CN115607052A - 一种机器人的清洁方法、装置、设备及清洁机器人 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种机器人的清洁方法、装置、设备及清洁机器人，该方法包括：首先利用目标机器人的嵌入式深度摄像头，获取其周围预设区域内的图像数据和深度点云信息；然后对图像数据进行识别，确定出目标机器人周围预设区域内的目标障碍物；并利用深度点云信息以及图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出目标障碍物与目标机器人的相对距离，接着根据该相对距离和目标机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，确定目标障碍物在环境地图中的位置，进而在目标清洁区域内，根据目标障碍物在环境地图中的位置，控制目标机器人进行避障的清洁作业。从而利用嵌入式摄像头取代激光雷达进行识别探测，提高了机器人的清洁效果，也提升了用户体验。
Description
技术领域
本申请涉及机器人技术领域，尤其涉及一种机器人的清洁方法、装置、设备及清洁机器人。
背景技术
随着机器人技术的进步，机器人的种类越来越丰富，功能也越来越强大，其中，清洁机器人的使用也越来越广泛，利用清洁机器人可以自动在家庭空间或者大型场所等待清洁空间中执行清洁操作，从而能够为人们节省大量清洁时间，为人们的生活带来极大的便利和舒适体验。
目前，清洁机器人通常是使用激光雷达进行激光测距扫描的方式实现地图构建、机器人定位和导航、以及智能设备避障等清洁操作，但由于激光雷达的高度增高了清洁机器人的机体高度，使其使用场景受到了较大的限制，且灵敏度不够，清洁效果也较差。
因此，如何提高清洁机器人的清洁效果，以进一步提升用户体验是目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本申请实施例的主要目的在于提供一种机器人的清洁方法、装置、设备及清洁机器人，能够提高清洁机器人的清洁效果，并进一步提升用户体验。
第一方面，本申请实施例提供了一种机器人的清洁方法，所述方法包括：
利用目标机器人的嵌入式深度摄像头，获取所述目标机器人周围预设区域内的图像数据和深度点云信息；所述图像数据和深度点云信息存在映射关系；
对所述图像数据进行识别，确定出所述目标机器人周围预设区域内的目标障碍物；并利用所述深度点云信息以及所述图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出所述目标障碍物与所述目标机器人的相对距离；
根据所述目标机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，以及所述目标障碍物与所述目标机器人的相对距离，确定所述目标障碍物在所述环境地图中的位置；
在目标清洁区域内，根据所述目标障碍物在所述环境地图中的位置，控制所述目标机器人进行避障的清洁作业。
一种可能的实现方式中，所述利用目标机器人的嵌入式深度摄像头，获取所述目标机器人周围预设区域内的图像数据和深度点云信息之前，所述方法还包括：
响应于接收到的建图指令，通过所述嵌入式深度摄像头，获取所述目标机器人周围预设区域内的初始深度点云信息；
利用预设的建图算法，根据所述初始深度点云信息，构建环境地图。
一种可能的实现方式中，在所述根据所述目标机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，以及所述目标障碍物与所述目标机器人的相对距离，确定所述目标障碍物在所述环境地图中的位置之后，所述方法还包括：
对所述目标障碍物在所述环境地图中的位置进行标记，并根据标记结果，更新所述环境地图，得到更新后的环境地图。
一种可能的实现方式中，所述在目标清洁区域内，根据所述目标障碍物在所述环境地图中的位置，控制所述目标机器人进行避障的清洁作业，包括：
响应于接收到的清洁指令，在目标清洁区域内，根据更新后的环境地图中目标障碍物的位置标记，控制所述目标机器人进行避障的清洁作业。
一种可能的实现方式中，所述在目标清洁区域内，根据所述目标障碍物在所述环境地图中的位置，控制所述目标机器人进行避障的清洁作业，包括：
当目标障碍物不属于预设障碍物分类时，判断所述目标障碍物的高度是否高于预设越障高度；
若否，则控制所述目标机器人在目标清洁区域内进行清洁作业时不对所述目标障碍物进行避障处理；
若是，则控制所述目标机器人在目标清洁区域内进行清洁作业时，对所述目标障碍物进行避障处理。
一种可能的实现方式中，所述预设越障高度为两厘米。
一种可能的实现方式中，所述目标机器人的嵌入式深度摄像头分别位于所述目标机器人的前方和后方。
