CN111035321B - 可侦测二维深度信息的清洁机器人及其运作方法 - Google Patents

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Abstract

一种清洁机器人，包含光源模块、图像传感器以及处理器。所述光源模块朝向前进方向投射线图样以及光斑图样。所述图像传感器获取所述线图样的图像以及所述光斑图样的图像。所述处理器根据所述线图样的图像计算一维深度信息，并根据所述光斑图样的图像计算二维深度信息。

Description

可侦测二维深度信息的清洁机器人及其运作方法
技术领域
本发明有关一种可侦测深度信息的电子装置，更特别有关一种可侦测二维深度信息并计算沿墙距离的清洁机器人及其运作方法。
背景技术
现今，在工厂中以机器取代人力已经是不可逆的趋势。即使在家庭中，由于利用机器人帮忙做家事可以让人具有更多自己的时间，因此也出现了各式家庭机器人，其中又以清洁机器人最是大受欢迎。
清洁机器人具有传感器用于检测行进前方的障碍物，但传统的清洁机器人只能检测一维深度信息而无法判断障碍物的形状。
此外，清洁机器人还被要求能够计算沿墙清扫时的沿墙距离，以能够有效清洁角落。传统的清洁机器人是同时采用多个不同的传感器分别检测前方距离及沿墙距离，而所述多个不同的传感器的视角之间通常存在死角，因此传统的清洁机器在运作时经常会有碰撞障碍物的情形发生，不仅产生噪音，还会对家具甚至机器本身造成损伤，而缩短使用寿命。
有鉴于此，一种能够利用根据图像传感器检测的图像同时计算一维距离信息和二维距离信息，并据以计算侧墙距离的清洁机器人即为所需。
发明内容
本发明提供一种可检测二维深度讯息的清洁机器人及其运作方法。
本发明还提供一种利用同一图像传感器检测前方障碍物及沿墙距离的清洁机器人及其运作方法。
本发明还提供一种可检测透明障碍物的距离的清洁机器人。
本发明提供一种清洁机器人，包含第一绕射光学元件、第一光源、第二绕射光学元件、第二光源以及图像传感器。所述第一光源通过所述第一绕射光学元件投射线图样。所述第二光源通过所述第二绕射光学元件投射光斑图样。所述图像传感器用于获取所述线图样的图像及所述光斑图样的图像。
本发明还提供一种清洁机器人，包含第一绕射光学元件、第一光源、第一图像传感器、第二绕射光学元件、第二光源以及第二图像传感器。所述第一光源通过所述第一绕射光学元件投射线图样。所述第一图像传感器用于获取所述线图样的图像。所述第二光源通过所述第二绕射光学元件投射光斑图样。所述第二图像传感器用于获取所述光斑图样的图像。
本发明还提供一种清洁机器人的运作方法。所述清洁机器人包含光源、绕射光学元件、图像传感器以及处理器。所述光源通过所述绕射光学元件投射线图样。所述运作方法包含下列步骤：当所述清洁机器人朝向障碍物移动时，朝向第一方向投射线图样；以所述处理器根据所述图像传感器获取的所述线图样的第一图像计算与所述障碍物的相对距离；当判断所述相对距离等于预定距离时，以所述处理器控制所述清洁机器人转向以平行所述障碍物行进；当所述清洁机器人平行所述障碍物行进时，朝向第二方向投射线图样；以及以所述处理器根据所述图像传感器获取的所述线图样的第二图像，维持所述清洁机器人与所述障碍物的平行距离等于所述预定距离。
本发明还提供一种清洁机器人，包含绕射光学元件、激光光源、发光二极管、图像传感器以及处理器。所述激光光源通过所述绕射光学元件朝向行进方向投射线图样。所述发光二极管以发射角朝向所述行进方向发光。所述图像传感器通过朝向所述行进方向的视角获取图像。所述处理器用于控制所述激光光源及所述发光二极管的发光，其中当判断包含所述线图样的图像的信噪比超出阈值范围时，根据所述发光二极管发光时所获取的所述图像中的亮区域的面积判断障碍物的距离。
