CN112515537B - 一种行走地面识别方法及清洁机器人 - Google Patents

Abstract

本发明涉及机器人技术领域，公开一种行走地面识别方法及清洁机器人。方法包括：确定清洁机器人在行走地面时的运动状态，清洁机器人配置坐标系；根据运动状态，获取清洁机器人在坐标系中指定轴方向上的加速度分量集合；根据加速度分量集合，识别行走地面的地面类型。因此，相对现有技术，本方法无需采用超声波传感器便可以实现行走地面的识别，从而降低地面识别成本，也无需对清洁机器人作过度改造，进而降低清洁机器人的设计难度。

Description

一种行走地面识别方法及清洁机器人

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种行走地面识别方法及清洁机器人。

背景技术

清洁机器人往往需要针对不同材质的表面采取相应清洁策略。在普通居家环境中，一般清洁机器人需要区分硬质地面和地毯，以便清洁机器人针对不同类型的行走地面采取不同强度的吸力。

目前检测地毯的常用方法是采用超声波传感器进行检测，该方法可给出较准确和稳定的识别结果，但是，超声传感器成本较高，而且需要为超声波传感器的安装而对清洁机器人的整体构造进行特别设计，增加了清洁机器人的结构复杂度。

发明内容

本发明实施例的一个目的旨在提供一种行走地面识别方法及清洁机器人，其能够降低地面识别成本。

在第一方面，本发明实施例提供一种行走地面识别方法，应用于清洁机器人，所述方法包括：

确定所述清洁机器人在所述行走地面时的运动状态，所述清洁机器人配置坐标系；

根据所述运动状态，获取所述清洁机器人在所述坐标系中指定轴方向上的加速度分量集合；

根据所述加速度分量集合，识别所述行走地面的地面类型。

可选地，所述运动状态包括启动状态，所述确定所述清洁机器人在所述行走地面时的运动状态包括：

获取运动启动指令；

根据所述运动启动指令，确定所述清洁机器人在所述行走地面时的运动状态为所述启动状态，在所述启动状态下，所述指定轴方向为所述清洁机器人的行进方向。

可选地，所述加速度分量集合包括多个时间连续的加速度分量，所述根据所述加速度分量集合，识别所述行走地面的地面类型包括：

在所述启动状态下，从所述加速度分量集合中搜索最大加速度分量；

计算所述最大加速度分量与静置加速度分量的差值，所述静置加速度分量为所述清洁机器人处于静置状态下，在所述指定轴方向上的加速度分量；

根据所述差值，识别所述清洁机器人行走地面的地面类型。

可选地，所述根据所述加速度分量集合，识别所述行走地面的地面类型包括：

判断所述差值是否小于低阈值；

若小于低阈值，识别所述行走地面的地面类型为地毯类型；

若大于或等于低阈值，判断所述差值是否大于高阈值，其中，所述高阈值大于所述低阈值，若大于高阈值，识别所述行走地面的地面类型为非地毯类型。

可选地，所述运动状态包括非启动状态，在所述非启动状态下，所述指定轴方向为垂直于所述行走地面的方向。

可选地，所述根据所述加速度分量集合，识别所述行走地面的地面类型包括：

在所述非启动状态下，将所述加速度分量集合作频域转换处理，得到频谱，所述频谱包括多个频率及与每个所述频率对应的幅值；

计算频率处于高频区段中的各个幅值之和，得到总幅值；

根据所述总幅值，识别所述行走地面的地面类型。

可选地，所述在所述非启动状态下，将所述加速度分量集合作频域转换处理，得到频谱包括：

根据快速傅里叶变换算法，在所述非启动状态下，将所述加速度分量集合作频域转换处理，得到频谱。

可选地，所述非启动状态包括低速直行状态，所述地面类型包括地毯类型与非地毯类型，所述根据所述总幅值，识别所述行走地面的地面类型包括：

在所述低速直行状态下，判断所述总幅值是否小于或等于第一阈值；

若小于或等于第一阈值，识别所述行走地面的地面类型为地毯类型；

若大于第一阈值，判断所述总幅值是否大于或等于第二阈值，所述第二阈值大于所述第一阈值，若大于或等于第二阈值，识别所述行走地面的地面类型为非地毯类型。

可选地，所述非启动状态包括高速直行状态，所述地面类型包括地毯类型与非地毯类型，所述根据所述总幅值，识别所述行走地面的地面类型包括：

在所述高速直行状态下，判断所述总幅值是否小于或等于第三阈值；

若是，识别所述行走地面的地面类型为地毯类型；

若否，识别所述行走地面的地面类型为非地毯类型。

在第二方面，一种非易失性可读存储介质，所述非易失性可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使清洁机器人执行任一项所述的行走地面识别方法。

在第三方面，本发明实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被清洁机器人执行时，使清洁机器人执行上述行走地面识别方法。

在第四方面，本发明实施例提供一种清洁机器人，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行任一项所述的行走地面识别方法。

