一种地毯区域检测方法、装置及清洁机器人制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种地毯区域检测方法、装置及清洁机器人，清洁机器人中设置有超声波传感器、激光传感器及图像传感器，方法应用于清洁机器人，包括：在第一清扫阶段，通过超声波传感器确定场景中的疑似地毯区域；在第二清扫阶段，在疑似地毯区域中，通过超声波传感器确定第一类超声波地毯检测点，通过激光传感器确定第一类激光地毯检测点，通过图像传感器确定第一类图像地毯检测点；分别对地毯检测点进行约束过滤，得到第二类超声波地毯检测点、第二类激光地毯检测点以及第二类图像地毯检测点；基于第二类超声波地毯检测点、第二类激光地毯检测点以及第二类图像地毯检测点，确定地毯区域。本申请实现了提高确定地毯区域的准确性。确性。确性。

【技术实现步骤摘要】
一种地毯区域检测方法、装置及清洁机器人


[0001]本申请涉及清洁
，特别是涉及一种地毯区域检测方法、装置及清洁机器人。

技术介绍

[0002]清洁机器人底部装有材质传感器，用于检测地面材质，实现在清扫过程中根据材质属性定制清扫策略，例如，在拖地过程中检测地面材质为地毯，则自动规避，避免拖布打湿地毯造成二次污染。
[0003]传统的材质检测常使用超声波传感器，即根据超声波在不同材质上的反射信号来区分材质属性。但由于超声波材质检测对地面的平整情况比较敏感，在地面有缝隙或坑洼的环境中误检较多，对这种误检进行过滤可能导致部分有效数据丢失，从而导致对地毯区域检测的准确度较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种地毯区域检测方法、装置及清洁机器人，以实现提高对地毯区域检测的准确度。具体技术方案如下：
[0005]第一方面，本申请提供了一种地毯区域检测方法，应用于清洁机器人，所述清洁机器人中设置有超声波传感器、激光传感器及图像传感器，所述方法包括：
[0006]在第一清扫阶段，通过超声波传感器确定场景中的疑似地毯区域；
[0007]在第二清扫阶段，在所述疑似地毯区域中，通过超声波传感器确定第一类超声波地毯检测点，通过激光传感器确定第一类激光地毯检测点，通过图像传感器确定第一类图像地毯检测点；
[0008]分别对所述第一类超声波地毯检测点、所述第一类激光地毯检测点以及所述第一类图像地毯检测点进行约束过滤，得到第二类超声波地毯检测点、第二类激光地毯检测点以及第二类图像地毯检测点；
[0009]基于所述第二类超声波地毯检测点、第二类激光地毯检测点以及第二类图像地毯检测点，确定地毯区域。
[0010]本申请的一个实施例中，所述在第一清扫阶段，通过超声波传感器确定场景中的疑似地毯区域，包括：
[0011]在第一清扫阶段，通过所述超声波传感器检测所述场景中地面的材质，得到地面材质为地毯的疑似地毯区域检测点；
[0012]对各所述疑似地毯区域检测点进行聚类，得到至少一个检测点类，其中，同一检测点类中的各疑似地毯区域检测点属于同一地毯；
[0013]针对每一个检测点类，构建该检测点类中各疑似地毯区域检测点的外接凸多边形，得到该检测点类的超声波地毯检测区域；
[0014]对各所述超声波地毯检测区域进行区域扩张，得到所述疑似地毯区域。
[0015]本申请的一个实施例中，所述在第二清扫阶段，在所述疑似地毯区域中，通过超声波传感器确定第一类超声波地毯检测点，通过激光传感器确定第一类激光地毯检测点，通过图像传感器确定第一类图像地毯检测点，包括：
[0016]通过所述超声波传感器检测所述疑似地毯区域中地面的材质，确定地面材质为地毯的第一类超声波地毯检测点；
[0017]通过所述激光传感器检测所述疑似地毯区域中低矮障碍物的类型，确定低矮障碍物类型为地毯的第一类激光地毯检测点；
