机器人及其控制方法、装置和可读存储介质制造方法及图纸

本申请提出了一种机器人及其控制方法、装置和可读存储介质，其中，机器人包括执行机构，机器人的控制方法包括：获取清洁场景对应的环境图像；基于环境图像，确定清洁场景中目标对象的当前空间位置；根据当前空间位置，控制执行机构对目标对象进行清洁处理。行机构对目标对象进行清洁处理。行机构对目标对象进行清洁处理。

【技术实现步骤摘要】
机器人及其控制方法、装置和可读存储介质


[0001]本申请涉及机器人
，具体而言，涉及一种机器人及其控制方法、装置和可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着智能清洁技术的发展，机器人走进越来越多的家庭，很大程度上减轻了人们进行房屋清扫的劳动。
[0003]开放的生活场景中，实现机器人的全自动化操作，最必不可少的一个环节是立体清洁任务。相关技术中，由于机器人设定的场景过于理想化，且机器人很少考虑三维空间的清洁维度，导致无法实现全方面的连贯的交互操作，限制了机器人的灵活性。

技术实现思路

[0004]本申请旨在解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。
[0005]为此，本申请的第一方面提出了一种机器人的控制方法。
[0006]本申请的第二方面提出了一种机器人的控制装置。
[0007]本申请的第三方面提出了一种机器人的控制装置。
[0008]本申请的第四方面提出了一种可读存储介质。
[0009]本申请的第五方面提出了一种机器人。
[0010]有鉴于此，根据本申请的第一方面提出一种机器人的控制方法，机器人包括执行机构，机器人的控制方法包括：获取清洁场景对应的环境图像；基于环境图像，确定清洁场景中目标对象的当前空间位置；根据当前空间位置，控制执行机构对目标对象进行清洁处理。
[0011]本申请的技术方案中提出了一种控制方法，该控制方法用于对机器人进行控制，机器人包括执行机构，机器人能够通过该执行机构对目标对象执行清洁操作，机器人还包括图像采集装置，机器人能够通过图像采集装置采集到清洁场景的环境图像，通过对环境图像进行识别，从而识别到相应的当前空间位置，并机器人能够基于识别到的当前空间位置规划相应的清洁方案，完成目标对象的清洁处理，提高了机器人的自动化能力，使机器人动作更加连贯，提高机器人动作的灵活性。
[0012]在该技术方案中，机器人行驶至清洁场景内，通过图像采集装置持续采集清洁场景中的图像数据，采集得到的图像数据的数量可以为多张，通过图像识别技术，识别多张图像数据中包括目标对象的环境图像。识别得到的环境图像的数量可以为一张也可以为多张。在获取到环境图像之后，对环境图像进行分析，能够确定目标对象在三维空间内的当前空间位置。机器人在对目标对象执行清洁处理时，基于目标对象的当前空间位置对目标对象进行定位，提高了机器人在空间维度上动作的准确性，准确选择不同的清洁方式对其进行清洁。
[0013]本申请的技术方案中，机器人能够自动获取清洁场景对应的环境图像，并通过图
像识别技术识别其中的目标对象，基于图像识别定位的目标对象的当前空间位置，能够使机器人对目标对象进行精准定位，并执行与目标对象相符的清洁处理，提高了机器人进行清洁处理过程中的连贯性和准确性。
[0014]在一些技术方案中，可选地，基于环境图像，确定清洁场景中目标对象的当前空间位置，包括：将环境图像，划分为至少两个子图像，至少两个子图像对应清洁场景中的至少两个清洁区域；提取至少两个子图像中目标子图像中的目标图像特征，目标图像特征为目标对象的图像特征；根据目标图像特征，确定当前空间位置。
[0015]在该技术方案中，机器人通过对环境图像进行划分，得到至少两个子图像，并对至少两个子图像中进行筛选，得到目标子图像，该目标子图像中包括目标对象对应的目标图像特征，基于该目标图像特征能够确定目标对象的当前空间位置。
[0016]本申请的技术方案中，在机器人对环境图像进行划分时，机器人基于语义识别的方式划分环境图像得到至少两个子图像，至少两个子图像对应清洁场景中不同的清洁区域。通过对环境图像进行分割处理，能够对环境图像识别清洁场景中的不同清洁区域，便于后续定位目标对象的当前空间位置，提高机器人识别到目标区域的准确性，避免对其他区域进行无效清洁。具体来说，机器人通过清理区域的边界识别算法、示例分割算法等，划分不同清洁区域对应的不同的子图像。
[0017]本申请的技术方案中，在划分得到至少两个子图像之后，通过对每个子图像中的图像特征，筛选至少两个子图像中的目标子图像，并提取该目标子图像内的目标图像特征。通过对多个划分得到的子图像进行筛选，能够提高定位得到的带有目标图像特征的目标子图像的准确性，进而提高识别目标对象所处的当前空间位置的准确性。