本发明还提供一种清洁机器人，包含光源模块以及图像传感器。所述光源模块用于提供线图样及光斑图样。所述图像传感器用于获取所述线图样的图像及所述光斑图样的图像。
本发明实施例的清洁机器人及其运作方法中，根据不同应用，线图样与光斑图样可彼此重叠或不重叠、线图样与光斑图样可同时或分时被产生。
本发明实施例的清洁机器人及其运作方法中，根据不同应用，光源模块可使用单一波长的光投射出线图样及光斑图样，或使用不同波长的光分别投射出线图样及光斑图样。
本发明实施例的清洁机器人及其运作方法中，图像传感器包含线性像素阵列。处理器根据所述线性像素阵列获取的障碍物的图像尺寸控制清洁机器人维持大致固定的沿墙距离平行障碍物运行。
本发明实施例的清洁机器人及其运作方法中，图像传感器包含广角镜头，以使图像传感器的视角至少大于清洁机器人的直径。藉此，当清洁机器人沿墙运行时，图像传感器仍能够持续检测到侧方墙壁的图像来判断沿墙距离是否发生变化。因此，本发明实施例的清洁机器人即无须另外设置其他传感器来检测沿墙距离，且同时可消除检测死角的问题。
为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显，下文将配合所附图示，详细说明如下。此外，于本发明的说明中，相同的构件以相同的符号表示，于此合先述明。
附图说明
图1是本发明实施例的清洁机器人的方框示意图；
图2是本发明实施例的清洁机器人的运作示意图；
图3是本发明实施例的清洁机器人投射的一种图样配置的示意图；
图4A-4C是本发明实施例的清洁机器人投射两种不同图样的时序图；
图5是本发明实施例的清洁机器人的运作方法的流程图；
图6A-6B是本发明实施例的清洁机器人的运作示意图；
图7是本发明实施例的清洁机器人的另一运作示意图；
图8是本发明另一实施例的清洁机器人的运作示意图；
图9是图8的图像传感器获取的发光二极管的图像的亮区域的示意图；
图10A-10B是点亮图8的清洁机器人的不同光源的时序图。
附图标记说明
100 清洁机器人
11 光源模块
13 图像传感器
15 处理器
T1 线图样
T2 光斑图样
FOV 视角
S 工作表面
具体实施方式
请参照图1所示，其为本发明实施例的清洁机器人100的方框示意图。清洁机器人100用于通过运行于工作表面S上以打扫工作表面S(例如地板)。打扫方式可使用已知方式，故于此不再赘述。
本发明实施例的清洁机器人100包含光源模块11、图像传感器13以及处理器15，该处理器15电性连接所述光源模块11及所述图像传感器13。光源模块11可包含至少一个主动光源，用于朝向清洁机器人100前进方向的前方(例如图1的右方)提供或投射线图样T1及光斑图样T2。一种非限定的实施例中，所述线图样T1是朝向下方投射至工作表面S上而所述光斑图样T2是朝向前方投射，但并不以此为限。只要所述线图样T1是以倾斜角投射(不平行工作表面)，处理器15则可根据三角算法计算与被投射物体间的相对距离。更详言之，本发明中，线图样T1的投射角度不同于所述光斑图样T2的投射角度。
请参照图2所示，其为本发明实施例的清洁机器人100的运作示意图。本实施例中，光源模块11包含至少一个同调光源(例如激光二极管)或部分同调光源以及至少一个绕射光学元件113用以产生线图样T1及光斑图样T2。例如，图2显示绕射光学元件113包含第一绕射光学元件113T1及第二绕射光学元件113T2。
图2显示光源模块11包含第一光源LD1、第一绕射光学元件113T1、第二光源LD2以及第二绕射光学元件113T2。一种非限定的实施例中，第一绕射光学元件113T1及第二绕射光学元件113T2可结合(例如透过黏胶)成模块以方便配置于光源前方。其他配置方式中，第一绕射光学元件113T1及第二绕射光学元件113T2可设置于不同位置。
