CN116509266A - 清洁设备的控制方法、设备及存储介质 - Google Patents

清洁设备的控制方法、设备及存储介质 Download PDF

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CN116509266A CN202210080723.1A CN202210080723A CN116509266A CN 116509266 A CN116509266 A CN 116509266A CN 202210080723 A CN202210080723 A CN 202210080723A CN 116509266 A CN116509266 A CN 116509266A
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Abstract

本申请涉及清洁设备的控制方法、设备及存储介质，属于自动控制技术领域。该方法包括：获取清洁设备当前所在目标区域的脏污数据；基于脏污数据确定与目标区域相适配的清洁策略，清洁策略包括清洁设备上清洁机构的使用策略、和/或清洁设备的清洁轨迹；可以解决传统的清洁设备控制方法在控制清洁机构按照预设工作方式工作时清洁效果不佳的问题；由于基于目标区域的脏污数据可以确定出与该目标区域相适配的清洁策略，从而可以对脏污数据不同的待清洁区域使用不同的清洁策略进行清洁，因此，可以提升清洁设备的清洁效果。

Description

清洁设备的控制方法、设备及存储介质
技术领域
本申请属于自动控制技术领域，具体涉及一种清洁设备的控制方法、设备及存储介质。
背景技术
目前，清洁设备是指具有对待清洁表面进行清洁的功能的设备。一般地，清洁设备上安装有清洁机构，在清洁设备执行清洁工作时，清洁机构与待清洁表面接触，以对该待清洁表面进行清洁。
传统的清洁设备的控制方法，包括：控制清洁机构按照预设工作方式工作，以对待清洁表面进行清洁。
然而，预设工作方式可能对某些部分的待清洁表面的清洁效果不佳，这就会导致清洁设备的清洁效果较差的问题。
发明内容
本申请提供了清洁设备的控制方法、设备及存储介质，可以解决传统的清洁设备控制方法在控制清洁机构按照预设工作方式工作时清洁效果不佳的问题。本申请提供如下技术方案：
第一方面，提供一种清洁设备的控制方法，所述方法包括：
获取所述清洁设备当前所在目标区域的脏污数据；
基于所述脏污数据确定与所述目标区域相适配的清洁策略，所述清洁策略包括所述清洁设备上清洁机构的使用策略、和/或所述清洁设备的清洁轨迹。
可选地，所述使用策略包括所述清洁机构的机构类型；相应地，所述基于所述脏污数据确定与所述目标区域相适配的清洁策略，包括：
获取所述脏污数据对应的清洁机构的机构类型。
可选地，所述获取所述脏污数据对应的清洁机构的机构类型，包括：
在所述脏污数据指示灰尘密度大于密度阈值的情况下，确定所述机构类型为硬材质类型；
在所述脏污数据指示灰尘密度小于或等于密度阈值的情况下，确定所述机构类型为软材质类型。
可选地，所述基于所述脏污数据确定与所述目标区域相适配的清洁策略之后，还包括：
在所述清洁设备上已安装所述清洁机构的情况下，确定当前安装的清洁机构的当前机构类型是否与所述使用策略相匹配；
在所述当前机构类型与所述使用策略不匹配的情况下，输出机构更新提示，所述机构更新提示用于提示更换所述当前安装的清洁机构。
可选地，在所述当前机构类型与所述使用策略不匹配的情况下，所述方法还包括：
响应于所述清洁设备的机构更换指令，确定更换后的清洁机构是否与所述使用策略相匹配；
在所述更换后的清洁机构与所述使用策略不匹配的情况下，触发执行所述输出机构更新提示的步骤。
可选地，所述使用策略包括所述清洁机构的工作模式；相应地，所述基于所述脏污数据确定与所述目标区域相适配的清洁策略，包括：
确定所述脏污数据所属的目标数据范围，不同的数据范围对应的机构运行参数不同；
确定所述目标数据范围对应的机构运行参数，得到所述清洁机构的工作模式。
可选地，所述清洁策略包括所述清洁设备的清洁轨迹；相应地，所述基于所述脏污数据确定与所述目标区域相适配的清洁策略，包括：
基于所述脏污数据确定脏污在所述目标区域内的分布位置；
按照所述分布位置生成所述清洁轨迹。
可选地，所述清洁设备上安装有视觉传感器，所述视觉传感器用于采集所述目标区域的区域图像，所述获取所述清洁设备当前所在目标区域的脏污数据，包括：
获取所述视觉传感器采集的所述区域图像；
对所述区域图像进行脏污识别，得到所述脏污数据。
可选地，所述清洁设备上安装有光投射器，所述方法还包括：
控制所述光投射器向所述目标区域投射光信号，以使所述视觉传感器采集增加所述光信号后的区域图像。
可选地，所述对所述区域图像进行脏污识别，得到所述脏污数据，包括：
将所述区域图像输入预先训练的脏污识别模型中，得到所述脏污数据；所述脏污识别模型是使用训练数据对神经网络训练得到的，每组训练数据包括样本图像和所述样本图像中的脏污标签数据。
可选地，所述对所述区域图像进行脏污识别，得到所述脏污数据，包括：
确定所述区域图像与每张模板图像之间的相似度，所述模板图像是在脏污数据不同的情况下采集到的，每张模板图像包括对应的模板脏污数据；
将所述相似度的最大值所对应的模板图像的模板脏污数据，确定为所述脏污数据。
可选地，所述对所述区域图像进行脏污识别，得到所述脏污数据，包括：
获取待清洁表面的像素范围；
将所述区域图像中像素值在所述像素范围内的像素位置，确定为非脏污位置；
基于所述非脏污位置确定所述脏污数据。
可选地，所述获取所述清洁设备当前所在目标区域的脏污数据之后，还包括：
确定是否对所述目标区域进行清洁；
在不对所述目标区域进行清洁的情况下，在所述目标区域所属区域地图上，标记所述目标区域的脏污数据。
