾报警的火灾报警器的位置，根据机器人自身当前位置和所述火灾报警器的位置进行路径规划，移动到达火灾地点，通过火苗视频识别算法进行火警真实性判断。
本申请的上述实施例提供的楼宇控制机器人与本申请实施例提供的楼宇控制机器人的控制方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
本申请实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的楼宇控制机器人的控制方法对应的电子设备，以执行上楼宇控制机器人的控制方法。本申请实施例不做限定。
请参考图4，其示出了本申请的一些实施方式所提供的一种电子设备的示意图。如图4所示，所述电子设备2包括：处理器200，存储器201，总线202和通信接口203，所述处理器200、通信接口203和存储器201通过总线202连接；所述存储器201中存储有可在所述处理器200上运行的计算机程序，所述处理器200运行所述计算机程序时执行本申请前述任一实施方式所提供的楼宇控制机器人的控制方法。
其中，存储器201可能包含高速随机存取存储器(RAM：Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口203(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。
总线202可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器201用于存储程序，所述处理器200在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请实施例任一实施方式揭示的所述楼宇控制机器人的控制方法可以应用于处理器200中，或者由处理器200实现。
处理器200可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器200中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器200可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器201，处理器200读取存储器201中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本申请实施例提供的电子设备与本申请实施例提供的楼宇控制机器人的控制方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
本申请实施方式还提供一种与前述实施方式所提供的楼宇控制机器人的控制方法对应的计算机可读存储介质，请参考图5，其示出的计算机可读存储介质为光盘30，其上存储有计算机程序(即程序产品)，所述计算机程序在被处理器运行时，会执行前述任意实施方式所提供的楼宇控制机器人的控制方法。
需要说明的是，所述计算机可读存储介质的例子还可以包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。
本申请的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本申请实施例提供的楼宇控制机器人的控制方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
需要说明的是：
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备有固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本申请也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本申请的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本申请的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本申请的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本申请并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本申请的示例性实施例的描述中，本申请的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本申请要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本申请的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本申请的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本申请的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本申请实施例的虚拟机的创建系统中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本申请还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者系统程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本申请的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本申请进行说明而不是对本申请进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本申请可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干系统的单元权利要求中，这些系统中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种楼宇控制机器人的控制方法，其特征在于，包括：
在楼宇的每一层设置一个机器人，获取所在楼层内地图，根据所述楼层内地图，按照预设周期自动在所在楼层内巡逻；
在巡逻过程中，通过温湿度传感器获取温湿度信息，并通过和楼层内的所有火灾报警器联网实时获取火灾警情信息；
当某个区域湿度低于预设低湿度阈值时，打开自身拖地功能，按照该区域的地图执行拖地遍历；当某个区域湿度高于预设高湿度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动除湿功能；
当某个区域温度低于预设低温度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动升温功能；当某个区域温度高于预设高温度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动降温功能；
在收到火灾报警器的火灾警报时，获取第一个发出火灾报警的火灾报警器的位置，根据机器人自身当前位置和所述火灾报警器的位置进行路径规划，移动到达火灾地点，通过火苗视频识别算法进行火警真实性判断；
所述获取所在楼层内地图，包括：
机器人在写字楼各个楼层遍历，通过激光雷达避开障碍物，通过机器人自带摄像头360度扫描所在楼层的全部房间门牌，得到各个房间门牌图像；
根据机器人内部的定位模块和行驶轨迹，结合激光雷达对于墙壁或门的测距，建立机器人所在楼层的地图；
根据图像识别算法，识别所述各个房间门牌图像，得到每个房间对应的楼宇房间编号，标记在所述地图的各个房间上；
所述打开自身拖地功能，按照该区域的地图执行拖地遍历，包括：
获取所述机器人的实际外径值和待拖地环境的面积预估值，根据所述机器人的实际外径值和待拖地环境的面积预估值创建栅格图，所述栅格图中每一个栅格的实际物理尺寸为所述机器人的外径值；
接收预设子栅格图的面积值，根据所述预设子栅格图的面积值对所述栅格图划分出子栅格图；
从所述栅格图中筛选出面积值小于所述预设子栅格图面积值的子栅格图，将所述面积值小于所述预设子栅格图面积值的子栅格图与相邻子栅格图进行合并；
对所述栅格图的子栅格图进行遍历规划；
根据所述对所述栅格图的子栅格图进行遍历规划的顺序对每一个所述子栅格图内的栅格进行遍历导航路径规划，包括：获取状态信号，识别出当前位置所属栅格的相邻栅格的真实状态并进行标记；识别出当前位置所属栅格的相邻栅格的真实状态并进行标记后，执行：根据遍历导航路径规划的遍历算法计算出下一位置，并判断下一位置的栅格的实际状态是否为障碍物状态，若是，则按照避障方式运行。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述获取所在楼层内地图，包括：
机器人接收外部服务器或终端发送的所在楼层的地图，所述地图上有通过软件或APP人工标注好的所在楼层和写字楼房间编号。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，
所述在巡逻过程中，通过温湿度传感器获取温湿度信息，并通过和楼层内的所有火灾报警器联网实时获取火灾警情信息，包括：
在巡逻过程中，通过温湿度传感器获取温湿度信息并显示；
楼层内的所有火灾报警器实时向路由器发送烟雾传感器探测结果，路由器将所述烟雾传感器探测结果发送给机器人；
机器人根据所述烟雾传感器探测结果判断是否发生火灾，如果所述探测结果超过预设烟雾阈值则认为发生火灾警情，如果所述探测结果低于预设烟雾阈值则认为没有火灾警情。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述通过火苗视频识别算法进行火警真实性判断，包括：
机器人通过温度感知传感器感知四周温度；
机器人控制自身摄像头旋转，指向温度过高方向并拍摄视频；
将所述视频输入内置神经网络模块分析是否为真实火灾。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述视频输入内置神经网络模块分析是否为真实火灾，包括：
对所述视频截取多个目标图像；
对多个目标图像进行预处理；
对预处理后的图像采用背景差分发法检测目标图像是否具有异常，得到可疑区域；
对所述可疑区域进行火焰特征的检测，包括火焰颜色的识别及火焰的动态特征识别，并设定阈值，将检测结果和设定阈值进行比较；
根据所述比较结果，通过人工神经网络精确识别火灾。
6.一种楼宇控制机器人，使用权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，包括：
地图获取模块，用于在楼宇的每一层设置一个机器人，获取所在楼层内地图，根据所述楼层内地图，按照预设周期自动在所在楼层内巡逻；
传感器模块，用于在巡逻过程中，通过温湿度传感器获取温湿度信息，并通过和楼层内的所有火灾报警器联网实时获取火灾警情信息；
湿度控制模块，用于当某个区域湿度低于预设低湿度阈值时，打开自身拖地功能，按照该区域的地图执行拖地遍历；当某个区域湿度高于预设高湿度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动除湿功能；
温度控制模块，用于当某个区域温度低于预设低温度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动升温功能；当某个区域温度高于预设高温度阈值时，向中央空调发送控制命令，启动降温功能；
火警识别模块，用于在收到火灾报警器的火灾警报时，获取第一个发出火灾报警的火灾报警器的位置，根据机器人自身当前位置和所述火灾报警器的位置进行路径规划，移动到达火灾地点，通过火苗视频识别算法进行火警真实性判断。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序以实现如权利要求1-5任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。
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