机器人的回充方法和装置、电子设备和可读存储介质与流程

1.本发明涉及机器人技术领域，具体而言，涉及一种机器人的回充方法和装置、电子设备和可读存储介质。


背景技术：

2.在相关技术中，可以移动的智能机器人在工作时消耗电池电量，当电池电量低时，需要自动寻路回到充电座进行充电。
3.目前的机器人大多依赖激光雷达和红外线传感器来识别充电座，但目前家用机器人、小型机器人受限于体积和成本，大多采用单线激光雷达，无法准确识外形，因此需要对充电座的外形添加独特设计的结构加以区分，导致每种机器人进行识别一种充电座，无法实现充电座的通用。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。
5.为此，本发明的第一方面提出一种机器人的回充方法。
6.本发明的第二方面提出一种机器人的回充装置。
7.本发明的第三方面提出一种电子设备。
8.本发明的第四方面提出一种可读存储介质。
9.有鉴于此，本发明的第一方面提供了一种机器人的回充方法，机器人包括本体和充电装置，本体包括图像传感器，方法包括：确定本体的工作区域；根据工作区域，确定对应的运动路径；控制本体按照运动路径运动，并通过图像传感器获取对应的环境图像；根据环境图像，确定充电装置对应的回充坐标；控制本体运动至回充坐标。
10.在该技术方案中，机器人包括本体和充电装置，其中本体位于充电装置时，能够通过充电装置获取电能进行充电。在工作时，机器人的本体离开充电装置，到工作区域内进行工作，实现如运送物品、扫地、拖地或数据扫描等。在工作时，本体通过自身的电池进行供电，当电池电量不足时，本体会进行回充，即返回充电装置进行充电。
11.具体地，在回充时，机器人首先确定本体所在的工作区域，该工作区域即本体需要工作的“位置区域”。根据工作区域，机器人规划回充时的运动路径。其中，运动路径可以是根据工作区域的形状，以及工作区域中存在的边界、转角、障碍物等分布情况进行规划的路径，以使机器人的本体能够以较短的路线走遍工作区域中的各个空间，从而找寻接近的充电装置。
12.在另一些实施方式中，由于充电装置多设置于墙边，因此运动路径还可以沿工作区域的“墙边”进行规划，以使本体能够快速环绕工作区域一周。
13.在机器人的本体沿运动路径运动的同时，机器人的本体通过自身设置的图像传感器，获取对应的环境图像，也即工作区域内的环境图像。其中，图像传感器可以是摄像头，通过摄像头拍摄机器人的本体周围一定区域内的图像，摄像头可以固定设置，即拍摄机器人
的本体正面一定区域内的图像，摄像头也可以旋转设置，即能够“扫拍”机器人本体四周的图像。
14.在拍摄到环境图像之后，通过图像处理方法，确定环境图像中是否存在充电装置，其中，可以对已知的各种类型的充电装置的外观图片样本进行采集，并通过基于人工智能的神经网络模型，对不同类型充电装置的外观在不同角度下的特征进行提取，从而建立每种已知类型的充电装置的外观特征库。基于该外观特征库，对环境图像进行对比，如果识别到环境图像中存在充电装置，则表示附近存在可用的充电装置，此时确定识别出的充电装置对应的回充坐标，通过回充坐标，控制本体运动至充电装置，并进行充电。
15.本技术提供的实施例，通过图像传感器，对工作区域的环境图像进行采集，并基于图像识别技术，在环境图像中识别出充电装置。由于使用了图像识别技术，因此无需对充电装置的外观结构进行特殊设定，能够识别多种不同类型的充电设备，使得机器人本体可以“就近”寻找可用的充电装置，而无需回到“起点”，提高了机器人本体的充电效率。
16.另外，本发明提供的上述技术方案中的机器人的回充方法还可以具有如下附加技术特征：
17.在上述技术方案中，根据环境图像，确定充电装置对应的回充坐标，包括：对环境图像进行图像处理，确定环境图像包括的图形内容；在图形内容与预设的目标图形相匹配的情况下，在本体的坐标系下确定图形内容对应的坐标，并确定为回充坐标。
18.在该技术方案中，在拍摄到环境图像之后，通过基于人工智能的神经网络模型，对环境图像进行图像识别。具体地，通过图像识别，能够对环境图像中包括的内容进行识别和分割，并提取对应的图像特征。
19.其中，本体上设置的图像获取装置，能够获取机器人的本体所在区域内，一定范围中的环境图像。通过图像识别的方法，对获取到的环境图像进行图像处理，从而在其中得到不同图形内容，如不同图形的颜色、高度、形状等。进一步地，如果在图像识别获取到的图形内容中，存在一个或多个图形内容，与预设的目标图形相匹配，则说明当前环境图像中包括可被使用的充电装置。
20.此时，通过图像处理方法，输出该充电装置的类别、轮廓点以及该充装置在本体的坐标系下对应的坐标值，该坐标值即回充坐标值。
21.能够理解的是，如果当前环境图像的图形内容中，没有与预设的目标图像相匹配的图形内容，则判断当前机器人的本体所处的位置区域内，没有发现可用的充电装置，此时控制机器人的本体继续按照运动路径运动位置，从而在多个区域中切换位置，直至“找到”一个可用的充电装置。
22.在一些实施方式中，由于不同类型的充电装置，其提供的充电功率、充电协议可能不同。因此还可以在确定充电装置的类型之后，进一步获取与该类型的充电装置对应的充电协议，并控制机器人的本体在充电时调用对应的充电协议，以提高充电效率。
23.在上述任一技术方案中，确定本体的工作区域，包括：获取预设的地图数据；根据地图数据确定工作区域。
24.在该技术方案中，如果存在包括了工作区域的预设的地图数据，如事先通过地图扫描装置扫描并建立了工作区域对应的地图数据，或多台机器人串联使用时，其他机器人已经扫描到当前工作区域对应的地图，又或是当前机器人本体已经完成了当前工作区域地
图建立的情况下，则直接根据地图数据，确定出对应的工作区域，并根据工作区域进行回充时的运动路径的规划。
25.其中，可通过提取地图中空白区域(无障碍物的可行进区域)的轮廓，基于形态学算法对工作区域进行确定。
26.在上述任一技术方案中，确定本体的工作区域，包括：根据环境图像，确定本体所在区域的边界；根据边界确定工作区域。