可选地，所述基于所述脏污数据确定与所述目标区域相适配的清洁策略之后，还包括：
确定清洁策略与所述目标区域的清洁策略相同的其它区域；
按照所述清洁策略对所述目标区域和所述其它区域进行连续清洁。
第二方面，提供一种电子设备，所述设备包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序，所述程序由所述处理器加载并执行以实现第一方面提供的清洁设备的控制方法。
第三方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有程序，所述程序被处理器执行时用于实现第一方面提供的清洁设备的控制方法。
本申请的有益效果至少包括：通过获取清洁设备当前所在目标区域的脏污数据；基于脏污数据确定与目标区域相适配的清洁策略，清洁策略包括清洁设备上清洁机构的使用策略、和/或清洁设备的清洁轨迹；可以解决传统的清洁设备控制方法在控制清洁机构按照预设工作方式工作时清洁效果不佳的问题；由于基于目标区域的脏污数据可以确定出与该目标区域相适配的清洁策略，从而可以对脏污数据不同的待清洁区域使用不同的清洁策略进行清洁，因此，可以提升清洁设备的清洁效果。
另外，由于使用策略包括清洁机构的机构类型，可以基于不同的脏污数据确定对应清洁机构的机构类型，可以使机构类型与脏污数据相适应，因此，可以提升清洁设备的清洁效果。
另外，由于在脏污数据指示灰尘密度大于密度阈值的情况下，选择机构类型为硬材质类型，可以避免在灰尘密度大时，使用软材质的清洁机构导致清洁效果不佳的问题，因此，可以提升清洁设备的清洁效果。
另外，由于在清洁设备当前安装的清洁机构的机构类型与使用策略不匹配的情况下，输出机构更新提示，以提示更换当前安装的清洁机构，因此，可以在清洁机构更换后再对目标区域进行清洁，可以提升清洁设备的清洁效果。
另外，由于在接收到机构更换指令后，再次确定更换后的清洁机构与使用策略是否匹配，在更换后的清洁机构的机构类型与使用策略不匹配的情况下，再次输出机构更新提示，因此，可以在更换后的清洁机构与使用策略相匹配的情况下再对目标区域进行清洁，可以提升清洁设备的清洁效果。
另外，由于使用策略包括清洁机构的工作模式，可以基于脏污数据确定清洁机构的运行参数，以基于运行参数控制清洁机构工作，可以使清洁机构的工作模式与脏污数据相适应，因此，可以提升清洁设备的清洁效果。
另外，由于清洁策略包括清洁轨迹，可以基于目标区域不同的脏污分布情况确定与脏污分布情况相适应的清洁轨迹，因此，可以提升清洁设备的清洁效果。
另外，由于控制光投射器向目标区域投射光信号，可以提高视觉传感器采集到的区域图像的清晰度，进而提高识别出的脏污数据的准确性，因此，可以准确确定出与目标区域相适配的清洁策略，提高对目标区域的清洁效果。
另外，由于预先训练的脏污识别模型识别区域图像，得到脏污数据，可以提高确定出的脏污数据的准确性，因此，可以准确确定出与目标区域相适配的清洁策略，提高对目标区域的清洁效果。
另外，由于通过将区域图像与模板图像之间进行相似度比较，并将相似度最大值对应的模板图像的模板脏污数据确定为脏污数据，可以避免使用神经网络确定脏污数据时需要占用大量计算资源的问题，因此，可以节省清洁设备的计算资源。
另外，由于基于待清洁表面的像素范围确定区域图像中的脏污数据，可以避免需要预先采集不同脏污数据的图像数据的问题，由于只需要采集待清洁表面无脏污时的图像数据即可确定出待清洁表面的像素范围，因此，可以减小基于区域图像确定脏污数据的难度。
另外，由于在不对目标区域进行清洁的情况下，在目标区域所属区域地图上标记目标区域的脏污数据，可以记录未清洁的目标区域的脏污数据，便于清洁设备在调整清洁策略后对目标区域进行清洁，因此，可以提高对待清洁表面进行清洁的效率。
另外，由于对清洁策略相同的目标区域进行连续清洁，可以避免在清洁过程中频繁切换清洁策略的问题，因此，可以提高对待清洁表面进行清洁的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，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是本申请一个实施例提供的清洁设备的结构示意图；
图2是本申请一个实施例提供的清洁设备的控制方法的流程图；
图3是本申请另一个实施例提供的清洁设备的控制方法的流程图；
图4是本申请一个实施例提供的清洁设备的控制装置的框图；
图5是本申请一个实施例提供的电子设备的框图。
具体实施方式
下面将结合附图对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。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。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
在申请中，在未作相反说明的情况下，使用的方位词如“上、下、顶、底”通常是针对附图所示的方向而言的，或者是针对部件本身在竖直、垂直或重力方向上而言的；同样地，为便于理解和描述，“内、外”是指相对于各部件本身的轮廓的内、外，但上述方位词并不用于限制本申请。
图1是本申请一个实施例提供的清洁设备的结构示意图。其中，清洁设备包括但不限于：扫地机、洗地机、扫拖一体机等具有清洁功能的设备，本实施例不对清洁设备的类型作限定。根据图1可知，该清洁设备至少包括壳体110、环境传感器120、清洁机构130和控制器(图中未示意)。
壳体110为清洁设备的外壳，壳体110的形状可以是规则的几何体，比如：圆形、方形；或者，也可以根据实际的应用场景设置成其他形状，如：D型，本实施例不对壳体110的形状作限定。
