清洁机器人的目标识别方法、清洁机器人及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种清洁机器人的目标识别方法，包括：获取目标区域的光强信息，以及目标区域与清洁机器人之间的相对位置数据；根据光强信息和预设强度值，判断目标区域是否属于第一区域；若否，则根据相对位置数据和预设差值，判断目标区域是否属于第二区域。本发明专利技术还公开了一种清洁机器人以及计算机可读存储介质。本发明专利技术技术方案，提高清洁机器人检测特定区域的准确率，进而可以更好的保证清洁机器人的正常工作。工作。工作。

【技术实现步骤摘要】
清洁机器人的目标识别方法、清洁机器人及存储介质


[0001]本专利技术涉及清洁机器人领域，尤其涉及一种清洁机器人的目标识别方法、清洁机器人以及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]当今的清洁机器人逐渐进入家庭，替代人工对房屋进行清洁，成为了人们生活中的好帮手。清洁机器人对于普通地板可以执行清扫、拖地等任务，而对于非普通地板的一些特定区域(如地毯、鹅卵石地面、瓷砖缝等)，则需要对之执行特定的工作任务，因此清洁机器人准确识别出特定区域尤为重要。
[0003]目前的清洁机器人一般是使用超声波传感器进行特定区域的检测，但这需要限定清洁机器人按预设的超声波收发角度探测特定区域，因此在一些特殊的场景下(如地毯放置在斜面上、清洁机器人存在倾角等)，当清洁机器人的探测角度与特定区域之间的相对位置关系无法满足预设的探测角度时，就会出现漏判或误判特定区域的情况。而对特定区域识别不准确，则会影响到清洁机器人的正常工作。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种清洁机器人的目标识别方法、清洁机器人以及计算机可读存储介质，旨在提高清洁机器人检测识别特定区域的准确率。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供一种清洁机器人的目标识别方法，包括以下步骤：
[0007]获取目标区域的光强信息，以及所述目标区域与清洁机器人之间的相对位置数据；
[0008]根据所述光强信息和预设强度值，判断所述目标区域是否属于第一区域；
[0009]若否，则根据所述相对位置数据和预设差值，判断所述目标区域是否属于第二区域。
[0010]在一些实施例中，所述光强信息包括强度图像；所述根据所述光强信息和预设强度值，判断所述目标区域是否属于第一区域的步骤包括：
[0011]根据所述强度图像和预设强度图像确定相对强度值；
[0012]根据所述相对强度值和预设强度值，判断所述目标区域是否属于第一区域；
[0013]其中，检测到所述相对强度值小于所述预设强度值时，判定所述目标区域属于第一区域。
[0014]在一些实施例中，所述根据所述强度图像和预设强度图像确定相对强度值的步骤包括：
[0015]根据所述强度图像和预设强度图像计算相对强度图像；
[0016]利用所述相对强度图像和预设公式计算相对强度值。
[0017]在一些实施例中，所述相对位置数据包括多帧深度图像，所述根据所述相对位置数据和预设差值，判断所述目标区域是否属于第二区域的步骤包括：
[0018]根据所述多帧深度图像确定深度差值；
[0019]检测到所述深度差值大于或等于预设差值时，判定所述目标区域属于第二区域；
[0020]检测到所述深度差值小于预设差值时，判定所述目标区域属于第一区域。
[0021]在一些实施例中，所述深度差值包括第一深度差值和第二深度差值；所述根据所述相对位置数据和预设差值，判断所述目标区域是否属于第二区域的步骤包括：
[0022]根据当前帧的所述深度图像和上一帧的所述深度图像，确定所述第一深度差值，以及根据当前帧的所述深度图像和下一帧的所述深度图像，确定所述第二深度差值；
[0023]检测到所述第一深度差值大于或等于预设差值，以及所述第二深度差值大于或等于预设差值时，判定所述目标区域属于第二区域；
[0024]检测到所述第一深度差值小于预设差值，和/或所述第二深度差值小于预设差值时，判定所述目标区域属于第一区域。
[0025]在一些实施例中，所述获取目标区域的光强信息，以及所述目标区域与清洁机器人之间的相对位置数据的步骤包括：
[0026]利用飞行时间摄像机获取目标区域的光强信息，以及所述目标区域与清洁机器人之间的相对位置数据；
[0027]或者，利用线激光传感器获取目标区域的光强信息，以及所述目标区域与清洁机器人之间的相对位置数据。
[0028]在一些实施例中，所述根据所述相对位置数据和预设差值，判断所述目标区域是否属于第二区域的步骤之后，还包括：
