CN110647152A - 智能化扫地机器人及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于机器人技术领域，具体涉及智能化扫地机器人及控制方法。它包括：机器人体；所述机器人体底部设置有滚动轮，通过所述滚动轮，所述机器人体可以在地面运动；所述滚动轮与驱动电机电连接，所述驱动电机驱动滚动轮运动；它还包括：清扫单元，控制单元、图像识别单元、障碍检测判定单元、速度检测单元、电源控制单元和数据存储单元；所述控制单元分别信号连接于清扫单元、图像识别单元、障碍检测判定单元、速度检测单元、电源控制单元和数据存储单元；具有结构简单、效率高和障碍识别准确的优点。
Description
技术领域
本发明属于机器人技术领域，智能化扫地机器人及控制方法。
背景技术
扫地机器的机身为无线机器，以圆盘型为主。使用充电电池运作，操作方式以遥控器、或是机器上的操作面板。一般能设定时间预约打扫，自行充电。前方有设置感应器，可侦测障碍物，如碰到墙壁或其他障碍物，会自行转弯，并依每间不同厂商设定，而走不同的路线，有规划清扫地区。(部分较早期机型可能缺少部分功能)因为其简单操作的功能及便利性，现今已慢慢普及，成为上班族或是现代家庭的常用家电用品。
机器人科技现今越趋成熟，故每种品牌都有不同的研发方向，拥有特殊的设计，如:双吸尘盖、附手持吸尘器、集尘盒可水洗及拖地功能、可放芳香剂，或是光触媒杀菌等功能。
现有的扫地机器人大都通过红外识别障碍物，对障碍物的识别判断不够准确，且运行效率低下。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供智能化扫地机器人及控制方法，具有结构简单、效率高和障碍识别准确的优点。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
智能化扫地机器人，它包括：机器人体；所述机器人体底部设置有滚动轮，通过所述滚动轮，所述机器人体可以在地面运动；所述滚动轮与驱动电机电连接，所述驱动电机驱动滚动轮运动；它还包括：清扫单元，控制单元、图像识别单元、障碍检测判定单元、速度检测单元、电源控制单元和数据存储单元；所述控制单元分别信号连接于清扫单元、图像识别单元、障碍检测判定单元、速度检测单元、电源控制单元和数据存储单元；所述图像识别单元，采集机器人行进方向的实时图像，发送到数据存储单元进行存储；所述障碍检测判定单元，用于感应机器人行进方向的障碍物，计算障碍物与机器人的距离，将计算得到的数据发送至数据存储单元进行存储；所述速度检测单元，实时监测机器人的运动速度，将监测到的数据发送至数据存储单元进行存储；所述电源控制单元，为各个单元提供供电电压；所述清扫单元，自动对屋内的杂物进行清扫；所述采集机器人行进方向的实时图像，接收到采集到的图像信息后，进行识别，对识别结果进行归类，对识别结果进行归类的方法执行以下步骤：将接收到的图像信息进行图像增强后，再进行图像二值化处理；设定三个集合，分别为：相关、弱相关和不相关；每一个集合内对应的概率值分别为：相关：P；弱相关：X；不相关：M；设置一个样本点，使用该样本点对图像二值化处理后的图像进行样本点检测，检测完成后，采用如下公式计算图像二值化处理后的图像的样本点和设置的样本点的分类重合概率：其中，k为样本点个数，j为重合的样本点个数；判断pj与P、X和M哪一个更接近，即pj与P、X和M分别作差值绝对值运算，计算结果最接近0；若pj与P更接近，则判断该图像为障碍物，该图像的分类结果为障碍物，若pj与X更接近，则该图像的分类结果为弱障碍物；弱pj与P更接近，则判断该图像不是障碍物。
进一步的，所述图像识别单元包括：采集单元和识别单元；所述图像采集单元为夜视高清摄像头，设置于所述机器人体的前方，采集机器人行进时的图像信息，将采集到的图像信息发送至识别单元；所述识别单元接收到采集到的图像信息后，进行识别，对识别结果进行归类，同时，将识别结果和归类结果发送至控制单元。
进一步的，所述障碍检测判定单元包括：传感器单元和激光单元；所述传感器单元包括：由多个分布设置的传感器组成的传感器阵列和微处理器；所述传感器阵列感应到前方的障碍物后，将感应到的数据发送至第一微处理器，第一微处理器计算出障碍物距离；所述激光单元包括：激光光路和第二微处理器；所述激光光路通过激光进行测距，将检测到的数据发送至第二微处理器；第二微处理器计算出障碍物距离；所述第一微处理器和第二微处理器均将计算出的障碍物距离发送至控制单元；控制单元根据两者测到的障碍物距离，计算最终的障碍物距离。