壳体110主要起保护和支撑作用。壳体110可以一体成型，或者为可拆分结构，本实施例不对壳体110的实现方式作限定。
壳体110的结构大致呈扁平状，比如为圆盘形，本实施例不对壳体110的形状作限定。
环境传感器120用于采集目标区域的环境信息。环境传感器120可以为视觉传感器或激光传感器，其中，视觉传感器包括但不限于：电荷耦合器件(Charge Coupled Device,CCD)、金属氧化物半导体器件(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)等，本实施例不对环境传感器120的类型作限定。
在一个示例中，环境传感器120包括视觉传感器。相应地，环境信息为目标区域的区域图像。
可选地，环境传感器120可以为一个，或者也可以为至少两个，本实施例不对环境传感器120的数量作限定。
可选地，环境传感器120可以位于壳体110的顶部、和/或侧面，本实施例不对环境传感器120的具体安装位置作限定。
可选地，为了采集到更清晰的区域图像，清洁设备上安装有光投射器，用于向目标区域投射光信号，以使环境传感器120采集增加光信号后的区域图像。
可选地，光投射器可以是发光二极管(Light-Emitting Diode Light，LED)灯，或者也可以是红外线发光器，本实施例不对光投射器的类型作限定。
在另一个示例中，环境传感器120包括激光传感器。相应地，环境信息为激光传感器采集到的信号。
清洁机构130安装在壳体110的底部，并与机构驱动组件相连，以在机构驱动组件的驱动下对目标区域进行清洁。可选地，为了实现更换清洁机构，清洁机构可拆卸地安装在机构驱动组件上。
清洁机构130可以为滚刷、抹布等，本实施例不对清洁机构130的实现方式作限定。
可选地，清洁机构130可以根据材质的不同划分成不同的机构类型，比如：清洁机构130的机构类型包括软材质类型和硬材质类型。或者，清洁机构130也可以根据机构尺寸的不同划分成不同的机构类型，比如：清洁机构130的机构类型包括大尺寸类型和小尺寸类型，本实施例不对机构类型的划分方式作限定。
本实施例中，清洁设备还具有移动机构，用于带动清洁设备移动。移动机构的类型可以为轮式，或者也可以为履带式，本实施例不对移动机构的类型作限定。
控制器与环境传感器120、清洁机构130和移动机构分别相连。控制器可以为清洁设备内部安装的微控制单元，或者任何具有控制功能的组件，本实施例不对控制器的类型作限定。
本实施例中，控制器用于获取清洁设备当前所在目标区域的脏污数据；基于脏污数据确定与目标区域相适配的清洁策略。
其中，清洁策略包括清洁设备上清洁机构130的使用策略、和/或清洁设备的清洁轨迹。
可选地，控制器还与光投射器连接，以控制光投射器向目标区域投射光信号。
在清洁机构130可拆卸地安装在机构驱动组件上的情况下，为了确定清洁设备当前是否安装清洁机构130，和/或确定当前安装的清洁机构130的机构类型，需要对清洁机构130进行检测。对清洁机构130进行检测的方式包括但不限于以下两种：
第一种方式，清洁机构130上设置有机构标记件，不同种类的清洁机构130上设置的机构标记件不同，清洁设备的机构安装部上设置有检测件。其中，机构安装部用于安装清洁机构130，检测件与控制器相连。相应地，控制器用于基于检测件的检测结果对清洁机构130进行检测。
第二种方式，清洁设备上安装有与机构图像传感器，机构图像传感器与控制器相连。相应地，控制器用于基于机构图像传感器采集的清洁机构130的机构图像，对清洁机构130进行检测。
本实施例中，通过获取清洁设备当前所在目标区域的脏污数据；基于脏污数据确定与目标区域相适配的清洁策略，清洁策略包括清洁设备上清洁机构的使用策略、和/或清洁设备的清洁轨迹；可以解决传统的清洁设备控制方法在控制清洁机构按照预设工作方式工作时清洁效果不佳的问题；由于基于目标区域的脏污数据可以确定出与该目标区域相适配的清洁策略，从而可以对脏污数据不同的待清洁区域使用不同的清洁策略进行清洁，因此，可以提升清洁设备的清洁效果。
下面对本申请提供的清洁设备的控制方法进行详细介绍。
图2是本申请一个实施例提供的清洁设备的控制方法的流程图，本实施例以该方法用于图1所示的清洁设备的控制器为例进行说明。该方法至少包括以下几个步骤：
步骤201，获取清洁设备当前所在目标区域的脏污数据。
其中，脏污数据用于指示脏污密度，比如灰尘密度；或者，也可以指示脏污面积，比如水渍的面积，本实施例不对脏污数据指示的信息作限定。
在一个示例中，脏污数据是清洁设备对视觉传感器采集的区域图像进行识别得到的。此时，获取清洁设备当前所在目标区域的脏污数据，包括：获取视觉传感器采集的区域图像；对区域图像进行脏污识别，得到脏污数据。
在其他实施例中，脏污数据也可以是其它设备采集并向清洁设备发送的，本实施例不对脏污数据的获取方式作限定。
本实施例中，以脏污数据是对区域图像进行识别得到的为例进行说明。其中，区域图像可以是彩色图像，或者黑白图像，本实施例中不对区域图像的类型作限定。
可选地，为了获取到更清晰的区域图像，获取视觉传感器采集的区域图像之前，还包括：控制光投射器向目标区域投射光信号，以使视觉传感器采集增加光信号后的区域图像。由于增加光信号后的区域图像的清晰度比未增加光信号时采集的区域图像的清晰度高，因此可以提高对区域图像进行识别的得到的脏污数据的准确性，从而可以更准确地确定出与目标区域相适配的清洁策略，提高对目标区域的清洁效果。
本实施例中，对区域图像进行脏污识别的方式包括但不限于以下几种：
第一种方式：将区域图像输入预先训练的脏污识别模型中，得到脏污数据。
其中，脏污识别模型是使用训练数据对神经网络训练得到的，每组训练数据包括样本图像和样本图像中的脏污标签数据。