27.在该技术方案中，如果无法获取到工作区域的地图，则可以根据机器人的本体在运动过程中采集到的环境图像，确定当前本体所在区域的边界。其中，边界具体包括如墙壁、凸台、障碍物等机器人本体无法通过的物体。在确定当前机器人的本体所在区域的边界后，通过边界确定机器人的本体能够走行的“留白”区域，该留白区域，也是本体所在区域的边界的内部区域，即机器人的本体的工作区域。
28.在上述任一技术方案中，运动路径为曲线路径，控制本体按照运动路径运动，包括：控制本体沿曲线路径运动。
29.在该技术方案中，根据工作区域确定的回充时的运动路径，具体为曲线路径。具体地，对于机器人的本体上的图像传感器，如摄像头等为固定设置的情况下，其图像采集区域一般为机器人正面的一定角度。而摄像头采集的图像可能存在边缘畸变，因此对环境图像的两侧边缘进行图像识别，可能会不够准确，因此将运动路径设置为曲线路径，使机器人的本体按照“波浪”形曲折运动，能够使得机器人的本体采集到更大范围的环境图像，从而提高摄像头正向面对充电装置的几率，避免因图像畸变导致的识别率下降，从而提高机器人的本体的回充效率。
30.能够理解的时，如果机器人的本体上设置的摄像头可以旋转，则可以将运动路径设置为直线，机器人在运动过程中同步旋转摄像头，从而获取周围更大范围的环境图像。
31.在上述任一技术方案中，充电装置上设置有红外发射件，本体上设置有红外检测件；控制本体运动至回充坐标，包括：确定回充坐标的置信度；在置信度小于阈值的情况下，控制本体以回充坐标为目标运动；在置信度大于或等于阈值的情况下，控制本体获取充电装置发出的红外信号，根据红外信号控制本体运动至回充坐标。
32.在该技术方案中，充电装置上设置有红外发射件，该红外发射件能够向四周的环境中发射红外信号。与之对应的，机器人的本体上设置有红外接受件，该红外接受件能够接收环境中的红外信号。受限于环境光和红外线发射功率，红外信号的传播范围较小，也即仅当机器人的本体靠近充电装置时，机器人的本体才能稳定接收到该红外信号。而当机器人的本体能够稳定接收到红外信号时，即可以在红外信号的指引下，准确地与充电装置对接，从而进行充电。
33.在根据环境图像确定到充电装置对应的回充坐标后，控制机器人的本体向回充坐标运动。在机器人的本体的运动过程中，实时确定回充坐标的置信度。其中，由于机器人的本体在向回充坐标运动的同时，持续采集环境图像，并根据环境图像动态确定回充坐标。由于机器人的本体持续运动，即拍摄环境图像的位置也随之动态变化，因此回充坐标也会随之浮动变化。
34.在这个过程中，通过预设的置信度算法，实时计算回充坐标的置信度。如果回充坐标的置信度小于阈值，也即回充坐标的置信度不高，则说明充电装置距离机器人的本体相
对较远，此时控制机器人的本体朝向充电装置，也即向着回充坐标继续运动。其中，可以以回充坐标为目标，控制机器人的本体直线朝向回充坐标运动。
35.随着机器人的本体不断接近充电装置，回充坐标的置信度也会同步上升。如果判断回充坐标的置信度上升至大于或等于阈值，则说明机器人的本体距离充电装置已经很近了，此时控制机器人的本体获取充电装置发出的红外信号，根据红外信号控制本体运动，直到本体与充电装置对接并开始充电。
36.其中，能够理解的时，对于机器人的本体工作运动到正好处于充电装置附近时，电量低于阈值需要回充，则可能在机器人本体通过环境图像确定充电装置前，先接收到充电装置发出的红外信号的情况。对于这种情况，可控制机器人的本体原地旋转一周，即通过图像传感器获取四周360
°
范围的环境图像，并从中识别出充电装置的方位和充电装置的类型，并在识别到充电装置的方位之后，结合充电装置的方位和红外信号，控制机器人与充电装置相结合从而充电，防止因红外信号经墙壁、障碍物等的反射，从相反或不同方向射入机器人的本体的红外检测件上，提高回充精度。
37.在上述任一技术方案中，回充方法还包括：在置信度大于或等于置信度阈值，且本体未获取到红外信号的情况下，生成对应的提示信息。
38.在该技术方案中，如果回充坐标的置信度已经大于或等于阈值，即机器人的本体已经接近充电装置时，无法检测到充电装置发出的红外信号，则可以判断充电装置未通电，因此无法发出红外信号，或者充电装置出现了故障而无法发出红外信号，此时，机器人的本体可以根据自身所处位置，结合图像识别确定的充电装置的类型，生成对应的提示信息，如：“位于xx处的充电装置无法使用，请检查”，并通过机器人的本体上设置的扬声器进行播放，也可以同时将该提示信息发送到用户或管理人员的手机终端上，从而提示用户或管理人员检查。
39.在一些实施方式中，如果判断出当前的充电装置无法使用，可以控制机器人的本体继续规划路线，并重新根据环境图像寻找下一个可用的充电设备。能够理解的是，在重新寻找下一个可用的充电设备时，可将当前不可用的充电装置进行标记，避免重复查找到相同的充电设备。
40.在另一些实施方式中，如果判断出当前的充电装置无法使用，可以控制机器人的本体原地等待。在控制机器人的本体原地等待时，可关闭机器人的本体的大部分功能，仅保留提示功能和定位功能，通过机器人的本体标记故障或未通电的充电装置，便于用户或管理人员查找到故障或未通电的充电装置。
41.本发明第二方面提供了一种机器人的回充装置，机器人包括本体和充电装置，本体包括图像传感器，机器人的回充装置包括：确定模块，用于确定本体的工作区域；根据工作区域，确定对应的运动路径；控制模块，用于控制本体按照运动路径运动，并获取环境图像；确定模块，还用于根据环境图像，确定充电装置对应的回充坐标；控制模块，还用于控制本体运动至回充坐标。
42.在该技术方案中，机器人包括本体和充电装置，其中本体位于充电装置时，能够通过充电装置获取电能进行充电。在工作时，机器人的本体离开充电装置，到工作区域内进行工作，实现如运送物品、扫地、拖地或数据扫描等。在工作时，本体通过自身的电池进行供电，当电池电量不足时，本体会进行回充，即返回充电装置进行充电。
43.具体地，在回充时，机器人首先确定本体所在的工作区域，该工作区域即本体需要工作的“位置区域”。根据工作区域，机器人规划回充时的运动路径。其中，运动路径可以是根据工作区域的形状，以及工作区域中存在的边界、转角、障碍物等分布情况进行规划的路径，以使机器人的本体能够以较短的路线走遍工作区域中的各个空间，从而找寻接近的充电装置。
