CN204950817U - 智能清洁设备 - Google Patents

Abstract

本公开是关于智能清洁设备，包括：检测组件，在完成对工作区域的自动清洁工作后，检测所述工作区域的对应空间的空气浮尘量；处理组件，连接至所述检测组件，根据所述空气浮尘量，预估所述工作区域再次清洁时间；清洁组件，连接至所述处理组件，根据所述再次清洁时间，执行对所述工作区域的自动清洁工作。通过本公开的技术方案，可以对工作区域执行自动化的清洁控制，有助于简化用户的控制操作。

Description

智能清洁设备

技术领域

本公开涉及智能清洁技术领域，尤其涉及智能清洁设备。

背景技术

随着技术的发展，出现了多种多样的自动清洁设备，比如自动扫地机器人、自动拖地机器人等。自动清洁设备可以自动地执行清洁操作，方便用户。以自动扫地机器人为例，是通过直接刷扫、真空吸尘等技术来实现对地方的自动清理。

实用新型内容

本公开提供智能清洁设备，以解决相关技术中的不足。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种智能清洁设备，包括：

检测组件，在完成对工作区域的自动清洁工作后，检测所述工作区域的对应空间的空气浮尘量；

处理组件，连接至所述检测组件，根据所述空气浮尘量，预估所述工作区域再次清洁时间；

清洁组件，连接至所述处理组件，根据所述再次清洁时间，执行对所述工作区域的自动清洁工作。

可选的，所述检测组件包括：红外传感器，向所述工作区域对应空间发射红外检测信号，并接收包含所述空气浮尘量的数据的反射信号。

可选的，还包括：

控制台，接收用户手动输入的控制指令；

通信组件，连接至所述控制台，将每次用户手动输入控制指令的信息上传至云端，由云端统计出相应的清洁规律，所述清洁规律包括每天符合清洁习惯的时间段和对应的工作模式；

其中，所述清洁组件在所述再次清洁时间属于所述符合清洁习惯的时间段的情况下，在所述再次清洁时间按照对应的工作模式执行自动清洁工作，否则选取与所述再次清洁时间最近的符合清洁习惯的时间段，并按照对应的工作模式执行对所述工作区域的自动清洁工作。

可选的，还包括：

用户检测组件，连接至所述处理组件，在所述再次清洁时间到达时，检测用户是否在家；

其中，所述清洁组件在用户不在家的情况下，执行对所述工作区域的自动清洁工作，否则推迟所述再次清洁时间，且当推迟时长达到预设时长时，所述清洁组件采用静音模式执行对所述工作区域的自动清洁工作。

可选的，所述用户检测组件包括：

生物传感器，通过检测用户的预设生理特征，确定用户是否在家。

可选的，所述生物传感器包括：温度传感器。

可选的，所述用户检测组件包括：

距离传感器，用于通过三角测距原理对扫地机器人的工作区域内的物体进行距离检测，且所述距离发生变化时表明用户在家。

可选的，所述距离传感器包括：激光测距传感器。

可选的，所述用户检测组件包括：

通信组件，在与用户的智能移动终端处于同一局域网的情况下，判定用户在家，在未与用户的智能移动终端处于同一局域网的情况下，获取所述智能移动终端的实时地理位置，其中当所述实时地理位置与预设的家庭地理位置相匹配时，表明用户在家。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

由上述实施例可知，本公开通过对空气浮尘量的检测，可以准确预估工作区域的落尘情况，并据此执行对工作区域的自动清洁操作，从而无需用户对清洁操作进行手动控制和调整，有助于提升智能清洁设备执行清洁操作的自动化和智能化。

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智能清洁设备的结构示意图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种获取空气浮尘量的示意图。

图3是根据一示例性实施例示出的另一种智能清洁设备的结构示意图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种检测用户的示意图。

图5是根据一示例性实施例示出的另一种检测用户的示意图。

图6是根据一示例性实施例示出的又一种检测用户的示意图。

图7是根据一示例性实施例示出的又一种检测用户的示意图。

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1是根据一示例性实施例示出的一种智能清洁设备的结构示意图，如图1所示，该智能清洁设备10可以包括：