在一个示例中，脏污识别模型的训练过程包括：创建初始网络模型；将样本图像和样本图像中的脏污标签数据输入初始网络模型，得到模型结果；基于模型结果和对应的脏污标签数据迭代更新初始网络模型的参数，在迭代次数达到预设次数，或者更新后的模型收敛时，得到脏污识别模型。
其中，初始网络模型可以为BP神经网络(Back Propagation Neural Network)、ART神经网络(Adaptive Resonance Theory)或者径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络，本实施例不对初始网络模型的类型作限定。
第二种方式：确定区域图像与每张模板图像之间的相似度，将相似度的最大值所对应的模板图像的模板脏污数据，确定为脏污数据。
其中，模板图像是在脏污数据不同的情况下采集到的，每张模板图像包括对应的模板脏污数据。
在一个示例中，确定区域图像与每张模板图像之间的相似度，包括：确定区域图像的像素值分布情况与每张模板图像的像素值分布情况之间的相似度，将相似度的最大值所对应的模板图像的模板脏污数据，确定为脏污数据。
以脏污数据为灰尘密度为例，清洁设备中预存有多张不同灰尘密度的模板图像(可以为地面的图像，或者是其它待清洁表面的图像)，之后，提取模板图像的像素信息，将该像素信息与灰尘密度进行关联存储。在对区域图像进行脏污识别时，提取区域图像的像素信息，确定区域图像的像素信息与预先存储的每个模板图像的像素信息之间的相似度，将相似度最大的像素信息对应的灰尘密度确定为区域图像的灰尘密度。
在另一个示例中，确定区域图像与每张模板图像之间的相似度，包括：确定区域图像的哈希值与每张模板图像的哈希值之间的相似度，将相似度最大的模板图像对应的灰尘密度确定为区域图像的灰尘密度。
可选地，区域图像哈希值和模板图像哈希值的计算方法相同。具体地，哈希值的计算方法可以是平均值哈希算法，或者也可以是感知哈希算法，或者还可以是差异值哈希算法，本实施例不对哈希值计算方法的类型作限定。
第三种方式：获取待清洁表面的像素范围；将区域图像中像素值在像素范围内的像素位置，确定为非脏污位置；基于非脏污位置确定脏污数据。
获取待清洁表面的像素范围，包括：获取待清洁表面的无脏污时的标准图像，将标准图像中的像素范围确定为待清洁表面的像素范围。
将区域图像中像素值在像素范围内的像素位置，确定为非脏污位置，包括：遍历区域图像中的像素位置，将像素值在像素范围内的像素位置连通，得到至少一个连通区域；将各个连通区域中面积大于面积阈值的连通区域确定为非脏污区域，非脏污区域中的像素位置为非脏污位置。
基于非脏污位置确定脏污数据，包括：基于非脏污位置确定脏污位置；基于脏污位置构成的脏污区域确定脏污面积；和/或，基于脏污位置的像素值确定脏污密度。其中，脏污密度与各个脏污位置的像素平均值呈正相关或者，与各个脏污位置的像素最大值呈正相关。
可选地，获取清洁设备当前所在目标区域的脏污数据之后，还包括：确定是否对目标区域进行清洁；在确定出不对目标区域进行清洁的情况下，在目标区域所属区域地图上，标记目标区域的脏污数据。在确定出对目标区域进行清洁的情况下，控制清洁设备以与该目标区域相适配的清洁策略对目标区域进行清洁。
可选地，是否对目标区域进行清洁，可以基于是否安装清洁机构确定，比如：在未安装清洁机构的情况下，确定不对目标区域进行清洁。或者，基于当前安装的清洁机构的类型确定，比如：在当前安装的清洁机构的机构类型与使用策略不匹配的情况下，确定不对目标区域进行清洁。或者，基于当前时间段确定，比如：在当前时间段为夜间的情况下，确定不对目标区域进行清洁，本实施例不对确定是否对目标区域进行清洁的确定方式作限定。
步骤202，基于脏污数据确定与目标区域相适配的清洁策略。
其中，清洁策略包括清洁设备上清洁机构的使用策略、和/或清洁设备的清洁轨迹。
清洁机构的使用策略至少包括以下几种情况：
第一种情况，使用策略包括清洁机构的机构类型；相应地，基于脏污数据确定与目标区域相适配的清洁策略，包括：获取脏污数据对应的清洁机构的机构类型。
其中，机构类型的可以基于清洁机构的材质划分，比如：将清洁机构划分为软材质类型和硬材质类型；或者，也可以基于清洁机构的机构尺寸划分，比如：将清洁机构划分为大尺寸类型和小尺寸类型，本实施例不对机构类型的划分方式作限定。
以机构类型划分为软材质类型和硬材质类型为例，由于软材质类型的清洁机构不适用于灰尘密度大的待清洁表面，即，无法将灰尘密度大的待清洁表面清扫干净，基于此，获取脏污数据对应的清洁机构的机构类型，包括：在脏污数据指示灰尘密度大于密度阈值的情况下，确定机构类型为硬材质类型；在脏污数据指示灰尘密度小于或等于密度阈值的情况下，确定机构类型为软材质类型。这样，在灰尘密度大于密度阈值的情况下，使用硬材质类型的清洁机构对目标区域进行清洁，可以避免使用软材质的清洁机构导致清洁效果不佳的问题，可以提升清洁设备的清洁效果。
其中，密度阈值预先存储在清洁设备中。
可选地，脏污数据对应的机构类型可以为一种或者至少两种，比如：大灰尘密度对应的机构类型为硬材质类型和/或大尺寸类型，本实施例不对脏污数据对应的机构类型作限定。
可选地，获取脏污数据对应的清洁机构的机构类型的方式包括但不限于以下几种：
第一种方式，确定脏污数据所属的脏污数值范围；将该脏污数值范围对应的机构类型确定为脏污数据对应的清洁机构的机构类型。
其中，脏污数值范围是对脏污最小值至脏污最大值构成的数值范围进行划分得到的，每种脏污数值范围与清洁机构之间的对应关系存储在清洁设备中，不同机构类型对应的脏污数值范围不同。数值范围的划分方式可以按照实际使用需求设置，本实施例不对该数值范围的划分方式作限定。
第二种方式，获取不同类型的清洁机构的清洁能力；获取清洁能力与脏污数据匹配的机构类型。
清洁能力与机构类型之间的对应关系预先存储在清洁设备中。
