[发明专利]一种基于脑电波检测的扫地机器人控制方法及系统

权利要求书

1.一种基于脑电波检测的扫地机器人控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤A，获取待清扫空间，将待清扫空间划分为若干个待清扫区域，扫地机器人根据设定程序确定各待清扫区域的清扫顺序，规则出清扫路线；

步骤B，扫地机器人按照步骤A的清扫路线清扫时，实时获取并记录用户的生物特征以及对当前清扫区域的欢愉度，根据用户的欢愉度，建立用户清扫模型；其中，步骤B中用户清扫模型的建立步骤为：按照用户欢愉度由高到低进行排序，欢愉度高的待清扫区域的清扫优先级高，欢愉度低的待清扫区域的清扫优先级低，按照清扫优先级的高低重新确定各待清扫区域的清扫顺序并形成规则的清扫路线，作为用户清扫模型；

步骤C，在下一次清扫时，当识别到当前用户的生物特征与已有的用户清扫模型的生物特征相互匹配时，扫地机器人根据匹配的用户清扫模型执行清扫任务；当识别到当前用户的生物特征与已有的用户清扫模型的生物特征相互不匹配时，重复步骤A和步骤B。

2.根据权利要求1所述的一种基于脑电波检测的扫地机器人控制方法，其特征在于，步骤A执行之前还包括步骤S，步骤S具体包括以下步骤：

步骤S1，在采集周期内，获取不同用户在平静状态下的脑电波信号强度的信号值；

步骤S2，对比当前获取的脑电波信号强度的信号值与上次获取的脑电波信号强度的信号值，判断两脑电波信号强度的差值是否在预定的突变范围内；

步骤S3，若两脑电波信号强度的差值在预定的突变范围内，则删除当前获取的脑电波信号强度的信号值；若两脑电波信号强度的差值不在预定的突变范围内，则存储当前获取的脑电波信号强度的信号值；并根据采集周期内存储的脑电波信号强度的信号值，输出不同生物特征用户的脑电波信号曲线。

3.根据权利要求1所述的一种基于脑电波检测的扫地机器人控制方法，其特征在于，步骤B中具体为：

步骤B1，采集不同用户的生物特征信息并记录为多个用户的生物特征模板；

步骤B2，在执行每一次的清扫任务时，根据不同生物特征模板下的脑电波信号曲线，继续实时获取并记录不同生物特征模板下的用户欢愉度信息；

步骤B3，结合已存储的欢愉度信息与当前获取的欢愉度信息，重新对用户欢愉度由高到低进行排序，欢愉度高的待清扫区域的清扫优先级高，欢愉度低的待清扫区域的清扫优先级低，按照清扫优先级的高低重新确定各待清扫区域的清扫顺序并形成规则的清扫路线，更新不同生物特征下的用户清扫模型。

4.根据权利要求1所述的一种基于脑电波检测的扫地机器人控制方法，其特征在于：步骤B中的生物特征为声音信息、指纹信息或面部信息的任意一种或多种组合。

5.一种扫地机器人控制系统，其特征在于：包括检测模块、脑电波采集模块、数据处理模块、存储模块、识别模块和执行模块；

所述检测模块，用于检测并识别用户的生物特征并发送至所述数据处理模块；

所述脑电波采集模块，用于获取用户的欢愉度并发送至所述数据处理模块；

所述数据处理模块，用于根据不同用户的欢愉度，建立用户清扫模型；

所述存储模块，用于存储所述数据处理模块建立的用户清扫模型；

所述识别模块，用于识别到当前用户的生物特征与已有的用户清扫模型的生物特征是否相互匹配，并将用户清扫模型的执行指令发送到所述执行模块；

所述执行模块，用于接收所述识别模块的指令并按根据用户清扫模型执行清扫任务；

所述数据处理模块，还用于根据不同生物特征模板下的脑电波信号曲线，记录不同生物特征模板下的用户欢愉度信息；并按照欢愉程度的高低排序确定清扫优先级的高低，重新确定各待清扫区域的清扫顺序并形成规则的清扫路线。