CN112462780A - 扫地控制方法、装置、扫地机器人及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种扫地控制方法、装置、扫地机器人和计算机可读存储介质，所述扫地控制方法包括以下步骤：获取待清扫区域的图像信息，对所述图像信息进行深度学习识别，获取所述图像信息中的房间区域信息；根据所述房间区域信息，确定所述待清洁区域中的可清扫区域，所述可清扫区域为所述待清扫区域中扫地机器人能够进入的可通房间区域；依据清扫运动轨迹，确定目标区域，控制所述扫地机器人对所述目标区域补扫，所述目标区域为所述可清洁区域中存在的未清扫的区域。使得扫地机器人能够对清扫过程中未清扫的目标区域进行补扫，提高扫地机器人的清扫效率与清扫效果。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种扫地控制方法、装置、***及计算机可读存储介质。
背景技术
随着人工智能领域快速发展，基于人工智能技术的扫地机器人也随之快速发展，扫地机器人作为一种智能家用电器，能够在房间内的待清洁区域进行清洁，能够代替人力进行清洁卫生。然而现有的扫地机器人在运行过程中，并不能智能地区分需要进行清扫的房间，导致扫地机器人在较为复杂的户型内进行打扫时会遗漏未清扫的房间，清洁效果不理想，影响用户的使用体验。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种扫地控制方法，旨在解决现有技术不能实现的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种扫地控制方法，包括以下内容：
获取待清扫区域的图像信息，对所述图像信息进行深度学习识别，获取所述图像信息中的房间区域信息；
根据所述房间区域信息，确定所述待清洁区域中的可清扫区域，所述可清扫区域为所述待清扫区域中扫地机器人能够进入的可通房间区域；
依据清扫运动轨迹，确定目标区域，控制所述扫地机器人对所述目标区域补扫，所述目标区域为所述可清洁区域中存在的未清扫的区域。
其中，所述获取待清洁区域的图像信息，对所述图像信息进行深度学习识别，获取所述图像信息中的房间区域信息步骤之前，还包括：
控制所述扫地机器人遍历所述待清扫区域；
调用激光传感器，采集所述扫地机器人在所述待清扫区域内运动过程中的检测数据；
根据所述检测数据，建立所述待清扫区域的栅格地图。
其中，所述获取待清扫区域的图像信息，对所述图像信息进行深度学习识别，获取所述图像信息中的房间区域信息步骤包括：
控制所述扫地机器人遍历所述待清扫区域；
调用拍照模块，对待清扫区域进行拍照，获取待清扫区域的所述图像信息；
将所述图像信息输入到房间门识别网络，调用训练好的房间门识别模型识别所述图像信息中待清扫区域的房间门信息。
其中，所述建立所述待清扫区域的栅格地图步骤，还包括：
将所述图像信息输入到房间门识别网络，调用训练好的房间门识别模型识别所述图像信息中待清扫区域的房间门信息；
根据获取到的房间门信息，对栅格地图进行区域分解，获得栅格地图中待清扫区域的与每个房间门对应的房间区域的户型环境信息。
其中，所述根据所述房间区域信息，确定所述待清洁区域中的可清扫区域步骤包括：
控制所述扫地机器人基于所述房间区域信息，初始化探索所述待清洁区域；
获取所述扫地机器人的探索轨迹，判断所述扫地机器人能否进入与所述房间门信息对应的所述房间区域；
若所述扫地机器人能够进入所述与所述房间门信息对应的所述房间区域，将所述扫地机器人能够进入的可通房间区域标记为可清洁区域。
其中，所述依据清扫运动轨迹，确定目标区域，控制所述扫地机器人对所述目标区域补扫步骤包括：
响应清扫控制指令，控制所述扫地机器人对待清洁区域进行清扫；
调用所述栅格地图与所述扫地机器人清洁运动轨迹进行对比，确定本次清扫存在漏扫房间区域；
调用导航模块进行导航，控制所述扫地机器人移动到漏扫房间区域，调用传感器检测所述漏扫房间区域的所述房间门是否能够通过；
若所述房间门能够通过，确定所述漏扫房间区域为目标区域，控制所述扫地机器人进入所述目标区域进行补扫。