本发明与现有技术相比至少具有以下有益效果：在本发明实施例提供的行走地面识别方法中，首先，确定机器人的运动状态，机器人配置坐标系；其次，根据运动状态，获取机器人在坐标系中指定轴方向上的加速度分量集合；最后，根据加速度分量集合，识别机器人行走地面的地面类型，因此，相对现有技术，本方法无需采用超声波传感器便可以实现行走地面的识别，从而降低地面识别成本，也无需对清洁机器人作过度改造，进而降低清洁机器人的设计难度。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1为本发明实施例提供的一种清洁机器人的结构示意图；

图2为图1所示的惯性测量仪在清洁机器人中的坐标系；

图3为本发明实施例提供的清洁机器人与外部终端之间的通信示意图；

图4为本发明实施例提供的一种行走地面识别的流程示意图；

图5a为图4所示的S41的流程示意图；

图5b为本发明实施例提供的清洁机器人在硬质地面类型的行走地面上，由静止状态开始进入运动状态的行进方向上的加速度曲线；

图5c为本发明实施例提供的清洁机器人在地毯类型的行走地面上，由静止状态开始进入运动状态的行进方向上的加速度曲线；

图5d为图4所示的S43的一种流程示意图；

图5e为图5d所示的S433的流程示意图；

图6a为本发明实施例提供的清洁机器人从静止状态开始在硬质地面上行走至地毯，再从地毯行走回到硬质地面的Z轴方向上的加速度曲线，其中，Z轴方向垂直于行走地面，Y轴方向为行进方向；

图6b为图4所示的S43的另一种流程示意图；

图7a为本发明实施例提供的清洁机器人在硬质地面类型的行走地面进行低速运动时的在Z轴方向上的频谱；

图7b为本发明实施例提供的清洁机器人在地毯类型的行走地面进行低速运动时的在Z轴方向上的频谱；

图7c为图6b所示的S436的一种流程示意图；

图8a为本发明实施例提供的清洁机器人在硬质地面类型的行走地面进行高速运动时的在Z轴方向上的频谱；

图8b为本发明实施例提供的清洁机器人在地毯类型的行走地面进行高速运动时的在Z轴方向上的频谱；

图8c为图6b所示的S436的另一种流程示意图；

图8d为本发明实施例提供的一种清洁机器人在室内空间的场景示意图；

图9为本发明实施例提供的一种行走地面识别装置的结构示意图；

图10是本发明实施例提供的一种电子设备的电路结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，如果不冲突，本发明实施例中的各个特征可以相互结合，均在本发明的保护范围之内。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。再者，本发明所采用的“第一”、“第二”、“第三”等字样并不对数据和执行次序进行限定，仅是对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。

本发明实施例的行走地面识别方法应用于清洁机器人。其中，本发明实施例的清洁机器人可以被构造成任何合适形状，以便实现特定业务功能操作，例如，本发明实施例清洁机器人包括且不限于扫地机器人、吸尘机器人、拖地机器人或洗地机器人。

本发明实施例的行走地面识别装置可以作为其中一个软件或者硬件功能单元，独立设置在清洁机器人，也可以作为整合在清洁机器人的处理器中的其中一个功能模块，执行本发明实施例的行走地面识别方法。

请参阅图1，在一些实施例中，清洁机器人100包括控制单元11、惯性测量仪12、激光雷达13、摄像头14、无线通信单元15、清洁单元16以及驱动单元17。需要说明的是，上述清洁机器人的元件组成仅作为示例，其中的元件可能全部或部分配置于一台清洁机器人中，不作为本方案的限制。例如激光雷达13和摄像头14可以保留其中一个并将其配置在清洁机器人中。

控制单元11作为清洁机器人100的控制核心，可以采用多种路径规划算法控制机器人实施遍历工作。

在一些实施例中，控制单元11采用SLAM(simultaneous localization andmapping，即时定位与建图技术)技术，根据环境数据构建地图和定位。控制单元11基于被建立好的地图以及机器人的位置，通过全覆盖路径规划算法指示机器人完全遍历一个环境空间。

在一些实施例中，在清洁机器人100遍历时，摄像头14获取遍历区域的图像，其中，该遍历区域的图像可以为整片遍历区域的图像，亦可以为整片遍历区域中局部遍历区域的图像。控制单元11根据遍历区域的图像生成地图，该地图已指示清洁机器人100需要遍历的区域以及位于遍历区域中的障碍物所在的坐标位置。当清洁机器人100每遍历完一个位置或区域后，清洁机器人100基于该地图，标记该位置或区域已被遍历。并且，由于障碍物在地图中是以坐标方式被标记，机器人遍历时，可以根据当前位置对应的坐标点与障碍物涉及的坐标点，判断与障碍物之间的距离，从而实现环绕障碍物作遍历工作。同理，位置或区域已遍历而被标记后，当清洁机器人100下一个位置将会移动至该位置或该区域时，清洁机器人100基于该地图以及该位置或该区域的标记，作出转弯调头或者停止遍历的策略。

在一些实施例中，控制单元11可以为通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、单片机、ARM(Acorn RISC Machine)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。还有，控制单元11还可以是任何传统处理器、控制器、微控制器或状态机。控制单元11也可以被实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合DSP和/或任何其它这种配置。