第二方面，本申请实施例提供了一种清洁机器人，所述清洁机器人包括：嵌入式深度摄像头、数据处理模块、控制器；所述嵌入式深度摄像头包括图像采集模块和深度采集模块；
所述图像采集模块，用于获取所述清洁机器人周围预设区域内的图像数据；
所述深度采集模块，用于获取所述清洁机器人周围预设区域内的深度点云信息；所述图像数据和深度点云信息存在映射关系；
所述数据处理模块，用于对所述图像数据进行识别，确定出所述清洁机器人周围预设区域内的目标障碍物；并用于利用所述深度点云信息以及所述图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出所述目标障碍物与所述清洁机器人的相对距离；
所述数据处理模块，还用于根据所述清洁机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，以及所述目标障碍物与所述清洁机器人的相对距离，确定所述目标障碍物在所述环境地图中的位置；
所述控制器，用于在目标清洁区域内，根据所述清洁机器人在所述环境地图中的位置，控制所述清洁机器人进行避障的清洁作业。
第三方面，本申请实施例还提供了一种机器人的清洁装置，包括：
第一获取单元，用于利用目标机器人的嵌入式深度摄像头，获取所述目标机器人周围预设区域内的图像数据和深度点云信息；所述图像数据和深度点云信息存在映射关系；
第一确定单元，用于对所述图像数据进行识别，确定出所述目标机器人周围预设区域内的目标障碍物；并利用所述深度点云信息以及所述图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出所述目标障碍物与所述目标机器人的相对距离；
第二确定单元，用于根据所述目标机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，以及所述目标障碍物与所述目标机器人的相对距离，确定所述目标障碍物在所述环境地图中的位置；
清洁单元，用于在目标清洁区域内，根据所述目标障碍物在所述环境地图中的位置，控制所述目标机器人进行避障的清洁作业。
一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第二获取单元，用于响应于接收到的建图指令，通过所述嵌入式深度摄像头，获取所述目标机器人周围预设区域内的初始深度点云信息；
构建单元，用于利用预设的建图算法，根据所述初始深度点云信息，构建环境地图。
一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
更新单元，用于对所述目标障碍物在所述环境地图中的位置进行标记，并根据标记结果，更新所述环境地图，得到更新后的环境地图。
一种可能的实现方式中，所述清洁单元具体用于：
响应于接收到的清洁指令，在目标清洁区域内，根据更新后的环境地图中目标障碍物的位置标记，控制所述目标机器人进行避障的清洁作业。
一种可能的实现方式中，所述清洁单元具体包括：
判断子单元，用于当目标障碍物不属于预设障碍物分类时，判断所述目标障碍物的高度是否高于预设越障高度；
第一控制子单元，用于若判断出所述目标障碍物的高度不高于预设越障高度，则控制所述目标机器人在目标清洁区域内进行清洁作业时不对所述目标障碍物进行避障处理；
第二控制子单元，用于若判断出所述目标障碍物的高度高于预设越障高度，则控制所述目标机器人在目标清洁区域内进行清洁作业时，对所述目标障碍物进行避障处理。
一种可能的实现方式中，所述预设越障高度为两厘米。
一种可能的实现方式中，所述目标机器人的嵌入式深度摄像头分别位于所述目标机器人的前方和后方。
第四方面，本申请实施例还提供了一种机器人的清洁设备，包括：处理器、存储器、***总线；
所述处理器以及所述存储器通过所述***总线相连；
所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的机器人的清洁方法中的任意一种实现方式。
第五方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述第一方面所述的机器人的清洁方法中的任意一种实现方式。
第六方面，本申请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在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述第一方面所述的机器人的清洁方法中的任意一种实现方式。