检测组件1，在完成对工作区域的自动清洁工作后，检测所述工作区域的对应空间的空气浮尘量；

在本实施例中，空气浮尘量是指悬浮于空气中的灰尘的含量，并且可以根据需要指定灰尘的类型，比如灰尘直径小于或等于10微米(即PM10)、灰尘直径小于或等于2.5微米(即PM2.5)等，从而实现更为精准的智能清洁工作。其中，智能清洁设备可以实时检测空气浮尘量，也可以按照预设时间长度来定期检测空气浮尘量。

作为一示例性实施例，智能清洁设备10可以自行对空气浮尘量的检测。以“扫地机器人”为例进行说明，扫地机器人中可以配置用于检测操作的灰尘传感器，比如图2所示的红外传感器11，通过向工作区域对应空间发射红外检测信号，并接收包含空气浮尘量的数据的反射信号。

作为另一示例性实施例，智能清洁设备10中可以包括通信组件(图1中未示出)，并通过该通信组件连接至可以提供当地的空气浮尘量信息的服务器，比如该服务器可能由预设的气象台实时或定时提供包括空气浮尘量等天气信息。

作为又一示例性实施例，智能清洁设备10还可以与其他检测设备相配合，以实现对空气浮尘量的检测。比如以智能清洁设备10与智能手机(图1中未示出)之间的相互配合为例进行说明，假定智能手机中配置有用于检测操作的灰尘传感器(比如红外传感器等)，并且智能清洁设备10可以通过内置的通信组件(图1中未示出)与智能手机之间建立数据连接，比如蓝牙连接、红外连接等方式；然后，智能清洁设备10可以实时或定时向智能手机发起检测请求，则智能手机通过内置的灰尘传感器对工作区域进行检测，并将得到的检测结果发送至智能清洁设备10。

处理组件2，连接至所述检测组件1，根据所述空气浮尘量，预估所述工作区域再次清洁时间；

在本实施例中，处理组件2可以根据所述空气浮尘量，预估所述工作区域的落尘状况，且所述落尘状况的严重程度与所述空气浮尘量呈正相关；然后，根据所述落尘状况，确定所述再次清洁时间，且所述再次清洁时间与本次自动清洁工作之间的时间差，与所述落尘情况的严重程度呈反相关。因此，当空气浮尘量越高时，说明工作区域的落尘情况越严重，从而需要更早地执行再次清洁操作，即再次清洁时间与本次自动清洁工作之间的时间差越短。如果用户的清洁周期较短，例如每天一次，说明用户对洁净度要求较高，在计算再次清洁时间时所允许的落尘量较少；如果用户的清洁周期较长，例如每周一次，说明用户对洁净度要求较低，在计算再次清洁时间时所允许的落尘量也较多。

清洁组件3，连接至所述处理组件2，根据所述再次清洁时间，执行对所述工作区域的自动清洁工作。

在上述实施例中，通过检测组件1对空气浮尘量的检测，处理组件2可以准确预估工作区域的落尘情况，并由清洁组件3据此执行对工作区域的自动清洁操作，从而无需用户对清洁操作进行手动控制和调整，有助于提升智能清洁设备10执行清洁操作的自动化和智能化。

基于上述实施例，本公开的智能清洁设备10还可以包括进一步的改进，下面对几种可能的改进后实施例进行描述。

实施例一

图3是根据一示例性实施例示出的另一种智能清洁设备的结构示意图，如图3所示，该智能清洁设备10在图1所示实施例的基础上，还可以包括：

控制台4，接收用户手动输入的控制指令；

在该实施例中，控制指令可以包括对智能清洁设备10的任意操控功能，比如启动、停止、工作模式设置、工作模式更改、定时设置等；其中，接收控制指令的方式可以包括：控制台4上的物理或虚拟按键被触发、控制台4接收到用户通过遥控器(经由控制台4内置的红外接收器进行接收)或智能终端上的虚拟遥控器界面(经由通信组件5进行接收)发出的控制指令、扫地机器人(经由通信组件5)接收到用户通过云端发出的远程控制指令等。