其中，所述依据清扫运动轨迹，确定目标区域，控制所述扫地机器人对所述目标区域补扫步骤，还包括：
响应清扫控制指令，控制所述扫地机器人对待清洁区域进行清扫；
调用所述栅格地图与所述扫地机器人清洁运动轨迹进行对比，确定本次清扫存在漏扫房间区域；
调用导航模块进行导航，控制所述扫地机器人移动到漏扫房间区域，调用传感器检测所述漏扫房间区域的所述房间门能否通过；
若所述房间门不能通过，标记所述漏扫房间区域为不可通区域，上报所述不可通区域的所述房间区域信息到服务器，停止对所述不可通区域的漏扫检测。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种扫地机器人，所述扫地机器人包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的扫地控制程序，所述扫地控制程序被所述处理器执行时实现如上述扫地控制方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种扫地控制装置，所述扫地控制装置包括：
房间区域识别模块，用于获取待清扫区域的图像信息，对所述图像信息进行深度学习识别，获取所述图像信息中的房间区域信息；
清扫区域确定模块，用于根据所述房间区域信息，确定所述待清洁区域中的可清扫区域；
目标区域补扫模块，用于依据清扫运动轨迹，确定目标区域，控制所述扫地机器人对所述目标区域补扫，所述目标区域为所述可清洁区域中存在的未清扫的区域。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有扫地控制程序，所述扫地控制程序被处理器执行时实现如上所述扫地控制方法的步骤。
本发明实施例提出的一种扫地控制方法，通过获取待清扫区域的图像信息，对所述图像信息进行深度学习识别，获取所述图像信息中的房间区域信息，据所述房间区域信息，确定所述待清洁区域中的可清扫区域，检测所述扫地机器人清扫运动轨迹，确定可清扫区域中存在的未清扫区域，对可清扫区域中存在的未清扫区域进行补扫。实现控制扫地机器人有效地识别待清洁区域的房间信息，进而在清扫过程中针对未清扫的房间进行补扫检测，并确定该房间能否到达，针对扫地机器人能够到达的未清扫房间进行补扫，从而避免出现漏扫的情况，提高扫地机器人的清洁效率的有益效果。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的扫地机器人结构示意图；
图2为本发明第一实施例的流程示意图；
图3为本发明第二实施例的流程示意图；
图4为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的扫地控制装置模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例的主要解决方案是：获取待清扫区域的图像信息，对所述图像信息进行深度学习识别，获取所述图像信息中的房间区域信息；
根据所述房间区域信息，确定所述待清洁区域中的可清扫区域，所述可清扫区域为所述待清扫区域中扫地机器人能够到达的可通房间区域；
依据清扫运动轨迹，确定目标区域，控制所述扫地机器人对所述目标区域补扫，所述目标区域为所述可清洁区域中存在的未清扫的区域。
如图1所示，图1为本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的扫地机器人结构示意图。
如图1所示，该扫地机器人可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现上述组件之间的通信连接。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的，用户接口1003还可以包括标准有线接口、无线接口，网络接口1004可以包括标准的有线网络接口、无线网络接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。可选的，存储器1005还可以是独立与前述处理器1001的存储装置。