惯性测量仪12(Inertial measurement unit，IMU)安装于清洁机器人100，用于检测清洁机器人100的加速度或角速度。

请参阅图2，在惯性测量仪12的坐标系中，正Y轴为清洁机器人100的行走方向，正Z轴垂直于清洁机器人100所在的行走地面，正X轴指向清洁机器人100的侧方，因此，清洁机器人100可以测量在X轴或Y轴或Z轴方向上的加速度或角速度。

可以理解的是，在一些实施例中，用户可以根据业务需要，自行定义惯性测量仪12的坐标系，例如，正Z轴为清洁机器人的行走方向，正X轴垂直于清洁机器人100所在的行走地面，正Y轴指向清洁机器人100的侧方，或者，正X轴为清洁机器人的行走方向，正Z轴垂直于清洁机器人100所在的行走地面，正Y轴指向清洁机器人100的侧方。

激光雷达13用于检测清洁机器人100的外部环境，得到点云图像。清洁机器人根据点云图像进行相应业务逻辑，例如，测量与障碍物的距离，识别障碍物、躲避障碍物或构建地图和定位等等。

在一些实施例中，激光雷达13可以在清洁机器人100中被省略。

摄像头14用于采集清洁机器人100外部环境的环境图像，清洁机器人根据环境图像进行相应业务逻辑，例如，识别障碍物或构建环境地图等等。

在一些实施例中，摄像头14可以在清洁机器人100中被省略。

无线通信单元15用于与外部设备通信。请参阅图3，在一些实施例中，清洁机器人100通过无线通信单元15与外部终端200无线通信，无线通信单元15与控制单元11电连接。遍历时，用户通过外部终端200向清洁机器人100发送控制指令，无线通信单元15接收控制指令并向控制单元11发送该控制指令，控制单元11根据该控制指令控制清洁机器人100完成遍历工作。在一些实施例中，外部终端200包括且不限于智能手机、遥控器、智能平板等等终端。

在一些实施例中，无线通信单元15包括广播接收模块、移动通信模块、无线互联网模块、短距离通信模块和定位信息模块的其中一种或多种的组合。

清洁单元16用于清洁地面，清洁单元16可被配置成任意清洁结构，例如，在一些实施例中，清洁单元16包括清洁电机及辊刷，辊刷的表面设置有清洁部，辊刷通过驱动机构与清洁电机连接，清洁电机与控制单元连接，控制单元可以向清洁电机发送指令，控制清洁电机驱动辊刷转动，使得其清洁部能够有效地清洁地面。

驱动单元17用于驱动清洁机器人100行进或后退，清洁时，控制单元11向驱动单元17发送控制指令，驱动单元17根据控制指令带动清洁单元16完成清洁工作。

在一些实施例中，驱动单元17分为左轮驱动单元和右轮驱动单元。以左轮驱动单元为例，其包括电机、轮驱动机构、左轮，电机的转轴与轮驱动机构连接，左轮与轮驱动机构连接，电机与控制单元连接，电机接收控制单元11发送的控制指令而转动其转轴，并通过轮驱动机构将扭矩传输至左轮，实现左轮的转动；同时结合右驱动单元，从而驱动清洁机器人100行进或后退。

本发明实施例提供一种行走地面识别方法，请参阅图4，行走地面识别方法S400包括：

S41、确定清洁机器人在行走地面时的运动状态，清洁机器人配置坐标系；

行走地面为清洁机器人行走时所在的地面，运动状态为清洁机器人运动时的状态，其中，行走地面包括任意合适类型的地面，诸如平整水泥地面、木质地面、平整瓷砖、不平整瓷砖、运动场胶质地面、薄地毯、厚地毯或软地毯等。

坐标系用于辅助检测清洁机器人在指定方向的加速度分量，其中，坐标系可以为二维坐标系，亦可以为三维坐标系，坐标系为二维坐标系时，正X轴可被配置朝向清洁机器人的行进方向，正Y轴可被配置垂直于清洁机器人的行走地面。坐标系为三维坐标系时，如前所述，正Y轴为清洁机器人的行走方向，正Z轴垂直于清洁机器人所在的行走地面，正X轴指向清洁机器人的侧方。

可以理解的是，用户可以根据业务需要，自行定义坐标系中各个轴的方向。

还可以理解的是，此处坐标系可由清洁机器人中指定设备所配置的坐标系来确定，例如，清洁机器人的惯性测量仪的坐标系，亦可以由用户自定义清洁机器人的坐标系而得到，例如，用户定义：以清洁机器人的中心为原点，正Y轴为清洁机器人的行走方向，正Z轴垂直于清洁机器人所在的行走地面，正X轴指向清洁机器人的侧方，从而得到坐标系。

在本实施例中，由于清洁机器人的运动状态由控制单元根据预设业务逻辑控制切换的，因此，清洁机器人通过调用相关业务逻辑的执行状态，便可以确定清洁机器人的运动状态，或者，不同运动状态下，清洁机器人的速度或角速度等相关运动参数都存在差异，因此，清洁机器人采集相关运动参数，也可以确定清洁机器人的运动状态。

