扫地机器人及其被抱起后的重新定位方法和装置与流程

1.本发明属于扫地机器人技术领域，尤其涉及扫地机器人及其被抱起后的重新定位方法和装置。


背景技术：

2.扫地机器人在行走过程中可能会因为外部因素导致机器人被抱起，然后再落下，而这个过程会导致扫地机器人的定位失效，如果不采取对应策略进行及时修正的话，扫地机会按照错误的定位结果进行定位甚至建图，那么这时会导致导航路径规划等出现问题甚至出现地图花图。
3.然而，实际中如果想要扫地机器人在不重启slam(英文全文：simultaneous localization and mapping，即同步定位与建图)的情况下来重新定位，会受到环境和其他因素的影响，因此必须重新定位的准确度。同时，如果重新定位的时长超过了重启slam的时间，那么重新定位将失去意义，因此如何克服扫地机器人被抱起后快速且准确的重新定位的问题，是当前的一个技术难题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明实施例提供了扫地机器人及其被抱起后的重新定位方法和装置，以如何克服扫地机器人被抱起后快速且准确的重新定位的问题。
5.本发明实施例的第一方面提供了一种用于扫地机器人被抱起后的重新定位方法，其包括：当检测到扫地机器人被抱起时，获取扫地机器人预先建立好的地图；利用所述地图识别所述扫地机器人在被抱起前的状态，根据所述状态确定预先配置的重新定位算法，所述重新定位算法包括快速定位算法或慢速定位算法；根据所述快速定位算法或慢速定位算法确定所述扫地机器人被抱起后回到地面的目标定位位置。
6.在一些可选方案中，利用所述地图识别所述扫地机器人在被抱起前的状态，根据所述状态确定预先配置的重新定位算法，所述重新定位算法包括快速定位算法或慢速定位算法，包括：获取所述扫地机器人在被抱起前的移动轨迹或最后位置；根据所述移动轨迹或最后位置，识别所述扫地机器人在所述地图中是否为沿墙移动状态或靠近墙状态；若是，则确定慢速定位算法对扫地机器人进行重新定位；若否，则确定快速定位算法对扫地机器人进行重新定位。
7.在一些可选方案中，利用所述地图识别所述扫地机器人在被抱起前的状态，根据所述状态确定预先配置的重新定位算法，所述重新定位算法包括快速定位算法或慢速定位算法，包括：识别所述地图是否有缺失；若有，则确定慢速定位算法对扫地机器人进行重新定位；若无，则确定快速定位算法对扫地机器人进行重新定位。
8.在一些可选方案中，所述根据所述慢速定位算法确定所述扫地机器人被抱起后回到地面的目标定位位置，包括：获取扫地机器人被重新放回地面时周围的图像信息；识别所述周围的图像信息，确定所述扫地机器人当前所处位置的空间标签；在所述地图上找到与
所述空间标签一致的空间，并在所述空间上撒粒子来确定扫地机器人的目标位置。
9.在一些可选方案中，所述在所述空间上撒粒子来确定扫地机器人的目标位置，包括：初始化粒子；使扫地机器人进行移动，在所述移动过程中，所述粒子会根据收到的激光以及里程计结果进行权重更新和数量的自适应；当检测到粒子随着运动均处于预定距离阈值内时，确定粒子群中权重最高的粒子的位姿为重新定位的目标位置。
10.在一些可选方案中，所述根据所述快速定位算法确定所述扫地机器人被抱起后回到地面的目标定位位置，包括：当检测到扫地机器人离开地面重新回到地面时，至少选取一帧激光雷达信号来对扫地机器人进行位置打分计算，得到多个不同的位置打分计算值；根据从高到底的顺序对所述多个不同的位置打分计算值进行排序，选取所述排序中排在靠前的指定数量的位置打分计算值计算方差；将所述方差与预设的阈值进行比较，根据比较的结果确定所述指定数量的位置打分计算值中一个位置打分计算值所对应的位置作为所述扫地机器人重新定位的目标位置。
11.在一些可选方案中，所述根据比较的结果确定所述指定数量的位置打分计算值中一个位置打分计算值所对应的位置作为所述扫地机器人重新定位的目标位置，包括：若所述方差大于或等于预设的第一阈值，确定所述指定数量的位置打分计算值中最高位置打分计算值所对应的位置为所述扫地机器人重新定位的目标位置；若所述方差小于预设的第一阈值，原地旋转所述扫地机器人来重新获取在不同角度下的下一帧激光雷达信号来重新计算扫地机器人重新定位的目标位置。
12.在一些可选方案中，还包括：当确定扫地机器人的目标位置时，至少将所述目标位置回传给所述扫地机器人的同步定位与建图模块，恢复所述扫地机器人的定位与建图。