可选的，该扫地机器人还可以包括摄像头、RFF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等。其中，传感器可以是激光传感器、视觉传感器、运动传感器以及其它传感器。当然，移动终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器、温度传感器等其它传感器，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对扫地机器人的限定，可以包括比图示中更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及扫地机器人控制方法程序。
在图1所示的扫地机器人中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接安装于用户智能终端上的客户端，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的扫地控制程序，并执行以下操作：
获取待清扫区域的图像信息，对所述图像信息进行深度学习识别，获取所述图像信息中的房间区域信息；
根据所述房间区域信息，确定所述待清洁区域中的可清扫区域，所述可清扫区域为所述待清扫区域中扫地机器人能够进入的可通房间区域；
依据清扫运动轨迹，确定目标区域，控制所述扫地机器人对所述目标区域补扫，所述目标区域为所述可清洁区域中存在的未清扫的区域。
可选的，处理器1001还可以调用存储器1005中存储的扫地控制程序，执行以下操作：
控制所述扫地机器人遍历所述待清扫区域；
调用激光传感器，采集所述扫地机器人在所述待清扫区域内运动过程中的检测数据；
根据所述检测数据，建立所述待清扫区域的栅格地图。
可选的，处理器1001还可以调用存储器1005中存储的扫地控制程序，执行以下操作：
控制所述扫地机器人遍历所述待清扫区域；
调用拍照模块，对待清扫区域进行拍照，获取待清扫区域的所述图像信息；
将所述图像信息输入到房间门识别网络，调用训练好的房间门识别模型识别所述图像信息中待清扫区域的房间门信息。
可选的，处理器1001还可以调用存储器1005中存储的扫地控制程序，执行以下操作：
将所述图像信息输入到房间门识别网络，调用训练好的房间门识别模型识别所述图像信息中待清扫区域的房间门信息；
根据获取到的房间门信息，对栅格地图进行区域分解，获得栅格地图中待清扫区域的与每个房间门对应的房间区域的户型环境信息。
可选的，处理器1001还可以调用存储器1005中存储的扫地控制程序，执行以下操作：
控制所述扫地机器人基于所述房间区域信息，初始化探索所述待清洁区域；
获取所述扫地机器人的探索轨迹，判断所述扫地机器人能否进入与所述房间门信息对应的所述房间区域；
若所述扫地机器人能够进入所述与房间门信息对应的所述房间区域，将所述扫地机器人能够进入的可通房间区域标记为可清洁区域。
可选的，处理器1001还可以调用存储器1005中存储的扫地控制程序，执行以下操作：
响应清扫控制指令，控制所述扫地机器人对可清洁区域进行清扫；
调用所述栅格地图与所述扫地机器人清洁运动轨迹进行对比，确定本次清扫存在漏扫房间区域；
调用导航模块进行导航，控制所述扫地机器人移动到漏扫房间区域，调用传感器检测所述漏扫房间区域的所述房间门是否能够通过；
若所述房间门能够通过，确定所述漏扫房间区域为目标区域，控制所述扫地机器人进入所述目标区域进行补扫。
可选的，处理器1001还可以调用存储器1005中存储的扫地控制程序，执行以下操作：
响应清扫控制指令，控制所述扫地机器人对待清洁区域进行清扫；
调用所述栅格地图与所述扫地机器人清洁运动轨迹进行对比，确定本次清扫存在漏扫房间区域；
调用导航模块进行导航，控制所述扫地机器人移动到漏扫房间区域，调用传感器检测所述漏扫房间区域的所述房间门能否通过；
若所述房间门不能通过，标记所述漏扫房间区域为不可通区域，上报所述不可通区域的所述房间区域信息到服务器，停止对所述不可通区域的漏扫检测。
参见图2，图2为本发明扫地控制方法的第一实施例流程图。
本实施例中，扫地控制方法包括以下步骤：
步骤S10：获取待清扫区域的图像信息，对所述图像信息进行深度学习识别，获取所述图像信息中的房间区域信息；
