地毯检测方法、装置、扫地机器人和计算机存储介质
阅读：783发布：2024-01-11
专利汇可以提供地毯检测方法、装置、扫地机器人和计算机存储介质专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供地毯检测方法、装置、扫地 机器人 和计算机存储介质，该地毯检测方法包括：获取至少一种 传感器 检测到的地面检测数据；将所述地面检测数据输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数；利用所述至少一个回归系数按照预设 算法 进行运算，获得地毯概率值；当确定所述地毯概率值大于或等于预设概率值时，确定扫地机器人位于地毯上。本发明的地毯检测方法，可以利用多种传感器同时获取地面检测数据，并通过回归系数模型获得多个回归系数进行地毯的检测，从而可以提高检测的可信度，保证地毯检测的精准度，并且提高地毯检测的速度。，下面是地毯检测方法、装置、扫地机器人和计算机存储介质专利的具体信息内容。
1.一种地毯检测方法，应用于扫地机器人，其特征在于，包括：
获取至少一种传感器检测到的地面检测数据；
将所述地面检测数据输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数；
利用所述至少一个回归系数按照预设算法进行运算，获得地毯概率值；
当确定所述地毯概率值大于或等于预设概率值时，确定扫地机器人位于地毯上。
2.根据权利要求1所述的地毯检测方法，其特征在于，所述传感器包括光流图像传感器，所述地面检测数据包括光流图像质量；
所述“将所述地面检测数据输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数”包括：
将所述光流图像质量经过平滑处理后输入至预先建立的光流图像回归系数模型中，获得光流回归系数。
3.根据权利要求2所述的地毯检测方法，其特征在于，所述传感器包括红外传感器，所述地面检测数据还包括红外信号；
所述“将所述地面检测数据输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数”还包括：
将所述红外信号进过采样获得红外信号采样值后输入至预先建立的红外回归系数模型中，获得红外回归系数。
4.根据权利要求1所述的地毯检测方法，其特征在于，还包括：
获取至少一种工作电机的电流值，将所述工作电机的电流值输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数；
其中，所述工作电机包括滚刷电机、行走电机以及边刷电机，所述回归系数模型包括滚刷电流回归系数模型、行走电流回归系数模型以及边刷电流回归系数模型。
5.根据权利要求1所述的地毯检测方法，其特征在于，所述“利用所述至少一个回归系数按照预设算法进行运算，获得地毯概率值”包括：
确定所述回归系数在相应预设的回归系数范围内时，获得所述回归系数相应权重的概率值；
将获得的各权重的概率值相加，获得所述地毯概率值。
6.根据权利要求1所述的地毯检测方法，其特征在于，还包括：
在确定所述扫地机器人位于地毯上，并确定所述扫地机器人处于清扫模式时，增大所述扫地机器人吸尘器的吸力。
7.根据权利要求1所述的地毯检测方法，其特征在于，还包括：
在确定所述扫地机器人位于地毯上，并确定所述扫地机器人处于拖地模式时，控制所述扫地机器人退离地毯区域，并标记所述地毯区域和/或将所述地毯区域位置发送至客户端。
8.一种地毯检测装置，应用于扫地机器人，其特征在于，包括：
检测数据获取模块，用于获取至少一种传感器检测到的地面检测数据；
回归系数计算模块，用于将所述地面检测数据输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数；
地毯概率计算模块，用于利用所述至少一个回归系数按照预设算法进行运算，获得地毯概率值；
地毯检测确定模块，用于当确定所述地毯概率值大于或等于预设概率值时，确定扫地机器人位于地毯上。
9.一种扫地机器人，其特征在于，包括存储器、处理器、光流图像传感器以及红外传感器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述扫地机器人执行根据权利要求1至7中任一项所述的地毯检测方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，其存储有权利要求9所述的扫地机器人中所使用的计算机程序。
地毯检测方法、装置、扫地机器人和计算机存储介质
技术领域
[0001] 本发明涉及扫地机器人领域，具体而言，涉及一种地毯检测方法、装置、扫地机器人和计算机存储介质。
背景技术
[0003] 目前的智能扫地机器人，一般采用刷扫和真空方式，将地面杂物吸入自身的尘盒，从而完成地面清理的功能。但是，一般的扫地机器人，受限于内置的传感器及处理算法，无法检测房间里的地毯等特殊物品，对于地毯也像常规地面一样进行清扫，无法有效地清除地毯上的垃圾和杂物，或者用单一传感器的简单判定方式，其地毯检测的精确度较低，而容易发生误检，并且判断速度较慢，容易对地毯进行错误清扫操作。
发明内容
[0004] 鉴于上述问题，本发明提供了一种地毯检测方法、装置、扫地机器人和计算机存储介质，以提高地毯检测的可信度，保证地毯检测的精准度，并且提高地毯检测的速度。
[0005] 为了实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：
