CN115644740B - 一种扫地机器人的控制方法和系统 - Google Patents

Abstract

本申请涉及控制领域，尤其涉及一种扫地机器人的控制方法和系统，本申请通过根据环境不同，将环境分为强光线环境和弱光线环境，进而采用不同的宠物粪便识别过程，提高了宠物粪便的识别准确率；同时，在通过气体识别宠物粪便时，考虑了风向对相关气体含量的影响，进一步提高了气体识别的准确率；同时，处理器控制清水桶将清水洒在清洗毛刷上进行润湿，毛刷旋转洗刷地面，刷过地面后毛刷上携带的污水被刮水板刮走聚拢，随后由吸水马达收集到污水箱，由此，可将宠物粪便完全清理干净。

Description

一种扫地机器人的控制方法和系统

技术领域

本发明属于控制领域，尤其涉及一种扫地机器人的控制方法和系统。

背景技术

扫地机器人，又称自动打扫机、智能吸尘器、机器人吸尘器等，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在房间内完成地板清理工作，近年来，机器人产业快速发展，其中扫地机器人更是在近几年迎来了爆发式增长。作为机器人产业的新兴领域，扫地机器人需求巨大，扫地机器人融合了智能、传感、网络、云计算等创新技术，与移动互联网的新业态、新模式相结合，为促进生活智能化提供了重要的突破口。

近年来，业界在对扫地机器人进行改进研究时，大部分的研究聚焦于怎么将地板上的灰尘清理干净，然而，对于养宠物的家庭，经常会遇到宠物在家里的地板上排放粪便的情况，若扫地机器人不能及时将粪便清理干净，而是采用常规的模式对地板进行清理，极有可能会把粪便扩散的满屋子都是，此种情况也多次出现在新闻中，但是如何利用扫地机器人将粪便清理干净，相关的研究并不是很多，公开号为(CN108991993A)的中国发明专利公开了一种扫地机器人通过气体检测技术识别粪便的方法和系统，其通过周围空气中氨气、硫化氢等气体浓度用于对动物粪便进行识别，从而使扫地机器人在识别出大便时停止工作，避免扫地机器人造成粪便区域扩散；然而，上述方案存在以下几个问题：

1、上述方案仅通过气体对粪便的识别准确度并不是很高；

2、粪便中的异味气体受风向影响较大，当宠物粪便存在于扫地机器人的下风口即宠物粪便相较于扫地机器人沿风向距离风源更远时，此时由于风力的作用，使气味并不是很明显，极有可能识别不出时间较长的粪便而造成粪便扩散的情况；

3、若是采用常规的吸尘模式将粪便清理干净，也会在地板上残留气味，容易导致扫地机器人的使用者体验欠佳的情况出现。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对上述技术方案的不足，提供一种扫地机器人的控制方法和系统，通过根据环境不同，将环境分为强光线环境和弱光线环境，进而采用不同的宠物粪便识别过程，提高了宠物粪便的识别准确率；同时，在通过气体识别宠物粪便时，考虑了风向对相关气体含量的影响，进一步提高了气体识别的准确率；同时，处理器控制清水桶将清水洒在清洗毛刷上进行润湿，毛刷旋转洗刷地面，刷过地面后毛刷上携带的污水被刮水板刮走聚拢，随后由吸水马达收集到污水箱，由此，可将宠物粪便完全清理干净。

根据本发明的一个方面，一种扫地机器人的控制方法，包括以下步骤：

步骤1：控制扫地机器人的光线强度传感器检测所述扫地机器人行进路线预定范围内的光线强度，并将所述光线强度发送给处理器；

步骤2：所述处理器将所述步骤1发送的光线强度与预设阈值比较；若大于等于所述预设阈值，则进入步骤3，若小于所述预设阈值则进入步骤5；

步骤3：摄像头模块采集所述扫地机器人行进路线前方的图像，气体传感器模块采集环境中的气体信息，然后触发图像识别模块和气体识别模块识别所述图像中是否存在宠物粪便以及根据气体识别是否存在宠物粪便；然后进入步骤4；