S42、根据运动状态，获取清洁机器人在坐标系中指定轴方向上的加速度分量集合；

指定轴方向为在坐标系中与所述运动状态对应的坐标轴，在本实施例中，每种运动状态皆与相应指定轴方向对应。

加速度分量集合包括多个时间连续的加速度分量，每个加速度分量都可以由惯性测量仪或加速度计等检测设备检测得到。

在本实施例中，当清洁机器人确定运动状态后，清洁机器人便可以确定与所述运动状态对应的指定轴方向，再接着，清洁机器人得到每个加速度分量后，便可以计算在指定轴方向上的加速度分量集合，例如，当加速度方向与指定轴方向平行时，于是，清洁机器人可以选择在加速度方向上的加速度分量作为在指定轴方向的加速度分量，并且连续获取多个时间连续的加速度分量作为加速度分量集合。当加速度方向与指定轴方向不平行，亦即，加速度方向与指定轴方向存在夹角时，清洁机器人根据三角函数原理，计算出在指定轴方向上的加速度分量，并且连续获取多个时间连续的加速度分量作为加速度分量集合。

S43、根据加速度分量集合，识别行走地面的地面类型。

地面类型为行走地面的材质类型或状态类型，其中，材质类型包括水泥地面类型、木质地面类型、瓷砖地面类型、胶质地面类型或地毯类型等，状态类型包括平整硬质地面类型、不平整硬质地面类型、厚地毯、薄地毯或软地毯等。

由于清洁机器人在不同地面类型的行走地面上行走时，其加速度分量存在差异化，因此，清洁机器人可以截取一定时长内的加速度分量作为加速度分量集合，可靠地识别行走地面的地面类型。

因此，相对现有技术，本方法无需采用超声波传感器便可以实现行走地面的识别，从而降低地面识别成本，也无需对清洁机器人作过度改造，进而降低清洁机器人的设计难度。

在一些实施例中，所述运动状态包括启动状态，启动状态为清洁机器人由静止状态开始进入运动状态时的状态。通常，清洁机器人开始运动时，其速度是逐步递增，亦即，刚开始运动时的速度是变化的，经过一定时长后，速度方可趋向稳定。

在一些实施例中，控制清洁机器人进入启动状态的方式可以由运动启动指令来触发，请参阅图5a，S41包括：

S411、获取运动启动指令；

S412、根据运动启动指令，确定清洁机器人在行走地面时的运动状态为启动状态，在启动状态下，指定轴方向为清洁机器人的行进方向。

在本实施例中，运动启动指令用于触发清洁机器人由静止状态开始进入运动状态，例如，清洁机器人上电后，清洁机器人完成初始化。初始化完毕后，控制单元向驱动单元发送运动启动指令，于是，驱动单元开始工作，驱动清洁机器人由静止状态开始进入运动状态。

在本实施例中，清洁机器人根据运动启动指令，进入相应的启动逻辑操作，与此同时，清洁机器人也可以确定已进入启动状态，亦即，可以确定清洁机器人在行走地面时的运动状态为启动状态。

可以理解的是，当清洁机器人收到运动启动指令后，其可以将后面预设时长内的状态作为启动状态，例如，清洁机器人在t1时间点收到运动启动指令后，利用计时器记录Δt1时长(相当到达t2时间点)，清洁机器人可以将t1-t2这段时间对应的运动状态作为启动状态。

还可以理解的是，清洁机器人在收到运动启动指令后，且在接收运动状态切换指令之前，其可以将两个指令之间的时间所对应的运动状态作为启动状态。本领域技术人员可以根据具体业务需求，选择任意合适方式来确定启动状态，在此不赘述。

在启动状态下，清洁机器人在不同地面类型的行走地面上行走时，其在指定轴方向上的加速度分量可以呈现差异化。

请一并参阅图5b与图5c，图5b为本发明实施例提供的清洁机器人在硬质地面类型的行走地面上，由静止状态开始进入运动状态的行进方向上的加速度曲线。图5c为本发明实施例提供的清洁机器人在地毯类型的行走地面上，由静止状态开始进入运动状态的行进方向上的加速度曲线。如图5b与图5c所示，在启动状态下，地毯表面对清洁机器人的阻力远大于光滑硬质地面对清洁机器人的阻力，当清洁机器人以相同运动启动指令从静止状态开始进入运动状态时，在光滑硬质地面上时的行进方向的加速度大于在地毯上时行进方向的加速度，且在光滑硬质地面上时所要得到相同速度所需的时间小于在地毯上时所需的时间。

因此，清洁机器人可以根据在行进方向上的加速度分量集合识别行走地面的地面类型，因此，在启动状态下，本方法可以选择指定轴方向为清洁机器人的行进方向，以便识别行走地面的地面类型。

如前所述，在启动状态下，在不同地面类型的行走地面上行走，其行进方向的加速度分量存在差异化，因此，清洁机器人便可以根据加速度分量集合，识别在启动状态下清洁机器人所在行走地面的地面类型，请参阅图5d，在一些实施例中，S43包括：

S431、在启动状态下，从加速度分量集合中搜索最大加速度分量；

S432、计算最大加速度分量与静置加速度分量的差值，静置加速度分量为清洁机器人处于静置状态下，在指定轴方向上的加速度分量；

S433、根据差值，识别清洁机器人行走地面的地面类型。

在本实施例中，清洁机器人由静止状态开始进入运动状态时，若没保留或者前置默认地面类型时，清洁机器人可以将当前行走地面的地面类型视为非地毯类型，例如，将当前行走地面视为硬质地面。