13.本发明实施例的第二方面提供了一种用于扫地机器人被抱起后的重新定位装置，其包括：地图获取模块，用于当检测到扫地机器人被抱起时，获取扫地机器人预先建立好的地图；定位算法选择模块，用于利用所述地图识别所述扫地机器人在被抱起前的状态，根据所述状态确定预先配置的重新定位算法，所述重新定位算法包括快速定位算法或慢速定位算法；目标位置定位模块，用于根据所述快速定位算法或慢速定位算法确定所述扫地机器人被抱起后回到地面的目标定位位置。
14.本发明实施例的第三方面提供了一种扫地机器人，包括：激光雷达传感器；摄像头；存储器，所述存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序；处理器，分别连接于所述激光雷达传感器、摄像头和存储器，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面中任一项所述方法的步骤。
15.本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明根据扫地机器人的在被抱起前的状态来选择预先配置的重新定位算法，以此来实现快速且准确的定位，而不需要重启slam，从而提高被抱起后重新回到地面的重新定位的效率。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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获得其它的附图。
17.图1是本发明用于扫地机器人被抱起后的重新定位方法在一实施例中的实现流程；
18.图2是本发明用于扫地机器人被抱起后的重新定位装置在一实施例中的结构示意图；
19.图3是本发明在一实施例中提供的可以应用所述用于扫地机器人被抱起后的重新定位方法或用于扫地机器人被抱起后的重新定位方法装置的扫地机器人。
具体实施方式
20.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
21.为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
22.见图1，示出了本发明用于扫地机器人被抱起后的重新定位方法在一实施例中的实现流程，如图1所示，所述重新定位方法至少包括步骤s01
‑
s03：
23.步骤s01，当检测到扫地机器人被抱起时，获取扫地机器人预先建立好的地图；
24.步骤s02，利用所述地图识别所述扫地机器人在被抱起前的状态，根据所述状态确定预先配置的重新定位算法，所述重新定位算法包括快速定位算法或慢速定位算法；
25.步骤s03，根据所述快速定位算法或慢速定位算法确定所述扫地机器人被抱起后回到地面的目标定位位置。
26.通过上述方法可以根据扫地机器人的在被抱起前的状态来选择预先配置的重新定位算法，以此来实现快速且准确的定位，而不需要重启slam，从而提高被抱起后重新回到地面的重新定位的效率。
27.具体的，上述步骤s01中，所述预先建立好的地图是扫地机器人在被抱起前由slam建立的地图。
28.具体的，上述步骤s02中，所述快速定位算法和慢速定位算法是两种预置的用于进行重新定位的方法，顾名思义，快速定位算法相比于慢速定位算法在实现定位的速度要更优，但同时慢速定位算法的定位准确度要比快速定位算法更优。针对这种情况，故将两种算法都预先配置在扫地机器人中，然后根据扫地机器人需要进行重新定位时的状态来决定选择哪一种更为合适，从而保证扫地机器人能够顺利且高效的完成重新定位。
29.具体的，在一个示例中，所述步骤s02，包括以下步骤s211
‑
s214：
30.s211，获取所述扫地机器人在被抱起前的移动轨迹或最后位置；
31.s212，根据所述移动轨迹或最后位置，识别所述扫地机器人在所述地图中是否为沿墙移动状态或靠近墙状态；
32.s213，若是，则确定慢速定位算法对扫地机器人进行重新定位；
33.s214，若否，则确定快速定位算法对扫地机器人进行重新定位。
34.上述示例中，通过识别扫地机器人在被抱起前是否是沿墙的状态，即是否是沿墙行走或沿墙静止的状态，以此作为选择重新定位算法的条件。其中，如果在抱起前是沿墙的状态，那么则选择慢速定位算法，因为如果是沿墙的状态，那么扫地机器人的环境，可能导
致快速定位算法的定位结果存在不准确的情况；相反，则选择快速定位算法。
