CN109991980A - 充电座的信号量化分布图的形成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种充电座的信号量化分布图的形成方法。所述方法包括如下步骤:机器人基于充电座的位置,确定一个预设范围,并且将所述预设范围进行栅格化,形成多个栅格单元;机器人遍历所述预设范围,基于遍历过程中所检测到的充电座发出的引导信号,按照预设编码形式进行信号编码,形成分布信号,并将所述分布信号与当前位置所对应的栅格单元进行对应记录,形成所述信号量化分布图。机器人通过所述方法所形成的信号量化分布图,可以快速、准确地推算出充电座的位置,从而提高机器人的回座效率。
Description
技术领域
本发明涉及智能机器人领域,具体涉及一种充电座的信号量化分布图的形成方法。
背景技术
目前,能够进行自主移动的智能机器人,比如清洁机器人、安防机器人和陪伴机器人等,都具有自动回座充电的功能。当机器人进入回座模式时,需要先检测充电座发出的引导信号,只有检测到所述引导信号,机器人才能按照所述引导信号的引导进行回座。由于这种回座方式不能预估充电座的位置,需要经过较长的时间搜索引导信号,导致回座效率偏低。
发明内容
本发明提供了一种充电座的信号量化分布图的形成方法,机器人通过该方法所形成的信号量化分布图,可以快速、准确地推算出充电座的位置,从而提高机器人的回座效率。本发明所述的具体技术方案如下:
一种充电座的信号量化分布图的形成方法,包括如下步骤:机器人基于充电座的位置,确定一个预设范围,并且将所述预设范围进行栅格化,形成多个栅格单元;机器人遍历所述预设范围,基于遍历过程中所检测到的充电座发出的引导信号,按照预设编码形式进行信号编码,形成分布信号,并将所述分布信号与当前位置所对应的栅格单元进行对应记录,形成所述信号量化分布图。
进一步地,所述预设范围为一个2米*2米的正方形区域。
进一步地,所述充电座位于所述正方形区域的一边的中间位置。
进一步地,所述栅格单元为一个0.1米*0.1米的正方形虚拟单元格;所述正方形区域划分为400个所述正方形虚拟单元格。
进一步地,所述机器人遍历所述预设范围,基于遍历过程中所检测到的充电座发出的引导信号,按照预设编码形式进行信号编码,形成分布信号的步骤,具体包括如下步骤:机器从充电座的位置开始,以弓字型轨迹在所述预设范围内进行行走;机器人一边行走一边检测充电座发出的引导信号,并分析检测引导信号的情况;当机器人检测到第一引导信号,则第一数据位的数值为1,否则第一数据位的数值为0;当机器人检测到第二引导信号,则第二数据位的数值为1,否则第二数据位的数值为0;依次类推,当机器人检测到第N引导信号,则第N数据位的数值为1,否则第N数据位的数值为0;其中,N为大于或者等于4,小于或者等于8的数值;机器人将所述第一数据位至第N数据位按照从低位到高位的顺序进行排列,形成一个二进制数组,再将所述二进制数组转换成十六进制数值,以形成所述分布信号。
附图说明
图1为本发明实施例所述的充电座的信号分布示意图
图2为本发明实施例所述充电座的信号量化分布图的形成方法的流程示意图。
图3为本发明实施例所述的充电座的信号量化分布图的示意图。
具体实施方式
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详细描述。应当理解,下面所描述的具体实施例仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。在下面的描述中,给出具体细节以提供对实施例的透彻理解。然而,本领域的普通技术人员将理解,可以在没有这些具体细节的情况下实施实施例。例如,电路可以在框图中显示,避免在不必要的细节中使实施例模糊。在其他情况下,为了不混淆实施例,可以不详细显示公知的电路、结构和技术。
一种充电座的信号量化分布图的形成方法,所述充电座是用于给机器人进行充电的装置,所述充电座能够发出引导信号以引导机器人回座充电。所述机器人为扫地机器人、拖地机器人、抛光机器人或者打蜡机器人等清洁类智能机器人。这些智能机器人在行走过程中,会依靠自身的驱动轮码盘、陀螺仪、摄像头和激光雷达等传感器,实时确定和记录自己的位置和方向,从而可以实现机器人的自主的,有目的性的移动和导航。机器人会一边行走一边实时检测充电座发出的引导信号。所述引导信号是充电座发出的用于引导机器人回座的信号,根据充电座中所设置的红外发射传感器的数量和安装位置,可以把引导信号分为不同的信号类型,比如位于充电座前侧中间的红外发射传感器所发出的中间信号,位于充电座前侧左边的红外发射传感器所发出的左信号,位于充电座前侧右边的红外发射传感器所发出的右信号,位于充电座两侧的红外发射传感器所发出的护栏信号,当然,还可以根据信号分布的区域的远近分为远端信号、中部信号和近端信号,等等。此外,机器人的机身上所设置的能够接收充电座的红外发射传感器发出的引导信号的红外接收传感器,可以采用多个,分别设置在机身的不同方位。本实施例所述机器人的红外接收传感器设置在机器人的顶部,并且外罩一圆泡结构,如此可以便于机器人全方位接收引导信号,提高机器人判断自身方位的准确性。每一红外接收传感器都可以设置一个编码,编码值可以自由设置,如此机器人可以更准确的获知哪些引导信号位于机器人的哪个方位,便于机器人的定位。如图1所示,本实施例所述的充电座C发出的引导信号包括中间信号F3、左信号F4、右信号F2和护栏信号F1。其中,所述护栏信号F1是位于充电座C前弧线所围成区域中分布的信号。位于充电座C前,中间的两条向下延伸的斜线所限定的区域中分布的信号为中间信号F3。位于充电座C前,最左侧的两条向下延伸的斜线所限定的区域中分布的信号为左信号F4。位于充电座C前,最右侧的两条向下延伸的斜线所限定的区域中分布的信号为右信号F2。
