清洁机器人控制方法、装置、清洁机器人和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种清洁机器人控制方法、装置、清洁机器人和存储介质。所述方法包括：获取待清洁区域对应的待检测图像；调用图像检测模型，根据所述图像检测模型对所述待检测图像进行目标检测，得到所述图像检测模型输出的检测结果；当所述检测结果包括目标对象时，获取所述目标对象对应的轮廓信息；根据所述检测结果和所述轮廓信息确定所述目标对象对应的对象类型；当所述对象类型属于目标类型时，控制清洁机器人将所述目标对象移动至与所述对象类型相对应的目标位置。采用本方法能够有效的提高清洁机器人的清洁效率。

【技术实现步骤摘要】
清洁机器人控制方法、装置、清洁机器人和存储介质
本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种清洁机器人控制方法、装置、清洁机器人和存储介质。
技术介绍
随着科学技术的发展，越来越多的智能产品出现并应用在日常生活中，清洁机器人就是多种智能产品中的一种。清洁机器人又称扫地机器人，能够自动在房间内完成地板清理工作。在传统方式中，清洁机器人通常是在自动移动过程中，采用刷扫和吸尘的方式将地面杂物吸纳进自身的垃圾收纳盒，以此实现地面清洁。但是，当地面存在体积较大的垃圾时，由于清洁机器人以及垃圾收纳盒大小的限制，清洁机器人无法将垃圾吸纳进垃圾收纳盒中，只能够提示用户人工清理体积较大的垃圾，导致清洁机器人的清洁效率较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高清洁机器人的清洁效率的清洁机器人控制方法、装置、清洁机器人和存储介质。一种清洁机器人控制方法，所述方法包括：获取待清洁区域对应的待检测图像；调用图像检测模型，根据所述图像检测模型对所述待检测图像进行目标检测，得到所述图像检测模型输出的检测结果；当所述检测结果包括目标对象时，获取所述目标对象对应的轮廓信息；根据所述检测结果和所述轮廓信息确定所述目标对象对应的对象类型；当所述对象类型属于目标类型时，控制清洁机器人将所述目标对象移动至与所述对象类型相对应的目标位置。在其中一个实施例中，所述控制清洁机器人将所述目标对象移动至与所述对象类型相对应的目标位置包括：获取所述目标对象对应的当前位置，以及与所述对象类型对应的目标位置；检测所述待清洁区域对应的至少一种地面材质；根据所述地面材质生成从所述当前位置至所述目标位置的目标移动路线；控制所述清洁机器人根据所述目标移动路线，将所述目标对象从所述当前位置移动至所述目标位置。在其中一个实施例中，所述检测所述待清洁区域对应的至少一种地面材质包括：向所述待清洁区域发射超声波信号；获取所述待清洁区域返回的超声波反射信号；解析所述超声波反射信号，得到所述超声波反射信号对应的波宽；根据所述波宽确定所述待清洁区域所对应的地面材质。在其中一个实施例中，在所述控制清洁机器人将所述目标对象移动至与所述对象类型相对应的目标位置之后，所述方法还包括：获取所述目标对象对应的对象移动路线；根据所述对象移动路线生成目标清洁区域；根据所述对象类型确定所述目标清洁区域对应的清洁策略，控制所述清洁机器人根据所述清洁策略对所述目标清洁区域进行清洁。在其中一个实施例中，所述检测结果还包括环境对象，所述方法还包括：根据所述环境对象生成对象组矩阵；提取所述对象组矩阵所对应的对象组特征；根据所述对象组特征进行分类处理，得到所述待清洁区域对应的场景信息；根据所述场景信息、所述检测结果以及所述轮廓信息确定所述对象类型。在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取预设时间段内所述待清洁区域对应的多张环境图像；对所述环境图像进行目标检测，得到所述环境图像中的动态对象，以及所述动态对象对应的对象位置；根据多张所述环境图像中的所述对象位置，确定所述动态对象对应的行为轨迹；根据所述行为轨迹生成对象活动区域，控制所述清洁机器人对所述对象活动区域进行清洁。一种清洁机器人控制装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取待清洁区域对应的待检测图像；图像检测模块，用于调用图像检测模型，根据所述图像检测模型对所述待检测图像进行目标检测，得到所述图像检测模型输出的检测结果；类型确定模块，用于当所述检测结果包括目标对象时，获取所述目标对象对应的轮廓信息；根据所述检测结果和所述轮廓信息确定所述目标对象对应的对象类型；移动控制模块，用于当所述对象类型属于目标类型时，控制清洁机器人将所述目标对象移动至与所述对象类型相对应的目标位置。在其中一个实施例中，所述移动控制模块还用于获取所述目标对象对应的当前位置，以及与所述对象类型对应的目标位置；检测所述待清洁区域对应的至少一种地面材质；根据所述地面材质生成从所述当前位置至所述目标位置的目标移动路线；控制所述清洁机器人根据所述目标移动路线，将所述目标对象从所述当前位置移动至所述目标位置。一种清洁机器人，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述清洁机器人控制方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述清洁机器人控制方法的步骤。