步骤4：所述处理器判断所述图像识别模块输出的结果与所述气体识别模块输出的结果是否相同，若相同，则确认存在宠物粪便，进入步骤6，如不同，则进入步骤7；

步骤5：所述处理器控制气体传感器模块采集空气中的氨气、硫化氢、甲烷气体含量；并控制气体识别模块根据所述氨气、所述硫化氢以及所述甲烷气体含量判断是否存在宠物粪便；若存在宠物粪便，则进入步骤6，若不存在，所述扫地机器人沿预设路线前进，然后执行步骤1；

步骤6：所述处理器控制粪便清理模块将宠物粪便清理进所述扫地机器人；

步骤7：将所述扫地机器人的行进方向的区域设置为临时禁区，所述扫地机器人转向继续执行清洁任务。

具体地，所述步骤1中，所述光线强度传感器集成在所述扫地机器人的侧边，用于感知扫所述地机器人行进路线预定范围内的光照强度。

具体地，所述步骤2中，所述预设阈值的设置以由所述图像识别模块能准确识别图像中的各种视频信息为宜，可通过模拟不同光照强度环境，然后将采集的图像输入所述图像识别模块进行对象的识别，进而根据对象的识别结果对所述预设阈值进行设置。

具体地，所述步骤3中，所述摄像头模块集成于所述扫地机器人的侧边，且距地高度和角度可灵活调节，优先选择为广角的摄像头，以方便采集行进路线前方的图像；示例性地，所述摄像头的型号为KS861-60。

所述气体传感器模块包括氨气传感器、硫化氢传感器和甲烷传感器。

更进一步地，所述步骤3具体包括：

步骤3.1：所述处理器控制所述摄像头模块启动，用于采集所述扫地机器人行进路线前方的图像；

步骤3.2：所述处理器触发所述图像识别模块，对所述图像进行识别，判断是否存在宠物粪便；

步骤3.3：所述处理器控制所述气体传感器模块采集空气中的氨气、硫化氢、甲烷气体；

步骤3.4：所述处理器触发所述气体识别模块，对所述气体信息进行识别，判断是否存在宠物粪便。

具体地，所述步骤3.2中，所述图像识别模块储存有图像识别模型，所述图像识别模型可用于识别图像中是否具有宠物粪便；优选地，所述图像识别模型为图像识别领域常用的识别模型，优选为卷积神经网络（Convolution Neural Network，CNN）、深度循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)中的一种。

具体地，所述步骤3.4中，所述处理器触发气体识别模块，对所述气体信息进行识别，判断是否存在宠物粪便具体过程为：若所述氨气传感器、所述硫化氢传感器、所述甲烷传感器中任一个传感器采集的气体含量大于对应的预设的气体含量阈值，则所述气体识别模块就输出存在宠物粪便的结果。

具体地，可设置具有宠物粪便的环境与无粪便环境，然后将所述氨气传感器、所述硫化氢传感器、所述甲烷传感器对环境中气体含量进行检测，根据检测的各气体含量结果设置对应气体的所述预设的气体含量阈值。

具体地，所述步骤5具体包括：

步骤5.1：所述处理器控制气体传感器模块采集空气中的氨气、硫化氢以及甲烷气体的含量；

步骤5.2：所述气体识别模块判断氨气、硫化氢、甲烷气体含量是否均超过阈值；若均超过阈值，则进入步骤5.3；若氨气、硫化氢、甲烷气体中有一种或两种超过阈值，则进入步骤5.4；若均不超过阈值，则进入步骤5.5；

具体地，可根据气体识别模块预期识别出来的精度大小设置所述阈值，示例性地，若期望所述气体识别模块识别出尽可能多的具有粪便的情况，则设置一个较低的阈值，若期望所述气体识别模块误判率较低，则设置一个较高的阈值。