第一光源LD1相对第一绕射光学元件113T1设置以发光通过所述第一绕射光学元件113T1朝向清洁机器人100的行进前方投射线图样T1。第二光源LD2相对第二绕射光学元件113T2设置以发光通过所述第二绕射光学元件113T2朝向清洁机器人100的行进前方投射光斑图样T2，其中，光斑图样T2中的光斑大小及形状并无特定限制，只要能在被投射表面上形成多个相同或不同形状的光斑即可。
图2显示清洁机器人100包含单一图像传感器13，其具有视角FOV涵盖线图样T1及光斑图样T2的区域。图像传感器13可为CMOS图像传感器、CCD图像传感器或其他能够检测光能量并输出电信号的元件。图像传感器13用于获取所述线图样T1的图像及所述光斑图样T2的图像，并将获取的图像输出至处理器15进行后处理，例如判断障碍物的距离(或称深度)及形状(或称二维深度信息)。
图2中，虽然线图样T1显示为位于光斑图样T2的区域外，但本发明并不以此为限。图3中，所述线图样T1显示为位于所述光斑图样T2的区域内。图2及图3中，线图样T1与光斑图样T2的位置关系及比例关系仅为例示，并非用以限定本发明。只要能够被图像传感器13检测，线图样T1可形成于光斑图样T2的上方或左右侧。
请同时参照图4A-4C所示，其为本发明实施例的清洁机器人100投射两种不同图样T1及T2的时序图。
当线图样T1与光斑图样T2如图3所示的彼此重叠时，一种实施例为第一光源LD1及第二光源LD2分时点亮(如图4B所示)，以在不同时间点分别产生线图样T1及光斑图样T2。本实施例中，由于分时点亮光源而使得线图样T1及光斑图样T2不会相互干扰，因此第一光源LD1与第二光源LD2可具有相同或不同的主波长(dominant wavelength)，并无特定限制。
另一种实施例中，线图样T1与光斑图样T2彼此重叠且第一光源LD1与第二光源LD2同时点亮(如图4A所示)。为了使线图样T1及光斑图样T2不相互干扰，第一光源LD1的主波长优选为不同于第二光源LD2的主波长。此时，图像传感器13的部分像素覆盖滤光器以适于检测线图样T1而另一部分像素覆盖不同滤光器以适于检测光斑图样T2。在像素上形成滤光器的方法为已知，故于此不再赘述。
图2的实施例中，由于线图样T1与光斑图样T2彼此不相重叠而不会互相干扰。因此，第一光源LD1与第二光源LD2可根据不同应用配置成同时点亮或分时点亮，且具有相同或不同的主波长。
处理器15例如是数字处理器(DSP)、微控制器(MCU)、中央处理器(CPU)或特定应用集成电路(ASIC)，其通过软件和/或硬件的方式根据包含线图样T1的图像判断是否存在障碍物(例如墙壁、桌脚、椅脚或其他家具、家电的下半部)，并根据包含光斑图样T2的图像判断障碍物的形状(或称作二维深度信息)。
例如参照图2，若图像传感器13的视角FOV内没有任何障碍物，图像传感器13所获取的线图样T1的图像中的线段是位于P1位置的水平直线。
当视角FOV内存在小于视角范围的障碍物时，线图样T1的图像中的线段的一部分会出现于不同高度(即不位于P1位置)。因此，处理器15可根据多个不同位置的线段判断前方存在障碍物。
当视角FOV内存在大于视角范围的障碍物时，线图样T1的图像中的线段的全部会出现于不同高度，例如朝向位置P1的上方或下方偏移，其根据光源模块11与图像传感器13的相对位置决定。因此，处理器15可根据线段的位置偏移判断前方存在障碍物。此外，处理器15还可根据线段位于线图样T1的图像中的高度(或位移量)判断障碍物的距离。例如，清洁机器人100还包含内存用以储存线段的位置与障碍物的距离的对应关系(例如形成对照表)。当处理器15判断出线图样T1的图像中线段的位置时，即可将所述位置对照储存信息以求出障碍物的距离(亦适用于部分线段出现于不同位置的情形)。
