CN114680732A - 一种清洁机器人及其清洁控制方法 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及一种清洁机器人及其清洁控制方法。所述清洁机器人上设置有视觉传感器，包括：机器人主体，视觉传感器，设置于所述机器人主体上，用于拍摄图像；运动模块，设置于所述机器人主体上，配置为支撑所述机器人主体并带动所述清洁机器人运动；清洁模块，设置于所述机器人主体上，配置为对工作表面进行清洁；控制模块，设置于所述机器人主体上，配置为调节所述视觉传感器的拍摄方向，使得所述清洁机器人具有至少两种不同的功能模式。本公开通过一套视觉传感器，便能够实现清洁机器人的多个功能，能够节省清洁机器人的成本。

Description

一种清洁机器人及其清洁控制方法
技术领域
本公开涉及自动化技术领域，尤其涉及一种清洁机器人及其清洁控制方法。
背景技术
清洁机器人，是智能家用电器的一种，通过路径规划、自主导航等技术，能够自动的在房间内完成清洁工作。相关技术中，清洁机器人视觉传感器的功能较为单一，如果实现多种功能需要多组视觉传感器。由于清洁机器人体积有限，多组视觉传感器会占用清洁机器人的空间，并且还增加了清洁机器人的成本。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种清洁机器人的清洁控制方法和装置。
根据本公开实施例的第一方面，提供了一种清洁机器人包括：
机器人主体，
运动模块，设置于所述机器人主体上，配置为支撑所述机器人主体并带动所述清洁机器人运动；
清洁模块，设置于所述机器人主体上，配置为对工作表面进行清洁；
视觉传感器，设置于所述机器人主体上，用于拍摄图像；
控制模块，设置于所述机器人主体上，配置为调节所述视觉传感器的拍摄方向，使得所述清洁机器人具有至少两种不同的功能模式。
在一种可能的实现方式中，所述视觉传感器的拍摄方向为斜向上方向，所述清洁机器人具有第一功能；
所述视觉传感器的拍摄方向为水平方向或斜向下方向，所述清洁机器人具有第二功能。
在一种可能的实现方式中，所述第一功能为房间识别功能；
所述第二功能为避障功能和/或污渍识别功能。
在一种可能的实现方式中，所述视觉传感器的拍摄方向为水平方向，所述清洁机器人具有避障功能；
所述视觉传感器的拍摄方向斜向下方向，所述清洁机器人具有污渍识别功能。
在一种可能的实现方式中，所述机器人主体上还设置有发光模块，用于增强视觉传感器拍摄的图像数据中目标物体与背景图像的对比度。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种清洁机器人的清洁控制方法，包括：
调节所述视觉传感器斜向上拍摄，使得所述清洁机器人具有第一功能；
和/或，调节所述视觉传感器水平或斜向下拍摄，使得所述清洁机器人具有第二功能。
在一种可能的实现方式中，调节所述视觉传感器斜向上拍摄，使得所述清洁机器人具有第一功能的步骤，包括：
将所述视觉传感器调节为斜向上拍摄，以获取清洁机器人工作区域周围环境的图像数据；
根据所述图像数据，对所述工作区域进行房间识别。
在一种可能的实现方式中，所述调节所述视觉传感器水平或斜向下拍摄，使得所述清洁机器人具有第二功能的步骤，包括：
将所述视觉传感器调整为水平或斜向下拍摄，以检测所述视觉传感器检测范围内的物体；
在确定所述视觉传感器检测范围内存在污渍的情况下，检测所述污渍的高度信息；
在所述污渍的高度小于或等于预设高度的情况下，获取所述污渍的污染程度并控制所述清洁机器人按照与所述污渍程度相匹配的清洁策略清理所述污渍；
在所述污渍的高度大于预设高度的情况下，控制所述清洁机器人执行预设的避障动作。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
在所述污染程度大于预设阈值的情况下，对所述污渍的污染程度进行校准。
