[发明专利]基于地面材质自适应控制扫地机器人的方法及扫地机器人

说明书

本发明公开了一种基于地面材质自适应控制的扫地机器人，包括：接收模块，用于采集所述扫地机器人周围的第一图像信息；训练模块，用于对地面材质图像集进行轻量级深度神经网络离线模型训练，并建立识别地面材质的深度神经网络模型；处理模块，用于根据所述第一图像信息识别扫地机器人当前周边的地面材质以及所述第一图像信息所处的位置信息；控制模块，用于根据识别的地面材质和所述第一图像信息的位置信息发出控制信号来控制所述扫地机器人运动；以及运动模块，用于根据所述控制信号实现清扫模式。本发明公开的扫地机器人通过图像识别，实现识别地面材质，并根据不同的材质调整扫地机器人的清扫力度，从而实现高效清扫。

技术领域

本发明涉及机器人控制领域，尤其涉及一种基于地面材质自适应控制扫地机器人的方法及扫地机器人。

背景技术

扫地机器人是游历待清扫空间以通过吸入包括来自地面的灰尘的异物来自动清扫待清扫空间而无需用户操控的设备。即扫地机器人在游历待清扫空间的同时清扫待清扫空间。在现有技术中，扫地机器人在设定好清扫强度后，对待扫空间内的环境采用相同的清扫强度以及清扫方案。对于不同地面材质，现有的扫地机器人无法区别，从而导致于清扫效率和清扫效果不尽如人意。比如，当地面为地毯材质时，对于附着其上的污渍相对而言清扫时需要采取更为高强度甚至需要采取多次重复清扫的方案才能达到清洁的效果。而当地面为普通的实木地板或者瓷砖时，同等灰尘或异物的状态下，清扫的方案采取较低清扫强度也可以实现清扫效果。当用户要着重清扫时，有这样的不便：需要手动操控清扫机器人并且需要移动到要着重清扫的区域，然后需要向清扫机器人给出重点清扫指令。因此，如何提供一种可解决上述问题的方案，以成为本领域技术人员的一大难题。

本发明以深度学习为背景，扫地机器人通过图像识别，实现识别地面材质，并根据不同的材质调整扫地机器人的清扫力度，从而实现高效清扫。

发明内容

本发明公开一种基于地面材质自适应控制的扫地机器人，包括：接收模块，用于采集所述扫地机器人周围的第一图像信息；训练模块，用于对地面材质图像集进行轻量级深度神经网络离线模型训练，并建立识别地面材质的深度神经网络模型；处理模块，耦合于所述接收模块和所述训练模块，用于根据所述第一图像信息识别扫地机器人当前周边的地面材质以及所述第一图像信息所处的位置信息；控制模块，耦合于所述处理模块，用于根据识别的地面材质和所述第一图像信息的位置信息发出控制信号来控制所述扫地机器人运动；以及运动模块，用于根据所述控制信号实现清扫模式。

本发明还提供一种基于地面材质自适应控制扫地机器人方法，包括：采集所述扫地机器人周围的第一图像信息；对地面材质图像集进行轻量级深度神经网络离线模型训练，并建立识别地面材质的深度神经网络模型；识别所述扫地机器人当前周边的地面材质以及所述第一图像信息所处的位置信息；根据识别的地面材质和所述第一图像信息的位置信息发出控制信号来控制所述扫地机器人运动；以及根据所述控制信号实现清扫模式。

有利地，本发明公开的扫地机器人通过图像识别，实现识别地面材质，并根据不同的材质调整扫地机的清扫力度，从而实现高效清扫。。

附图说明

图1为根据本发明实施例的基于地面材质自适应控制的扫地机器人的模块框图。

图2为根据本发明实施例的基于地面材质自适应控制的扫地机器人中处理模块的单元示意图。

图3为根据本发明实施例的基于地面材质自适应控制的扫地机器人的方法流程图。

图4为根据本发明实施例的基于地面材质自适应控制的扫地机器人中识别地面材质的方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。