可选地，清洁能力通过清洁机构所能清洁的最大脏污数据表示。此时，获取清洁能力与脏污数据匹配的机构类型，包括：在清洁能力指示的最大脏污数据大于或等于该脏污数据的情况下，确定该清洁能力对应的机构类型为与脏污数据匹配的机构类型。
可选地，基于脏污数据确定与目标区域相适配的清洁策略之后，还包括：确定清洁设备是否安装清洁机构。
在清洁设备上已安装清洁机构的情况下，确定当前安装的清洁机构的当前机构类型是否与使用策略相匹配；在当前机构类型与使用策略不匹配的情况下，输出机构更新提示；在当前机构类型与使用策略匹配的情况下，对目标区域进行清洁。其中，机构更新提示用于提示更换当前安装的清洁机构。
可选地，机构更新提示可以为音频提示，相应地，机构更新提示通过清洁设备上安装的音频播放组件输出。或者，机构更新提示可以为灯光提示，相应地，机构更新提示通过清洁设备上的指示灯输出。或者，机构更新提示为向用户设备或者服务器发送的提示信息，相应地，机构更新提示通过清洁设备上的通信组件输出，本实施例不对清洁设备输出机构更新提示的方式作限定。
在一个示例中，机构更新提示包括使用策略指示的机构类型，此时，用户可以基于机构更新提示指示的机构类型对清洁机构进行更换。比如：机构更新提示输出语音提示“需要更换硬材质类型的清洁机构”，此时，用户可以基于机构更新提示，将清洁设备当前安装的清洁机构更换为硬材质类型的清洁机构。
在清洁设备上未安装清洁机构的情况下，输出机构安装提示。
其中，机构安装提示用于提示安装清洁机构。机构安装提示与机构更新提示不同，该机构安装提示可以为音频提示，相应地，机构安装提示通过清洁设备上安装的音频播放组件输出。或者，机构安装提示可以为灯光提示，相应地，机构安装提示通过清洁设备上的指示灯输出。或者，机构安装提示为向用户设备或者服务器发送的提示信息，相应地，机构安装提示通过清洁设备上的通信组件输出，本实施例不对清洁设备输出机构安装提示的方式作限定。
确定清洁设备是否安装清洁机构的方式包括但不限于以下几种：
第一种方式，清洁机构上设置有机构标记件，清洁设备的机构安装部上设置有检测件，机构安装部用于安装清洁机构，检测件用于检测机构标记件。此时，确定清洁设备是否安装清洁机构，包括：获取检测件的机构检测结果；基于机构检测结果确定清洁设备是否安装清洁机构。
可选地，不同机构类型的清洁机构上设置的机构标记件不同，不同机构类型的清洁机构对应的机构检测结果不同。在基于机构检测结果确定清洁设备已安装清洁机构的情况下，确定当前安装的清洁机构的机构类型是否与使用策略相匹配之前，还包括：基于机构检测结果确定当前安装的清洁机构的机构类型。
示意性地，机构标记件为磁性件，相应地，检测件为霍尔传感器，不同机构类型对应的磁性件的数量不同。此时，确定清洁设备是否安装清洁机构，包括：获取霍尔传感器的机构检测结果；在机构检测结果指示检测到磁性件的情况下，确定清洁设备已安装清洁机构；在机构检测结果指示未检测到磁性件的情况下，确定清洁设备未安装清洁机构。
在基于机构检测结果确定清洁设备已安装清洁机构的情况下，基于机构检测结果确定当前安装的清洁机构的机构类型，包括：基于机构检测结果确定磁性件的数量；基于磁性件的数量确定当前安装的清洁机构的机构类型。
第二种方式，清洁设备上安装有机构图像传感器，该机构图像传感器用于采集清洁机构的机构图像。此时，确定清洁设备是否安装清洁机构，包括：获取机构图像传感器采集的目标图像；对目标图像进行图像识别；基于识别结果确定清洁设备是否安装有清洁机构。
不同机构类型的清洁机构的机构图像不同。
可选地，在基于识别结果确定清洁设备已安装有清洁机构的情况下，确定当前安装的清洁机构的机构类型是否与使用策略相匹配之前，还包括：基于识别结果确定当前安装的清洁机构的机构类型。
可选地，确定当前安装的清洁机构的机构类型是否与使用策略相匹配，包括：在当前安装的清洁机构的机构类型与使用策略指示的机构类型相同的情况下，确定当前安装的清洁机构的机构类型与使用策略相匹配。
在当前安装的清洁机构的机构类型与使用策略指示的机构类型不同的情况下，确定当前安装的清洁机构的机构类型与使用策略不匹配。
为了确保更换后的清洁机构与使用策略相匹配，在当前机构类型与使用策略不匹配，或者清洁设备未安装清洁机构的情况下，本实施例提供的清洁设备的控制方法还包括：响应于清洁设备的机构更换指令，确定更换后的清洁机构是否与使用策略相匹配；在更换后的清洁机构与使用策略不匹配的情况下，触发执行输出机构更新提示的步骤。
其中，机构更换指令可以是清洁设备在检测到清洁机构已更换的情况下自动生成的，或者也可以是清洁设备上设置的更换指示控件被触发时生成的，或者还可以是其它设备向清洁设备发送的，本实施例不对机构更换指令的产生方式作限定。
在一个示例中，机构更换指令是清洁设备上设置的更换指示控件被触发时生成的。此时，清洁设备上设置有更换指示控件。相应地，响应于清洁设备的机构更换指令，确定更换后的清洁机构是否与使用策略相匹配，包括：在接收到作用于更换指示控件上的触发操作的情况下，确定更换后的清洁机构是否与使用策略相匹配。
可选地，更换指示控件可以是物理按键，或者也可以是也可以是清洁设备通过触摸屏显示的虚拟触控按键，本实施例不对更换指示控件的类型作限定。
比如：用户为清洁设备更换清洁机构后，按动清洁设备上的更换指示控件，以触发清洁设备生成机构更换指令。
在另一个示例中，机构更换指令是清洁设备在检测到清洁设备被更换的情况下自动生成的。此时，响应于清洁设备的机构更换指令，确定更换后的清洁机构是否与使用策略相匹配，包括：在检测到清洁机构被更换的情况下，确定更换后的清洁机构是否与使用策略相匹配。
第二种情况，使用策略包括清洁机构的工作模式；相应地，基于脏污数据确定与目标区域相适配的清洁策略，包括：确定脏污数据所属的目标数据范围，不同的数据范围对应的机构运行参数不同；确定目标数据范围对应的机构运行参数，得到清洁机构的工作模式。