本实施例中，扫地机器人在上电启动后，控制扫地机器人对待清洁区域进行首次探索，遍历待清洁区域。其中，待清洁区域可以是扫地机器人工作环境进行划分的房间区域范围。可选的，待清洁区域可以是房屋内整个区域，也可以是其中部分区域，在一具体实施例中，待清扫区域为整个房屋内的区域，用户通过安装在智能终端上的扫地应用程序客户端对扫地机器人进行下达清洁任务，其中，该清洁任务为基于待清扫区域的范围，对扫地机器人下达对待清扫区域的局部或全部区域的任务。在另一具体实施例中，用户通过安装在智能终端上的扫地应用程序客户端对扫地机器人下达内容为清扫待清洁区域内的房间A和房间B的清洁任务，驱动扫地机器人进行清扫房间A和房间B。
具体的，该扫地机器人设置有激光传感器，在扫地即日起遍历待清洁区域时，通过激光传感器发射探测信号，并接收待清洁区域内反射回来的检测数据，对检测数据进行解析，建立栅格地图，通过栅格地图将待清扫区域划分为若干个栅格，并标记每个栅格是否存在房间区域。可选的，为了确保栅格地图的完整性，扫地机器人为建立完整的栅格地图所遍历的待清洁区域为整个房屋内的区域。扫地机器人根据建立完成的栅格地图初步获取待清洁区域的户型环境信息。
具体的，该扫地机器人还设置有拍照模块，在扫地机器人遍历待清洁区域时，通过拍照模块对待清洁区域进行实时拍摄，采集待清扫区域的图像信息，其中，待清扫区域的图像信息为扫地机器人通过拍照模块采集的反映待清洁区域内的环境信息的多张图片，可选的，该图像信息也可以是扫地机器人在遍历待清洁区域时采集待清洁区域内的环境信息的视频中提取到的图像帧。可选的，在一具体实施例中，该拍照模块为深度相机，基于该深度相机获取到的图像信息为深度图像信息。
可选的，该扫地机器人预设了房间门识别网络，该房间门识别网络包括已经训练完成的房间门识别模型，其中，房间门识别模型是基于神经网络算法所建立的，且经过多次训练后，能够识别图像中的房间门信息的网络模型。扫地机器人在获取待清洁区域的图像信息后，将图像信息输入房间门识别网络，利用深度学习算法，调用房间门识别模型，对图像信息进行目标检测，根据房间门识别模型，提取图像信息中的房间门特征，判断扫地机器人在遍历待清扫区域内时采集到的图像信息是否存在房间门，若该图像信息存在房间门特征是，通过房间门识别模型输出房间门的位置信息，使得扫地机器人能够获取待检测区域中的房间门信息。其中，房间门的位置信息可以包括坐标或其它能够反映位置关系的数据。
步骤S20：根据所述房间区域信息，确定所述待清洁区域中的可清扫区域；
本实施例中，通过训练好的房间门识别模型进行识别后，获取待检测区域中的房间门信息后，其中，获取到的房间门信息包括房间门的位置信息，在栅格地图上对应位置处标记房间门信息，并对栅格地图进行区域分解，获得与每个房间门对应的房间，获取能够完整反映待清扫区域的户型环境信息的栅格地图。扫地机器人根据进行区域分解后的栅格地图，能够识别待清扫区域内的房间区域信息，并根据区域分解后的栅格地图进行路径规划，其中，房间区域信息包括房间门信息和待清扫区域的户型环境信息。
扫机器人获取进行区域分解后的栅格地图，获取栅格地图中携带的房间区域信息，对栅格地图中分解的待清扫区域内的房间区域进行探索，遍历每个房间区域，判断分解的房间区域是否能够进入清扫。扫地机器人读取栅格地图的房间区域信息，生成探索路径规划，其中，探索路径规划是扫地机器人基于栅格地图反映的房间区域信息，计算得到的能够对栅格地图中的全部或部分房间区域进行探索的扫地机器人行进路线规划，调用导航模块对房间区域信息中的房间进行探索，并记录扫地机器人的探索轨迹。其中，探索轨迹为扫地机器人在探索过程中的运动轨迹。根据扫地机器人的探索轨迹判断待清洁区域中的可清洁区域，具体的，将探索轨迹与栅格地图进行对比，识别扫地机器人在房间门附近区域的探索轨迹，若该探索轨迹显示扫地机器人能到达房间门，根据该探索轨迹确定该房间门能够到达，确定待清扫区域中的各房间的连通关系。将该连通关系存储到指定的存储器中。控制扫地机器人继续识别该探索轨迹，判断扫地机器人能否通过该房间门，进入与该房间门对应的房间区域，若该探索轨迹延伸到房间区域内部，即表示该房间区域扫地机器人能够进入，将扫地机器人能够进入的房间区域标记为可清扫区域，其中，可清扫区域为待清扫区域中扫地机器人能够进入其中进行打扫的房间区域。