44.在另一些实施方式中，由于充电装置多设置于墙边，因此运动路径还可以沿工作区域的“墙边”进行规划，以使本体能够快速环绕工作区域一周。
45.在机器人的本体沿运动路径运动的同时，机器人的本体通过自身设置的图像传感器，获取对应的环境图像，也即工作区域内的环境图像。其中，图像传感器可以是摄像头，通过摄像头拍摄机器人的本体周围一定区域内的图像，摄像头可以固定设置，即拍摄机器人的本体正面一定区域内的图像，摄像头也可以旋转设置，即能够“扫拍”机器人本体四周的图像。
46.在拍摄到环境图像之后，通过图像处理方法，确定环境图像中是否存在充电装置，其中，可以对已知的各种类型的充电装置的外观图片样本进行采集，并通过基于人工智能的神经网络模型，对不同类型充电装置的外观在不同角度下的特征进行提取，从而建立每种已知类型的充电装置的外观特征库。基于该外观特征库，对环境图像进行对比，如果识别到环境图像中存在充电装置，则表示附近存在可用的充电装置，此时确定识别出的充电装置对应的回充坐标，通过回充坐标，控制本体运动至充电装置，并进行充电。
47.本技术提供的实施例，通过图像传感器，对工作区域的环境图像进行采集，并基于图像识别技术，在环境图像中识别出充电装置。由于使用了图像识别技术，因此无需对充电装置的外观结构进行特殊设定，能够识别多种不同类型的充电设备，使得机器人本体可以“就近”寻找可用的充电装置，而无需回到“起点”，提高了机器人本体的充电效率。
48.在上述技术方案中，确定模块还用于：对环境图像进行图像处理，确定对应的图形内容；在图形内容与目标图形相匹配的情况下，确定图形内容对应的坐标为回充坐标。
49.在该技术方案中，在拍摄到环境图像之后，通过基于人工智能的神经网络模型，对环境图像进行图像识别。具体地，通过图像识别，能够对环境图像中包括的内容进行识别和分割，并提取对应的图像特征。
50.其中，本体上设置的图像获取装置，能够获取机器人的本体所在区域内，一定范围中的环境图像。通过图像识别的方法，对获取到的环境图像进行图像处理，从而在其中得到不同图形内容，如不同图形的颜色、高度、形状等。进一步地，如果在图像识别获取到的图形内容中，存在一个或多个图形内容，与预设的目标图形相匹配，则说明当前环境图像中包括可被使用的充电装置。
51.此时，通过图像处理方法，输出该充电装置的类别、轮廓点以及该充装置在本体的坐标系下对应的坐标值，该坐标值即回充坐标值。
52.能够理解的是，如果当前环境图像的图形内容中，没有与预设的目标图像相匹配的图形内容，则判断当前机器人的本体所处的位置区域内，没有发现可用的充电装置，此时控制机器人的本体继续按照运动路径运动位置，从而在多个区域中切换位置，直至“找到”一个可用的充电装置。
53.在一些实施方式中，由于不同类型的充电装置，其提供的充电功率、充电协议可能
不同。因此还可以在确定充电装置的类型之后，进一步获取与该类型的充电装置对应的充电协议，并控制机器人的本体在充电时调用对应的充电协议，以提高充电效率。
54.在上述任一技术方案中，确定模块还用于：获取预设的地图数据；根据地图数据确定工作区域。
55.在该技术方案中，如果存在包括了工作区域的预设的地图数据，如事先通过地图扫描装置扫描并建立了工作区域对应的地图数据，或多台机器人串联使用时，其他机器人已经扫描到当前工作区域对应的地图，又或是当前机器人本体已经完成了当前工作区域地图建立的情况下，则直接根据地图数据，确定出对应的工作区域，并根据工作区域进行回充时的运动路径的规划。
56.其中，可通过提取地图中空白区域(无障碍物的可行进区域)的轮廓，基于形态学算法对工作区域进行确定。
57.在上述任一技术方案中，确定模块还用于：根据环境图像，确定本体所在区域的边界；根据边界确定工作区域。
58.在该技术方案中，如果无法获取到工作区域的地图，则可以根据机器人的本体在运动过程中采集到的环境图像，确定当前本体所在区域的边界。其中，边界具体包括如墙壁、凸台、障碍物等机器人本体无法通过的物体。在确定当前机器人的本体所在区域的边界后，通过边界确定机器人的本体能够走行的“留白”区域，该留白区域，也是本体所在区域的边界的内部区域，即机器人的本体的工作区域。
59.在上述任一技术方案中，运动路径为曲线路径，控制模块还用于：控制本体沿曲线路径运动。
60.在该技术方案中，根据工作区域确定的回充时的运动路径，具体为曲线路径。具体地，对于机器人的本体上的图像传感器，如摄像头等为固定设置的情况下，其图像采集区域一般为机器人正面的一定角度。而摄像头采集的图像可能存在边缘畸变，因此对环境图像的两侧边缘进行图像识别，可能会不够准确，因此将运动路径设置为曲线路径，使机器人的本体按照“波浪”形曲折运动，能够使得机器人的本体采集到更大范围的环境图像，从而提高摄像头正向面对充电装置的几率，避免因图像畸变导致的识别率下降，从而提高机器人的本体的回充效率。
61.能够理解的时，如果机器人的本体上设置的摄像头可以旋转，则可以将运动路径设置为直线，机器人在运动过程中同步旋转摄像头，从而获取周围更大范围的环境图像。
62.在上述任一技术方案中，充电装置上设置有红外发射件，本体上设置有红外检测件；确定模块还用于，确定回充坐标的置信度；控制模块还用于，在置信度小于置信度阈值的情况下，控制本体以回充坐标为目标运动；在置信度大于或等于阈值的情况下，控制本体获取充电装置发出的红外信号，根据红外信号控制本体运动至回充坐标。
63.在该技术方案中，充电装置上设置有红外发射件，该红外发射件能够向四周的环境中发射红外信号。与之对应的，机器人的本体上设置有红外接受件，该红外接受件能够接收环境中的红外信号。受限于环境光和红外线发射功率，红外信号的传播范围较小，也即仅当机器人的本体靠近充电装置时，机器人的本体才能稳定接收到该红外信号。而当机器人的本体能够稳定接收到红外信号时，即可以在红外信号的指引下，准确地与充电装置对接，从而进行充电。