如图2所示,所述充电座的信号量化分布图的形成方法,具体包括以下步骤:首先,机器人基于充电座20的位置,确定一个预设范围,所述预设范围的形状和大小可以根据具体设计要求进行相应设置,可以设置为长方形、正方形或者椭圆形等形状,设置为2平米、3平米或者4平米等面积大小。图3中最外侧的矩形边框所围成的区域作为本实施例所述的预设范围。机器人将所述预设范围进行栅格化,形成多个栅格单元,所述栅格单元是具有一定长度和宽度的虚拟格子,长度和宽度可以相同,也可以不同,但是每个栅格单元都必须是一样的,比如可以都设置为0.1米*0.1米的小方格,或者都可以设置为0.1米*0.15米的小长方格,或者都可以设置为0.15米*0.15米的小方格等。图3所示的小方格为本实施例所述的栅格单元。然后,机器人以弓字型的轨迹形式遍历所述预设范围,所述遍历是指机器人在所述预设范围的表面上从头到尾走过一遍。清洁机器人遍历某区域,就是指清洁机器人完成了该区域地面的清洁。机器人一边行走,一边检测充电座20发出的引导信号,并基于遍历过程中所检测到的充电座20发出的引导信号,按照预设编码形式进行信号编码,形成分布信号。所述预设编码形式可以根据具体的设计要求进行相应设置,比如采用八进制编码形式或者十六进制编码形式等。所形成的分布信号可以体现机器人所检测到的引导信号的情况。最后,机器人将所述分布信号与当前位置所对应的栅格单元进行对应记录,形成所述信号量化分布图,通过该信号量化分布图,可以得知机器人在某个栅格单元时相对于充电座20的位置,以及在该位置所能检测到的引导信号的情况。本实施例所述的方法,通过将充电座前一定范围内的区域进行栅格化,并将机器人检测到的引导信号进行量化编码,形成充电座位置与引导信号的间接对应关系,为后续机器人猜测充电座的位置提供准确的参考依据,使机器人可以快速、准确地推算出充电座的位置,从而提高机器人的回座效率。
作为其中一种实施方式,如图3所示,所述预设范围为图中最外侧边框所围成的一个2米*2米的正方形区域。
作为其中一种实施方式,如图3所示,所述充电座20位于所述正方形区域的一边的中间位置,充电座20的信号发射方向朝向相对的另一边。
作为其中一种实施方式,如图3所示,所述栅格单元为一个0.1米*0.1米的正方形虚拟单元格。所述正方形区域可以划分为400个所述正方形虚拟单元格。每个栅格单元对应记录有机器人在该栅格单元的位置时所采集到的引导信号的情况,比如,位于中间的栅格单元对应记录的是十六进制数值9和8,位于充电座左侧(即附图的左边)的栅格单元对应记录的是十六进制数值0和2,位于充电座右侧(即附图的右边)的栅格单元对应记录的是十六进制数值0和4,等等。本实施例通过将充电座前4平米的区域范围划分为400个栅格单元,并对应标记充电座在各个栅格单元上的信号分布情况,使得机器人可以通过该分布图更精确地找到充电座的位置。
作为其中一种实施方式,所述机器人遍历所述预设范围,基于遍历过程中所检测到的充电座发出的引导信号,按照预设编码形式进行信号编码,形成分布信号的步骤,具体包括如下步骤:首先,机器从充电座的位置开始,以弓字型轨迹在所述预设范围内进行行走。如图3所示,机器人从充电座20的位置开始向前直行,直行2米的距离后,向左转向,先对充电座右侧区域(即图3的右边)进行弓字型遍历,完成后再行走至充电座左侧区域进行遍历。当然,机器人也可以先遍历充电座左侧区域,再遍历充电座的右侧区域。机器人遍历整个预设范围的次数可以为多次,优选为2次或者3次。通过多次的重复遍历,可以提高机器人检测充电座信号分布的准确性,保证所构建的信号量化分布图的准确性。接着,机器人一边行走一边检测充电座发出的引导信号,并分析检测引导信号的情况。当机器人检测到第一引导信号,本实施例所述的第一引导信号为护栏信号,则第一数据位的数值为1,否则第一数据位的数值为0。当机器人检测到第二引导信号,本实施例所述的第二引导信号为左信号,则第二数据位的数值为1,否则第二数据位的数值为0。当机器人检测到第三引导信号,本实施例所述的第三引导信号为右信号,则第三数据位的数值为1,否则第三数据位的数值为0。当机器人检测到第四引导信号,本实施例所述的第四引导信号为中间信号,则第四数据位的数值为1,否则第四数据位的数值为0。本实施例所述的充电座只有四种引导信号,可以采用一个字节(四个bit位)进行表示,每个bit位表示一个数据位,即用4个bit位表示机器人在当前位置接收到4种信号的情况。紧接着,机器人将所述第一数据位至第四数据位按照从低位到高位的顺序进行排列,形成一个二进制数组,再将所述二进制数组转换成十六进制数值,以形成所述分布信号。