CN115089051A - 一种多功能扫地机器人及应用于室内清扫的网格划分方法 - Google Patents

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CN115089051A CN202210420274.0A CN202210420274A CN115089051A CN 115089051 A CN115089051 A CN 115089051A CN 202210420274 A CN202210420274 A CN 202210420274A CN 115089051 A CN115089051 A CN 115089051A
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Abstract

本发明涉及扫地机器人领域，目的是提供一种多功能扫地机器人及应用于室内清扫的网格划分方法，本发明包括下列步骤：包括下列步骤：A：无人机进行室内的飞行，在设定的自巡航路线下对室内的图像进行采集，继续执行步骤B；B：扫地机器人的控制器通过对图像进行处理，更新室内行进路线；C：扫地机器人根据室内行进路线，驱动清扫装置的清扫效率；D：扫地机器人完成室内行进路线后，再次驱动无人机进行室内的飞行，采集清扫后的室内图像，完成设定的自检路线后返回扫地机器人；E：通过对步骤D中的图像进行处理，得到卫生分数并发送至移动终端，根据室内的布局进行特定的扫地机器人行进路线的规划，进而得到不同的清扫方案。

Description

一种多功能扫地机器人及应用于室内清扫的网格划分方法
技术领域
本发明涉及扫地机器人技术领域，具体涉及一种多功能扫地机器人及应用于室内清扫的网格划分方法。
背景技术
随着科学水平的进步，人们的生活节奏越来越快。也越来越无暇处理扫地除尘等家务活动。为满足人们在这方面日益高涨的需求，目前市场上开始出现扫地机器人来代替人工完成家庭内的扫地除尘。扫地机器人是扫地机器人的一种，其能通过遥控器或操作面板的操作，以预约扫除的方式在房间内完成地板清理工作。其一般采用刷扫和真空吸附的方式，将地面杂物先吸纳进入体内的收纳箱中，完成地面清理。现有的扫地机器人功能比较单一，只能按照预定的行走轨迹在室内移动，并且洒扫方式比较单一，同款产品无法应付不同的家居地面。虽然也有部分扫地机器人上装备了感应装置，但对于家中物品较多，较零散的环境来说，扫地机器人无法进行智能的分区域打扫。
即使现有的扫地机器人的结构发展，能够从原来的单一吸尘到后面的洗拖蒸汽一体化，但扫地机器人仅仅只能按照传统的避障策略进行室内清扫，这远远不能满足用户现有需求，尤其是新闻经常报道出，只要没有阻拦，扫地机器人自动打扫到楼道、邻居家、电梯等非私人空间处，存在被偷窃的风险，以及打扫面积超过用户预期，造成机器的额外损耗。
因此，如何开发出一款新型的扫地机器人扫地机器人，能够克服上述问题，是本领域技术人员需要研究的方向。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于全景扫描的多功能扫地机器人及其控制方法，集成了无人机扫描、通过特定的室内环境，确定扫地机器人的清扫方式和效率；
本发明所采用的技术方案是：一方面，一种应用于室内清扫的网格划分方法，包括扫地机器人和设置在扫地机器人上方的无人机，包括下列步骤：
A：无人机进行室内的飞行，在设定的自巡航路线下对室内的图像进行采集，继续执行步骤B，其中，无人机通过计算其与天花板之间的距离更新自巡航路线，移动终端通过通信模块与无人机连接并发送指令，通过移动终端上通信模块向无人机发送执行的任务类型，无人机上设定有巡航任务和监控任务，判断无人机模块是否接收到巡航任务，若是，则执行步骤A，若不是，即监控任务，仅执行步骤A且移动终端通过通信模块获取无人机的采集视频；
B：扫地机器人的控制器通过对图像进行处理，更新室内行进路线；
C：扫地机器人根据室内行进路线，驱动清扫装置的清扫效率；