[0006] 一种地毯检测方法，应用于扫地机器人，包括：
[0007] 获取至少一种传感器检测到的地面检测数据；
[0008] 将所述地面检测数据输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数；
[0009] 利用所述至少一个回归系数按照预设算法进行运算，获得地毯概率值；
[0010] 当确定所述地毯概率值大于或等于预设概率值时，确定扫地机器人位于地毯上。
[0011] 优选地，所述的地毯检测方法中，所述传感器包括光流图像传感器，所述地面检测数据包括光流图像质量；
[0012] 所述“将所述地面检测数据输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数”包括：
[0013] 将所述光流图像质量经过平滑处理后输入至预先建立的光流图像回归系数模型中，获得光流回归系数。
[0015] 所述“将所述地面检测数据输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数”还包括：
[0016] 将所述红外信号进过采样获得红外信号采样值后输入至预先建立的红外回归系数模型中，获得红外回归系数。
[0017] 优选地，所述的地毯检测方法中，还包括：
[0019] 其中，所述工作电机包括滚刷电机、行走电机以及边刷电机，所述回归系数模型包括滚刷电流回归系数模型、行走电流回归系数模型以及边刷电流回归系数模型。
[0020] 优选地，所述的地毯检测方法中，所述“利用所述至少一个回归系数按照预设算法进行运算，获得地毯概率值”包括：
[0021] 确定所述回归系数在相应预设的回归系数范围内时，获得所述回归系数相应权重的概率值；
[0022] 将获得的各权重的概率值相加，获得所述地毯概率值。
[0023] 优选地，所述的地毯检测方法中，还包括：
[0025] 优选地，所述的地毯检测方法中，还包括：
[0026] 在确定所述扫地机器人位于地毯上，并确定所述扫地机器人处于拖地模式时，控制所述扫地机器人退离地毯区域，并标记所述地毯区域和/或将所述地毯区域位置发送至客户端。
[0027] 本发明还提供一种地毯检测装置，应用于扫地机器人，包括：
[0028] 检测数据获取模块，用于获取至少一种传感器检测到的地面检测数据；
[0029] 回归系数计算模块，用于将所述地面检测数据输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数；
[0030] 地毯概率计算模块，用于利用所述至少一个回归系数按照预设算法进行运算，获得地毯概率值；
[0031] 地毯检测确定模块，用于当确定所述地毯概率值大于或等于预设概率值时，确定扫地机器人位于地毯上。
[0033] 本发明还提供一种计算机存储介质，其存储有所述的扫地机器人中所使用的计算机程序。
[0034] 本发明提供一种地毯检测方法，应用于扫地机器人，包括：获取至少一种传感器检测到的地面检测数据；将所述地面检测数据输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数；利用所述至少一个回归系数按照预设算法进行运算，获得地毯概率值；当确定所述地毯概率值大于或等于预设概率值时，确定扫地机器人位于地毯上。本发明的地毯检测方法，可以利用多种传感器同时获取地面检测数据，并通过回归系数模型获得多个回归系数进行地毯的检测，从而可以提高地毯检测的可信度，保证地毯检测的精准度，并且提高地毯检测的速度。
附图说明
[0036] 为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对本发明保护范围的限定。在各个附图中，类似的构成部分采用类似的编号。
[0037] 图1是本发明实施例1提供的一种地毯检测方法的流程图；
[0038] 图2是本发明实施例2提供的一种地毯检测方法的流程图；
[0039] 图3是本发明实施例3提供的一种地毯检测方法的流程图；
[0040] 图4是本发明实施例4提供的一种地毯检测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0041] 下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0042] 通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0043] 在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。
[0044] 此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0045] 除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。
[0046] 实施例1
[0047] 图1是本发明实施例1提供的一种地毯检测方法的流程图，该方法包括如下步骤：
[0048] 步骤S11：获取至少一种传感器检测到的地面检测数据。
[0049] 本发明是实施例中，在扫地机器人中可以设置有多种传感器，例如包括有红外传感器、超声波传感器以及各种电机的电流传感器等。在扫地机器人进行工作时，可以利用多种传感器同时进行地面检测，获取多种传感器的地面检测数据并进行分析。