本申请实施例提供的一种机器人的清洁方法、装置、设备及清洁机器人，首先利用目标机器人的嵌入式深度摄像头，获取目标机器人周围预设区域内的图像数据和深度点云信息；其中，图像数据和深度点云信息存在映射关系；然后对图像数据进行识别，确定出目标机器人周围预设区域内的目标障碍物；并利用深度点云信息以及图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出目标障碍物与目标机器人的相对距离，接着根据目标机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，以及目标障碍物与目标机器人的相对距离，确定目标障碍物在环境地图中的位置，进而可以在目标清洁区域内，根据目标障碍物在环境地图中的位置，控制目标机器人进行避障的清洁作业。
可见，由于本申请是利用嵌入式摄像头取代激光雷达进行机器人周围环境的识别探测，不仅实现了机器人的机体超薄化，扩大了机器人的使用场景，使得机器人可以自由前进和后退等，行动更加方便，而且也实现了机器人的超广角视觉识别探测，缩短了机器人的运行时间，从而能够提高机器人的清洁效果，并进一步提升用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种机器人的清洁方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的在目标机器人的正前方和正后方分别设置一个嵌入式深度摄像头的示意图；
图3为本申请实施例提供的清洁机器人的正前方或正后方的示例图；
图4为本申请实施例提供的清洁机器人的侧面的示例图；
图5为本申请实施例提供的清洁机器人的底部的示例图；
图6为本申请实施例提供的一种机器人的清洁装置的组成示意图。
具体实施方式
清洁机器人是智能家用电器的一种，通过路径规划、自主导航等技术，能够自动的在家庭空间或者大型场所等待清洁空间中完成清洁工作，能够为人们节省大量清洁时间，为人们的生活带来极大的便利和舒适体验。
目前，清洁机器人通常是使用激光雷达进行激光测距扫描的方式来实现地图构建、机器人定位和导航、以及智能设备避障等清洁操作。并且激光雷达通常是固定在清洁机器人的机体顶部，激光雷达包括雷达本体、雷达座、用于驱动雷达本体转动的驱动装置和用于探测周围障碍物的探测装置。这种外设激光雷达的设计，虽然可以完成清洁机器人周围物体和场景的识别探测功能，但是却增大了清洁机器人的机体高度，不仅较大的限制了机器人的使用场景，也导致机器人的灵敏度不够，清洁效果较差。
为解决上述缺陷，提高清洁机器人的清洁效果，本申请提供了一种机器人的清洁方法，首先利用目标机器人的嵌入式深度摄像头，获取目标机器人周围预设区域内的图像数据和深度点云信息；其中，图像数据和深度点云信息存在映射关系；然后对图像数据进行识别，确定出目标机器人周围预设区域内的目标障碍物；并利用深度点云信息以及图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出目标障碍物与目标机器人的相对距离，接着根据目标机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，以及目标障碍物与目标机器人的相对距离，确定目标障碍物在环境地图中的位置，进而可以在目标清洁区域内，根据目标障碍物在环境地图中的位置，控制目标机器人进行避障的清洁作业。
可见，由于本申请是利用嵌入式摄像头取代激光雷达进行机器人周围环境的识别探测，不仅实现了机器人的机体超薄化，扩大了机器人的使用场景，使得机器人可以自由前进和后退等，行动更加方便，而且也实现了机器人的超广角视觉识别探测，缩短了机器人的运行时间，从而能够提高机器人的清洁效果，并进一步提升用户体验。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
第一实施例
参见图1，为本实施例提供的一种机器人的清洁方法的流程示意图，该方法包括以下步骤：
S101：利用目标机器人的嵌入式深度摄像头，获取目标机器人周围预设区域内的图像数据和深度点云信息；其中，图像数据和深度点云信息存在映射关系。
在本实施例中，将采用本实施例来提高清洁效果的任一清洁机器人定义为目标机器人。为了提高清洁效果，本申请预先在目标机器人中设置了嵌入式深度摄像头，用以取代激光雷达，对目标机器人周围预设区域内的环境信息进行采集，以在物理层面上实现目标机器人的机体超薄化，扩大其使用范围，增加其运行的场景，也提高了目标机器人的反应灵敏度。