[0018]通过所述图像传感器获取所述疑似地毯区域的图像数据，对所述图像数据进行地毯检测，得到第一类图像地毯检测点。
[0019]本申请的一个实施例中，所述通过所述图像传感器获取所述疑似地毯区域的图像数据，对所述图像数据进行地毯检测，得到第一类图像地毯检测点，包括：
[0020]通过所述图像传感器采集所述疑似地毯区域的图像数据；
[0021]对所述图像数据进行地毯边缘线条的分析，得到地毯边缘线条；
[0022]将所述地毯边缘线条上的多个图像点转换到所述清洁机器人的坐标系中，得到第一类图像地毯检测点。
[0023]本申请的一个实施例中，所述分别对所述第一类超声波地毯检测点、所述第一类激光地毯检测点以及所述第一类图像地毯检测点进行约束过滤，得到第二类超声波地毯检测点、第二类激光地毯检测点以及第二类图像地毯检测点，包括：
[0024]根据所述第一类超声波地毯检测点中各超声波地毯检测点的分布情况，对所述第一类超声波地毯检测点进行过滤，得到一次过滤后的第一类超声波地毯检测点；根据所述第一类激光地毯检测点中各激光地毯检测点的分布情况和/或所述第一类图像地毯检测点中各图像地毯检测点的分布情况，对所述一次过滤后的第一类超声波地毯检测点进行过滤，得到第二类超声波地毯检测点；
[0025]根据所述第一类激光地毯检测点中各激光地毯检测点的分布情况，对所述第一类激光地毯检测点进行过滤，得到一次过滤后的第一类激光地毯检测点；根据所述第一类超声波地毯检测点中各超声波地毯检测点的分布情况和/或所述第一类图像地毯检测点中各图像地毯检测点的分布情况，对所述一次过滤后的第一类激光地毯检测点进行过滤，得到第二类激光地毯检测点；
[0026]根据所述第一类图像地毯检测点中各图像地毯检测点的分布情况，对所述第一类图像地毯检测点进行过滤，得到一次过滤后的第一类图像地毯检测点；根据所述第一类激光地毯检测点中各激光地毯检测点的分布情况和/或所述第一类超声波地毯检测点中各超声波地毯检测点的分布情况，对所述一次过滤后的第一类图像地毯检测点进行过滤，得到第二类图像地毯检测点。
[0027]本申请的一个实施例中，所述根据所述第一类超声波地毯检测点中各超声波地毯检测点的分布情况，对所述第一类超声波地毯检测点进行过滤，得到一次过滤后的第一类超声波地毯检测点，包括：
[0028]根据所述第一类超声波地毯检测点中各超声波地毯检测点的分布情况，对预设范围内超声波地毯检测点的数量小于第一预设数量的超声波地毯检测点进行过滤，得到一次过滤后的第一类超声波地毯检测点；
[0029]所述根据所述第一类激光地毯检测点中各激光地毯检测点的分布情况和/或所述第一类图像地毯检测点中各图像地毯检测点的分布情况，对所述一次过滤后的第一类超声波地毯检测点进行过滤，得到第二类超声波地毯检测点，包括：
[0030]在一次过滤后的第一类超声波地毯检测点中，对预设范围内激光地毯检测点的数量小于第二预设数量和/或预设范围内图像地毯检测点的数量小于第三预设数量的超声波地毯检测点进行过滤，得到第二类超声波地毯检测点。
[0031]本申请的一个实施例中，所述基于所述第二类超声波地毯检测点、第二类激光地毯检测点以及第二类图像地毯检测点，确定地毯区域，包括：
[0032]构建所述第二类超声波地毯检测点、所述第二类激光地毯检测点、所述第二类图像地毯检测点的外接凸多边形，得到所述地毯区域。
[0033]第二方面，本申请提供了一种地毯区域检测装置，应用于清洁机器人，所述清洁机器人中设置有超声波传感器、激光传感器及图像传感器，所述装置包括：
[0034]第一区域确定模块，用于在第一清扫阶段，通过超声波传感器确定场景中的疑似地毯区域；