上述清洁机器人控制方法、装置、清洁机器人和存储介质，通过获取待清洁区域对应的待检测图像，调用图像检测模型对待检测图像进行目标检测，得到图像检测模型输出的检测结果。当检测结果包括目标对象时，获取目标对象对应的轮廓信息，根据检测结果和轮廓信息确定目标对象对应的对象类型，保证了确定对象类型的准确性。当对象类型属于目标类型时，控制清洁机器人将目标对象移动至与对象类型相对应的目标位置，以此对无法吸入收纳盒的目标对象进行有效清洁，有效的提高了清洁机器人的清洁效率。附图说明图1为一个实施例中清洁机器人的结构示意图；图2为一个实施例中清洁机器人控制方法的流程示意图；图3为一个实施例中控制清洁机器人将目标对象移动至与对象类型相对应的目标位置的步骤的流程示意图；图4为另一个实施例中清洁机器人控制方法的流程示意图；图5为又一个实施例中清洁机器人控制方法的流程示意图；图6为一个实施例中清洁机器人控制装置的结构框图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的清洁机器人控制方法，可以应用于如图1所示的清洁机器人中。如图1所示，清洁机器人100可以包括但不限于传感器102、控制器104以及执行组件106。控制器104可以根据该清洁机器人控制方法，控制清洁机器人执行对应的操作。清洁机器人100在移动或者进行清洁的过程中，获取传感器102采集的待清洁区域对应的待检测图像，调用图像检测模型，根据图像检测模型对待检测图像进行目标检测，得到图像检测模型输出的检测结果。当驾车呢结果包括目标对象时，获取目标对象对应的轮廓信息，根据检测结果和轮廓信息确定目标对象对应的对象类型。当对象类型属于目标对象时，清洁机器人100将目标对象移动至与对象类型相对应的目标位置。其中，传感器102是设置在清洁机器人中的传感设备，具体可以包括但不限于视觉传感器、激光传感器、超声波传感器、摄像机以及深度相机等。控制器104具体可以包括但不限于中央处理器(CPU，centralprocessingunit)、存储器以及控制电路等。执行组件106具体可以包括但不限于移动组件以及清洁本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种清洁机器人控制方法，所述方法包括：/n获取待清洁区域对应的待检测图像；/n调用图像检测模型，根据所述图像检测模型对所述待检测图像进行目标检测，得到所述图像检测模型输出的检测结果；/n当所述检测结果包括目标对象时，获取所述目标对象对应的轮廓信息；/n根据所述检测结果和所述轮廓信息确定所述目标对象对应的对象类型；/n当所述对象类型属于目标类型时，控制清洁机器人将所述目标对象移动至与所述对象类型相对应的目标位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种清洁机器人控制方法，所述方法包括：
获取待清洁区域对应的待检测图像；
调用图像检测模型，根据所述图像检测模型对所述待检测图像进行目标检测，得到所述图像检测模型输出的检测结果；
当所述检测结果包括目标对象时，获取所述目标对象对应的轮廓信息；
根据所述检测结果和所述轮廓信息确定所述目标对象对应的对象类型；
当所述对象类型属于目标类型时，控制清洁机器人将所述目标对象移动至与所述对象类型相对应的目标位置。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制清洁机器人将所述目标对象移动至与所述对象类型相对应的目标位置包括：
获取所述目标对象对应的当前位置，以及与所述对象类型对应的目标位置；
检测所述待清洁区域对应的至少一种地面材质；
根据所述地面材质生成从所述当前位置至所述目标位置的目标移动路线；
控制所述清洁机器人根据所述目标移动路线，将所述目标对象从所述当前位置移动至所述目标位置。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测所述待清洁区域对应的至少一种地面材质包括：
向所述待清洁区域发射超声波信号；
获取所述待清洁区域返回的超声波反射信号；
解析所述超声波反射信号，得到所述超声波反射信号对应的波宽；
根据所述波宽确定所述待清洁区域所对应的地面材质。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述控制清洁机器人将所述目标对象移动至与所述对象类型相对应的目标位置之后，所述方法还包括：
获取所述目标对象对应的对象移动路线；
根据所述对象移动路线生成目标清洁区域；
根据所述对象类型确定所述目标清洁区域对应的清洁策略，控制所述清洁机器人根据所述清洁策略对所述目标清洁区域进行清洁。


5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述检测结果还包括环境对象，所述方法还包括：
根据所述环境对象生成对象组矩阵；
提取所述对象组矩阵所对应的对象组特征；

【专利技术属性】
技术研发人员：杨勇，吴泽晓，陈文辉，赵永亮，
申请(专利权)人：深圳市杉川机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44