通信组件5，连接至所述控制台4，将每次用户手动输入控制指令的信息上传至云端(图3中未示出)，由云端统计出相应的清洁规律，所述清洁规律包括每天符合清洁习惯的时间段和对应的工作模式；

其中，所述清洁组件3在所述再次清洁时间属于所述符合清洁习惯的时间段的情况下，在所述再次清洁时间按照对应的工作模式执行自动清洁工作，否则选取与所述再次清洁时间最近的符合清洁习惯的时间段，并按照对应的工作模式执行对所述工作区域的自动清洁工作。

在该实施例中，控制指令的相关信息可以包括：控制指令的控制功能、控制指令的接收时间、接收控制指令前后的工作状态(如时间、地点、工作模式等)等。

在该实施例中，通过对用户的清洁规律进行统计，使得每次清洁操作都尽可能地符合用户的生活习惯，避免对用户的正常生活造成影响。

其中，清洁规律可以包括：符合清洁习惯的时间段和工作模式等，且“符合清洁习惯的时间段”可以存在对应的操作周期，比如当操作周期为一天时，则“符合清洁习惯的时间段”为每天的一个或多个时间段，譬如“7:00～9:00”、“18:00～20:00”等；或者，当操作周期为一周时，则“符合清洁习惯的时间段”为每周的一个或多个时间段，譬如“周一至周五”、“周一至周五中每天的7:00～9:00”、“周六和周日中每天的7:00～12:00”等；或者，生成的“符合清洁习惯的时间段”也可能采用其他长度的操作周期，这取决于用户自身的清洁习惯。

同时，“工作模式”可以为智能清洁设备10再次执行清洁操作时全程采用的一种工作模式；也可以为智能清洁设备10再次执行清洁操作时全程采用的工作模式确定策略，比如工作区域的背景噪音高时采用强力模式或普通模式、工作区域的背景噪音低时采用静音模式。

需要说明的是：本公开中的“工作模式”可以为生产商或用户预先定义的模式，比如吸尘风机转速、滚刷转速等清洁组件参数均具有固定的数值组合。举例而言，假定当吸尘风机转速为3000转/分、滚刷转速为2800转/分时，对应于静音模式，此时的噪音最小；当吸尘风机转速为5000转/分、滚刷转速为4500转/分时，对应于正常模式；当吸尘风机转速为8000转/分、滚刷转速为7500转/分时，对应于强力模式，此时的噪音最大。

或者，“工作模式”也可以不具有固定的数值组合，则智能清洁设备10可以对吸尘风机转速、滚刷转速等每种清洁组件参数分别进行实时设置，以适应于实际情况。在此情况下，不再是简单的三种或多种工作模式，而是通过对吸尘风机转速、滚刷转速等的连续变化，形成的任意数量的组合工作模式；其中，针对每种可能的组合形式，可以在出厂时对相应的噪音状况进行检测，并形成“转速组合——噪音状况”的对应关系(比如关系列表或模拟曲线形式)，并存储于智能清洁设备中。其中，“噪音状况”可以是确定的噪音值，也可以是噪音值的数值区间。

进一步地，当智能清洁设备10采用的工作模式为非固定的数值组合时，还可以预先通过对数值组合范围的限定，将其规划至“强力”、“正常”、“静音”等清洁能力范围内，比如当吸尘风机转速为0～3500转/分钟、滚刷转速为0～3200转/分钟时，均划分为“静音”清洁能力范围内。那么，此时采用的“静音模式”实际上可以理解为此处的“静音”清洁能力范围，并且可以在该范围内对实际上的工作模式(即“数值组合”)进行调整，例如智能清洁设备10还可以结合检测到的工作区域的背景噪音水平，在“静音”清洁能力范围内控制自身的工作噪音，使得自身的工作噪音不高于背景噪音。