[0029]检测到所述目标区域属于第二区域时，控制所述清洁机器人执行所述第二区域对应的工作任务。
[0030]本专利技术还提供一种清洁机器人，所述清洁机器人包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的清洁机器人的目标识别程序，所述清洁机器人的目标识别程序被所述处理器执行时实现如上述清洁机器人的目标识别方法的步骤。
[0031]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上存储有清洁机器人的目标识别程序，所述清洁机器人的目标识别程序被处理器执行时实现如上述清洁机器人的目标识别方法的步骤。
[0032]本专利技术提供的清洁机器人的目标识别方法、清洁机器人以及计算机可读存储介质，先基于获取的目标区域的光强信息分析目标区域的表面材质的反射特性情况，初步判断目标区域是否为特定区域，在初步判断目标区域为特定区域的情况下，进一步结合目标区域与清洁机器人的相对位置数据判断目标区域是否属于特定区域，通过两种方式综合判断特定区域，大幅降低了误判的概率，提高清洁机器人检测特定区域的准确率，进而可以更好的保证清洁机器人的正常工作。
附图说明
[0033]图1为本专利技术第一实施例中清洁机器人的目标识别方法的流程示意图；
[0034]图2为本专利技术第二实施例中清洁机器人的目标识别方法的流程示意图；
[0035]图3为本专利技术第三实施例中清洁机器人的目标识别方法的流程示意图；
[0036]图4为本专利技术第四实施例中清洁机器人的目标识别方法的流程示意图；
[0037]图5为本专利技术第五实施例中清洁机器人的目标识别方法的流程示意图；
[0038]图6为本专利技术第六实施例中清洁机器人的目标识别方法的流程示意图；
[0039]图7为本专利技术一实施例的清洁机器人的内部结构示意框图。
[0040]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
[0041]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制，基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0042]本专利技术提出一种清洁机器人的目标识别方法，主要用于识别清洁机器人的目标区域是否为特定区域(例如，地毯区域)。
[0043]参照图1，图1是本专利技术第一实施例中清洁机器人的目标识别方法的流程示意图。
[0044]在本实施例中，该清洁机器人的目标识别方法包括：
[0045]步骤S10，获取目标区域的光强信息，以及目标区域与清洁机器人之间的相对位本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种清洁机器人的目标识别方法，其特征在于，包括：获取目标区域的光强信息，以及所述目标区域与清洁机器人之间的相对位置数据；根据所述光强信息和预设强度值，判断所述目标区域是否属于第一区域；若否，则根据所述相对位置数据和预设差值，判断所述目标区域是否属于第二区域。2.根据权利要求1所述的清洁机器人的目标识别方法，其特征在于，所述光强信息包括强度图像；所述根据所述光强信息和预设强度值，判断所述目标区域是否属于第一区域的步骤包括：根据所述强度图像和预设强度图像确定相对强度值；根据所述相对强度值和预设强度值，判断所述目标区域是否属于第一区域；其中，检测到所述相对强度值小于所述预设强度值时，判定所述目标区域属于第一区域。3.根据权利要求2所述的清洁机器人的目标识别方法，其特征在于，所述根据所述强度图像和预设强度图像确定相对强度值的步骤包括：根据所述强度图像和预设强度图像计算相对强度图像；利用所述相对强度图像和预设公式计算相对强度值。4.根据权利要求1所述的清洁机器人的目标识别方法，其特征在于，所述相对位置数据包括多帧深度图像，所述根据所述相对位置数据和预设差值，判断所述目标区域是否属于第二区域的步骤包括：根据所述多帧深度图像确定深度差值；检测到所述深度差值大于或等于预设差值时，判定所述目标区域属于第二区域；检测到所述深度差值小于预设差值时，判定所述目标区域属于第一区域。5.根据权利要求4所述的清洁机器人的目标识别方法，其特征在于，所述深度差值包括第一深度差值和第二深度差值；所述根据所述相对位置数据和预设差值，判断所述目标区域是否属于第二区域的步骤包括：根据当前帧的所述深度图像和上一帧的所述深度图像，确定所述第一深度差值，以及根据当前帧的所述深...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡洪伟，
申请(专利权)人：云鲸智能科技东莞有限公司，
类型：发明
国别省市：