[0050] 本发明实施例中，上述地面检测数据至少包括光流图像质量以及红外信号中其中一种数据，也即该扫地机器人中包括有流光传感器以及红外传感器等至少一种传感器，并且，该扫地机器人在工作时自动开启上述传感器并获取各种地面检测数据。
[0051] 步骤S12：将所述地面检测数据输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数。
[0052] 本发明实施例中，在获取到多种传感器的地面检测数据后，可以将各种地面数据输入至相应的回归系数模型中，获得相应回归系数模型的输出。其中，传感器包括光流图像传感器，所述地面检测数据包括光流图像质量，获取回归系数时包括：将所述光流图像质量经过平滑处理后输入至预先建立的光流图像回归系数模型中，获得光流回归系数。
[0053] 本发明实施中，上述传感器还包括红外传感器，所述地面检测数据还包括红外信号，则获取回归系数时包括：将所述红外信号进过采样获得红外信号采样值后输入至预先建立的红外回归系数模型中，获得红外回归系数。
[0054] 本发明实施例中，不仅可以通过传感器分析扫地机器人是否处于地毯上，还可以通过工作电机的电流进行地毯检测，具体原理是扫地机器人在地毯上收到的阻力大于光滑的地板，因此工作电机的电流会有明显的增大，因此上述获取回归系数的步骤还可以包括：获取至少一种工作电机的电流值，将所述工作电机的电流值输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数；其中，所述工作电机包括滚刷电机、行走电机以及边刷电机，所述回归系数模型包括滚刷电流回归系数模型、行走电流回归系数模型以及边刷电流回归系数模型。
[0055] 本发明实施例中，上述各种在扫地机器人中预先建立的回归系数模型是基于大量的试验数据的，也即可以利用相应的传感器进行地毯检测后获得大量检测数据，根据大量检测数据生成。也可以在扫地机器人中设置有机器学习模块，在扫地机器人进行工作时通过机器学习的方式生成个传感器相应的回归系数模型。
[0056] 步骤S13：利用所述至少一个回归系数按照预设算法进行运算，获得地毯概率值。
[0057] 本发明实施例中，每种回归系数模型根据输入的地面检测数据都可以生成相应的回归系数，利用回归系数与预先存储的相应的系数范围进行比较，当回归系数在相应的系数范围内时，则可认为相应的传感器检测到了地毯。具体地，包括：确定所述回归系数在相应预设的回归系数范围内时，获得所述回归系数相应权重的概率值；将获得的各权重的概率值相加，获得所述地毯概率值。
[0058] 本发明实施例中，若扫地机器人中通过传感器、工作电机以及相应的回归系数模型获得光流回归系数、行走电机系数、滚刷电机系数、边刷电机系数以及红外系数后，上述获得地毯概率值的过程包括：确定所述光流回归系数在预设的光流系数范围内时，获得相应的第一权重的概率值；和/或确定所述滚刷电流回归系数在预设的滚刷电流系数范围内时，获得相应的第二权重的概率值；和/或确定所述行走电流回归系数在预设的行走电流系数范围内时，获得相应的第三权重的概率值；和/或确定所述边刷电流回归系数在预设的边刷电流系数范围内时，获得相应的第四权重的概率值；和/或确定所述红外回归系数在预设的红外系数范围内时，获得相应的第五权重的概率值；将获得的各权重的概率值相加，获得所述地毯概率值。
[0059] 本发明实施例中，上述各种回归系数相应的权重的概率值也即为根据该回归系数检测到地毯的可信度。例如，该扫地机器人中主要使用光流图像传感器进行地毯的检测，则上述第一权重的概率可以设置为50％，第二权重、第三权重、第四权重以及第五权重的概率值分别可以为20％、10％、10％以及10％，在确定光流回归系数以及滚刷电流回归系数在相应的系数范围内时，则获得的地毯概率值为70％。其中，回归系数不在相应的系数范围时，则不会获得预先设定的相应权重的概率值。
[0060] 步骤S14：当确定所述地毯概率值大于或等于预设概率值时，确定扫地机器人位于地毯上。
[0061] 本发明实施例中，在扫地机器人中还设置有预设概率值，用于与地毯概率值判断，从而确定扫地机器人是否位于地毯上。其中，该预设概率值可以设置为50％，也即在地毯概率值高于50％时，则可确定扫地机器人位于地毯上。
[0062] 本发明实施例中，可以利用多种传感器同时获取地面检测数据，并通过回归系数模型获得不同权重的多个回归系数进行地毯的检测，从而可以提高检测的可信度，保证地毯检测的精准度，并且提高地毯检测的速度。
[0063] 实施例2
[0064] 图2是本发明实施例2提供的一种地毯检测方法的流程图，该方法包括如下步骤：
[0065] 步骤S21：获取至少一种传感器检测到的地面检测数据。
[0066] 此步骤与上述步骤S11一致，在此不再赘述。
[0067] 步骤S22：将所述地面检测数据输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数。
[0068] 此步骤与上述步骤S12一致，在此不再赘述。
[0069] 步骤S23：利用所述至少一个回归系数按照预设算法进行运算，获得地毯概率值。
[0070] 此步骤与上述步骤S13一致，在此不再赘述。
[0071] 步骤S24：当确定所述地毯概率值大于或等于预设概率值时，确定扫地机器人位于地毯上。
[0072] 此步骤与上述步骤S14一致，在此不再赘述。
[0073] 步骤S25：在确定所述扫地机器人位于地毯上，并确定所述扫地机器人处于清扫模式时，增大所述扫地机器人吸尘器的吸力。
