垃圾的清理方法、装置以及清洁机器人制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种垃圾的清理方法、装置以及清洁机器人。其中，该方法包括：采集待清理区域的图像信息；基于辨识模型对图像信息进行辨识，得到待清理区域的区域信息，其中，辨识模型为使用多组数据通过决策树训练得到的，多组数据中的每组数据均包括：图像信息以及图像信息对应的区域信息；根据区域信息控制机器人对待清理区域进行清理。本发明专利技术解决了现有的清洁机器人存在清洁死角的技术问题。

Waste Cleaning Method, Device and Cleaning Robot

The invention discloses a garbage cleaning method, a device and a cleaning robot. Among them, the method includes: collecting the image information of the area to be cleaned up; identifying the image information based on the identification model to get the region information of the area to be cleaned up. The identification model is trained by using multiple sets of data through decision tree, and each group of data in the multiple sets of data includes: image information and the region information corresponding to the image information; controlling according to the region information. Robots clean up areas. The invention solves the technical problem that the existing cleaning robot has a cleaning dead angle.

【技术实现步骤摘要】
垃圾的清理方法、装置以及清洁机器人
本专利技术涉及智能控制领域，具体而言，涉及一种垃圾的清理方法、装置以及清洁机器人。
技术介绍
随着计算机技术的快速发展，人们对生活的便捷性提出了更高的要求，其中，智能设备的出现为人们的生活带来了便利，例如，清洁机器人可自动帮助用户清洁家庭卫生，节省用户的时间以及体力。然而，现有的清洁机器人大多采用传感器对垃圾进行探测，以防止清洁机器人与其它家具发生冲撞。然而，对于墙角、床下、沙发下、地毯下等有遮挡物遮挡的区域的垃圾，清洁机器人通常由于传感器而无法感应，导致出现清洁死角。针对上述现有的清洁机器人存在清洁死角的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种垃圾的清理方法、装置以及清洁机器人，以至少解决现有的清洁机器人存在清洁死角的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种垃圾的清理方法，包括：采集待清理区域的图像信息；基于辨识模型对图像信息进行辨识，得到待清理区域的区域信息，其中，辨识模型为使用多组数据通过决策树训练得到的，多组数据中的每组数据均包括：图像信息以及图像信息对应的区域信息；根据区域信息控制机器人对待清理区域进行清理。进一步地，垃圾的清理方法还包括：确定与区域信息对应的处理方式，其中，处理方式包括如下至少之一：清洁臂清理方式、扫地刷清理方式、加强清理方式、遮挡物清理方式；根据处理方式控制机器人对待清理区域进行清理。进一步地，垃圾的清理方法还包括：在区域信息包括垃圾位置的情况下，在垃圾位置为机器人无法到达的位置的情况下，控制机器人采用清洁臂清理方式对待清理区域进行清理。进一步地，垃圾的清理方法还包括：在区域信息至少包括垃圾类型和垃圾位置的情况下，在垃圾位置为机器人可到达的位置，并且垃圾类型为指定类型的情况下，控制机器人采用扫地刷清理方式对待清理区域进行清理。进一步地，垃圾的清理方法还包括：在区域信息至少包括脏污程度的情况下，在脏污程度达到预设脏污程度的情况下，控制机器人采用加强清理方式对待清理区域进行清理，其中，加强清理方式至少包括如下之一：喷水清理、烘干清理。进一步地，垃圾的清理方法还包括：在区域信息至少包括遮挡程度的情况下，在遮挡程度大于预设遮挡程度的情况下，控制机器人采用遮挡物清理方式对遮挡物遮挡的待清理区域进行清理。进一步地，垃圾的清理方法还包括：根据图像信息识别机器人的清理路况；根据清理路况控制机器人移动。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种清洁机器人，包括：图像采集单元，用于采集待清理区域的图像信息；中央处理器，包括图像处理单元，其中，图像处理单元用于基于辨识模型对图像信息进行辨识，得到待清理区域的区域信息，并根据区域信息控制机器人对待清理区域进行清理，其中，辨识模型为使用多组数据通过决策树训练得到的，多组数据中的每组数据均包括：图像信息以及图像信息对应的区域信息。进一步地，区域信息包括如下之一：垃圾位置、垃圾类型、脏污程度、遮挡程度。进一步地，中央处理器还包括：扫地刷，在垃圾位置为机器人可到达的位置，并且垃圾类型为垃圾碎屑的情况下，对待清理区域进行清理；清洁臂，用于在垃圾位置为机器人无法到达的位置的情况下，对待清理区域进行清理。进一步地，图像处理单元还用于根据图像信息识别机器人的清理路况，根据清理路况控制机器人移动。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种垃圾的清理装置，包括：采集模块，用于采集待清理区域的图像信息；辨识模块，用于基于辨识模型对图像信息进行辨识，得到待清理区域的区域信息，其中，辨识模型为使用多组数据通过决策树训练得到的，多组数据中的每组数据均包括：图像信息以及图像信息对应的区域信息；清理模块，用于根据区域信息控制机器人对待清理区域进行清理。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，程序执行垃圾的清理方法。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行垃圾的清理方法。在本专利技术实施例中，采用图像辨识垃圾的方式，在采集待清理区域的图像信息之后，机器人基于辨识模型对图像信息进行辨识，得到待清理区域的区域信息，然后再根据区域信息控制机器人对待清理区域进行清理，其中，辨识模型为使用多组数据通过决策树训练得到的，多组数据中的每组数据均包括：图像信息以及图像信息对应的区域信息。在上述过程中，通过对图像信息进行辨识，可以识别被遮挡物遮挡的垃圾，从而保证了对所有垃圾的有效识别，进而对被遮挡物遮挡的垃圾进行清理，从而避免了清洁死角。另外，通过图像信息还可辨识出垃圾的类型、脏污程度等内容，进而可以根据辨识出的垃圾的类型、脏污程度等内容采用合理的清理方式对垃圾进行清理，从而实现了对垃圾进行有效清理的技术效果。由此可见，本申请所提供的方案可以解决现有的清洁机器人存在清洁死角的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种垃圾的清理方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的一种可选的辨识模型的训练测试流程；图3是根据本专利技术实施例的一种清洁机器人的结构示意图；以及图4是根据本专利技术实施例的一种垃圾的清理装置的结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。实施例1根据本专利技术实施例，提供了一种垃圾的清理方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。图1是根据本专利技术实施例的垃圾的清理方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：步骤S102，采集待清理区域的图像信息。需要说明的是，待清理区域可以为未被遮挡物遮挡的区域(例如，地面上)，也可以为被遮挡物遮挡的区域，例如，床下、沙发下等被床、沙发遮挡的区域。另外，清洁机器人可对待清理区域内的垃圾进行清理，其中，清洁机器人可以为但不限于扫地机器人、擦窗户机器人、擦桌子机器人。此外，还需要说明的是，清洁机器人具有图像采集单元，图像采集单元可采集待清理区域的图像信息，其中，图像采集单元可以为但不限于相机。步骤S104，基于辨识模型对图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种垃圾的清理方法，其特征在于，包括：采集待清理区域的图像信息；基于辨识模型对所述图像信息进行辨识，得到所述待清理区域的区域信息，其中，所述辨识模型为使用多组数据通过决策树训练得到的，所述多组数据中的每组数据均包括：所述图像信息以及所述图像信息对应的区域信息；根据所述区域信息控制机器人对所述待清理区域进行清理。

