智能家居用的衣物推荐与配送装置及方法与流程

1.本发明涉及本发明属于智能家居控制技术领域，具体涉及一种智能家居用的衣物推荐与配送装置及方法。


背景技术：

[0002] 随着人们生活水平的不断提高，人们对自己着装也越来越注重，不同的 季节、不同的场合使用不同的着装搭配，因而，人们一般会购买较多的衣物， 以满足着装搭配需求。
[0003]
但是，人们在着装搭配时，目前普遍做法是逐件衣物试穿搭配以视效果， 若衣物较多，需不断做重复穿脱动作，该过程重复穿脱动作很容易影响当事 人的情绪，且耗时较长及容易遗漏部分衣物试穿搭配。因此，对于急着上班的正常上班族来说，前述问题更让其纠结苦恼。
[0004]
另外，随着衣物的增多，很多放置在储衣装置中不显眼位置的衣物，往往会被忽略掉，特别是在换季打折时购买的衣物，等到来年当季时可能已经 忘记了该衣物，从而可能造成很多衣物一次都没穿过或只穿过很少次，进而造成很多衣物长期处于闲置浪费状态。


技术实现要素：

[0005]
本发明的主要目的在于提供一种衣物推荐与配送装置及控制方法，解决了现有的用户找衣服不方便和无法智能穿搭的技术问题。
[0006]
本发明提供一种衣物推荐与配送方法， 包括：s1，获取用户声音控制指令或者移动终端发送的控制命令；s2，基于用户的声音控制指令或者移动终端发送的控制命令，获取用户的位置，并识别用户身份，基于当前时间、当前天气以及用户习惯输入至穿搭推荐模型，穿搭推荐模型生成用户需要使用的衣物；s3，控制衣物配送机器人将用户需要使用的衣物配送至用户所在位置；所述步骤s2，基于用户的声音控制指令或者移动终端发送的控制命令，获取用户的位置，并识别用户身份，基于当前时间和用户习惯输入至推荐模型，推荐模型生成用户需要使用的衣物，还包括：机器人在指定位置上用摄像头对家中全景进行扫描；利用图像处理模块对图像进行识别、提取，根据提取出的信息，生成一份衣物报告，发送给移动终端；再将干净的衣物反馈给衣物配送机器人；机器人通过视觉传感器确定每件干净的衣物的位置，用过超声波传感器和红外传感器确定每件衣物的距离；利用最小距离优先级，确定距离最短的衣物，将最先对距离最短的衣物进行收取；到达目标衣物位置之后，衣物配送机器人用左机械臂来抓取目标衣物，放入胸前的衣物收纳筐中；根据起点和终点的不同规划不同的最优路径，直到衣物配送至用户所在位置。
[0007]
优选地，所述步骤s2，基于用户的声音控制指令或者移动终端发送的控制命令，获取用户的位置，并识别用户身份，基于当前时间和用户习惯输入至推荐模型，推荐模型生成用户需要使用的衣物；还包括：s21，获取当前时间和当前天气生成用户需要使用的备选衣物;s22，基于所述备选衣物生成衣物穿搭方案；s23，基于用户习惯从备选衣服中选出需要使用的衣服组合。
[0008]
优选地，所述 s3，控制衣物配送机器人将用户需要使用的衣物配送至用户所在位置，包括：s31，通过蚁群算法规划出机器人初始全局路径；s32，在动态不确定环境下，机器人沿着已规划好的全局路径行走时，遭遇一些未知的静态或动态障碍物的阻挡时，对障碍物进行分类；s33，如果是静态障碍物，则通过 局部避障算法进行避障，如果是动态障碍物，则检测所述动态障碍物是否为人或者动物，如果是人或者动物，则停止运动，等人或者动物经过后，再进行行驶，直至达到指定位置。
[0009]
优选地，所述s32，在动态不确定环境下，机器人沿着已规划好的全局路径行走时，遭遇一些未知的静态或动态障碍物的阻挡时，对障碍物进行分类之后还包括：s331, 当遇到的为其他机器人以及人或者动物障碍物时，则将衣物配送机器人和其他机器人组成混合编队机器人；s332, 局部动态规划层,在滚动窗口下对人或者动物障碍物信息实时勘探，通过改进ｒｒt 算法进行局部动态规划；s333，协同队形重构层,对因避障而局部变更航路的混合编队机器人重构队形使其快速恢复原队形；s334， 将衣物配送机器人和其他机器人进行脱离，基于各自目的地和脱离位置点重新进行路径规划。
[0010]