图3中,标记十六进制数0(即二进制0000)的栅格单元,表示机器人没有检测到任何引导信号。标记十六进制数1(即二进制0001)的栅格单元,表示机器人仅仅检测到护栏信号。标记十六进制数2(即二进制0010)的栅格单元,表示机器人仅仅检测到左信号。标记十六进制数3(即二进制0011)的栅格单元,表示机器人同时检测到护栏信号和左信号。标记十六进制数4(即二进制0100)的栅格单元,表示机器人仅仅检测到右信号。标记十六进制数5(即二进制0101)的栅格单元,表示机器人同时检测到护栏信号和右信号。标记十六进制数8(即二进制1000)的栅格单元,表示机器人仅仅检测到中间信号。标记十六进制数9(即二进制1001)的栅格单元,表示机器人同时检测到中间信号和护栏信号。标记十六进制数A(即二进制1010)的栅格单元,表示机器人同时检测到中间信号和左信号。标记十六进制数B(即二进制1011)的栅格单元,表示机器人同时检测到中间信号、左信号和护栏信号。标记十六进制数C(即二进制1100)的栅格单元,表示机器人同时检测到中间信号和右信号。标记十六进制数D(即二进制1101)的栅格单元,表示机器人同时检测到中间信号、右信号和护栏信号。
当然,如果充电座的引导信号还包括其它类型的信号,比如左中信号、右中信号、偏左信号、偏右信号,等等,则机器人可以再增加一个字节进行表示,即用8个bit位表示机器人在当前位置接收到8种信号的情况。所采用的数据位的数量可以根据充电座的引导信号的类型数量进行相应设置,一般设置为大于或者等于4,小于或者等于8的数值。
本实施例采用数据位的形式标示不同类型的信号检测情况,可以用最小的存储量实现大量数据的存储,节省存储量的同时,还能提高数据的处理速率,使机器人能够更快速地推算出充电座的位置。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。该程序在执行时,执行包括上述各方法实施例的步骤。最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,各实施例之间可以相互结合;尽管参照前述各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, 或者对其中部分或者全部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范围。
Claims (5)
1.一种充电座的信号量化分布图的形成方法,其特征在于,包括如下步骤:
机器人基于充电座的位置,确定一个预设范围,并且将所述预设范围进行栅格化,形成多个栅格单元;
机器人遍历所述预设范围,基于遍历过程中所检测到的充电座发出的引导信号,按照预设编码形式进行信号编码,形成分布信号,并将所述分布信号与当前位置所对应的栅格单元进行对应记录,形成所述信号量化分布图。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述预设范围为一个2米*2米的正方形区域。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述充电座位于所述正方形区域的一边的中间位置。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于:所述栅格单元为一个0.1米*0.1米的正方形虚拟单元格;所述正方形区域划分为400个所述正方形虚拟单元格。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其特征在于,所述机器人遍历所述预设范围,基于遍历过程中所检测到的充电座发出的引导信号,按照预设编码形式进行信号编码,形成分布信号的步骤,具体包括如下步骤:
机器从充电座的位置开始,以弓字型轨迹在所述预设范围内进行行走;
机器人一边行走一边检测充电座发出的引导信号,并分析检测引导信号的情况;当机器人检测到第一引导信号,则第一数据位的数值为1,否则第一数据位的数值为0;当机器人检测到第二引导信号,则第二数据位的数值为1,否则第二数据位的数值为0;依次类推,当机器人检测到第N引导信号,则第N数据位的数值为1,否则第N数据位的数值为0;其中,N为大于或者等于4,小于或者等于8的数值;
机器人将所述第一数据位至第N数据位按照从低位到高位的顺序进行排列,形成一个二进制数组,再将所述二进制数组转换成十六进制数值,以形成所述分布信号。
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---|---|---|---|
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---|---|
CN (1) | CN109991980B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112214011A (zh) * | 2019-07-11 | 2021-01-12 | 珠海市一微半导体有限公司 | 自移动机器人定位充电座的***和方法 |
Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08323657A (ja) * | 1995-05-25 | 1996-12-10 | Seiko Epson Corp | 電磁結合による充電および通信機能を備えたマイクロロボット |
CN103151813A (zh) * | 2013-02-20 | 2013-06-12 | 群耀光电科技(苏州)有限公司 | 清洁机器人的充电***及其自动回站充电的方法及充电站 |
EP3079030A1 (en) * | 2015-04-09 | 2016-10-12 | iRobot Corporation | Restricting movement of a mobile robot |
CN106774295A (zh) * | 2015-11-24 | 2017-05-31 | 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 | 一种分布式引导机器人自主充电*** |
US20170150676A1 (en) * | 2014-10-10 | 2017-06-01 | Irobot Corporation | Robotic Lawn Mowing Boundary Determination |
CN107272745A (zh) * | 2017-06-20 | 2017-10-20 | 深圳市艾特智能科技有限公司 | 机器人回充控制方法 |
US20180024223A1 (en) * | 2015-01-06 | 2018-01-25 | Discovery Robotics | Method and system for determining precise robotic position and orientation using near-simultaneous radio frequency measurements |
CN108037759A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-05-15 | 福玛特机器人科技股份有限公司 | 扫地机器人回充***及回充路径规划方法 |
CN108494028A (zh) * | 2018-02-09 | 2018-09-04 | 广东雷洋智能科技股份有限公司 | 清洁机器人自动回充方法 |
CN108646727A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-10-12 | 珠海市微半导体有限公司 | 一种视觉充电座及其定位方法和回充方法 |
CN108762261A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-11-06 | 杭州晶智能科技有限公司 | 基于双无线网络的移动机器人遍历路径规划方法 |
CN109141402A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-01-04 | 亿嘉和科技股份有限公司 | 一种基于激光栅格的定位方法以及机器人自主充电方法 |
WO2019019578A1 (zh) * | 2017-07-28 | 2019-01-31 | 广东宝乐机器人股份有限公司 | 充电座、移动机器人及移动机器人充电*** |
CN109460032A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-03-12 | 亿嘉和科技股份有限公司 | 一种基于激光对射的定位方法以及机器人自主充电方法 |
CN109491382A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-03-19 | 深圳乐动机器人有限公司 | 一种机器人充电方法、装置、存储介质及机器人 |
CN109508014A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-03-22 | 珠海市微半导体有限公司 | 一种移动机器人的激光引导回充方法及芯片 |
-
2019
- 2019-04-01 CN CN201910255041.8A patent/CN109991980B/zh active Active
Patent Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08323657A (ja) * | 1995-05-25 | 1996-12-10 | Seiko Epson Corp | 電磁結合による充電および通信機能を備えたマイクロロボット |
CN103151813A (zh) * | 2013-02-20 | 2013-06-12 | 群耀光电科技(苏州)有限公司 | 清洁机器人的充电***及其自动回站充电的方法及充电站 |