64.在根据环境图像确定到充电装置对应的回充坐标后，控制机器人的本体向回充坐标运动。在机器人的本体的运动过程中，实时确定回充坐标的置信度。其中，由于机器人的本体在向回充坐标运动的同时，持续采集环境图像，并根据环境图像动态确定回充坐标。由于机器人的本体持续运动，即拍摄环境图像的位置也随之动态变化，因此回充坐标也会随之浮动变化。
65.在这个过程中，通过预设的置信度算法，实时计算回充坐标的置信度。如果回充坐标的置信度小于阈值，也即回充坐标的置信度不高，则说明充电装置距离机器人的本体相对较远，此时控制机器人的本体朝向充电装置，也即向着回充坐标继续运动。其中，可以以回充坐标为目标，控制机器人的本体直线朝向回充坐标运动。
66.随着机器人的本体不断接近充电装置，回充坐标的置信度也会同步上升。如果判断回充坐标的置信度上升至大于或等于阈值，则说明机器人的本体距离充电装置已经很近了，此时控制机器人的本体获取充电装置发出的红外信号，根据红外信号控制本体运动，直到本体与充电装置对接并开始充电。
67.其中，能够理解的时，对于机器人的本体工作运动到正好处于充电装置附近时，电量低于阈值需要回充，则可能在机器人本体通过环境图像确定充电装置前，先接收到充电装置发出的红外信号的情况。对于这种情况，可控制机器人的本体原地旋转一周，即通过图像传感器获取四周360
°
范围的环境图像，并从中识别出充电装置的方位和充电装置的类型，并在识别到充电装置的方位之后，结合充电装置的方位和红外信号，控制机器人与充电装置相结合从而充电，防止因红外信号经墙壁、障碍物等的反射，从相反或不同方向射入机器人的本体的红外检测件上，提高回充精度。
68.在上述任一技术方案中，回充装置还包括：生成模块，还用于在置信度大于或等于阈值，且本体未获取到红外信号的情况下，生成对应的提示信息。
69.在该技术方案中，如果回充坐标的置信度已经大于或等于阈值，即机器人的本体已经接近充电装置时，无法检测到充电装置发出的红外信号，则可以判断充电装置未通电，因此无法发出红外信号，或者充电装置出现了故障而无法发出红外信号，此时，机器人的本体可以根据自身所处位置，结合图像识别确定的充电装置的类型，生成对应的提示信息，如：“位于xx处的充电装置无法使用，请检查”，并通过机器人的本体上设置的扬声器进行播放，也可以同时将该提示信息发送到用户或管理人员的手机终端上，从而提示用户或管理人员检查。
70.在一些实施方式中，如果判断出当前的充电装置无法使用，可以控制机器人的本体继续规划路线，并重新根据环境图像寻找下一个可用的充电设备。能够理解的是，在重新寻找下一个可用的充电设备时，可将当前不可用的充电装置进行标记，避免重复查找到相同的充电设备。
71.在另一些实施方式中，如果判断出当前的充电装置无法使用，可以控制机器人的本体原地等待。在控制机器人的本体原地等待时，可关闭机器人的本体的大部分功能，仅保留提示功能和定位功能，通过机器人的本体标记故障或未通电的充电装置，便于用户或管理人员查找到故障或未通电的充电装置。
72.本发明第三方面提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器用于存储程序或指令，处理器用于执行程序或指令时实现如上述任一技术方案中提供的方法的步骤，
因此，该电子设备还包括如上述任一技术方案中提供的机器人的回充方法的全部有益效果，为避免重复，在此不再赘述。
73.本发明第四方面提供了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述任一技术方案中提供的方法的步骤，因此，该可读存储介质还包括如上述任一技术方案中提供的机器人的回充方法的全部有益效果，为避免重复，在此不再赘述。
附图说明
74.本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
75.图1示出了根据本发明实施例的机器人的回充方法的流程图之一；
76.图2示出了根据本发明实施例的机器人的回充方法的示意图之一；
77.图3示出了根据本发明实施例的机器人的回充方法的示意图之二；
78.图4示出了根据本发明实施例的机器人的回充方法中曲线路径的示意图；
79.图5示出了根据本发明实施例的机器人的回充方法的流程图之二；
80.图6示出了根据本发明实施例的机器人的回充装置的结构框图。
具体实施方式
81.为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
82.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
83.下面参照图1至图6描述根据本发明一些实施例所述机器人的回充方法和装置、电子设备和可读存储介质。
84.实施例一
85.在本发明的一些实施例中，提供了一种机器人的回充方法，机器人包括本体和充电装置，本体包括图像传感器，图1示出了根据本发明实施例的机器人的回充方法的流程图之一，如图1所示，方法包括：
86.步骤102，确定本体的工作区域；
87.步骤104，根据工作区域，确定对应的运动路径；
88.步骤106，控制本体按照运动路径运动，并通过图像传感器获取对应的环境图像；
89.步骤108，根据环境图像，确定充电装置对应的回充坐标；控制本体运动至回充坐标。
90.在本发明实施例中，机器人包括本体和充电装置，其中本体位于充电装置时，能够通过充电装置获取电能进行充电。在工作时，机器人的本体离开充电装置，到工作区域内进行工作，实现如运送物品、扫地、拖地或数据扫描等。在工作时，本体通过自身的电池进行供电，当电池电量不足时，本体会进行回充，即返回充电装置进行充电。
91.具体地，在回充时，机器人首先确定本体所在的工作区域，该工作区域即本体需要工作的“位置区域”。根据工作区域，机器人规划回充时的运动路径。其中，运动路径可以是根据工作区域的形状，以及工作区域中存在的边界、转角、障碍物等分布情况进行规划的路径，以使机器人的本体能够以较短的路线走遍工作区域中的各个空间，从而找寻接近的充电装置。
92.在另一些实施方式中，由于充电装置多设置于墙边，因此运动路径还可以沿工作区域的“墙边”进行规划，以使本体能够快速环绕工作区域一周。