进一步的，所述探测车还包括：通信单元；所述通信单元与WEB后台通信连接，实时与WEB后台进行通信。
进一步的，所述速度检测单元包括：光电编码器和GPS卫星定位单元和第三微处理器；所述光电编码器测量机器人前进速度，确定机器人的位移距离，将检测到的数据发送至第三微处理器；所述GPS卫星定位单元，实时获取机器人的GPS位置信息，将获取的GPS位置信息发送至第三微处理器；所述第三微处理器接收到数据后，根据GPS位置信息实时矫正光电编码器获取的数据信息，得到最终的速度信息。
智能化扫地机器人的控制方法，所述方法执行以下步骤：
步骤1：采集机器人行进方向的实时图像，接收到采集到的图像信息后，进行识别，对识别结果进行归类；
步骤2：感应机器人行进方向的障碍物，计算障碍物与机器人的距离；
步骤3：实时监测机器人的运动速度；
步骤4：根据图像的识别结果、障碍物与机器人的距离和机器人的运动速度，控制机器人的运行，同时将图像的识别结果、障碍物与机器人的距离和机器人的运动速度进行存储和发送。
进一步的，所述步骤1中：采集机器人行进方向的实时图像，接收到采集到的图像信息后，进行识别，对识别结果进行归类的方法执行以下步骤：
步骤1.1：将接收到的图像信息进行图像增强后，再进行图像二值化处理；
步骤1.2：设定三个集合，分别为：相关、弱相关和不相关；每一个集合内对应的概率值分别为：相关：P；弱相关：X；不相关：M；
步骤1.3：设置一个样本点，使用该样本点对图像二值化处理后的图像进行样本点检测，检测完成后，采用如下公式计算图像二值化处理后的图像的样本点和设置的样本点的分类重合概率：
其中，k为样本点个数，j为重合的样本点个数；
步骤1.4：判断pj与P、X和M哪一个更接近，即pj与P、X和M分别作差值绝对值运算，计算结果最接近0；若pj与P更接近，则判断该图像为障碍物，该图像的分类结果为障碍物，若pj与X更接近，则该图像的分类结果为弱障碍物；弱pj与P更接近，则判断该图像不是障碍物。
进一步的，所述步骤2中：感应机器人行进方向的障碍物，计算障碍物与机器人的距离的方法执行以下步骤：
步骤2.1：由多个分布设置的传感器组成的传感器阵列感应到前方的障碍物后，将感应到的数据发送至第一微处理器，第一微处理器计算出障碍物距离；
步骤2.2：激光光路通过激光进行测距，将检测到的数据发送至第二微处理器；第二微处理器计算出障碍物距离；
步骤2.3：根据第一微处理器和第二微处理器检测到的障碍物距离，采用如下公式，计算最终的障碍物距离：
S＝∫S(X2，X1|XI)dX2＝∫S(X2|X1)P(X1|XI)dX1；其中，X2位第二处理器计算得到的障碍物距离；X1为第一处理器计算得到的障碍物距离；XI为设定的常数。
进一步的，所述步骤S3中：实时监测机器人的运动速度的方法执行以下步骤：光电编码器测量机器人前进速度，确定机器人的位移距离，将检测到的数据发送至第三微处理器；GPS卫星定位单元，实时获取机器人的GPS位置信息，将获取的GPS位置信息发送至第三微处理器；所述第三微处理器接收到数据后，根据GPS位置信息实时矫正光电编码器获取的数据信息，得到最终的速度信息。
本发明的智能化扫地机器人及控制方法，具有如下有益效果：本发明在进行图像识别时，采用创新的分类算法，简化了图像识别流程，同时，也不需要人为进行筛选，提升了效率。在进行障碍物距离检测时，通过对障碍物的多种测量，综合判断，提升了障碍物距离检测的准确性。
附图说明
图1为本发明的实施例提供的智能化扫地机器人的机器人结构示意图；
图2为本发明的实施例提供的智能化扫地机器人的控制方法的方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图及本发明的实施例对本发明的方法作进一步详细的说明。
实施例1
