[發明專利]機器人控制方法、機器人和可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010065790.7
• 申請日: 2020-01-20
• 公開（公告）號: CN111275112A
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發明（設計）人: 洪漢;沈孝通;秦寶星;程昊天
• 申請（專利權）人: 上海高仙自動化科技發展有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 邵泳城

本申請公開了一種機器人控制方法、機器人和可讀存儲介質。機器人控制方法包括：獲取機器人采集的環境圖像；利用訓練好的卷積網絡模型對環境圖像進行區域劃分獲取圖像區域；和根據劃分的圖像區域確定機器人的工作模式。本申請實施方式的機器人和機器人控制方法中，機器人通過卷積神經網絡提取機器人采集的環境圖像中的圖像特征，能夠實現對圖像區域進行精確的劃分，從而機器人可以根據劃分的圖像區域確定機器人的工作模式以使機器人能夠靈活地對不同區域的執行不同的任務。

技術領域

本申請涉及機器人智能控制技術領域，更具體而言，涉及一種機器人控制方法、機器人和可讀存儲介質。

背景技術

相關技術中，機器人在清洗或執行其他任務時，針對不同的任務場景，通常會采用固定的控制策略。比如，在地毯或者水泥路面時，會以相同的速度通行，執行相同的清洗方案。固定的控制策略，實現起來比較簡單。但是，不具有柔性，會對機器人的工作效率有一定限制。同時，也無法滿足一些定制化的需求。

發明內容

本發明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。

為此，本發明的目的在于提供一種用于指導機器人執行任務的機器人控制方法，能夠實現對環境區域的識別，并根據不同區域采用不同的工作模式，以使機器人能夠靈活地對不同區域來執行不同的任務。

本發明的另一個目的在于提供一種可根據不同區域的執行不同的任務的機器人和可讀存儲介質。

為達到上述目的，本申請實施方式提供一種機器人控制方法，機器人控制方法包括：獲取所述機器人采集的環境圖像；利用訓練好的卷積網絡模型對所述環境圖像進行區域劃分獲取圖像區域；和根據劃分的所述圖像區域確定所述機器人的工作模式。

本申請實施方式的機器人控制方法中，機器人通過卷積神經網絡提取機器人采集的環境圖像中的圖像特征，能夠實現對圖像區域進行精確的劃分，從而機器人可以根據劃分的圖像區域確定機器人的工作模式以使機器人能夠靈活地對不同區域的執行不同的任務。

在某些實施方式中，所述機器人控制方法包括：構建卷積網絡模型；獲取由所述機器人采集且根據圖像區域類型分割標注好的訓練圖像；和利用所述訓練圖像對構建好的卷積網絡模型進行訓練以得到所述訓練好的卷積網絡模型。由機器人采集的圖像作為訓練圖像，然后對訓練圖像中不同類型的區域進行標注以作為訓練樣本，將訓練樣本輸入以訓練卷積神經網絡模型從而使得神經網絡模型可以優化模型的參數。

在某些實施方式中，所述利用訓練好的卷積網絡模型對所述環境圖像進行區域劃分的步驟包括：利用多個卷積層提取所述環境圖像的圖像特征；根據提取的所述圖像特征對圖像像素進行分類；和根據所述圖像像素的分類劃分所述圖像區域。卷積網絡模型通過多個卷積層對圖像特征進行提取，實現對圖像像素進行分類，可以將每一像素歸類為指定的地面類型或者背景，進而實現圖像區域的劃分。

在某些實施方式中，所述圖像區域包括可行駛區域和背景區域，所述機器人控制方法包括：控制所述機器人在所述可行駛區域內工作。通過對可行駛區域的識別，保證機器人行駛的安全性和可靠性。

在某些實施方式中，所述可行駛區域包括多種地面類型區域，所述工作模式包括多種清潔模式，所述根據劃分的所述圖像區域確定所述機器人的工作模式的步驟包括：根據劃分的地面類型區域確定所述機器人的清潔模式；和/或控制所述機器人以確定的所述清潔模式清潔相應的地面類型區域。機器人結合各個地面類型的特點，再根據分割結果制定相應的清洗方案，并以不同的清洗參數工作，滿足一些定制化的需求。

在某些實施方式中，所述卷積網絡模型采用殘差學習模塊以及空間金字塔池化模塊進行圖像特征提取。通過引入殘差學習模塊和空間金字塔池化模塊，極大地提高了圖像區域劃分的精度，能夠滿足地面圖像的精細分割。