步骤5.3：所述气体识别模块输出存在宠物粪便的结论；

步骤5.4：所述处理器控制所述扫地机器人移动至与原始位置成一定范围角度的位置，然后进入步骤5.1；

步骤5.5：所述气体识别模块输出不存在宠物粪便的结论。

具体地，为了避免因风向对气体传感器模块的影响，所述处理器控制所述扫地机器人移动检测位置，具体移动的位置可以为一个范围，以所述扫地机器人前方1m的点为圆心，以1m为半径做圆周运动，移动90°-270°范围内的区间的点，然后进行氨气、硫化氢、甲烷气体含量的测量。

具体地，所述步骤6中，所述粪便清理模块为强力吸尘装置，采用强力吸尘装置将宠物粪便吸进扫地机器人中单独的粪便储存袋中。

更进一步地，所述步骤6还包括：处理器控制清水桶将清水洒在清洗毛刷上进行润湿，毛刷旋转洗刷地面，刷过地面后毛刷上携带的污水被刮水板刮走聚拢，随后由吸水马达收集到污水箱，由此，可将宠物粪便完全清理干净。

根据本发明的另一方面，本申请还包括一种扫地机器人控制系统，通过运行上述的机器人控制方法对宠物粪便进行识别，该系统包括：

光线强度传感器，与处理器连接，用于检测所述扫地机器人行进路线预定范围内的光线强度，并将所述光线强度发送给处理器；

处理器，用于对所述光线强度传感器采集的光线强度与预设阈值比较；并控制其他模块的运行；

摄像头模块，与所述处理器连接，用于采集所述扫地机器人行进路线前方的图像，并传输给所述处理器；

气体传感器模块，与所述处理器连接，用于采集环境中的气体信息，并传输给所述处理器；

粪便清理模块，与所述处理器连接，所述处理器控制粪便清理模块将宠物粪便清理进所述扫地机器人；

临时禁区划定模块，与所述处理器连接，用于在处理器控制下，在图像识别模块和气体识别模块结论不一致时划定临时禁区。

更进一步地，所述处理器还包括：图像识别模块，用于通过图像判断扫地机器人的行进路线前方是否存在宠物粪便；

气体识别模块，用于根据气体传感器模块采集的气体含量识别是否存在宠物粪便；

判断模块，用于判断所述图像识别模块输出的结果与所述气体识别模块输出的结果是否相同。

基于上述技术方案，本申请提供的一种扫地机器人的控制方法和系统，具有如下技术效果：

1、本申请根据扫地机器人在工作状态时，会处于动态环境中，环境参数会随时变化，因此，首先检测扫地机器人所处环境中的光线强度，若处于强光线强度环境中时，则采用图像识别模块和气体识别模块都识别扫地机器人行进方向前方区域内是否存在宠物粪便，并根据两种模块的结论进行最终判断；在处于弱光线强度环境中时，则采用气体识别模块执行不同于强光线环境中的气体识别过程；提高了宠物粪便识别的准确率。

2、本申请在通过气体识别宠物粪便时，考虑了风向对相关气体含量的影响，进一步提高了气体识别的准确率。

3、本申请在检测到宠物粪便时，首先通过强力吸尘装置将宠物粪便吸进扫地机器人中单独的粪便储存袋中，不与灰尘袋混用，同时，处理器控制清水桶将清水洒在清洗毛刷上进行润湿，毛刷旋转洗刷地面，刷过地面后毛刷上携带的污水被刮水板刮走聚拢，随后由吸水马达收集到污水箱，由此，可将宠物粪便完全清理干净。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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为本申请实施例提供的一种扫地机器人的控制方法流程图；

图2为本申请实施例提供的图像识别模块和气体识别模块进行图像识别和气体识别的流程图；

图3为本申请实施例提供的步骤5中气体识别模块识别宠物粪便的流程图；

图4为本申请实施例提供的一种扫地机器人控制系统的示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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例，都属于本申请保护的范围。