智能化扫地机器人，它包括：机器人体；所述机器人体底部设置有滚动轮，通过所述滚动轮，所述机器人体可以在地面运动；所述滚动轮与驱动电机电连接，所述驱动电机驱动滚动轮运动；它还包括：清扫单元，控制单元、图像识别单元、障碍检测判定单元、速度检测单元、电源控制单元和数据存储单元；所述控制单元分别信号连接于清扫单元、图像识别单元、障碍检测判定单元、速度检测单元、电源控制单元和数据存储单元；所述图像识别单元，采集机器人行进方向的实时图像，发送到数据存储单元进行存储；所述障碍检测判定单元，用于感应机器人行进方向的障碍物，计算障碍物与机器人的距离，将计算得到的数据发送至数据存储单元进行存储；所述速度检测单元，实时监测机器人的运动速度，将监测到的数据发送至数据存储单元进行存储；所述电源控制单元，为各个单元提供供电电压；所述清扫单元，自动对屋内的杂物进行清扫；所述采集机器人行进方向的实时图像，接收到采集到的图像信息后，进行识别，对识别结果进行归类，对识别结果进行归类的方法执行以下步骤：将接收到的图像信息进行图像增强后，再进行图像二值化处理；设定三个集合，分别为：相关、弱相关和不相关；每一个集合内对应的概率值分别为：相关：P；弱相关：X；不相关：M；设置一个样本点，使用该样本点对图像二值化处理后的图像进行样本点检测，检测完成后，采用如下公式计算图像二值化处理后的图像的样本点和设置的样本点的分类重合概率：
其中，k为样本点个数，j为重合的样本点个数；判断pj与P、X和M哪一个更接近，即pj与P、X和M分别作差值绝对值运算，计算结果最接近0；若pj与P更接近，则判断该图像为障碍物，该图像的分类结果为障碍物，若pj与X更接近，则该图像的分类结果为弱障碍物；弱pj与P更接近，则判断该图像不是障碍物。
具体的，扫地机器人可以通过在手机上安装定制的应用软件，向用户提供操作界面，可用于向机器人发送工作模式指令，包括“工作模式”、“清扫画面”、“环境监测”、“***设置”“语音助手”等，扫地机器人根据工作模式命令进行清扫工作。进一步的，在机器人清扫过程中，环境传感器模块实时检测大气温度、湿度参数，当空气湿度太低时启动内部加湿***。动力行走机构驱动机器人运动进行清扫工作，视觉***随时记录机器人清扫路线，通过红外扫描及距离传感器检测路障，***绘制出工作区域模拟三维图像，并制定有效清扫路线，实时拍照记录清扫结果，并将视频、照片信息进行整合，通过无线通信装置反馈到手机中，供用户进行判断是否需要重新清扫或者划定区域重点清扫。
实施例2
在上一实施例的基础上，所述图像识别单元包括：采集单元和识别单元；所述图像采集单元为夜视高清摄像头，设置于所述机器人体的前方，采集机器人行进时的图像信息，将采集到的图像信息发送至识别单元；所述识别单元接收到采集到的图像信息后，进行识别，对识别结果进行归类，同时，将识别结果和归类结果发送至控制单元。
实施例3
在上一实施例的基础上，所述障碍检测判定单元包括：传感器单元和激光单元；所述传感器单元包括：由多个分布设置的传感器组成的传感器阵列和微处理器；所述传感器阵列感应到前方的障碍物后，将感应到的数据发送至第一微处理器，第一微处理器计算出障碍物距离；所述激光单元包括：激光光路和第二微处理器；所述激光光路通过激光进行测距，将检测到的数据发送至第二微处理器；第二微处理器计算出障碍物距离；所述第一微处理器和第二微处理器均将计算出的障碍物距离发送至控制单元；控制单元根据两者测到的障碍物距离，计算最终的障碍物距离。
具体的，市面上的扫地机产品的障碍检测大多使用超声波、红外、机械碰撞开关(行业用语简称前档或前撞)及激光雷达等方式，或上述方式的组合；其中，机械碰撞开关只能检测障碍物的有无，而超声波、红外、激光雷达(TOF测距)的本质都是计算主动发射信号和接收回波信号之间的时间差来实现距离测量，这种方式实现的障碍物检测的探测范围有限，目标障碍物信息不完整，***扩展性较弱，具体表现为只能测量二维工作平面到扫地机自身的距离，无法对障碍物的三维尺寸进行测量，容易出现推拉障碍物、爬上障碍物或卡在障碍物下面的情况。
实施例4
在上一实施例的基础上，所述探测车还包括：通信单元；所述通信单元与WEB后台通信连接，实时与WEB后台进行通信。
实施例5
在上一实施例的基础上，所述速度检测单元包括：光电编码器和GPS卫星定位单元和第三微处理器；所述光电编码器测量机器人前进速度，确定机器人的位移距离，将检测到的数据发送至第三微处理器；所述GPS卫星定位单元，实时获取机器人的GPS位置信息，将获取的GPS位置信息发送至第三微处理器；所述第三微处理器接收到数据后，根据GPS位置信息实时矫正光电编码器获取的数据信息，得到最终的速度信息。
具体的，高档扫地机器人具有整体任务完成效率高、综合效果好等优势，但其存在成本高、技术要求高、开发难度大和整体市场占有率低等问题。目前的低档扫地机器人具有成本低、技术要求一般、开发难度小和整体市场占有率尚等优点，但其存在整体任务完成效率低、效果差等问题。采用现有扫地机器人返回充电基站的方式存在返回速度慢，与充电基站对接不稳定等问题。