35.进一步的，上述示例中，利用扫地机器人的移动轨迹和最后定位的位置可以在建立的地图中识别其是否为沿墙的状态，但如果获取的地图存在缺失，即在被抱起前地图还未建立完整，或者其他原因导致地图缺失等。面对这些情况，那此时则还可以根据地图的情况来决定选择哪一种重新定位算法。
36.具体的，在另一示例中，上述步骤s02，还包括以下步骤s221
‑
s23：
37.s221，识别所述地图是否有缺失；
38.s222，若有，则确定慢速定位算法对扫地机器人进行重新定位；
39.s223，若无，则确定快速定位算法对扫地机器人进行重新定位。
40.其中，识别地图是否有缺失，可以遍历地图来实现，或者也可以根据地图的大小等来判断其是否完整。应当理解，本技术并不限制地图缺失识别的具体技术手段。
41.同理，在地图有缺失的情况下，采用快速定位算法将无法保证定位的准确性，因此，上述示例在地图缺失的情况下选择慢速定位算法，相反则选择快速定位算法。
42.具体的，上述慢速定位算法可以包括但不限于蒙特卡洛撒粒子方法。由于现有的蒙特卡洛撒粒子方法是基于全部可行可达区间，当可运行范围较大的时候会导致粒子数必须相应增多才可以保证重定位结果的准确性，但是粒子增多会导致算力的增加。为克服算力导致定位时间过长的问题，本技术在现有蒙特卡洛撒粒子方法的基础上做出了改进。
43.具体的，在上述步骤s03中，根据所述慢速定位算法确定所述扫地机器人被抱起后回到地面的目标定位位置，可以具体包括步骤：s311，获取扫地机器人被重新放回地面时周围的图像信息；s312，识别所述周围的图像信息，确定所述扫地机器人当前所处位置的空间标签；s313，在所述地图上找到与所述空间标签一致的空间，并在所述空间上撒粒子来确定扫地机器人的目标位置。其中，在预先建立的地图中，将所述地图划分为不同的空间区域，例如，可以将地图所在的区域划分为卧室、客厅、卫生间、餐厅、厨房等空间标签。在此基础上，则可以根据扫地机器人周围的图像信息进行图像识别，来确定扫地机器人当前所处区域的空间标签。这样可以有效的缩小空间范围，从而便于进行撒粒子定位。
44.再具体的，除了上述确定撒粒子的空间之外，上述慢速定位算法与现有蒙特卡洛撒粒子方法的原理是一样的。示例性的，所述在所述空间上撒粒子来确定扫地机器人的目标位置，可以具体包括步骤：s321，初始化粒子；s322，使扫地机器人进行移动，在所述移动过程中，所述粒子会根据收到的激光以及里程计结果进行权重更新和数量的自适应；s323，当检测到粒子随着运动均处于预定距离阈值内时，确定粒子群中权重最高的粒子的位姿为重新定位的目标位置。其中，当定位出目标位置后，将重定位结果传给slam恢复到原来定位系统中，同时发布给其余导航模块同步，从而重新定位结束。
45.具体的，所述快速定位算法包括但不限于位置打分计算方法。示例性的，根据所述快速定位算法确定所述扫地机器人被抱起后回到地面的目标定位位置，包括步骤：s331，当检测到扫地机器人离开地面重新回到地面时，至少选取一帧激光雷达信号来对扫地机器人进行位置打分计算，得到多个不同的位置打分计算值；s332，根据从高到底的顺序对所述多个不同的位置打分计算值进行排序，选取所述排序中排在靠前的指定数量的位置打分计算值计算方差；s333，将所述方差与预设的阈值进行比较，根据比较的结果确定所述指定数量的位置打分计算值中一个位置打分计算值所对应的位置作为所述扫地机器人重新定位的
目标位置。
46.其中，上述步骤s331中，对扫地机器人进行位置打分计算，是利用扫地机器人上激光雷达信号来计算扫地机器人在回到地面后的位置的得分。示例性的，至少选取一帧激光雷达信号来对扫地机器人进行位置打分计算，具体可以包括步骤：获取至少一帧扫地机器人在静止状态下的激光雷达信号；获取当前已经建好的地图，根据所述激光雷达信号对可行可达区域以所述地图的精度进行第一次遍历；当处于所述地图的任意位置时，位姿角度以每次迭代5
°
的方式进行第二次遍历；当具体到某一个位姿时，做打分计算。具体的，为了使结果更可靠，该激光雷达信号应尽量包含较多的击中信息，如果当前位置的激光可靠性差可使扫地机进行移动搜索获取可靠激光雷达信号并静止。另外，所述地图一般为栅格地图，是一个二维地图，所述格栅地图以分辨率划分x和y，第一层遍历是假设机器人在任一栅格像素中。再者，位姿角度以每次迭代5
°
的方式进行第二次遍历时，一直到遍历完360
°
以后停止。