[0035]第一检测点确定模块，用于在第二清扫阶段，在所述疑似地毯区域中，通过超声波传感器确定第一类超声波地毯检测点，通过激光传感器确定第一类激光地毯检测点，通过图像传感器确定第一类图像地毯检测点；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地毯区域检测方法，其特征在于，应用于清洁机器人，所述清洁机器人中设置有超声波传感器、激光传感器及图像传感器，所述方法包括：在第一清扫阶段，通过超声波传感器确定场景中的疑似地毯区域；在第二清扫阶段，在所述疑似地毯区域中，通过超声波传感器确定第一类超声波地毯检测点，通过激光传感器确定第一类激光地毯检测点，通过图像传感器确定第一类图像地毯检测点；分别对所述第一类超声波地毯检测点、所述第一类激光地毯检测点以及所述第一类图像地毯检测点进行约束过滤，得到第二类超声波地毯检测点、第二类激光地毯检测点以及第二类图像地毯检测点；基于所述第二类超声波地毯检测点、第二类激光地毯检测点以及第二类图像地毯检测点，确定地毯区域。2.根据权利要求1所述的地毯区域检测方法，其特征在于，所述在第一清扫阶段，通过超声波传感器确定场景中的疑似地毯区域，包括：在第一清扫阶段，通过所述超声波传感器检测所述场景中地面的材质，得到地面材质为地毯的疑似地毯区域检测点；对各所述疑似地毯区域检测点进行聚类，得到至少一个检测点类，其中，同一检测点类中的各疑似地毯区域检测点属于同一地毯；针对每一个检测点类，构建该检测点类中各疑似地毯区域检测点的外接凸多边形，得到该检测点类的超声波地毯检测区域；对各所述超声波地毯检测区域进行区域扩张，得到所述疑似地毯区域。3.根据权利要求1所述的地毯区域检测方法，其特征在于，所述在第二清扫阶段，在所述疑似地毯区域中，通过超声波传感器确定第一类超声波地毯检测点，通过激光传感器确定第一类激光地毯检测点，通过图像传感器确定第一类图像地毯检测点，包括：通过所述超声波传感器检测所述疑似地毯区域中地面的材质，确定地面材质为地毯的第一类超声波地毯检测点；通过所述激光传感器检测所述疑似地毯区域中低矮障碍物的类型，确定低矮障碍物类型为地毯的第一类激光地毯检测点；通过所述图像传感器获取所述疑似地毯区域的图像数据，对所述图像数据进行地毯检测，得到第一类图像地毯检测点。4.根据权利要求3所述的地毯区域检测方法，其特征在于，所述通过所述图像传感器获取所述疑似地毯区域的图像数据，对所述图像数据进行地毯检测，得到第一类图像地毯检测点，包括：通过所述图像传感器采集所述疑似地毯区域的图像数据；对所述图像数据进行地毯边缘线条的分析，得到地毯边缘线条；将所述地毯边缘线条上的多个图像点转换到所述清洁机器人的坐标系中，得到第一类图像地毯检测点。5.根据权利要求1所述的地毯区域检测方法，其特征在于，所述分别对所述第一类超声波地毯检测点、所述第一类激光地毯检测点以及所述第一类图像地毯检测点进行约束过滤，得到第二类超声波地毯检测点、第二类激光地毯检测点以及第二类图像地毯检测点，包
括：根据所述第一类超声波地毯检测点中各超声波地毯检测点的分布情况，对所述第一类超声波地毯检测点进行过滤，得到一次过滤后的第一类超声波地毯检测点；根据所述第一类激光地毯检测点中各激光地毯检测点的分布情况和/或所述第一类图像地毯检测点中各图像地毯检测点的分布情况，对所述一次过滤后的第一类超声波地毯检测点进行过滤，得到第二类超声波地毯检测点；根据所述第一类激光地毯检测点中各激光地毯检测点的分布情况，对所述第一类激光地毯检测点进行过滤，得到一次过滤后的第一类激光地毯检测点；根据所述第一类超声波地毯检测点中各超声波地毯检测点的分布情况和/或所述第一类图像地毯检测点中各图像地毯检测点的分布情况，对所述一次过滤后的第一类激光地毯检测点...

【专利技术属性】
技术研发人员：李源源，周磊，
申请(专利权)人：杭州萤石软件有限公司，
类型：发明
国别省市：