93.在机器人的本体沿运动路径运动的同时，机器人的本体通过自身设置的图像传感器，获取对应的环境图像，也即工作区域内的环境图像。其中，图像传感器可以是摄像头，通过摄像头拍摄机器人的本体周围一定区域内的图像，摄像头可以固定设置，即拍摄机器人的本体正面一定区域内的图像，摄像头也可以旋转设置，即能够“扫拍”机器人本体四周的图像。图2示出了根据本发明实施例的机器人的回充方法的示意图之一，如图2所示，机器人的本体202在工作区域200内运动，其摄像头的拍摄范围为正向的三角形区域，本体202在运动过程中，沿运动路径实时运动，并拍摄周围的环境图像，直至找到充电装置204。
94.在拍摄到环境图像之后，通过图像处理方法，确定环境图像中是否存在充电装置，其中，可以对已知的各种类型的充电装置的外观图片样本进行采集，并通过基于人工智能的神经网络模型，对不同类型充电装置的外观在不同角度下的特征进行提取，从而建立每种已知类型的充电装置的外观特征库。基于该外观特征库，对环境图像进行对比，如果识别到环境图像中存在充电装置，则表示附近存在可用的充电装置，此时确定识别出的充电装置对应的回充坐标，通过回充坐标，控制本体运动至充电装置，并进行充电。
95.本技术提供的实施例，通过图像传感器，对工作区域的环境图像进行采集，并基于图像识别技术，在环境图像中识别出充电装置。由于使用了图像识别技术，因此无需对充电装置的外观结构进行特殊设定，能够识别多种不同类型的充电设备，使得机器人本体可以“就近”寻找可用的充电装置，而无需回到“起点”，提高了机器人本体的充电效率。
96.实施例二
97.在本发明的一些实施例中，根据环境图像，确定充电装置对应的回充坐标，包括：对环境图像进行图像处理，确定环境图像包括的图形内容；在图形内容与预设的目标图形相匹配的情况下，在本体的坐标系下确定图形内容对应的坐标，并确定为回充坐标。
98.在本发明实施例中，在拍摄到环境图像之后，通过基于人工智能的神经网络模型，对环境图像进行图像识别。具体地，通过图像识别，能够对环境图像中包括的内容进行识别和分割，并提取对应的图像特征。
99.其中，本体上设置的图像获取装置，能够获取机器人的本体所在区域内，一定范围中的环境图像。通过图像识别的方法，对获取到的环境图像进行图像处理，从而在其中得到不同图形内容，如不同图形的颜色、高度、形状等。进一步地，如果在图像识别获取到的图形内容中，存在一个或多个图形内容，与预设的目标图形相匹配，则说明当前环境图像中包括可被使用的充电装置。
100.此时，通过图像处理方法，输出该充电装置的类别、轮廓点以及该充装置在本体的坐标系下对应的坐标值，该坐标值即回充坐标值。
101.能够理解的是，如果当前环境图像的图形内容中，没有与预设的目标图像相匹配
的图形内容，则判断当前机器人的本体所处的位置区域内，没有发现可用的充电装置，此时控制机器人的本体继续按照运动路径运动位置，从而在多个区域中切换位置，直至“找到”一个可用的充电装置。
102.在一些实施方式中，由于不同类型的充电装置，其提供的充电功率、充电协议可能不同。因此还可以在确定充电装置的类型之后，进一步获取与该类型的充电装置对应的充电协议，并控制机器人的本体在充电时调用对应的充电协议，以提高充电效率。
103.实施例三
104.在本发明的一些实施例中，确定本体的工作区域，包括：获取预设的地图数据；根据地图数据确定工作区域。
105.在本发明实施例中，如果存在包括了工作区域的预设的地图数据，如事先通过地图扫描装置扫描并建立了工作区域对应的地图数据，或多台机器人串联使用时，其他机器人已经扫描到当前工作区域对应的地图，又或是当前机器人本体已经完成了当前工作区域地图建立的情况下，则直接根据地图数据，确定出对应的工作区域，并根据工作区域进行回充时的运动路径的规划。
106.其中，可通过提取地图中空白区域(无障碍物的可行进区域)的轮廓，基于形态学算法对工作区域进行确定。
107.图3示出了根据本发明实施例的机器人的回充方法的示意图之二，如图3所示，根据预设地图300，确定出工作区域302，并在工作区域302内规划机器人的本体304回充时的运动路径306。
108.实施例四
109.在本发明的一些实施例中，确定本体的工作区域，包括：根据环境图像，确定本体所在区域的边界；根据边界确定工作区域。
110.在本发明实施例中，如果无法获取到工作区域的地图，则可以根据机器人的本体在运动过程中采集到的环境图像，确定当前本体所在区域的边界。其中，边界具体包括如墙壁、凸台、障碍物等机器人本体无法通过的物体。在确定当前机器人的本体所在区域的边界后，通过边界确定机器人的本体能够走行的“留白”区域，该留白区域，也是本体所在区域的边界的内部区域，即机器人的本体的工作区域。
111.实施例五
112.在本发明的一些实施例中，运动路径为曲线路径，控制本体按照运动路径运动，包括：控制本体沿曲线路径运动。
113.在本发明实施例中，根据工作区域确定的回充时的运动路径，具体为曲线路径。具体地，对于机器人的本体上的图像传感器，如摄像头等为固定设置的情况下，其图像采集区域一般为机器人正面的一定角度。而摄像头采集的图像可能存在边缘畸变，因此对环境图像的两侧边缘进行图像识别，可能会不够准确，因此将运动路径设置为曲线路径，使机器人的本体按照“波浪”形曲折运动，能够使得机器人的本体采集到更大范围的环境图像，从而提高摄像头正向面对充电装置的几率，避免因图像畸变导致的识别率下降，从而提高机器人的本体的回充效率。
114.图4示出了根据本发明实施例的机器人的回充方法中曲线路径的示意图，如图4所示，机器人400沿曲线路径402曲线运动。
115.能够理解的时，如果机器人的本体上设置的摄像头可以旋转，则可以将运动路径设置为直线，机器人在运动过程中同步旋转摄像头，从而获取周围更大范围的环境图像。
116.实施例六
117.在本发明的一些实施例中，充电装置上设置有红外发射件，本体上设置有红外检测件；图5示出了根据本发明实施例的机器人的回充方法的流程图之二，如图5所示，控制本体运动至回充坐标，包括：