可选地，机构运行参数包括：工作转速、工作功率和/或工作时长，本实施例不对机构参数的类型作限定。其中，工作转速与脏污密度呈正相关关系，即脏污密度越大，工作转速越高。工作时长与脏污面积呈正相关关系，即脏污面积越大，工作时长越长。
可选地，数据范围对应的机构运行参数预先存储在清洁设备中。
本实施例中，清洁策略包括清洁设备的清洁轨迹；相应地，基于脏污数据确定与目标区域相适配的清洁策略，包括：基于脏污数据确定脏污在目标区域内的分布位置；按照分布位置生成清洁轨迹。
可选地，按照分布位置生成清洁轨迹包括：根据每个分布位置对应的脏污密度确定清洁设备在清洁过程中通过该分布位置的最少次数；根据清洁设备通过各个分布位置的最少次数生成清洁轨迹。其中，脏污密度与最少次数呈正相关关系，即分布位置的脏污密度越大，清洁过程中通过该分布位置的最少次数越大。
为了提高清洁设备的清洁效率，基于脏污数据确定与目标区域相适配的清洁策略之后，还包括：确定清洁策略与目标区域的清洁策略相同的其它区域；按照该清洁策略对目标区域和其它区域进行连续清洁。
其中，连续清洁是指：在目标区域和其他区域全部清洁完成之前，不对目标区域和其他区域以外的区域进行清洁。这样，可以避免在清洁过程中频繁切换清洁策略的问题，因此，可以提高对待清洁表面进行清洁的效率。
可选地，确定清洁策略与目标区域的清洁策略相同的其它区域，包括：将工作地图中脏污数据与目标区域的脏污数据相同的其他区域，确定为与目标区域清洁策略相同的其他区域。
为了减小清洁设备在清洁过程中移动的距离，按照清洁策略对目标区域和其它区域进行连续清洁，包括：将目标区域和其他区域确定为待清洁区域；计算各个待清洁区域之间的距离，使用最短路径搜索方法将各个待清洁区域连通，以生成移动轨迹；控制清洁设备按照移动轨迹移动，以对目标区域和其他区域进行连续清洁。
可以的，最短路径搜索方法可以是插点法(Floyd-Warshall)，或者也可以是深度优先遍历法(Depth First Search,DFS)，本实施例不对最短路径搜索方法的类型作限定。
可选地，按照同一清洁策略对目标区域和其它区域进行连续清洁的方式包括但不限于以下几种：
第一种方式，按照清洁策略对目标区域进行清洁，并在每次确定出与目标区域的清洁策略相同的一个其他区域之后，按照该清洁策略对其他区域进行清洁。
第二种方式，在确定出待清洁区域中与目标区域的清洁策略相同的所有其他区域之后，再按照同一清洁策略对目标区域和其他区域进行连续清洁。
综上所述，本实施例通过的清洁设备的控制方法，通过获取清洁设备当前所在目标区域的脏污数据；基于脏污数据确定与目标区域相适配的清洁策略，清洁策略包括清洁设备上清洁机构的使用策略、和/或清洁设备的清洁轨迹；可以解决传统的清洁设备控制方法在控制清洁机构按照预设工作方式工作时清洁效果不佳的问题；由于基于目标区域的脏污数据可以确定出与该目标区域相适配的清洁策略，从而可以对脏污数据不同的待清洁区域使用不同的清洁策略进行清洁，因此，可以提升清洁设备的清洁效果。
另外，由于使用策略包括清洁机构的机构类型，可以基于不同的脏污数据确定对应清洁机构的机构类型，可以使机构类型与脏污数据相适应，因此，可以提升清洁设备的清洁效果。
另外，由于在脏污数据指示灰尘密度大于密度阈值的情况下，选择机构类型为硬材质类型，可以避免在灰尘密度大时，使用软材质的清洁机构导致清洁效果不佳的问题，因此，可以提升清洁设备的清洁效果。
另外，由于在清洁设备当前安装的清洁机构的机构类型与使用策略不匹配的情况下，输出机构更新提示，以提示更换当前安装的清洁机构，因此，可以在清洁机构更换后再对目标区域进行清洁，可以提升清洁设备的清洁效果。
另外，由于在接收到机构更换指令后，再次确定更换后的清洁机构与使用策略是否匹配，在更换后的清洁机构的机构类型与使用策略不匹配的情况下，再次输出机构更新提示，因此，可以在更换后的清洁机构与使用策略相匹配的情况下再对目标区域进行清洁，可以提升清洁设备的清洁效果。
另外，由于使用策略包括清洁机构的工作模式，可以基于脏污数据确定清洁机构的运行参数，以基于运行参数控制清洁机构工作，可以使清洁机构的工作模式与脏污数据相适应，因此，可以提升清洁设备的清洁效果。
另外，由于清洁策略包括清洁轨迹，可以基于目标区域不同的脏污分布情况确定与脏污分布情况相适应的清洁轨迹，因此，可以提升清洁设备的清洁效果。
另外，由于控制光投射器向目标区域投射光信号，可以提高视觉传感器采集到的区域图像的清晰度，进而提高识别出的脏污数据的准确性，因此，可以准确确定出与目标区域相适配的清洁策略，提高对目标区域的清洁效果。
另外，由于预先训练的脏污识别模型识别区域图像，得到脏污数据，可以提高确定出的脏污数据的准确性，因此，可以准确确定出与目标区域相适配的清洁策略，提高对目标区域的清洁效果。
另外，由于通过将区域图像与模板图像之间进行相似度比较，并将相似度最大值对应的模板图像的模板脏污数据确定为脏污数据，可以避免使用神经网络确定脏污数据时需要占用大量计算资源的问题，因此，可以节省清洁设备的计算资源。
另外，由于基于待清洁表面的像素范围确定区域图像中的脏污数据，可以避免需要预先采集不同脏污数据的图像数据的问题，由于只需要采集待清洁表面无脏污时的图像数据即可确定出待清洁表面的像素范围，因此，可以减小基于区域图像确定脏污数据的难度。
另外，由于在不对目标区域进行清洁的情况下，在目标区域所属区域地图上标记目标区域的脏污数据，可以记录未清洁的目标区域的脏污数据，便于清洁设备在调整清洁策略后对目标区域进行清洁，因此，可以提高对待清洁表面进行清洁的效率。
另外，由于对清洁策略相同的目标区域进行连续清洁，可以避免在清洁过程中频繁切换清洁策略的问题，因此，可以提高对待清洁表面进行清洁的效率。
