【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器人，特别涉及一种水下清洁机器人的控制方法、装置、装置以及水下清洁机器人。
技术介绍
1、随着计算机技术的发展，机器人技术也随之快速发展，比如，用户使用扫地机器人来进行房屋地面的清洁，使用擦窗机器人来进行房屋窗户的清洁，使用水下清洁机器人来进行水池的清洁等。
2、相关技术中，使用水下清洁机器人来进行清洁水池时，往往会通过事先设定好的路径对水池进行遍历清洁。这种清洁方式较为单一，对水池的清洁效果不佳。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种水下清洁机器人的控制方法、装置以及水下清洁机器人，能够提高水下清洁机器人对水池的清洁效果，技术方案如下：
2、一方面，提供了一种水下清洁机器人的控制方法，所述方法包括：
3、在水下清洁机器人在水池中执行清洁任务的情况下，获取所述水下清洁机器人周围的环境图像；
4、将所述环境图像输入图像识别模型，通过所述图像识别模型对所述环境图像进行目标检测和语义分割，得到所述环境图像上的第一识别框、第二识别框以及所述水下清洁机器人所处位置的位置类型，所述第一识别框用于指示待清理目标在所述环境图像上的位置，所述第二识别框用于指示障碍物在所述环境图像上的位置；
5、基于所述环境图像、所述第一识别框、所述第二识别框以及所述水下清洁机器人所处位置的位置类型，控制所述水下清洁机器人对所述待清理目标进行清洁。
6、在一种可能的实施方式中，所述通过所述图像识别模型对所述环境图像进行目标检测和语
7、通过所述图像识别模型对所述环境图像进行特征提取，得到所述环境图像的环境图像特征；
8、通过所述图像识别模型，基于所述环境图像特征对所述环境图像进行边框检测，得到所述第一识别框和所述第二识别框；
9、通过所述图像识别模型，基于所述环境图像特征对所述环境图像中的多个像素点进行分类，得到所述水下清洁机器人所处位置的位置类型。
10、在一种可能的实施方式中，所述基于所述环境图像特征对所述环境图像进行边框检测，得到所述第一识别框和所述第二识别框，包括：
11、控制第一候选识别框和第二候选识别框在所述环境图像上进行滑动，所述第一候选识别框用于识别待清理目标，所述第二候选识别框用于识别障碍物；
12、基于所述环境图像特征中多个第一图像区域对应的第一子图像特征以及所述环境图像特征中多个第二图像区域对应的第二子图像特征，确定所述第一识别框和所述第二识别框；
13、其中，所述第一图像区域为所述第一候选识别框在所述环境图像上覆盖的图像区域，所述第二图像区域为所述第二候选识别框在所述环境图像上覆盖的图像区域。
14、在一种可能的实施方式中，所述基于所述环境图像特征中多个第一图像区域对应的第一子图像特征以及所述环境图像特征中多个第二图像区域对应的第二子图像特征，确定所述第一识别框和所述第二识别框，包括：
15、对于所述多个第一图像区域中的任一第一图像区域，对所述第一图像区域对应的第一子图像特征进行全连接和归一化，确定所述第一图像区域中是否包含待清理目标；在所述第一图像区域中包含待清理目标的情况下，将所述第一图像区域的边框确定为第一参考识别框；基于所述环境图像上的多个第一参考识别框，确定所述第一识别框；
16、对于所述多个第二图像区域中的任一第二图像区域，对所述第二图像区域对应的第二子图像特征进行全连接和归一化，确定所述第二图像区域中是否包含障碍物；在所述第二图像区域中包含障碍物的情况下，将所述第二图像区域的边框确定为第二参考识别框；基于所述环境图像上的多个第二参考识别框，确定所述第二识别框。
17、在一种可能的实施方式中，所述基于所述环境图像特征对所述环境图像中的多个像素点进行分类，得到所述水下清洁机器人所处位置的位置类型，包括：
18、对所述环境图像特征进行多次上采样，得到所述环境图像的上采样特征图，所述上采样特征图的尺寸与所述环境图像相同，所述上采样特征图包括多个通道，所述多个通道对应于多个候选位置类型，各个所述通道中的像素点的像素值表示所述环境图像中对应像素点处于所述通道对应候选位置的置信度；
19、基于所述上采样特征图，确定所述环境图像中各个像素点对应的位置类型；
20、基于所述多个像素点对应的位置类型，确定所述水下清洁机器人所处位置的位置类型。
21、在一种可能的实施方式中，所述基于所述多个像素点对应的位置类型，确定所述水下清洁机器人所处位置的位置类型，包括：
22、基于所述多个像素点对应的位置类型，确定所述水下清洁机器人行驶方向前方的位置类型；
23、将所述水下清洁机器人行驶方向前方的位置类型，确定所述水下清洁机器人所处位置的位置类型。
24、在一种可能的实施方式中，所述基于所述环境图像、所述第一识别框、所述第二识别框以及所述水下清洁机器人所处位置的位置类型，控制所述水下清洁机器人对所述待清理目标进行清洁，包括：
25、确定所述水下清洁机器人所处位置的位置类型对应的清洁模式；
26、基于所述环境图像、所述第一识别框、所述第二识别框以及所述清洁模式对所述水下清洁机器人进行路径规划，得到目标移动轨迹；
27、控制所述水下清洁机器人在所述清洁模式下以所述目标移动轨迹进行移动，以对所述水池中所述待清理目标进行清洁。
28、在一种可能的实施方式中，所述基于所述环境图像、所述第一识别框、所述第二识别框以及所述清洁模式对所述水下清洁机器人进行路径规划，得到目标移动轨迹，包括：
29、确定所述清洁模式对应的预设清洁轨迹；
30、基于所述第一识别框和所述第二识别框在所述环境图像中的位置、所述第二识别框中障碍物的障碍物类型以及所述第二识别框的尺寸，确定参考移动轨迹；
31、将所述预设清洁轨迹和所述参考移动轨迹进行组合，得到所述目标移动轨迹。