在一种可能的实现方式中，所述在所述污染程度大于预设阈值的情况下，对所述污渍的污染程度进行校准，包括：
利用所述视觉传感器获取所述检测范围内的图像数据；
从所述图像数据中提取所述污渍的外观参数，将所述外观参数与参照值做比较以确定所述污渍的污染程度；
和/或，
利用所述视觉传感器获取所述检测范围内的图像数据；
获取所述图像数据的信息熵；
根据信息熵与污染程度的预设关联关系，确定与所述信息熵相匹配的污染程度。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：清洁机器人启动工作以后，配置为调节所述视觉传感器的拍摄方向，使得所述清洁机器人具有至少两种不同的功能模式。例如：视觉传感器如相机斜向上拍摄，识别房间属性，进行房间识别，从而可以实现辅助建图。清洁机器人将相机的拍摄角度调整为水平或斜向下拍摄，进行污渍的识别、障碍物的识别等工作，执行对应的拖地策略或避障策略。本公开通过一套(这里指一组或一个)视觉传感器，便能够实现清洁机器人的多个功能，能够节省清洁机器人的成本。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种清洁机器人的清洁控制方法的应用场景图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种清洁机器人的清洁控制方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种清洁机器人的清洁控制方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种清洁机器人的清洁控制方法的流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种清洁机器人结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图5是根据一示例性实施例示出的一种清洁机器人结构示意图。在下面的具体实施例中，清洁机器人以拖地机器人为例，进行详细说明。参考图5所示。一种清洁机器人，包括：
机器人主体500，
视觉传感器503，设置于所述机器人主体500上，用于拍摄图像；
运动模块，设置于所述机器人主体上，配置为支撑所述机器人主体并带动所述清洁机器人运动；
清洁模块，设置于所述机器人主体上，配置为对工作表面进行清洁；
控制模块，设置于所述机器人主体上，配置为调节所述视觉传感器503的拍摄方向，使得所述清洁机器人具有至少两种不同的功能模式。
本公开实施例中，所述视觉传感器503可以设置于所述机器人主体的前部，例如机器人壳体内部或者壳体外部。所述视觉传感器503可以包括相机，所述相机可以包括单目摄像头、双目摄像头和广角摄像头等。在一个示例中所述还可以包括相机与其它设备的组合，用于获取物体的三维图像数据。所述相机与其它设备的组合，可以包括：如相机与投射器相结合结构光系统，通过投射器投射到物体表面，如激光条纹、格雷码、正弦条纹等，通过单个或多个相机拍摄物体表面得到结构光图像，基于三角测量原理获得图像的三维数据。还可以包括：相机与激光发射器相结合的TOF(Time of Flight)，由发射器向外发射激光，通过相机接收物体反射的激光以获取物体的三维图像。
本公开实施例中，所述运动模块可以设置于机器人主体500的下部。例如运动模块可以包括轮组和驱动轮组运动的驱动马达，通常轮组包括由行走马达驱动的驱动轮和辅助支撑壳体的辅助轮，可以理解的是，所述运动模块可以包括履带结构，在一个示例中，行走马达可以直接连接驱动轮，右驱动轮和左驱动轮各自配接一个行走马达，以实现差速输出控制转向；在另一个示例中，行走马达也可以通过设置传动装置，即同一个马达通过不同的传动装置驱动右驱动轮和左驱动轮，以实现差速输出控制转向。
