本发明专利技术涉及数据处理技术，提供了一种扫地机的清扫控制方法、电子装置及存储介质。该方法通过利用预先配置的激光扫描仪对待清扫的场景进行激光扫描，得到多个激光反射点反射的激光数据，基于多个激光反射点反射的激光数据构建待清扫场景的三维模型，利用预设的数据清洗规则对各个激光数据执行数据清洗操作后，筛选出满足第一预设条件的激光数据对应的目标激光反射点，基于预设的聚类算法对各个目标激光反射点执行聚类操作，得到至少一个类别的激光反射点簇，分别对各个激光反射点簇标注对应的目标障碍物，基于三维模型和目标障碍物对待清扫场景执行清扫操作。利用本发明专利技术扫地机可以自动规避难以跨越的障碍物或洼地，提高避障效率。率。率。
【技术实现步骤摘要】
扫地机的清扫控制方法、电子装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种扫地机的清扫控制方法、电子装置及存储介质。
技术介绍
[0002]随着科技的不断进步，智能扫地机的技术得到了快速发展，障碍物检测和避让是其智能化水平的重要体现。
[0003]良好的避障功能是扫地机安全行走的重要保障。目前的扫地机在工作过程中，无法智能判断前方地形，大多需要在扫地机前侧额外设置前挡板，以避免扫地机前侧磕碰受损。
[0004]因此，如何让扫地机自动准确地判断地形，已成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]鉴于以上内容，本专利技术提供一种扫地机的清扫控制方法、电子装置及存储介质，其目的在于现有技术中扫地机无法自动准确地判断地形，导致不能有效避障的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供一种扫地机的清扫控制方法，该方法包括：
[0007]构建步骤：利用预先配置的激光扫描仪对待清扫的场景进行激光扫描，得到多个激光反射点反射的激光数据，基于所述多个激光反射点反射的激光数据构建所述待清扫场景的三维模型；
[0008]筛选步骤：利用预设的数据清洗规则，对各个所述激光数据执行数据清洗操作，从执行数据清洗操作后的激光数据中筛选出满足第一预设条件的激光数据对应的目标激光反射点；
[0009]聚类步骤：基于预设的聚类算法对各个所述目标激光反射点执行聚类操作，得到至少一个类别的激光反射点簇，分别对所述至少一个激光反射点簇标注对应的目标障碍物；
[0010]控制步骤：基于所述三维模型和所述目标障碍物对所述待清扫场景执行清扫操作。
[0011]优选的，所述基于预设的聚类算法对各个所述满足第一预设条件的激光反射点执行聚类操作包括：
[0012]设置各目标激光反射点之间的密度半径，及所述密度半径内最小的目标激光反射点的数量，基于所述密度半径及所述最小的目标激光反射点的数量，从所有目标激光反射点中迭代计算得到核心目标激光反射点、密度可达的目标激光反射点以及边缘目标激光反射点，将得到的核心目标激光反射点、密度可达的目标激光反射点以及边缘目标激光反射点聚集成激光反射点簇。
[0013]优选的，所述筛选步骤包括：
[0014]获取执行数据清洗操作后的各个激光数据的z坐标的坐标值，将所述z坐标的坐标值属于预设区间内的激光数据作为满足第一预设条件的激光数据。
[0015]优选的，所述基于所述三维模型和所述目标障碍物对所述待识别场景执行清扫操作包括：
[0016]根据所述三维模型实时获取所述目标障碍物的坐标位置数据及所述激光扫描仪的坐标位置数据，基于所述目标障碍物和所述激光扫描仪的坐标位置数据，计算所述目标障碍物与所述激光扫描仪的距离，当所述距离小于预设安全距离时，基于所述目标障碍物的坐标位置数据执行预设的轨迹清扫操作。
[0017]优选的，所述对各个所述激光数据执行数据清洗操作包括：
[0018]选取满足第二预设条件的激光数据作为清洗样本放入CART决策树的根部，并将所述清洗样本分为第一组数据和第二组数据；
[0019]利用所述第一组数据建立决策树，并以该决策树内部每个节点信息作为分割依据；
[0020]利用所述第二组数据修剪决策树，当决策树每个类只存在一个节点时，结束数据清洗。
[0021]优选的，所述预先配置的激光扫描仪的激光发射平面与地面设成30度夹角，激光发射平面的范围为120度。
[0022]为实现上述目的，本专利技术还提供一种电子装置，该电子装置包括：存储器及处理器，所述存储器上存储扫地机的清扫控制程序，所述扫地机的清扫控制程序被所述处理器执行，实现如下步骤：
[0023]构建步骤：利用预先配置的激光扫描仪对待清扫的场景进行激光扫描，得到多个激光反射点反射的激光数据，基于所述多个激光反射点反射的激光数据构建所述待清扫场景的三维模型；
[0024]筛选步骤：利用预设的数据清洗规则，对各个所述激光数据执行数据清洗操作，从执行数据清洗操作后的激光数据中筛选出满足第一预设条件的激光数据对应的目标激光反射点；
[0025]聚类步骤：基于预设的聚类算法对各个所述目标激光反射点执行聚类操作，得到至少一个类别的激光反射点簇，分别对所述至少一个激光反射点簇标注对应的目标障碍物；
[0026]控制步骤：基于所述三维模型和所述目标障碍物对所述待清扫场景执行清扫操作。
[0027]优选的，所述基于预设的聚类算法对各个所述满足第一预设条件的激光反射点执行聚类操作包括：