在本实施例中，假设加速度分量集合＝{a1,a2,a3,……,a99,a100}，清洁机器人从加速度分量集合中搜索最大加速度分量，假设a40为最大加速度分量。由于静置加速度分量由清洁机器人处于静置状态下预先测量得到，例如，清洁机器人在静置状态下，检测预设时长内的各个时间点对应的静置加速度分量，然后再求取预设时长内全部静置加速度分量的平均值，将平均值作为最终的静置加速度分量，举例而言，清洁机器人在静置状态下，耗时1秒获取100个静置加速度分量，然后再求取100个静置加速度分量的平均值，从而得到最终的静置加速度分量。

此处，假设静置加速度分量＝K，清洁机器人计算差值Δa＝a40-K，因此，清洁机器人根据差值Δa便可以识别行走地面的地面类型。

请参阅图5e，在一些实施例中，在启动状态下，识别行走地面的地面类型时，S433包括：

S4331、判断差值是否小于低阈值，若是，执行S4332，若否，执行S4333；

S4332、若小于低阈值，识别行走地面的地面类型为地毯类型；

S4333、若大于或等于低阈值，判断差值是否大于高阈值，其中，高阈值大于所述低阈值，若是，执行S4334，若否，执行S4335；

S4334、若大于高阈值，识别行走地面的地面类型为非地毯类型；

S4335、执行预设操作。

在本实施例中，低阈值与高阈值由用户根据经验和实验测算得到，其中，低阈值小于高阈值，例如，低阈值为0.2g，高阈值为0.3g。

在本实施例中，非地毯类型包括硬质地面类型等合适地面类型。

在本实施例中，在步骤S4335中，具体预设操作由用户根据业务需求自行定义，例如，若小于或等于高阈值，清洁机器人将上次判断得到的地面类型作为当前地面类型，或者，返回步骤S4331作重复判断，或者，暂停判断操作，当检测到运动状态改变时，恢复判断操作等等。

采用本方法，其能够在清洁机器人从静止状态开始进入运动状态时，便可以开始判断当前行走地面的地面类型，从而能够满足清洁机器人在全时间段内，全方位和无死角地判断当前行走地面的地面类型的需求，提高清洁机器人的行进效率，增强用户体验感。

通常，清洁机器人由启动状态中速度不稳定的状态过渡到速度稳定的状态后，当清洁机器人在不同地面类型的行走地面上行走时，其在指定轴方向的加速度分量集合存在差异化。

请参阅图6a，图6a为本发明实施例提供的清洁机器人从静止状态开始在硬质地面上行走至地毯，再从地毯行走回到硬质地面的Z轴方向上的加速度曲线，其中，Z轴方向垂直于行走地面，Y轴方向为行进方向。如图6a所示，可知：清洁机器人运动时，机身会产生一定程度的振动，Z轴方向上的加速度分量可以有效地反应振动情况。当清洁机器人在地毯上运动时，地毯能有效吸收大部分高频振动，使Z轴方向上加速度分量的波形发生明显改变。

在图6a中，在8.9秒左右开始在硬质地面上低速运动，11秒左右起转为正常速度运动，13.5秒时进入地毯并低速运动，16秒左右在地毯上以正常速度运动，18.5秒左右回到硬质地面。

因此，在一些实施例中，运动状态包括非启动状态，非启动状态为清洁机器人由启动状态进入常规运动状态的状态，其中，非启动状态包括低速直行状态、高速直行状态或转弯状态。在非启动状态下，指定轴方向为垂直于行走地面的方向。

由于启动状态与非启动状态之间的加速度分量存在差异化，因此，清洁机器人便可以根据加速度分量集合，识别在非启动状态下清洁机器人所在行走地面的地面类型，请参阅图6b，在一些实施例中，S43包括：

S434、在非启动状态下，将加速度分量集合作频域转换处理，得到频谱，频谱包括多个频率及与每个频率对应的幅值；

S435、计算频率处于高频区段中的各个幅值之和，得到总幅值；

S436、根据总幅值，识别行走地面的地面类型。

在一些实施例中，频域转换处理的方式包括傅里叶变换算法或快速傅里叶变换算法等频域转换算法。

频谱用于指示在非启动状态下，加速度分量在频域维度下的相应特征，此种方式与启动状态下采用时域维度分析加速度分量的方式不同。在频谱中，横轴为频率，纵轴为幅值。

高频区段为频率高于预设频率阈值的区段，其中，预设频率阈值由用户根据业务或经验来确定，例如，预设频率阈值为80Hz，高于或等于80Hz的频率组成高频区段。在本实施例中，计算总幅值时，清洁机器人将频率高于或等于80Hz的横坐标在频谱线中的相应纵坐标进行相加，从而得到总幅值，于是便可以根据总幅值，识别行走地面的地面类型。

如前所述，非启动状态包括低速直行状态、高速直行状态或转弯状态，其中，在低速直行状态和高速直行状态下，清洁机器人的速度可以是匀速，亦可以是变速，并且，低速直行状态下的速度小于高速直行状态下的速度。