【技术特征摘要】
1.一种垃圾的清理方法，其特征在于，包括：采集待清理区域的图像信息；基于辨识模型对所述图像信息进行辨识，得到所述待清理区域的区域信息，其中，所述辨识模型为使用多组数据通过决策树训练得到的，所述多组数据中的每组数据均包括：所述图像信息以及所述图像信息对应的区域信息；根据所述区域信息控制机器人对所述待清理区域进行清理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述区域信息控制机器人对所述待清理区域进行清理，包括：确定与所述区域信息对应的处理方式，其中，所述处理方式包括如下至少之一：清洁臂清理方式、扫地刷清理方式、加强清理方式、遮挡物清理方式；根据所述处理方式控制所述机器人对所述待清理区域进行清理。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述区域信息包括垃圾位置的情况下，根据所述区域信息控制机器人对所述待清理区域进行清理，包括：在所述垃圾位置为所述机器人无法到达的位置的情况下，控制所述机器人采用所述清洁臂清理方式对所述待清理区域进行清理。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述区域信息至少包括垃圾类型和垃圾位置的情况下，根据所述区域信息控制机器人对所述待清理区域进行清理，包括：在所述垃圾位置为所述机器人可到达的位置，并且所述垃圾类型为指定类型的情况下，控制所述机器人采用所述扫地刷清理方式对所述待清理区域进行清理。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述区域信息至少包括脏污程度的情况下，根据所述区域信息控制机器人对所述待清理区域进行清理，包括：在所述脏污程度达到预设脏污程度的情况下，控制所述机器人采用所述加强清理方式对所述待清理区域进行清理，其中，所述加强清理方式至少包括如下之一：喷水清理、烘干清理。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述区域信息至少包括遮挡程度的情况下，根据所述区域信息控制机器人对所述待清理区域进行清理，包括：在所述遮挡程度大于预设遮挡程度的情况下，控制所述机器人采用所述遮挡物清理方式对遮挡物遮挡的待清理区域进行清理。7....

【专利技术属性】
技术研发人员：文旷瑜，易斌，秦萍，陈翀，
申请(专利权)人：格力电器武汉有限公司，珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42