47.其中，所述打分计算具体包括对所述激光雷达信号中的每一束激光进行过滤，过滤的是可能存在误差的激光和所有未击中的激光。例如，当该激光击中障碍物时，检测被击中格栅地图单元的前一个格栅地图单元是否为可行可达单元，如果不是则代表该激光有误差，不可加入计算。
48.紧接着，过滤后将可以参加计算的激光依次按照如下进行计算：计算激光击中点在地图上的位置坐标；计算击中点在激光方向上的前一个可行区域的位置坐标；在击中点所在的地图栅格的击中率高于击中阈值并且可行区域所在栅格的集中率低于击中阈值时，计算击中位置与栅格中心位置的差值，记为distance，那么，打分计算得分score ＝exp(
‑
1.0/σ*distance*distance)，其中，σ为信任指数，可调节，数量级一般在百分之一。将所有激光束均按照上面计算求和得出的结果即为该位置在该激光帧下的得分。
49.具体的，上述步骤s02中，按照由高到低的顺序，对扫地机器人的位置进行计算得到的多个位置打分计算值进行排序，从中选择排在靠前的指定数量的打分计算值，例如排列靠前的5
‑
10个打分计算值，然后计算选出的这些打分计算值的方差。所述方差体现的扫地机器人周围环境的差异性，方差越大，说明扫地机器人周围环境的差异性越大，越利于实现定位；相反则说明书周围环境空间的差异性越小，越不容易实现准确定位。
50.进一步的，所述根据比较的结果确定所述指定数量的位置打分计算值中一个位置打分计算值所对应的位置作为所述扫地机器人重新定位的目标位置，还包括：s341，若所述方差大于或等于预设的第一阈值，确定所述指定数量的位置打分计算值中最高位置打分计算值所对应的位置为所述扫地机器人重新定位的目标位置；s342，若所述方差小于预设的第一阈值，原地旋转所述扫地机器人来重新获取在不同角度下的下一帧激光雷达信号来重新计算扫地机器人重新定位的目标位置。
51.具体的，所述确定所述指定数量的位置打分计算值中最高位置打分计算值所对应的位置为所述扫地机器人重新定位的目标位置，还可以包括步骤：计算所述指定数量的位置打分计算值中最高位置打分计算值和次高位置打分计算值之间的差值；判断所述差值是否大于预设的第二阈值，所述第二阈值小于所述最高位置打分计算值；若是，则确定所述最高位置打分计算值所对应的位置为所述扫地机器人重现定位的目标位置。
52.其中，所述第二阈值同样可以根据具体应用场景中扫地就机器人的实验情况来自
行设置。一般的，所述第二阈值为最高位置打分计算值的1/5至1/3。
53.进一步的，在上述判断所述差值是否大于预设的第二阈值之后，还可以包括步骤：若否，将扫地机器人在原地依次旋转不同角度来获取下一帧激光雷达信号；针对所述最高位置打分计算值和次高位置打分计算值，利用旋转不同角度来获取的下一帧激光雷达信号再次进行位置打分计算，得到多次结果的位置打分计算值；根据所述位置打分计算值，选择匹配次数最多的位置为所述扫地机器人重现定位的目标位置。上述方法中，根据最高位置打分计算值和次高位置打分计算值之间的差值来确定重新定位的目标位置可以准确的实现扫地机器人的定位。
54.其中，上述步骤s314中，扫地机器人在原地依次旋转不同角度，可以是在原地随机旋转两个不同的角度，或者，也可以是按照预设的角度有规律的选择两个角度。例如，步骤s314可中，可以是使扫地机原地依次旋转45度和90度来分别获取下一帧激光雷达信号。
55.在具体的，上述步骤s342中，重新获取在不同角度下的下一帧激光雷达信号来重新计算扫地机器人重新定位的目标位置，即包括：根据获取的所述下一帧激光雷达信号，再次对扫地机器人进行位置打分计算，重新得到一组多个不同的位置打分计算值；根据从高到底的顺序对所述多个不同的位置打分计算值进行排序，选取所述排序中排在靠前的指定数量的位置打分计算值计算方差；将所述方差与预设的阈值进行比较，根据比较的结果确定所述指定数量的位置打分计算值中一个位置打分计算值所对应的位置作为所述扫地机器人重新定位的目标位置。
56.结合上述来说，在利用扫地机器人获取的一帧激光雷达信号进行位置打分计算后得到的方差无法重新定位出扫地机器人的目标位置时，则再重新获取下一帧激光雷达信号，并根据该重新获取的激光雷达信号再进行一次位置打分计算和方差计算来重新确定扫地机器人的位置，在重新得到一组多个不同的位置打分计算值之后，再重复上述步骤s332
‑
s333来确定扫地机器人的目标位置，知道能够确定出目标位置为止。
