清洁机器人、表面类型检测方法及控制方法技术

本发明专利技术提供一种清洁机器人的表面类型检测方法，结合配置在清洁机器人上用于环境探测的多种的传感器，通过分析处理移动表面的图像数据信息、与清洁表面接触的驱动轮和/或清洁组件电机电流变化信息及清洁机器人于清洁表面移动的平面稳定值来判断清洁表面的类型，根据该清洁表面的类型针对性的调整工作模式，可以大大降低清洁机器人清洁表面类型的误判率，能够实现清洁机器人最优清洁效果。此外本发明专利技术还提供了一种清洁机器人及其控制方法。

【技术实现步骤摘要】
清洁机器人、表面类型检测方法及控制方法
本专利技术涉及清洁设备
，特别是涉及一种清洁机器人的表面类型检测方法及基于清洁表面的控制方法。
技术介绍
随着科技化的发展，越来越多的家庭开始使用清洁机器人清洁房屋，但市面大多清洁机器人都采用单一的清洁方式给带地毯的家庭带来困扰。如：清洁机器人清洁地毯时清洁不干净、机器底部滚刷清洁长绒地毯时损坏地毯、带水箱拖地模式将地毯弄湿等等。因此，扫地机器人如何智能识别和清洁清洁表面类型是清洁机器人急切需要解决的一大难题。针对上述情况，当前市面上出现了通过不同的传感器识别技术来识别清洁表面类型的产品，但是这些现有技术都是基于单一传感器识别清洁表面类型，存在极大的误判可能性，在识别普通地毯及长绒地毯时尤为凸显。这对于清洁机器人根据不同清洁表面类型来采用不同清洁策略是明显是不利的，不能实现清洁机器人最优清洁效果。
技术实现思路
本专利技术的目的之一是提供一种清洁机器人表面类型检测方法，解决
技术介绍
中清洁表面类型存在误判的问题。具体的，本专利技术提供了一种清洁机器人的表面类型检测方法，该清洁机器人在清洁表面上移动，上述表面类型检测方法包括以下步骤：步骤S1:信息获取：通过第一传感器获取的清洁表面图像数据信息及通过第二传感器获取的电机电流信息；步骤S2:根据获取到的信息确定清洁表面类型。进一步的，上述信息获取步骤还包括通过第三传感器获取的清洁表面平整度信息。进一步的，上述步骤S2包括：步骤S201:根据上述清洁表面的图像数据信息将当前清洁表面判定为第一表面类型，根据上述电机电流信息将当前清洁表面判定为第二表面类型，根据上述清洁表面的平整度信息将当前清洁表面判定为第三表面类型；步骤S202:根据上述第一表面类型、上述第二表面类型及上述第三表面类型得出清洁表面类型。进一步的，上述步骤S202包括：若上述第一表面类型对应长绒地毯、普通地毯及非地毯材质，则分别匹配不同第一数值A1、A2、A3；若上述第二表面类型对应长绒地毯、普通地毯及非地毯材质，则分别匹配匹配不同第一数值B1、B2、B3；若上述第三表面类型对应长绒地毯、普通地毯及非地毯材质，则分别匹配不同第三数值C1、C2、C3；将第一数值、第二数值及第三数值进行求和或者加权平均值计算后，得出清洁表面类型。本专利技术还提供了一种基于表面类型的清洁机器人的控制方法，该方法如下：一种清洁机器人的控制方法，通过上述方法获得清洁机器人的清洁表面类型，然后再执行步骤S3：根据清洁表面类型进入对应工作模式。进一步的，上述工作模式对应不同的清洁参数，上述清洁参数为清洁机器人的抽吸能力、清洁机器人的刷辊或边刷的转速、清洁机器人在该表面上的移动、或清洁机器人水箱启闭中的任一项或多项。本专利技术的目的之二在于克服
技术介绍
中的缺陷，提供一种能精确识别清洁表面类型且实施成本低的移动机器人，具体方案如下：一种清洁机器人，该清洁机器人包括驱动轮、清洁组件及传感器，上述传感器包括：第一传感器，被配置在上述机器的底部，以检测清洁表面的图像数据信息；和第二传感器，被配置在上述机器人上并与上述驱动轮和/或清洁组件电机连接，以检测驱动轮和/或清洁组件电机的电流变化；和第三传感器，被配置在上述机器人的底部，以检测清洁表面的平整度信息。作为优选的，上述第一传感器为光流传感器。作为优选的，上述驱动轮、清洁组件预设正常工作转速且相对上述清洁表面运动，上述第二传感器为PWM占空比传感器。作为优选的，上述第三传感器为红外传感器或者超声波传感器中的一种。本专利技术实施例中，具有以下有益效果：利用清洁机器人的多传感器类型组合，对清洁机器人运动表面环境进行探测，将不同传感器探测结果进行综合计算，从而得到当前运动表面环境的类型，并根据该表面类型调整工作模式，其大大降低了清洁机器人对于运动表面环境的误判率，可以实现清洁机器人最优清洁效果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术实施例的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术中的清洁机器人的表面类型检测方法流程示意图；图2为本专利技术中的表面类型检测方法步骤S2实施例流程示意图；图3为本专利技术中的清洁机器人底部的示意图；图4为本专利技术中各传感器识别信息的定义图表；图5为本专利技术中清洁机器人工作模式调整实施例流程示意图。具体实施方式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，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供了一种清洁机器人，该清洁机器人包括驱动轮、清洁组件及传感器，其中传感器包括：第一传感器，被配置在上述机器人的底部，以检测上述清洁机器人移动表面的图像参数；和第二传感器，被配置在上述机器人上并与驱动轮和/或清洁组件电机连接，以检测驱动轮和/或清洁组件电机的电流变化；和第三传感器，被配置在上述机器人主体的底部，以实时检测清洁机器人在不同地面环境的稳定值。目前常见的检测表面类型的方法包括：通过光流传感器得到该清洁表面图像，根据该图像分析得出该表面类型；或者通过电流检测传感器检测驱动轮、清洁组件电机的电流变化，由于不同材质表面其摩擦系数μ存在着差异，导致清洁机器人于不同材质表面运行时，其驱动轮、清洁组件受到的摩擦力F也存在差异，而清洁机器人为了保证驱动轮、清洁组件保持匀速运动，会通过PID控制调节电机两端的电压U，进而增大功率P，保持速度V不变，因此清洁机器人于不同材质表面行进时，其电流变化也存在着差异，可以通过检测电机电流变化来判断表面类型；或通过红外传感器来探测清洁机器人在不同表面环境行进时的稳定值。在实际使用中，上述传感器往往独自使用，容易出现误判，尤其在区分普通地毯与长绒地毯时，这种情况更加严重。因此有必要针对上述问题进行相应的改善，本专利技术通过对多种不同传感器进行组合配置来判断清洁机器人表面类型，从而有效降低因单一传感器的故障或者其他环境因素对于表面类型的误判。应该说明的是，在长期的工作中，技术人员利用不同的传感器对于不同材质表面的各种环境参数进行大量的数据采集。其中在采用光流传感器来分析处理不同材质表面图像信息，该图像信息为每帧图像的亮暗点数(又称图像的品质参数，以下称为品质参数)，该光流传感器为双光源光流传感器，光源包括红外光源及激光光源，通过在不同光源工作状态，识别不同材料的品质参数为：在红外光源工作条件下，分析处理得到的长绒地毯、普通地毯、瓷砖及木板检测到的图像品质参数范围如下表所示：...