D：扫地机器人完成室内行进路线后，再次驱动无人机进行室内的飞行，采集清扫后的室内图像，完成设定的自检路线后返回扫地机器人；
E：通过对步骤D中的图像进行处理，得到卫生分数并发送至移动终端。
优选的，所述自巡航路线包括下列步骤：
A1：无人机上读取自身起飞时的坐标，通过无人机上的测距单元达进行全方位的测距，无人机根据定高器向扫地机器人正上方垂直飞行x0，单位为cm，执行A2；
A2：全方位测距包括无人机的前方、左方、后方和右方，通过比较无人机与四个方向上障碍物的直线距离，驱动无人机行沿着最短的直线距离达到该方向的边界，基于此，开始平行该边界作“Z”形自巡航路线行进；
A3：在自巡航路线中，当无人机在两个方向及以上的直线距离均小于转向阈值时，返回扫地机器人。
优选的，所述步骤A3中，无人机通过接收反馈的测距信号计算与障碍物i的距离Yi，单位为cm，当Yi≤Y0时，无人机开始转向，转向的方向遵循自巡航路线，Y0为预存的转向阈值，单位为cm，当Yi＞Y0时，保持自巡航路线直行。
优选的，根据无人机上的全景相机采集到的图像，扫地机器人生成室内的三维全景图，计算室内行进路线包括下列步骤：
C1：将三维全景图等分为若干个网格，其中网格的面积n大于智能机器人的占地面积m，三维全景图的占地面积为K；
C2：计算三维全景图中障碍物在单个网格中的占地面积Pi，根据单个网格中障碍物的数量Li和障碍物的占地面积Pi计算清扫效率g(i)，满足下列方程时，
Figure BDA0003606543410000031
C3：根据三维全景图中每个网格对应的清扫效率，确定扫地机器人的行进路线，即扫地机器人移动至
Figure BDA0003606543410000032
的网格中进行清扫。
优选的，根据室内面积的大小确定扫地机器人底部的边刷、吸口的功率，g(i)值越大，边刷和吸口的功率越大。
优选的，具体卫生分数的打分原理为：
E1:无人机根据定高器向扫地机器人正上方飞行x1距离，其中x1小于x0，单位为cm；
E2：无人机按照“Z”形自巡航路线行进，即重复步骤A2，其中针对之前设定的三维全景图中的网格，无人机每到达一处网格的上方，就捕捉一次图像；
E3：无人机将采集到的图像发送至扫地机器人的控制器，控制器内预存有卫生打分模块，将在网格上方获取的新图像，与之前处理过的步骤B中获取的图像进行对比，得到每个网格卫生分数。
优选的，无人机上的全景相机获取的图像尺寸相同，无人机将图像按照拍照顺序依次传输给扫地机器人，将所述步骤B中的图像与步骤D中的图像进行对比，通过特征映射法得到两者的区别率，卫生打分模块根据区别率的大小进行打分，并将每个网格的卫生分数发送至移动终端。
另一方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如上述的应用于室内清扫的网格划分方法。
另一方面，一种多功能扫地机器人，还包括有无人机，
扫地机器人机器人顶部设置有无人机充电底座，无人机内预存有返航控制模块，
扫地机器人机器人底部设置有边刷和吸口，通过扫地机器人机器人内的控制器调节边刷和吸口的功率，计算机可读存储介质，其存储有一个或多个计算机程序；所述一个或多个所述计算机程序被所述一个或多个控制器执行时实现如上述的应用于室内清扫的网格划分方法。
优选的，返航控制模块包括有UWB定位器和定高器，室内天花板上设定有多个定位基站，通过定位基站与UWB定位器之间的脉冲通信确定无人机的坐标，当扫地机器人机器人停止移动后，所述无人机返回无人机充电底座进行充电。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
1.通过无人机飞行对室内的全景进行捕捉和成像，能够生成特定的清洁路线，该路线是能够通过手机等移动终端进行调控的；
2.清洁后能够通过图像前后的比对进行卫生评价打分；
3.无人机除了辅助评价室内清洁度之外，还能够启动监控任务，根据指令实时采集室内视频并传输到移动终端，便于用户对室内进行监控，对卫生状况也能够进行查看和控制。
附图说明
图1为本发明的工作原理图。
具体实施方式