实施例二

在图1所示实施例的基础上，智能清洁设备10还可以进一步包括：用户检测组件，连接至所述处理组件2，在所述再次清洁时间到达时，检测用户是否在家；

其中，所述清洁组件3在用户不在家的情况下，执行对所述工作区域的自动清洁工作，否则推迟所述再次清洁时间，且当推迟时长达到预设时长时，所述清洁组件3采用静音模式执行对所述工作区域的自动清洁工作。

作为一示例性实施方式，如图4所示，用户检测组件可以为智能清洁设备10中内置的生物传感器41，该生物传感器41可以通过对工作区域内的生物的生理特征进行检测，以识别出用户。

举例而言，生物传感器41可以为温度传感器(或者，当智能清洁设备10与智能手机等电子设备进行配合时，生物传感器41也可以为内置于智能手机等电子设备中内置温度传感器)，则此时生物的生理特征为用户的体温；那么，通过温度传感器来检测智能清洁设备10的工作区域内的温度，则当检测温度升高至预设温度范围时，确定用户处于工作区域内。其中，预设温度范围可以为人体温度的取值范围，如34°～43°。进一步地，还可以将温度检测与LDS定位技术、SLAM动态地图技术相配合，对用户位置进行实时定位和追踪，从而进一步了解用户的位置和动态。

而作为另一示例性实施方式，如图5所示，用户检测组件可以为智能清洁设备10中内置的距离传感器62，该距离传感器62可以通过对工作区域内的物体进行实时测距，绘制出工作区域的地图，而当该地图发生实时变化时，即可确定工作区域内存在正在移动的物体，比如用户。举例而言，距离传感器62可以为激光测距传感器(LDS，LaserDistanceSensor)，该激光测距传感器通过三角测距原理对扫地机器人的工作区域内的物体进行距离检测，并结合同步定位与地图构建(Simultaneouslocalizationandmapping，SLAM)技术来获得工作区域的实时地图。

如图5所示，当距离传感器62为激光测距传感器时，该激光测距传感器包括激光发生组件和感光组件(图中未示出)；比如智能清洁设备10希望检测与M点之间的距离，则激光发生组件向M点发射激光，并由感光组件接收对应的反射激光，从而根据激光发生组件与感光组件之间的已知距离、感光组件接收到反射激光时的角度、智能清洁设备10的行走速度、激光发射与接收的时间差等参数，计算出M点与智能清洁设备10之间的实时距离。

那么，基于距离传感器62检测到的与图5所示的左侧房间内的所有物体之间的实时距离，就能够通过SLAM技术生成左侧房间的实时地图。进一步地，如果用户从右侧房间进入左侧房间，那么当距离传感器62实时检测与诸如N点之间的实时距离时，对于距离传感器62分别在用户到达图5所示终点位置(即左侧房间内的虚线圆圈处)前后的t1和t2时间点发射的激光，显然会得到完全不同的检测距离，从而最终导致生成的实时地图发生变化，即可据此确定智能清洁设备10的工作区域内存在用户。

作为又一示例性实施方式，如图6-7所示，用户检测组件可以为智能清洁设备10中内置的通信组件5，并通过该通信组件5连接至无线网络。

其中，如图6所示，当智能清洁设备10和用户的智能手机20处于同一局域网内时，比如均加入了无线路由器30创建的无线局域网，则由于同一无线局域网的覆盖范围很小，因而可以直接判定用户在家。

而如图7所示，当智能清洁设备10和智能手机20未处于同一局域网内时，智能清洁设备10可以通过无线路由器30连接至服务器40，并由服务器40间接连接至智能手机20，以获取智能手机20的实时地理位置信息，从而准确获知用户是否在家。

当然，上述实施方式仅用于举例说明，本领域技术人员显然还可以通过其他方式来确定用户是否在家，这些方式均可以应用于本公开的技术方案中，本公开并不对此进行限制。比如，智能清洁设备10还可以连接至家中的摄像头，若该摄像头检测到活动物体，则确定用户在家，否则确定用户不在家。