为了节省耗能并提高精确度，优选为当处理器15判断线图样T1的图像中不存在任何障碍物时，仅点亮第一光源LD1而不点亮第二光源LD2。例如，图4C显示处理器15在第一时间t1没有检测到障碍物，因此在第二时间t2仅点亮第一光源LD1。当第二时间t2检测到障碍物，则于第三时间t3点亮第二光源LD2(可选择同时点亮第一光源LD1)，以使图像传感器13获取光斑图样T2的图像。处理器15则根据光斑图样T2的图像判断障碍物的形状。例如，处理器15可根据障碍物表面的光斑的大小及形状变化，例如与储存的信息比对，以计算障碍物的形状以作为二维深度信息。该二维深度信息可用作为物体回避以及建立打扫区域地图的数据。
上述实施例中，是以清洁机器人100仅包含单一图像传感器13为例进行说明，所述图像传感器13同时获取线图样T1的图像及光斑图样T2的图像。另一种非限定的实施例中，清洁机器人100包含第一图像传感器用于获取线图样T1的图像以及第二图像传感器用于获取光斑图样T2的图像，以降低彼此干扰。本实施例中，第一光源LD1、第一绕射光学元件113T1、第二光源LD2以及第二绕射光学元件113T2的配置则不变，故于此不再赘述。
第一图像传感器及第二图像传感器则分别相对第一光源LD1及第二光源LD2的操作获取影像。例如，第一光源LD1及第二光源LD2可分时点亮，所述第一图像传感器及所述第二图像传感器分别相对第一光源LD1及第二光源LD2点亮时获取线图样T1及光斑图样T2的图像。本实施例中，线图样T1及光斑图样T2可彼此重叠或不重叠，第一光源LD1的主波长与第二光源LD2的主波长可相同或不同。
另一实施例中，第一光源LD1及第二光源LD2同时点亮。若线图样T1及光斑图样T2彼此不重叠，第一光源LD1的主波长与第二光源LD2的主波长可相同或不同，并无特定限制。然而，若线图样T1及光斑图样T2彼此重叠，第一光源LD1的主波长优选不同于第二光源LD2的主波长，以避免干扰。此时，所述第一图像传感器可具有滤光器滤除第一光源LD1的主波长以外的光，且所述第二图像传感器可具有滤光器滤除第二光源LD2的主波长以外的光。
处理器15则电性耦接第一图像传感器及第二图像传感器，用于根据从所述第一图像传感器接收的线图样T1的图像判断是否存在障碍物，并根据从所述第二图像传感器接收的光斑图样T2的图像判断障碍物的形状。
同理，为了节省耗能并增加精度，当处理器15根据线图样T1的图像判断行进方向不存在任何障碍物时，仅点亮第一光源LD1并开启所述第一图像传感器，但不点亮第二光源LD2且不开启所述第二图像传感器，直到处理器15判断存在障碍物时，才点亮第二光源LD2及开启所述第二图像传感器，如图4C所示。当根据光斑图样T2的图像描绘出障碍物的形状时，处理器15则关闭第二光源LD2及所述第二图像传感器。
另一实施例中，本发明实施例的清洁机器人100在相对障碍物(例如墙壁)以预定距离平行行进时，也是利用相同的图像传感器13获取线图样T1的图像来维持沿墙距离，而无需使用其他传感器。
例如参照图5，其为本发明实施例的清洁机器人100的运作流程图，包含下列步骤：当清洁机器人朝向障碍物移动时，朝向第一方向投射线图样(步骤S51)；以处理器根据图像传感器获取的线图样的第一图像计算与所述障碍物的相对距离(步骤S53)；当判断所述相对距离等于预定距离时，以所述处理器控制所述清洁机器人转向以平行所述障碍物行进(步骤S55)；当所述清洁机器人平行所述障碍物行进时，朝向第二方向投射所述线图样(步骤S57)；以及以所述处理器根据所述图像传感器获取的所述线图样的第二图像，维持所述清洁机器人与所述障碍物的平行距离等于所述预定距离(步骤S59)。