可选的，若扫地机器人在对房间进行探索过程中，某个房间门可能存在障碍物或其它因素导致扫地机器人无法到达该房间门时，调用拍照模块进行拍照，并生成房间门不可达的通知信息到与该扫地机器人绑定的，安装在智能终端上的扫地控制客户端，对使用扫地机器人的用户进行提示。
可选的，若扫地机器人在对房间进行探索过程中，在确定某个房间门能够到达，且扫地机器人无法通过该房间门进入到与该房间门相连的房间区域内部时，判断该房间门无法通过，生成无法进入该房间区域的通知信息到与该扫地机器人绑定的安装于智能终端上的扫地控制客户端，对使用扫地机器人的用户进行提示。
步骤S30：依据清扫运动轨迹，确定目标区域，控制所述扫地机器人对所述目标区域补扫，所述目标区域为所述可清洁区域中存在的未清扫的区域。
本实施例中，扫地机器人响应用户通过安装在智能终端上的扫地应用程序客户端下达的清扫控制指令，读取清扫控制指令，获取清扫任务，识别请搜任务中需要进行清扫的待清扫区域，调用导航模块根据已经划分好房间区域的栅格地图规划清扫线路，控制扫地机器人根据导航模块规划的清扫路线对清扫任务中的待清扫区域进行清扫。
具体的，扫地机器人在进行清扫时，记录清扫运动轨迹，其中，清扫运动轨迹为扫地机器人从接收到清扫控制指令后，移动到待清扫区域进行清扫时的运动轨迹。在扫地机器人清扫结束后，对记录到的清扫运动轨迹进行分析，检测扫地机器人在清扫过程中是否存在漏扫的房间。具体的，分析清扫运动轨迹可以得到扫地机器人在清扫过程中对那些房间进行了清扫，将已清扫的房间和清扫控制指令中的清扫任务规定的待清扫区域是否匹配，可选的，若清扫运动轨迹显示扫地机器人已清扫区域和控制指令中规定的待清扫区域相匹配，则扫地机器人在本次清扫任务中并不存在漏扫房间，扫地机器人完成本次清扫任务，在***中核销本次清扫任务。
具体的，若在分析扫地机器人的清扫运动轨迹时，根据清扫运动轨迹获知到的扫地机器人的已清扫区域和控制指令中规定的待清扫区域不匹配，即待清扫区域中存在扫地机器人未进行清扫的区域。判定扫地机器人在本次清扫任务中存在漏扫情况。调用已经划分好房间区域的栅格地图，确定被漏扫的房间的位置，控制扫地机器人导航到被漏扫的房间的房间门区域，重新检测扫地机器人能否该房间门，具体的，扫地机器人调用拍照模块，对漏扫的房间的房间门进行拍摄，对拍摄到的照片进行识别，判断房间门是否被堵塞，若识别结果为无堵塞物，扫地机器人重新移动到房间门，判断扫地机器人能否通过被漏扫的房间的房间门，若扫地机器人能够通过该房间门进入被漏扫的房间，标记该未打扫的区域为目标区域，控制扫地机器人重新对目标区域进行补扫。扫地机器人完成对全部被漏扫的房间的可通过性检测后，对全部扫地机器人能够能够进入的目标区域进行补扫。
本实施例中，通过获取待清扫区域的图像信息，提取图像信息中的房间门信息，并根据该房间门信息对生成的栅格地图进行划分区域，以获得栅格地图中的每个与房间门相对应的房间区域，根据已经划分好房间区域的栅格地图进行清扫路线规划，在清扫完成后，根据扫地机器人清扫运动轨迹与清扫控制指令规定的待清扫区域进行对比，判断扫地机器人是否存在漏扫房间，若存在漏扫房间，控制扫地机器人重新判断该漏扫房间能否到达，若该漏扫房间能够到达，重新对漏扫房间进行补扫，确保扫地机器人能够对清扫任务中的房间进行有效打扫，避免漏扫房间，提高扫地机器人的清扫效率与清扫效果。
参见图3，图3为本发明扫地控制方法第二实施例流程图，本实施例中，扫地控制方法包括以下步骤：
步骤S31:响应清扫控制指令，控制所述扫地机器人对待清洁区域进行清扫；
步骤S32:调用所述栅格地图与所述扫地机器人清洁运动轨迹进行对比，确定本次清扫存在漏扫房间区域；
步骤S33：调用导航模块进行导航，控制所述扫地机器人移动到漏扫房间区域，调用传感器检测所述漏扫房间区域的所述房间门能否通过；
步骤S34:若所述房间门不能通过，标记所述漏扫房间区域为不可通区域，上报所述不可通区域的所述房间区域信息到客户端，停止对所述不可通区域的漏扫检测。