下面结合本发明的附图1，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。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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“逆时针”、“顺时针”“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例1：
请参照图1，一种应用于室内清扫的网格划分方法，包括扫地机器人和设置在扫地机器人上方的无人机，其特征在于，包括下列步骤：
A：无人机进行室内的飞行，在设定的自巡航路线下对室内的图像进行采集，继续执行步骤B，其中，无人机通过计算其与天花板之间的距离更新自巡航路线，移动终端通过通信模块与无人机连接并发送指令，通过移动终端上通信模块向无人机发送执行的任务类型，无人机上设定有巡航任务和监控任务，判断无人机模块是否接收到巡航任务，若是，则执行步骤A，若不是，即监控任务，仅执行步骤A且移动终端通过通信模块获取无人机的采集视频；
B：扫地机器人的控制器通过对图像进行处理，更新室内行进路线；
C：扫地机器人根据室内行进路线，驱动清扫装置的清扫效率；
D：扫地机器人完成室内行进路线后，再次驱动无人机进行室内的飞行，采集清扫后的室内图像，完成设定的自检路线后返回扫地机器人；
E：通过对步骤D中的图像进行处理，得到卫生分数并发送至移动终端。
值得注意的是，扫地机器人将打分结果发送至无人机，无人机上设置的通信模块将分数结果发送至移动终端，如手机上的APP、网页等，扫地机器人由于一直在地面上移动，相较于无人机来说更容易通过红外线定位到机器人的充电座上，因此，将无人机的充电底座设置在扫地机器人的正上方，便于无人机的降落和充电，这里可以根据具体的情况对增量配置扫地机器人的电池容量，提高无人机的待机时间，在扫地机器人上还设置有低电量模式，当检测到电池容量少于10％且无人机电量少于10％时。控制无人机返回无人机充电底座，待无人机底座连通后，驱动整体移动到扫地机器人的充电处进行充电，当扫地机器人的电池容量小于10％且无人机电量大于50％时，扫地机器人可先行返回充电处，再设定时间内返回原处，等待无人机完成巡航或监控任务后，落到扫地机器人上，这里设定的时间小于扫地机器人的巡航任务时间或者监控任务总时间。
进一步，所述步骤A中，所述自巡航路线包括下列步骤：
A1：无人机上的定位单元读取自身起飞时的坐标，通过无人机上的测距单元达进行全方位的测距，无人机根据定高器向扫地机器人正上方垂直飞行x0距离，执行A2；
A2：全方位测距包括无人机的前方、左方、后方和右方，通过比较无人机与四个方向上障碍物的直线距离，驱动无人机行沿着最短的直线距离达到该方向的边界，基于此，开始平行该边界的“Z”形自巡航路线；
A3：在自巡航路线中，当无人机在两个方向及以上的直线距离均小于转向阈值时，返回扫地机器人。
值得说明的是，无人机上还包括有全景摄像头、LIDAR模块、RGBD图像识别模块、深度学习模块和无线充电模块等，通过上述元件和现有技术，实现对室内的图像的全景重塑，对室内地面的划分，全景摄像头在捕捉室内图像时尤其是镜头的垂直角，介于80°至120°，必要时可以增加双目摄像头辅助录像，确保采集到室内图像的清晰度。
进一步，所述步骤A3中，无人机通过接收反馈的测距信号计算与障碍物i的距离Yi，单位为cm，当Yi≤Y0时，无人机开始转向，转向的方向遵循自巡航路线，Y0为预存的转向阈值，单位为cm，当Yi＞Y0时，保持自巡航路线直行。
值得说明的是，所述步骤C中，根据无人机上的全景相机采集到的图像，扫地机器人生成室内的三维全景图，计算室内行进路线包括下列步骤：
C1：将三维全景图等分为若干个网格，其中网格的面积n大于智能机器人的占地面积m，三维全景图的占地面积为K；
C2：计算三维全景图中障碍物在单个网格中的占地面积Pi，根据单个网格中障碍物的数量Li和障碍物的占地面积Pi计算清扫效率g(i)，满足下列方程时，