本发明另外已实施例包括一种衣物推荐与配送装置，包括：s1，接收模块，获取用户声音控制指令或者移动终端发送的控制命令；s2，规划与决策模块，基于用户的声音控制指令或者移动终端发送的控制命令，获取用户的位置，并识别用户身份，基于当前时间、当前天气以及用户习惯输入至穿搭推荐模型，穿搭推荐模型生成用户需要使用的衣物；s3，执行模块，控制衣物配送机器人将用户需要使用的衣物配送至用户所在位置；所述步骤s2，规划与决策模块，基于用户的声音控制指令或者移动终端发送的控制命令，获取用户的位置，并识别用户身份，基于当前时间和用户习惯输入至推荐模型，推荐模型生成用户需要使用的衣物，还包括：机器人在指定位置上用摄像头对家中全景进行扫描；利用图像处理模块对图像进行识别、提取，根据提取出的信息，生成一份衣物报告，发送给移动终端；再将干净的衣物反馈给衣物配送机器人；机器人通过视觉传感器确定每件干净的衣物的位置，用过超声波传感器和红外传感器确定每件衣物的距离；利用最小距离优先级，确定距离最短的衣物，将最先对距离最短的衣物进行收取；到达目标衣物位置之后，衣物配送机器人用左机械臂来抓取目标衣物，放入胸前
的衣物收纳筐中；根据起点和终点的不同规划不同的最优路径，直到衣物配送至用户所在位置。
[0011]
优选地，所述步骤s2，规划与决策模块，基于用户的声音控制指令或者移动终端发送的控制命令，获取用户的位置，并识别用户身份，基于当前时间和用户习惯输入至推荐模型，推荐模型生成用户需要使用的衣物；还包括：s21，推荐模块，获取当前时间和当前天气生成用户需要使用的备选衣物;s22，推荐模块，基于所述备选衣物生成衣物穿搭方案；s23，推荐模块，基于用户习惯从备选衣服中选出需要使用的衣服组合。
[0012]
优选地，所述 s3，执行模块，控制衣物配送机器人将用户需要使用的衣物配送至用户所在位置，包括：s31，路线规划模块，通过蚁群算法规划出机器人初始全局路径；s32，分类模块，在动态不确定环境下，机器人沿着已规划好的全局路径行走时，遭遇一些未知的静态或动态障碍物的阻挡时，对障碍物进行分类；s33，避障模块，如果是静态障碍物，则通过 局部避障算法进行避障，如果是动态障碍物，则检测所述动态障碍物是否为人或者动物，如果是人或者动物，则停止运动，等人或者动物经过后，再进行行驶，直至达到指定位置。
[0013]
优选地，所述s32，分类模块，在动态不确定环境下，机器人沿着已规划好的全局路径行走时，遭遇一些未知的静态或动态障碍物的阻挡时，对障碍物进行分类之后还包括：s331, 编队控制模块，当遇到的为其他机器人以及人或者动物障碍物时，则将衣物配送机器人和其他机器人组成混合编队机器人；s332, 编队规划模块包括局部动态规划层,在滚动窗口下对人或者动物障碍物信息实时勘探，通过改进ｒｒt 算法进行局部动态规划；s333，编队重构模块包括协同队形重构层,对因避障而局部变更航路的混合编队机器人重构队形使其快速恢复原队形；s334， 路线重构模块，将衣物配送机器人和其他机器人进行脱离，基于各自目的地和脱离位置点重新进行路径规划。
[0014]
本发明可获取当前时间、当前天气以及用户习惯，并基于当前时间、当前天气以及用户习惯输入至穿搭推荐模型，穿搭推荐模型生成用户需要使用的衣物。可以挑选出既符合季节和时间需要的衣物，也能紧跟潮流，满足用户的习惯，提高用户和穿搭质量和用户满意度，并且可以通过将衣服从衣柜或者阳台拿去下来，并配送至用户所在的位置，可以大大减少了用户需要衣物的时间，提高用户的体验。
[0015]
附图说明
[0016]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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示出的结构获得其他的附图。
[0017]
图1为本发明衣物推荐与配送方法的流程图；图2为本发明衣物推荐与配送方法另外一实施例的流程图；
图3为本发明衣物推荐与配送装置的控制流程图。
[0018]
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
[0019]
具体实施方式
[0020]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0021]
需要说明，本发明实施例中所有方向性指示（诸如上、下、左、右、前、后
……
）仅用于解释在某一特定姿态（如附图所示）下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
[0022]
另外，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