32、在一种可能的实施方式中，所述基于所述第一识别框和所述第二识别框在所述环境图像中的位置、所述第二识别框中障碍物的障碍物类型以及所述第二识别框的尺寸，确定参考移动轨迹，包括：
33、基于障碍物的障碍物类型、所述第二识别框在所述环境图像中的位置以及所述第二识别框的尺寸，确定所述水下清洁机器人是否需要避开所述障碍物；
34、在所述水下清洁机器人需要避开所述障碍物的情况下，基于所述第一识别框和所述第二识别框与所述环境图像的中心点之间的相对位置关系，确定所述水下清洁机器人的第一移动方向和第一移动距离；
35、基于所述水下清洁机器人的第一移动方向和第一移动距离，生成所述参考移动轨迹。
36、在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
37、在所述水下清洁机器人无需避开所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种水下清洁机器人的控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述图像识别模型对所述环境图像进行目标检测和语义分割，得到所述环境图像上的第一识别框、第二识别框以及所述水下清洁机器人所处位置的位置类型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境图像特征对所述环境图像进行边框检测，得到所述第一识别框和所述第二识别框，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境图像特征中多个第一图像区域对应的第一子图像特征以及所述环境图像特征中多个第二图像区域对应的第二子图像特征，确定所述第一识别框和所述第二识别框，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境图像特征对所述环境图像中的多个像素点进行分类，得到所述水下清洁机器人所处位置的位置类型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个像素点对应的位置类型，确定所述水下清洁机器人所处位置的位置类型，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境图像、所述第一识别框、所述第二识别框以及所述清洁模式对所述水下清洁机器人进行路径规划，得到目标移动轨迹，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一识别框和所述第二识别框在所述环境图像中的位置、所述第二识别框中障碍物的障碍物类型以及所述第二识别框的尺寸，确定参考移动轨迹，包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境图像、所述第一识别框、所述第二识别框以及所述清洁模式对所述水下清洁机器人进行路径规划，得到目标移动轨迹之前，所述方法还包括：
12.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述确定所述水下清洁机器人所处位置的位置类型对应的清洁模式，包括：
13.一种水下清洁机器人的控制装置，其特征在于，所述装置包括：
14.一种水下清洁机器人，其特征在于，所述水下清洁机器人包括机器人控制器，所述机器人控制器包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条计算机程序，所述计算机程序由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求12任一项所述的水下清洁机器人的控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种水下清洁机器人的控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述图像识别模型对所述环境图像进行目标检测和语义分割，得到所述环境图像上的第一识别框、第二识别框以及所述水下清洁机器人所处位置的位置类型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境图像特征对所述环境图像进行边框检测，得到所述第一识别框和所述第二识别框，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境图像特征中多个第一图像区域对应的第一子图像特征以及所述环境图像特征中多个第二图像区域对应的第二子图像特征，确定所述第一识别框和所述第二识别框，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境图像特征对所述环境图像中的多个像素点进行分类，得到所述水下清洁机器人所处位置的位置类型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个像素点对应的位置类型，确定所述水下清洁机器人所处位置的位置类型，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境图像、所述第一识别框、所述第二识别框以及所述水下清洁机器人所处位置的位置类型，控制所述水下清洁机器人对所述待清理目标进行清洁，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：车丽轩，霍峰，
申请(专利权)人：天津望圆智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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