本公开实施例中，所述清洁模块可以设置于机器人主体500的下部。清洁模块被配置为对工作表面进行清洁，在本公开实施例中，所述清洁模块即拖地模块，在一个示例中，所述拖地模块设有水箱501、水泵502及清洁介质，所述水泵502用于将所述水箱501内的水传输至所述清洁介质上。
本公开实施例中，所述控制模块可以设置于机器人主体500的内部。所述控制模块与运动模块和清洁模块电性连接，控制所述清洁机器人500移动和作业。所述控制模块被配置为调节所述视觉传感器的拍摄方向，使得所述清洁机器人具有至少两种不同的功能模式。在一个示例中，所述相机可以配合调节机构以调节清洁机器人的拍摄方向，所述调节机构可以包括由伺服电机驱动的转动轴等。所述功能模式包括清洁机器人具有的功能，如构建地图、清洁、障碍物识别、跟踪等。所述机器人主体500还包括处理器，所述处理器被配置为执行本公开任一实施例所述的机器人清洁控制方法，所述拖地机器人前侧设置有视觉传感器，所述视觉传感器与所述控制模块电性连接，所述视觉传感器可以以可拆卸或固定的方式安装在所述机器人上。
本公开实施例中，所述机器人主体500还可以包括电池包，用于为所述机器人的移动和移动供电，所述电池包固定或可拆卸的安装于壳体。在工作时，电池包释放电能以维持拖地机器人500工作和行走。在非工作时，电池可以连接到外部电源以补充电能；拖地机器人500也可以在探测到清洁介质变脏时，自动地寻找基站更换清洁介质。
在一种可能的实现方式中，所述视觉传感器的拍摄方向为斜向上方向，所述清洁机器人具有第一功能；
所述视觉传感器的拍摄方向为水平方向或斜向下方向，所述清洁机器人具有第二功能。
本公开实施例中，所述斜向上方向可以包括视觉传感器所在水平面以上方向，所述水平方向或斜向下方向可以包括视觉传感器所在平面以及水平面以下方向。本公开实施例中，所述第一功能不同于第二功能。将所述视觉传感器的拍摄角度调整为斜向上方向，以获得更多的房间属性信息，所述房间属性用于表示房间的用途，例如卧室、客厅和厨房等，因此，在一个示例中，所述第一功能可以包括房间识别功能，例如对待工作区域进行房间属性识别，辅助创建工作地图，并进行存储。在以后的工作中，可以基于所述工作地图进行路径规划，行驶等。在创建工作地图时。所述工作地图用于限制清洁机器人的工作区域，所述清洁机器人在所述工作区域进行行驶，并清洁所述工作区域的表面。本实施例中，房间识别功能还可以包括房间属性识别，通过在清洁工作前或工作的过程中，识别房间的属性，可以对机器人的位置进行校准。需要说明的是，所述第一功能的设置方式不限于上述举例，例如，将视觉传感器斜向上拍摄以进行目标跟踪的功能，所属领域技术人员在本申请技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本申请相同或相似，均应涵盖于本申请保护范围内。
本公开实施例中，将所述视觉传感器的拍摄角度调整为水平方向或斜向下方向，以获得更多的工作表面的信息。在一个示例中所述第二功能可以包括污渍识别功能，利用视觉传感器识别污渍的方式可以包括多种，在一个示例中，可以通过基于神经网络模型的图像分割方法，将污渍识别出来。在另一个示例中，可以通过图像处理的方法，获取图像的特征信息如纹理信息、灰度值信息，将所述特征信息与预设的特征数据进行比对，以识别污渍。需要说明的是，所述识别污渍方式不限于上述举例，例如，基于图像的颜色信息图像分割技术，所属领域技术人员在本申请技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本申请相同或相似，均应涵盖于本申请保护范围内。