在非启动状态下，清洁机器人采取不同速度，在不同地面类型的行走地面上行走时，其在指定轴方向上的加速度分量亦存在差异化。

请一并参阅图7a与图7b，图7a为本发明实施例提供的清洁机器人在硬质地面类型的行走地面进行低速运动时的在Z轴方向上的频谱，图7b为本发明实施例提供的清洁机器人在地毯类型的行走地面进行低速运动时的在Z轴方向上的频谱。在低速直行状态下，清洁机器人的机身振动较小，由图7a与图7b可知，在高频区段(例如80Hz)，在硬质地面类型的行走地面下的总幅值与在地毯类型的行走地面下的总幅值之间的差异比较明显。

因此，清洁机器人可以根据此差异化，即使在不同非启动状态下，也可以识别当前行走地面的地面类型。在一些实施例中，非启动状态包括低速直行状态，地面类型包括地毯类型与非地毯类型，请参阅图7c，S436包括：

S4361、在低速直行状态下，判断总幅值是否小于或等于第一阈值，若是，执行S4362，若否，执行S4363；

S4362、若小于或等于第一阈值，识别行走地面的地面类型为地毯类型；

S4363、若大于第一阈值，判断总幅值是否大于或等于第二阈值，其中，第二阈值大于第一阈值，若是，执行S4364，若否，执行S4365；

S4364、若大于或等于第二阈值，识别行走地面的地面类型为非地毯类型；

S4365、若小于第二阈值，执行预设操作。

在本实施例中，低速直行状态为清洁机器人的速度较低时的状态，通常，清洁机器人由启动状态过渡到下一个运动状态时，此时清洁机器人的速度比较低，此时的运动状态为低速直行状态，例如，如前所述，当清洁机器人计时到t2时间点后，继续计时Δt2时长(相当到达t3时间点)，清洁机器人可以将t2-t3这段时间对应的运动状态作为低速直行状态。再例如，当清洁机器人计时到t2时间点后，在时间点t4收到高速速度切换指令，于是清洁机器人可以将t2-t4这段时间对应的运动状态作为低速直行状态。

可以理解的是，清洁机器人在停止运动之前的预设时长所对应的运动状态为低速直行状态，例如，清洁机器人在收到预备停止运动指令时，便开始进入低速直行状态。

还可以理解的是，本领域技术人员可以根据业务需要自行定义低速直行状态的进入时机，在此不赘述。

在本实施例中，第一阈值与第二阈值由用户根据经验和实验测算得到，例如，第一阈值为3，第二阈值为5。

在本实施例中，在步骤S4365中，具体预设操作由用户根据业务需求自行定义，例如，若小于第二阈值，清洁机器人将上次判断得到的地面类型作为当前地面类型，或者，返回步骤S4361作重复判断，或者，暂停判断操作，当检测到运动状态改变时，恢复判断操作等等。

采用本方法，其能够根据低速直行状态下所引起清洁机器人在Z轴上的加速度分量变化情况，可靠地和更为细粒度地判断当前行走地面的地面类型。

在一些实施例中，清洁机器人高速运动时，清洁机器人的机身振动比较明显，在不同地面类型的行走地面运动时的加速度分量表现分野也较明显。

请一并参阅图8a与图8b，图8a为本发明实施例提供的清洁机器人在硬质地面类型的行走地面进行高速运动时的在Z轴方向上的频谱，图8b为本发明实施例提供的清洁机器人在地毯类型的行走地面进行高速运动时的在Z轴方向上的频谱。由图8a与图8b可知，在高频区段(例如80Hz)，在硬质地面类型的行走地面下的总幅值与在地毯类型的行走地面下的总幅值之间的差异比较明显。

在一些实施例中，非启动状态包括高速直行状态，请参阅图8c，S436包括：

S4366、在高速直行状态下，判断总幅值是否小于或等于第三阈值，若是，执行S4367，若否，执行S4368；

S4367、若是，识别行走地面的地面类型为地毯类型；

S4368、若否，识别行走地面的地面类型为非地毯类型。

在本实施例中，高速直行状态为清洁机器人的速度较高时的状态，通常，清洁机器人开始执行清洁操作时，其速度比较高，此时的运动状态为高速直行状态，例如，清洁机器人在收到清洁指令时，便开始进入高速直行状态。

在本实施例中，第三阈值由用户根据经验和实验测算得到，例如，第三阈值为10。

采用本方法，其能够根据高速直行状态下所引起清洁机器人在Z轴上的加速度分量变化情况，可靠地和更为细粒度地判断当前行走地面的地面类型。

在一些实施例中，当运动状态为转弯状态时，由于清洁机器人转弯时的机身振动较弱，清洁机器人可以将上次判断得到的地面类型作为当前地面类型。

总体而言，本文提供的行走地面识别方法覆盖了由静止状态开始进入运动状态时的启动状态、低速直行状态、高速直行状态及转弯状态下，对行走地面的地面类型的判断和确定，识别结果比较准确可靠，兼容性广，扩展性好。