本实施例的运作方法可适用于上述包含单一图像传感器以及包含两个图像传感器的实施方式。请同时参照图6A-6B，接着说明本运作方法的一种实施方式。
步骤S51：首先，清洁机器人100朝向障碍物W1(例如墙壁)移动。第一光源LD1发光通过第一绕射光学元件113T1朝向第一方向(即障碍物W1的方向)投射线图样T1。本实施例中，假设线图样T1的投射距离是Z。图像传感器13则获取包含线图样T1的第一图像Im1，如图6A所示。
如前所述，当处理器15判断所获取的第一图像Im1中包含至少一障碍物时(例如其内线段被移动或被分段)，运作方法还包含步骤：控制第二光源LD2发光通过第二绕射光学元件113T2朝向障碍物W1的方向投射光斑图样T2；以及以处理器15处理包含光斑图样T2的图像以检测二维距离信息，其详细内容如前所述，故于此不再赘述。
步骤S53：接着，处理器15求得包含线图样T1的第一图像Im1中线段(例如填满斜线的部分)的位置(例如图6A显示位于H1的位置)，并将其与内存的信息(例如位置与距离的查找表)比对以求出与障碍物W1的相对距离。
步骤S55：在清洁机器人100朝向障碍物W1持续移动的过程中，处理器15以预定频率(例如相对于图像获取频率)计算相对距离。当处理器15判断所述相对距离缩小至等于预定距离(例如沿墙距离M，其于机器出厂前即设定)时，控制清洁机器人100转向(可左转或右转)以平行障碍物W1行进，例如图6B显示为右转。
步骤S57：接着，清洁机器人100则距离障碍物W1预定距离M，平行障碍物W1行进，如图6B所示。同时，第一光源LD1发光通过第一绕射光学元件113T1朝向第二方向(即平行障碍物W1的方向)的距离Z处投射线图样T1。
步骤S59：为了维持清洁机器人100与障碍物W1的平行距离等于预定距离M，处理器15持续根据图像传感器13获取的包含线图样T1的第二图像Im2(参照图6B)计算所述平行距离。
一种非限定的实施例中，图像传感器13包含线性像素阵列(即长度远大于宽度)用以获取第二图像Im2。同时，图像传感器13优选具有广角镜头，以使图像传感器13的视角(例如显示为2θ)大于清洁机器人100的直径。藉此，当清洁机器人100平行障碍物W1行进时，图像传感器13所获取的第二图像Im2仍然包含障碍物图像，例如图6B显示Pn的范围是障碍物W1的图像。当清洁机器人100是距离障碍物W1预定距离M行进时，图像尺寸(或像素数目)Pn将大致维持固定，而当所述平行距离改变时，图像尺寸Pn将发生变化。因此，处理器15还根据线性像素阵列检测的障碍物W1的图像尺寸Pn，判断所述平行距离是否等于预定距离M。当所述平行距离不等于预定距离M时，处理器15控制清洁机器人100调整行进方向以维持预定距离M行进。
控制清洁机器人100行进方向的方式(即通过马达控制轮子)为已知且并非本发明的主要目的，故于此不再赘述。
一种非限定的实施方式中，图像传感器13的广视角是根据清洁机器人100的尺寸(例如直径W)、线图样T1的投影距离Z以及沿墙距离(即预定距离M)利用三角函数计算而得，例如θ＝arctan((M+W/2)/Z)。若清洁机器人100的尺寸越大，视角2θ则越大。此外，处理器15优选还具有变形补偿的功能以消除广角镜头所造成的图像变形。
此外，参照图7所示，由于本发明的清洁机器人100使用广角镜头，相对已知使用多个传感器的实施方式来说，可以解决死角的问题(如图7的图像传感器13可侦测左前方物体O2，其于已知装置无法检测)，以降低清洁机器人100与障碍物碰撞的情形，延长使用寿命。
必须说明的是，上述的实施例的“沿墙距离”并不限定为相对“墙”的距离。所述“沿墙距离”是距离大面积的任何障碍物的距离使得清洁机器人100可以与其平行进行清扫。