[0074] 本发明实施例中，通过上述方法检测到扫地机器人位于地毯上，并当扫地机器人处于正常的清扫模式时，则可控制扫地机器人的吸尘器，增大吸尘器的吸力，对地毯进行有效清扫，而在一些设置有地毯清扫模式的扫地机器人中，则可切换至地毯清扫模式。
[0075] 实施例3
[0076] 图3是本发明实施例3提供的一种地毯检测方法的流程图，该方法包括如下步骤：
[0077] 步骤S31：获取至少一种传感器检测到的地面检测数据。
[0078] 此步骤与上述步骤S11一致，在此不再赘述。
[0079] 步骤S32：将所述地面检测数据输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数。
[0080] 此步骤与上述步骤S12一致，在此不再赘述。
[0081] 步骤S33：利用所述至少一个回归系数按照预设算法进行运算，获得地毯概率值。
[0082] 此步骤与上述步骤S13一致，在此不再赘述。
[0083] 步骤S34：当确定所述地毯概率值大于或等于预设概率值时，确定扫地机器人位于地毯上。
[0084] 此步骤与上述步骤S14一致，在此不再赘述。
[0085] 步骤S35：在在确定所述扫地机器人位于地毯上，并确定所述扫地机器人处于拖地模式时，控制所述扫地机器人退离地毯区域，并标记所述地毯区域和/或将所述地毯区域位置发送至客户端。
[0086] 本发明实施例中，通过上述方法检测到扫地机器人位于地毯上，并当扫地机器人处于拖地模式时，该扫地机器人则可以反方向退离地毯区域，并且同时可以在该检测到地毯的区域标记为虚拟地毯，在下次为拖地模式时可以自动避开该区域，为正常清扫模式时可以预先提高吸尘器的吸力后进入该区域。其中，该扫地机器人还可以将检测到地毯的区域的位置信息发送至客户端，以便用户在移走地毯后可以通过客户端清除扫地机器人中相应的虚拟地毯标记。
[0087] 实施例4
[0088] 图4是本发明实施例4提供的一种地毯检测装置的结构示意图。
[0089] 该地毯检测装置400包括：
[0090] 检测数据获取模块410，用于获取至少一种传感器检测到的地面检测数据；
[0091] 回归系数计算模块420，用于将所述地面检测数据输入至对应的预先建立的回归系数模型中，获得对至少一个回归系数；
[0092] 地毯概率计算模块430，用于利用所述至少一个回归系数按照预设算法进行运算，获得地毯概率值；
[0093] 地毯检测确定模块440，用于当确定所述地毯概率值大于或等于预设概率值时，确定扫地机器人位于地毯上。
[0094] 本发明实施例中，上述各个模块以及各个单元更加详细的功能描述可以参考前述实施例中相应部分的内容，在此不再赘述。
[0095] 此外，本发明还提供了一种扫地机器人，该扫地机器人包括存储器、处理器、光流图像传感器以及红外传感器，存储器可用于存储计算机程序，处理器通过运行所述计算机程序，从而使扫地机器人执行上述方法或者上述地毯检测装置中的各个模块的功能。
[0096] 存储器可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据扫地机器人的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0097] 本实施例还提供了一种计算机存储介质，用于储存上述扫地机器人中使用的计算机程序。
[0098] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0099] 另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。
[0100] 所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0101] 以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
| 标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
|---|---|---|
| 基于综合配电箱和高压传感器的配网线路故障检测方法 | 2020-10-31 | 1 |
| 语音处理方法、装置、电子设备及存储介质 | 2020-10-04 | 1 |
| 一种比浊法异常反应曲线的识别、修正及报警方法 | 2020-08-05 | 1 |
| 一种综合能源系统概率能流的计算方法 | 2023-11-07 | 1 |
| 一种基于3D深监督机制的颞骨关键解剖结构小目标分割方法 | 2023-07-08 | 1 |
| 一种基于宽度学习的视觉诱发电位识别情绪方法 | 2020-09-05 | 2 |
| 用于确定能量系统操作场景的方法和设备 | 2023-04-20 | 0 |
| 一种基于惯性分布指数的电力系统惯性水平评估方法 | 2022-10-02 | 0 |
| 一种计算机集成系统及故障自动切换方法 | 2021-02-25 | 1 |
| 一种电流采样比较器电路 | 2020-10-20 | 0 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，免费查、免费专利分析。
分析报告
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析，涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度，系统通过AI智能系统对图表进行解读，只需1分钟，一键生成行业专利分析报告。
QQ群二维码
意见反馈
意见反馈