下面首先结合附图对本申请所涉及的概念进行说明。在此需要指出的是，以下对各个概念的说明，仅为了使本申请的内容更加容易理解，并不表示对本申请保护范围的限定，这里的扫地机器人为具有扫地功能的自动化机器，可以为只具有扫地功能的机器人，也可以为具有扫地和拖地功能的机器人，此处不做限制。

实施例一：

如图1所示，一种扫地机器人的控制方法，包括以下步骤：

步骤1：控制扫地机器人的光线强度传感器检测所述扫地机器人行进路线预定范围内的光线强度，并将所述光线强度发送给处理器；

本实施例主要目的在于控制扫地机器人准确判断扫地机器人行进路线的前方是否有宠物粪便，因此，所述光线强度传感器集成在扫地机器人的侧边，用于感知扫地机器人行进路线预定范围内的光照强度；所述光线强度传感器型号为BH1750，该传感器是一种用于两线式串行总线接口的数字型光强度传感器集成电路，可方便集成于其他结构部件中，同时，该传感器的内部由光敏二极管、运算放大器、ADC采集、晶振等组成，对应广泛的输入光范围，且光强检测的准确率高。

步骤2：处理器将所述步骤1发送的光线强度与预设阈值比较；若大于等于所述预设阈值，则进入步骤3，若小于所述预设阈值则进入步骤5；

扫地机器人在工作过程中，会一直出于动态环境中，有时候需要在桌子、沙发等家具的下面执行清理任务，有时候需要去卫生间执行清理任务，处于不同的位置扫地机器人的环境参数变化较大，因此，本实施例设置了判断光线强度的步骤，根据不同的光线强度控制执行不同的宠物粪便识别流程；

具体地，所述步骤2中，所述预设阈值的设置以由所述图像识别模块能准确识别图像中的各种视频信息为宜，可通过模拟不同光照强度环境，然后将采集的图像输入所述图像识别模块进行对象的识别，进而根据对象的识别结果对所述预设阈值进行设置；另外，可根据所述图像识别模块的识别精度确定对所述预设阈值的大小进行调节，比如说若所述图像识别模块识别精度较高，则设置一个较小的预设阈值，从而使判断精度相对较高的图像识别模块进入工作状态，以提高粪便识别效果。

步骤3：摄像头模块采集所述扫地机器人行进路线前方的图像，气体传感器模块采集环境中的气体信息，然后触发图像识别模块和气体识别模块识别所述图像中是否存在宠物粪便以及根据气体识别是否存在宠物粪便；然后进入步骤4；

当扫地机器人处于具有较高光照强度的环境中时，此时集成在扫地机器人上的摄像头模块能够采集到清晰地图像数据，因此，可精确地识别出行进路线的前方区域是否存在宠物粪便；所述摄像头集成于所述扫地机器人的侧边，且距地高度和角度可灵活调节，优先选择为广角的摄像头，以方便采集行进路线前方的图像；示例性地，所述摄像头的型号为KS861-60。

同时，所述气体传感器模块包括氨气传感器、硫化氢传感器和甲烷传感器。

具体地，如图2所示，所述步骤3具体包括：

步骤3.1：所述处理器控制摄像头模块启动，用于采集所述扫地机器人行进路线前方的图像；

步骤3.2：所述处理器触发图像识别模块，对所述图像进行识别，判断是否存在宠物粪便；

具体地，所述图像识别模块储存有图像识别模型，所述图像识别模型可用于识别图像中是否具有宠物粪便；

优选地，所述图像识别模型为图像识别领域常用的识别模型，优选为卷积神经网络（Convolution Neural Network，CNN）、深度循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)中的一种。

步骤3.3：所述处理器控制气体传感器模块采集空气中的氨气、硫化氢、甲烷气体；

步骤3.4：所述处理器触发气体识别模块，对所述气体信息进行识别，判断是否存在宠物粪便。

具体地，所述处理器触发气体识别模块，对所述气体信息进行识别，判断是否存在宠物粪便具体过程为：若所述氨气传感器、所述硫化氢传感器、所述甲烷传感器中任一个传感器采集的气体含量大于对应的预设的气体含量阈值，则所述气体识别模块就输出存在宠物粪便的结果。