在另一个示例中，所述第二功能可以包括避障功能，具体的，当污渍的高度大于预设高度的时候，表示所述污渍为障碍物。此时，控制所述机器人执行预设的避障动作。所述预设的避障动作可以包括当检测到障碍物的位置方向时，如，若所述障碍物位于所述自动行走设备的前进方向，可以控制所述自动行走设备按照预设的方向转弯(向左转弯或向右转弯)并前行预设距离，接下来按照与之前相反的方向(如之前遇到障碍物后左转，那么此时就右转；如之前遇到障碍物后右转，那么此时就左转)转弯并前行，以绕过障碍物。所述预设的避障措施还可以包括：若所述障碍物位于所述自动行走设备的前进方向，控制所述自动行走设备按照预设方向转弯。需要说明的是，所述第二功能的设置不限于上述举例，例如所述第二功能还可以包括机器人导航、定位等，所属领域技术人员在本申请技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本申请相同或相似，均应涵盖于本申请保护范围内。
本公开实施例中，所述第一功能和第二功能之间一般不进行反复切换，因此，视觉传感器的拍摄角度不会在两个较大的范围内进行反复调整。但同属于第一功能或第二功能的情况下，视觉传感器的拍摄角度可以较小幅度的调整，在一个示例中，例如，机器人在检测到污渍的情况下，随着机器人的行走，视觉传感器可以随污渍的方向做一些调整，以使得污渍占拍摄图像的中心位置，或污渍在拍摄图像中呈现较大的占比。当清洁机器人视觉传感器的拍摄方向为水平方向或斜向下方向时，可以先打开污渍识别的功能，利用污渍识别的方法识别污渍，在确认有污渍的情况下，再对污渍的高度进行判断，以进行障碍物的识别的功能。
在一种可能的实现方式中，所述视觉传感器的拍摄方向为水平方向，所述清洁机器人具有避障功能；所述视觉传感器的拍摄方向斜向下方向，所述清洁机器人具有污渍识别功能。本公开实施例中，所述视觉传感器的拍摄方向为水平方向时，能够获得较多的障碍物的特征，如形状、大小，更有利于避障功能的实现。当所述视觉传感器的拍摄方向为斜向下方向时，可以获取更多的工作表面信息，有利于污渍识别。
在一种可能的实现方式中，所述机器人主体上还设置有发光模块，用于增强视觉传感器拍摄的图像数据中目标物体与背景图像的对比度。
本公开实施例中，所述目标物体可以包括障碍物、污渍、家具等，所述背景图像包括图像数据中除所述目标物体以外的图像区域。所述发光模块的发射方向可以和视觉传感器的拍摄方向不同，通过发光模块向障碍物发射光波，这里以目标物体为污渍为例进行说明，将污渍表面的漫反射凸显出来，增强了污渍与背景图像的对比度，使得后期污渍的识别更加准确。在一个示例中，所述发光模块可以包括LED灯珠、反光器等。
例如，在光线暗的情况下，可选择的打开发光模块，进行补光，辅助拍摄目标物体；需要说明的是，发光模块的光源设计在清洁机器人前方的多个位置(例如左前方、前部中间和右前方)，从多个不同位置发射光束，对污渍识别的结果不一样，从而进一步提升污渍与背景的对比度，提升识别效果。
图4是根据一示例性实施例示出的一种清洁机器人的清洁控制方法的流程图。参考图4所示，所述方法用于清洁机器人，包括以下步骤：
步骤S401，调节所述视觉传感器斜向上拍摄，使得所述清洁机器人具有第一功能；
步骤S402，和/或，调节所述视觉传感器水平或斜向下拍摄，使得所述清洁机器人具有第二功能。
本公开实施例中，所述视觉传感器包含的内容、第一功能和第二功能的具体内容，以及调节视觉传感器的具体方法，已在上述实施例中进行了阐述，在这里不再赘述。在一个示例中，图1是根据一示例性实施例示出的一种清洁机器人的清洁控制方法的应用场景图。图2是根据一示例性实施例示出的一种清洁机器人的清洁控制方法的流程图。参考图1和图2所示，清洁机器人100上安装有可调节拍摄角度的视觉传感器。清洁机器人100在创建工作地图时，将所述视觉传感器的拍摄角度调整为斜向上方向，以获得更多的房间属性信息，所述房间属性用于表示房间的用途，例如卧室、客厅和厨房等。所述工作地图用于限制清洁机器人100的工作区域，所述清洁机器人100在所述工作区域进行行驶，并清洁所述工作区域的表面。清洁机器人100在工作的过程中，将视觉传感器的拍摄角度调整为斜向下方向，利用所述视觉传感器检测到污渍，并对污渍的高度进行判断，若污渍的高度小于或等于预设阈值，例如：第一污渍102和第二污渍103的高度满足小于或等于预设阈值，则进一步对污渍的面积进行判断。若污渍的面积占比较大，例如第一污渍102，则控制所述清洁机器人采用较大的清洁力度清洁所述第一污渍；若污渍的面积占比比较小，例如第二污渍103。则控制所述清洁机器人采用较小的清洁力度清洁所述第二污渍103。若污渍的高度大于预设阈值，例如图1中的小球104，则控制所述清洁机器人执行预设的避障动作避开所述小球104。本公开实施例中清洁机器人能够根据污渍的污染程度确定对应的清洁策略，能获得较好的清洁效果。