其中，需要说明的是，本申请不限定目标机器人的嵌入式深度摄像头的数量和具体组成结构，一种优选的实现方式是，可以在目标机器人的前方和后方分别设置一个嵌入式深度摄像头，且具体设置的位置和设置方式不做限定，可以在目标机器人的前后对称位置或不对称位置、再或是前后偏斜位置等分别设置一个嵌入式深度摄像头，比如可以在目标机器人的正前方和正后方分别设置一个嵌入式深度摄像头，如图2所示，通过将两个嵌入式深度摄像头分别预先嵌入目标机器人的正前方和正后方，可以尽可能降低机身高度，使得目标机器人可以自由前进和后退，行动更加方便，从而能够提高目标机器人的灵敏度和清洁效果，或者也可以在机身其他位置设定多个嵌入式深度摄像头等。并且，一种优选的实现方式是，可以将目标机器人的嵌入式深度摄像头设定为RGB-D相机，用以获取目标机器人周围预设区域内的图像信息和深度信息，用以执行后续步骤S102。此外，本申请也不限定目标机器人周围预设区域的具体范围，可根据实际情况和经验值进行设定，比如可以将目标机器人周围预设区域设定为1米以内等。
具体的，在目标机器人中设置了至少一个嵌入式深度摄像头后，可以开启该嵌入式深度摄像头（如RGB-D相机），以获取目标机器人周围预设区域内的图像数据和深度点云信息；其中，图像数据和深度点云信息存在映射关系。比如，在目标机器人的正前方和正后方分别设置一个或多个RGB-D相机后，可以利用这两个RGB-D相机分采集目标机器人前方和后方周围预设区域内的图像数据和深度点云信息。其中，由于RGB-D相机的数据采集视场角有重叠，在重叠的视野范围内每个像素的色彩与深度信息会存在对映关系，即图像和深度数据是一一对应的。
并且，需要说明的是，在目标机器人进行首次清洁工作之前，会先进行环境地图的构建，以便在后续的清洁过程中，根据该环境地图进行定位和避障处理。具体来讲，一种可选的实现方式是，目标机器人在接收到用户发出的或者是由***定时发出的建图指令后，首先可以响应于接收到的该建图指令，通过自身的嵌入式深度摄像头，获取目标机器人周围预设区域内的初始深度点云信息，然后再利用预设的建图算法，根据初始深度点云信息，构建环境地图。
在本实现方式中，目标机器人在接收到建图指令后，首先，可以开启嵌入式深度摄像头（如RGB-D相机），来实时采集目标机器人周围预设区域内环境的三维信息，包括但不限于图像数据和深度点云信息，然后，再利用现有或未来出现的建图算法，根据初始深度点云信息，构建一张与家庭房屋结构相匹配的三维地图，作为目标机器人所处的环境地图，并在图中标记出存在障碍物的区域和不存在障碍物的区域，如可以用0和1将其描绘的一个黑白地图，其中，0表示不存在障碍物的区域，1表示存在障碍物的区域等，以便目标机器人在后续的日常清洁工作过程中，可以通过比对利用嵌入式深度摄像头采集的深度数据和该环境地图的匹配度，来获得自身和障碍物在环境地图中所处的位置信息，进而规划出合理的避障清洁路线，完成清洁作业。
S102：对图像数据进行识别，确定出目标机器人周围预设区域内的目标障碍物；并利用深度点云信息以及图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出目标障碍物与目标机器人的相对距离。
在本实施例中，通过步骤S101获取到目标机器人周围预设区域内的图像数据和深度点云信息后，进一步可以利用现有或未来出现的图像识别方法，对该图像数据进行识别，以确定出目标机器人周围预设区域内的目标障碍物，如鞋子、电子秤等，以及利用深度点云信息以及图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出目标障碍物与目标机器人的相对距离，用以执行后续步骤S103。
其中，对于障碍物可以进行预先分类，但本申请对具体分类结果和内容不做限定，比如可以将地砖、地摊等划分为地名材质层；将液体污渍、固体污渍等划分为污渍层；将空调、沙发等划分为家具层；将插线板、鞋子等划分为障碍物层；将墙面、门框等划分为其他用途等等，如下表1所示：
表1
具体来讲，在获取到目标机器人周围预设区域内的图像数据和深度点云信息后，可以利用图像识别算法对图像数据中出现的物品（如鞋子、电子秤等）进行识别和图像分割，得到待处理的目标障碍物，并确定出这些目标障碍物归属于哪些预设障碍物分类。并且，由于图像中每个像素的色彩与深度信息会存在对映关系，即图像和深度数据是一一对应的，因此，还可以通过分析这些目标障碍物的深度点云信息，计算出这些目标障碍物距离目标机器人的相对距离,，即识别出二者的相对位置关系。
S103：根据目标机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，以及目标障碍物与目标机器人的相对距离，确定目标障碍物在环境地图中的位置。
在本实施例中，通过步骤S102确定出目标障碍物与目标机器人的相对距离后，进一步的，由于可以根据已经确定出的目标机器人在环境地图中所处的位置信息，以及目标障碍物与目标机器人的相对距离，确定出目标障碍物在环境地图中的位置，用以执行后续步骤S104。