当障碍物是透明时(例如玻璃墙)，清洁机器人所投射的线图样T1会穿过透明障碍物而导致处理器15无法正确判断与所述透明障碍物的相对距离。如此，清洁机器人则会与所述透明障碍物发生碰撞而发出噪音并导致装置本身或墙面的损坏。因此，本发明还提出一种可判断与透明障碍物的相对距离的清洁机器人100'，如图8所示，且所述清洁机器人100'在所述相对距离到达预定距离时转向。
本实施例的清洁机器人100'包含激光光源LD3、绕射光学元件113'、发光二极管LD4、图像传感器13以及处理器15。一种非限定的实施例中，激光光源LD3是以前述第一光源LD1实现而绕射光学元件113'是以前述第一绕射光学元件113T1实现，故于此不再赘述。本实施例中，激光光源LD3通过绕射光学元件113'朝向行进方向投射线图样T1。
发光二极管LD4所发出的光的主波长可相同于或不同于激光光源LD3所发出的光的主波长(例如850纳米至940纳米之间，但并不限于此)。发光二极管LD4以发射角θ2朝向所述行进方向发光。一种非限定的实施例中，所述激光光源LD3朝向所述行进方向的下方(例如具有倾角θ1)投射线图样T1，以使得当清洁机器人100'前方没有障碍物时，所述线图样T1投射至机器人行进中的地面上；所述发光二极管LD4则朝向所述行进方向的正前方发光(即不具倾角或仰角)。某些实施例中，所述发光二极管LD4可以5度以内的仰角或倾角朝向所述行进方向发光。
图像传感器13可以前述实施例中的图像传感器13实现，其通过朝向所述行进方向的视角FOV获取图像。因此，当激光光源LD3发光时，所获取的图像则包含所述线图样T1的图像。如前所述，处理器15则可根据所述线图样T1的图像(例如根据前述的位置P1)计算并判断与障碍物的相对距离。
处理器15电性耦接激光光源LD3及发光二极管LD4，用以控制所述激光光源LD3及所述发光二极管LD4以预定频率发光。
如前所述，本实施例是用于判断透明障碍物的距离。因此，当清洁机器人100'的前进方向不存在透明障碍物时，包含所述线图样T1的图像的信噪比(例如图8中显示沿A-A'线的强度分布)将介于预定阈值范围(例如50％至70％，但不限于此)。然而，当清洁机器人100'的前进方向存在透明障碍物时，包含所述线图样T1的图像的信噪比则会低于所述预定阈值范围。此外，当清洁机器人100'的前进方向存在强反射障碍物时，包含所述线图样T1的图像的信噪比可能会高于所述预定阈值范围。本实施例中，当处理器15判断包含所述线图样T1的图像的信噪比超出(低于或高于)预定阈值范围时，根据所述发光二极管LD4发光时所获取的图像中的亮区域的面积判断障碍物的距离。
例如参照图9所示，其显示图像传感器13在发光二极管LD4发光时所获取的透明障碍物的反光图像，其中包含发光二极管LD4相关的亮区域BA。从图9中可看出所述亮区域BA的面积随清洁机器人100'与透明障碍物的相对距离呈反向关系，亦即当相对距离愈远时所述亮区域BA的面积越小。因此，处理器15则可根据所述亮区域BA的面积判断透明障碍物的距离。例如，处理器15根据面积与相对距离的查找表(储存于存储中)判断距离。所述亮区域BA是由图像中灰阶值大于阈值的多个像素所决定。
换句话说，本实施例中，当包含所述线图样T1的图像的信噪比介于预定阈值范围内时，处理器15根据激光光源LD3点亮时获取的图像计算与障碍物的相对距离；而当包含所述线图样T1的图像的信噪比超出所述预定阈值范围时，处理器15根据发光二极管LD4点亮时获取的图像计算与障碍物的相对距离。一种非限定的实施例中，发光二极管LD4可选择发出相对某特定材质(例如玻璃)反射率较高的主波长的光，以利距离侦测。