本公开实施例具有的有益效果包括：清洁机器人启动工作以后，将视觉传感器如相机斜向上拍摄，识别房间属性，进行房间识别，辅助建图。清洁机器人将相机的拍摄角度调整为水平或斜向下拍摄，进行污渍的识别、障碍物的识别等工作，执行对应的拖地策略或避障策略，其中污渍的识别和障碍物的识别同时进行。本公开通过一套(例如可以是一个或一组)视觉传感器，便能够实现清洁机器人的多个功能，能够节省清洁机器人的成本。
在一种可能的实现方式中，所述步骤S401包括：
将所述视觉传感器调节为斜向上拍摄，以获取清洁机器人工作区域周围环境的图像数据；
根据所述图像数据，对所述工作区域进行房间识别。
本公开实施例中，将所述视觉传感器调节为斜向上拍摄，从而获取清洁机器人工作区域周围的图像数据，对所述图像数据进行图像特征提取，以识别工作区域周围环境的物体，比如桌椅、沙发、床、柜子、洗衣机等，以识别不同的房间属性。比如客厅内多设置沙发、桌椅等，卧室内多设置床和柜子等、洗手间多设置洗衣机、厨房多设置冰箱等。在一个示例中，所述图像特征提取的方法可以包括：利用方向梯度直方图(Histogram of OrientedGradient,HOG)的特征提取方法，提取图像的形状边缘，将所述形状边缘与预设的物体形状相匹配，以识别所述物体。还可以包括利用局部二值模式(Local Binary Pattern，LBP)的特征提取方法，提取图像的纹理特征，还可以提取图像的颜色特征，例如颜色相关图，将所纹理特征或颜色相关图与参照物进行比较，以识别所述物体。
本公开实施例，可以利用所述视觉传感器斜向上拍摄，已确定墙面或家居距离清洁机器人的位置，控制所述清洁机器人沿所述墙面或家居边沿行驶，进行房间识别，以实现辅助建图任务。
在一种可能的实现方式中，图3是根据一示例性实施例示出的一种清洁机器人的清洁控制方法的流程图。参考图3所示，所述步骤S402，调节所述视觉传感器水平或斜向下拍摄，使得所述清洁机器人具有第二功能，包括：
将所述视觉传感器调整为水平或斜向下拍摄，以检测所述视觉传感器检测范围内的物体；
在确定所述视觉传感器检测范围内存在污渍的情况下，检测所述污渍的高度信息；
在所述污渍的高度小于或等于预设高度的情况下，获取所述污渍的污染程度并控制所述清洁机器人按照与所述污渍程度相匹配的清洁策略清理所述污渍；
在所述污渍的高度大于预设高度的情况下，控制所述清洁机器人执行预设的避障动作。
本公开实施例中，清洁机器人在进行清洁工作时，将所述视觉传感器调整为水平或斜向下拍摄，以检测所述视觉传感器检测范围内的物体，利用视觉传感器识别污渍。如果识别到污渍，则对污渍的高度进行判断，判断污渍的高度是否大于预设高度，如果污渍的高度大于预设高度，则控制清洁机器人执行避障策略。如果污渍的高度小于预设高度，则控制清洁机器人对污渍的污染程度进行判断。本公开实施例中所述避障策略已在上述实施例中进行了说明，在这里不再阐述。
本公开实施例中，在所述在确定所述视觉传感器检测范围内存在污渍的情况下，其中污染物识别的方法被设置成按照如下方式获得：
利用所述视觉传感器获取所述检测范围内的图像数据；
将所述图像数据输入污渍识别模型，经所述污渍识别模型输出污渍的识别结果，其中，所述污渍识别模型被设置为利用图像数据与污渍识别结果之间的对应关系训练获得。