进一步的，一种可选的实现方式是，在确定出目标障碍物在环境地图中的位置后，可以对目标障碍物在环境地图中的位置进行标记，标记方式不做限定，例如可以利用数字标号在环境地图中对目标障碍物进行标记，数字标号和目标障碍物的对应关系也不做限定，例如可以建立如上述表1所示的对应关系，在环境地图中，将沙发所在位置标记为37、对衣柜所在位置标记为35等，作为标记结果，进而可以根据该标记结果，更新环境地图，得到更新后的环境地图，并使得更新后的环境地图包含了各个目标障碍物的语义信息。
S104：在目标清洁区域内，根据目标障碍物在环境地图中的位置，控制目标机器人进行避障的清洁作业。
在本实施例中，将用户预先设定的任一需要被清洁的区域定义为目标清洁区域，在通过步骤S103确定出目标障碍物在环境地图中的位置后，进一步可以在目标清洁区域内，按照预设清洁方式进行清洁，例如，可以控制目标机器人绕着目标清洁区域的边缘先绕一圈（沿边清洁），然后再对非边缘区域进行弓字形清扫（覆盖清洁），期间可以根据目标障碍物在环境地图中的位置，进行相应的避障处理，以避免目标障碍物对目标机器人造成清扫干扰，从而能够清洁机器人的清洁效果，并进一步提升用户体验。
具体来讲，一种可选的实现方式是，在对目标障碍物在环境地图中的位置进行标记，并根据标记结果，得到更新后的环境地图后，当目标机器人接收到用户发出的清洁指令时，首先可以响应于接收到的该清洁指令，在目标清洁区域内，根据更新后的环境地图中目标障碍物的位置标记，控制目标机器人进行避障的清洁作业。即，在通过目标机器人的嵌入式深度摄像头识别出更系后的环境地图中标注过的障碍物后，可以选择进行相应的避障操作，以避开目标障碍物，完成清洁作业。
此外，另一种可选的实现方式是，当确定出的目标障碍物不属于预设障碍物分类时，即在对图像数据和深度点云信息进行结合处理后，能够确定出目标机器人周围预设区域内的存在某目标障碍物，但却无法识别出其所属的预设障碍物分类时，进一步可以通过深度点云信息判断路径前方的该目标障碍物的高度是否高于预设越障高度，若否，则说明该障碍物对目标机器人的清洁工作不会造成影响，可以在进行清洁作业时不对该目标障碍物进行避障处理；反之，若该目标障碍物的高度高于预设越障高度，则说明该障碍物对目标机器人的清洁工作会造成影响和阻碍，因此，需要在进行清洁作业时，对该目标障碍物进行避障处理，以提高清洁效果。
其中，预设越障高度的具体取值可根据实际情况和经验值进行设定，本申请实施例对此不进行限定，如可以将预设越障高度设置为两厘米等。
这样，本申请通过在目标机器人安装多个嵌入式深度摄像头（如正前方和正后方分别安装一个RGB-D相机）代替激光雷达进行识别探测的方法，可以极大地实现机体超薄化，扩大目标机器人的使用场景，并且采用多方位深度摄像头也可以较好地实现超广角视觉识别探测，观察角度可达到200°以上，缩短机器运行时间，提高机器灵敏度，使得摄像头可精准定位使用者的人***置和指令工作区域，较好地实现清洁工作的精准化和精细化，也提升了用户体验。
综上，本实施例提供的一种机器人的清洁方法，首先利用目标机器人的嵌入式深度摄像头，获取目标机器人周围预设区域内的图像数据和深度点云信息；其中，图像数据和深度点云信息存在映射关系；然后对图像数据进行识别，确定出目标机器人周围预设区域内的目标障碍物；并利用深度点云信息以及图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出目标障碍物与目标机器人的相对距离，接着根据目标机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，以及目标障碍物与目标机器人的相对距离，确定目标障碍物在环境地图中的位置，进而可以在目标清洁区域内，根据目标障碍物在环境地图中的位置，控制目标机器人进行避障的清洁作业。
可见，由于本申请是利用嵌入式摄像头取代激光雷达进行机器人周围环境的识别探测，不仅实现了机器人的机体超薄化，扩大了机器人的使用场景，使得机器人可以自由前进和后退等，行动更加方便，而且也实现了机器人的超广角视觉识别探测，缩短了机器人的运行时间，从而能够提高机器人的清洁效果，并进一步提升用户体验。
第二实施例
本实施例提供了一种用于实现第一实施例中提供的机器人的清洁方法的清洁机器人。该清洁机器人具体可以包括但不限于嵌入式深度摄像头、数据处理模块、控制器；其中，嵌入式深度摄像头包括图像采集模块和深度采集模块。