【技术保护点】
1.一种清洁机器人的表面类型检测方法，该清洁机器人在清洁表面上移动，其特征在于，所述表面类型检测方法包括以下步骤：/n步骤S1:信息获取：通过第一传感器获取清洁表面图像数据信息及通过第二传感器获取电机电流信息；/n步骤S2:根据获取到的信息确定清洁表面类型。/n

【技术特征摘要】
1.一种清洁机器人的表面类型检测方法，该清洁机器人在清洁表面上移动，其特征在于，所述表面类型检测方法包括以下步骤：
步骤S1:信息获取：通过第一传感器获取清洁表面图像数据信息及通过第二传感器获取电机电流信息；
步骤S2:根据获取到的信息确定清洁表面类型。


2.根据权利要求1所述的清洁机器人的表面类型检测方法，其特征在于，所述信息获取还包括：通过第三传感器获取的清洁表面平整度信息。


3.根据权利要求2所述的清洁机器人的表面类型检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
步骤S201:根据所述清洁表面的图像数据信息将当前清洁表面判定为第一表面类型，根据所述电机电流信息将当前清洁表面判定为第二表面类型，根据所述清洁表面的平整度信息将当前清洁表面判定为第三表面类型；
步骤S202:根据所述第一表面类型、所述第二表面类型及所述第三表面类型得出清洁表面类型。


4.根据权利要求3所述的清洁机器人的表面类型检测方法，其特征在于，所述步骤S202包括：
若所述第一表面类型对应长绒地毯、普通地毯及非地毯材质，则分别匹配不同第一数值A1、A2、A3；
若所述第二表面类型对应长绒地毯、普通地毯及非地毯材质，则分别匹配匹配不同第一数值B1、B2、B3；
若所述第三表面类型对应长绒地毯、普通地毯及非地毯材质，则分别匹配不同第三数值C1、C2、C3；
将第一数值、第二数值...

【专利技术属性】
技术研发人员：李强，刘德，郑卓斌，王立磊，其他发明人请求不公开姓名，
申请(专利权)人：广东宝乐机器人股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44