CN114711676A - 拖布清洗方法、装置、机器人基站及存储介质 - Google Patents

拖布清洗方法、装置、机器人基站及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种拖布清洗方法、装置、机器人基站及存储介质。该方法包括：获取机器人的清洁数据及传感器检测值；对传感器检测值进行筛选；基于筛选后的传感器检测值确定拖布的脏污程度；根据清洁数据和脏污程度计算拖布清洗数据；对拖布清洗数据进行分析，规划清洗策略；按照清洗策略清洗拖布。本实施例通过传感器检测值以及清洁数据，动态调整各清洗阶段的清洗数据，规划最佳清洗策略，从而按照清洗策略清洗拖布，提高了清洗效率，保证了最佳的清洗效果，同时节约了用水成本。

Description

拖布清洗方法、装置、机器人基站及存储介质
技术领域
本发明涉及机器人领域，尤其涉及一种拖布清洗方法、装置、机器人基站及存储介质。
背景技术
近年来，随着人工智能技术的发展，扫地洗地一体的智能机器人被广泛地应用，这种机器人机器身上一般是有拖布和配套相应的基站，基站可以为机器人执行注水、洗拖布、充电等操作。当机器人清洁任务完成后或需要清洗拖布时，机器人在自动回到机器人基站后，基站可以根据机器人的指令执行清洗拖布的操作。
现有的机器人基站为机器人清洗拖布的清洗策略及方式是固定的，比如清洗时间、清洗拖布的力度、清洗需要的水量都是固定的，这样会造成一定水量的浪费，以及无法节约拖布的清洗时间，清洗效率低。基于此，如何合理规划拖布清洗策略及方式，以提高拖布清洗效率是亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种拖布清洗方法、装置、机器人基站及存储介质。
第一方面，本发明提供一种拖布清洗方法，包括：
获取机器人的清洁数据及传感器检测值；
对所述传感器检测值进行筛选；
基于筛选后的传感器检测值确定拖布的脏污程度；
根据所述清洁数据和所述脏污程度计算拖布清洗数据；
对所述拖布清洗数据进行分析，规划清洗策略；
按照所述清洗策略清洗拖布。
在一种实施方式中，所述根据所述清洁数据和所述脏污程度计算拖布清洗数据包括：
对所述清洁数据和所述传感器检测值按照预定权重值以及预定计算公式，分别计算得到清洗拖布所需的总出水量、总清洗时间以及清洗力度，作为拖布清洗数据。
在一种实施方式中，所述对所述拖布清洗数据进行分析，规划清洗策略包括：
基于所述总出水量、所述总清洗时间，计算各预定清洗阶段所对应的出水量及清洗时间。
在一种实施方式中，所述基于所述总出水量、所述总清洗时间，计算各预定清洗阶段所对应的出水量及清洗时间包括：
基于预定总出水量范围与各阶段出水量比例值的映射关系，查找与所述总出水量对应的各所述清洗阶段出水量的比例值，以计算得到各所述清洗阶段对应的出水量；
基于预定总清洗时间范围与各阶段清洗时间比例值的映射关系，查找与所述总清洗时间对应的各所述清洗阶段清洗时间的比例值，以计算得到各所述清洗阶段对应的清洗时间。
在一种实施方式中，所述对所述传感器检测值进行筛选包括：
剔除所述传感器检测值中的最大值、最小值；
将经过剔除处理后的所述传感器检测值进行平均值计算，得到检测平均值。
在一种实施方式中，所述基于筛选后的所述传感器检测值确定拖布的脏污程度包括：基于预定脏污等级映射表，查找并确定与所述检测平均值对应的脏污等级。
在一种实施方式中，所述获取所述机器人的清洁数据及传感器检测值包括：
获取所述机器人的清洁数据，其中，所述清洁数据包括清洁模式参数和环境参数；
以预定周期通过传感器采集各参数，获得预定周期数的传感器检测值。
第二方面，本发明提供一种拖布清洗装置，包括：
参数获取模块，用于获取机器人的清洁数据及传感器检测值；
筛选模块，用于对所述传感器检测值进行筛选；
脏污确定模块，用于基于筛选后的传感器检测值确定拖布的脏污程度；
计算模块，用于根据所述清洁数据和所述脏污程度计算拖布清洗数据；
策略规划模块，用于对所述拖布清洗数据进行分析，规划清洗策略；
清洗模块，用于按照所述清洗策略清洗拖布。
第三方面，本发明提供一种机器人基站，所述机器人基站包括存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实施上述的拖布清洗方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实施上述的拖布清洗方法。
本发明的实施例具有如下优点：