需要说的是，本申请不限定清洁机器人的嵌入式深度摄像头的数量和具体组成结构，一种优选的实现方式是，可以在清洁机器人的前方和后方分别设置一个嵌入式深度摄像头，且具体设置的位置和设置方式不做限定，可以在清洁机器人的前后对称位置或不对称位置、再或是前后偏斜位置等分别设置一个嵌入式深度摄像头，比如可以在清洁机器人的正前方和正后方分别设置一个嵌入式深度摄像头（如RGB-D相机），如图2所示，通过将两个嵌入式深度摄像头分别预先嵌入清洁机器人的正前方和正后方，可以尽可能降低机身高度，使得清洁机器人可以自由前进和后退，行动更加方便，从而能够提高清洁机器人的灵敏度和清洁效果，相应的，图3为本申请实施例提供的清洁机器人的正前方或正后方的示例图；图4为本申请实施例提供的清洁机器人的侧面的示例图；图5为本申请实施例提供的清洁机器人的底部的示例图。其中，清洁机器人的底部可以包括但不限于扫地盘、吸盘、驱动轮和抹布盘等，且各个部分的功能作用与现有作用一致，在此不再赘述。
其中，嵌入式深度摄像头中的图像采集模块用于获取清洁机器人周围预设区域内的图像数据，即用于采集清洁机器人周围预设区域内环境的色彩信息；嵌入式深度摄像头中的深度采集模块用于获取清洁机器人周围预设区域内的深度点云信息；并且，深度采集模块还可以包括一个红外发射器和一个红外接收器，用以采集清洁机器人周围预设区域内环境的深度信息，且两个组件的数据采集视场角有重叠，在重叠的视野范围内每个像素的色彩与深度信息存在对映关系，即使得图像和深度数据是一一对应的。
数据处理模块，用于在接收到嵌入式深度摄像头反馈的图像数据后，利用现有或未来出现的图像识别方法，对该图像数据进行识别，以确定出目标机器人周围预设区域内的目标障碍物，如电视柜、鞋子等，以及在接收到嵌入式深度摄像头反馈的深度点云信息后，利用该深度点云信息以及图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出目标障碍物与目标机器人的相对距离。
进一步的，数据处理模块，还用于根据已经确定出的目标机器人在环境地图中所处的位置信息，以及目标障碍物与目标机器人的相对距离，确定出目标障碍物在环境地图中的位置。
其中，需要说明的是，环境地图的构建过程和目标机器人在环境地图中所处的位置信息确定过程均可参加第一实施例的介绍，在此不再赘述。
控制器，用于在目标清洁区域内，控制清洁机器人按照预设清洁方式进行清洁，例如，可以控制清洁机器人绕着目标清洁区域的边缘先绕一圈（沿边清洁），然后再对非边缘区域进行弓字形清扫（覆盖清洁），期间可以根据目标障碍物在环境地图中的位置，进行相应的避障处理，以避免目标障碍物对目标机器人造成清扫干扰，从而能够清洁机器人的清洁效果，并进一步提升用户体验。
综上，本实施例提供的一种清洁机器人，包括嵌入式深度摄像头、数据处理模块、控制器；其中，嵌入式深度摄像头包括图像采集模块和深度采集模块；图像采集模块，用于获取清洁机器人周围预设区域内的图像数据；深度采集模块，用于获取清洁机器人周围预设区域内的深度点云信息；图像数据和深度点云信息存在映射关系；数据处理模块，用于对图像数据进行识别，确定出清洁机器人周围预设区域内的目标障碍物；并用于利用深度点云信息以及图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出目标障碍物与所述清洁机器人的相对距离；数据处理模块，还用于根据清洁机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，以及目标障碍物与所述清洁机器人的相对距离，确定目标障碍物在环境地图中的位置；控制器，用于在目标清洁区域内，根据清洁机器人在环境地图中的位置，控制清洁机器人进行避障的清洁作业。
可见，本申请提供的采用超广角多摄像头探测的清洁机器人，在物理层面上实现了机身超薄化，有效扩大了机器使用场景，使得机器人可以自由前进和后退等，行动更加方便，且多个深度摄像头同时进行识别探测，也具有较大的视觉广角，观察角度可达到200°以上，从而可以实现在较短的运行时间内完成识别探测任务，大幅度提高了清洁机器人的反应灵敏度；且嵌入式深度摄像头（如RGB-D相机）的创新使用也可以有效识别颜色的深度，来计算物体的距离，精准定位使用者的人***置和指令工作区域，以实现清洁工作的精准化和精细化，进而提升了用户体验。
第三实施例
本实施例将对一种机器人的清洁装置进行介绍，相关内容请参见上述方法实施例。
参见图6，为本实施例提供的一种机器人的清洁装置的组成示意图，该装置600包括：
第一获取单元601，用于利用目标机器人的嵌入式深度摄像头，获取所述目标机器人周围预设区域内的图像数据和深度点云信息；所述图像数据和深度点云信息存在映射关系；
第一确定单元602，用于对所述图像数据进行识别，确定出所述目标机器人周围预设区域内的目标障碍物；并利用所述深度点云信息以及所述图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出所述目标障碍物与所述目标机器人的相对距离；