US20170150676A1 (en) * | 2014-10-10 | 2017-06-01 | Irobot Corporation | Robotic Lawn Mowing Boundary Determination |
US20180024223A1 (en) * | 2015-01-06 | 2018-01-25 | Discovery Robotics | Method and system for determining precise robotic position and orientation using near-simultaneous radio frequency measurements |
EP3079030A1 (en) * | 2015-04-09 | 2016-10-12 | iRobot Corporation | Restricting movement of a mobile robot |
CN106774295A (zh) * | 2015-11-24 | 2017-05-31 | 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 | 一种分布式引导机器人自主充电*** |
CN107272745A (zh) * | 2017-06-20 | 2017-10-20 | 深圳市艾特智能科技有限公司 | 机器人回充控制方法 |
WO2019019578A1 (zh) * | 2017-07-28 | 2019-01-31 | 广东宝乐机器人股份有限公司 | 充电座、移动机器人及移动机器人充电*** |
CN108037759A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-05-15 | 福玛特机器人科技股份有限公司 | 扫地机器人回充***及回充路径规划方法 |
CN108494028A (zh) * | 2018-02-09 | 2018-09-04 | 广东雷洋智能科技股份有限公司 | 清洁机器人自动回充方法 |
CN108646727A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-10-12 | 珠海市微半导体有限公司 | 一种视觉充电座及其定位方法和回充方法 |
CN108762261A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-11-06 | 杭州晶智能科技有限公司 | 基于双无线网络的移动机器人遍历路径规划方法 |
CN109141402A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-01-04 | 亿嘉和科技股份有限公司 | 一种基于激光栅格的定位方法以及机器人自主充电方法 |
CN109491382A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-03-19 | 深圳乐动机器人有限公司 | 一种机器人充电方法、装置、存储介质及机器人 |
CN109460032A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-03-12 | 亿嘉和科技股份有限公司 | 一种基于激光对射的定位方法以及机器人自主充电方法 |
CN109508014A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-03-22 | 珠海市微半导体有限公司 | 一种移动机器人的激光引导回充方法及芯片 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
AMEER HAMZA 等: "Forecasting Battery State of Charge for Robot Missions", 《PROCEEDINGS OF THE SYMPOSIUM ON APPLIED COMPUTING》 * |
林丹: "室内清洁机器人自主返回充电路径规划算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
石为人 等: "家庭清洁机器人自主充电研究", 《仪器仪表学报》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112214011A (zh) * | 2019-07-11 | 2021-01-12 | 珠海市一微半导体有限公司 | 自移动机器人定位充电座的***和方法 |
CN112214011B (zh) * | 2019-07-11 | 2022-05-10 | 珠海一微半导体股份有限公司 | 自移动机器人定位充电座的***和方法 |
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CN109991980B (zh) | 2022-07-08 |
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