118.步骤502，确定回充坐标的置信度；
119.步骤504，在置信度小于阈值的情况下，控制本体以回充坐标为目标运动；
120.步骤506，在置信度大于或等于阈值的情况下，控制本体获取充电装置发出的红外信号，根据红外信号控制本体运动至回充坐标。
121.在本发明实施例中，充电装置上设置有红外发射件，该红外发射件能够向四周的环境中发射红外信号。与之对应的，机器人的本体上设置有红外接受件，该红外接受件能够接收环境中的红外信号。受限于环境光和红外线发射功率，红外信号的传播范围较小，也即仅当机器人的本体靠近充电装置时，机器人的本体才能稳定接收到该红外信号。而当机器人的本体能够稳定接收到红外信号时，即可以在红外信号的指引下，准确地与充电装置对接，从而进行充电。
122.在根据环境图像确定到充电装置对应的回充坐标后，控制机器人的本体向回充坐标运动。在机器人的本体的运动过程中，实时确定回充坐标的置信度。其中，由于机器人的本体在向回充坐标运动的同时，持续采集环境图像，并根据环境图像动态确定回充坐标。由于机器人的本体持续运动，即拍摄环境图像的位置也随之动态变化，因此回充坐标也会随之浮动变化。
123.在这个过程中，通过预设的置信度算法，实时计算回充坐标的置信度。如果回充坐标的置信度小于阈值，也即回充坐标的置信度不高，则说明充电装置距离机器人的本体相对较远，此时控制机器人的本体朝向充电装置，也即向着回充坐标继续运动。其中，可以以回充坐标为目标，控制机器人的本体直线朝向回充坐标运动。
124.随着机器人的本体不断接近充电装置，回充坐标的置信度也会同步上升。如果判断回充坐标的置信度上升至大于或等于阈值，则说明机器人的本体距离充电装置已经很近了，此时控制机器人的本体获取充电装置发出的红外信号，根据红外信号控制本体运动，直到本体与充电装置对接并开始充电。
125.其中，能够理解的时，对于机器人的本体工作运动到正好处于充电装置附近时，电量低于阈值需要回充，则可能在机器人本体通过环境图像确定充电装置前，先接收到充电装置发出的红外信号的情况。对于这种情况，可控制机器人的本体原地旋转一周，即通过图像传感器获取四周360
°
范围的环境图像，并从中识别出充电装置的方位和充电装置的类型，并在识别到充电装置的方位之后，结合充电装置的方位和红外信号，控制机器人与充电装置相结合从而充电，防止因红外信号经墙壁、障碍物等的反射，从相反或不同方向射入机器人的本体的红外检测件上，提高回充精度。
126.实施例七
127.在本发明的一些实施例中，回充方法还包括：在置信度大于或等于置信度阈值，且本体未获取到红外信号的情况下，生成对应的提示信息。
128.在本发明实施例中，如果回充坐标的置信度已经大于或等于阈值，即机器人的本体已经接近充电装置时，无法检测到充电装置发出的红外信号，则可以判断充电装置未通电，因此无法发出红外信号，或者充电装置出现了故障而无法发出红外信号，此时，机器人的本体可以根据自身所处位置，结合图像识别确定的充电装置的类型，生成对应的提示信息，如：“位于xx处的充电装置无法使用，请检查”，并通过机器人的本体上设置的扬声器进行播放，也可以同时将该提示信息发送到用户或管理人员的手机终端上，从而提示用户或管理人员检查。
129.在一些实施方式中，如果判断出当前的充电装置无法使用，可以控制机器人的本体继续规划路线，并重新根据环境图像寻找下一个可用的充电设备。能够理解的是，在重新寻找下一个可用的充电设备时，可将当前不可用的充电装置进行标记，避免重复查找到相同的充电设备。
130.在另一些实施方式中，如果判断出当前的充电装置无法使用，可以控制机器人的本体原地等待。在控制机器人的本体原地等待时，可关闭机器人的本体的大部分功能，仅保留提示功能和定位功能，通过机器人的本体标记故障或未通电的充电装置，便于用户或管理人员查找到故障或未通电的充电装置。
131.实施例八
132.在本发明的一些实施例中，提供了一种机器人的回充装置，机器人包括本体和充电装置，本体包括图像传感器，图6示出了根据本发明实施例的机器人的回充装置的结构框图，如图6所示，回充装置600包括：确定模块602，用于确定本体的工作区域；根据工作区域，确定对应的运动路径；控制模块604，用于控制本体按照运动路径运动，并获取环境图像；确定模块602，还用于根据环境图像，确定充电装置对应的回充坐标；控制模块604，还用于控制本体运动至回充坐标。
133.在本发明实施例中，机器人包括本体和充电装置，其中本体位于充电装置时，能够通过充电装置获取电能进行充电。在工作时，机器人的本体离开充电装置，到工作区域内进行工作，实现如运送物品、扫地、拖地或数据扫描等。在工作时，本体通过自身的电池进行供电，当电池电量不足时，本体会进行回充，即返回充电装置进行充电。
134.具体地，在回充时，机器人首先确定本体所在的工作区域，该工作区域即本体需要工作的“位置区域”。根据工作区域，机器人规划回充时的运动路径。其中，运动路径可以是根据工作区域的形状，以及工作区域中存在的边界、转角、障碍物等分布情况进行规划的路径，以使机器人的本体能够以较短的路线走遍工作区域中的各个空间，从而找寻接近的充电装置。
135.在另一些实施方式中，由于充电装置多设置于墙边，因此运动路径还可以沿工作区域的“墙边”进行规划，以使本体能够快速环绕工作区域一周。
136.在机器人的本体沿运动路径运动的同时，机器人的本体通过自身设置的图像传感器，获取对应的环境图像，也即工作区域内的环境图像。其中，图像传感器可以是摄像头，通过摄像头拍摄机器人的本体周围一定区域内的图像，摄像头可以固定设置，即拍摄机器人的本体正面一定区域内的图像，摄像头也可以旋转设置，即能够“扫拍”机器人本体四周的图像。
137.在拍摄到环境图像之后，通过图像处理方法，确定环境图像中是否存在充电装置，
其中，可以对已知的各种类型的充电装置的外观图片样本进行采集，并通过基于人工智能的神经网络模型，对不同类型充电装置的外观在不同角度下的特征进行提取，从而建立每种已知类型的充电装置的外观特征库。基于该外观特征库，对环境图像进行对比，如果识别到环境图像中存在充电装置，则表示附近存在可用的充电装置，此时确定识别出的充电装置对应的回充坐标，通过回充坐标，控制本体运动至充电装置，并进行充电。