本公开实施例中，所述污渍识别模型被设置为利用图像数据与污渍识别结果之间的对应关系训练获得可以包括：预先采集包含有污渍的图像样本集合，为了提高训练结果的鲁棒性，所述图像样本可以是在不同的光照、角度焦距条件下的图像。对所述污渍的图像样本进行标注，标注出污渍的轮廓。所述污渍识别模型可以包括基于卷积神经网络的模型，构建所述卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型中设置有训练参数，分别将所述污渍的图像样本输入至所述污渍识别模型，生成预测结果。所述预测结果可以包括：图像中的污渍对应的像素位置的预测结果为a，图像中非污渍对应的像素位置的预测结果为b，其中a、b的值可以预先设置，在一个示例中，可以将a设置为1，b设置为0。根据所述预测结果与标注好污渍的图像样本之间的差异，对所述训练参数进行迭代调整，直至所述差异满足预设要求。
本公开实施例中，可以对不同的工作表面材质，进行分开训练模型。所述工作表面材质可以包括木地板、瓷砖、大理石等。分开训练可以降低模型训练的复杂度，并提高输出结果的准确性。在进行污渍识别之前先判断当前工作表面材质，再确定对应的污渍识别模型。
在一种可能的实现方式中，所述将所述图像数据输入污渍识别模型，经所述污渍识别模型输出污渍识别结果，包括：
将从多个拍摄位置所捕捉的所述检测范围内的多个图像数据分别输入污渍识别模型，经所述污渍识别模型，输出对所述检测范围内的污渍的多个识别结果；
将相同识别结果的数量大于预设值的识别结果作为污渍的识别结果。
本公开实施例中，为了提高识别结果的准确性，可以在机器人行进过程中，从多个拍摄位置所捕捉的所述检测范围内的多个图像数据输入污渍识别模型中，输出对所述检测范围内污渍的识别结果，将相同识别结果的数量占比较大的作为污渍的识别结果。在一个示例中，例如识别到5张图像，当大于等于4张识别结果为有污渍时，则判定识别结果为有污渍。
本公开实施例中将所述图像数据输入上述预先训练好的污渍识别模型，经所述污渍识别模型输出污渍的识别结果，所述识别结果可以包括没有污渍、有污渍并标记污渍的位置区域。采用预先训练好的污渍模型识别污渍的方式，能够较为迅速的确定清洁机器人的前方是否存在污渍，适用于前期污渍的筛选。
本公开实施例中，所述在所述污渍的高度小于或等于预设高度的情况下，获取所述污渍的污染程度，其中污染程度的获得方式可以包括：
获取所述污渍的识别结果；
根据所述识别结果中污渍的面积占比与污染程度的关联关系，确定所述污染程度。
本公开实施例中，所述污渍的面积占比包括同一检测范围中多个污渍的总面积之和占检测区域的比值。通过污渍识别模型输出的识别结果可以包括图像中的污渍对应的像素位置的预测结果为a，图像中非污渍对应的像素位置的预测结果为b，其中a、b的值可以预先设置，在一个示例中，可以将a设置为1，b设置为0。因此，可以预测结果为a的数据量与总的预测结果数据量的占比可以反映污渍的污染面积的大小。在一个示例中，建立污渍的图像像素占比与污染程度的关联关系。根据识别结果中，污渍图像像素的占比，确定与所述占比相对应的污染程度。
本公开实施例，可以基于污渍识别模型输出的识别结果数据，无需对所述识别结果数据做更复杂的计算，便可以确定污渍的面积占比。
本公开实施例中，本公开实施例中所述污渍的污染程度，可以利用污渍的外观特征进行表述，如污渍的面积大小、污渍的颜色深度、污渍的高度或厚度等。一般情况下，污渍面积越大、污渍的颜色越深、污渍的高度或厚度越大，表示污染程度越大。
本公开实施例中，所述获取所述污渍的污染程度可以通过下述方式实现。在一个示例中，可以建立污染程度等级与污渍面积之间的对应关系，通过获取污渍实际面积或图像像素占比，确定与所述污渍面积相匹配的污染程度。在另一个示例中，可以建立污染程度等级与污渍的颜色亮度、色度和/或饱和度之间的对应关系，通过获取污渍的颜色信息，确定与所述颜色信息相匹配的污染程度。在另一个示例中，还可以建立污染程度等级与污渍高度的对应关系，通过获取污渍的高度，确定与所述高度相匹配的污染程度。需要说明的是，所述污渍污染程度的方式不限于上述举例，例如，利用图像的灰度特征确定污渍污染程度，所属领域技术人员在本申请技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本申请相同或相似，均应涵盖于本申请保护范围内。