请参照图10A及图10B，在图8的实施例中，处理器15在正常模式下先控制激光光源LD3以发光频率发光，并根据图像传感器13所获取图像(图10A及图10B的箭号表示获取图像)中的线图样T1计算与障碍物的相对距离。当判断包含所述线图样T1的图像的信噪比介于预定阈值范围内时，处理器15仅开启激光光源LD3而不开启发光二极管LD4。当判断包含所述线图样T1的图像的信噪比超出所述预定阈值范围时，处理器15可依序开启激光光源LD3及发光二极管LD4(如图10A所示)，或仅开启发光二极管LD4(如图10B所示)以根据图像，其不包含线图样T1，中的亮区域BA的面积计算与障碍物的相对距离。直到清洁机器人100'转向后，即透明障碍物不位于图像传感器13的视角范围FOV内，才再度开启激光光源LD3而回到正常模式。或者，当判断包含所述线图样T1的图像的信噪比超出所述预定阈值范围时，处理器15可选择开启发光二极管LD4预定时间后再开启激光光源LD3以判断包含所述线图样T1的图像的信噪比与所述预定阈值范围的关系，再决定是否继续开启发光二极管LD4。
此外，图8的实施例可结合于上述图2、图6A-6B及图7的实施例，以同时具有辨识透明障碍物距离、建立二维深度信息以及保持沿墙距离行进的功能。处理器15只要处理相对不同光源点亮时的图像即可执行不同功能。
综上所述，已知清洁机器人只能判断一维距离信息而无法得知障碍物形状，且在侦测沿墙距离时必须使用多个传感器而具有侦测死角的问题。因此，本发明另提供一种可侦测二维深度信息并根据同一图像传感器获取的图像计算沿墙距离的清洁机器人(图1-2)及其运作方法(图5)，以提升使用者经验。
虽然本发明已通过前述实例披露，但是其并非用以限定本发明，任何本发明所属技术领域中具有通常知识技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与修改。因此本发明的保护范围当视后附的权利要求所界定的范围为准。

Claims (16)

1.一种清洁机器人，该清洁机器人包含：
第一绕射光学元件；
第一光源，该第一光源通过所述第一绕射光学元件投射线图样；
第二绕射光学元件；
第二光源，该第二光源通过所述第二绕射光学元件投射光斑图样，该光斑图样在被投射表面上形成包含多个相同或不同形状的光斑的矩形投射区域；
图像传感器，该图像传感器用于获取所述线图样的图像及所述光斑图样的图像；以及
处理器，该处理器用于根据所述第一光源点亮后产生的所述线图样的图像判断是否存在障碍物，且当判断所述线图样的图像不存在所述障碍物时，仅点亮所述第一光源而不点亮所述第二光源，并根据所述第二光源点亮后产生的所述光斑图样的图像判断所述障碍物的形状，
其中所述线图样的图像及所述光斑图样的图像相对所述清洁机器人的不同功能。
2.根据权利要求1所述的清洁机器人，其中所述线图样位于所述光斑图样的区域内。
3.根据权利要求2所述的清洁机器人，其中
所述第一光源与所述第二光源同时点亮，且
所述第一光源的主波长不同于所述第二光源的主波长。
4.根据权利要求2所述的清洁机器人，其中所述第一光源及所述第二光源分时点亮。
5.根据权利要求1所述的清洁机器人，其中所述线图样位于所述光斑图样的区域外。
6.根据权利要求5所述的清洁机器人，其中所述第一光源与所述第二光源同时点亮或分时点亮。
7.根据权利要求1所述的清洁机器人，其中所述线图样的投射角度不同于所述光斑图样的投射角度。
8.根据权利要求1所述的清洁机器人，其中所述处理器还用于
根据所述线图样的图像判断所述障碍物的距离，及
当判断所述距离等于预定距离时，控制所述清洁机器人转向以平行所述障碍物行进。
9.根据权利要求8所述的清洁机器人，其中
所述图像传感器包含线性像素阵列，且