Figure BDA0003606543410000061
C3：根据三维全景图中每个网格对应的清扫效率，确定扫地机器人的行进路线，即扫地机器人移动至
Figure BDA0003606543410000062
的网格中进行清扫。
值得说明的是，为了避免在单个网格中，陈列的家具和摆件过多，导致扫地机器人在打扫时发生碰撞，造成损失，因为对于一个网格面积中空地小于网格面积一半的不驱动扫地机器人打扫，这里网格面积根据室内的占地面积K设定，可以人为进行设定输入，上述Pi、Li可以根据三维全景图直接提取出结果。
进一步，根据室内面积的大小确定扫地机器人底部的边刷、吸口的功率，g(i)值越大，边刷和吸口的功率越大。
进一步的，步骤E中，当扫地机器人完成室内的行进路线后，即对室内进行清扫后，扫地机器人停止移动，驱动无人机再次飞行，对室内的卫生进行评估，其中具体卫生分数的打分原理为：
E1:无人机根据定高器向扫地机器人正上方飞行x1距离，其中x1小于x0，单位为cm，为了更近一步的识别地面清扫的程度，故飞行高度不能过高，这里x1根据无人机上自带的全景相机或者摄像头来设置，确保捕捉到清晰度较高的地面图像；
E2：无人机按照“Z”形自巡航路线行进，即重复步骤A2，其中针对之前设定的三维全景图中的网格，无人机每到达一处网格的上方，就捕捉一次图像；
E3：无人机将采集到的图像发送至扫地机器人的控制器，控制器内预存有卫生打分模块，将在网格上方获取的新图像，与之前处理过的无人机步骤B中获取的图像进行对比，其中，将无人机步骤B中获取的图像进行地面净化处理，划除每个网格中家居等大物件后，在空白处，将地面进行统一格式化，将标准化(无尘、无杂质、无垃圾)的地面进行替代，得到净化后的网格图像，将净化后的网格图像与步骤E2中捕捉的图像进行比对，若每张与净化后的图像一致，则表明这些网格对应的地面已打扫干净，该处卫生打分为优秀，同理，当捕捉的图像与净化后的图像不一致，则表明，仍存在较大的卫生死角、污垢和杂质，需要针对该网格的地面进行二次清洁，该处卫生打分为良，直至该处打分为优秀。
实施例2：
为了更好的对室内的每处环境达到精确的卫生监管力度，因此，实施例2中，进一步强化对图像处理细节的处理，无人机上的全景相机获取的图像尺寸相同，无人机将图像按照拍照顺序依次传输给扫地机器人，将所述步骤B中的图像与步骤D中的图像进行对比，通过特征映射法得到两者的区别率，卫生打分模块根据区别率的大小进行打分，并将每个网格的卫生分数发送至移动终端。
值得说明的是，本实施例优选用cnn图像特征提取方法，一个图像矩阵经过一个卷积核的卷积操作后，得到了另一个矩阵，这个矩阵叫做特征映射(feature map)。每一个卷积核都可以提取特定的特征，不同的卷积核提取不同的特征，将每个网格中的图像转化为一个5*5的矩阵，通过一个3*3的卷积核进行卷积，得到一个3*3的矩阵，根据卷积后的步骤B中图像与卷积后步骤D中图像重合度确定卫生分数，这里本实施例采用大数据统计算法，提前训练打扫卫生前后的数据，将整理后的数据整理为下表当中：
表1卫生分数统计结果
训练组别 室内面积(m<sup>2</sup>) 平均重合度 总卫生分数
第1组 100 95.3％ 丨953-1000丨＝47
第2组 150 96.1％ 丨961-1000丨＝39
第3组 280 95.8％ 丨958-1000丨＝42
第4组 400 95.9％ 丨959-1000丨＝41
上表中，室内表面为三维全景图的面积，4组数据中，划分的网格面积相同，即n相同，训练组内，室内面积越大，对应网格数量越多，这里根据网格打扫前后的特征映射法进行比较，总卫生分数＝丨平均重合度-1000丨，这里的1000为精确因子，精确因子根据重合度的小数数量确定，将求得的重合度求取平均值，重合度与卫生分数呈反比，重合度越高导致清扫后地面的垃圾仍存在部分，实验数据与本申请的设计方法相同。
为了进一步论证本申请，采用了更精确的多组实验，这里仅仅列举一组，
表2单个网格的卫生分数
网格 网格面积(m<sup>2</sup>) 单个网格重合度 单个网格卫生分数