实施例6
智能化扫地机器人的控制方法，所述方法执行以下步骤：
步骤1：采集机器人行进方向的实时图像，接收到采集到的图像信息后，进行识别，对识别结果进行归类；
步骤2：感应机器人行进方向的障碍物，计算障碍物与机器人的距离；
步骤3：实时监测机器人的运动速度；
步骤4：根据图像的识别结果、障碍物与机器人的距离和机器人的运动速度，控制机器人的运行，同时将图像的识别结果、障碍物与机器人的距离和机器人的运动速度进行存储和发送。
实施例7
在上一实施例的基础上，所述步骤1中：采集机器人行进方向的实时图像，接收到采集到的图像信息后，进行识别，对识别结果进行归类的方法执行以下步骤：
步骤1.1：将接收到的图像信息进行图像增强后，再进行图像二值化处理；
步骤1.2：设定三个集合，分别为：相关、弱相关和不相关；每一个集合内对应的概率值分别为：相关：P；弱相关：X；不相关：M；
步骤1.3：设置一个样本点，使用该样本点对图像二值化处理后的图像进行样本点检测，检测完成后，采用如下公式计算图像二值化处理后的图像的样本点和设置的样本点的分类重合概率：
其中，k为样本点个数，j为重合的样本点个数；
步骤1.4：判断pj与P、X和M哪一个更接近，即pj与P、X和M分别作差值绝对值运算，计算结果最接近0；若pj与P更接近，则判断该图像为障碍物，该图像的分类结果为障碍物，若pj与X更接近，则该图像的分类结果为弱障碍物；弱pj与P更接近，则判断该图像不是障碍物。
实施例8
在上一实施例的基础上，所述步骤2中：感应机器人行进方向的障碍物，计算障碍物与机器人的距离的方法执行以下步骤：
步骤2.1：由多个分布设置的传感器组成的传感器阵列感应到前方的障碍物后，将感应到的数据发送至第一微处理器，第一微处理器计算出障碍物距离；
步骤2.2：激光光路通过激光进行测距，将检测到的数据发送至第二微处理器；第二微处理器计算出障碍物距离；
步骤2.3：根据第一微处理器和第二微处理器检测到的障碍物距离，采用如下公式，计算最终的障碍物距离：
S＝∫S(X2，X1|XI)dX2＝∫S(X2|X1)P(X1|XI)dX1；其中，X2位第二处理器计算得到的障碍物距离；X1为第一处理器计算得到的障碍物距离；XI为设定的常数。
实施例9
在上一实施例的基础上，所述步骤S3中：实时监测机器人的运动速度的方法执行以下步骤：光电编码器测量机器人前进速度，确定机器人的位移距离，将检测到的数据发送至第三微处理器；GPS卫星定位单元，实时获取机器人的GPS位置信息，将获取的GPS位置信息发送至第三微处理器；所述第三微处理器接收到数据后，根据GPS位置信息实时矫正光电编码器获取的数据信息，得到最终的速度信息。
具体的，只能吸尘器通常可以从待清洁的地板吸取灰或清扫垃圾，同时也可以在一定范围内自定移动，而无需用户手工引导。这类只能吸尘器一般设置了智能电控单元、若干的传感器和行走机构，传感器能够探测到障碍物或污物并反馈到智能控制单元，智能控制单元根据探测到的数据向行走机构发出动作指令，因而智能吸尘器能够清扫待清洁区域，同时能自动改变自身的移动方向。
以上所述仅为本发明的一个实施例子，但不能以此限制本发明的范围，凡依据本发明所做的结构上的变化，只要不失本发明的要义所在，都应视为落入本发明保护范围之内受到制约。。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
需要说明的是，上述实施例提供的***，仅以上述各功能单元的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元来完成，即将本发明实施例中的单元或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的单元可以合并为一个单元，也可以进一步拆分成多个子单元，以完成以上描述的全部或者部分功能。对于本发明实施例中涉及的单元、步骤的名称，仅仅是为了区分各个单元或者步骤，不视为对本发明的不当限定。