[發(fā)明專利]掃地機器人清潔策略生成方法、裝置、計算機設(shè)備和介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011181058.2 | 申請日: | 2020-10-29 |
| 公開(公告)號: | CN112336254B | 公開(公告)日: | 2022-06-28 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 尤勇敏;其他發(fā)明人請求不公開姓名 | 申請(專利權(quán))人: | 久瓴(江蘇)數(shù)字智能科技有限公司 |
| 主分類號: | A47L11/24 | 分類號: | A47L11/24;A47L11/40;G06T17/00 |
| 代理公司: | 華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224 | 代理人: | 姜曉云 |
| 地址: | 213100 江蘇省常州市武進(jìn)區(qū)延政西大道8*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 掃地 機器人 清潔 策略 生成 方法 裝置 計算機 設(shè)備 介質(zhì) | ||
1.一種掃地機器人清潔策略生成方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取待清掃區(qū)域的三維模型數(shù)據(jù),所述三維模型數(shù)據(jù)是與實體空間一致的數(shù)字孿生模型空間,三維模型數(shù)據(jù)中包括與實際待清掃區(qū)域中的各個實體物體相對應(yīng)的虛擬物體;
基于所述三維模型數(shù)據(jù)確定掃地機器人在所述待清掃區(qū)域中的空間位置,包括:對采集的實景圖像進(jìn)行目標(biāo)對象的特征提取,得到所述目標(biāo)對象的特征數(shù)據(jù),所述三維模型數(shù)據(jù)中包括所述目標(biāo)對象的對象模型數(shù)據(jù);根據(jù)所述特征數(shù)據(jù)以及所述對象模型數(shù)據(jù),確定所述目標(biāo)對象的目標(biāo)位置,所述目標(biāo)位置為所述目標(biāo)對象在所述待清掃區(qū)域中的實際位置;基于所述實景圖像,確定所述掃地機器人與所述目標(biāo)對象之間的相對位置;根據(jù)所述相對位置以及所述目標(biāo)位置,確定所述掃地機器人在所述待清掃區(qū)域中的空間位置;
根據(jù)所述掃地機器人的空間位置以及所述三維模型數(shù)據(jù),獲取所述空間位置的空間屬性;
采集所述空間位置中預(yù)設(shè)檢測類型的物體的物體數(shù)據(jù),包括通過安裝于掃地機器人底部的灰塵偵測器對灰層的灰層量、灰層密度和灰層厚度進(jìn)行檢測;
根據(jù)所述物體數(shù)據(jù)以及所述空間屬性,生成控制所述掃地機器人進(jìn)行清潔的清潔策略。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述對采集的實景圖像進(jìn)行目標(biāo)對象的特征提取,得到所述目標(biāo)對象的特征數(shù)據(jù)之前,還包括:
采集所述待清掃區(qū)域的實景圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,還包括:
獲取所述掃地機器人的設(shè)備參數(shù);
所述根據(jù)所述物體數(shù)據(jù)以及所述空間屬性,生成控制所述掃地機器人進(jìn)行清潔的清潔策略,包括:
根據(jù)所述設(shè)備參數(shù)、所述物體數(shù)據(jù)以及所述空間屬性,生成控制所述掃地機器人進(jìn)行清潔的清潔策略。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一項所述的方法,其特征在于,所述生成控制所述掃地機器人進(jìn)行清潔的清潔策略,包括:
生成控制所述掃地機器人進(jìn)行清潔的清潔速度、清潔吸力以及行進(jìn)方式中至少一種。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一項所述的方法,其特征在于,所述生成控制所述掃地機器人進(jìn)行清潔的清潔策略之后,還包括:
獲取預(yù)設(shè)清掃路線;
根據(jù)所述清潔策略,生成清潔指令,并按照所述清掃路線控制所述掃地機器人執(zhí)行。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,還包括:
采集所述掃地機器人的實際清掃路線;
根據(jù)所述實際清掃路線以及所述待清掃區(qū)域的三維模型數(shù)據(jù),確定未清潔區(qū)域;
根據(jù)所述未清潔區(qū)域以及所述三維模型數(shù)據(jù),生成二次清潔路線,并控制所述掃地機器人對所述未清潔區(qū)域進(jìn)行清潔。
7.一種掃地機器人清潔策略生成裝置,其特征在于,所述裝置包括:
三維模型數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取待清掃區(qū)域的三維模型數(shù)據(jù),所述三維模型數(shù)據(jù)是與實體空間一致的數(shù)字孿生模型空間,三維模型數(shù)據(jù)中包括與實際待清掃區(qū)域中的各個實體物體相對應(yīng)的虛擬物體;
空間位置確定模塊,用于基于所述三維模型數(shù)據(jù)確定掃地機器人在所述待清掃區(qū)域中的空間位置,包括:對采集的實景圖像進(jìn)行目標(biāo)對象的特征提取,得到所述目標(biāo)對象的特征數(shù)據(jù),所述三維模型數(shù)據(jù)中包括所述目標(biāo)對象的對象模型數(shù)據(jù);根據(jù)所述特征數(shù)據(jù)以及所述對象模型數(shù)據(jù),確定所述目標(biāo)對象的目標(biāo)位置,所述目標(biāo)位置為所述目標(biāo)對象在所述待清掃區(qū)域中的實際位置;基于所述實景圖像,確定所述掃地機器人與所述目標(biāo)對象之間的相對位置;根據(jù)所述相對位置以及所述目標(biāo)位置,確定所述掃地機器人在所述待清掃區(qū)域中的空間位置;
空間屬性獲取模塊,用于根據(jù)所述掃地機器人的空間位置以及所述三維模型數(shù)據(jù),獲取所述空間位置的空間屬性;
物體數(shù)據(jù)獲取模塊,用于采集所述空間位置中預(yù)設(shè)檢測類型的物體的物體數(shù)據(jù),所述物體數(shù)據(jù)包括灰層的灰層量、灰層密度和灰層厚度;
策略生成模塊,用于根據(jù)所述物體數(shù)據(jù)以及所述空間屬性,生成控制所述掃地機器人進(jìn)行清潔的清潔策略。
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