[發明專利]基于神經網絡的割草機器人工作區域識別方法

在審

• 申請號: 202010451790.0
• 申請日: 2020-05-25
• 公開（公告）號: CN111474945A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發明（設計）人: 劉瑜
• 申請（專利權）人: 杭州晶一智能科技有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

公開一種基于神經網絡的割草機器人工作區域識別方法，包括可以自主移動的運動平臺，所述的運動平臺前部設置可采集草坪圖像的攝像機，內部設置處理器，與所述的攝像機連接，所述的處理器內部設置神經網絡模塊和工作區域識別方法，所述的工作區域識別方法包括以下步驟：(1)、神經網絡訓練階段：將運動平臺放置在草坪的中部區域，進行神經網絡模塊內部參數訓練；(2)、神經網絡驗證階段1：將運動平臺放置在草坪的中部區域，驗證神經網絡模塊對草坪的識別；(3)、神經網絡驗證階段2：將所述的運動平臺放置在草坪以外的區域，驗證神經網絡模塊對非草坪的識別；(4)、工作階段：根據神經網絡模塊輸出的信號，判斷所述的運動平臺是否處在草坪中。

技術領域

本發明涉及一種基于神經網絡的割草機器人工作區域識別方法，屬于模式識別領域。

背景技術

對于割草機器人而言，工作區域是一塊具有一定面積的草坪，但是這個草坪未必有圍繞四周的圍欄，完全有可能是開放的，可以直接與人行道、馬路、水塘或者花壇，甚至是鄰居的另外一塊草坪相連。這樣，割草機器人很容易走出邊界，造成或大或小的安全隱患。

目前的做法是人為增設邊界，比如增加圍欄，或者鋪設圍繞邊界的閉合電纜，以通電以后形成的電磁場作為邊界。這種做法一方面會改變草坪的美觀，一方面也會增加工作量，并且隨著草坪的面積而劇烈增加，給割草機器人的普及帶來很大的障礙。

發明內容

針對上述問題，本發明采用神經網絡識別草及草的類型的方法，提供一種基于神經網絡的割草機器人工作區域識別方法，為割草機器人設定工作區域。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

基于神經網絡的割草機器人工作區域識別方法，包括可以自主移動的運動平臺，所述的運動平臺的底部設置驅動輪、支撐輪和割草裝置，可實現自主運動并維護草坪，所述的運動平臺前部設置可采集草坪圖像的攝像機，所述的運動平臺內部設置進行集中控制的處理器，與所述的攝像機連接，所述的處理器可采集所述的攝像機輸出的圖像信號，所述的處理器內部設置可識別草坪種類的神經網絡模塊，以及確定工作范圍的工作區域識別方法，所述的工作區域識別方法包括以下步驟：

(1)、神經網絡訓練階段：所戶將所述的運動平臺放置在草坪的中部區域；所述的運動平臺隨機運動，所述的處理器不斷通過所述的攝像頭采集草坪的圖像，并輸出給所述的神經網絡模塊；

(2)、神經網絡驗證階段1：所戶重新將所述的運動平臺放置在草坪的中部區域；所述的運動平臺隨機運動，所述的處理器不斷通過所述的攝像頭采集草坪的圖像，并輸出給所述的神經網絡模塊；所述的神經網絡模塊輸出草坪的有效信號，否則返回步驟(1)；

(3)、神經網絡驗證階段2：所戶重新將所述的運動平臺放置在草坪以外的區域；所述的運動平臺隨機運動，所述的處理器不斷通過所述的攝像頭采集草坪的圖像，并輸出給所述的神經網絡模塊；所述的神經網絡模塊輸出草坪的無效信號，否則返回步驟(1)；

(4)、工作階段：所述的運動平臺放置在草坪中；所述的運動平臺按照一定的路徑規劃原則運動，所述的處理器不斷通過所述的攝像頭采集草坪的圖像，并輸出給所述的神經網絡模塊；當所述的神經網絡模塊輸出草坪的無效信號，所述的運動平臺向后返回草坪中。

所述的神經網絡模塊設置為卷積神經網絡模塊。

本發明的有益效果主要表現在：攝像機采集圖像，利用神經網絡識別草及草的類型，從而為割草機器人設定工作區域，避免人為設定工作區域，減少了工作量，有利于割草機器人的大量普及。

附圖說明

圖1是本發明的工作區域識別方法流程圖。

圖2是本發明的運動平臺的外觀圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明作進一步描述：