[0023]
参照图1至图3，本优选实施例中， 一种衣物推荐与配送方法，s1，获取用户声音控制指令或者移动终端发送的控制命令；s2，基于用户的声音控制指令或者移动终端发送的控制命令，获取用户的位置，并识别用户身份，基于当前时间、当前天气以及用户习惯输入至穿搭推荐模型，穿搭推荐模型生成用户需要使用的衣物；s3，控制衣物配送机器人将用户需要使用的衣物配送至用户所在位置。
[0024]
优选地，所述步骤s2，基于用户的声音控制指令或者移动终端发送的控制命令，获取用户的位置，并识别用户身份，基于当前时间和用户习惯输入至推荐模型，推荐模型生成用户需要使用的衣物，还包括：机器人在指定位置上用摄像头对家中全景进行扫描；利用图像处理模块对图像进行识别、提取，根据提取出的信息，生成一份衣物报告，发送给移动终端；再将干净的衣物反馈给衣物配送机器人；机器人通过视觉传感器确定每件干净的衣物的位置，用过超声波传感器和红外传感器确定每件衣物的距离。利用最小距离优先级，确定距离最短的衣物，将最先对距离最短的衣物进行收取；到达目标衣物位置之后，衣物配送机器人用左机械臂来抓取目标衣物，放入胸前的衣物收纳筐中；根据起点和终点的不同规划不同的最优路径，直到衣物配送至用户所在位置。
[0025]
本发明可获取当前时间、当前天气以及用户习惯，并基于当前时间、当前天气以及用户习惯输入至穿搭推荐模型，穿搭推荐模型生成用户需要使用的衣物。可以挑选出既符合季节和时间需要的衣物，也能紧跟潮流，满足用户的习惯，提高用户和穿搭质量和用户满
意度，并且可以通过将衣服从衣柜或者阳台拿去下来，并配送至用户所在的位置，可以大大减少了用户需要衣物的时间，提高用户的体验。
[0026]
综上，本发明不仅可解决用户的着装搭配试穿过程较烦恼、耗时较长及 易影响用户的试穿等问题，节省了用户的着装搭配时间及使用户可保持较愉 悦的心情，且推送给用户的着装搭配方案比较符合用户的着装习惯及个人个 性化需求的；同时，其也可避免部分衣物因遗漏而造成长期闲置而浪费。
[0027]
优选地，所述步骤s2，基于用户的声音控制指令或者移动终端发送的控制命令，获取用户的位置，并识别用户身份，基于当前时间和用户习惯输入至推荐模型，推荐模型生成用户需要使用的衣物；还包括：s21，获取当前时间和当前天气生成用户需要使用的备选衣物;比如当前是夏天的晚上，那么可能就是需要推荐比较薄的睡衣，夏天工作日的早上，推荐薄的工作装，夏天休息日的早上就是需要推荐舒适的衣物，以此类推。
[0028]
s22，基于所述备选衣物生成衣物穿搭方案；s23，基于用户习惯从备选衣服中选出需要使用的衣服组合，具体地，根据用户的着装偏好，衣物相互搭配以生成至少一个衣物搭配方案； 以衣物搭配方案按越接近用户的着装偏好越优为标准，将各衣物搭配方案生成推送等级； 按推送等级从优到劣的顺序，将各衣物搭配方案推送给用户。
[0029]
优选地，所述 s3，控制衣物配送机器人将用户需要使用的衣物配送至用户所在位置，包括：s31，通过蚁群算法规划出机器人初始全局路径s32，在动态不确定环境下，机器人沿着已规划好的全局路径行走时，遭遇一些未知的静态或动态障碍物的阻挡时，对障碍物进行分类；s33，如果是静态障碍物，则通过 局部避障算法进行避障，如果是动态障碍物，则检测所述动态障碍物是否为人或者动物，如果是人或者动物，则停止运动，等人或者动物经过后，再进行行驶，直至达到指定位置。
[0030]
优选地， 所述s32，在动态不确定环境下，机器人沿着已规划好的全局路径行走时，遭遇一些未知的静态或动态障碍物的阻挡时，对障碍物进行分类之后还包括：s331, 当遇到的为其他机器人以及人或者动物障碍物时，则将衣物配送机器人和其他机器人组成混合编队机器人，s332, 局部动态规划层,在滚动窗口下对人或者动物障碍物信息实时勘探，通过改进ｒｒt 算法进行局部动态规划。
[0031]
s333，协同队形重构层,对因避障而局部变更航路的混合编队机器人重构队形使其快速恢复原队形。
[0032]
s334， 将衣物配送机器人和其他机器人进行脱离，基于各自目的地和脱离位置点重新进行路径规划。
[0033]
本领域还提供了一种衣物推荐与配送装置， s1，接收模块，获取用户声音控制指令或者移动终端发送的控制命令；s2，规划与决策模块，基于用户的声音控制指令或者移动终端发送的控制命令，获取用户的位置，并识别用户身份，基于当前时间、当前天气以及用户习惯输入至穿搭推荐模型，穿搭推荐模型生成用户需要使用的衣物；