具体地，可设置具有宠物粪便的环境与无粪便环境，然后将述氨气传感器、所述硫化氢传感器、所述甲烷传感器对环境中气体含量进行检测，根据检测的各气体含量结果设置对应气体的所述预设的气体含量阈值。

示例性地，设定判定存在宠物粪便的氨气传感器检测的氨气含量阈值为a，设定判定存在宠物粪便的所述硫化氢传感器检测的硫化氢含量阈值为b，设定判定存在宠物粪便的所述甲烷传感器检测的甲烷含量阈值为c，此时，氨气传感器检测的气体含量为a1，硫化氢传感器检测的气体含量为b1，甲烷传感器检测的气体含量为c1，若a1＞a，b1＜b，c1<c，即氨气传感器采集的氨气含量大于设定的氨气含量阈值，则所述气体识别模块输出存在宠物粪便的结果；若a1＞a，b1＞b，c1<c，即氨气传感器采集的氨气含量大于设定的氨气含量阈值，硫化氢传感器采集的硫化氢含量大于设定的硫化氢含量阈值，则所述气体识别模块同样输出存在宠物粪便的结果。

步骤4：控制处理器判断所述图像识别模块输出的结果与所述气体识别模块输出的结果是否相同，若相同，则确认存在宠物粪便，则进入步骤6，如不同，进入步骤7；

由于风向对气体的影响以及气体传感器灵敏度对检测结果存在影响等原因，本实施例设置了图像识别结果以及气体识别结果双结果验证的过程，因此，在具有图像识别结果时，本实施例设置了上述三种传感器任一个传感器检测出粪便气体超标，即认定为存在宠物粪便，这样，可大大减少图像识别结合和气体识别结果不同的情况，有助于最终结果的确认。

步骤5：处理器控制气体传感器模块采集空气中的氨气、硫化氢、甲烷气体含量；并控制气体识别模块根据所述氨气、所述硫化氢以及所述甲烷气体含量判断是否存在宠物粪便；若存在宠物粪便，则进入步骤6，若不存在，则所述扫地机器人沿预设路线前进，然后执行步骤1；

具体地，如图3所示，所述步骤5具体包括：

步骤5.1：所述处理器控制气体传感器模块采集空气中的氨气、硫化氢以及甲烷气体的含量；

步骤5.2：所述气体识别模块判断氨气、硫化氢、甲烷气体含量是否均超过阈值；若均超过阈值，则进入步骤5.3；若氨气、硫化氢、甲烷气体中有一种或两种超过阈值，则进入步骤5.4；若均不超过阈值，则进入步骤5.5；

具体地，可根据气体识别模块预期识别出来的精度大小设置所述阈值，示例性地，若期望所述气体识别模块识别出尽可能多的具有粪便的情况，则设置一个较低的阈值，若期望所述气体识别模块误判率较低，则设置一个较高的阈值；本实施例不对预设的阈值的数值做具体的限制。

步骤5.3：所述气体识别模块输出存在宠物粪便的结论；

步骤5.4：所述处理器控制所述扫地机器人移动至与原始位置成一定范围角度的位置，然后进入步骤5.1；

具体地，为了避免因风向对气体传感器模块的影响，所述处理器控制所述扫地机器人移动检测位置，具体移动的位置可以为一个范围，以所述扫地机器人前方1m的点为圆心，以1m为半径做圆周运动，移动90°-270°范围内的区间的点，然后进行氨气、硫化氢、甲烷气体含量的测量；

步骤5.5：所述气体识别模块输出不存在宠物粪便的结论。

步骤6：所述处理器控制粪便清理模块将宠物粪便清理进所述扫地机器人；

具体地，所述粪便清理模块为强力吸尘装置，采用强力吸尘装置将宠物粪便吸进扫地机器人中单独的粪便储存袋中。

更进一步地，所述步骤6还包括：所述处理器控制清水桶将清水洒在清洗毛刷上进行润湿，毛刷旋转洗刷地面，刷过地面后毛刷上携带的污水被刮水板刮走聚拢，随后由吸水马达收集到污水箱，由此，可将宠物粪便完全清理干净。