本公开实施例中，所述清洁策略可以包括清洁方式和清洁力度，所述清洁方式可以包括拖地、扫地或吸尘等，所述清洁力度可以包括轻度清洁、中度清洁和重度清洁等。在一个示例中，所述轻度清洁例如拖地1-2遍；所述中度清洁例如拖地4-6遍；所述重度清洁例如拖地8-12遍。在另一个示例中，所述轻度清洁例如扫地，所述中度清洁例如扫地加吸尘，所述重度清洁例如扫地加吸尘加拖地。需要说明的是，所述清洁策略不限于上述举例，例如，还可以根据多种清洁方式、清洁次数或清洁时间的组合设置，所属领域技术人员在本申请技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本申请相同或相似，均应涵盖于本申请保护范围内。
本公开实施例中，污渍程度与清洁策略的匹配关系可以预先设置。所述控制所述清洁机器人按照与所述污渍程度相匹配的清洁策略清理所述污渍，包括控制所述清洁机器人按照与所述污渍程度相匹配的清洁策略清理所述污渍本身，还可以包括清理污渍预设范围内的区域，本申请不做限制。
区别于传统的按照固定的清洁频率清洁工作表面，本公开通过控制所述清洁机器人按照与所述污渍相匹配的清洁策略清理所述污渍，对于轻度污染的污渍采用轻度清洁的方式，对于重度污染的污渍采用重度清洁的方式，能够有效的清洁地面污渍，节省机器人的能源。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
在所述污染程度大于预设阈值的情况下，对所述污渍的污染程度进行校准。
本公开实施例中，所述对所述污渍的污染程度进行校准，在一个示例中所述在所述污染程度大于预设阈值的情况下，对所述污渍的污染程度进行校准可以包括：
利用所述视觉传感器获取所述检测范围内的图像数据；
获取所述图像数据的信息熵；
根据信息熵与污染程度的预设关联关系，确定与所述信息熵相匹配的污染程度。
本公开实施例中，考虑到图像的信息熵能够表征图像的内容，例如，一张全白的图像，其信息熵为0，例如一张全黑的图像，其信息熵同样为0。而对于黑白相间的图像，其信息熵则不再为0了，对于黑白相间较密的图像，其信息熵的值会增加。因此，当清洁机器人行驶在空荡的地面时，其捕捉到的图像的信息熵是比较小的，若遇到污渍时，其捕捉到的图像的信息熵是比较大的，并且污渍的面积越大，污染程度越严重，获取的图像信息熵就越大。本公开可以通过现有技术中计算图像信息熵的方法，计算所述视觉传感器获取所述检测范围内的图像数据的信息熵，本公开不再赘述。在所述信息熵大于预设值的时候，则所述污渍的污染程度较为严重，在所述信息熵小于或等于预设值的时候，则所述污渍的污染程度较轻。
在另一个示例中，所述校准的方法还可以包括：利用污渍的外观参数对污染程度进行校准。所述外观参数可以包括污渍的厚度、污渍的面积、污渍的纹理和污渍的颜色等。
所述在所述污染程度大于预设阈值的情况下，对所述污渍的污染程度进行校准可以包括：
利用所述视觉传感器获取所述检测范围内的图像数据；
从所述图像数据中提取所述污染物的外观参数，将所述外观参数与参照值做比较以确定所述污染物的污染程度。
其中，所述外观参数可以包括：污染物的灰度、污染物的纹理和污染物的颜色。在一个示例中，可以根据上述实施例中任一种图形特征提取的方法，获取所述外观参数，将所述外观参数与参照值做比较，若所述外观参数值大于参照值，则所述污渍的污染程度较为严重，若所述外观参数值小于参照值，则所述污渍的污染程度较轻。
在一个示例中所述在所述污染程度大于预设阈值的情况下，对所述污渍的污染程度进行校准还可以包括：结合地图信息，对污染物的污染程度进行校准，例如，清洁机器人根据地图信息，确定其所在位置，例如所在位置包括具有纹理的地面时，例如具有大理石的门槛附近，则可能由大理石造成的误检。通过此方法可以对污染物的污染程度进行校准。
