一种清洁机器人的场景识别方法及清洁机器人与流程

1.本发明涉及一种清洁机器人的场景识别方法及清洁机器人。


背景技术：

2.随着社会的发展与进步，人民对于生活的品质有了更高的要求，体现在家居场景上便是越来越多的家庭已经不再满足于传统的家装风格，更多的家庭选择开放式场景如开放式厨房，开放式卧室等，体现出对于美好生活的追求。而对于传统的清洁机器人而言，在对家庭环境进行清扫的过程中往往是根据不同的空间来选择不同的清扫模式，对于开放式场景来说，传统的清洁机器人对于空间分割往往采用虚拟墙的方式进行，并没有有针对性的进行空间分割。此外，传统的清洁机器人场景识别算法往往对于外界环境的光影的变化有很高的要求，对于各种各样的家居环境并不能达到较好识别效果。


技术实现要素：

3.本发明所要解决的第一个技术问题是针对上述现有技术提供一种能准确快速的识别出不同特定家居场景的清洁机器人的场景识别方法。
4.本发明所要解决的第二个技术问题是针对上述现有技术提供一种能准确快速的识别出开放式场景环境下的不同空间的清洁机器人。
5.本发明解决上述第一个技术问题所采用的技术方案为：一种清洁机器人的场景识别方法，其特征在于包括如下步骤：
6.步骤1、在清洁机器人内预存家居场景中n类常见的目标物体的类别名称；
7.步骤2、清洁机器人采集场景图像，对场景图像进行目标物体检测，通过检测到的目标物体与权重矩阵之间的线性组合来最终确定当前环境为特定家居场景的概率z
8.z＝o1×
w1 o2×
w2
…
ok×
wk9.其中k为场景图像中检测到的目标物体的个数；
10.o为场景图像中检测到的目标物体的置信度，具体表示为：
11.oi＝[p1，p2，
…
pn]
[0012]
p为场景图像中被检测到的目标物体预测为某类目标物体的置信度，n为目标物体的分类数目，pi为该目标物体识别为第i类目标物体的置信度；
[0013]
w为权重矩阵，该权重矩阵的具体值反映了场景图像检测到的目标物体与对应特定家居场景之间的关联程度，具体表示为：该矩阵中，q
ij
为预测得到的第i个目标物体为第j个特定家居场景的关联度，该值通过先验知识得到，并预先存储在清洁机器人的配置文件中，j则表示家居场景中常见的特定家居场景的个数；
[0014]
利用z的计算公式得到的结果最终表示如下：
[0015]
z＝[a1，a2…
，aj]
[0016]
上式中，a1，a2…
，aj表示每个特定家居场景的得分，得分越高，通过目标物体检测得到的场景图像对应某一个特定家居场景的可能性越高；
[0017]
步骤3、引入家居场景矩阵h,具体表示如下：
[0018]
h＝[l1，l2…
，lj]
[0019]
l1，l2…
，lj为j个常见的特定家居场景；
[0020]
步骤4、取i＝argmax(z)，i为z中最大得分ai的索引值，取家居场景矩阵h中第i个索引位置所对应的li为最终识别到的特定家居场景。
[0021]
通常情况下，在常见的家居场景中，利用上述方法可以很好的得到当前空间位置下的具体场景，而在实际生活中，由于生活水平的不断提高，越来越多的家庭选择开放式空间的方法来增进人与人之间的沟通与交流，如常见的开放式厨房，开放式卧室等。当利用上述方法进行目标检测时，对于开放式场景下的例如厨房与客厅相连时，清洁机器人检测到的目标通常会随着清扫路线而变化，如镜头面向客厅时，检测到的目标会使得机器人判断当前是在客厅中，进而选择客厅的清扫模式，而实际情况下此时的位置还在厨房中，这种场景对智能清洁机器人的清扫会产生一定的问题。作为改进，当清洁机器人处于开放式空间内，且能识别出两个特定家居场景时，通过如下方式进行空间分割：
[0022]
步骤a、清洁机器人根据自身当前在空间上的位置坐标以及当前位置识别到的特定家居场景，得出一个坐标场景向量(xi,yi,zi)，其中(xi,yi)代表空间位置信息，zi代表特定家居场景，清洁机器人在其在清洁过程中获取的空间场景向量标记为：