s3，执行模块，控制衣物配送机器人将用户需要使用的衣物配送至用户所在位置。优选地，所述步骤s2，规划与决策模块，基于用户的声音控制指令或者移动终端发送的控制命令，获取用户的位置，并识别用户身份，基于当前时间和用户习惯输入至推荐模型，推荐模型生成用户需要使用的衣物，还包括：机器人在指定位置上用摄像头对家中全景进行扫描；利用图像处理模块对图像进行识别、提取，根据提取出的信息，生成一份衣物报告，发送给移动终端；再将干净的衣物反馈给衣物配送机器人；机器人通过视觉传感器确定每件干净的衣物的位置，用过超声波传感器和红外传感器确定每件衣物的距离。利用最小距离优先级，确定距离最短的衣物，将最先对距离最短的衣物进行收取；到达目标衣物位置之后，衣物配送机器人用左机械臂来抓取目标衣物，放入胸前的衣物收纳筐中；根据起点和终点的不同规划不同的最优路径，直到衣物配送至用户所在位置。
[0034]
本发明可获取当前时间、当前天气以及用户习惯，并基于当前时间、当前天气以及用户习惯输入至穿搭推荐模型，穿搭推荐模型生成用户需要使用的衣物。可以挑选出既符合季节和时间需要的衣物，也能紧跟潮流，满足用户的习惯，提高用户和穿搭质量和用户满意度，并且可以通过将衣服从衣柜或者阳台拿去下来，并配送至用户所在的位置，可以大大减少了用户需要衣物的时间，提高用户的体验。
[0035]
综上，本发明不仅可解决用户的着装搭配试穿过程较烦恼、耗时较长及 易影响用户的试穿等问题，节省了用户的着装搭配时间及使用户可保持较愉 悦的心情，且推送给用户的着装搭配方案比较符合用户的着装习惯及个人个 性化需求的；同时，其也可避免部分衣物因遗漏而造成长期闲置而浪费。
[0036]
优选地，所述步骤s2，规划与决策模块，基于用户的声音控制指令或者移动终端发送的控制命令，获取用户的位置，并识别用户身份，基于当前时间和用户习惯输入至推荐模型，推荐模型生成用户需要使用的衣物；还包括：s21，推荐模块，获取当前时间和当前天气生成用户需要使用的备选衣物;比如当前是夏天的晚上，那么可能就是需要推荐比较薄的睡衣，夏天工作日的早上，推荐薄的工作装，夏天休息日的早上就是需要推荐舒适的衣物，以此类推。
[0037]
s22，推荐模块，基于所述备选衣物生成衣物穿搭方案；s23，推荐模块，基于用户习惯从备选衣服中选出需要使用的衣服组合，具体地，根据用户的着装偏好，衣物相互搭配以生成至少一个衣物搭配方案； 以衣物搭配方案按越接近用户的着装偏好越优为标准，将各衣物搭配方案生成推送等级； 按推送等级从优到劣的顺序，将各衣物搭配方案推送给用户。
[0038]
优选地，所述 s3，执行模块，控制衣物配送机器人将用户需要使用的衣物配送至用户所在位置，包括：s31，路线规划模块，通过蚁群算法规划出机器人初始全局路径s32，分类模块，在动态不确定环境下，机器人沿着已规划好的全局路径行走时，遭遇一些未知的静态或动态障碍物的阻挡时，对障碍物进行分类；s33，避障模块，如果是静态障碍物，则通过 局部避障算法进行避障，如果是动态障碍物，则检测所述动态障碍物是否为人或者动物，如果是人或者动物，则停止运动，等人
或者动物经过后，再进行行驶，直至达到指定位置。
[0039]
优选地，所述s32，分类模块，在动态不确定环境下，机器人沿着已规划好的全局路径行走时，遭遇一些未知的静态或动态障碍物的阻挡时，对障碍物进行分类之后还包括：s331, 编队控制模块，当遇到的为其他机器人以及人或者动物障碍物时，则将衣物配送机器人和其他机器人组成混合编队机器人，s332, 编队规划模块包括局部动态规划层,在滚动窗口下对人或者动物障碍物信息实时勘探，通过改进ｒｒt 算法进行局部动态规划。
[0040]
s333，编队重构模块包括协同队形重构层,对因避障而局部变更航路的混合编队机器人重构队形使其快速恢复原队形。
[0041]
s334， 路线重构模块，将衣物配送机器人和其他机器人进行脱离，基于各自目的地和脱离位置点重新进行路径规划。
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以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。