第二确定单元603，用于根据所述目标机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，以及所述目标障碍物与所述目标机器人的相对距离，确定所述目标障碍物在所述环境地图中的位置；
清洁单元604，用于在目标清洁区域内，根据所述目标障碍物在所述环境地图中的位置，控制所述目标机器人进行避障的清洁作业。
在本实施例的一种实现方式中，所述装置还包括：
第二获取单元，用于响应于接收到的建图指令，通过所述嵌入式深度摄像头，获取所述目标机器人周围预设区域内的初始深度点云信息；
构建单元，用于利用预设的建图算法，根据所述初始深度点云信息，构建环境地图。
在本实施例的一种实现方式中，所述装置还包括：
更新单元，用于对所述目标障碍物在所述环境地图中的位置进行标记，并根据标记结果，更新所述环境地图，得到更新后的环境地图。
在本实施例的一种实现方式中，所述清洁单元604具体用于：
响应于接收到的清洁指令，在目标清洁区域内，根据更新后的环境地图中目标障碍物的位置标记，控制所述目标机器人进行避障的清洁作业。
在本实施例的一种实现方式中，所述清洁单元604包括：
判断子单元，用于当目标障碍物不属于预设障碍物分类时，判断所述目标障碍物的高度是否高于预设越障高度；
第一控制子单元，用于若判断出所述目标障碍物的高度不高于预设越障高度，则控制所述目标机器人在目标清洁区域内进行清洁作业时不对所述目标障碍物进行避障处理；
第二控制子单元，用于若判断出所述目标障碍物的高度高于预设越障高度，则控制所述目标机器人在目标清洁区域内进行清洁作业时，对所述目标障碍物进行避障处理。
在本实施例的一种实现方式中，所述预设越障高度为两厘米。
在本实施例的一种实现方式中，所述目标机器人的嵌入式深度摄像头分别位于所述目标机器人的前方和后方。
进一步地，本申请实施例还提供了一种机器人的清洁设备，包括：处理器、存储器、***总线；
所述处理器以及所述存储器通过所述***总线相连；
所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述机器人的清洁方法的任一种实现方法。
进一步地，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述机器人的清洁方法的任一种实现方法。
进一步地，本申请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在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述机器人的清洁方法的任一种实现方法。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请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，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，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，或者诸如媒体网关等网络通信设备，等等）执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
需要说明的是，本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (11)
1.一种机器人的清洁方法，其特征在于，所述方法包括:
利用目标机器人的嵌入式深度摄像头，获取所述目标机器人周围预设区域内的图像数据和深度点云信息；所述图像数据和深度点云信息存在映射关系；
对所述图像数据进行识别，确定出所述目标机器人周围预设区域内的目标障碍物；并利用所述深度点云信息以及所述图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出所述目标障碍物与所述目标机器人的相对距离；
根据所述目标机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，以及所述目标障碍物与所述目标机器人的相对距离，确定所述目标障碍物在所述环境地图中的位置；
在目标清洁区域内，根据所述目标障碍物在所述环境地图中的位置，控制所述目标机器人进行避障的清洁作业。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用目标机器人的嵌入式深度摄像头，获取所述目标机器人周围预设区域内的图像数据和深度点云信息之前，所述方法还包括：
响应于接收到的建图指令，通过所述嵌入式深度摄像头，获取所述目标机器人周围预设区域内的初始深度点云信息；