[0023]
t＝{(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),
…
(xn,yn,zn)}；
[0024]
步骤b、清洁机器人初始化空间分割线方程为w(xi,yi) b＝0；
[0025]
步骤c、清洁机器人定义空间分割线关于空间场景向量的几何间隔为di＝zi(w
×
(xi,yi) b)；
[0026]
步骤d、利用线性优化方法得到最小化几何间隔min(di)时对应的w与b；
[0027]
步骤e、将步骤d求出的w与b，代入空间分割线算式w(x,y) b中，得到最终的空间分割线算式w(x,y) b；利用该空间分割线算式中结果为0所处位置，即为开放式空间的空间分割线，利用该空间分割线，将开放式空间分割成两个不同的特定家居场景。
[0028]
预先设定清扫时间，在预设清扫时间后，通过不断累计获得空间场景向量，当预设清扫时间结束后，通过步骤a至步骤e算出最终的空间分割线算式w(x,y) b，从而可以对空间分割线算式进行不断修正，得到最优的w与b值。
[0029]
较好的，所述预先设定清扫时间为15～25分钟。
[0030]
本发明解决上述第二个技术问题所采用的技术方案为：一种清洁机器人，包括机体，机体上设有清洁组件，机体内设有用于控制清洁组件工作状态的控制器，其特征在于：所述控制器采用上述场景识别方法对当前工作环境进行识别。
[0031]
所述控制器内设有针对不同类型的特定家居场景对应的清扫策略，每个清扫策略下，控制器控制清洁组件以不同工作条件进行工作，当控制器识别出清洁机器人当前所处的特定家居场景后，按照预设对应的清扫策略，控制清洁组件以对应的工作条件进行工作。
[0032]
与现有技术相比，本发明的优点在于：通过识别场景图像中的目标物体，将目标物体的置信度与权重矩阵相乘，得出每个特定家居场景的得分，得分越高，通过目标物体检测得到的场景图像对应某一个特定家居场景的可能性越高，然后引入家居场景矩阵，就能准
确快速的识别出不同特定家居场景。
附图说明
[0033]
图1为本发明实施例中清洁机器人的场景识别方法流程图。
具体实施方式
[0034]
以下结合附图实施例对本发明做详细描述。
[0035]
如图1所示，本发明提供了一种清洁机器人的场景识别方法，其包括如下步骤：
[0036]
步骤1、在清洁机器人内预存家居场景中n类常见的目标物体的类别名称；
[0037]
目标物体如油烟机、灶具、沙发、电视、床、餐桌椅、茶几、镜子、马桶、书等；
[0038]
步骤2、清洁机器人采集场景图像，对场景图像进行目标物体检测，通过检测到的目标物体与权重矩阵之间的线性组合来最终确定当前环境为特定家居场景的概率z：
[0039]
z＝o1×
w1 o2×
w2
…
ok×
wk[0040]
其中k为场景图像中检测到的目标物体的个数；
[0041]
o为场景图像中检测到的目标物体的置信度，具体表示为：
[0042]
oi＝[p1，p2，
…
pn]
[0043]
p为场景图像中被检测到的目标物体预测为某类目标物体的置信度，n为目标物体的分类数目，pi为该目标物体识别为第i类目标物体的置信度；
[0044]
w为权重矩阵，该权重矩阵的具体值反映了场景图像检测到的目标物体与对应特定家居场景之间的关联程度，具体表示为：该矩阵中，q
ij
为预测得到的第i个目标物体为第j个特定家居场景的关联度，该值通过先验知识得到，并预先存储在清洁机器人的配置文件中，j则表示家居场景中常见的特定家居场景的个数；
[0045]
例如，在某一张场景图像中，检测到三个目标物体，分别是茶几、电视、沙发，那么分别求出三个目标物体的置信度与权重矩阵的积，当目标物体是茶几，如果p2代表茶几的置信度，那么p2≥0.95，p1，p3，
…
pn均趋近0，此时o1＝[0001，0.99，
…
0.001]；p1 p2 p3