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的存储装置、处理装置的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本领域技术人员应该能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元、方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，软件单元、方法步骤对应的程序可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子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。本领域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。
术语“”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不是用于描述或表示特定的顺序或先后次序。
术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。
Claims (9)
1.智能化扫地机器人，它包括：机器人体；所述机器人体底部设置有滚动轮，通过所述滚动轮，所述机器人体可以在地面运动；所述滚动轮与驱动电机电连接，所述驱动电机驱动滚动轮运动；其特征在于，它还包括：清扫单元，控制单元、图像识别单元、障碍检测判定单元、速度检测单元、电源控制单元和数据存储单元；所述控制单元分别信号连接于清扫单元、图像识别单元、障碍检测判定单元、速度检测单元、电源控制单元和数据存储单元；所述图像识别单元，采集机器人行进方向的实时图像，发送到数据存储单元进行存储；所述障碍检测判定单元，用于感应机器人行进方向的障碍物，计算障碍物与机器人的距离，将计算得到的数据发送至数据存储单元进行存储；所述速度检测单元，实时监测机器人的运动速度，将监测到的数据发送至数据存储单元进行存储；所述电源控制单元，为各个单元提供供电电压；所述清扫单元，自动对屋内的杂物进行清扫；所述采集机器人行进方向的实时图像，接收到采集到的图像信息后，进行识别，对识别结果进行归类，对识别结果进行归类的方法执行以下步骤：将接收到的图像信息进行图像增强后，再进行图像二值化处理；设定三个集合，分别为：相关、弱相关和不相关；每一个集合内对应的概率值分别为：相关：P；弱相关：X；不相关：M；设置一个样本点，使用该样本点对图像二值化处理后的图像进行样本点检测，检测完成后，采用如下公式计算图像二值化处理后的图像的样本点和设置的样本点的分类重合概率：
其中，k为样本点个数，j为重合的样本点个数；判断pj与P、X和M哪一个更接近，即pj与P、X和M分别作差值绝对值运算，计算结果最接近0；若pj与P更接近，则判断该图像为障碍物，该图像的分类结果为障碍物，若pj与X更接近，则该图像的分类结果为弱障碍物；弱pj与P更接近，则判断该图像不是障碍物。
2.如权利要求1所述的智能化扫地机器人，其特征在于，所述图像识别单元包括：采集单元和识别单元；所述图像采集单元为夜视高清摄像头，设置于所述机器人体的前方，采集机器人行进时的图像信息，将采集到的图像信息发送至识别单元；所述识别单元接收到采集到的图像信息后，进行识别，对识别结果进行归类，同时，将识别结果和归类结果发送至控制单元。
3.如权利要求2所述的智能化扫地机器人，其特征在于，所述障碍检测判定单元包括：传感器单元和激光单元；所述传感器单元包括：由多个分布设置的传感器组成的传感器阵列和微处理器；所述传感器阵列感应到前方的障碍物后，将感应到的数据发送至第一微处理器，第一微处理器计算出障碍物距离；所述激光单元包括：激光光路和第二微处理器；所述激光光路通过激光进行测距，将检测到的数据发送至第二微处理器；第二微处理器计算出障碍物距离；所述第一微处理器和第二微处理器均将计算出的障碍物距离发送至控制单元；控制单元根据两者测到的障碍物距离，计算最终的障碍物距离。
4.如权利要求3所述的智能化扫地机器人，其特征在于，所述探测车还包括：通信单元；所述通信单元与WEB后台通信连接，实时与WEB后台进行通信。
5.如权利要求4所述的智能化扫地机器人，其特征在于，所述速度检测单元包括：光电编码器和GPS卫星定位单元和第三微处理器；所述光电编码器测量机器人前进速度，确定机器人的位移距离，将检测到的数据发送至第三微处理器；所述GPS卫星定位单元，实时获取机器人的GPS位置信息，将获取的GPS位置信息发送至第三微处理器；所述第三微处理器接收到数据后，根据GPS位置信息实时矫正光电编码器获取的数据信息，得到最终的速度信息。