本公开实施例中，在污渍的污染程度较重的情况下，可以利用上述实施例中任一种方法对所述污染程度进行校准。以避免清洁机器人在误检的情况下对污渍进行深度清洁，从而影响工作效率。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种清洁机器人，其特征在于，包括：
机器人主体，
运动模块，设置于所述机器人主体上，配置为支撑所述机器人主体并带动所述清洁机器人运动；
清洁模块，设置于所述机器人主体上，配置为对工作表面进行清洁；
视觉传感器，设置于所述机器人主体上，用于拍摄图像；
控制模块，设置于所述机器人主体上，配置为调节所述视觉传感器的拍摄方向，使得所述清洁机器人具有至少两种不同的功能模式。
2.根据权利要求1所述的清洁机器人，其特征在于，
所述视觉传感器的拍摄方向为斜向上方向，所述清洁机器人具有第一功能；
所述视觉传感器的拍摄方向为水平方向或斜向下方向，所述清洁机器人具有第二功能。
3.根据权利要求2所述的清洁机器人，其特征在于，
所述第一功能为房间识别功能；
所述第二功能为避障功能和/或污渍识别功能。
4.根据权利要求3所述的清洁机器人，其特征在于，
所述视觉传感器的拍摄方向为水平方向，所述清洁机器人具有避障功能；
所述视觉传感器的拍摄方向斜向下方向，所述清洁机器人具有污渍识别功能。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的清洁机器人，其特征在于，所述机器人主体上还设置有发光模块，用于增强视觉传感器拍摄的图像数据中目标物体与背景图像的对比度。
6.一种清洁机器人的清洁控制方法，其特征在于，所述清洁机器人上设置有拍摄方向可调的视觉传感器，包括：
调节所述视觉传感器斜向上拍摄，使得所述清洁机器人具有第一功能；
和/或，调节所述视觉传感器水平或斜向下拍摄，使得所述清洁机器人具有第二功能。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，调节所述视觉传感器斜向上拍摄，使得所述清洁机器人具有第一功能的步骤，包括：
将所述视觉传感器调节为斜向上拍摄，以获取清洁机器人工作区域周围环境的图像数据；
根据所述图像数据，对所述工作区域进行房间识别。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述调节所述视觉传感器水平或斜向下拍摄，使得所述清洁机器人具有第二功能的步骤，包括：
将所述视觉传感器调整为水平或斜向下拍摄，以检测所述视觉传感器检测范围内的物体；
在确定所述视觉传感器检测范围内存在污渍的情况下，检测所述污渍的高度信息；
在所述污渍的高度小于或等于预设高度的情况下，获取所述污渍的污染程度并控制所述清洁机器人按照与所述污渍程度相匹配的清洁策略清理所述污渍；
在所述污渍的高度大于预设高度的情况下，控制所述清洁机器人执行预设的避障动作。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述污染程度大于预设阈值的情况下，对所述污渍的污染程度进行校准。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述在所述污染程度大于预设阈值的情况下，对所述污渍的污染程度进行校准，包括：
利用所述视觉传感器获取所述检测范围内的图像数据；
从所述图像数据中提取所述污渍的外观参数，将所述外观参数与参照值做比较以确定所述污渍的污染程度；
和/或，
利用所述视觉传感器获取所述检测范围内的图像数据；
获取所述图像数据的信息熵；
根据信息熵与污染程度的预设关联关系，确定与所述信息熵相匹配的污染程度。
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