当所述清洁机器人平行所述障碍物行进时，所述处理器还根据所述线性像素阵列检测的所述障碍物的图像尺寸控制所述清洁机器人维持所述预定距离平行所述障碍物行进。
10.一种清洁机器人，该清洁机器人包含：
第一绕射光学元件；
第一光源，该第一光源通过所述第一绕射光学元件投射线图样；
第一图像传感器，该第一图像传感器用于获取所述线图样的图像；
第二绕射光学元件；
第二光源，该第二光源通过所述第二绕射光学元件投射光斑图样，该光斑图样在被投射表面上形成包含多个相同或不同形状的光斑的矩形投射区域；
第二图像传感器，该第二图像传感器用于获取所述光斑图样的图像；以及
处理器，该处理器耦接所述第一图像传感器及所述第二图像传感器，并用于根据所述第一光源点亮后产生的所述线图样的图像判断障碍物，且当判断所述线图样的图像不存在所述障碍物时，不点亮所述第二光源且不开启所述第二图像传感器，并根据所述第二光源点亮后产生的所述光斑图样的图像判断所述障碍物的形状，
其中所述线图样的图像及所述光斑图样的图像相对所述清洁机器人的不同功能。
11.根据权利要求10所述的清洁机器人，其中
所述第一光源及所述第二光源分时点亮，且
所述线图样位于所述光斑图样的区域内或区域外。
12.根据权利要求10所述的清洁机器人，其中
所述第一光源及所述第二光源同时点亮，
所述线图样位于所述光斑图样的区域内，且
所述第一光源的主波长不同于所述第二光源的主波长。
13.一种清洁机器人的运作方法，该清洁机器人包含第一光源、第一绕射光学元件、第二光源、第二绕射光学元件、图像传感器以及处理器，所述第一光源通过所述第一绕射光学元件投射线图样，所述运作方法包含：
当所述清洁机器人朝向障碍物移动时，朝向第一方向投射线图样；
以所述处理器根据所述图像传感器获取的所述线图样的第一图像计算与所述障碍物的相对距离；
以所述处理器根据所述线图样的第一图像判断是否存在所述障碍物，且当判断所述线图样的第一图像不存在所述障碍物时，仅点亮所述第一光源而不点亮所述第二光源；
当判断所述相对距离等于预定距离时，以所述处理器控制所述清洁机器人转向以平行所述障碍物行进；
当所述清洁机器人平行所述障碍物行进时，朝向第二方向投射所述线图样；
以所述处理器根据所述图像传感器获取的所述线图样的第二图像，维持所述清洁机器人与所述障碍物的平行距离等于所述预定距离；以所述第二光源通过所述第二绕射光学元件投射光斑图样，该光斑图样在被投射表面上形成包含多个相同或不同形状的光斑的矩形投射区域；以及
以所述处理器根据所述光斑图样的图像判断所述障碍物的形状，
其中所述第一光源及所述第二光源相对所述清洁机器人的不同功能点亮。
14.根据权利要求13所述的运作方法，其中所述图像传感器包含线性像素阵列，所述运作方法还包含：
以所述处理器根据所述线性像素阵列检测的所述障碍物的图像尺寸，判断所述平行距离是否等于所述预定距离。
15.根据权利要求13所述的运作方法，其中所述图像传感器具有广角镜头，以使所述图像传感器的视角大于所述清洁机器人的直径。
16.一种清洁机器人，该清洁机器人包含：
光源模块，该光源模块用于提供线图样及光斑图样，该光斑图样在被投射表面上形成包含多个相同或不同形状的光斑的矩形投射区域；
图像传感器，该图像传感器用于获取所述线图样的图像及所述光斑图样的图像，并相对所述线图样的图像及所述光斑图样的图像执行不同功能；以及
处理器，该处理器用于根据所述线图样的图像判断是否存在障碍物，且当判断所述线图样的图像不存在所述障碍物时，所述光源模块仅提供所述线图样而不提供所述光斑图样，并根据所述光斑图样的图像判断所述障碍物的形状。
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