下面对本申请提供的清洁设备的控制方法进行详细介绍。
图3是本申请一个实施例提供的清洁设备的控制方法的流程图，本实施例以该方法用于图1所示的清洁设备的控制器为例进行说明。本实例中，以清洁策略为清洁机构的使用策略，使用策略为清洁机构的机构类型为例进行说明。该方法至少包括以下几个步骤：
步骤301，获取视觉传感器采集的目标区域的区域图像；
步骤302，对区域图像进行脏污识别，得到脏污数据；
步骤303，获取脏污数据对应的清洁机构的机构类型；
步骤304，确定当前安装的清洁机构的当前机构类型是否与使用策略相匹配；在当前机构类型与使用策略不匹配的情况下，执行步骤305；在当前机构类型与使用策略匹配的情况下，执行步骤306；
步骤305，在目标区域所属区域地图上，标记目标区域的脏污数据，执行步骤307；
步骤306，控制清洁设备以与该目标区域相适配的清洁策略对目标区域进行清洁，执行步骤307；
步骤307，确定待清洁表面是否遍历完成；在待清洁表面未遍历完成的情况下，执行步骤308；在待清洁表面遍历完成的情况下，执行步骤309；
步骤308，控制清洁设备进入下一个目标区域，执行步骤301；
步骤309，确定地图是否标记有脏污数据；在地图标记有脏污数据的情况下，执行步骤310；在地图未标记脏污数据的情况下，结束清洁。
步骤310，基于地图标记的所有脏污数据中的一类脏污数据重新确定清洁策略，并输出机构更新提示；
步骤311，响应于清洁设备的机构更换指令，确定更换后的清洁机构是否与使用策略相匹配；在更换后的清洁机构与使用策略不匹配的情况下，执行步骤310；在更换后的清洁机构与使用策略匹配的情况下，执行步骤312；
步骤312，控制清洁设备移动至地图上标记的该脏污数据对应的目标区域，执行步骤306。
根据上述实施例可知，本申请提供的清洁设备的控制方法，由于在接收到机构更换指令后，再次确定更换后的清洁机构与使用策略是否匹配，在更换后的清洁机构的机构类型与使用策略不匹配的情况下，再次输出机构更新提示，因此，可以在更换后的清洁机构与使用策略相匹配的情况下再对目标区域进行清洁，可以提升清洁设备的清洁效果。
本实施例提供一种清洁设备的控制装置，如图4所示。本实施例以该方法用于图1所示的清洁设备的控制器为例进行说明。该装置包括至少以下几个模块：数据获取模块410和策略确定模块420。
数据获取模块410，用于获取清洁设备当前所在目标区域的脏污数据；
策略确定模块420，用于基于脏污数据确定与目标区域相适配的清洁策略，清洁策略包括清洁设备上清洁机构的使用策略、和/或清洁设备的清洁轨迹。
相关细节参考上述设备和方法实施例。
需要说明的是：上述实施例中提供的清洁设备的控制装置在进行清洁设备的控制时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将清洁设备的控制装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的清洁设备的控制装置与清洁设备的控制方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
本实施例提供一种电子设备，如图5所示。本实施例以该方法用于图1所示的清洁设备的控制器为例进行说明。该电子设备至少包括处理器501和存储器502。
处理器501可以包括一个或多个处理核心，比如：4核心处理器、8核心处理器等。处理器501可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器501也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器501可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器501还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器502可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器502还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器502中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器501所执行以实现本申请中方法实施例提供的清洁设备的控制方法。
在一些实施例中，电子设备还可选包括有：外围设备接口和至少一个外围设备。处理器501、存储器502和外围设备接口之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口相连。示意性地，外围设备包括但不限于：射频电路、触摸显示屏、音频电路、和电源等。
当然，电子设备还可以包括更少或更多的组件，本实施例对此不作限定。
可选地，本申请还提供有一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有程序，程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的清洁设备的控制方法。
可选地，本申请还提供有一种计算机产品，该计算机产品包括计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有程序，程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的清洁设备的控制方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (16)

