[发明专利]一种基于free move技术的扫地机避障处理方式

权利要求书

1.一种基于free move技术的扫地机器人避障处理方式，其特征在于：包括以下步骤，

S1：预设具有六轴陀螺仪、光栅信号传感器以及左右轮电量感测单元的扫地机器人主机体；

S2：利用六轴陀螺仪、光栅信号传感器以及左右轮电量感测单元对扫地机器人的运行状况进行实时感测和数据采集；实时感测状态包括扫地机器人碰撞状态、无障碍运行状态、过门槛状态和推动障碍物运行状态；

S3：每10ms采集一个数据点，对所采集的数据利用马氏距离计算方法和样品对比进行状态分类；所述采集的 数据包括顶部左侧区碰撞数据、顶部中间区碰撞数据、顶部右侧区碰撞数据、中底部左侧区碰撞数据、中底部中间区碰撞数据、中底部右侧区碰撞数据、过门槛5mm高度数据、过门槛10mm高度数据以及过门槛15mm高度数据；

S4：对所接收到的感测数据信息做进一步的特征分析，确认所识别的状态；根据六轴陀螺仪在不同碰撞状态的特性曲线结合数学归类统计结果得出实际碰撞状态；所述扫地机器人碰撞状态包括顶部左侧区识别、顶部中间区识别、顶部右侧区识别、中底部左侧识别、中底部中间区识别、中底部右侧识别、过门槛5mm高度识别、过门槛10mm高度识别以及过门槛15mm高度识别；

S5：控制器根据所接收和处理得到的数据信息，对扫地机器人的对应部件进行分类控制运行，实现有效避障和防卡死；

S6：基于free move技术的扫地机器人避障处理完成；所述步骤S4中，对所接收到的感测数据信号进行的数据统计分析包括基础数据取样，分别对所收集到的近20万组数据进行采集，采用数学统计方法对信号进行归类，采用马氏距离计算方法，对扫地机器人运行时的状态进行识别；所述步骤S4中，若扫地机器人检测到顶部碰撞信号触发时，则利用内部数据感测和发送程序将该碰撞状态及时识别为顶部卡死状态，并利用控制器控制对应部件运行进行预处理；所述步骤S4中，通过对扫地机器人过门槛状态的识别，定义高于设定值门槛扫地机器人不跨过，低于设定值门槛则继续通过；所述马氏距离计算方法包括首先预设一数值A为一向量或矩阵，则A^T表示A的转置；设X₁、X₂至Xm为m个数据个体，其中X_f＝(X₁₁、X₁₂至X_in)，i＝1，2至m，n为数据个体X_f的属性个数，则数据总体可表示为X＝(X₁，X₂，X₃至X_m)^T；所述机器人主机体以及设置于所述机器人主机体内部的电源、控制器、用于进行数据信息存储的数据存储器、用于与外部移动终端进行通讯连接的无线通讯传输单元、储水水箱以及安设于机器人主机体下部的边刷组件以及左右驱动轮组件；在所述机器人主机体内部分别设置有用于对左右驱动轮组件的运行进行控制、接收来自控制器的PWM控制信号的左右轮控制驱动电路单元、用于对左右驱动轮组件的运行速率进行实时检测的左右轮速度检测电路单元以及用于对边刷组件的运行进行控制的边刷驱动电路单元；该数据存储器、无线通讯传输单元、左右轮控制驱动电路单元、左右轮速度检测电路单元、边刷驱动电路单元、陀螺仪组件与控制器电性连接；所述过门槛状态的设定值范围为1-2.2cm；所述步骤S3中，具体的数据统计分析包括，a、采集大量原始数据并进行人工分类，包含角速度，加速度，电压电流光栅共十二类数据；b、利用SPSS社会科学统计软件，求得各类别的质心(centroid)矩阵；c、计算目标数据与各类别质心矩阵之间的马氏距离，距离最小即属于目标类别；所述步骤S3中，具体的计算公式为：构建样本矩阵，X为M*12矩阵，Y为N*1矩阵；矩阵X为通过人工采集得到的大量实验数据，M代表样本数量，单个样本含有12项元素，即6项陀螺仪+四项电流电压数据+两项光栅数据；矩阵Y元素为0和1，表示可能发生的概率，N为需求类别数，分别代表碰撞左，碰撞中，碰撞右，顶部卡死，无碰撞；构建三层神经网络：Y＝(X*W1+B1)*W2+B2；

A、随机初始化一组权重W及偏置B，代入样本集X，得出分类结果Yp；

B、Yp与真实Y值不同，利用交叉熵损失表示二者之间的差异：LOSS＝-[Ylog Yp+(1-Y)log(1-Yp)]；此损失函数利用Y值为1和0 的特点，当预测值Yp为0/1，真实值Y为1/0时，LOSS最大，当预测值Yp与真实值Y接近时，LOSS最小；LOSS收敛至极小值，则代表已求出所需权重W和偏置B；

C、将公式Yp＝(X*W1+B1)*W2+B2代入LOSS函数中，由于LOSS存在极小值，分别对参数W,B求偏导；利用梯度下降的思想，更新L为学习率，本次测试设为0.01，将新的参数值代入LOSS函数中；此过程不断迭代更新，可得LOSS局部最小值，此时W1,W2,B1,B2即为最终结果；所述Y＝[1,0,0,0,0]，则代表类别“碰撞左”。