本实施例通过获取机器人的清洁数据及传感器检测值；对传感器检测值进行筛选；基于筛选后的传感器检测值确定拖布的脏污程度；根据清洁数据和脏污程度计算拖布清洗数据；对拖布清洗数据进行分析，规划清洗策略；按照清洗策略清洗拖布。本实施例通过传感器检测值以及清洁数据，动态调整各清洗阶段的清洗数据(出水量、清洗时间以及清洗力度)，规划最佳清洗策略，从而按照清洗策略清洗拖布，合理规划出拖布清洗策略和清洗方式，提高了清洗效率，保证了最佳的清洗效果，同时节约了用水成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对本发明保护范围的限定。在各个附图中，类似的构成部分采用类似的编号。
图1为本发明实施例中拖布清洗方法的第一种实施方式示意图；
图2为本发明实施例中拖布清洗方法的第二种实施方式示意图；
图3为本发明实施例中拖布清洗方法的第三种实施方式示意图；
图4为本发明实施例中拖布清洗方法的第四种实施方式示意图；
图5为本发明实施例中拖布清洗装置的一个实施方式示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，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。
通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。
此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。
实施例1
请参照图1，本实施例提出一种拖布清洗方法，下面对该拖布清洗方法进行详细说明。
S110，获取机器人的清洁数据及传感器检测值。
在一种可行的实施方式中，如图2所示，步骤110可具体包括如下步骤：
S111，获取机器人的清洁数据。
S112，以预定周期通过传感器采集各参数，获得预定周期数的传感器检测值。
当机器人清洁任务完成后或需要清洗拖布时，机器人自动回到机器人基站(以下简称基站)，基站接收机器人的清洁数据，清洁数据包括用户设定机器人执行清洁任务时的清洁模式(节水模式、重点清洁模式、顽固污渍模式等)以及环境参数，其中，机器人通过自身传感器感知清洁环境的脏污程度，清洁环境指的是地板的材质和脏污程度，例如，回基站前，机器人是在特别脏的瓷砖地板清洁的，又例如，机器人是在比较干净的木质地板上清洁的。在本实施例中，为方便说明，可对清洁数据做简单的量化，例如，清洁模式M，量化取值为1-10；环境参数E，量化取值为1-10。
另外，基站上的处理器按照预定周期(例如10ms)去采集机器人传感器中各参数，每个周期的传感器参数将会被存起来，从而获取到预定周期数(例如100个周期)的传感器检测值，其中，传感器检测值可为电压值或电流值。
S120，对传感器检测值进行筛选。
在一种可行的实施方式中，如图3所示，步骤S120可具体包括如下步骤：
S121，剔除传感器检测值中的最大值、最小值；
S122，将经过剔除处理后的传感器检测值进行平均值计算，得到检测平均值。
基站获取机器人传感器所输出脏污程度的电压值或电流值后，本实施例以传感器检测值为电压值为例进行说明，基站的处理器在接收到传感器的电压值(电压的取值为0-3.3V)后，先进行筛选处理，剔除所有电压值中的最大值以及最小值后，对剩下的电压值进行平均运算，取平均值，得到检测平均值，然后将检测平均值进行12位的数字量化，再将量化后的值乘以10；例如，当电压值的取值为0-3.3V时，对应的量化后的值乘以10之后的取值范围为0-40960。
S130，基于筛选后的传感器检测值确定拖布的脏污程度。
在一种可行的实施方式中，基于预定脏污等级映射表，查找并确定与检测平均值对应的脏污等级。
示范性地，预定脏污等级映射表包含脏污等级与传感器检测值(或检测平均值，或检测平均值经数字量化后的数字量化值)之间的映射关系，不同的传感器检测值或检测平均值或数字量化值对应的数值范围对应不同的脏污等级和脏污程度；根据该预定脏污等级映射表，可确定拖布的脏污程度。
例如，脏污等级映射表可如下表1所示：
表1脏污等级映射表
Figure BDA0003565416400000061
Figure BDA0003565416400000071
S140，根据清洁数据和脏污程度计算拖布清洗数据。
在一种可行的实施方式中，对清洁数据和传感器检测值(或对应的数字量化值)按照预定权重值以及预定计算公式，分别计算得到清洗拖布所需的总出水量、总清洗时间以及清洗力度，作为拖布清洗数据。