为了详细阐述本方法，本文结合表1对本方法作出更详细的阐述，其中，表1为清洁机器人在不同地面类型的行走地面上行走时的检测数据表。如表1所示：

表1

由表1可知，对于相同运动状态，在不同行走地面上行走时，加速度或总幅值具有明显差异的，如在启动状态下，在地毯中行走时，其加速度不大于0.2g，在硬质地面上行走，其加速度是大于0.3g。

在低速直行状态下，在地毯中行走时，其总幅值几乎都是小于3g，在硬质地面上行走，其加速度是大于5g。

在高速直行状态下，在地毯中行走时，其总幅值几乎都是小于10g，在硬质地面上行走，其加速度是大于10g。

由表1还得知，若对总幅值或加速度的判断阈值作出更加细粒度地划分和定义，清洁机器人根据总幅值或差值，识别清洁机器人行走地面的地面类型时，其不仅能够识别出地毯类型和非地毯类型，而且还能够识别出非地毯类型中的更具体材质地面类型的行走地面，诸如较光滑的木质表面、较粗糙的木质表面、较软的泡沫地砖、户外卵石地面、户外不规则石板拼接地面等，在此不赘述。

为了更加详细阐述本方法，本文还结合图8d提供的应用场景对本方法作出详细阐述，具体如下：

清洁机器人50处于室内空间51中，室内空间51铺设木地板52，木地板52的部分区域铺设地毯53。

若清洁机器人500在地点S1由静止状态开始进入运动状态时，采用本文提供的方法，其能够识别出当前行走地面为木地板。

若清洁机器人500在地点S2由静止状态开始进入运动状态时，采用本文提供的方法，其也能够识别出当前行走地面为地毯。

若清洁机器人500自地点S1低速运动或高速运动移动至地点S2，采用本文提供的方法，其能够识别出由硬质类型的木地板切换至地毯类型的地毯。

若清洁机器人500自地点S2低速运动或高速运动移动至地点S1，采用本文提供的方法，其能够识别出由地毯类型的地毯切换至硬质类型的木地板。

需要说明的是，在上述各个实施方式中，上述各步骤之间并不必然存在一定的先后顺序，本领域普通技术人员，根据本发明实施方式的描述可以理解，不同实施方式中，上述各步骤可以有不同的执行顺序，亦即，可以并行执行，亦可以交换执行等等。

作为本发明实施方式的另一方面，本发明实施方式提供一种行走地面识别装置。其中，行走地面识别装置可以为软件模块，所述软件模块包括若干指令，其存储在存储器内，处理器可以访问该存储器，调用指令进行执行，以完成上述各个实施方式所阐述的行走地面识别方法。

在一些实施方式中，行走地面识别装置亦可以由硬件器件搭建成的，例如，行走地面识别装置可以由一个或两个以上的芯片搭建而成，各个芯片可以互相协调工作，以完成上述各个实施方式所阐述的行走地面识别方法。再例如，行走地面识别装置还可以由各类逻辑器件搭建而成，诸如由通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASI C)、现场可编程门阵列(FPGA)、单片机、ARM(Acorn RI SC Machi ne)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合而搭建成。

请参阅图9，行走地面识别装置600包括状态确定模块61、加速度获取模块62及地面识别模块63。

状态确定模块61用于确定清洁机器人在行走地面时的运动状态，清洁机器人配置坐标系。

加速度获取模块62用于根据运动状态，获取清洁机器人在坐标系中指定轴方向上的加速度分量集合。

地面识别模块63用于根据加速度分量集合，识别行走地面的地面类型。

因此，相对现有技术，本装置无需采用超声波传感器便可以实现行走地面的识别，从而降低地面识别成本，也无需对清洁机器人作过度改造，进而降低清洁机器人的设计难度。

在一些实施例中，运动状态包括启动状态，状态确定模块61具体用于获取运动启动指令，根据运动启动指令，确定清洁机器人在行走地面时的运动状态为启动状态，在启动状态下，指定轴方向为清洁机器人的行进方向。

在一些实施例中，加速度分量集合包括多个时间连续的加速度分量，地面识别模块63用于在启动状态下，从加速度分量集合中搜索最大加速度分量，计算清洁机器人处于静置状态下，在指定轴方向上的静置加速度分量，以及最大加速度分量与静置加速度分量的差值，根据差值，识别清洁机器人行走地面的地面类型。

在一些实施例中，地面识别模块63具体用于判断差值是否小于低阈值，若小于低阈值，识别行走地面的地面类型为地毯类型，若大于或等于低阈值，判断差值是否大于高阈值，其中，高阈值大于低阈值，若大于高阈值，识别行走地面的地面类型为非地毯类型。

在一些实施例中，运动状态包括非启动状态，在非启动状态下，指定轴方向为垂直于行走地面的方向。

在一些实施例中，地面识别模块63用于在非启动状态下，将加速度分量集合作频域转换处理，得到频谱，频谱包括多个频率及与每个所述频率对应的幅值，计算频率处于高频区段中的各个幅值之和，得到总幅值，根据总幅值，识别行走地面的地面类型。