实施例三：

智能清洁设备10可以通过对上述实施例一和实施例二中分别涉及的“清洁规律”和“检测用户是否在家”相结合，从而使智能清洁设备10的自动清洁方式更加符合用户需求。

作为一示例性实施例，假定当前的“再次清洁时间”8:00，而用户每天基本都在9点之后上班，因而统计得到的符合清洁习惯的时间段为每天的“7:00～9:00”，则该再次清洁时间8:00处于相应的符合清洁习惯的时间段内，因而可以立即对工作区域进行清洁操作，而不会对用户的正常生活造成影响。

作为另一示例性实施例，假定当前的“再次清洁时间”6:00，而符合清洁习惯的时间段为工作日的“7:00～9:00”，则该再次清洁时间6:00未处于相应的符合清洁习惯的时间段，应当等待至进入符合清洁习惯的时间段后，才对工作区域进行清洁操作，即“延迟清洁”，以避免如工作噪音等而造成对用户生活造成影响。其中，可以对“延迟清洁”的延迟时长进行限定，比如当延迟时长到达预设时长(比如2-4小时)时，仍然未能进入符合清洁习惯的时间段，则强制以静音模式进行清洁操作，从而在避免噪音等影响用户正常生活的同时，尽可能地保证清洁操作的效率。当然，在本公开的技术方案中，用户可以对智能清洁设备10的清洁方式进行自行设置；比如，用户可以设置智能清洁设备10是否遵从“符合清洁习惯的时间段”的限制而进行等待或延迟清洁，是否遵从上文中的“用户是否在家”等条件的限制，或者是否仅仅根据机器人自身对工作区域的待清洁程度的判断，以执行相应的清洁操作。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，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 (9)

1.一种智能清洁设备，其特征在于，包括：

检测组件，在完成对工作区域的自动清洁工作后，检测所述工作区域的对应空间的空气浮尘量；

处理组件，连接至所述检测组件，根据所述空气浮尘量，预估所述工作区域再次清洁时间；

清洁组件，连接至所述处理组件，根据所述再次清洁时间，执行对所述工作区域的自动清洁工作。

2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述检测组件包括：红外传感器，向所述工作区域对应空间发射红外检测信号，并接收包含所述空气浮尘量的数据的反射信号。

3.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，还包括：

控制台，接收用户手动输入的控制指令；

通信组件，连接至所述控制台，将每次用户手动输入控制指令的信息上传至云端，由云端统计出相应的清洁规律，所述清洁规律包括每天符合清洁习惯的时间段和对应的工作模式；

其中，所述清洁组件在所述再次清洁时间属于所述符合清洁习惯的时间段的情况下，在所述再次清洁时间按照对应的工作模式执行自动清洁工作，否则选取与所述再次清洁时间最近的符合清洁习惯的时间段，并按照对应的工作模式执行对所述工作区域的自动清洁工作。

4.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，还包括：

用户检测组件，连接至所述处理组件，在所述再次清洁时间到达时，检测用户是否在家；

其中，所述清洁组件在用户不在家的情况下，执行对所述工作区域的自动清洁工作，否则推迟所述再次清洁时间，且当推迟时长达到预设时长时，所述清洁组件采用静音模式执行对所述工作区域的自动清洁工作。

5.根据权利要求4所述的设备，其特征在于，所述用户检测组件包括：

生物传感器，通过检测用户的预设生理特征，确定用户是否在家。

6.根据权利要求5所述的设备，其特征在于，所述生物传感器包括：温度传感器。

7.根据权利要求4所述的设备，其特征在于，所述用户检测组件包括：

距离传感器，用于通过三角测距原理对扫地机器人的工作区域内的物体进行距离检测，且所述距离发生变化时表明用户在家。

8.根据权利要求7所述的设备，其特征在于，所述距离传感器包括：激光测距传感器。

9.根据权利要求4所述的设备，其特征在于，所述用户检测组件包括：

通信组件，在与用户的智能移动终端处于同一局域网的情况下，判定用户在家，在未与用户的智能移动终端处于同一局域网的情况下，获取所述智能移动终端的实时地理位置，其中当所述实时地理位置与预设的家庭地理位置相匹配时，表明用户在家。