智能割草机器人的避障控制方法及控制系统技术方案

本申请提供有一种智能割草机器人的避障控制方法，在该避障控制方法中，采集实时的地面视频信息，并提取其中的实时图片数据信息，基于训练完成的图片数据分类模型对实时图片数据信息进行识别实现分类，再将经过分类的图片数据信息转换为不同的驱动指令，如：用于避障的第一驱动指令和用于控制直行的第二驱动指令。相较于现有技术中需要基于多传感器的设计来实现避障控制而言，上述控制方法赋予割草机器人的自动判断能力，无需配置价格高昂的传感器或雷达设备。感器或雷达设备。感器或雷达设备。

【技术实现步骤摘要】
智能割草机器人的避障控制方法及控制系统


[0001]本申请具体公开一种智能割草机器人的避障控制方法及控制系统。

技术介绍

[0002]目前，最常见的用于草坪维护美化的智能维护设备为智能割草机器 人，现有的智能割草机器人大多采用传感器、智能控制和模式识别等技 术，集成感知、识别、决策和控制等功能，能够自主完成设定的工作任 务，同时完成自身的充电维护等。
[0003]但是，现在市售的智能割草机器人，存在着要设置工作边界的应用 问题和搭载的传感器价格高昂的成本问题，限制了智能割草机器人的应 用范围，亟待改进。