步骤7：将所述扫地机器人的行进方向的区域设置为临时禁区，所述扫地机器人转向继续执行清洁任务。

所述步骤4中图像识别模块和气体识别模块输出的结果不同时，将图像以及气体数据传送到用户手机的app中，供用户进行人工认定，由于这个过程需要一定时间，因此，可通过设置临时禁区的形式，使扫地机器人暂时先不进入上述区域，待用户确认后再行处理上述区域，以避免将宠物粪便扫到满屋的情况。

实施例二：

如图4所示，本申请还包括一种扫地机器人控制系统，通过运行上述的机器人控制方法对宠物粪便进行识别，该系统包括：

光线强度传感器，与处理器连接，用于检测所述扫地机器人行进路线预定范围内的光线强度，并将所述光线强度发送给所述处理器；

处理器，用于对所述光线强度传感器采集的光线强度与预设阈值比较；并控制其他模块的运行；

摄像头模块，与所述处理器连接，用于采集所述扫地机器人行进路线前方的图像，并传输给所述处理器；

气体传感器模块，与所述处理器连接，用于采集环境中的气体信息，并传输给所述处理器；

粪便清理模块，与所述处理器连接，所述处理器控制粪便清理模块将宠物粪便清理进所述扫地机器人；

临时禁区划定模块，与所述处理器连接，用于在处理器控制下，在图像识别模块和气体识别模块结论不一致时划定临时禁区。

更进一步地，所述处理器还包括：图像识别模块，用于通过图像判断扫地机器人的行进路线前方是否存在宠物粪便；

气体识别模块，用于根据气体传感器模块采集的气体含量识别是否存在宠物粪便；

判断模块，用于判断所述图像识别模块输出的结果与所述气体识别模块输出的结果是否相同。

以上所述的实施例及/或实施方式，仅是用以说明实现本发明技术的较佳实施例及/或实施方式，并非对本发明技术的实施方式作任何形式上的限制，任何本领域技术人员，在不脱离本发明内容所公开的技术手段的范围，当可作些许的更动或修改为其它等效的实施例，但仍应视为与本发明实质相同的技术或实施例。

Claims (9)

1.一种扫地机器人的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：控制扫地机器人的光线强度传感器检测所述扫地机器人行进路线预定范围内的光线强度，并将所述光线强度发送给处理器；

步骤2：所述处理器将所述步骤1发送的光线强度与预设阈值比较；若大于等于所述预设阈值，则进入步骤3，若小于所述预设阈值则进入步骤5；

步骤3：摄像头模块采集所述扫地机器人行进路线前方的图像，气体传感器模块采集环境中的气体信息，然后触发图像识别模块和气体识别模块识别所述图像中是否存在宠物粪便以及根据气体识别是否存在宠物粪便；然后进入步骤4；

步骤4：所述处理器判断所述图像识别模块输出的结果与所述气体识别模块输出的结果是否相同，若相同，则确认存在宠物粪便，进入步骤6，如不同，则进入步骤7；

步骤5：所述处理器控制所述气体传感器模块采集空气中的氨气、硫化氢、甲烷气体含量；并控制所述气体识别模块根据所述氨气、所述硫化氢以及所述甲烷气体含量判断是否存在宠物粪便；若存在宠物粪便，则进入步骤6，若不存在，则所述扫地机器人沿预设路线前进，然后执行步骤1；

所述步骤5具体包括：

步骤5.1：所述处理器控制所述气体传感器模块采集空气中的氨气、硫化氢以及甲烷气体的含量；

步骤5.2：所述气体识别模块判断氨气、硫化氢、甲烷气体含量是否均超过阈值；若均超过阈值，则进入步骤5.3；若氨气、硫化氢、甲烷气体中有一种或两种超过阈值，则进入步骤5.4；若均不超过阈值，则进入步骤5.5；