第1对 4 98.3％ 丨983-1000丨＝17
第2对 4 22.1％ 丨221-1000丨＝779
第3对 4 65.8％ 丨658-1000丨＝342
第4对 4 3.9％ 丨39-1000丨＝961
值得注意的是，在本次实验中，单个网格的卫生分数＝丨重合度-精确因子丨，本次实验可知，由于室内陈设不同，导致扫地机器人对每个区域的打扫程度不同，为了避免卫生死角，以及存在打扫后又有杂物的出现，通过卫生分数进行呈现，更加直观明了，为了实现人工智能的统计，可以在24小时内，或者一周、一个月内对室内，同一个网格区域的历史卫生分数进行统计，同一个区域卫生分数若一直很低，则证明该处卫生问题复杂，可能是家具摆设影响清扫，有可能是室内路线不合理存在的卫生死角，用于提醒用户对该处进行相关措施，例如若应用于酒店、机场、客运站、火车站、商场等场合，帮助用户分析出应该在该区域布设多的垃圾桶，或者增加清扫频率的等。
值得说明的是，返航控制模块包括有UWB定位器和定高器，室内天花板上设定有多个定位基站，通过定位基站与UWB定位器之间的脉冲通信确定无人机的坐标，当扫地机器人机器人停止移动后，所述无人机返回无人机充电底座进行充电。
值得说明的是，在天花板四角设置定位基站，UWB无线定位系统使用先进的超窄脉冲精确测量飞行时间技术，实现了底层的精确测距/计时；结合位置解算算法，实现了上层的精确定位，定位标签发生无线脉冲，到达每个基站的时间*光速从而得到标签到达每个基站的距离，再通过算法最终得到标签的位置，基站布设一般为正方形，确保定位标签发出的脉冲信号能同时被其中任意三个基站接收到，就能确定无人机的位置坐标，基站的布设高度高于无人机的飞行高度，本实施例选用开放的API，提供RTS三维数据，通讯协议：IEEE802.15.4-2011，天线名称：贴片式UWB55。
本实施例扫地机器人，适用与较大面积的室内环境，以及存在较多卫生死角，需要智能监控和打扫的环境，包括但不限于在扫地机器人上设置有无人机锁紧装置，避免偷窃，包含但不限于扫地机器人上设置多个无人机，不限于一个等。
值得说明的是，处理器和计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现能够本发明的多功能扫地机器人的控制方法。其中，由于各个步骤的程序逻辑不同，可采用专用处理器或通用芯片来执行相应的步骤，以提高整个程序的处理效率，并合理地控制成本。因此，本领域技术人员可根据具体应用情况，对本发明的用于全景扫描的多功能扫地机器人中的控制汽和计算机程序的数量进行适应性地设计与调整。
值得说明的是，本申请中，针对扫地机器人的第一次启用时，需要无人机在自巡航路线下进行室内图像采集，后期仅仅需要无人机直接执行步骤C-E即可，待扫地机器人在新的室内环境时，才需要执行步骤A-E。
综上所述，本发明的实施原理为：根据室内的布局进行特定的扫地机器人行进路线的规划，进而得到不同的清扫方案，本发明并不局限于室内，但考虑到室外的干扰过大，若要对室外进行本发明的投放，则还需要对扫地机器人控制器中设置多项参数、如光照因素、边界限制、清扫的标准均需要进行调整，才能得到本发明上述的效果。

Claims (10)

1.一种应用于室内清扫的网格划分方法，包括扫地机器人和设置在扫地机器人上方的无人机，其特征在于，包括下列步骤：
A：无人机进行室内的飞行，在设定的自巡航路线下对室内的图像进行采集，继续执行步骤B，其中，无人机通过计算其与天花板之间的距离更新自巡航路线，移动终端通过通信模块与无人机连接并发送指令，通过移动终端上通信模块向无人机发送执行的任务类型，无人机上设定有巡航任务和监控任务，判断无人机模块是否接收到巡航任务，若是，则执行步骤A，若不是，即监控任务，仅执行步骤A且移动终端通过通信模块获取无人机的采集视频；
B：扫地机器人的控制器通过对图像进行处理，更新室内行进路线；
C：扫地机器人根据室内行进路线，驱动清扫装置的清扫效率；
D：扫地机器人完成室内行进路线后，再次驱动无人机进行室内的飞行，采集清扫后的室内图像，完成设定的自检路线后返回扫地机器人；