技术实现思路

[0004]第一方面、本申请旨在提供一种相较于现有技术而言，无需布置工 作区域范围，极大程度上降低了使用该割草机器人的复杂程度，使得其 更适于推广使用的智能割草机器人的避障控制方法。
[0005]一种智能割草机器人的避障控制方法，包括如下步骤：获得实时图 片数据信息：获取实时地面视频信息，并对实时地面视频信息进行图像 提取处理以获得实时图片数据信息；对实时图片数据信息进行分类：将 获得的实时图片数据信息输入至图片数据分类模型进行识别，得到边界 类图片数据，或障碍类图片数据，或草地类图片数据；对经过分类的图 片数据信息进行指令转化：将所述边界类图片数据，或障碍类图片数据 转化为用于控制避障的第一驱动指令；将所述草地类图片数据转化为用 于控制直行第二驱动指令。
[0006]根据本申请中任一实施方式，在“获得实时图片数据信息”的步骤 之后和“对实时图片数据信息进行分类”之前，还包括：对获得的实时 图片数据信息进行编辑，过滤除了边界类、障碍类和草地类之外的信息。
[0007]根据本申请中任一实施方式，在“对经过分类的图片数据信息进行 指令转化”的步骤中，将所述边界类图片数据，或障碍类图片数据转化 为第一指令信息；所述草地类图片数据转化为第二指令信息；将第一指 令信息和第二指令信息分别转化为第一驱动指令和第二驱动指令。
[0008]根据本申请中任一实施方式，获取图片数据分类模型的具体步骤如 下：获取地面视频信息，将地面视频信息进行图像提取处理，获得图片 数据集；对获得图片数据集中的图片数据信息进行分类，得到具备分类 要素的有效图片数据集和未具备分类要素的无效图片数据集；分别设定 边界类图片数据，障碍类图片数据，或草地类图片数据的第一分类标签； 将有效图片数据集中图片数据依次输入至神经网络，依次获得各图片数 据的预测分类标签，神经网络将预测分类标签进行分类分别得到与所述 边界类图片数据，障碍类图片数据，或草地类图片数据对应的第二分类 标签；依次计算第二分类标签和与之对应的第一分类标签之间损失函数 的数值，当该数值达到收敛状态时，确定图片数据分类模型训练完成。
[0009]根据本申请中任一实施方式，将有效图片数据集中图片数据依次输 入至神经网络，依次获得各图片数据的预测分类向量，并将预测分类向 量进行转化得到预测分类标签。
[0010]第二方面、本申请旨在提供一种相较于现有技术而言，无需布置工 作区域范围，极大程度上降低了使用该割草机器人的复杂程度，使得其 更适于推广使用的智能割草机器人的避障控制系统。
[0011]一种智能割草机器人的避障控制系统，包括：用于获取实时地面视 频信息的视频采集模块；与所述视频采集模块通信连接且用于对实时地 面视频信息进行图像提取处理以获得实时图片数据信息的图像提取处理 模块；与所述图像提取处理模块通信连接且用于对实时图片数据信息进 行分类的图片数据分类模块；和，与所述图片数据分类模块通信连接且 用于对经过分类的实时图片数据信息进行指令转化的指令转化模块；以 及，与所述指令转化模块通信连接的驱动控制模块。
[0012]根据本申请中任一实施方式，所述图像提取处理模块包括：用于对 实时地面视频信息进行图像提取并获得初始图像数据信息的图像提取单 元和与所述图像提取单元通信连接且用于对初始图像数据信息进行编辑 的图像处理单元。
[0013]根据本申请中任一实施方式，所述指令转化模块包括：用于对经过 分类的实时图片数据信息进行指令转化的第一转化单元和与所述第一转 化单元通信连接的第二转化单元；所述第一转化单元，用于将经过分类 的实时图片数据信息转化为第一指令信息或第二指令信息；所述第二转 化单元，用于将第一指令信息或第二指令信息分别转化为第一驱动指令 或第二驱动指令。
[0014]根据本申请中任一实施方式，所述图片数据分类模块，包括：用于 存储地面视频信息的视频存储单元、与所述视频存储单元通信连接且用 于对地面视频信息进行图像提取处理以获得图片数据信息的图像提取处 理单元、与所述图像提取处理单元通信连接且对获得图片数据集中的图 片数据信息进行分类的图片分类单元、和与图片分类单元通信连接的模 型构建单元。
[0015]根据本申请中任一实施方式，所述图片数据分类模块，还包括：与 所述模型构建单元通信连接且用于实现模型转化的模型转化单元。
[0016]综上所述，本申请一方面提供有一种智能割草机器人的避障控制方 法，在该避障控制方法中，采集实时的地面视频信息，并提取其中的实 时图片数据信息，基于训练完成的图片数据分类模型对实时图片数据信 息进行识别实现分类，再将经过分类的图片数据信息转换为不同的驱动 指令，如：用于避障的第一驱动指令和用于控制直行的第二驱动指令。 相较于现有技术中需要基于多传感器的设计来实现避障控制而言，上述 控制方法赋予割草机器人的自动判断能力，无需配置价格高昂的传感器 或雷达设备。
[0017]当其自动识别出边界类图片数据，并进行自动避让，无需布置工作 区域范围，极大程度上降低了使用该割草机器人的复杂程度，使得其更 适于推广使用。当其自动识别出障碍类图片数据，进行自动避让，一方 面，不局限于障碍的类型、尺寸，使得其避让效果大幅度提升；另一方 面无需配置价格高昂的传感器或雷达设备，能够极大地降低割草机器人 的整体造价，使得其更易于被推广。当其自动识别到草地类图片数据， 则控制驱动直行，以执行该割草机器人的本职任务。
数间隔进行提取。
[0039]S1中设定实时获取的地面视频信息为P，相应的，经过处理后的实时 图片数据信息根据时间顺序可呈单序列结构，即{P1，P2……
P
N
}，其中：N 为自然数。
[0040]步骤S2中，对S1中获得的实时图片数据信息进行识别分类，具体地， 将呈序列结构的实时图片数据信息，即{P1，P2……
P
N
}，输入至经过训练 得到的图片数据分类模型中，图片数据分类模型自动将实时图片数据信 息进行分类，得到：边界类图片数据，或障碍类图片数据，或草地类图 片数据。具体地，呈序列结构的实时图片数据信息依次按照实时的时间 顺序输入至图片数据分类模型，而该图片数据分类模型将针对单一图片 数据信息，自动进行识别并判断其为边界类图片数据，或障碍类图片数 据，或草地类图片数据。
[0041]如图2所示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能割草机器人的避障控制方法，其特征在于,包括如下步骤：获得实时图片数据信息：获取实时地面视频信息，并对实时地面视频信息进行图像提取处理以获得实时图片数据信息；对实时图片数据信息进行分类：将获得的实时图片数据信息输入至图片数据分类模型进行识别，得到边界类图片数据，或障碍类图片数据，或草地类图片数据；对经过分类的图片数据信息进行指令转化：将所述边界类图片数据，或障碍类图片数据转化为用于控制避障的第一驱动指令；将所述草地类图片数据转化为用于控制直行的第二驱动指令。2.根据权利要求1所述的一种智能割草机器人的避障控制方法，其特征在于,在“获得实时图片数据信息”的步骤之后和“对实时图片数据信息进行分类”之前，还包括：对获得的实时图片数据信息进行编辑，过滤除了边界类、障碍类和草地类之外的信息。3.根据权利要求1或2所述的一种智能割草机器人的避障控制方法，其特征在于,在“对经过分类的图片数据信息进行指令转化”的步骤中，将所述边界类图片数据，或障碍类图片数据转化为第一指令信息；所述草地类图片数据转化为第二指令信息；将第一指令信息和第二指令信息分别转化为第一驱动指令和第二驱动指令。4.根据权利要求1或2所述的一种智能割草机器人的避障控制方法，其特征在于,获取图片数据分类模型的具体步骤如下：获取地面视频信息，将地面视频信息进行图像提取处理，获得图片数据集；对获得的图片数据集中图片数据信息进行分类，得到具备分类要素的有效图片数据集和未具备分类要素的无效图片数据集；分别设定边界类图片数据，障碍类图片数据，或草地类图片数据的第一分类标签；将有效图片数据集中图片数据依次输入至神经网络，依次获得各图片数据的预测分类标签，神经网络将预测分类标签进行分类分别得到与所述边界类图片数据，障碍类图片数据，或草地类图片数据对应的第二分类标签；依次计算第二分类标签和与之对应的第一分类标签之间损失函数的数值，当该数值达到收敛状态时，确定图片数据分类模型训练完成。5.根据权利要求4所述的一种智能割草机器人的避障控制方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩旭，段书用，马红雷，张家林，鹿宁宁，徐福田，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：