1.一种清洁设备的控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取所述清洁设备当前所在目标区域的脏污数据；
基于所述脏污数据确定与所述目标区域相适配的清洁策略，所述清洁策略包括所述清洁设备上清洁机构的使用策略、和/或所述清洁设备的清洁轨迹。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用策略包括所述清洁机构的机构类型；相应地，所述基于所述脏污数据确定与所述目标区域相适配的清洁策略，包括：
获取所述脏污数据对应的清洁机构的机构类型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述脏污数据对应的清洁机构的机构类型，包括：
在所述脏污数据指示灰尘密度大于密度阈值的情况下，确定所述机构类型为硬材质类型；
在所述脏污数据指示灰尘密度小于或等于密度阈值的情况下，确定所述机构类型为软材质类型。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述脏污数据确定与所述目标区域相适配的清洁策略之后，还包括：
在所述清洁设备上已安装所述清洁机构的情况下，确定当前安装的清洁机构的当前机构类型是否与所述使用策略相匹配；
在所述当前机构类型与所述使用策略不匹配的情况下，输出机构更新提示，所述机构更新提示用于提示更换所述当前安装的清洁机构。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述当前机构类型与所述使用策略不匹配的情况下，所述方法还包括：
响应于所述清洁设备的机构更换指令，确定更换后的清洁机构是否与所述使用策略相匹配；
在所述更换后的清洁机构与所述使用策略不匹配的情况下，触发执行所述输出机构更新提示的步骤。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用策略包括所述清洁机构的工作模式；相应地，所述基于所述脏污数据确定与所述目标区域相适配的清洁策略，包括：
确定所述脏污数据所属的目标数据范围，不同的数据范围对应的机构运行参数不同；
确定所述目标数据范围对应的机构运行参数，得到所述清洁机构的工作模式。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述清洁策略包括所述清洁设备的清洁轨迹；相应地，所述基于所述脏污数据确定与所述目标区域相适配的清洁策略，包括：
基于所述脏污数据确定脏污在所述目标区域内的分布位置；
按照所述分布位置生成所述清洁轨迹。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述清洁设备上安装有视觉传感器，所述视觉传感器用于采集所述目标区域的区域图像，所述获取所述清洁设备当前所在目标区域的脏污数据，包括：
获取所述视觉传感器采集的所述区域图像；
对所述区域图像进行脏污识别，得到所述脏污数据。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述清洁设备上安装有光投射器，所述方法还包括：
控制所述光投射器向所述目标区域投射光信号，以使所述视觉传感器采集增加所述光信号后的区域图像。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述区域图像进行脏污识别，得到所述脏污数据，包括：
将所述区域图像输入预先训练的脏污识别模型中，得到所述脏污数据；所述脏污识别模型是使用训练数据对神经网络训练得到的，每组训练数据包括样本图像和所述样本图像中的脏污标签数据。
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述区域图像进行脏污识别，得到所述脏污数据，包括：
确定所述区域图像与每张模板图像之间的相似度，所述模板图像是在脏污数据不同的情况下采集到的，每张模板图像包括对应的模板脏污数据；
将所述相似度的最大值所对应的模板图像的模板脏污数据，确定为所述脏污数据。
12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述区域图像进行脏污识别，得到所述脏污数据，包括：
获取待清洁表面的像素范围；
将所述区域图像中像素值在所述像素范围内的像素位置，确定为非脏污位置；
基于所述非脏污位置确定所述脏污数据。
13.根据权利要求1至12任一所述的方法，其特征在于，所述获取所述清洁设备当前所在目标区域的脏污数据之后，还包括：
确定是否对所述目标区域进行清洁；
在不对所述目标区域进行清洁的情况下，在所述目标区域所属区域地图上，标记所述目标区域的脏污数据。
14.根据权利要求1至12任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述脏污数据确定与所述目标区域相适配的清洁策略之后，还包括：
确定清洁策略与所述目标区域的清洁策略相同的其它区域；
按照所述清洁策略对所述目标区域和所述其它区域进行连续清洁。
15.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序，所述程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至14任一项所述的清洁设备的控制方法。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序，所述程序被处理器执行时用于实现如权利要求1至14任一项所述的清洁设备的控制方法。
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