E：通过对步骤D中的图像进行处理，得到卫生分数并发送至移动终端。
2.根据权利要求1所述的一种应用于室内清扫的网格划分方法，其特征在于，
所述自巡航路线包括下列步骤：
A1：无人机上读取自身起飞时的坐标，通过无人机上的测距单元达进行全方位的测距，无人机根据定高器向扫地机器人正上方垂直飞行x0，单位为cm，执行A2；
A2：全方位测距包括无人机的前方、左方、后方和右方，通过比较无人机与四个方向上障碍物的直线距离，驱动无人机行沿着最短的直线距离达到该方向的边界，基于此，开始平行该边界作“Z”形自巡航路线行进；
A3：在自巡航路线中，当无人机在两个方向及以上的直线距离均小于转向阈值时，返回扫地机器人。
3.根据权利要求2所述的一种应用于室内清扫的网格划分方法，其特征在于，所述步骤A3中，无人机通过接收反馈的测距信号计算与障碍物i的距离Yi，单位为cm，当Yi≤Y0时，无人机开始转向，转向的方向遵循自巡航路线，Y0为预存的转向阈值，单位为cm，当Yi＞Y0时，保持自巡航路线直行。
4.根据权利要求1所述的一种应用于室内清扫的网格划分方法，其特征在于，所述步骤C中，根据无人机上的全景相机采集到的图像，扫地机器人生成室内的三维全景图，计算室内行进路线包括下列步骤：
C1：将三维全景图等分为若干个网格，其中网格的面积n大于智能机器人的占地面积m，三维全景图的占地面积为K；
C2：计算三维全景图中障碍物在单个网格中的占地面积Pi，根据单个网格中障碍物的数量Li和障碍物的占地面积Pi计算清扫效率g(i)，满足下列方程时，
Figure FDA0003606543400000021
C3：根据三维全景图中每个网格对应的清扫效率，确定扫地机器人的行进路线，即扫地机器人移动至
Figure FDA0003606543400000022
的网格中进行清扫。
5.根据权利要求4中所述的一种应用于室内清扫的网格划分方法，其特征在于，根据室内面积的大小确定扫地机器人底部的边刷、吸口的功率，g(i)值越大，边刷和吸口的功率越大。
6.根据权利要求5中所述的一种应用于室内清扫的网格划分方法，其特征在于，具体卫生分数的打分原理为：
E1:无人机根据定高器向扫地机器人正上方飞行x1距离，其中x1小于x0，单位为cm；
E2：无人机按照“Z”形自巡航路线行进，即重复步骤A2，其中针对之前设定的三维全景图中的网格，无人机每到达一处网格的上方，就捕捉一次图像；
E3：无人机将采集到的图像发送至扫地机器人的控制器，控制器内预存有卫生打分模块，将在网格上方获取的新图像，与之前处理过的步骤B中获取的图像进行对比，得到每个网格卫生分数。
7.根据权利要求6中所述的一种应用于室内清扫的网格划分方法，其特征在于，无人机上的全景相机获取的图像尺寸相同，无人机将图像按照拍照顺序依次传输给扫地机器人，将所述步骤B中的图像与步骤D中的图像进行对比，通过特征映射法得到两者的区别率，卫生打分模块根据区别率的大小进行打分，并将每个网格的卫生分数发送至移动终端。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如权利要求1～7任一项所述的应用于室内清扫的网格划分方法。
9.一种多功能扫地机器人，其特征在于，还包括有无人机，
扫地机器人机器人顶部设置有无人机充电底座，无人机内预存有返航控制模块，
扫地机器人机器人底部设置有边刷和吸口，通过扫地机器人机器人内的控制器调节边刷和吸口的功率，计算机可读存储介质，其存储有一个或多个计算机程序；所述一个或多个所述计算机程序被所述一个或多个控制器执行时实现如权利要求1～7任一项所述的应用于室内清扫的网格划分方法。
10.根据权利要求9所述的一种多功能扫地机器人，其特征在于，返航控制模块包括有UWB定位器和定高器，室内天花板上设定有多个定位基站，通过定位基站与UWB定位器之间的脉冲通信确定无人机的坐标，当扫地机器人机器人停止移动后，所述无人机返回无人机充电底座进行充电。
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