[发明专利]一种扫地机器人的控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及自动控制领域，更具体地涉及一种扫地机器人的控制方法。

背景技术

扫地机器人的扫地方式分为随机式和规划式。随机式就是在设定空间随机运动，效果不好。规划式是根据算法规划高效清扫。

其中，规划式分为四个步骤：定位-构图-规划-清扫。定位的精度直接影响构图精度，从而直接影响规划路径的实际效果。目前的定位算法主要有无线载波室内定位、基于SLAM的碰撞传感器定位、基于SLAM的接近传感器定位、基于SLAM的双目定位。其中，SLAM是一种建模方式，是指实时同时进行定位与地图构建，由于能够建图，使得其应用于扫地机器人可以理解学习室内的完整环境，提高清扫速度。无线载波室内定位是通过充电座和无线载波探头双重测量距离变化进行类似的三角定位；基于SLAM的碰撞传感器定位是通过在机器人周边安装碰撞传感器，当碰撞后会检测到障碍物，并记录下来；基于SLAM的接近传感器定位是通过在机器人周边安装接近传感器（检测距离几厘米，检测到阻挡会提示，即为无碰撞的碰撞检测方案），机器人通过S型平行移动，当接近障碍物时检测到阻碍并绘制场景边界图；基于SLAM的双目定位是通过获取两个摄像头间的距离，以及它们所拍摄的同一物体的视差，根据几何原理计算物体同两个摄像头的距离，可远距离绘制场景边界图。

但是，对于无线载波室内定位方式，通过类似三角定位的方案实现定位，但实际上需要预先在室内固定地方放置信号源和充电座，扫地机器人通过三角定位获得当前位置与信号源、充电座的相对坐标，但是信号源和充电座相对室内空间的相对坐标还需要额外配置，相对繁琐；同时，由于只能获取相对几个标记物的坐标，还是无法理解周边场景的障碍物信息，扫地机器人只有通过其他辅助措施（例如碰撞检测）来发现家具并规避；但这存在一些问题，第一，碰撞易碎家具是需要尽量避免的；第二，对于圆形机器人，碰撞时只是一个点，机器无法判定碰撞点是一个点还是一个面，例如是椅子的一只腿还是一堵墙面，需要反复碰撞测试，降低了效率，容易出现清扫盲区；第三，当场景复杂时，规划算法设计的稍有不慎，非常容易卡死在某个复杂场景（例如三面都是墙的小角落），或者花费大量时间来逃逸。对于基于SLAM的碰撞检测方式，同样具有上述介绍的碰撞检测问题。对于基于SLAM的接近传感器定位方式，必须要离障碍物很近才可以检测出墙壁，在远离障碍物的过程中，例如宽敞的客厅中部，此时周边无障碍导致接近传感器无法使用，只有用惯性传感器定位。但是，惯性传感器求位移的方案，由于每个时间点都是获取相对上个时间点的相对位移，而每次获取的相对位移都有误差，随着时间增长，误差会逐步积累增加，即存在误差累计的问题，无法进行精准定位。对于基于SLAM的双目定位方式，，由于双目视觉摄像头的“眼距”相对实际物体距离近得多，根据几何知识可知，微小的误差容易被放大，影响测量距离精度，故此，双目视觉定位方案，仅适合于非常近距离即一米以内的定位才能保证精度，对于长宽都是以米计量的室内并不合适。

此外，以上各方案都需要在扫地机器人内置定位测量设备，增加成本。特别的，如果需要限制扫地机器人的移动范围，通常需要额外购置硬件设备组成例如虚拟红外墙的遮挡物，对于n边形的区域，每个边都需要一对信号发射塔，成本很高。或者，采用在地面铺设贴纸以标记限制范围的方案，但操作繁琐且对地板有物理影响。

因此，有必要提供一种具有更好清扫功能的改进的扫地机器人的控制方法来克服上述缺陷。

发明内容

本发明的目的是提供一种扫地机器人的控制方法，本发明的控制方法降低了运行成本，提高了定位精准度，允许实时定制清扫区域与清扫模式，使用更加方便、更加有针对性。

为实现上述目的，本发明提供了一种扫地机器人的控制方法，所述控制方法基于google tango终端，包括如下步骤：

a.获取设定场景的特征信息，根据特征信息构建与设定场景对应的虚拟特征场景；

b.根据虚拟特征场景指定清扫区域与清扫模式；

c.按照指定的清扫模式在指定的清扫区域内进行清扫。

较佳地，所述步骤a具体的包括如下步骤：

a1.扫地机器人在设定场景中移动并对设定场景进行拍摄，形成视频流；

a2.运动识别检测模块比对前后帧视频流中的相同特征点判断扫地机器人的位移；

a3.惯性传感器计算扫地机器人的位移；

a4.对设定时间内或设定区域内的视频流的多帧图片进行场景融合，构建虚拟特征场景。