[0028]设置各目标激光反射点之间的密度半径，及所述密度半径内最小的目标激光反射点的数量，基于所述密度半径及所述最小的目标激光反射点的数量，从所有目标激光反射点中迭代计算得到核心目标激光反射点、密度可达的目标激光反射点以及边缘目标激光反射点，将得到的核心目标激光反射点、密度可达的目标激光反射点以及边缘目标激光反射点聚集成激光反射点簇。
[0029]优选的，所述基于所述三维模型和所述目标障碍物对所述待识别场景执行清扫操
作包括：
[0030]根据所述三维模型实时获取所述目标障碍物的坐标位置数据及所述激光扫描仪的坐标位置数据，基于所述目标障碍物和所述激光扫描仪的坐标位置数据，计算所述目标障碍物与所述激光扫描仪的距离，当所述距离小于预设安全距离时，基于所述目标障碍物的坐标位置数据执行预设的轨迹清扫操作。
[0031]为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括扫地机的清扫控制程序，所述扫地机的清扫控制程序被处理器执行时，实现如上所述扫地机的清扫控制方法中的任意步骤。
[0032]本专利技术提出的扫地机的清扫控制方法、电子装置及存储介质，通过利用预先配置的激光扫描仪对待清扫的场景进行激光扫描，得到多个激光反射点反射的激光数据，基于多个激光反射点反射的激光数据构建待清扫场景的三维模型，利用预设的数据清洗规则对各个激光数据执行数据清洗操作后，筛选出满足第一预设条件的激光数据对应的目标激光反射点，基于预设的聚类算法对各个目标激光反射点执行聚类操作，得到至少一个类别的激光反射点簇，分别对各个激光反射点簇标注对应的目标障碍物，基于三维模型和目标障碍物对待清扫场景执行清扫操作。利用本专利技术扫地机可以自动规避难以跨越的障碍物或洼地，提高了避障效率。
附图说明
[0033]图1为本专利技术电子装置较佳实施例的示意图；
[0034]图2为图1中扫地机的清扫控制程序较佳实施例的模块示意图；
[0035]图3为本专利技术扫地机的清扫控制方法较佳实施例的流程图；
[0036]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0037]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术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用以解释本专利技术本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种扫地机的清扫控制方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：构建步骤：利用预先配置的激光扫描仪对待清扫的场景进行激光扫描，得到多个激光反射点反射的激光数据，基于所述多个激光反射点反射的激光数据构建所述待清扫场景的三维模型；筛选步骤：利用预设的数据清洗规则，对各个所述激光数据执行数据清洗操作，从执行数据清洗操作后的激光数据中筛选出满足第一预设条件的激光数据对应的目标激光反射点；聚类步骤：基于预设的聚类算法对各个所述目标激光反射点执行聚类操作，得到至少一个类别的激光反射点簇，分别对所述至少一个激光反射点簇标注对应的目标障碍物；控制步骤：基于所述三维模型和所述目标障碍物对所述待清扫场景执行清扫操作。2.如权利要求1所述的扫地机的清扫控制方法，其特征在于，所述基于预设的聚类算法对各个所述满足第一预设条件的激光反射点执行聚类操作包括：设置各目标激光反射点之间的密度半径，及所述密度半径内最小的目标激光反射点的数量，基于所述密度半径及所述最小的目标激光反射点的数量，从所有目标激光反射点中迭代计算得到核心目标激光反射点、密度可达的目标激光反射点以及边缘目标激光反射点，将得到的核心目标激光反射点、密度可达的目标激光反射点以及边缘目标激光反射点聚集成激光反射点簇。3.如权利要求1所述的扫地机的清扫控制方法，其特征在于，所述筛选步骤包括：获取执行数据清洗操作后的各个激光数据的z坐标的坐标值，将所述z坐标的坐标值属于预设区间内的激光数据作为满足第一预设条件的激光数据。4.如权利要求1所述的扫地机的清扫控制方法，其特征在于，所述基于所述三维模型和所述目标障碍物对所述待识别场景执行清扫操作包括：根据所述三维模型实时获取所述目标障碍物的坐标位置数据及所述激光扫描仪的坐标位置数据，基于所述目标障碍物和所述激光扫描仪的坐标位置数据，计算所述目标障碍物与所述激光扫描仪的距离，当所述距离小于预设安全距离时，基于所述目标障碍物的坐标位置数据执行预设的轨迹清扫操作。5.如权利要求1至4任意一项所述的扫地机的清扫控制方法，其特征在于，所述对各个所述激光数据执行数据清洗操作包括：选取满足第二预设条件的激光数据作为清洗样本放入CART决策树的根部，并将所述清洗样本分为第一组数据和第二组数据；利用所述第一组数据建立决策树，并以该决策树内部每个节点信息作为分割依据；...
【专利技术属性】
技术研发人员：张钰峰，赵传涛，
申请(专利权)人：深圳市普森斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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