6.基于权利要求1至5之一所述智能化扫地机器人的控制方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤：
步骤1：采集机器人行进方向的实时图像，接收到采集到的图像信息后，进行识别，对识别结果进行归类；
步骤2：感应机器人行进方向的障碍物，计算障碍物与机器人的距离；
步骤3：实时监测机器人的运动速度；
步骤4：根据图像的识别结果、障碍物与机器人的距离和机器人的运动速度，控制机器人的运行，同时将图像的识别结果、障碍物与机器人的距离和机器人的运动速度进行存储和发送。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤1中：采集机器人行进方向的实时图像，接收到采集到的图像信息后，进行识别，对识别结果进行归类的方法执行以下步骤：
步骤1.1：将接收到的图像信息进行图像增强后，再进行图像二值化处理；
步骤1.2：设定三个集合，分别为：相关、弱相关和不相关；每一个集合内对应的概率值分别为：相关：P；弱相关：X；不相关：M；
步骤1.3：设置一个样本点，使用该样本点对图像二值化处理后的图像进行样本点检测，检测完成后，采用如下公式计算图像二值化处理后的图像的样本点和设置的样本点的分类重合概率：
其中，k为样本点个数，j为重合的样本点个数；
步骤1.4：判断pj与P、X和M哪一个更接近，即pj与P、X和M分别作差值绝对值运算，计算结果最接近0；若pj与P更接近，则判断该图像为障碍物，该图像的分类结果为障碍物，若pj与X更接近，则该图像的分类结果为弱障碍物；弱pj与P更接近，则判断该图像不是障碍物。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤2中：感应机器人行进方向的障碍物，计算障碍物与机器人的距离的方法执行以下步骤：
步骤2.1：由多个分布设置的传感器组成的传感器阵列感应到前方的障碍物后，将感应到的数据发送至第一微处理器，第一微处理器计算出障碍物距离；
步骤2.2：激光光路通过激光进行测距，将检测到的数据发送至第二微处理器；第二微处理器计算出障碍物距离；
步骤2.3：根据第一微处理器和第二微处理器检测到的障碍物距离，采用如下公式，计算最终的障碍物距离：
S＝∫S(X2，X1|XI)dX2＝∫S(X2|X1)P(X1|XI)dX1；其中，X2位第二处理器计算得到的障碍物距离；X1为第一处理器计算得到的障碍物距离；XI为设定的常数。
9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中：实时监测机器人的运动速度的方法执行以下步骤：光电编码器测量机器人前进速度，确定机器人的位移距离，将检测到的数据发送至第三微处理器；GPS卫星定位单元，实时获取机器人的GPS位置信息，将获取的GPS位置信息发送至第三微处理器；所述第三微处理器接收到数据后，根据GPS位置信息实时矫正光电编码器获取的数据信息，得到最终的速度信息。
Priority Applications (1)
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| CN201910989656.3A CN110647152A (zh) | 2019-10-17 | 2019-10-17 | 智能化扫地机器人及控制方法 |
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Cited By (1)
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-
2019
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| CN112269379A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-01-26 | 北京石头世纪科技股份有限公司 | 障碍物识别信息反馈方法 |
| CN112269379B (zh) * | 2020-10-14 | 2024-02-27 | 北京石头创新科技有限公司 | 障碍物识别信息反馈方法 |
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