步骤5.3：所述气体识别模块输出存在宠物粪便的结论；

步骤5.4：所述处理器控制所述扫地机器人移动位置，然后进入步骤5.1；

步骤5.5：所述气体识别模块输出不存在宠物粪便的结论；

步骤6：所述处理器控制粪便清理模块将宠物粪便清理进所述扫地机器人；

所述步骤6还包括：所述处理器控制清水桶将清水洒在清洗毛刷上进行润湿，毛刷旋转洗刷地面，刷过地面后毛刷上携带的污水被刮水板刮走聚拢，随后由吸水马达收集到污水箱；

步骤7：将所述扫地机器人的行进方向的区域设置为临时禁区，所述扫地机器人转向继续执行清洁任务。

2.根据权利要求1所述的一种扫地机器人的控制方法，其特征在于，所述步骤1中，所述光线强度传感器集成在所述扫地机器人的侧边，用于感知所述扫地机器人行进路线预定范围内的光线强度。

3.根据权利要求1所述的一种扫地机器人的控制方法，其特征在于，所述步骤3中，所述摄像头模块集成于所述扫地机器人的侧边，且距地高度和角度可灵活调节。

4.根据权利要求1所述的一种扫地机器人的控制方法，其特征在于，所述气体传感器模块包括氨气传感器、硫化氢传感器和甲烷传感器。

5.根据权利要求4所述的一种扫地机器人的控制方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

步骤3.1：所述处理器控制所述摄像头模块启动，用于采集所述扫地机器人行进路线前方的图像；

步骤3.2：所述处理器触发所述图像识别模块，对所述图像进行识别，判断是否存在宠物粪便；

步骤3.3：所述处理器控制所述气体传感器模块采集空气中的氨气、硫化氢、甲烷气体；

步骤3.4：所述处理器触发所述气体识别模块，对所述气体信息进行识别，判断是否存在宠物粪便。

6.根据权利要求5所述的一种扫地机器人的控制方法，其特征在于，所述步骤3.2中，所述图像识别模块储存有图像识别模型，所述图像识别模型用于识别图像中是否具有宠物粪便；所述图像识别模型为卷积神经网络、深度循环神经网络中的一种。

7.根据权利要求5所述的一种扫地机器人的控制方法，其特征在于，所述步骤3.4中，所述处理器触发所述气体识别模块，对所述气体信息进行识别，判断是否存在宠物粪便具体过程为：若所述氨气传感器、所述硫化氢传感器、所述甲烷传感器中任一个气体传感器采集的气体含量大于对应的预设的气体含量阈值，则所述气体识别模块就输出存在宠物粪便的结果。

8.一种扫地机器人控制系统，其特征在于：通过运行权利要求1-7任一项的机器人的控制方法对宠物粪便进行识别，该系统包括：

光线强度传感器，与处理器连接，用于检测所述扫地机器人行进路线预定范围内的光线强度，并将所述光线强度发送给所述处理器；

处理器，用于对所述光线强度传感器采集的光线强度与预设阈值比较；并控制其他模块的运行；

摄像头模块，与所述处理器连接，用于采集所述扫地机器人行进路线前方的图像，并传输给所述处理器；

气体传感器模块，与所述处理器连接，用于采集环境中的气体信息，并传输给所述处理器；

粪便清理模块，与所述处理器连接，所述处理器控制粪便清理模块将宠物粪便清理进所述扫地机器人；

临时禁区划定模块，与所述处理器连接，用于在所述处理器控制下，在图像识别模块和气体识别模块结论不一致时划定临时禁区。

9.根据权利要求8所述的一种扫地机器人控制系统，其特征在于，所述处理器还包括：

图像识别模块，用于通过图像判断所述扫地机器人的行进路线前方是否存在宠物粪便；

气体识别模块，用于根据所述气体传感器模块采集的气体含量识别是否存在宠物粪便；

判断模块，用于判断所述图像识别模块输出的结果与所述气体识别模块输出的结果是否相同。

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