[0018]本申请的技术方案中，在识别到目标图像特征之后，基于目标图像特征对目标对象的当前空间位置进行定位，以及识别目标图像特征对应的目标对象的对象类别。
[0019]本申请的实施例中，通过对环境图像进行分割检测，能够提高定位目标对象的当前空间位置的准确性从而保证机器人能够对目标对象执行与对象类别相匹配的清洁坐标，并且提高对目标对象执行清洁处理时的连贯性。
[0020]在一些技术方案中，可选地，根据目标图像特征，确定当前空间位置，包括：提取目标图像特征中的色彩信息和深度信息；根据色彩信息和深度信息，确定当前空间位置。
[0021]在该技术方案中提出了根据目标图像特征中的色彩信息，以及深度信息，对目标对象进行定位，得到目标对象的当前空间位置的过程。
[0022]本申请的技术方案中，色彩信息包括目标图像特征的RGB信息，深度信息包括目标图像特征的Depth(深度)信息。通过结合RGB(色彩)信息和Depth信息，能够获得目标对象的当前空间位置。
[0023]具体来说，通过网络识别模型识别目标图像特征中的色彩信息和深度信息，再将识别到的色彩信息和深度信息，转换为点云数据，通过点云数据对目标对象进行定位，得到相应的当前空间位置。
[0024]本申请的技术方案中，机器人能够提取目标图像特征中的色彩信息和深度信息，并通过该色彩信息和深度信息能够准确确定目标对象的当前空间位置，使机器人在开始进行清洁处理之前，就能够确定目标对象的位置，在对目标对象进行清洁处理时，充分参考目标对象在空间上的位置，提高机器人的执行机构动作的连贯性。
[0025]在一些技术方案中，可选地，根据色彩信息和深度信息，确定当前空间位置，包括：将色彩信息输入至第一网络模型，得到目标对象的平面坐标，第一网络模型为二维网络模型；基于平面坐标和深度信息，确定当前空间位置。
[0026]在该技术方案中，通过二维网络模型对色彩信息进行识别，再将识别得到的平面坐标结合深度信息，能够得到该目标对象的当前空间位置。
[0027]具体来说，通过二维的第一网络模型对RGB信息进行识别，能够得到目标对象的平面坐标，再结合提取到的目标对象的Depth信息，能够定位目标对象的当前空间位置。
[0028]本申请的技术方案中，通过二维网络模型识别色彩信息，再将识别结果结合深度信息，能够准确得到目标对象的当前空间位置，提高确定目标对象在空间中定位信息的准确性。
[0029]在一些技术方案中，可选地，根据色彩信息和深度信息，确定当前空间位置，包括：将色彩信息和深度信息输入至第二网络模型，得到当前空间位置，第二网络模型为三维网络本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人的控制方法，其特征在于，所述机器人包括执行机构，所述机器人的控制方法包括：获取清洁场景对应的环境图像；基于所述环境图像，确定所述清洁场景中目标对象的当前空间位置；根据所述当前空间位置，控制所述执行机构对所述目标对象进行清洁处理。2.根据权利要求1所述的机器人的控制方法，其特征在于，所述基于所述环境图像，确定所述清洁场景中目标对象的当前空间位置，包括：将所述环境图像，划分为至少两个子图像，所述至少两个子图像对应所述清洁场景中的至少两个清洁区域；提取所述至少两个子图像中目标子图像中的目标图像特征，所述目标图像特征为所述目标对象的图像特征；根据所述目标图像特征，确定所述当前空间位置。3.根据权利要求2所述的机器人的控制方法，其特征在于，所述根据所述目标图像特征，确定所述当前空间位置，包括：提取所述目标图像特征中的色彩信息和深度信息；根据所述色彩信息和所述深度信息，确定所述当前空间位置。4.根据权利要求3所述的机器人的控制方法，其特征在于，所述根据所述色彩信息和所述深度信息，确定所述当前空间位置，包括：将所述色彩信息输入至第一网络模型，得到所述目标对象的平面坐标，所述第一网络模型为二维网络模型；基于所述平面坐标和所述深度信息，确定所述当前空间位置。5.根据权利要求3所述的机器人的控制方法，其特征在于，所述根据所述色彩信息和所述深度信息，确定所述当前空间位置，包括：将所述色彩信息和所述深度信息输入至第二网络模型，得到所述当前空间位置，所述第二网络模型为三维网络模型。6.根据权利要求2至5中任一项所述的机器人的控制方法，其特征在于，所述提取所述至少两个子图像中目标子图像中的目标图像特征之后，还包括：将所述目标图像特征输入至第三网络模型，得到相应的对象类别。7.根据权利要求6所述的机器人的控制方法，其特征在于，所述对象类别包括以下至少一项：固体脏污、液体脏污、待清洁物品。8.根据权利要求2至5...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵震，徐志远，车正平，唐剑，
申请(专利权)人：美的集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：