在一些实施例中，地面识别模块63具体用于根据快速傅里叶变换算法，在非启动状态下，将加速度分量集合作频域转换处理，得到频谱。

在一些实施例中，非启动状态包括低速直行状态，地面类型包括地毯类型与非地毯类型，地面识别模块63还具体用于：在低速直行状态下，判断总幅值是否小于或等于第一阈值，若小于或等于第一阈值，识别行走地面的地面类型为地毯类型，若大于第一阈值，判断总幅值是否大于或等于第二阈值，第二阈值大于第一阈值，若大于或等于第二阈值，识别行走地面的地面类型为非地毯类型。

在一些实施例中，非启动状态包括高速直行状态，地面类型包括地毯类型与非地毯类型，地面识别模块63还具体用于：在高速直行状态下，判断总幅值是否小于或等于第三阈值，若是，识别行走地面的地面类型为地毯类型，若否，识别行走地面的地面类型为非地毯类型。

需要说明的是，上述行走地面识别装置可执行本发明实施方式所提供的行走地面识别方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在行走地面识别装置实施方式中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施方式所提供的行走地面识别方法。

请参阅图10，图10是本发明实施例提供的一种电子设备的电路结构示意图。如图10所示，电子设备700包括一个或多个处理器71以及存储器72。其中，图10中以一个处理器71为例。

处理器71和存储器72可以通过总线或者其他方式连接，图10中以通过总线连接为例。

存储器72作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的行走地面识别方法对应的程序指令/模块。处理器71通过运行存储在存储器72中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行行走地面识别装置的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例提供的行走地面识别方法以及上述装置实施例的各个模块或单元的功能。

存储器72可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器72可选包括相对于处理器71远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器71。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述程序指令/模块存储在所述存储器72中，当被所述一个或者多个处理器71执行时，执行上述任意方法实施例中的行走地面识别方法。

本发明实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如图7中的一个处理器71，可使得上述一个或多个处理器可执行上述任意方法实施例中的行走地面识别方法。

本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被清洁机器人执行时，使所述清洁机器人执行上述任意方法实施例中的行走地面识别方法。

以上所描述的装置或设备实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

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各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述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 (10)

1.一种行走地面识别方法，应用于清洁机器人，其特征在于，所述方法包括：

确定所述清洁机器人在所述行走地面时的运动状态，所述清洁机器人配置坐标系；

根据所述运动状态，获取所述清洁机器人在所述坐标系中指定轴方向上的加速度分量集合；

根据所述加速度分量集合，识别所述行走地面的地面类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动状态包括启动状态，所述确定所述清洁机器人在所述行走地面时的运动状态包括：

获取运动启动指令；

根据所述运动启动指令，确定所述清洁机器人在所述行走地面时的运动状态为所述启动状态，在所述启动状态下，所述指定轴方向为所述清洁机器人的行进方向。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述加速度分量集合包括多个时间连续的加速度分量，所述根据所述加速度分量集合，识别所述行走地面的地面类型包括：

在所述启动状态下，从所述加速度分量集合中搜索最大加速度分量；

计算所述最大加速度分量与静置加速度分量的差值，所述静置加速度分量为所述清洁机器人处于静置状态下，在所述指定轴方向上的加速度分量；

根据所述差值，识别所述清洁机器人行走地面的地面类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述加速度分量集合，识别所述行走地面的地面类型包括：

判断所述差值是否小于低阈值；

若小于低阈值，识别所述行走地面的地面类型为地毯类型；

若大于或等于低阈值，判断所述差值是否大于高阈值，其中，所述高阈值大于所述低阈值，若大于高阈值，识别所述行走地面的地面类型为非地毯类型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动状态包括非启动状态，在所述非启动状态下，所述指定轴方向为垂直于所述行走地面的方向。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述加速度分量集合，识别所述行走地面的地面类型包括：

在所述非启动状态下，将所述加速度分量集合作频域转换处理，得到频谱，所述频谱包括多个频率及与每个所述频率对应的幅值；

计算频率处于高频区段中的各个幅值之和，得到总幅值；

根据所述总幅值，识别所述行走地面的地面类型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在所述非启动状态下，将所述加速度分量集合作频域转换处理，得到频谱包括：

根据快速傅里叶变换算法，在所述非启动状态下，将所述加速度分量集合作频域转换处理，得到频谱。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述非启动状态包括低速直行状态，所述地面类型包括地毯类型与非地毯类型，所述根据所述总幅值，识别所述行走地面的地面类型包括：

在所述低速直行状态下，判断所述总幅值是否小于或等于第一阈值；

若小于或等于第一阈值，识别所述行走地面的地面类型为地毯类型；

若大于第一阈值，判断所述总幅值是否大于或等于第二阈值，所述第二阈值大于所述第一阈值，若大于或等于第二阈值，识别所述行走地面的地面类型为非地毯类型。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述非启动状态包括高速直行状态，所述地面类型包括地毯类型与非地毯类型，所述根据所述总幅值，识别所述行走地面的地面类型包括：

在所述高速直行状态下，判断所述总幅值是否小于或等于第三阈值；

若是，识别所述行走地面的地面类型为地毯类型；

若否，识别所述行走地面的地面类型为非地毯类型。

10.一种清洁机器人，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至9任一项所述的行走地面识别方法。

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