…
pn＝1；当目标物体是电视，如果p1代表电视的置信度，那么p1＝≥0.95，p2，p3，
…
pn均趋近0，此时o2＝[0.99，0.001，
…
0.001]，p1 p2 p3
…
pn＝1；当目标物体是沙发，如果p3代表沙发的置信度，那么p3＝≥0.95，p1，p2，
…
pn均趋近0，o3＝[0.001，0.001，0.99，
…
0.001]；p1 p2 p3
…
pn＝1，茶几、电视、沙发对应的权重矩阵w1、w2、w3也预先存储在清洁机器人的配置文件中；利用z的计算公式得到的结果最终表示如下：
[0046]
z＝[a1，a2…
，aj]
[0047]
上式中，a1，a2…
，aj表示每个特定家居场景的得分，得分越高，通过目标物体检测得到的场景图像对应某一个特定家居场景的可能性越高；
[0048]
步骤3、引入家居场景矩阵h,具体表示如下：
[0049]
h＝[l1，l2…
，lj]
[0050]
l1，l2…
，lj为j个常见的特定家居场景；
[0051]
步骤4、取i＝argmax(z)，i为z中最大得分ai的索引值，取家居场景矩阵h中第i个
索引位置所对应的li为最终识别到的特定家居场景。
[0052]
当清洁机器人处于开放式空间内，随着清洁机器人摄像头对准位置的变化，例如在开放式厨房中，厨房和客厅之间没有隔墙，是完全开发连通的，当清洁机器人处在厨房当中，当镜头面向油烟机时，会识别出厨房环境，然而当清洁机器人的镜头面向客厅时，场景图像中可能会出现沙发、电视、茶几等目标物体，此时就有可能会认为机器人处于客厅当中，而实际情况下清洁机器人此时的位置依然还在厨房中，这种情况下，清洁机器人在较短的一段时间内，能识别出两个不同的特定家居场景时，此时通过如下方式进行空间分割：
[0053]
步骤a、：预先设定清扫时间，在预设清扫时间内，清洁机器人根据自身当前在空间上的位置坐标以及当前位置识别到的特定家居场景，不断累计获得空间场景向量(xi,yi,zi)，其中(xi,yi)代表空间位置信息，zi代表特定家居场景，将清洁机器人在预设清扫时间内获取的空间场景向量标记为：
[0054]
t＝{(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),
…
(xn,yn,zn)}；
[0055]
n表示清洁机器人在预设清扫时间内获取的空间场景向量标的数量；
[0056]
步骤b、清洁机器人初始化空间分割线方程为w(xi,yi) b＝0；
[0057]
步骤c、清洁机器人定义空间分割线关于空间场景向量的几何间隔为di＝zi(w
×
(xi,yi) b)；
[0058]
步骤d、利用线性优化方法得到最小化几何间隔min(di)时对应的w与b；
[0059]
步骤e、将步骤d求出的w与b，代入空间分割线算式w(x,y) b中，得到最终的空间分割线算式w(x,y) b；利用该空间分割线算式中结果为0所处位置，即为开放式空间的空间分割线，利用该空间分割线，将开放式空间分割成两个不同的特定家居场景；
[0060]
将清洁机器人的实际坐标代入空间分割线算式w(x,y) b中，如果结果大于0，则表示当前所示的场景为第一特定家居场景，如果结果小于0，则表示当前所示的场景为第二特定家居场景；第一特定家居场景和第二特定家居场景根据实际情况划分。
[0061]
上述预先设定清扫时间为15～25分钟，优选20分钟。
[0062]
本实施例中还提供了一种清洁机器人，包括机体，机体上设有清洁组件，机体内设有用于控制清洁组件工作状态的控制器，所述控制器采用如上述场景识别方法对当前工作环境进行识别。控制器内设有针对不同类型的特定家居场景对应的清扫策略，每个清扫策略下，控制器控制清洁组件以不同工作条件进行工作，当控制器识别出清洁机器人当前所处的特定家居场景后，按照预设对应的清扫策略，控制清洁组件以对应的工作条件进行工作。