利用预设的建图算法，根据所述初始深度点云信息，构建环境地图。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述目标机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，以及所述目标障碍物与所述目标机器人的相对距离，确定所述目标障碍物在所述环境地图中的位置之后，所述方法还包括：
对所述目标障碍物在所述环境地图中的位置进行标记，并根据标记结果，更新所述环境地图，得到更新后的环境地图。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在目标清洁区域内，根据所述目标障碍物在所述环境地图中的位置，控制所述目标机器人进行避障的清洁作业，包括：
响应于接收到的清洁指令，在目标清洁区域内，根据更新后的环境地图中目标障碍物的位置标记，控制所述目标机器人进行避障的清洁作业。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在目标清洁区域内，根据所述目标障碍物在所述环境地图中的位置，控制所述目标机器人进行避障的清洁作业，包括：
当目标障碍物不属于预设障碍物分类时，判断所述目标障碍物的高度是否高于预设越障高度；
若否，则控制所述目标机器人在目标清洁区域内进行清洁作业时不对所述目标障碍物进行避障处理；
若是，则控制所述目标机器人在目标清洁区域内进行清洁作业时，对所述目标障碍物进行避障处理。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设越障高度为两厘米。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述目标机器人的嵌入式深度摄像头分别位于所述目标机器人的前方和后方。
8.一种机器人的清洁装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于利用目标机器人的嵌入式深度摄像头，获取所述目标机器人周围预设区域内的图像数据和深度点云信息；所述图像数据和深度点云信息存在映射关系；
第一确定单元，用于对所述图像数据进行识别，确定出所述目标机器人周围预设区域内的目标障碍物；并利用所述深度点云信息以及所述图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出所述目标障碍物与所述目标机器人的相对距离；
第二确定单元，用于根据所述目标机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，以及所述目标障碍物与所述目标机器人的相对距离，确定所述目标障碍物在所述环境地图中的位置；
清洁单元，用于在目标清洁区域内，根据所述目标障碍物在所述环境地图中的位置，控制所述目标机器人进行避障的清洁作业。
9.一种清洁机器人，其特征在于，所述清洁机器人包括：嵌入式深度摄像头、数据处理模块、控制器；所述嵌入式深度摄像头包括图像采集模块和深度采集模块；
所述图像采集模块，用于获取所述清洁机器人周围预设区域内的图像数据；
所述深度采集模块，用于获取所述清洁机器人周围预设区域内的深度点云信息；所述图像数据和深度点云信息存在映射关系；
所述数据处理模块，用于对所述图像数据进行识别，确定出所述清洁机器人周围预设区域内的目标障碍物；并用于利用所述深度点云信息以及所述图像数据和深度点云信息的映射关系，确定出所述目标障碍物与所述清洁机器人的相对距离；
所述数据处理模块，还用于根据所述清洁机器人在预先构建的环境地图中的位置信息，以及所述目标障碍物与所述清洁机器人的相对距离，确定所述目标障碍物在所述环境地图中的位置；
所述控制器，用于在目标清洁区域内，根据所述清洁机器人在所述环境地图中的位置，控制所述清洁机器人进行避障的清洁作业。
10.一种机器人的清洁设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、***总线；
所述处理器以及所述存储器通过所述***总线相连；
所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行权利要求1-7任一项所述的方法。
11.一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中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行权利要求1-7任一项所述的方法。
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