本实施例中，扫地机器人响应用户通过安装在智能终端上的扫地应用程序客户端下达的清扫控制指令，读取清扫控制指令，获取清扫任务，识别请扫任务中需要进行清扫的可清扫区域，调用导航模块根据已经划分好房间区域的栅格地图规划清扫线路，控制扫地机器人根据导航模块规划的清扫路线对清扫任务中的可清扫区域进行清扫。
具体的，扫地机器人在进行清扫时，记录清扫运动轨迹，其中，清扫运动轨迹为扫地机器人从接收到清扫控制指令后，移动到待清扫区域进行清扫时的运动轨迹。在扫地机器人清扫结束后，对记录到的清扫运动轨迹进行分析，将清扫运动轨迹与栅格地图进行对比，检测扫地机器人在清扫过程中是否存在漏扫的房间。若对比结果显示扫地机器人存在未对清扫任务中的一个或多个房间进行打扫，确定本次清扫任务中，扫地机器人存在漏扫。在栅格地图中确定漏扫房间的位置，控制扫地机器人导航到被漏扫的房间门区域，并调用拍照模块进行拍摄，对拍摄到的照片进行障碍物识别，判断房间门区域的路段是否存在障碍物，导致扫地机器人无法到达该房间门。
可选的，若扫地机器人识别照片结果为存在障碍物，扫地机器人无法到达该房间门，标记该漏扫房间为不可达房间，扫地机器人向与扫地机器人绑定的移动终端发送本次清扫任务中存在不可达房间的提示信息，停止对该漏扫房间进行漏扫检测。
可选的，若扫地机器人识别照片结果为不存在障碍物，扫地机器人移动到房间门，调用双目传感器判断该房间门能否通过，若扫地机器人根据双目传感器获取该房间门处于紧闭状态，判断该房间门无法通过，扫地机器人无法进入被漏扫的房间进行清扫，标记该房间为不可通房间，扫地机器人向与扫地机器人绑定的移动终端发送本次清扫任务中存在不可通房间的提示信息，停止对该漏扫房间进行漏扫检测。
本实施例中，通过对扫地机器人在清扫任务中存在的漏扫房间进行漏扫检测，对清扫任务中的扫地机器人不能到达的房间门和/或扫地机器人无法进入的房间区域进行标记，并发送对应的提示信息对用户进行提醒，使得用户能够对扫地机器人未打扫的区域进行排查，避免扫地机器人在进行漏扫检测时遇到不能到达的房间门和/或扫地机器人无法进入的房间区域重复进行漏扫检测，导致扫地机器人卡死的情况发生，进而提高漏扫检测效率，确保扫地机器人能够有效地对能够进行补扫的被漏扫房间进行补扫。
此外，参见图4，图4为本申请的扫地控制装置的模块示意图。
为了实现上述实施例，本发明还提供一种扫地控制装置，所述扫地控制装置包括：
房间区域识别模块10，用于获取待清扫区域的图像信息，对所述图像信息进行深度学习识别，获取所述图像信息中的房间区域信息；
清扫区域确定模块20，用于根据所述房间区域信息，确定所述待清洁区域中的可清扫区域，所述可清扫区域为所述待清扫区域中扫地机器人能够到达的可通房间区域；
目标区域补扫模块30，用于依据清扫运动轨迹，确定目标区域，控制所述扫地机器人对所述目标区域补扫，所述目标区域为所述可清洁区域中存在的未清扫的区域。
此外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有扫地机器人控制程序，所述扫地机器人控制程序被处理器执行时实现如上述扫地控制方法的步骤。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意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、药品或者***不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、药品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、药品或者***中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种扫地控制方法，其特征在于，应用于扫地机器人，所述扫地控制方法包括以下步骤：
获取待清扫区域的图像信息，对所述图像信息进行深度学习识别，获取所述图像信息中的房间区域信息；
根据所述房间区域信息，确定所述待清洁区域中的可清扫区域，所述可清扫区域为所述待清扫区域中扫地机器人能够进入的可通房间区域；
依据清扫运动轨迹，确定目标区域，控制所述扫地机器人对所述目标区域补扫，所述目标区域为所述可清洁区域中存在的未清扫的区域。