57.通过上述快速定位算法可以在不用重启slam的情况下，对被抱起后重新回到地面的情况进行快速的定位，以此来恢复扫地机器人的定位与建图工作。
58.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
59.在同一发明构思下，基于上述用于扫地机器人被抱起后的重新定位方法，本发明还提供了一种用于扫地机器人被抱起后的重新定位装置。
60.见图2，示出了本发明在一实施例中提供的用于扫地机器人被抱起后的重新定位装置的结构示意图，如图2所示，所述用于扫地机器人被抱起后的重新定位装置200，至少包括：地图获取模块201，用于当检测到扫地机器人被抱起时，获取扫地机器人预先建立好的地图；定位算法选择模块202，用于利用所述地图识别所述扫地机器人在被抱起前的状态，根据所述状态确定预先配置的重新定位算法，所述重新定位算法包括快速定位算法或慢速定位算法；目标位置定位模块203，用于根据所述快速定位算法或慢速定位算法确定所述扫地机器人被抱起后回到地面的目标定位位置。
61.在一些可选实施例中，定位算法选择模块202，包括：抱前移动信息获取单元，用于获取所述扫地机器人在被抱起前的移动轨迹或最后位置；抱前状态确定单元，用于根据所
述移动轨迹或最后位置，识别所述扫地机器人在所述地图中是否为沿墙移动状态或靠近墙状态；第一定位算法确定单元，用于若是，则确定慢速定位算法对扫地机器人进行重新定位；第二定位算法确定单元，若否，则确定快速定位算法对扫地机器人进行重新定位。
62.在一些可选实施例中，定位算法选择模块202，包括：地图缺失识别单元，用于识别所述地图是否有缺失；第三定位算法确定单元，用于若有，则确定慢速定位算法对扫地机器人进行重新定位；第四定位算法确定单元，用于若无，则确定快速定位算法对扫地机器人进行重新定位。
63.在一些可选实施例中，目标位置定位模块203，包括：图像信息获取单元，用于获取扫地机器人被重新放回地面时周围的图像信息；图像信息识别单元，用于识别所述周围的图像信息，确定所述扫地机器人当前所处位置的空间标签；第一目标位置计算单元，用于在所述地图上找到与所述空间标签一致的空间，并在所述空间上撒粒子来确定扫地机器人的目标位置。
64.在一些可选实施例中，所述第一目标位置计算单元，包括：初始化单元，用于初始化粒子；粒子状态更新单元，用于使扫地机器人进行移动，在所述移动过程中，所述粒子会根据收到的激光以及里程计结果进行权重更新和数量的自适应；位置确定单元，用于当检测到粒子随着运动均处于预定距离阈值内时，确定粒子群中权重最高的粒子的位姿为重新定位的目标位置。
65.在一些可选实施例中，目标位置定位模块203，包括：位置打分计算单元，用于当检测到扫地机器人离开地面重新回到地面时，至少选取一帧激光雷达信号来对扫地机器人进行位置打分计算，得到多个不同的位置打分计算值；打分方差计算单元，用于根据从高到底的顺序对所述多个不同的位置打分计算值进行排序，选取所述排序中排在靠前的指定数量的位置打分计算值计算方差；目标位置确定单元，用于将所述方差与预设的阈值进行比较，根据比较的结果确定所述指定数量的位置打分计算值中一个位置打分计算值所对应的位置作为所述扫地机器人重新定位的目标位置。
66.在一些可选实施例中，目标位置确定单元，包括：第二目标位置计算单元，用于若所述方差大于或等于预设的第一阈值，确定所述指定数量的位置打分计算值中最高位置打分计算值所对应的位置为所述扫地机器人重新定位的目标位置；第三目标位置计算单元，用于若所述方差小于预设的第一阈值，原地旋转所述扫地机器人来重新获取在不同角度下的下一帧激光雷达信号来重新计算扫地机器人重新定位的目标位置。
67.在一些可选实施例中，还包括：目标位置同步模块，用于当确定扫地机器人的目标位置时，至少将所述目标位置回传给所述扫地机器人的同步定位与建图模块，恢复所述扫地机器人的定位与建图。
68.由于上述用于扫地机器人被抱起后的重新定位装置与用于扫地机器人被抱起后的重新定位方法属于同一发明构思，二者具有相同的特定技术特征，因此关于用于扫地机器人被抱起后的重新定位装置的技术内容不做赘述，具体可参考上述用于扫地机器人被抱起后的重新定位方法的内容。
69.请参见图3，为本发明在一实施例中提供的可以应用所述用于扫地机器人被抱起后的重新定位方法或用于扫地机器人被抱起后的重新定位方法装置的扫地机器人，其中，图3中仅示出了扫地机器人中与本技术有关的部分结构，至于其他部分结构可以参考现有
