[发明专利]衣物护理机的控制方法以及衣物护理机有效
申请号: | 202080090299.8 | 申请日: | 2020-05-29 |
公开(公告)号: | CN114901889B | 公开(公告)日: | 2023-10-13 |
发明(设计)人: | 金元哲 | 申请(专利权)人: | LG电子株式会社 |
主分类号: | D06F34/20 | 分类号: | D06F34/20;D06F34/28;D06F34/05;D06F58/44;D06F58/12;D06F71/32;G06N3/092;G06N3/084;H04N7/18;D06F35/00 |
代理公司: | 隆天知识产权代理有限公司 72003 | 代理人: | 崔炳哲 |
地址: | 韩国*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 衣物 护理 控制 方法 以及 | ||
本发明公开一种基于衣物的移动的移动衣架的控制方法及其装置。本发明一实施例的衣物护理机的控制方法能够基于在移动衣架以第一移动模式动作的期间收集到的处理腔室内部的灰尘量和衣物的移动信息来确定第二移动模式,并以所确定的第二移动模式来控制移动衣架。本发明的控制方法可以与人工智能(Artificial Intelligence)模块、无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)、机器人、增强现实(Augmented Reality,AR)装置、虚拟现实(virtual reality,VR)装置、与5G服务相关的装置等相关联。
技术领域
本发明涉及基于衣物的移动的移动衣架的控制方法及其装置。
背景技术
人工智能技术由机器学习(深度学习)和使用机器学习的要素技术构成。
机器学习是自动分类/学习输入数据的特征的算法技术,要素技术是利用深度学习等机器学习算法来模拟人脑的认知、判断等功能的技术,由语言理解、视觉理解、推理/预测、知识表现、动作控制等技术领域构成。
另一方面,衣物护理机与衣物的类型和/或移动无关地控制移动衣架,因此会使衣物受损或产生大量的不必要的耗电。
发明内容
发明要解决的问题
本发明的目的在于解决上述必要性和/或问题。
另外,本发明的目的还在于,实现一种能够根据衣物的移动来控制移动衣架的振动模式的基于衣物的移动的移动衣架的控制方法及其装置。
另外,本发明的目的还在于,实现一种能够将移动衣架控制为使衣物的损坏最小的基于衣物的移动的移动衣架的控制方法及其装置。
另外,本发明的目的还在于,实现一种能够将移动衣架控制为使不必要的耗电最小的基于衣物的移动的移动衣架的控制方法及其装置。
用于解决问题的手段
本发明一方面的衣物护理机的控制方法,包括:在移动衣架以第一移动模式动作的期间,通过传感器来感测处理腔室内部的灰尘的步骤;在所述移动衣架以所述第一移动模式动作的期间,通过摄像头来生成置于所述处理腔室内部的衣物的移动信息的步骤;基于所述衣物的移动信息和灰尘量,确定第二移动模式的步骤;以及以所确定的所述第二移动模式来控制所述移动衣架的步骤。
另外,所述移动信息可以包括由所述移动衣架的振动引起的所述衣物的移动距离。
另外,所述第二移动模式可以利用被学习为将所述移动信息和所述灰尘量作为输入且生成用于确定所述移动衣架的振动幅度或振动速度的输出的学习模型来确定。
另外,所述学习模型可以由基于强化学习的人工神经网络模型来实现。
另外,所述基于强化学习的人工神经网络模型可以是将所述衣物的移动信息和所述灰尘量定义为状态(state)的模型。
另外,所述基于强化学习的人工神经网络模型可以是将所述移动衣架的振动幅度或振动速度定义为动作(action)的模型。
另外,所述基于强化学习的人工神经网络模型可以是基于所述衣物的移动信息或所述灰尘量中的至少一个来算出补偿(reward)的模型。
另外,所述补偿可以被计算为与所述灰尘量成正比增加。
另外,所述补偿可以被计算为与所述灰尘量成正比增加且与所述移动距离成反比增加。
另外,确定所述第二移动模式的步骤还可以包括从网络接收用于调度所述衣物的移动信息和灰尘量的传输的DCI(downlink control information,下行链路控制信息)的步骤,所述衣物的移动信息和灰尘量可以基于所述DCI传输到所述网络。
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