138.本技术提供的实施例，通过图像传感器，对工作区域的环境图像进行采集，并基于图像识别技术，在环境图像中识别出充电装置。由于使用了图像识别技术，因此无需对充电装置的外观结构进行特殊设定，能够识别多种不同类型的充电设备，使得机器人本体可以“就近”寻找可用的充电装置，而无需回到“起点”，提高了机器人本体的充电效率。
139.实施例九
140.在本发明的一些实施例中，确定模块602还用于：对环境图像进行图像处理，确定对应的图形内容；在图形内容与目标图形相匹配的情况下，确定图形内容对应的坐标为回充坐标。
141.在本发明实施例中，在拍摄到环境图像之后，通过基于人工智能的神经网络模型，对环境图像进行图像识别。具体地，通过图像识别，能够对环境图像中包括的内容进行识别和分割，并提取对应的图像特征。
142.其中，本体上设置的图像获取装置，能够获取机器人的本体所在区域内，一定范围中的环境图像。通过图像识别的方法，对获取到的环境图像进行图像处理，从而在其中得到不同图形内容，如不同图形的颜色、高度、形状等。进一步地，如果在图像识别获取到的图形内容中，存在一个或多个图形内容，与预设的目标图形相匹配，则说明当前环境图像中包括可被使用的充电装置。
143.此时，通过图像处理方法，输出该充电装置的类别、轮廓点以及该充装置在本体的坐标系下对应的坐标值，该坐标值即回充坐标值。
144.能够理解的是，如果当前环境图像的图形内容中，没有与预设的目标图像相匹配的图形内容，则判断当前机器人的本体所处的位置区域内，没有发现可用的充电装置，此时控制机器人的本体继续按照运动路径运动位置，从而在多个区域中切换位置，直至“找到”一个可用的充电装置。
145.在一些实施方式中，由于不同类型的充电装置，其提供的充电功率、充电协议可能不同。因此还可以在确定充电装置的类型之后，进一步获取与该类型的充电装置对应的充电协议，并控制机器人的本体在充电时调用对应的充电协议，以提高充电效率。
146.实施例十
147.在本发明的一些实施例中，确定模块602还用于：获取预设的地图数据；根据地图数据确定工作区域。
148.在本发明实施例中，如果存在包括了工作区域的预设的地图数据，如事先通过地图扫描装置扫描并建立了工作区域对应的地图数据，或多台机器人串联使用时，其他机器人已经扫描到当前工作区域对应的地图，又或是当前机器人本体已经完成了当前工作区域地图建立的情况下，则直接根据地图数据，确定出对应的工作区域，并根据工作区域进行回充时的运动路径的规划。
149.其中，可通过提取地图中空白区域(无障碍物的可行进区域)的轮廓，基于形态学
算法对工作区域进行确定。
150.实施例十一
151.在本发明的一些实施例中，确定模块602还用于：根据环境图像，确定本体所在区域的边界；根据边界确定工作区域。
152.在本发明实施例中，如果无法获取到工作区域的地图，则可以根据机器人的本体在运动过程中采集到的环境图像，确定当前本体所在区域的边界。其中，边界具体包括如墙壁、凸台、障碍物等机器人本体无法通过的物体。在确定当前机器人的本体所在区域的边界后，通过边界确定机器人的本体能够走行的“留白”区域，该留白区域，也是本体所在区域的边界的内部区域，即机器人的本体的工作区域。
153.实施例十二
154.在本发明的一些实施例中，运动路径为曲线路径，控制模块604还用于：控制本体沿曲线路径运动。
155.在本发明实施例中，根据工作区域确定的回充时的运动路径，具体为曲线路径。具体地，对于机器人的本体上的图像传感器，如摄像头等为固定设置的情况下，其图像采集区域一般为机器人正面的一定角度。而摄像头采集的图像可能存在边缘畸变，因此对环境图像的两侧边缘进行图像识别，可能会不够准确，因此将运动路径设置为曲线路径，使机器人的本体按照“波浪”形曲折运动，能够使得机器人的本体采集到更大范围的环境图像，从而提高摄像头正向面对充电装置的几率，避免因图像畸变导致的识别率下降，从而提高机器人的本体的回充效率。
156.能够理解的时，如果机器人的本体上设置的摄像头可以旋转，则可以将运动路径设置为直线，机器人在运动过程中同步旋转摄像头，从而获取周围更大范围的环境图像。
157.实施例十三
158.在本发明的一些实施例中，充电装置上设置有红外发射件，本体上设置有红外检测件；确定模块602还用于，确定回充坐标的置信度；控制模块604还用于，在置信度小于置信度阈值的情况下，控制本体以回充坐标为目标运动；在置信度大于或等于阈值的情况下，控制本体获取充电装置发出的红外信号，根据红外信号控制本体运动至回充坐标。
159.在本发明实施例中，充电装置上设置有红外发射件，该红外发射件能够向四周的环境中发射红外信号。与之对应的，机器人的本体上设置有红外接受件，该红外接受件能够接收环境中的红外信号。受限于环境光和红外线发射功率，红外信号的传播范围较小，也即仅当机器人的本体靠近充电装置时，机器人的本体才能稳定接收到该红外信号。而当机器人的本体能够稳定接收到红外信号时，即可以在红外信号的指引下，准确地与充电装置对接，从而进行充电。
160.在根据环境图像确定到充电装置对应的回充坐标后，控制机器人的本体向回充坐标运动。在机器人的本体的运动过程中，实时确定回充坐标的置信度。其中，由于机器人的本体在向回充坐标运动的同时，持续采集环境图像，并根据环境图像动态确定回充坐标。由于机器人的本体持续运动，即拍摄环境图像的位置也随之动态变化，因此回充坐标也会随之浮动变化。
161.在这个过程中，通过预设的置信度算法，实时计算回充坐标的置信度。如果回充坐标的置信度小于阈值，也即回充坐标的置信度不高，则说明充电装置距离机器人的本体相
对较远，此时控制机器人的本体朝向充电装置，也即向着回充坐标继续运动。其中，可以以回充坐标为目标，控制机器人的本体直线朝向回充坐标运动。
162.随着机器人的本体不断接近充电装置，回充坐标的置信度也会同步上升。如果判断回充坐标的置信度上升至大于或等于阈值，则说明机器人的本体距离充电装置已经很近了，此时控制机器人的本体获取充电装置发出的红外信号，根据红外信号控制本体运动，直到本体与充电装置对接并开始充电。