扫地机器人结构，这里不做详细介绍。如图3所示，该扫地机器人300包括：激光雷达传感器304；摄像头305；存储器302，所述存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序303；处理器301，分别连接于所述激光雷达传感器304、摄像头305和存储器302，所述处理器301执行所述计算机程序303时实现如图1中所述方法的步骤。或者，所述处理器301执行所述计算机程序303时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示模块201至203的功能。
70.示例性的，所述计算机程序303可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器302中，并由所述处理器301执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序303在所述扫地机器人300中的执行过程。例如，所述计算机程序303可以被分割成地图获取模块201、定位算法选择模块202和目标位置定位模块203。
71.所述扫地机器人300包括但不仅限于雷达激光传感器、摄像头、处理器301、存储器302。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是扫地机器人300的示例，并不构成对扫地机器人300的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。
72.所称处理器301可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field
‑
programmable gate array，fpga)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
73.所述存储器302可以是所述扫地机器人300的内部存储单元，例如扫地机器人300的硬盘或内存。所述存储器302也可以是所述扫地机器人300的外部存储设备，例如所述扫地机器人300上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器302还可以既包括所述扫地机器人300的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器302用于存储所述计算机程序以及所述扫地机器人所需的其它程序和数据。所述存储器302还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
74.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
75.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
76.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟
以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
77.在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
78.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
79.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
80.所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个用于扫地机器人被抱起后的重新定位方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read
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only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
81.以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。