在本实施例中，清洁数据包括用户选择的清洁模式和环境参数，为方便说明，对清洁参数做简单的量化，用户选择清洁模式M(取值为1-10)，环境参数E(取值为1-10)，传感器检测值S(取值为1-10)；设定出水量W(取值为1-100)，清洗时间T(取值为1-100)，清洗力度F(取值为1-100)。
对清洁数据和传感器检测值按照预定权重值以及预定计算公式，计算出拖布的清洗数据，其中，清洗数据包括总出水量、总清洗时间以及清洗力度；预定权重值可根据实际情况进行设定，在此不做限定。
示范性地，可设定预定权重值，并设置出水量W、清洗时间T、清洗力度F的计算过程如下：
W＝M*2+E*4+S*4；
T＝M*5+E*3+S*2；
F＝M*3+E*3+S*4。
S150，对拖布清洗数据进行分析，规划清洗策略。
在一种可行的实施方式中，基于总出水量、总清洗时间，计算各清洗阶段所对应的出水量及清洗时间。
在一种可行的实施方式中，如图4所示，步骤S150可具体包括如下步骤：
S151，基于预定总出水量范围与各阶段出水量比例值的映射关系，查找与总出水量对应的各清洗阶段出水量的比例值，以计算得到各清洗阶段对应的出水量；
S152，基于预定总清洗时间范围与各阶段清洗时间比例值的映射关系，查找与总清洗时间对应的各清洗阶段清洗时间的比例值，以计算得到各清洗阶段对应的清洗时间。
在计算得到总出水量、总清洗时间和清洗力度后，对拖布清洗数据进行分析，规划清洗策略。清洗策略包括喷水方式(间接、连续)、拖布清洗组件的运动方式(匀速、加速，运动速度越小清洗力度越大)。
示范性地，设定固定的拖布清洗阶段(阶段)以及各清洗阶段的喷水方式和清洗组件运动方式，且各清洗阶段的清洗力度一致，动态调整各清洗阶段的清洗时间和出水量。具体地，设定各清洗阶段及各阶段的喷水方式和清洗组件运动方式如下：
清洗阶段1：先连续喷水(出水量W1)一段时间(清洗时间T1)，拖布清洗组件静止；
清洗阶段2：在此阶段全程间接喷水(出水量W2)，拖布清洗组件先加速运动(清洗力度F1)一段时间(清洗时间T2)，再匀速运动(清洗力度F2)一段时间(清洗时间T3)。
其中，出水量W＝W1+W2,清洗时间T＝T1+T2+T3，清洗力度F＝F1＝F2。
示范性地，可设定总出水量范围与各阶段出水量比例值的映射关系，以及设定总清洗时间范围与各阶段清洗时间比例值的映射关系，从而根据对应的映射关系确定各阶段的出水量以及清洗时间，即根据预定总出水量范围与各阶段出水量比例值的映射关系，查找与总出水量对应的各清洗阶段出水量的比例值并进行比例计算，得到各清洗阶段对应的出水量；根据预定总清洗时间范围与各阶段清洗时间比例值的映射关系，查找与总清洗时间对应的各清洗阶段清洗时间的比例值并进行比例计算，得到各清洗阶段对应的清洗时间。
例如，可设定总出水量范围与各阶段出水量的关系如下表2所示：
表2总出水量范围与各阶段出水量关系表
Figure BDA0003565416400000091
可设定总清洗时间范围与各阶段清洗时间的关系如下表3所示：
表3总清洗时间范围与各阶段清洗时间关系表
Figure BDA0003565416400000092
例如，当总出水量W为80、总清洗时间T为50、清洗力度F为60时，最佳的清洗策略为：
清洗阶段1：先连续喷水(出水量W1)一段时间(T1)，拖布清洗组件静止；
清洗阶段2：在此阶段全程间接喷水(W2)，拖布清洗组件先加速运动(F1)一段时间(T2)，再匀速运动(F2)一段时间(T3)。其中，出水量W＝W1+W2,清洗时间T＝T1+T2+T3，清洗力度F＝F1＝F2；结合上述表2和表3，可计算得到W1为56，W2为24；T1为5，T2为35，T3为10；F1＝F2＝60。
S160，按照清洗策略清洗拖布。
当计算出各预定清洗阶段的出水量、清洗时间以及清洗力度后，可根据各清洗阶段以及各阶段对应的清洗数据所形成的清洗策略清洗拖布。
例如，当总出水量W为80、总清洗时间T为50、清洗力度F为60时，可按照如下清洗策略清洗拖布：
清洗阶段1：先连续喷水(出水量为56)一段时间(清洗时间为5)，拖布清洗组件静止；
清洗阶段2：在此阶段全程间接喷水(出水量为24)，拖布清洗组件先加速运动(清洗力度为60)一段时间(清洗时间为35)，再匀速运动(清洗力度为60)一段时间(清洗时间为10)。
本实施例通过获取机器人的清洁数据及传感器检测值；对传感器检测值进行筛选；基于筛选后的传感器检测值确定拖布的脏污程度；根据清洁数据和脏污程度计算拖布清洗数据；对拖布清洗数据进行分析，规划清洗策略；按照清洗策略清洗拖布。本实施例通过传感器检测值以及清洁数据，动态调整各清洗阶段的清洗数据(出水量、清洗时间以及清洗力度)，规划最佳清洗策略，从而按照清洗策略清洗拖布，合理规划出拖布清洗策略和清洗方式，提高了清洗效率，保证了最佳的清洗效果，同时节约了用水成本。