2.如权利要求1所述的扫地控制方法，其特征在于，所述获取待清洁区域的图像信息，对所述图像信息进行深度学习识别，获取所述图像信息中的房间区域信息步骤之前，还包括：
控制所述扫地机器人遍历所述待清扫区域；
调用激光传感器，采集所述扫地机器人在所述待清扫区域内运动过程中的检测数据；
根据所述检测数据，建立所述待清扫区域的栅格地图。
3.如权利要求1所述的扫地控制方法，其特征在于，获取待清扫区域的图像信息，对所述图像信息进行深度学习识别，获取所述图像信息中的房间区域信息步骤包括：
控制所述扫地机器人遍历所述待清扫区域；
调用拍照模块，对待清扫区域进行拍照，获取待清扫区域的所述图像信息；
将所述图像信息输入到房间门识别网络，调用训练好的房间门识别模型识别所述图像信息中待清扫区域的房间门信息。
4.如权利要求2所述的扫地控制方法，其特征在于，所述建立所述待清扫区域的栅格地图步骤，还包括：
将所述图像信息输入到房间门识别网络，调用训练好的房间门识别模型识别所述图像信息中待清扫区域的房间门信息；
根据获取到的房间门信息，对栅格地图进行区域分解，获得栅格地图中待清扫区域的与每个房间门对应的房间区域的户型环境信息。
5.如权利要求4所述的扫地控制方法，其特征在于，所述根据所述房间区域信息，确定所述待清洁区域中的可清扫区域步骤包括：
控制所述扫地机器人基于所述房间区域信息，初始化探索所述待清洁区域；
获取所述扫地机器人的探索轨迹，判断所述扫地机器人能否进入与所述房间门信息对应的所述房间区域；
若所述扫地机器人能够进入与房间门信息对应的所述房间区域，将所述扫地机器人能够进入的可通房间区域标记为可清洁区域。
6.如权利要求5所述的扫地控制方法，其特征在于，所述依据清扫运动轨迹，确定目标区域，控制所述扫地机器人对所述目标区域补扫步骤包括：
响应清扫控制指令，控制所述扫地机器人对待清洁区域进行清扫；
调用所述栅格地图与所述扫地机器人清洁运动轨迹进行对比，确定本次清扫存在漏扫房间区域；
调用导航模块进行导航，控制所述扫地机器人移动到漏扫房间区域，调用传感器检测所述漏扫房间区域的所述房间门是否能够通过；
若所述房间门能够通过，确定所述漏扫房间区域为目标区域，控制所述扫地机器人进入所述目标区域进行补扫。
7.如权利要求5所述的扫地控制方法，其特征在于，所述依据清扫运动轨迹，确定目标区域，控制所述扫地机器人对所述目标区域补扫步骤，还包括：
响应清扫控制指令，控制所述扫地机器人对待清洁区域进行清扫；
调用所述栅格地图与所述扫地机器人清洁运动轨迹进行对比，确定本次清扫存在漏扫房间区域；
调用导航模块进行导航，控制所述扫地机器人移动到漏扫房间区域，调用传感器检测所述漏扫房间区域的所述房间门能否通过；
若所述房间门不能通过，标记所述漏扫房间区域为不可通区域，上报所述不可通区域的所述房间区域信息到服务器，停止对所述不可通区域的漏扫检测。
8.一种扫地控制装置，其特征在于，所述扫地控制装置包括：
房间区域识别模块，用于获取待清扫区域的图像信息，对所述图像信息进行深度学习识别，获取所述图像信息中的房间区域信息；
清扫区域确定模块，用于根据所述房间区域信息，确定所述待清洁区域中的可清扫区域，所述可清扫区域为所述待清扫区域中扫地机器人能够进入的可通房间区域；
目标区域补扫模块，用于依据清扫运动轨迹，确定目标区域，控制所述扫地机器人对所述目标区域补扫，所述目标区域为所述可清洁区域中存在的未清扫的区域。
9.一种扫地机器人，其特征在于，所述扫地机器人包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可以在所述处理器上运行的扫地控制程序，所述处理器执行所述扫地控制程序时实现如权利要求1-7任一项所述的扫地控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有扫地控制程序，所述扫地控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的扫地控制方法的步骤。
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