163.其中，能够理解的时，对于机器人的本体工作运动到正好处于充电装置附近时，电量低于阈值需要回充，则可能在机器人本体通过环境图像确定充电装置前，先接收到充电装置发出的红外信号的情况。对于这种情况，可控制机器人的本体原地旋转一周，即通过图像传感器获取四周360
°
范围的环境图像，并从中识别出充电装置的方位和充电装置的类型，并在识别到充电装置的方位之后，结合充电装置的方位和红外信号，控制机器人与充电装置相结合从而充电，防止因红外信号经墙壁、障碍物等的反射，从相反或不同方向射入机器人的本体的红外检测件上，提高回充精度。
164.实施例十四
165.在本发明的一些实施例中，回充装置600还包括：生成模块606，还用于在置信度大于或等于阈值，且本体未获取到红外信号的情况下，生成对应的提示信息。
166.在本发明实施例中，如果回充坐标的置信度已经大于或等于阈值，即机器人的本体已经接近充电装置时，无法检测到充电装置发出的红外信号，则可以判断充电装置未通电，因此无法发出红外信号，或者充电装置出现了故障而无法发出红外信号，此时，机器人的本体可以根据自身所处位置，结合图像识别确定的充电装置的类型，生成对应的提示信息，如：“位于xx处的充电装置无法使用，请检查”，并通过机器人的本体上设置的扬声器进行播放，也可以同时将该提示信息发送到用户或管理人员的手机终端上，从而提示用户或管理人员检查。
167.在一些实施方式中，如果判断出当前的充电装置无法使用，可以控制机器人的本体继续规划路线，并重新根据环境图像寻找下一个可用的充电设备。能够理解的是，在重新寻找下一个可用的充电设备时，可将当前不可用的充电装置进行标记，避免重复查找到相同的充电设备。
168.在另一些实施方式中，如果判断出当前的充电装置无法使用，可以控制机器人的本体原地等待。在控制机器人的本体原地等待时，可关闭机器人的本体的大部分功能，仅保留提示功能和定位功能，通过机器人的本体标记故障或未通电的充电装置，便于用户或管理人员查找到故障或未通电的充电装置。
169.实施例十五
170.在本发明的一些实施例中，机器人的控制模块包括识别检测模块、路径规划模块和运动控制模块。其中，识别检测模块负责检测和输出充电座类型、坐标及其置信度；路径规划模块负责规划和输出运动路径；运动控制模块负责跟踪指定路径和避障，输出线速度和角速度。
171.首先，采集充电座在机器人视角的图片样本，设计神经网络进行训练学习。当摄像头检测到充电座时，输出其类别和轮廓点在机器人坐标系下的坐标。
172.在需要回充时，机器人按照规划出的快速探索工作区域的路径运动。该规划方法
需根据工作区域的特征进行设计。如家用场景中，若未知地图，机器人可以沿墙面边界运动，根据摄像头视野大小调整和墙面的距离，因为充电座一般会靠墙放置，若已知地图，且工作区域较小、中心无障碍物，机器人仅需自转一周便可确认该区域内是否存在充电座，若不存在，前往其他区域搜索。
173.机器人还可以按照工作区域的轮廓运动，快速绕工作区域一周，以判断是否有充电座存在。已知地图时提取空白区域轮廓的方法有很多成熟的形态学方法，在此不再赘述。
174.当充电座位于摄像头视野范围左右两侧的边缘时，因为采集的图像畸变会降低检测成功率和定位精度，可以通过运动控制模块令机器沿着规划的路径呈波浪形曲折前进，以增大摄像头正面朝向充电座的几率。
175.当识别检测输出的充电座坐标置信率低于阈值时，机器人朝向该坐标直线接近。当置信度高于阈值时，机器人已经距离充电座较近、进入了红外信号覆盖区域，可以结合坐标和红外信号，前往充电座正前方区域。到位后，便可以进入精准对接充电环节。
176.其中，若机器人先收到红外信号，可令机器人自转一周，从而提供充电座的粗略定位信息，避免因红外信号反射令系统对充电座的方位判断失误。
177.当检测到的充电座坐标置信率高于阈值，且机器人已经到达充电座前方区域时，可以确信此处可被红外信号覆盖。若机器人自转一周无法收到红外信号，可推测红外传感器出现故障，或充电座没有接通电源，可以在用户的手机上显示提示信息，通知用户。
178.本发明实施例可以识别不同的充电座类型，通过粗引导和精引导的结合可以提高搜索充电座的效率，因此可以解决红外信号反射对搜索充电座带来的负面影响，同时还可以作为检测充电座故障、断电的手段。
179.实施例十六
180.在本发明的一些实施例中，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器用于存储程序或指令，处理器用于执行程序或指令时实现如上述任一实施例中提供的方法的步骤，因此，该电子设备还包括如上述任一实施例中提供的机器人的回充方法的全部有益效果，为避免重复，在此不再赘述。
181.实施例十七
182.在本发明的一些实施例中，提供了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述任一实施例中提供的方法的步骤，因此，该可读存储介质还包括如上述任一实施例中提供的机器人的回充方法的全部有益效果，为避免重复，在此不再赘述。
183.本发明的描述中，术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所述的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制；术语“连接”、“安装”、“固定”等均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
184.在本发明的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施
例或示例中。在本发明中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
185.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。