实施例2
请参照图5，本发明实施例还提供一种拖布清洗装置，包括：
参数获取模块501，用于获取所述机器人的清洁数据及传感器检测值；
筛选模块502，用于对所述传感器检测值进行筛选；
脏污确定模块503，用于基于筛选后的传感器检测值确定拖布的脏污程度；
计算模块504，用于根据所述清洁数据和所述脏污程度计算拖布清洗数据；
策略规划模块505，用于对所述拖布清洗数据进行分析，规划清洗策略；
清洗模块506，用于按照所述清洗策略清洗拖布。
上述的拖布清洗装置对应于实施例1的拖布清洗方法；实施例1中的任何可选项也适用于本实施例，这里不再详述。
本发明实施例还提供了一种机器人基站，该所述机器人基站包括存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实施上述实施例的拖布清洗方法。
存储器可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据机器人基站的使用所创建的数据(比如传感器检测值、拖布清洗数据等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行上述实施例的拖布清洗方法的步骤。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种拖布清洗方法，其特征在于，所述方法包括：
获取机器人的清洁数据及传感器检测值；
对所述传感器检测值进行筛选；
基于筛选后的传感器检测值确定拖布的脏污程度；
根据所述清洁数据和所述脏污程度计算拖布清洗数据；
对所述拖布清洗数据进行分析，规划清洗策略；
按照所述清洗策略清洗拖布。
2.根据权利要求1所述的拖布清洗方法，其特征在于，所述根据所述清洁数据和所述脏污程度计算拖布清洗数据包括：
对所述清洁数据和所述传感器检测值按照预定权重值以及预定计算公式，分别计算得到清洗拖布所需的总出水量、总清洗时间以及清洗力度，作为拖布清洗数据。
3.根据权利要求2所述的拖布清洗方法，其特征在于，所述对所述拖布清洗数据进行分析，规划清洗策略包括：基于所述总出水量、所述总清洗时间，计算各预定清洗阶段所对应的出水量及清洗时间。
4.根据权利要求3所述的拖布清洗方法，其特征在于，所述基于所述总出水量、所述总清洗时间，计算各预定清洗阶段所对应的出水量及清洗时间包括：
基于预定总出水量范围与各阶段出水量比例值的映射关系，查找与所述总出水量对应的各所述清洗阶段出水量的比例值，以计算得到各所述清洗阶段对应的出水量；
基于预定总清洗时间范围与各阶段清洗时间比例值的映射关系，查找与所述总清洗时间对应的各所述清洗阶段清洗时间的比例值，以计算得到各所述清洗阶段对应的清洗时间。
5.根据权利要求1所述的拖布清洗方法，其特征在于，所述对所述传感器检测值进行筛选包括：
剔除所述传感器检测值中的最大值、最小值；
将经过剔除处理后的所述传感器检测值进行平均值计算，得到检测平均值。
6.根据权利要求5所述的拖布清洗方法，其特征在于，所述基于筛选后的所述传感器检测值确定拖布的脏污程度包括：基于预定脏污等级映射表，查找并确定与所述检测平均值对应的脏污等级。
7.根据权利要求1所述的拖布清洗方法，其特征在于，所述获取所述机器人的清洁数据及传感器检测值包括：
获取所述机器人的清洁数据，其中，所述清洁数据包括清洁模式参数和环境参数；
以预定周期通过传感器采集各参数，获得预定周期数的传感器检测值。
8.一种拖布清洗装置，其特征在于，包括：
参数获取模块，用于获取机器人的清洁数据及传感器检测值；
筛选模块，用于对所述传感器检测值进行筛选；
脏污确定模块，用于基于筛选后的传感器检测值确定拖布的脏污程度；
计算模块，用于根据所述清洁数据和所述脏污程度计算拖布清洗数据；
策略规划模块，用于对所述拖布清洗数据进行分析，规划清洗策略；
清洗模块，用于按照所述清洗策略清洗拖布。
9.一种机器人基站，其特征在于，包括存储器和至少一个处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实施权利要求1-7中任一项所述的拖布清洗方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实施根据权利要求1-7中任一项所述的拖布清洗方法。
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